Các Loại Trí Tuệ Nhân Tạo Khác Nhau:
Với sự phổ biến ngày càng tăng của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), cuộc thảo luận xoay quanh công nghệ này được tiến hành theo nhiều phương diện. Để tập trung vào phần quan trọng còn lại của bài viết, việc quan trọng là nghiên cứu các loại AI khác nhau. AI có thể được phân loại thành ba cấp độ dựa trên khả năng của nó:
1. Trí Tuệ Nhân Tạo Hẹp (ANI):
- Đây là dạng AI phổ biến nhất mà chúng ta gặp hàng ngày. ANI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như nhận dạng giọng nói hoặc đề xuất trên các dịch vụ trực tuyến.
2. Trí Tuệ Tổng Hợp Nhân Tạo (AGI):
- AI với AGI sở hữu khả năng hiểu, học hỏi, thích ứng và triển khai kiến thức trong nhiều nhiệm vụ ở cấp độ con người. Mặc dù các mô hình và công cụ ngôn ngữ lớn như ChatGPT đã thể hiện khả năng khái quát hóa trên nhiều tác vụ, đây vẫn chỉ là một khái niệm mang tính lý thuyết.
3. Trí Tuệ Siêu Nhân Tạo (ASI):
- Cấp độ cuối cùng của AI, ASI, mô tả một tương lai trong đó AI vượt lên trên trí tuệ của con người trong hầu hết các công việc có giá trị kinh tế. Mặc dù hấp dẫn, nhưng phần lớn vẫn mang tính suy đoán.
Sự Khác Biệt Giữa Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy và Học Sâu:
Nếu bạn không quen thuộc với chủ đề này, có thể bạn sẽ gặp các thuật ngữ như “học máy,” “học sâu,” “khoa học dữ liệu,” và những thuật ngữ khác trong cuộc trò chuyện về AI. AI là một lĩnh vực rộng lớn với các tập hợp con như Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL).
Mặc dù không có định nghĩa chính thức cho bất kỳ thuật ngữ nào trong số này và trong khi các chuyên gia tranh luận về ranh giới chính xác, nhưng có sự đồng thuận ngày càng tăng về phạm vi rộng của từng thuật ngữ. Dưới đây là một phân tích về cách định nghĩa các thuật ngữ này:
-
Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): Các hệ thống máy tính có khả năng hành xử thông minh, suy luận và học hỏi như con người.
-
Học Máy (ML): Một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi mà không cần lập trình rõ ràng.
-
Học Sâu (DL): Một tập hợp con của học máy, chịu trách nhiệm về nhiều ứng dụng nổi bật của AI (ví dụ: ô tô tự lái, ChatGPT), lấy cảm hứng từ cấu trúc não và hoạt động hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video, hoặc văn bản.
-
Khoa Học Dữ Liệu: Là một lĩnh vực liên ngành sử dụng tất cả các kỹ năng trên, cùng với các kỹ thuật khác như phân tích dữ liệu, thống kê, trực quan hóa dữ liệu, v.v., để hiểu rõ hơn về dữ liệu.
