Chương 1 trình bày những vấn đề sau: lịch sử hình thành phát triển của trí tuệ nhân tạo, các lĩnh vực nghiên cứu và một số vấn đề liên quan. Đồng thời, một số thách thức mà trí tuệ nhân tạo cần vượt qua cũng được đề cập trong chương này. L䤃⌀CH SƯ꼉 H䤃 NH TH䄃 NH V䄃 PH䄃ĀT TRI쨃ऀN C唃ऀA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Chế tạo được những cỗ máy thông minh như con người (thậm chí thông minh hơn con người) là một ước mơ của loài người từ rất lâu. Khả năng tính toán, xử lý của máy tính ngày càng mạnh mẽ là một điều kiện hết sức thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo.
Điều này cho phép những chương trình máy tính áp dụng các thuật giải trí tuệ nhân tạo (TTNT) có khả năng phản ứng nhanh và hiệu quả hơn trước. Mục đích trước tiên của TTNT là phát triển các chương trình để các máy tính nghĩ như con người. Mục đích này nhằm vào việc chế tạo ra các máy thông minh hỗ trợ con người thông qua nhiệm vụ ra quyết định. Mục đích tiếp theo của TTNT là hiểu cách suy lý, tư duy của con người.
Để phát triển chương trình ứng dụng, cần thiết hiểu cách thức mà con người lưu trữ và xử lý kiến thức. Turing được coi là người khai sinh ngành trí tuệ nhân tạo bởi phát hiện của ông về máy tính có thể lưu trữ chương trình và dữ liệu. Phép thử Turing dưới dạng một trò chơi như sau. Hình dung có ba người tham gia trò chơi, một người đàn ông (A), một người đàn bà (B) và một người chơi (C).
Người chơi ngồi ở một phòng tách biệt với A và B, không biết gì về A và B (như hai đối tượng ẩn X và Y) và chỉ đặt các câu hỏi cũng như nhận câu trả lời từ A và B qua một màn hình máy tính. Người chơi cần kết luận trong X và Y ai là đàn ông ai là đàn bà. Trong phép thử này, A luôn tìm cách làm cho C bị nhầm lẫn và B luôn tìm cách giúp C tìm được câu trả lời đúng. Phép thử Turing thay A bằng một máy tính, và bài toán trở thành liệu C có thể phân biệt được trong X và Y đâu là máy tính đâu là người đàn bà.
Phép thử Turing cho rằng máy tính là thông minh (qua được phép thử) nếu như biết cách làm sao cho C không thể chắc chắn kết luận của mình là đúng. Phép thử Turing có ý nghĩa rất lớn là đã nhấn mạnh rằng khả năng giao tiếp thành công của máy với con người trong một cuộc đối thoại tự do và không hạn chế là một biểu hiện của trí thông minh nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên được con người thể hiện. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người liên kết với tâm trí con người, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".
Trí tuệ nhân tạo có thể được coi là trí thông minh của máy tính được tạo ra bởi những lập trình của con người với mục tiêu giúp máy tính có được hành vi thông minh tự động hóa giống con người. Tuy nhiên, hiện nay, định nghĩa về TTNT chưa thực sự thống nhất, còn tồn tại một số quan điểm khác nhau về trí tuệ nhân tạo như sau: Ba hệ thống khác nhau về TTNT: 1 TTNT phân tích: dựa trên kết quả dữ liệu trong quá khứ để phân tích để thông báo các quyết định trong tương lai. TTNT con người: có những yếu tố cảm xúc, nhận định, nhận thức như con người. TTNT nhân cách hóa: có các đặc điểm của tất cả các loại trí tuệ nhận thức, cảm xúc và xã hội, có khả năng tự ý thức và tự nhận thức được trong các tương tác.
Một số định nghĩa khác về TTNT là: Hành động giống con người Suy nghĩ giống con người Suy luận hợp lý Hành động hợp logic Chính việc trí tuệ nhân tạo không có một định nghĩa thống nhất được chấp nhận có lẽ đã giúp cho lĩnh vực này phát triển và tiến bộ với tốc độ ngày càng gia tăng.1: Lịch sử phát triển của Trí tuệ nhân tạo (Nguồn: Applied Sciences) TTNT được chú ý và được nghiên cứu từ rất sớm, ra đời trong một hội thảo tại đại học Dartmout, năm 1956. Những nhà khoa học tham dự khi đó như Allen Newell (CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Mnsky (MIT) và Arthur Samuel (IBM) đã trở thành những người sáng lập và lãnh đạo các nhóm nghiên cứu về TTNT. Kể từ đó, TTNT bắt đầu được coi là một ngành khoa học thực sự. Trong tiến trình lịch sử phát triển của mình, khoa học nghiên cứu TTNT đã trải qua một số mốc quan trọng sau: 2 Giữa thập niên 1960: Khởi đầu lạc quan với nhiều phong trào nghiên cứu rộng khắp; Những năm 1974: gián đoạn lần 1, mùa đông TTNT với sự thất vọng, mất phương hướng và thiếu hụt kinh phí; Đầu những năm 1980: Hồi sinh nhờ thành công của các sản phẩm thương mại của TTNT là hệ chuyên gia; Năm 1987: TTNT rơi vào giai đoạn gián đoạn và khó khăn lần thứ 2; Cuối những năm 90 và đầu thế kỉ 21: Thành công với các cách tiếp cận mới, có nhiều tài trợ mới.
TTNT bắt đầu chứng tỏ sức mạnh của mình khi chiến thắng con người trong cờ vây, AI trở thành trợ lý của con người; Năm 2015: bước ngoặt của TTNT với hàng loạt các dự án phần mềm sử dụng AI. Ví dụ: Google Những năm gần đây, TTNT đã phát triển đáng kinh ngạc về sức mạnh, tốc độ xử lý cũng như cách giải quyết vấn đề ngày càng uyển chuyển và linh hoạt như con người. TTNT trở thành một mảng lớn của khoa học công nghệ. Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng, giúp tháo gỡ nhiều thách thức trong sản xuất, chế tạo, khoa học máy tính, công nghệ phần mềm, nghiên cứu vận hành thay thế sức lao động và phục vụ nhu cầu ngày càng cao của con người.
Các công nghệ TTNT đã thâm nhập vào cuộc sống của chúng ta. Khi chúng trở thành một lực lượng trung tâm trong xã hội, lĩnh vực này đang chuyển từ những hệ thống chỉ đơn giản là thông minh sang chế tạo các hệ thống có nhận thức như con người và đáng tin cậy. Một số yếu tố đã thúc đẩy cuộc cách mạng TTNT. Quan trọng nhất trong số đó là máy học, được hỗ trợ một phần bởi nguồn tài nguyên điện toán đám mây và thu thập dữ liệu rộng khắp dựa trên web.
Máy học đã đạt tiến bộ đáng kể bằng "học sâu", một dạng đào tạo các mạng lưới thần kinh nhân tạo thích nghi sử dụng phương pháp gọi là lan truyền ngược. Bước nhảy vọt này trong việc thực hiện các thuật toán xử lý thông tin đã được hỗ trợ bởi các tiến bộ đáng kể trong công nghệ phần cứng cho các hoạt động cơ bản như cảm biến, nhận thức, và nhận dạng đối tượng. Các nền tảng và thị trường mới cho các sản phẩm nhờ vào dữ liệu, và các khuyến khích kinh tế để tìm ra các sản phẩm và thị trường mới, cũng góp phần cho sự ra đời của công nghệ dựa vào TTNT. C䄃ĀC LĨNH VỰC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NGHIÊN CỨU Hiện nay Trí tuệ nhân tạo đã được chia ra làm nhiều nhánh nghiên cứu nhỏ; mỗi nhánh quan tâm đến một vài khả năng của con người như được trình bày ở Bảng 1.1: Các lĩnh vực nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo Khả năng Nhánh nghiên cứu Mục tiêu Khả năng học Học máy, Học sâu Học máy nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật giúp cho máy tính có thể học tri thức từ dữ liệu đầu vào.
Khả năng biểu diễn Các phương pháp biểu diễn tri Nhánh cung cấp cơ sở để máy tính có thể tri thức và suy diễn thức và suy diễn thực hiện việc suy diễn như con người. Khả năng nghe, nhìn Thị giác máy tính, Xử lý tiếng Các nhánh này nghiên cứu và phát triển nói các kỹ thuật để giúp máy tính có thể nghe và nhìn như con người. 3 Khả năng sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Nhánh nghiên cứu này giúp cho máy tính ngôn ngữ có thể hiểu được ngôn ngữ mà con người đang sử dụng. Khả năng thể hiện cử Robotics Nhánh này giúp robot thể hiện các hành chỉ động và cử chỉ như con người.
Một số thành tựu nổi bật của các lĩnh vực như sau: Hai bài toán cơ bản của Xử lý tiếng nói là Nhận dạng tiếng nói và Tổng hợp tiếng nói; Nhận dạng Tiếng nói chuyển một tín hiệu âm dạng số sang dạng văn bản gồm các tiếng có trong đoạn âm, còn Tổng hợp tiếng nói làm công việc ngược lại. Hiện nay đã có những sản phẩm cung cấp hai khả năng này với độ chính xác và tốc độ rất cao, thậm chí cho Tiếng Việt. Google search: cung cấp dịch vụ tìm kiếm bằng giao tiếp qua ngôn ngữ tự nhiên, Google search hỗ trợ khá nhiều ngôn ngữ (có Tiếng việt). Ở một số mẫu câu Google hiểu được ý của người hỏi, nó có thể tổng hợp câu trả dưới dạng âm thanh và đọc lại cho người hỏi.
Siri: Một sản phẩm tương tự như Google Search đó là Siri của hãng Apple, sản phẩm này được cài đặt mặc nhiên trên hệ điều hành iOS của Apple. Các trang tin tức: Rất nhiều kênh tin tức Tiếng Anh có hỗ trợ tổng hợp tiếng nói và đọc lại cho người nghe, như VOA News và Dân Trí. Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Ngoài các chức năng đơn giản như kiểm tra tính đúng đắn về mặt từ vựng và cú pháp đã được phát triển từ lâu, hiện nay việc dịch máy - tức là chuyển một đoạn văn (bài văn) từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác - đã có thể thực hiện dễ dàng bởi ứng dụng Google Translate, với kết quả rất tốt. Gần đây, một dạng ứng dụng khác liên quan đến khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên cũng rất được quan tâm đó là chatbot.
Các chatbot có thể hiểu được ý của người đang nói chuyện và nó cũng có thể đưa ra câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh đang nói. Do đó, nếu kết hợp với khả năng nhận dạng và tổng hợp tiếng nói như đã đề cập ở trên, máy tính có thể giao tiếp tự nhiên với con người. Hiện nay chatbot đã được khá nhiều công ty sử dụng làm trợ lý ảo trên các trang mua sắm và các diễn đàn.