Thế giới công nghệ đã là một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, và thật thú vị khi hiểu được các đặc điểm của trí tuệ nhân tạo đã tạo ra sự khác biệt trong cách chúng ta sống. Bạn có biết rằng trí tuệ nhân tạo là một nhánh của Khoa học máy tính? Nhập vào đây, và tìm hiểu về các tính năng của nó, và hơn thế nữa.
Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo
Trong phần này chúng ta sẽ thảo luận về các đặc điểm của trí tuệ nhân tạo. Trong trường hợp này, trí tuệ nhân tạo (IA) được phát triển ở một trong những nhánh của Khoa học Máy tính, nơi các thuật toán logic được áp dụng nhằm mục đích bắt chước hành vi nhận thức của não người. Tất nhiên, định nghĩa về trí tuệ nhân tạo có thể tiếp tục phát triển, nhưng cuối cùng tất cả các đặc điểm của trí tuệ nhân tạo sẽ đồng ý rằng chúng được sử dụng để lập trình các thiết bị robot.
Vào mùa hè năm 1956, Hội nghị Dartmouth được tổ chức để giải quyết vấn đề trí tuệ nhân tạo, trong đó John McCarthy, Marvin Minsky và Claude Shannon đã tham gia. nhiều năm không gặp nhau, vì vậy các cuộc điều tra đã bị bỏ dở trong khoảng mười lăm năm. Cần lưu ý rằng thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" được gán cho John McCarthy.
Thật dễ dàng để nghĩ rằng chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi công nghệ và trí tuệ nhân tạo thay thế hoàn toàn con người. Trên thực tế, có những bộ phim và những nhà nghiên cứu đời thực tin rằng những cỗ máy có trí thông minh nhân tạo sẽ có khả năng khuất phục loài người và bắt nó trở thành nô lệ. Hiện tại, điều này là rất xa so với thực tế, bởi vì điều này sẽ chỉ có thể thực hiện được khi trí tuệ nhân tạo có ý thức và có khả năng tạo ra một thiết bị mới với trí tuệ nhân tạo của riêng nó, và quản lý để vượt qua và ghi đè các lệnh lập trình của nó. của ý chí riêng của nó. Tại thời điểm đó, con người sẽ mất kiểm soát tình hình.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Chính xác là trong hội nghị Darthmouse vào năm 1956, nơi thuật ngữ trí tuệ nhân tạo chính thức được định nghĩa, nó thiết lập rằng nếu một máy hoặc một robot hoạt động theo cách tương tự với hành vi mà con người sẽ thực hiện, thì nó sẽ được coi là thiết bị thông minh.
Các định nghĩa khác được quy cho trí tuệ nhân tạo như sau:
hành động như mọi người
Đây là định nghĩa do McCarthy thiết lập, đề cập đến việc đánh giá hành vi của máy móc để xác định xem nó có thể được coi là thông minh hay không. Cái gọi là "Thử nghiệm Turing" áp dụng định nghĩa này để xác định kết quả của Thử nghiệm của nó. Tất cả các thiết bị tương tự trong các hành động như ra quyết định, giải quyết vấn đề và học tập như con người sẽ làm, đều đáp ứng các đặc điểm của trí tuệ nhân tạo.
Thử nghiệm do Alan Turing đề xuất là con người sẽ thực hiện một cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên với máy móc và con người cùng một lúc, máy móc sẽ tìm cách bắt chước hành vi của con người và cố gắng đánh lừa người đánh giá nó. thông qua câu trả lời của nó để làm cho anh ta tin rằng anh ta thực sự là một con người. Nói cách khác, giữa Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo là khả năng bắt chước con người.
Tất nhiên, người kiểm tra phải biết trước rằng anh ta đang nói chuyện với cả máy móc và con người và phải cố gắng xác định đâu là người thật và đâu là kẻ mạo danh.
