Tìm hiểu AI và xây dựng ứng dụng minh họa

Thứ hai, mang lại một ứng dụng có khả năng tạo ra những ví dụ thực tế, dễ hiểu, dễ ứng dụng vào đời sống hằng ngày, với ứng dụng này, nhóm hi vọng sẽ loại bỏ các điểm khuất mắc mà vẫn cò

2

NHẬN XÉT

3

LỜI CẢM ƠN

Nhóm chúng em vô cùng cảm kích Nhà trường đã tạo ra cơ hội cho chúng em học tập và làm việc trong thời kì dịch bệnh kéo dài như hiện nay

Và đặc biệt cảm ơn cô Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh vì đã cung cấp cho nhóm chúng em nói riêng

và các sinh viên trong lớp nói chung những đề tài đồ án thú vị Thông qua đề tài này nhóm chúng

em đã có những kiến thức mới và kinh nghiệm làm việc nhóm thú vị Hi vọng với các kiến thức

đã được học qua quá trình làm việc, chúng em có thể từ đó áp dụng vào đời sống và công việc sau này, để giúp ích cho bản thân và toàn xã hội

Trong quá trình làm việc, khó tránh được các sai sót dù là nhỏ hay lớn, mong các thầy cô quan tâm

và góp ý tận tình giúp nhóm chúng em có thể phát triển hơn

Một lần nữa nhóm chúng em xin cảm ơn Nhà trường, tất cả các giáo viên các môn nói chung, và

cô Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh đã tạo điều kiện cho chúng em hoàn thiện đồ án thật tốt ạ!

Nhóm tác giả:

- Dư Chế Anh – 18520445

- Thi Thanh Chương - 18520539

Trí tuệ tổng quan nhân tạo (Artificial General Intelligent) 13

Ai được ứng dụng như thế nào ở hiện tại và tương lai 13

“Tìm hiểu AI và xây dựng ứng dụng minh họa” là đề tài nghiên cứu gồm 2 yêu cầu chính đó à tìm hiểu AI và sau đó là xây dựng ứng dụng minh họa

ra

Thứ hai, mang lại một ứng dụng có khả năng tạo ra những ví dụ thực tế, dễ hiểu, dễ ứng dụng vào đời sống hằng ngày, với ứng dụng này, nhóm hi vọng sẽ loại bỏ các điểm khuất mắc mà vẫn còn tồn đọng sau khi người đọc xem xong tài liệu, ứng dụng này sẽ cung cấp cho người đọc một sân chơi đơn giản, nhưng không kém phần bổ ích, như là bài thực hành đầu tiên cho các cá nhân muốn tìm hiểu thêm về lĩnh vực AI

1.2 Phạm vi

Tài liệu được dùng để tổng hợp các nội dung tìm hiểu được, mô tả cách hoạt động của ứng dụng,

và nội dung đã học được từ ứng dụng đó

7

2 Kiến thức chung về AI

2.1 AI(Trí tuệ nhân tạo)

2.1.1 Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (artificial intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh

tự nhiên của con người Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề"

AI được thực hiện bằng cách nghiên cứu cách suy nghĩ của con người, cách con người học hỏi, quyết định và làm việc trong khi giải quyết một vấn đề nào đó, và sử dụng những kết quả nghiên cứu này như một nền tảng để phát triển các phần mềm và hệ thống thông minh, từ đó áp dụng vào các mục đích khác nhau trong cuộc sống Nói một cách dễ hiểu thì AI là việc sử dụng, phân tích các dữ liệu đầu vào nhằm đưa ra sự dự đoán rồi đi đến quyết định cuối cùng

Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự thích nghi, tự học và tự phát triển, tự đưa ra các lập luận để giải quyết vấn đề, có thể giao tiếp như người…tất cả là do AI được cài một cơ sở dữ liệu lớn, được lập trình trên cơ sở dữ liệu đó và tái lập trình trên cơ sở dữ liệu mới sinh ra Cứ như vậy cấu trúc của

AI luôn luôn thay đổi và thích nghi trong điều kiện và hoàn cảnh mới Dự báo đến năm 2030 của công ty kiểm toán và tư vấn tài chính PwC, GDP toàn cầu có thể tăng trưởng thêm 14% từ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, AI đã xuất hiện trong nhiều ngành, từ cung cấp dịch vụ mua sắm ảo và ngân hàng trực tuyến đến giảm chi phí đầu tư trong sản xuất và hợp lý hóa chẩn đoán trong chăm sóc sức khỏe AI đã thúc đẩy hầu hết các ngành công nghiệp tiến lên và thay đổi cuộc sống của nhiều người

