Trí tuệ nhân tạo (AI) là một khái niệm quen mà lạ. Dù được nhắc đến, cũng như ứng dụng rất phổ biến trong đời sống, nhưng không nhiều người biết đầy đủ các dạng của AI. Thực tế, AI được phân chia thành 4 dạng từ thấp đến cao. Trong đó, tương tự như tháp nhu cầu Maslow, cấp độ đơn giản nhất chỉ yêu cầu các hoạt động cơ bản và cấp độ cao cấp nhất cho thấy khả năng tự nhận thức, biết tất cả và thấy được tất cả. Bài viết dưới đây sẽ chỉ rõ 04 cấp độ phát triển của AI.
1, Reactive Machines
Reactive Machines (AI phản ứng): Ở cấp độ đơn giản nhất này, AI chỉ thực hiện các hoạt động cơ bản như phản ứng với một số kích thích. Mô hình không lưu trữ đầu vào và không thực hiện học tập. Đây là giai đoạn đầu tiên của bất kỳ hệ thống AI nào. Ví dụ cụ thể cho AI phản ứng là Static model (mô hình tĩnh), với kiến trúc đơn giản và dễ dàng được tìm thấy trên các kho lưu trữ GitHub. Do đó, các mô hình này có thể được tải xuống, chuyển đi và nạp vào bộ công cụ của các nhà phát triển không một chút phức tạp.
2, Limited Memory
Limited Memory (AI với bộ nhớ hạn chế): Ở cấp độ này, AI sử dụng dữ liệu đã lưu trữ để đưa ra các dự đoán. So với AI phản ứng, AI với bộ nhớ hạn chế có cấu trúc phức tạp hơn. Mọi mô hình học máy hiện nay đều yêu cầu dạng AI này. AI với bộ nhớ hạn chế cũng được chia thành 03 phân loại nhỏ:
- Học tăng cường (Reinforcement learning): Các mô hình này học cách đưa ra dự đoán từ chính những chu kỳ thử nghiệm, thậm chí là những sai sót đã xảy ra.
- Bộ nhớ ngắn hạn-dài hạn (LSTM): Để dự đoán các kết quả tiếp theo trong một trình tự, LSTM gắn thẻ quan trọng hơn dành cho thông tin diễn ra trong thời gian gần, và mức độ quan trọng này lần lượt giảm xuống theo trình tự xa dần về quá khứ.
- Mạng đối nghịch phát sinh (E-GAN) gồm hai mạng thần kinh (mạng phân biệt và mạng tạo sinh). Trong đó mô hình tạo sinh (mô hình sinh mẫu) tạo ra các dữ liệu ứng viên), còn mô hình phân biệt (discriminative model) sẽ đánh giá chúng. Sự cạnh tranh giữa 2 mô hình này sẽ vận hành theo cách phân phối dữ liệu. Trong thực tế, AI với bộ nhớ ngắn hạn vận hành theo 2 cách: Thứ nhất, mô hình liên tục được đào tạo dựa trên dữ liệu mới. Thứ hai, mô hình tự động học tập từ hành vi của chính nó.
3, Theory of Mind
Theory of Mind (AI dựa trên lý thuyết tâm lý): Hiện nay, chúng ta mới đang tiệm cận được cấp độ AI này. Những dấu hiệu đầu tiên của AI ToM có thể thấy ở các phương tiện tự hành, khi AI bắt đầu tương tác với suy nghĩ và cảm xúc của con người. Được phát triển dựa trên lý thuyết tâm lý, AI sẽ trở thành một người bạn đồng hành tốt hơn, chứ không đơn giản chỉ thực hiện những câu lệnh của người dùng mà không quan tâm đến vấn đề của họ.
4, Self-Aware
Self-Aware (AI tự nhận thức): Đây được cho là cấp độ phát triển cao nhất của AI. Tương tự như trong các phim khoa học viễn tưởng, khi đạt đến cấp độ này, AI có khả năng tự nhận thức và tư duy một cách độc lập so với con người.
Như vậy, AI có 04 cấp độ phát triển và phần lớn các ứng dụng hiện nay đang dừng ở cấp thứ 2 (AI với bộ nhớ hạn chế). Dựa trên công nghệ này, có thể xây dựng nhiều giải pháp khác nhau, tương ứng với các lĩnh vực y tế, dịch vụ, giáo dục, sản xuất,…
(Nguồn tham khảo: bmc blogs)