Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang trở thành một yếu tố quan trọng trong cuộc sống hàng ngày thông qua việc tích hợp lập trình AI vào các thiết bị điện tử. Sự xâm nhập rộng rãi của lập trình AI đã mang lại nhiều lợi ích cho con người, hỗ trợ trong mọi hoạt động và đóng góp vào sự phát triển toàn diện.
Để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về lập trình AI, các doanh nghiệp đang chủ động đào tạo và tìm kiếm nhân tài chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo. Điều này là cần thiết để không chỉ nắm bắt được cơ hội kinh doanh mà còn để thúc đẩy sự tiến bộ công nghệ và sáng tạo.
Bài viết này nhằm giải đáp mọi thắc mắc liên quan đến lập trình AI, giúp bạn đọc có cái nhìn rõ ràng hơn về loại công nghệ quan trọng này. Chúng tôi sẽ cung cấp thông tin chi tiết để khám phá sâu hơn về ứng dụng, tiềm năng, và tác động của lập trình AI trong cuộc sống hiện đại.
Tìm hiểu về lập trình AI (trí tuệ nhân tạo)
Định nghĩa về AI
Trí tuệ nhân tạo, còn được gọi là AI (Artificial Intelligence), là một lĩnh vực quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính. Nó tập trung vào việc phát triển máy móc thông minh có khả năng nhận thức và hiểu biết giống như con người. Mục tiêu của AI là tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện một số nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới có thể thực hiện được, yêu cầu sự hiểu biết và sáng tạo từ bản thân chúng.
Lập trình AI
Trí tuệ nhân tạo vẫn được xem là trí thông minh nhân tạo bởi nó khác với việc lập trình logic trong ngôn ngữ lập trình. Trí thông minh này được lập trình bởi con người trên các hệ thống máy móc.
Qua đó, thì các loại máy móc này sẽ được mô phỏng các trí tuệ tương tự như con người như: lập luận vấn đề, giải quyết vấn đề, suy nghĩ, giải quyết vấn đề khi xảy ra, nói, viết, hành động,….
Lập trình AI được phân loại như thế nào?
Hiện nay, các chuyên gia chủ yếu phân chia AI thành 4 loại dựa theo mức độ từ đơn giản đến phức tạp như sau:
- ≈ có bộ nhớ hạn chế: Với loại này thì hệ thống AI sẽ dựa vào kinh nghiệm được tích lũy trong quá khứ để thực hiện thông báo các quyết định sẽ xảy ra trong tương lai. Đây là công nghệ được kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh mà nó được tác dụng để dự đoán được những tình huống xảy ra. Từ đó, đưa ra được các báo hiệu hoặc quyết định phù hợp nhất.
- Công nghệ AI phản ứng: Công nghệ này là một trong những hình thức cơ bản của AI. Nó có khả năng phân tích động thái chính của nó cũng như đối thủ. Từ đó, chọn ra những hành động chiến lược có tính khả thi nhất.
- Lý thuyết về tâm trí: Loại này thường sở hữu khả năng hiểu được cảm xúc, suy nghĩ, kỳ vọng cũng như niềm tin của mọi người xung quanh. Có nghĩa là, nó có khả năng tương tác được với xã hội loài người. Mặc dù lý thuyết về tâm trí đã được cải tiến rất nhiều nhưng các chuyên gia vẫn cảnh bảo rằng loại AI này chưa được hoàn thiện.
- Tự nhận thức: Là một AI có ý thức, có khả năng siêu thông minh, tự nhận thức và đa cảm như một con người hoàn chỉnh. Tuy nhiên, loại này chưa thực sự tồn tại và nếu như nó được phát triển thì chắc hẳn sẽ tạo ra một dấu mốc quan trọng trong lĩnh vực AI.
Trí tuệ nhân tạo có nhiều loại khác nhau
Những ứng dụng tiêu biểu của lập trình AI trong cuộc sống
Tìm kiếm trên Google
Hầu hết các công cụ tìm kiếm không thể hoàn toàn quét toàn bộ nội dung trên internet và đáp ứng đầy đủ nhu cầu tìm kiếm của bạn mà không có sự hỗ trợ từ trí tuệ nhân tạo.
Dễ nhận thấy rằng các quảng cáo xuất hiện xung quanh bạn thường được kích hoạt bởi trí tuệ nhân tạo, sử dụng thông tin từ lịch sử tìm kiếm của bạn để cá nhân hóa và đưa ra những quảng cáo phù hợp với mục tiêu bạn đang hướng đến.
Mở điện thoại bằng Face ID
Ngày nay, hầu hết các smartphone đều trang bị tính năng mở khóa thông qua mật mã, vân tay, hoặc cập nhật Face ID. Việc này giúp người dùng dễ dàng trải nghiệm quá trình mở khóa chỉ bằng cách giữ điện thoại trước mặt. Trong trường hợp sử dụng các phương tiện như Face ID, được phát triển bởi Apple, thiết bị có khả năng nhìn thấy khuôn mặt ở chiều 3D và sử dụng 30.000 điểm hồng ngoại để tạo ra một hình ảnh chính xác.
