Trí tuệ nhân tạo là gì?

Alexandra White
Alexandra White
X GitHub Mastodon

Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm nhiều công nghệ phức tạp, mới nổi từng cần dữ liệu đầu vào của con người nhưng giờ đây có thể được thực hiện bằng máy tính. Máy tính có thể thực hiện các chức năng nâng cao mà trước đây dùng để tìm hiểu và đề xuất thông tin. Giờ đây, nhờ AI, máy tính thậm chí có thể tạo ra nội dung mới.

Từ viết tắt AI thường được dùng thay thế cho nhau để đại diện cho nhiều loại công nghệ tạo nên trường AI.

Các khái niệm phổ biến về AI

Có một số thuật ngữ và khái niệm xác định trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy mà có thể bạn sẽ thấy hữu ích. Sau đây là một số cách bạn có thể áp dụng AI trong thực tế trên web

AI chung

Nói rộng ra, AI tổng quát là một chương trình hoặc mô hình không phải con người, thể hiện nhiều khả năng giải quyết vấn đề và khả năng sáng tạo. model là một phương trình toán học rất lớn, bao gồm tập hợp các tham số và cấu trúc cần thiết để máy trả về kết quả đầu ra.

Với AI thông thường, bạn có thể thực hiện nhiều loại công việc, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, dịch văn bản, soạn nhạc, xác định bệnh và làm nhiều việc khác.

AI hẹp

AI hẹp là một hệ thống chỉ có thể thực hiện một nhóm nhỏ nhiệm vụ hoặc một số nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: một máy tính chơi cờ vua với đối thủ là con người (không được nhầm lẫn với Mechanical Turk). AI hẹp có một bộ tham số, quy tắc ràng buộc và bối cảnh được xác định trước. Những điều này có thể có vẻ như là sự hiểu biết, nhưng thực tế chỉ là các câu trả lời cho một phương trình.

Bạn có thể thấy tính năng này trong thực tế với các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, trợ lý thoại và dự báo thời tiết. Bạn có thể sử dụng các mô hình có mức độ cụ thể cao để cải thiện một số chức năng cụ thể, nhất định trên các trang web và ứng dụng của mình.

Ví dụ: bạn đã xây dựng một trang web dành riêng cho phim ảnh, nơi người dùng có thể đăng nhập, xếp hạng phim họ yêu thích và khám phá các phim mới để xem. Bạn có thể sử dụng cơ sở dữ liệu được điền sẵn để đề xuất phim dựa trên trang hiện đang truy cập. Hoặc bạn có thể sử dụng mô hình AI hẹp. Mô hình này phân tích hành vi và lựa chọn ưu tiên của người dùng để hiển thị thông tin phù hợp nhất cho độc giả đó.

AI tạo sinh

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là mô hình AI mạng nơron có nhiều tham số mà bạn có thể dùng để thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, chẳng hạn như tạo, phân loại hoặc tóm tắt văn bản hoặc hình ảnh.

_AI tạo sinh _phản hồi với dữ liệu đầu vào và tạo nội dung, được xây dựng dựa trên bối cảnh và bộ nhớ của một LLM. Điều này không chỉ dừng lại ở việc so khớp mẫu và dự đoán. Sau đây là một số công cụ AI tạo sinh phổ biến nhất:

Các công cụ này có thể tạo văn xuôi, mã mẫu và hình ảnh. Chúng có thể giúp bạn lên kế hoạch cho một kỳ nghỉ, làm dịu hoặc chuyên nghiệp hoá giọng điệu của email hoặc phân loại các nhóm thông tin khác nhau thành các danh mục.

Có vô số trường hợp sử dụng, cả cho cả nhà phát triển lẫn người không phải nhà phát triển.

Công nghệ học máy (ML)

Học máy (ML) là một dạng AI, trong đó máy tính có thể học mà không cần lập trình rõ ràng. Trong khi AI cố gắng tạo ra trí thông minh, thì công nghệ học máy cho phép máy tính học từ kinh nghiệm. Công nghệ học máy bao gồm các thuật toán giúp đưa ra thông tin dự đoán về các tập dữ liệu.

Học máy là quá trình huấn luyện một mô hình để đưa ra những dự đoán hữu ích hoặc tạo nội dung từ dữ liệu.

Ví dụ: giả sử chúng ta muốn tạo một trang web đánh giá thời tiết vào một ngày nhất định. Thông thường, việc này có thể được thực hiện bởi một hoặc nhiều nhà khí tượng học. Họ có thể tạo ra mô tả về khí quyển và bề mặt của Trái đất, tính toán và dự đoán các kiểu thời tiết và xác định xếp hạng bằng cách so sánh dữ liệu hiện tại với bối cảnh lịch sử.

Thay vào đó, chúng tôi có thể cung cấp cho mô hình học máy một lượng lớn dữ liệu thời tiết, cho đến khi mô hình đó học được mối quan hệ toán học giữa các quy luật thời tiết, dữ liệu trong quá khứ và các nguyên tắc về yếu tố thời tiết tốt hoặc xấu vào một ngày cụ thể. Thực tế là chúng tôi đã xây dựng ứng dụng này trên web.