Trong trường hợp này, khả năng nói sẽ không được tính đến, vì người đánh giá sẽ được đặt trong một phòng riêng biệt, nơi anh ta sẽ nhận thông tin qua máy tính, vì vậy việc giao tiếp sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào bàn phím chứ không phụ thuộc vào khả năng này. Theo nghĩa này, giữa Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo là mô phỏng giọng nói của con người.
lý do như mọi người
Một trong những đặc điểm khác của trí tuệ nhân tạo nằm ở định nghĩa đánh giá sự phát triển của việc lập khẩu phần do robot thực hiện mà không tính đến kết quả thu được có thành công hay không. Quan điểm này được sử dụng bởi khoa học nhận thức. Theo lý luận này, tất cả các tính toán cần thiết để có thể nhận thức, lập luận và hành động chống lại sự kiện đều được thực hiện.
lý do hợp lý
Giống như định nghĩa trước đây, một trong những đặc điểm của trí tuệ nhân tạo là việc phân bổ do máy móc thực hiện, tuy nhiên, phải tính đến việc phân bổ này có logic và mạch lạc hay không thì việc phân bổ đã nói đã được thực hiện.
hành động hợp lý
Theo quan điểm này nếu kết quả được xem xét lại. Sử dụng rô bốt chơi cờ làm ví dụ, mục tiêu của nó là giành chiến thắng trong mọi trò chơi. Một tính năng khác của trí tuệ nhân tạo là khả năng thực hiện các phép tính, miễn là đạt được mục tiêu.
Phân loại trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại theo mục tiêu của nó.
trí tuệ nhân tạo yếu kém
Quan điểm này cho rằng máy tính chỉ có thể mô phỏng rằng chúng có phân chia khẩu phần, chứ không phải chúng thực sự có một khẩu phần riêng. Các nhà nghiên cứu ủng hộ quan điểm này cho rằng không thể tồn tại hoặc phát triển một máy tính có khả năng nhận thức, vì trên thực tế nó sẽ là một chương trình mô phỏng một thứ như vậy.
trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ
Mặt khác, có những nhà nghiên cứu khẳng định một thực tế là máy tính có thể có lý luận hoặc suy nghĩ với khả năng tương tự như bộ óc con người. Điều này có nghĩa là một máy tính có thể tự suy luận, tưởng tượng, cảm nhận, trong số những thứ khác, ngay cả khi mọi thứ bắt đầu từ một chương trình, mạng nơ-ron của nó có thể phát triển cho đến khi nó đạt đến thời điểm này.
https://www.youtube.com/watch?v=k3BNEgN2kEQ
Các chủ đề về trí tuệ nhân tạo
Mặc dù các định nghĩa và quan điểm liên quan đến trí tuệ nhân tạo đều hội tụ XNUMX vấn đề cần xem xét để quy cho một máy thiết bị nếu nó có trí tuệ nhân tạo.
Khắc phục sự cố và Tìm kiếm
Một trong những mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo là giải quyết các vấn đề mà chúng được thiết kế. Ngay từ đầu, khi đặt ra một vấn đề, cần phải chính thức hóa nó theo cách sau đó cho phép giải quyết vấn đề đó. Chủ đề này tập trung vào việc tìm kiếm sự chính thức hóa các vấn đề và cách giải quyết chúng.
Biểu diễn tri thức và hệ thống dựa trên tri thức
Chủ đề này tập trung vào những vấn đề đòi hỏi kiến thức trước đó để có thể giải quyết chúng. Ví dụ, những chương trình trí tuệ nhân tạo được áp dụng trong y học, cần phải kết hợp kiến thức và thông tin liên quan đến môn học để có thể giải quyết các vấn đề của môn học này.