Quá trình này bao gồm việc chiếu sáng vào khuôn mặt, sau đó thu thập thông tin vô tuyến từ 30.000 điểm hồng ngoại để tạo thành một biểu đồ 3D của khuôn mặt người dùng. Các thuật toán sau đó thực hiện tính toán để so sánh thông tin này với dữ liệu khuôn mặt đã được lưu trữ trong thiết bị. Khi xác định có sự trùng khớp, điện thoại sẽ tự động mở khóa, cho phép người dùng tiếp cận thiết bị một cách thuận tiện và an toàn.
Ứng dụng của AI trên điện thoại
Gửi email hoặc tin nhắn
Hiện nay, việc gửi email đã trở thành một nhiệm vụ được nhiều người coi trọng và xem xét như một phần quan trọng của công việc hàng ngày. Thường xuyên, khi soạn thảo email, người ta thường gặp phải những lỗi không mong muốn.
Để giải quyết vấn đề này, người ta thường sử dụng công cụ kiểm tra lỗi chính tả và ngữ pháp như Grammarly để đảm bảo rằng quá trình soạn thư không gặp phải những sai sót không cần thiết. Công cụ này sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng tự tin hơn khi gửi đi các thư điện tử.
Bên cạnh đó, trong hộp thư email, có một phần dành cho thư rác, nơi có một bộ lọc thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo để ngăn chặn những email được nghi ngờ là thư rác hoặc đến từ người mà người dùng không muốn nhận thư. Ngoài ra, để bảo vệ tài khoản email một cách toàn diện, phần mềm chống virus cũng được tích hợp và sử dụng để đảm bảo an toàn tối đa cho thông tin cá nhân của người dùng.
Ứng dụng với Netflix
Netflix, một trong những nền tảng giải trí hàng đầu thời gian gần đây, đã trở thành công cụ xem phim ưa chuộng với đông đảo người dùng. Điều đặc biệt là Netflix sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa trải nghiệm xem phim của người dùng.
Công cụ này không chỉ đơn thuần là một nơi cung cấp nội dung giải trí, mà còn là một trợ lý thông minh, sử dụng lịch sử xem phim của người dùng để đưa ra các đề xuất hợp lý. Trí tuệ nhân tạo được tích hợp để phân tích và hiểu rõ sở thích cá nhân, từ đó đề xuất những nội dung mà người dùng có khả năng quan tâm và thưởng thức.
Các đề xuất của Netflix không chỉ giới hạn ở mức độ tổng quát, mà còn tập trung vào nhiều yếu tố khác nhau như diễn viên, thời gian, thể loại phim, và nhiều tiêu chí khác. Điều này giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và khám phá nội dung mới mà họ có thể chưa biết đến trước đó.
Kết quả thực tế cho thấy, khoảng 80% nội dung mà người dùng đang xem được đề xuất bởi Netflix, là minh chứng cho hiệu quả cao của hệ thống đề xuất của họ. Điều này làm tăng sự hài lòng và trải nghiệm cá nhân hóa cho mỗi người dùng, giúp họ tiêu thụ nội dung giải trí một cách linh hoạt và dễ dàng hơn.
Một số bước quan trọng để học lập trình AI
Bước 1: Tìm hiểu về Python và SQL
Ngôn ngữ lập trình được coi là một phần quan trọng trong việc tiếp cận và hiểu biết về lĩnh vực công nghệ thông tin. Hiện nay, có nhiều lựa chọn ngôn ngữ mà bạn có thể chọn để bắt đầu học, nhưng nếu bạn quyết định hướng tới Machine Learning, việc tập trung vào Python là lựa chọn khôn ngoan.
Ngôn ngữ này đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực Machine Learning vì nó có sẵn nhiều thư viện phổ biến và mạnh mẽ hơn so với nhiều ngôn ngữ khác. Học Python cho Machine Learning mang lại lợi thế đặc biệt khi bạn có thể sử dụng các thư viện tiện ích một cách hiệu quả. Ngoài ra, việc làm quen với mã Python mở ra cánh cửa cho việc áp dụng các công cụ quan trọng như Jupyter và Anaconda, giúp việc thực hành với dữ liệu khoa học trở nên đơn giản và thuận tiện hơn nhiều.
Học lập trình AI tương đối khó khăn
Một số tài liệu tham khảo dành cho bạn:
- Python cho mọi người trên Coursera – học Python ngay từ những bước đầu.
- Tìm hiểu Python bằng freeCodeCamp – bài học sẽ bao gồm tất cả các khái niệm về Python được tổng hợp trong chính một video.