8

2.1.2 Lợi ích của trí tuệ nhân tạo

AI là một thành quả vĩ đại của khoa học hiện đại, nếu biết cách ứng dụng thì nó sẽ đem lại rất nhiều lợi ích cho bạn Những lợi ích mà trí tuệ nhân tạo đã và đang đem lại cho con người có thể

kể đến là:

Phát hiện và hạn chế rủi ro

Công nghệ AI giúp chúng ta dự báo trước nhiều rủi ro và có thể phần nào hạn chế những thiệt hại mà các rủi ro đó đem lại AI có thể giúp con người dự báo trước những rủi ro của toàn nhân loại như dịch bệnh, thảm họa thiên nhiên, nguy cơ chiến tranh cho đến những rủi ro mang tính cá nhân như rủi ro trong kinh doanh, khi tham gia giao thông

Tiết kiệm sức lao động của con người

AI ra đời giúp con người càng ngày càng tiết kiệm sức lao động bởi khả năng tự động hóa cao của nó Nhờ có AI mà con người có thể tối ưu hóa hoạt động sản xuất, giảm bớt nhân công trong việc vận hành dây chuyền

Giải phóng sức sáng tạo

Công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể thay con người đảm nhiệm nhiều công việc như đánh giá

dữ liệu, giao tiếp với khách hàng qua đó tạo điều kiện và cho phép con người có thể tập trung khai thác sâu hơn khả năng sáng tạo của bản thân, phát triển chuyên môn một cách bài bản, sâu sắc hơn

Cầu nối ngôn ngữ

Ngôn ngữ là cầu nối những cũng là rào cản lớn khiến con người không thể tiếp cận gần nhau hơn cũng như học hỏi những nguồn tri thức mới hơn Nhưng với trí tuệ nhân tạo, những rào cản về ngôn ngữ đang dần được gỡ bỏ để con người có thể thoải mái tiếp xúc với mọi nền văn hóa, mọi ngôn ngữ, mọi quốc gia, qua đó mở rộng thêm nhiều cơ hội học tập, làm việc khác

Cá nhân hóa

AI giúp đánh giá và cá nhân hóa dữ liệu giúp con người có thể thấy được những thứ mà họ muốn thấy thông qua hành vi của người dùng

9

2.1.3 Lịch sử

Tư tưởng có khả năng sinh vật nhân tạo xuất hiện như các thiết bị kể chuyện thời cổ đại,và đã được

phổ biến trong tiểu thuyết, như trong Frankenstein của Mary Shelley hay RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek Những nhân vật này và số phận của họ nêu ra nhiều vấn đề tương tự

hiện đang được thảo luận trong đạo đức của trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu về lý trí cơ học hoặc "chính thức" bắt đầu với các nhà triết học và toán học thời cổ đại Nghiên cứu về logic toán học đã dẫn trực tiếp đến lý thuyết tính toán của Alan Turing, người cho rằng một cỗ máy, bằng cách xáo trộn các ký hiệu đơn giản như "0" và "1", có thể mô phỏng bất kỳ hành động suy luận toán học nào có thể hiểu được Tầm nhìn sâu sắc này, cho thấy máy tính kỹ thuật số có thể mô phỏng bất kỳ quá trình suy luận hình thức nào, đã được gọi là luận án Church-Turing Cùng với những khám phá đồng thời về sinh học thần kinh, lý thuyết thông tin và điều khiển học, điều này khiến các nhà nghiên cứu cân nhắc khả năng xây dựng bộ não điện tử Turing

đã đề xuất rằng "nếu một con người không thể phân biệt giữa các phản hồi từ một máy và một con người, máy tính có thể được coi là 'thông minh' Công việc đầu tiên mà bây giờ được công nhận là trí tuệ nhân tạo là thiết kế hình thức "tế bào thần kinh nhân tạo" do McCullouch và Pitts đưa ra năm 1943

Lĩnh vực nghiên cứu AI được ra đời tại một hội thảo tại Đại học Dartmouth năm 1956 Những người tham dự Allen Newell (CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Minsky (MIT) và Arthur Samuel (IBM) đã trở thành những người sáng lập và lãnh đạo nghiên cứu

AI Họ và các sinh viên của họ đã tạo ra các chương trình mà báo chí mô tả là "đáng kinh ngạc": máy tính đang học chiến lược kiểm tra (c 1954) (và đến năm 1959 được cho là chơi tốt hơn người bình thường), giải từ các vấn đề về đại số, chứng minh các định lý logic (Lý thuyết logic, lần chạy đầu tiên vào năm 1956) và nói tiếng Anh Đến giữa thập niên 1960, nghiên cứu ở Mỹ được Bộ Quốc phòng tài trợ rất nhiều và các phòng thí nghiệm đã được thành lập trên khắp thế giới Những người sáng lập AI rất lạc quan về tương lai: Herbert Simon dự đoán, "máy móc sẽ có khả năng, trong vòng hai mươi năm nữa, làm bất kỳ công việc nào mà một người có thể làm" Marvin Minsky đồng ý, viết, "trong một thế hệ Vấn đề tạo ra 'trí tuệ nhân tạo' về cơ bản

sẽ được giải quyết "

