Hãy cùng xem AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì, các loại và lĩnh vực ứng dụng của nó, đã trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống của chúng ta trước thiên niên kỷ, đưa con người vào không gian và giờ đây không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Chúng ta đang sống trong một mô phỏng? Chúng ta là ai? Bộ não con người có thực sự bất khả chiến bại? Chắc hẳn ai cũng đã từng tự hỏi mình những câu hỏi như vậy vào một thời điểm nào đó trong đời. Ma trận Bạn đã từng xem hoặc ít nhất là nghe nói về bộ phim? Bây giờ, hãy tưởng tượng bạn đang sống trong Ma trận, hoàn toàn từ các mã Bạn có nhận ra rằng bạn đang sống trong một thế giới được tạo thành từ
Câu trả lời rất đơn giản, bạn sẽ không đến. Tất nhiên, trừ khi bạn được đánh thức trong thế giới thực. Vì vậy, những gì chúng ta thấy trong Ma trận trí tuệ nhân tạo kích thước hôm nay là bao nhiêu? Nó sẽ chiếm lấy cuộc sống của chúng ta và ném chúng ta ra khỏi công việc, hay nó sẽ giúp chúng ta làm việc và cho chúng ta nhiều thời gian hơn cho bản thân? Trí tuệ nhân tạo ở dạng đơn giản nhất (Trí tuệ nhân tạo) là gì, nó đã phát triển như thế nào và điều gì đang chờ đợi chúng ta trong tương lai, chúng ta hãy nói một chút.
AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?
AI có nghĩa là “Trí tuệ nhân tạo” Tốt trí tuệ nhân tạo Nó là một từ viết tắt trong tiếng Anh. Đây là một trong những ngành khoa học máy tính đề cập đến việc xây dựng các máy móc thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người mà không cần sự hỗ trợ của con người, và nó khá rộng rãi.
Các loại AI (Trí tuệ nhân tạo):
- Máy phản ứng
- Những người có bộ nhớ hạn chế
- Bao gồm trong lý thuyết về tâm trí
- Những người tự nhận thức được bản thân.
Máy phản ứng: Chỉ sử dụng trí thông minh của chúng để nhận thức và phản ứng với thế giới trước mặt chúng
Một máy phản ứng, cơ bản nhất Nguyên tắc AI Nó theo sau và, như tên cho thấy, chỉ có thể sử dụng trí thông minh của mình để nhận thức và phản ứng với thế giới trước mặt nó. Một máy phản ứng không thể lưu trữ bộ nhớ và do đó không thể dựa vào kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định trong thời gian thực.
Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về máy phản ứng, vào những năm 1990 IBM được thiết kế bởi kiện tướng như một siêu máy tính chơi cờ Gary Kasparovai đã đánh bại anh ta trong một trò chơi Xanh đậm‘Dừng lại. Deep Blue chỉ có thể xác định các quân cờ trên bàn cờ và biết mỗi nước đi được thực hiện như thế nào theo luật cờ vua, chấp nhận vị trí hiện tại của mỗi quân và xác định đâu sẽ là nước đi hợp lý nhất tại thời điểm đó.
Những người có bộ nhớ hạn chế: Có khả năng lưu trữ dữ liệu và dự báo trước đó
Trí tuệ nhân tạo với bộ nhớ hạn chế có khả năng lưu trữ dữ liệu và dự đoán trước đó trong khi thu thập thông tin và cân nhắc các quyết định tiềm năng, chủ yếu để tìm manh mối về những gì có thể xảy ra tiếp theo. nhìn lại. Trí nhớ giới hạn AI phức tạp hơn máy phản ứng, có nghĩa là nó mang lại nhiều khả năng hơn.
Trong học máy có bộ nhớ hạn chế Khi sử dụng trí tuệ nhân tạo, phải tuân theo sáu bước: dữ liệu đào tạo phải được tạo ra, mô hình học máy phải được tạo ra, mô hình phải có khả năng đưa ra dự đoán, mô hình phải có khả năng nhận được phản hồi của con người hoặc môi trường, phản hồi phải được được lưu trữ dưới dạng dữ liệu và các bước này phải được lặp lại dưới dạng một vòng lặp.
Bao gồm trong lý thuyết về tâm trí: Có thể hiểu cảm giác của mọi người
Lý thuyết tâm lý Đúng vậy, đó là lý thuyết. Thật không may, chúng ta vẫn chưa đạt được khả năng công nghệ và khoa học cần thiết để đạt đến cấp độ tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.
Khái niệm này dựa trên tiền đề tâm lý của việc hiểu rằng các sinh vật sống khác có những suy nghĩ và cảm xúc ảnh hưởng đến hành vi của chính mình. Máy AI Về khía cạnh này, điều này có nghĩa là AI có thể hiểu cách con người, động vật và các máy móc khác cảm thấy và đưa ra quyết định thông qua sự tự phản ánh và quyết định, sau đó sử dụng thông tin đó để đưa ra quyết định của riêng mình.