- Hướng dẫn về Anaconda của Corey Schafer – bạn sẽ được học sử dụng để thiết lập cho máy tính của mình dành cho khoa học dữ liệu và học máy chỉ trong 1 video.
Bước 2: Tìm hiểu, thực hiện phân tích dữ liệu, thao tác và thực hiện trực quan hóa đối với Pandas, NumPy Matplotlib
Pandas là một thư viện mạnh mẽ trong ngôn ngữ lập trình Python, giúp bạn làm việc hiệu quả với dataframes, một loại cấu trúc dữ liệu giống như bảng thông tin trong Excel. Dataframes giúp bạn tổ chức và xử lý dữ liệu một cách dễ dàng, làm cho việc làm với dữ liệu có cấu trúc trở nên thuận tiện.
Numpy, một thư viện khác của Python, tập trung vào hỗ trợ thực hiện các phép toán số học phức tạp trên dữ liệu. Điều này làm cho việc thực hiện các phép tính và thao tác số trên dữ liệu trở nên nhanh chóng và hiệu quả.
Học máy là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý dữ liệu, nó giúp bạn chuyển đổi dữ liệu thành số và sau đó tìm kiếm các mẫu hay xu hướng bên trong dữ liệu đó. Điều này mở ra nhiều cơ hội để phân tích và dự đoán các xu hướng trong dữ liệu.
Matplotlib là một thư viện đồ họa trong Python, có khả năng tạo ra biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu một cách sinh động. Việc trực quan hóa dữ liệu giúp bạn hiểu rõ hơn về các mẫu và thông tin quan trọng trong dữ liệu của mình. Đồng thời, nó cũng là một phần quan trọng trong việc trình bày và truyền đạt kết quả của công việc của bạn một cách rõ ràng và thuyết phục.
Các tài liệu học tập tham khảo:
- Khoa học dữ liệu ứng dụng với Python trên Coursera – Bài học này sẽ giúp bạn bắt đầu điều chỉnh các kỹ năng của Python dựa theo hướng khoa học dữ liệu.
- Python Pandas Tutorial by Codebasics – Một loại video youtube sẽ giúp bạn trải qua những khả năng chính của gấu trúc.
Bước 3: Học máy học với scikit-learn
Khi bạn đã phát triển kỹ năng liên quan đến xử lý dữ liệu và trực quan hóa thông tin, cánh cửa của việc khám phá các mô hình dữ liệu mở ra trước mắt bạn. Trong danh sách này, thư viện scikit-learn của Python nổi lên như một nguồn tài nguyên quan trọng với nhiều thuật toán học máy hữu ích tích hợp sẵn và được trang bị nhiều tính năng khác nhau. Điều này mang lại cho bạn khả năng tận dụng scikit-learn để nhanh chóng tìm kiếm và áp dụng thuật toán học máy phù hợp với nhu cầu của mình.
- Học máy bằng Python với scikit-learn của Data School – Đây là một trong những danh sách phát hành của Youtube dạy cho bạn những chức năng chính bên trong scikit-learn.
- Giới thiệu nhẹ nhàng về phân tích dữ liệu khám phá của Daniel Bourke – Bài học này sẽ giúp bạn kết hợp với những gì bạn đang ở trên bước vào của một dự án. Nó sẽ đi kèm với mã và video để có thể giúp cho bạn tham gia cuộc thi Kaggle ngay lần đầu tiên của bạn.
Nỗ lực, tham khảo tài liệu để hiểu rõ về AI
Bước 4: Học sâu mạng lưới thần kinh
Sau khi đã học sâu và mạng lưới thần kinh có thể hoạt động tốt nhất dựa trên dữ liệu mà không cần quá nhiều cấu trúc.
Giới thiệu một số tài liệu học tập:
- Deeplearning.ai của Andrew Ng trên Coursera – nó sẽ giúp bạn học sâu cũng như được dạy bởi những người giỏi nhất trong lĩnh vực kinh doanh.
Bước 5: Thực hành
Trong quá trình học tập, nếu như bạn được thực hành những gì mình học vào các dự án riêng của mình thì mọi thứ sẽ dễ được tiếp thu hơn.
Các tài liệu học tập dành cho bạn:
- Fast.ai học sâu từ các nền tảng của Jeremy Howard – Nếu như bạn đã đi từ trên xuống thì khóa học này sẽ giúp cho bạn điền vào khoảng trống theo thứ tự từ dưới lên.
Lời kết:
Việc bắt đầu và phát triển thành một chuyên gia lập trình trí tuệ nhân tạo không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Tuy nhiên, nếu bạn kiên trì trong việc học tập và liên tục cập nhật kiến thức, bạn sẽ đạt được những thành công đặc biệt và có hiệu suất cao nhất. Mong rằng bạn sẽ đạt được những ước mơ lớn trong sự nghiệp của mình!