Họ đã không nhận ra độ khó của một số nhiệm vụ còn lại Tiến độ chậm lại và vào năm 1974, để đáp lại sự chỉ trích của Sir James Lighthill và áp lực liên tục từ Quốc hội Hoa Kỳ để tài trợ cho các dự án năng suất cao hơn, cả chính phủ Hoa Kỳ và Anh đều dừng nghiên cứu khám phá về AI Vài năm sau đó sẽ được gọi là " mùa đông AI ", giai đoạn mà việc kiếm được tài trợ cho các dự

án AI là khó khăn

Đầu những năm 1980, nghiên cứu AI đã được hồi sinh nhờ thành công thương mại của các hệ chuyên gia, một dạng chương trình AI mô phỏng kiến thức và kỹ năng phân tích của các chuyên gia về con người Đến năm 1985, thị trường cho AI đã đạt hơn một tỷ đô la Đồng thời, dự án máy tính thế hệ thứ năm của Nhật Bản đã truyền cảm hứng cho chính phủ Hoa Kỳ và Anh khôi phục tài trợ cho nghiên cứu học thuật Tuy nhiên, bắt đầu với sự sụp đổ của thị trường Máy Lisp vào năm 1987, AI một lần nữa rơi vào tình trạng khó khăn, và một sự gián đoạn thứ hai, kéo dài hơn

đã bắt đầu

10

Vào cuối những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI bắt đầu được sử dụng cho hậu cần, khai thác dữ liệu, chẩn đoán y tế và các lĩnh vực khác Thành công là nhờ sức mạnh tính toán ngày càng tăng (xem định luật Moore), nhấn mạnh hơn vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể, mối quan hệ mới giữa AI và các lĩnh vực khác (như thống kê, kinh tế và toán học) và cam kết của các nhà nghiên cứu về phương pháp toán học và tiêu chuẩn khoa học Deep Blue trở thành hệ thống chơi cờ trên máy tính đầu tiên đánh bại một nhà đương kim vô địch cờ vua thế giới, Garry Kasparov, vào ngày

11 tháng 5 năm 1997

Năm 2011, tại một chương trình truyền hình thi đấu trả lời câu hỏi biểu diễn Jeopardy!, hệ thống

trả lời câu hỏi của IBM, Watson, đã đánh bại hai nhà vô địch Brad Rutter và Ken Jennings, với tỷ

số chênh lệch đáng kể Máy tính nhanh hơn, cải tiến thuật toán và truy cập vào lượng lớn dữ liệu cho phép có được các tiến bộ trong học tập và nhận thức máy; phương pháp học sâu vốn đói

dữ liệu bắt đầu thống trị các thử nghiệm liên quan đến độ chính xác vào khoảng năm 2012 Kinect, cung cấp giao diện chuyển động cơ thể 3D cho Xbox 360 và Xbox One, sử dụng các thuật toán xuất hiện từ nghiên cứu AI dài cũng như trợ lý cá nhân thông minh trong điện thoại thông minh Vào tháng 3 năm 2016, AlphaGo đã thắng 4 trên 5 trận đấu cờ vây trong trận đấu với nhà

vô địch cờ vây Lee Sedol, trở thành hệ thống chơi cờ vây trên máy tính đầu tiên đánh bại một người chơi cờ vây chuyên nghiệp mà không cần chấp quân Trong Hội nghị Tương lai 2017, AlphaGo đã giành chiến thắng trong một trận đấu ba ván với Kha Khiết, kỳ thủ lúc đó liên tục giữ vị trí số 1 thế giới trong hai năm Điều này đánh dấu sự hoàn thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vì cờ vây là một trò chơi tương đối phức tạp, hơn cả

cờ vua

Theo Jack Clark của Bloomberg, năm 2015 là một năm mang tính bước ngoặt đối với trí tuệ nhân tạo, với số lượng dự án phần mềm sử dụng AI Google đã tăng từ "sử dụng lẻ tẻ" vào năm 2012 lên hơn 2.700 dự án Clark cũng trình bày dữ liệu thực tế cho thấy những cải tiến của AI kể từ năm