Tự nhận thức: Hiểu sự hiện diện và trạng thái cảm xúc của người khác
Một khi Lý thuyết về Tâm trí được tạo ra trong trí tuệ nhân tạo, trong một thời điểm rất tốt trong tương lai, Nhận thức về bản thân của AI Nó sẽ là bước cuối cùng. Loại AI này có ý thức cấp độ con người và hiểu được sự hiện diện và trạng thái cảm xúc của người khác cũng như sự hiện diện của nó trên thế giới. Họ sẽ có thể hiểu những gì người khác có thể cần dựa trên không chỉ những gì họ truyền đạt cho họ, mà còn là cách họ truyền đạt nó.
Các loại trí tuệ nhân tạo là gì?
- Siri, Alexa, Trợ lý Google trợ lý thông minh như
- phương tiện không người lái
- người máy
- bot trò chuyện
- Bộ lọc thư rác
- Netflix, YouTubeSpotify các ứng dụng như
Vậy, trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên xuất hiện như thế nào?
Robot thông minh và sinh vật nhân tạo là những người đầu tiên Hy Lạp cổ đại xuất hiện trong các câu chuyện thần thoại. Có, hồi đó AristotleSự phát triển của thuyết âm tiết và sử dụng suy luận suy diễn là một thời điểm quan trọng trong hành trình của loài người để hiểu được trí thông minh của chính mình. Mặc dù nguồn gốc của nó rất lâu đời và sâu xa, nhưng lịch sử của trí tuệ nhân tạo như chúng ta nghĩ về nó ngày nay, từ một thế kỷ kéo dài thời gian ít hơn. Chúng ta hãy cùng nhau xem xét kỹ hơn quá trình phát triển lịch sử của nó.
- (1943) Warren McCullough và Walter Pitts, “Một tài khoản logic về các ý tưởng có trong hoạt động thần kinh” xuất bản bài báo. Bài báo chứa đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng mạng nơ-ron.
- (1949) Tổ chức hành vi: Một lý thuyết tâm lý thần kinh (Tổ chức hành vi: Một lý thuyết tâm lý thần kinh), Donald Hebb đề xuất lý thuyết rằng các đường dẫn thần kinh được tạo ra từ kinh nghiệm và các kết nối giữa các tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn khi chúng được sử dụng thường xuyên hơn. Học tiếng Hebbian vẫn là một mô hình quan trọng trong trí tuệ nhân tạo.
- (1950) Alan Turing‘bây giờ’, một phương pháp để xác định xem một cỗ máy có thông minh hay không.Kiểm tra Turing ‘ xuất bản Máy tính và Trí thông minh, đề xuất phương pháp được gọi là Sinh viên tốt nghiệp Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds đã tạo ra máy tính mạng nơ-ron đầu tiên. SNARCđang xây dựng nó.
- (1950) Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ vua”. Isaac Asimov xuất bản cuốn “Ba định luật của người máy”.
- (1952) Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ caro. Thí nghiệm dịch máy của Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn lọc cẩn thận sang tiếng Anh.
- (1956) Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo có nguồn gốc từ “Dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo mùa hè ở Dartmouth” do John McCarthy đứng đầu, người đã xác định phạm vi và mục tiêu của AI được nhiều người coi là nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay.
- (1956) Allen Newell và Herbert Simon sản xuất Thuyết Logic (LT), chương trình lý luận đầu tiên.
- (1958) John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và “Chương trình với Nhận thức chung” xuất bản bài báo. Bài báo đề xuất Taker tư vấn giả định, một hệ thống AI hoàn chỉnh có khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người.
- (1959) Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw, một chương trình được thiết kế để bắt chước cách giải quyết vấn đề giống như con người. Trình giải quyết vấn đề chung (GPS) phát triển. Herbert Gelernter phát triển chương trình Prover Định lý Hình học. Arthur Samuel sử dụng thuật ngữ máy học khi làm việc tại IBM. John McCarthy và Marvin Minsky đã thành lập Dự án trí tuệ nhân tạo MIT.
- (1963) John McCarthy bắt đầu phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tại Stanford.
- (1966) Do chính phủ Hoa Kỳ soạn thảo Ủy ban cố vấn xử lý ngôn ngữ tự động Báo cáo (ALPAC) nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng kiến lớn của Chiến tranh Lạnh với hứa hẹn dịch tự động và tức thì sang tiếng Nga. Báo cáo ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ.
- (1969) Hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển tại DENDRAL, một chương trình XX được thiết kế tại Stanford để chẩn đoán nhiễm trùng máu. MYCIN đã được tạo ra.
- (1972) Ngôn ngữ lập trình logic PROLOGUE được tạo ra.
- (1973) “Báo cáo Lighthill”, trình bày chi tiết những thất vọng trong nghiên cứu AI, được xuất bản bởi chính phủ Anh và dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng nguồn tài trợ cho các dự án AI.
- (1974-1980) Thất vọng với tiến độ phát triển của AI dẫn đến việc cắt giảm lớn các khoản tài trợ học tập. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Báo cáo Lighthill” của năm trước, nguồn tài trợ AI bị cắt giảm và các gian hàng nghiên cứu. Giai đoạn này “Mùa đông trí tuệ nhân tạo đầu tiên” được gọi là.
