Hình ảnh chính thức từ NanaDo.vn
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đã tồn tại trong hơn nửa thế kỷ và tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá Trí tuệ nhân tạo với Python và những khái niệm liên quan đến AI.
1. Vì sao Python là lựa chọn tốt nhất cho AI?
Rất nhiều người đã hỏi tôi, "Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho AI?" hoặc "Tại sao chọn Python cho AI?"
Python là một ngôn ngữ lập trình đa mục đích và đã tìm đường vào các công nghệ phức tạp như AI, Machine Learning, Deep Learning,... Đây là những lý do tại sao Python trở thành ngôn ngữ được ưa chuộng trong lĩnh vực này:
-
Ít mã lệnh: Python giúp việc triển khai AI dễ dàng hơn với các gói được xác định trước, giúp hạn chế việc mã hóa thuật toán. Ngoài ra, Python cung cấp kiểm tra bằng tiếng Anh khi bạn viết mã, giúp giảm bớt gánh nặng kiểm tra mã.
-
Thư viện sẵn có: Python có nhiều thư viện xây dựng sẵn để thực hiện Machine Learning và Deep Learning. Với mỗi thuật toán, bạn chỉ cần cài đặt và tải thư viện cần thiết bằng một lệnh duy nhất. Một số thư viện nổi tiếng bao gồm numpy, keras, tensorflow, pytorch,...
-
Dễ học: Python sử dụng cú pháp rất đơn giản, từ việc thực hiện các tính toán đơn giản cho tới xây dựng mô hình Machine Learning phức tạp.
-
Đa nền tảng: Python có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau như Windows, MacOS, Linux,... Điều này giúp việc chuyển mã giữa các nền tảng trở nên dễ dàng hơn.
-
Cộng đồng hỗ trợ lớn: Python có một cộng đồng người dùng rộng lớn và luôn sẵn sàng giúp đỡ khi gặp vấn đề mã hóa. Bên cạnh đó, còn có nhiều cộng đồng, nhóm và diễn đàn dành cho các lập trình viên trao đổi và giúp đỡ lẫn nhau.
Nếu bạn muốn học Python sâu, hãy đọc các blog sau:
- Python Tutorial - Hướng dẫn đầy đủ để học lập trình Python
- ngôn ngữ lập trình python - Bắt đầu với cơ bản Python
- Hướng dẫn cho người mới bắt đầu với Python Functions
- Python cho Data Science
Bây giờ, hãy tìm hiểu về những thư viện Python phổ biến để triển khai AI.
2. Nhu cầu về AI
Kể từ khi xuất hiện vào những năm 1950, AI đã trải qua sự phát triển không ngừng. Nhưng tại sao bây giờ chúng ta lại nói về Trí tuệ nhân tạo và nhu cầu của nó?
Nguyên nhân chính của sự phổ biến của AI là:
-
Sức mạnh tính toán: Triển khai AI đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, đặc biệt là khi xây dựng các mô hình AI liên quan đến tính toán phức tạp và sử dụng các mạng neural. Nhưng với sự phát triển của GPU, việc này trở nên dễ dàng hơn. Chúng ta có thể thực hiện các tính toán cấp cao và thực hiện các thuật toán phức tạp.
-
Sự phát triển dữ liệu: Trong những năm gần đây, chúng ta đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu này cần được phân tích và xử lý bằng cách sử dụng các thuật toán Machine Learning và các kỹ thuật AI khác.
-
Các thuật toán hiệu quả hơn: Trong thập kỷ qua, chúng ta đã thành công trong việc phát triển các thuật toán hiện đại liên quan đến việc triển khai Deep Neural Networks.
-
Sự đầu tư rộng rãi: Khi các công ty công nghệ như Tesla, Netflix và Facebook bắt đầu đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo, nó đã trở nên phổ biến hơn và làm tăng nhu cầu về hệ thống AI.
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ nhanh chóng và đóng góp vào nền kinh tế. Đó là lý do tại sao đây là thời điểm thích hợp để bạn tham gia vào lĩnh vực này.
3. Trí tuệ nhân tạo là gì?
Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo được đặt ra lần đầu tiên từ nhiều thập kỷ trước, vào năm 1956, bởi John McCarthy tại hội nghị Dartmouth. Ông đã định nghĩa AI là:
"Khoa học và kỹ thuật chế tạo các máy móc thông minh."
Trong định nghĩa này, Trí tuệ nhân tạo là khoa học giúp máy móc suy nghĩ và đưa ra quyết định như con người.
Trong thời gian gần đây, AI đã thể hiện khả năng này bằng cách tạo ra các máy móc và robot được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, robot, tiếp thị, phân tích kinh doanh và nhiều lĩnh vực khác.
Bây giờ chúng ta sẽ tìm hiểu về các loại AI.
4. Các loại Trí tuệ nhân tạo
AI được phân thành ba giai đoạn tiến hóa:
-
Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence): Thường được gọi là AI yếu, loại AI này chỉ áp dụng AI cho các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ như Siri, công cụ tìm kiếm Google, Sophia, xe tự lái và AlphaGo đều thuộc loại AI yếu.
-
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (Artificial General Intelligence): Thường được gọi là AI mạnh mẽ, loại AI này liên quan đến các máy móc sở hữu khả năng suy nghĩ và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Tuy nhiên, một số chuyên gia nghi ngờ về việc có thể có được AI tổng hợp và liệu nó có mang lại lợi ích hay không.
-
Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Super Intelligence): Siêu trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ chỉ khả năng của máy tính vượt qua trí tuệ của con người. Đây hiện chỉ là tình huống giả định như xuất hiện trong phim và sách khoa học viễn tưởng. Nhiều người vẫn đặt câu hỏi liệu ASI có thể xảy ra hay không.
AI, Machine Learning và Deep Learning là những khái niệm có liên quan nhưng không giống nhau. AI là khoa học giúp máy móc bắt chước hành vi của con người, trong khi Machine Learning tập trung vào việc máy móc đưa ra quyết định bằng cách cung cấp dữ liệu. Deep Learning là một phần của Machine Learning sử dụng mạng lưới thần kinh để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Trí tuệ nhân tạo với Python. Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá những khái niệm cơ bản về AI.