2012 được hỗ trợ bởi tỷ lệ lỗi thấp hơn trong các tác vụ xử lý hình ảnh Ông cho rằng sự gia tăng các mạng thần kinh giá cả phải chăng, do sự gia tăng cơ sở hạ tầng điện toán đám mây và sự gia tăng các công cụ nghiên cứu và bộ dữ liệu Các ví dụ được trích dẫn khác bao gồm sự phát triển hệ thống Skype của Microsoft có thể tự động dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác và

hệ thống của Facebook có thể mô tả hình ảnh cho người mù Trong một cuộc khảo sát năm 2017, một trong năm công ty báo cáo rằng họ đã "kết hợp AI trong một số dịch vụ hoặc quy trình" Khoảng năm 2016, Trung Quốc đã tăng tốc rất nhiều tài trợ của chính phủ; với nguồn cung cấp dữ liệu lớn và sản lượng nghiên cứu tăng nhanh, một số nhà quan sát tin rằng nước này có thể đang trên đà trở thành một "siêu cường AI" Tuy nhiên, người ta đã thừa nhận rằng các báo cáo liên quan đến trí tuệ nhân tạo có xu hướng bị phóng đại

11

2.1.4 Phân loại

Trí tuệ nhân tạo được chia làm 4 loại chính:

- Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)

- Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Limited Memory)

- Lý thuyết trí tuệ nhân tạo (Theory of Mind)

- Tự nhận thức(Self-Awareness)

Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine):

Công nghệ AI phản ứng là công nghệ có khả năng phân tích được những hành động của bản thân và đối thủ Từ đó đưa ra được những chiến lược hoàn hảo nhất

Một ví dụ điển hình của công nghệ AI phản ứng là Deep Blue Đây là một chương trình chơi cờ vua tự động, được tạo ra bởi IBM, với khả năng xác định các nước cờ đồng thời

dự đoán những bước đi tiếp theo của đối thủ Thông qua đó, Deep Blue đưa ra những nước

đi thích hợp nhất

Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Limited Memory)

Đặc điểm của công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế là khả năng sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai Công nghệ AI này thường kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh nhằm mục đích dự đoán những trường hợp có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt nhất cho thiết bị

Ví dụ như đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tính toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe

Lý thuyết trí tuệ nhân tạo (Theory of Mind)

Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được

để thực hiện một việc cụ thể Hiện nay, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương

án khả thi

Tự nhận thức(Self-Awareness)

Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người Đây được xem là bước phát triển cao nhất của công nghệ AI và đến thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa khả thi

12

2.1.5 Ứng dụng của AI

Trong khi nói chuyện với đám đông tại hội nghị trải nghiệm AI Nhật Bản 2017, CEO của DataRobot Jeremy Achin đã bắt đầu bài phát biểu của mình bằng cách mà AI được dùng ở thời điểm hiện tại như sau:

“AI là hệ thống máy tính có khả năng thực hiện những công việc mà thông thường cần phải dùng đến trí tuệ của con người… Rất nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo này được tạo nên bởi machine learning, một số khác thì được tạo nên bằng deep learning và một số khác nữa thì lại được tạo nên bởi những thứ rất nhàm chán như là luật lệ.”

Trí tuệ nhân tạo thường được chia thành 2 thể loại lớn”

- Trí tuệ nhân tạo hẹp: Đôi khi được gọi là “Ai yếu”, những AI này thường hoạt động trong một giới hạn nhất định và là một bản giả lập của trí tuệ con người AI hẹp thường được ứng dụng cho xử lý một vấn đề nào đó và chúng xử lý vấn đề đó rất xuất sắc, chúng có thể trông thông minh nhưng thực tế thì chúng lại đang hoạt động với rất nhiều hạn chế và giới hạn dù cho có đem so sánh với trí tuệ cơ bản nhất của con người

- Trí tuệ tổng quan nhân tạo: Đôi lúc còn được gọi là “AI mạnh”, là những dạng AI mà

ta thường được xem trong phim ảnh như Jarvis trong series Iron Man hay Data trong Star Trek Trí tuệ tổng quan nhân tạo là một cỗ máy với trí tuệ tổng quan, và giống như con người vậy, chúng có thể sử dụng trí tuệ để giải quyết mọi vấn đề cần thiết

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Narrow AI)

Trí tuệ nhân tạo hẹp được dùng ở mọi nơi xung quanh ta, và nó cũng là ứng dụng AI được thực thi thành công nhiều nhất cho đến thời điểm hiện tại Với sự tập trung vào khả năng giải quyết một đề tài duy nhất, trí tuệ nhân tạo hẹp đã có rất nhiều cải tiến trong thế kỷ vừa qua và đã góp phần không nhỏ vào lợi ích kinh tế và xã hội cho toàn thế giới

Một số ví dụ trí tuệ nhân tạo hẹp:

- Google tìm kiếm

- Ứng dụng nhận diện ảnh

- Siri, Alexa, …

- Xe tự hành