Học sâu

Học sâu (DL) là một lớp gồm các thuật toán học máy. Một ví dụ là mạng lưới nơron sâu (DNN) cố gắng mô hình hoá cách não người được tin là xử lý thông tin.

Những thách thức với AI

Có một số thách thức khi xây dựng và sử dụng AI. Sau đây chỉ là một vài điểm nổi bật về những gì bạn nên cân nhắc.

Chất lượng dữ liệu và số ngày gần đây

Các tập dữ liệu lớn dùng để huấn luyện nhiều mô hình AI thường sẽ sớm lỗi thời sau khi được sử dụng. Điều này có nghĩa là khi tìm kiếm thông tin mới nhất, bạn có thể hưởng lợi từ kỹ thuật nhắc để cải thiện hiệu suất của mô hình AI đối với một số tác vụ cụ thể và tạo ra kết quả tốt hơn.

Các tập dữ liệu có thể chưa hoàn chỉnh hoặc quá nhỏ nên không hỗ trợ hiệu quả một số trường hợp sử dụng. Bạn có thể thử làm việc với nhiều công cụ hoặc tuỳ chỉnh mô hình cho phù hợp với nhu cầu của mình.

Lo ngại về đạo đức và thành kiến

Công nghệ AI rất thú vị và có rất nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, sau cùng, máy tính và thuật toán do con người xây dựng, được huấn luyện dựa trên dữ liệu có thể do con người thu thập nên sẽ gặp nhiều thách thức. Ví dụ: các mô hình có thể học và khuếch đại thành kiến cũng như định kiến có hại của con người, trực tiếp tác động đến kết quả đầu ra. Điều quan trọng là bạn phải ưu tiên xây dựng công nghệ AI, trong đó ưu tiên giảm thiểu sự thiên vị.

Có rất nhiều cân nhắc về đạo đức liên quan đến bản quyền của nội dung do AI tạo; bên sở hữu nội dung đó, đặc biệt là khi nội dung đó chịu ảnh hưởng nặng nề hoặc sao chép trực tiếp từ tài liệu có bản quyền?

Trước khi tạo nội dung và ý tưởng mới, hãy cân nhắc các chính sách hiện có về cách sử dụng nội dung bạn sáng tạo.

Mức độ bảo mật và quyền riêng tư

Nhiều nhà phát triển web cho biết rằng quyền riêng tư và tính bảo mật là những mối quan tâm hàng đầu của họ khi sử dụng các công cụ AI. Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh doanh nghiệp có các yêu cầu nghiêm ngặt về dữ liệu, chẳng hạn như chính phủ và các công ty chăm sóc sức khoẻ. Vấn đề tiết lộ dữ liệu người dùng cho nhiều bên thứ ba khác bằng API đám mây là vấn đề đáng lo ngại. Điều quan trọng là mọi quá trình truyền dữ liệu đều phải an toàn và được giám sát liên tục.

AI trên thiết bị có thể là chìa khoá để giải quyết những trường hợp sử dụng này. MediaPipe là một giải pháp đang trong quá trình phát triển cho vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều điều cần nghiên cứu và phát triển hơn nữa.

Làm quen với AI trên web

Giờ đây, khi đã quen với nhiều loại trí tuệ nhân tạo, bạn có thể bắt đầu xem xét cách sử dụng các mô hình hiện có để nâng cao năng suất và xây dựng các trang web cũng như ứng dụng web chất lượng hơn.

Bạn có thể sử dụng AI để:

  • Tạo tính năng tự động hoàn tất cho nội dung tìm kiếm trên trang web của bạn hiệu quả hơn.
  • Phát hiện sự hiện diện của các đối tượng phổ biến, chẳng hạn như con người hoặc thú cưng, bằng máy ảnh thông minh
  • Giải quyết bình luận không liên quan bằng mô hình ngôn ngữ tự nhiên.
  • Cải thiện năng suất bằng cách bật tính năng tự động hoàn thành cho mã của bạn.
  • Tạo trải nghiệm viết WYSIWYG với các đề xuất cho từ hoặc câu tiếp theo.
  • Cung cấp nội dung giải thích phù hợp với con người về tập dữ liệu.
  • Và nhiều nội dung khác...

Các mô hình AI được huấn luyện trước có thể là một cách tuyệt vời để cải thiện các trang web, ứng dụng web và năng suất của chúng tôi mà không cần hiểu rõ về cách xây dựng các mô hình toán học và tập hợp các tập dữ liệu phức tạp vận hành các công cụ AI phổ biến nhất.

Bạn có thể thấy hầu hết các kiểu máy đáp ứng nhu cầu của mình ngay lập tức mà không cần điều chỉnh thêm. Điều chỉnh là quá trình lấy một mô hình, mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và được huấn luyện thêm để đáp ứng các nhu cầu sử dụng cụ thể của bạn. Có một số kỹ thuật điều chỉnh mô hình: