AI là gì? Giải thích trí tuệ nhân tạo theo cách dễ hiểu

Điều quan trọng là không nên xem AI như một sản phẩm duy nhất. Chatbot chỉ là một dạng quen thuộc. AI còn có thể nằm trong công cụ phân tích dữ liệu, hệ thống gợi ý, phần mềm tự động hóa, ứng dụng chăm sóc khách hàng hoặc các mô hình dự đoán.

Định nghĩa AI theo cách dễ hiểu

AI là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện những nhiệm vụ thường gắn với trí tuệ con người. ISO cũng mô tả cốt lõi tương tự: AI là khả năng của máy móc hoặc hệ thống máy tính trong việc làm các nhiệm vụ vốn thường cần trí tuệ con người.

Trong thực tế, câu hỏi hữu ích không phải là máy có đang “suy nghĩ” như người hay không, mà là nó có thể làm được việc gì. Một định nghĩa học thuật mô tả AI là khả năng của hệ thống trong việc diễn giải dữ liệu bên ngoài, học từ dữ liệu đó và dùng những gì đã học để đạt mục tiêu hoặc hoàn thành nhiệm vụ thông qua sự thích nghi linh hoạt. Đại học Illinois Chicago cũng mô tả AI là công nghệ cho phép máy học từ kinh nghiệm, thích nghi với đầu vào mới và thực hiện các nhiệm vụ giống năng lực của con người.

Nói nôm na: AI là phần mềm dùng dữ liệu và phương pháp tính toán để làm các nhiệm vụ có mục tiêu — những việc trước đây thường được xem là cần đến phán đoán hoặc trí thông minh của con người.

AI hoạt động như thế nào?

Phần lớn hệ thống AI bắt đầu từ dữ liệu. Hệ thống nhận đầu vào, xử lý thông tin, nhận diện mẫu rồi tạo ra đầu ra: có thể là một dự đoán, một đề xuất, một câu trả lời, một nội dung mới hoặc một hành động phục vụ mục tiêu đã định.

Một cách quan trọng để làm điều này là machine learning, thường được dịch là học máy. IBM mô tả machine learning là một nhánh của AI, trong đó các thuật toán được huấn luyện để tạo mô hình có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu.

Khác với phần mềm truyền thống, nơi lập trình viên phải viết sẵn quy tắc cho từng trường hợp, nhiều hệ thống AI học từ ví dụ. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể áp dụng những mẫu đã học vào đầu vào mới.

Có thể hình dung một quy trình AI đơn giản như sau:

1. Đầu vào: Hệ thống nhận dữ liệu, câu lệnh hoặc tín hiệu cần xử lý.
2. Mô hình hóa: Thuật toán hoặc mô hình tìm ra mẫu trong dữ liệu.
3. Đầu ra: Hệ thống tạo kết quả, chẳng hạn dự đoán, gợi ý hỗ trợ quyết định, nội dung được tạo ra hoặc hành động trong một nhiệm vụ.
4. Mục tiêu: Hệ thống được đánh giá theo việc nó có giúp hoàn thành nhiệm vụ được thiết kế hay không.

Vì vậy, khi nói về AI trong đời sống và công việc, người ta thường đánh giá AI qua năng lực thực hiện nhiệm vụ, chứ không cần chứng minh rằng phần mềm có ý thức như con người.

AI, machine learning, generative AI và AI agent khác nhau thế nào?

Các khái niệm này liên quan chặt chẽ với nhau, nhưng không đồng nghĩa.

Cách nhớ nhanh: AI là chiếc ô lớn. Machine learning là một phương pháp quan trọng bên trong AI. Generative AI là nhóm AI tập trung vào việc tạo đầu ra. AI agent là hệ thống được thiết kế để hành động nhằm đạt mục tiêu.

AI có thể làm gì hiện nay?

AI không chỉ xuất hiện trong các chatbot. Nó có thể được tích hợp vào nhiều loại phần mềm khác nhau, chẳng hạn:

• Chatbot chăm sóc khách hàng giúp tự động hóa phản hồi.
• Công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ ra quyết định tốt hơn.
• Hệ thống marketing cá nhân hóa thông điệp hoặc trải nghiệm.
• Mô hình học máy đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu.
• AI agent thực hiện nhiệm vụ và theo đuổi mục tiêu cho người dùng hoặc hệ thống khác.

Những ví dụ này cho thấy AI không bị giới hạn trong một loại ứng dụng. Nó có thể nằm trong giao diện trò chuyện, công cụ phân tích, hệ thống tự động hóa hoặc phần mềm doanh nghiệp — ở bất cứ nơi nào việc nhận diện mẫu, dự đoán, tạo nội dung hoặc thực hiện nhiệm vụ có ích.

Vì sao AI quan trọng?

AI quan trọng vì nó mở rộng cách phần mềm hỗ trợ con người. Thay vì chỉ làm theo một bộ quy tắc cố định, hệ thống AI có thể học từ dữ liệu, thích nghi với đầu vào, hỗ trợ giải quyết vấn đề, tạo đầu ra, đưa ra dự đoán hoặc giúp theo đuổi một mục tiêu cụ thể.

Nhưng chính vì khả năng đó, việc đánh giá AI cũng cần cẩn trọng. Khi gặp một công cụ được giới thiệu là AI, có thể đặt vài câu hỏi thực tế:

1. Hệ thống này được thiết kế để làm nhiệm vụ gì?
2. Nó dựa vào dữ liệu hoặc đầu vào nào?
3. Nó đang dự đoán, hỗ trợ quyết định, tạo nội dung hay tự thực hiện hành động?
4. Có tiêu chuẩn, giám sát hoặc kỳ vọng sử dụng có trách nhiệm nào cần áp dụng không? ISO lưu ý rằng các tiêu chuẩn về AI có thể cung cấp khuôn khổ cho việc sử dụng có trách nhiệm, và sự xuất hiện của generative AI đã đưa các thảo luận về machine learning và đạo đức ra phạm vi công chúng rộng hơn.

Câu hỏi thường gặp

Định nghĩa đơn giản nhất của AI là gì?

AI là công nghệ cho phép máy tính hoặc máy móc thực hiện những nhiệm vụ thường cần đến trí tuệ con người.

AI có giống machine learning không?

Không. Machine learning là một nhánh quan trọng của AI. Nó huấn luyện mô hình bằng dữ liệu để mô hình có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Generative AI là gì?

Generative AI, hay AI tạo sinh, là dạng AI dùng học sâu và bộ dữ liệu lớn để tạo ra đầu ra sáng tạo giống con người.

AI agent là gì?

AI agent là chương trình AI tự chủ có thể thực hiện nhiệm vụ và đạt mục tiêu thay cho người dùng hoặc một hệ thống khác.

Có phải mọi AI đều tạo nội dung không?

Không. Generative AI tạo ra đầu ra, nhưng AI còn bao gồm các hệ thống phân tích dữ liệu, dự đoán, hỗ trợ quyết định, tự động hóa phản hồi và thực hiện nhiệm vụ theo mục tiêu.

AI có nghĩa là máy tính có ý thức không?

Không nhất thiết. Các định nghĩa trong bối cảnh học thuật và ứng dụng thực tế tập trung vào khả năng diễn giải dữ liệu, học, thích nghi và thực hiện nhiệm vụ của hệ thống, chứ không đặt trọng tâm vào việc chứng minh hệ thống có ý thức như con người.