Vấn đề của trí tuệ nhân tạo là gì?

Theo dõi Howtogeek, khi một công ty thông báo ra mắt tính năng AI mới, điều đó có nghĩa là họ đang sử dụng công nghệ học máy để xây dựng một mạng thần kinh nhân tạo (mạng thần kinh) đặc biệt cho tính năng này. ở đó. Máy học giúp các thiết bị có thể “học” cách thực hiện tốt hơn các tác vụ cụ thể.

Máy học rõ ràng là công nghệ tuyệt vời với nhiều khả năng mạnh mẽ. Tuy nhiên, học máy vẫn chưa thể tạo ra trí tuệ nhân tạo có mục đích chung, và một khi bạn nắm được giới hạn của nó, bạn sẽ hiểu tại sao công nghệ AI hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế.

Máy tính không thể “suy nghĩ”

Thuật ngữ “trí thông minh nhân tạo” trong khoa học viễn tưởng mô tả một loại máy tính hoặc bộ não robot có thể suy nghĩ và thực sự hiểu điều gì đó tương tự như con người. Và đây nên được gọi là “trí tuệ tổng hợp nhân tạo” – AGI (trí tuệ tổng hợp nhân tạo) vì nó sở hữu khả năng suy nghĩ về nhiều thứ khác nhau và áp dụng những suy nghĩ đó trong các tình huống và lĩnh vực khác nhau. Một khái niệm liên quan khác là “AI mạnh”, một máy tính có thể trải nghiệm ý thức như con người.

Nhưng chúng tôi vẫn chưa tạo ra những loại AI này và sẽ còn rất lâu nữa trước khi điều đó xảy ra. Do đó, Siri, Alexa hay Cortana hiện tại không thể thực sự hiểu và suy nghĩ như con người. Các tính năng AI mà chúng ta thường thấy chỉ được dạy để thực hiện các tác vụ cụ thể dựa trên dữ liệu do con người cung cấp. Họ chỉ học cách làm nhưng không hiểu tại sao.

Xem thêm:  Kịch bản họp phụ huynh đầu năm, cuối năm

Máy tính không thể “hiểu”

Ví dụ: với Gmail, nền tảng này cung cấp tính năng “Trả lời thông minh” cung cấp cho chúng tôi các cụm từ gợi ý khi chúng tôi trả lời email. Tính năng xác định những từ bạn thường sử dụng để gợi ý cho lần soạn email tiếp theo. Khi bạn sử dụng “I love you” thường xuyên, nó sẽ gợi ý cụm từ này trên nhiều email soạn thảo khác, ngay cả khi bạn đang gửi email công việc.


Tin tức liên quan

Nhiều thành phố sử dụng AI để giảm tắc đường

Đó là bởi vì máy tính không hiểu ý nghĩa của các cụm từ, nó chỉ biết rằng nhiều người sử dụng những cụm từ này khi gửi email và không biết bạn có muốn gửi “I love you” đến sếp của mình hay không.

Cách sử dụng máy học và tế bào thần kinh nhân tạo

N

Với công nghệ học máy, máy tính không được lập trình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, mà được cung cấp dữ liệu để “học” cách hoàn thành một nhiệm vụ ở một mức độ nhất định.

Ví dụ đơn giản nhất là khi sử dụng máy học để tạo tính năng nhận dạng hình ảnh. Chúng ta sẽ “đào tạo” một chương trình máy tính để xác định bức tranh nào có một con mèo trong đó. Để làm được điều này, chúng ta có thể đưa vào máy tính hàng triệu bức tranh, những bức tranh có mèo và không. Các bức ảnh được gắn nhãn để máy tính biết bức ảnh nào có mèo và ảnh nào không. Và chương trình sẽ tự động học cách nhận biết con mèo trông như thế nào dựa trên số lượng ảnh được cung cấp.

Xem thêm:  Hoa Bụp giấm (hoa Vô Thường)

Máy học được sử dụng để “huấn luyện” một mạng nơ-ron nhân tạo – một chương trình máy tính với nhiều lớp phân tích dữ liệu đầu vào, để có thể đưa ra quyết định cuối cùng. Nó mô phỏng cách bộ não của chúng ta hoạt động, với nhiều lớp tế bào thần kinh tham gia vào việc suy nghĩ về một vấn đề.

Quay trở lại với ví dụ, sau khi cung cấp một hình ảnh cho hệ thống thần kinh nhân tạo, chúng tôi cho hệ thống thử nghiệm để xem kết quả nó đưa ra là đúng hay sai. Nếu hệ thống nhận dạng được một bức ảnh không có mèo nhưng lại có, thì một cơ chế nâng cao sẽ được sử dụng để giúp hệ thống biết nó sai, sửa hệ thống và để nó “học” thêm. Sau mỗi lần như vậy, máy tính nhận dạng mèo trong ảnh tốt hơn.

Vấn đề của trí tuệ nhân tạo là gì?  - ảnh 2

Sau khi tìm hiểu qua hàng triệu bức ảnh, hệ thống sẽ đưa ra khái niệm riêng về mèo để xác định

Ảnh chụp màn hình

Tất cả các quy trình này có thể hoàn toàn tự động. Nếu bạn sử dụng phần mềm phù hợp và cung cấp nhiều loại dữ liệu có cấu trúc vào máy tính, nó sẽ tự động điều chỉnh mạng lưới thần kinh để xác định các con mèo trong ảnh. Và chúng tôi đang gọi đây là “trí tuệ nhân tạo” – AI.

Thật vậy, chúng tôi đã không tạo ra một hệ thống máy tính thông minh để hiểu con mèo là gì hoặc tại sao phải tìm con mèo trong bức ảnh. Thay vào đó, máy tính này chỉ học cách quyết định xem có mèo trong ảnh hay không, dựa trên các tiêu chí mà chúng tôi cung cấp. Điều này khá ấn tượng, nhưng đó sẽ là tất cả những gì một máy tính có thể làm, không hơn không kém.

Và hệ thống có thể cho kết quả sai do phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu bạn cung cấp. Ví dụ: nếu bạn không bao gồm tập dữ liệu về chó, hệ thống sẽ dễ dàng nhầm lẫn và đánh đồng hình ảnh chó và mèo là giống nhau.

Tóm lại, AI ở thời điểm hiện tại chỉ có thể học cách thực thi nhiệm vụ chứ chưa hiểu được bản chất của nhiệm vụ.

Bài viết trên đây, English6 đã cập nhật cho bạn thông tin về “Vấn đề của trí tuệ nhân tạo là gì?❤️️”. Hy vọng qua bài viết “Vấn đề của trí tuệ nhân tạo là gì?” sẽ giúp các bạn đọc có thêm nhiều thông tin về “Vấn đề của trí tuệ nhân tạo là gì? [ ❤️️❤️️ ]”.

Bài viết “Vấn đề của trí tuệ nhân tạo là gì?” được đăng bởi vào ngày 2022-07-03 20:15:02. Cảm ơn bạn đã đọc bài tại english6.net

Back to top button