Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các hệ thống máy tính có khả năng mô phỏng trí thông minh của con người. Để nghiên cứu và phát triển bất kỳ một phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) nào, điều quan trọng đầu tiên là cần hiểu rõ nguyên lý và quy trình khoa học nền tảng giúp hình thành nên hệ thống phần mềm đó. Cụ thể, một hệ thống AI hoàn chỉnh thường dựa trên ba yếu tố cốt lõi: lưu trữ dữ liệu, xử lý thông tin, và khả năng tự học để ra quyết định. Hãy cùng CTO Tuân Nguyễn tìm hiểu chi tiết nhé.
Thứ nhất, lưu trữ thông tin là nền tảng đầu tiên và bắt buộc trong bất kỳ hệ thống AI nào. AI cần khả năng thu thập và lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau với tốc độ càng nhanh càng tốt. Trong thời đại số, phần lớn dữ liệu được lưu trữ và quản lý bởi các công ty công nghệ lớn (Big Tech) như Facebook, Google, YouTube hay TikTok. Các công ty này đã xây dựng cơ sở hạ tầng máy chủ mạnh mẽ để lưu trữ dữ liệu người dùng. Các nền tảng này khuyến khích người dùng cung cấp thông tin cá nhân và hành vi thông qua việc đăng ảnh, sử dụng bản đồ, viết chú thích hay tương tác với nội dung, từ đó tạo ra nguồn dữ liệu khổng lồ để huấn luyện AI. Đây là điều kiện đầu tiên giúp AI phát triển và tiến tới mức độ “thông minh”.
Thứ hai, hệ thống thuật toán xử lý và phân tích thông tin đóng vai trò cốt lõi giúp AI chuyển hóa dữ liệu thô thành tri thức có ý nghĩa. Các thuật toán này cần có khả năng phân loại, sắp xếp, và khai thác thông tin một cách linh hoạt, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu khổng lồ lên đến hàng tỷ GB. Nếu không có sự hỗ trợ của các thuật toán học máy (machine learning) hoặc học sâu (deep learning), hệ thống AI sẽ không thể chắt lọc kiến thức để phản hồi chính xác và kịp thời trong các tình huống thực tế.
Thứ ba, khả năng tự học hỏi và ra quyết định là yếu tố phân biệt AI với các hệ thống phần mềm truyền thống. Một hệ thống AI lý tưởng không chỉ xử lý dữ liệu mà còn có khả năng cải thiện hiệu suất của chính nó qua thời gian, thông qua việc học từ dữ liệu đầu vào và điều chỉnh mô hình dự đoán dựa trên kết quả đầu ra mà không cần lập trình trước cho mọi tình huống.
Xét về mức độ phát triển, trí tuệ nhân tạo hiện nay được phân thành ba loại chính.
Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI – Artificial Narrow Intelligence): Là loại AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, ví dụ như cánh tay robot trong dây chuyền sản xuất hoặc các phần mềm chỉnh sửa hình ảnh.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI – Artificial General Intelligence): Là loại AI có khả năng hiểu và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được. AGI thường được nghiên cứu và phát triển bởi các tập đoàn công nghệ lớn, sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ để phân tích và suy luận.
Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI – Artificial Super Intelligence): Là giai đoạn cao nhất của AI, khi máy móc không chỉ ngang bằng mà còn vượt trội hơn con người về mặt tư duy, sáng tạo và ra quyết định. ASI không chỉ là phần mềm mà có thể kết hợp với cơ khí và các hệ thống vật lý để tác động trực tiếp lên đời sống thực tế.
Kết luận:
AI không chỉ là một công cụ công nghệ, mà là kết quả của sự kết hợp giữa dữ liệu, thuật toán và khả năng học hỏi. Khi hiểu rõ cách AI vận hành, chúng ta sẽ biết cách ứng dụng nó hiệu quả hơn trong cuộc sống và công việc. Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn con người, mà cần được định hướng bởi chính con người. Trong tương lai, AI có thể mang lại nhiều lợi ích cho xã hội, nếu chúng ta hiểu đúng và sử dụng nó một cách cẩn thận và có trách nhiệm.
CTO Tuân Nguyễn