- (1980) Các tập đoàn thiết bị kỹ thuật số, hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên R1 (còn được gọi là XCON) phát triển. Được thiết kế để cấu trúc đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI” đầu tiên, khởi động một đợt bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ kéo dài trong phần lớn thập kỷ.
- (1982) Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi xướng dự án Hệ thống Máy tính Thế hệ Thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển một nền tảng cho hiệu suất giống như siêu máy tính và phát triển AI.
- (1983) Để đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi xướng Sáng kiến Điện toán Chiến lược để cung cấp nghiên cứu về tính toán và trí tuệ nhân tạo tiên tiến do DARPA tài trợ.
- (1985) Các công ty chi hơn một tỷ đô la mỗi năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp nổi lên để hỗ trợ họ. Symbolics và Lisp Machines Inc. Các công ty như công ty xây dựng máy tính tùy chỉnh để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp.
- (1987-1993) Khi công nghệ máy tính được cải thiện, các lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987. “Mùa đông trí tuệ nhân tạo thứ hai”bắt đầu nó. Trong thời gian này, các hệ thống chuyên gia hóa ra rất tốn kém để duy trì và cập nhật, và cuối cùng AI không còn được ưa chuộng.
- (1991) Lực lượng Hoa Kỳ đã sử dụng công cụ lập kế hoạch và kế hoạch hậu cần tự động trong Chiến tranh vùng Vịnh. PHI TIÊUsử dụng.
- (1992) Nhật Bản kết thúc dự án FGCS vào năm 1992, cho rằng các mục tiêu đầy tham vọng vạch ra mười năm trước đó đã không được đáp ứng.
- (1993) DARPA, ca. 1 kết thúc Sáng kiến Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau khi chi hàng tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng.
- (1997) của IBM Xanh đậm‘Nước đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov.
- (2005) STANLEY, một chiếc xe tự lái, đã giành chiến thắng trong cuộc thi DARPA Grand Challenge. Cùng năm đó, quân đội Hoa Kỳ như “Big Dog” của Boston Dynamics và “PackBot” của iRobot đến robot tự động bắt đầu đầu tư.
- (2008) Googlecách mạng hóa nhận dạng giọng nói và điện thoại Iphone trình bày trong ứng dụng.
- (2011) Watson của IBM đánh bại đối thủ tại Jeopardy. Cung nam Applelà một trợ lý ảo hỗ trợ AI thông qua hệ điều hành iOS. Siri đưa nó ra thị trường.
- (2012) Học sâu về não bộ Andrew Ng, người sáng lập dự án, 10 triệu như một bộ đào tạo YouTube Nó đưa video của mình vào thử nghiệm bằng cách đưa video vào mạng nơ-ron bằng các thuật toán học sâu. Mạng nơ-ron đã học cách nhận ra một con mèo mà không cần biết nó là gì, do đó mở ra một kỷ nguyên đột phá cho mạng nơ-ron và tài trợ học sâu.
- (2014) Google tạo ra chiếc xe hơi tự lái đầu tiên vượt qua bài kiểm tra lái xe cấp tiểu bang. Cung nam AmazonAlexa củađược ra mắt như một trợ lý ảo tại nhà.
- (2016) Google DeepMind’s AlphaGokỳ thủ cờ vây ‘vô địch thế giới nước Lee Sedolđánh bại nó. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là trở ngại lớn cần giải quyết trong AI, nhưng AI đã làm được điều đó. Cung nam, “công dân robot” đầu tiên, Sophia một robot hình người có tên Hanson Robotics và có khả năng nhận dạng khuôn mặt, giao tiếp bằng lời nói và biểu hiện trên khuôn mặt.
- (2018) Google đã phát hành công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên BERT, giảm bớt các rào cản đối với việc dịch và hiểu với các ứng dụng học máy. Cùng năm đó, Waymo ra mắt dịch vụ Waymo One, cho phép người dùng ở khu vực đô thị Phoenix yêu cầu nhận hàng từ một trong những phương tiện tự lái của công ty.
- (2020) Baidu sử dụng thuật toán LinearFold AI SARS-CoV-2 đã trình bày nó với các nhóm khoa học và y tế đang làm việc để phát triển một loại vắc-xin trong giai đoạn đầu của đại dịch. thuật toán, vi rút RNA trình tự chỉ 27 mỗi giây so với các phương pháp khác Nhanh hơn 120 lần có thể đoán.
Đây là sự phát triển lịch sử của trí tuệ nhân tạo. MetaVerse khái niệm đã được giới thiệu và NFT Coi như thời đại đã bắt đầu, tương lai không xa. Biết đâu, có thể 50 năm sau, những trí tuệ nhân tạo có thể bắt chước quá khứ sẽ xuất hiện. Bạn đang nghĩ gì vậy? Trí tuệ nhân tạo sẽ phát triển như thế nào trong tương lai? Đừng quên đề cập trong phần bình luận…
