Làm thế nào AI có thể mô phỏng trí thông minh của con người?

AI là máy tính có khả năng mô phỏng trí thông minh của con người. Thông qua nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau, AI có thể bắt chước các hoạt động khác nhau của trí thông minh con người. 

AI tạo sinh (Generative AI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, thậm chí là code. Các mô hình AI tạo sinh được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng "học" các mẫu, quy luật từ dữ liệu đó để tạo ra những nội dung mới, mang tính sáng tạo.

1. Học máy (Machine Learning):

Học máy (Machine Learning) sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định, cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. 

• Học có giám sát (Supervised Learning): AI được huấn luyện trên một tập dữ liệu được gắn nhãn (ví dụ: hình ảnh mèo và chó). Sau đó, AI có thể phân loại hoặc dự đoán các đối tượng mới dựa trên những gì đã học.
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): AI tự tìm kiếm các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu không được gắn nhãn (ví dụ: phân cụm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm).
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): AI học cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của mình. Qua thời gian, AI học được chiến lược tốt nhất để đạt được mục tiêu.

2. Mạng nơ-ron (Neural Networks):

Neural Networks mô phỏng cấu trúc và hoạt động của não bộ con người gồm các nút (nơ-ron) liên kết với nhau thành nhiều lớp để xử lý thông tin. Dữ liệu được truyền qua mạng, các nơ-ron xử lý và truyền tiếp đến các nơ-ron khác. Neural Networks cho phép AI học các biểu diễn phức tạp của dữ liệu và giải quyết các vấn đề ở mức độ khó cao hơn (Học sâu - Deep Learning).

3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP):

AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) hiểu và sử dụng ngôn ngữ của con người, từ đó ứng dụng trong nhận dạng giọng nói (Chuyển đổi giọng nói thành văn bản), hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tạo sinh ngôn ngữ (văn bản tự động), dịch văn bản hoặc trả lời tự động các câu hỏi của người dùng (Chat bot). 

4. Thị giác máy tính (Computer Vision):

Thị giác máy tính (Computer Vision) cho phép AI "nhìn" và hiểu hình ảnh, từ đó phát hiện và phân loại các đối tượng trong ảnh (ví dụ: khuôn mặt, biển báo giao thông), phân tích, xử lý ảnh hoặc ra quyết định dựa trên hình ảnh được nhận dạng (VD: xe tự lái nhận diện làn đường, chướng ngại vật).

5. Lập trình logic (Logic Programming):

(Logic Programming) là sử dụng logic toán học để biểu diễn tri thức và suy luận từ đó mô phỏng khả năng ra quyết định của con người trong những lĩnh vực cụ thể. 

6. Hệ thống chuyên gia (Expert Systems):

Hệ thống chuyên gia (Expert System) là một dạng của AI chứa các quy tắc và kiến thức chuyên gia về một lĩnh vực cụ thể. AI sử dụng các quy tắc và kiến thức đó để suy luận và đưa ra kết luận được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách mô phỏng khả năng suy luận và ra quyết định của chuyên gia (VD: Hệ thống chẩn đoán bệnh, hệ thống tư vấn đầu tư, hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong sản xuất).