Học máy
Chủ đề này đề cập đến quá trình học tập do máy thực hiện theo những kinh nghiệm có được. Có nhiều hình thức học khác nhau như học bắt chước, học tăng cường, học sâu hoặc học dựa trên cây quyết định. Tất cả các kiểu học này cho phép máy lưu trữ các hành động được thực hiện được coi là mục tiêu cuối cùng đã hoàn thành, để áp dụng các hành động tương tự trong trường hợp xảy ra sự kiện tương tự.
học tập củng cố
Học tập củng cố cũng giống như học tập dùng để huấn luyện động vật, đó là khi chúng thực hiện một nhiệm vụ hoặc tuân theo đúng mệnh lệnh, chúng sẽ nhận được phần thưởng. Trong trường hợp này, máy nhận được đơn đặt hàng đầu tiên và khi có kết quả tích cực, máy nhận được điều này như một động lực để tiếp tục cải thiện việc ra quyết định của mình. Ví dụ, tùy thuộc vào Các loại rô bốt Bạn có thể coi chiến thắng trong trò chơi cờ vua là giải thưởng của mình.
học kĩ càng
Một loại hình học tập khác được gọi là học sâu, trong đó tìm kiếm sự bắt chước hoặc hành vi tương tự của mạng lưới thần kinh và các quá trình giao tiếp xảy ra trong các tế bào thần kinh của não người.
Ví dụ, khi các cảm biến tự nhiên của cơ thể con người như mắt, tai, xúc giác, vị giác hoặc khứu giác phát hiện ra một biến thể, một tín hiệu sẽ được gửi đến não. Tín hiệu này được nhận và phân tích bởi một tế bào thần kinh đầu tiên truyền thông tin phát hiện sự thay đổi đến các tế bào thần kinh sau và do đó một chuỗi tế bào thần kinh được bắt đầu để hiểu sự kiện và cách phản ứng.
Một quá trình tương tự xảy ra khi, chẳng hạn, máy ảnh nhận dạng khuôn mặt phát hiện một cá nhân thông qua cảm biến thị giác của họ, nó được kích hoạt. Khi phát hiện khuôn mặt, nó bắt đầu một chuỗi các quy trình logic bắt đầu từ việc phân tích dữ liệu đơn giản nhất như màu sắc mà khuôn mặt đó có. Sau đó, nó tìm cách xác định các hình hình học tạo nên khuôn mặt đó. Cuối cùng, chia khuôn mặt thành nhiều khung hình để xác định rõ hơn các chi tiết phân biệt khuôn mặt đó.
Cây quyết định
Loại hình học tập này sử dụng các sơ đồ giải quyết vấn đề khác nhau được kích hoạt khi nhận được thông tin. Nếu ví dụ về rô bốt chơi cờ vua được lấy lại, nó sẽ bắt đầu sơ đồ của nó, trong đó quân cờ đầu tiên mà đối thủ của nó di chuyển, ở đó nó sẽ thực hiện nhiều phép tính tương ứng với thống kê về quân cờ mà nó sẽ di chuyển. Sau đó, đối thủ của bạn sẽ thực hiện các bước đi khác và một kế hoạch mới sẽ mở ra, nơi bạn sẽ lại tính toán để thực hiện các nước đi tiếp theo của mình.
Cuối cùng, khi giành chiến thắng trong ván cờ, robot sẽ lưu trữ tất cả các quyết định mà nó và đối thủ đưa ra cho các ván cờ trong tương lai, để khi có sự kiện tương tự xảy ra, nó đã có thông tin cần thiết trong cơ sở dữ liệu và có thể phản hồi. nhanh hơn và có tỷ lệ phần trăm cơ hội chiến thắng trò chơi cao hơn.
trí tuệ nhân tạo phân tán
Cảm ơn những tiến bộ đã cho phép chúng tôi biết Cách thức hoạt động của công nghệ, chẳng hạn như sự phát triển của đa xử lý và sự xuất hiện của internet, đã cho phép trí tuệ nhân tạo cung cấp các giải pháp phân tán.
ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Ngoài ra, có bốn nhánh có liên quan chặt chẽ đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, đó là:
- Ngôn ngữ tự nhiên.
- Thị giác nhân tạo.
- Người máy.
- nhận dạng giọng nói.
Hiện nay, các ứng dụng khác nhau sử dụng các thuật toán hoặc phương pháp nhất định đã được phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Ngay cả khi đề cập đến nhiều ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, sẽ rất khó để bao quát tất cả những gì mà sự hiện diện của nó được tìm thấy, vì ngày nay có những thiết bị sử dụng hàng ngày hoặc các chương trình được sử dụng bởi các công ty và tập đoàn tìm thấy công nghệ này.
Ví dụ, ngày nay một siêu máy tính đang được sử dụng áp dụng một thuật toán tạo ra sự kết hợp của các loại thuốc khác nhau để cố gắng tìm ra phương pháp chữa trị cho Covid-19. Máy tính này đánh giá dữ liệu về triệu chứng, thành phần của vi rút và các thông tin khác cần thiết để có thể chống lại nó, và thông qua cơ sở dữ liệu có chứa các loại thuốc khác nhau tồn tại, nó tạo ra các kết hợp cố gắng chữa khỏi bệnh nhân mắc bệnh này, có tính đến thậm chí cả những tác dụng phụ mà những sự kết hợp này có thể gây ra và liều lượng khuyến cáo.
Một ví dụ khác, có thể là những người được sử dụng bởi nhiều công cụ tìm kiếm sử dụng phương pháp học để biết sở thích của từng người dùng riêng lẻ, điều này cho phép bạn tạo hồ sơ hành vi và sở thích và do đó có thể cung cấp quảng cáo theo những thú vui.
Tiếp theo, chúng tôi sẽ trình bày một số ứng dụng nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo.
Ứng dụng trong trò chơi
Có một robot với khả năng đánh bại ngay cả những người chơi giỏi nhất trong cờ vua, vì robot này được chế tạo với mục đích duy nhất là thực hiện các tính toán và thống kê cần thiết để thiết lập các chiến lược trong nước đi của họ và giành chiến thắng trong mỗi ván đấu.
Ngày nay trên thực tế tất cả các trò chơi đều bị máy đánh bại, mặc dù các trò chơi trên bàn đầu tiên bị máy có trí tuệ nhân tạo đánh bại là cờ caro và Othello.
Cho More
Đại học Alberta vào năm 1989 đã phát triển một chương trình mang tên Chinnok bởi nhóm của Jonathan Schaeffer và chính vào năm 1994, ông đã trở thành nhà vô địch thế giới về phụ nữ. Chương trình Chinnok có một cơ sở dữ liệu về các lần mở và kết thúc của trò chơi cờ caro được thực hiện bởi những người chơi cờ đam giỏi nhất.
Một lần nữa, vào năm 2007, nó đã được chỉ ra rằng khi trò chơi được thực hiện hoàn hảo, không thể lập trình Chinnok. Và khi một trận đấu được chơi với sự cải thiện về chiến lược của đối thủ, thì nhiều nhất nó có thể đạt được kết quả hòa trước chương trình này.
Cờ vua
Trong trường hợp cờ vua, các đổi mới và chương trình giải quyết vấn đề khác nhau đã được phát triển để giành chiến thắng trong trò chơi này trong nhiều năm, tuy nhiên vào năm 1997 vào tháng XNUMX tại New York khi Deep Blue đánh bại nhà vô địch thế giới G. Kasparov.
Đó là một phần mềm được phát triển bởi công ty IBM có phần cứng và cơ sở dữ liệu cụ thể giúp chương trình này có thể đạt đến đỉnh điểm một cách hoàn hảo khi các tình huống cuối cùng được trình bày với bảy hoặc thậm chí ít hơn trên bảng. Tương tự như vậy, các thuật toán tìm kiếm của nó, loại minimax, có thể xác định các tùy chọn tốt nhất trong tất cả các trường hợp khác nhau.
Go
Ngày nay nó là trò chơi công cộng trong đó một cỗ máy với trí thông minh nhân tạo đánh bại một kỳ thủ con người, tuy nhiên điều này không có gì đáng ngạc nhiên, vì từ lâu cờ vây đã được coi là một trò chơi thậm chí còn khó và phức tạp hơn cờ vua.
Ngoài ra, kích thước của trò chơi này cũng tăng độ khó lên đáng kể vì nó có hơn 361 giao điểm để tạo thành một bàn cờ 19 3 19, mà không đề cập đến số lượng nước đi có thể thực hiện trên mỗi bàn cờ.
Mặc dù chưa có một cỗ máy nào có khả năng chiến thắng trò chơi này, nhưng đã có những chương trình phản hồi tốt với các bàn cờ có kích thước XNUMX x XNUMX và không giống như các thuật toán tìm kiếm được sử dụng cho trò chơi cờ vua, trong trường hợp này, các thuật toán tìm kiếm được sử dụng. Tìm kiếm UCT.
ứng dụng người máy
Robot có nhiều lĩnh vực khác nhau mà chúng hỗ trợ cho các giải pháp nhanh hơn, hiệu quả hơn và chính xác hơn, chẳng hạn như trong các dây chuyền sản xuất yêu cầu tự động hóa quy trình, cũng như trong lĩnh vực quân sự và quốc phòng, và thậm chí để khám phá không gian như trường hợp của Curiosity robot di động hiện đang ở trên sao Hỏa, để thu thập thông tin về sự tồn tại có thể có của sự sống trên hành tinh này.
Ngày nay, có những loại rô bốt vừa dùng để giải trí vừa tham gia các trò chơi, chẳng hạn như rô bốt thú cưng của Nhật Bản có tên là Paro và Aibo. Trong trường hợp của Paro, nó là một robot trị liệu giúp giảm mức độ căng thẳng ở bệnh nhân và giúp cải thiện khả năng xã hội hóa của họ. Trong trường hợp của Aibo, nó là một robot hình con chó được phát triển bởi Sony, có hệ thống thị giác và có thể lập trình được.
rô bốt thám hiểm và trinh sát
Có những robot di động được sử dụng để thăm dò, tìm kiếm và do thám trong các môi trường hoặc khu vực thù địch. Ví dụ, giống như các robot được sử dụng trong thảm họa hạt nhân Chernobyl cố gắng hình dung thiệt hại do sự cố gây ra và cố gắng chụp được hình ảnh của khối phóng xạ được gọi là Chân voi.
Hoặc chúng ta cũng có thể kể đến các robot Spirit, Opportunity và Curiosity đã được đưa lên bề mặt hành tinh Sao Hỏa, vào năm 2004 là 2012 chiếc đầu tiên và vào năm XNUMX chiếc thứ XNUMX, chúng hoàn thành sứ mệnh phân tích tất cả các quá trình sinh học, khí quyển và các thành phần mà tạo nên hành tinh này.
Năm 1997, công ty Honda trình làng robot hai chân đầu tiên, tức là nó có khả năng đi lại bằng hai chi và được gọi là P3. Một lần nữa, Honda đã giới thiệu vào năm 2000 rô-bốt ASIMO đến từ Bước tiến nhỏ trong Tính di động sáng tạo. Đây là phần cuối của dòng Honda P robot. Tất cả các robot này đều được thiết kế có chủ đích để có cấu trúc vật lý và khả năng vận động của con người.
Giờ đây, ASIMO có thể thay đổi việc nó đang chạy, leo cầu thang và tránh chướng ngại vật, và thậm chí thông qua cảm biến thị giác hoặc camera, nó có thể nhận ra các đối tượng chuyển động, cử chỉ và tư thế.
Ứng dụng xe thông minh
Một trong những đổi mới gần đây nhất là phương tiện chở khách tự hành.
Tàu điện ngầm đầu tiên có hệ thống lái xe hoàn toàn tự động xuất hiện ở thành phố Sendai của Nhật Bản, được phát triển vào năm 1987. Ngày nay đã có nhiều hệ thống tàu điện ngầm hoàn toàn tự động.
Một ví dụ khác về các phương tiện có thể chở hành khách và có thể hoàn toàn tự động là Stanley, người chiến thắng trong cuộc thi Thử thách DARPA năm 2005, diễn ra ở sa mạc Mojave. Stanly đã đạt được thành tích mà anh đã cố gắng hoàn thành xuất sắc quãng đường dài 212,4 km trong thời gian sáu giờ 54 phút.
Sau đó, trong cuộc thi DARPA Grand Challenge năm 2007 được tổ chức tại Căn cứ Không quân George, chiếc xe tự động của Stanley lại hoàn thành xuất sắc chặng đường 96 dặm. Các phương tiện tham gia cuộc đua này có khả năng xử lý các quy tắc giao thông của bang California trong thời gian thực.
Ở một nơi khác trên thế giới, cụ thể là giữa Trung tâm Đại hội Quốc tế và Cổng Brandenburg, chiếc xe Made in Germany do Đại học Tự do Berlin phát triển đã đi trên quãng đường dài 80 km. Phương tiện này hoàn toàn tự động, nó có khả năng nhận biết sự hiện diện của người đi bộ và đèn giao thông. Tuy nhiên, nó yêu cầu cung cấp dữ liệu như tốc độ di chuyển.
xe không người lái
Còn được gọi là UAV từ phương tiện bay không người lái nhỏ bé. Máy bay không người lái đầu tiên có thể băng qua Thái Bình Dương mà không cần dừng lại là Global Hwak. Điều này được thực hiện vào năm 2001 vào tháng XNUMX, nó bắt đầu ở Hoa Kỳ và kết thúc ở Úc.
Tuy nhiên, mô hình này vẫn dựa vào một trạm thí điểm mặt đất và các nhà khai thác khác để phân tích dữ liệu. Trên thực tế, Weiss đã chỉ ra vào năm 2011 rằng các hệ thống này, mặc dù chúng có khả năng thu thập một lượng lớn thông tin, vẫn không có đủ năng lực cần thiết để xử lý nó trong thời gian thực, và do đó phản ứng với các sự kiện một cách thông minh theo thông tin được thu thập ngay lập tức. .
Những phương tiện này ngày nay phổ biến hơn được gọi là Drone. Drone có nhiều thiết bị và cảm biến bên trong khác nhau giúp bạn điều hướng. Ví dụ, họ có một mô-đun GPS để định vị địa lý, camera có kết nối không dây, một số có cảm biến chuyển động và nhiệt, trong số những người khác. Trong trường hợp đầu tiên, công nghệ này được phát triển để sử dụng trong quân sự, mặc dù nó đã có mặt trên thị trường.
Kết luận
Không còn nghi ngờ gì nữa, các lĩnh vực công nghệ khác nhau đã phát triển theo cấp số nhân và máy tính không thoát khỏi sự tiến bộ này, trên thực tế nó đã thúc đẩy sự phát triển của các ngành khoa học khác. Khả năng tính toán được cung cấp bởi trí thông minh nhân tạo đã tăng gấp đôi trong khoảng thời gian mười tám tháng theo Định luật Moore.
Điều này ngụ ý rằng nếu Định luật Moore tiếp tục được duy trì, thì vào khoảng năm 2030, sức mạnh tính toán của các bộ vi xử lý sẽ tương đương hoặc có thể ngang bằng với sức mạnh của con người.
Các công cụ tìm kiếm như Google và Amazon lưu trữ hàng triệu mẩu thông tin từ người dùng của họ để xác định sở thích của mỗi cá nhân nhằm cung cấp dịch vụ tốt hơn. Vì vậy, các máy chủ có dung lượng bộ nhớ lớn đã được yêu cầu để ghi đồng đều dữ liệu này.
Tương tự như vậy, các mạng xã hội yêu cầu dung lượng lưu trữ lớn này phải ghi lại sở thích của người tiêu dùng để đưa ra các đề xuất theo thị hiếu của họ.