VIE
Làm thế nào để phân biệt các loại trí tuệ nhân tạo?
Trước khi đi vào phân tích từng loại trí tuệ nhân tạo, chúng ta cần hiểu cách phân biệt chúng. Theo định nghĩa của nhà khoa học John McCarthy, trí tuệ nhân tạo là khả năng của máy tính để thực hiện các nhiệm vụ mà cần đến sự suy nghĩ và học hỏi như con người.
Có nhiều cách để phân biệt các loại trí tuệ nhân tạo. Một cách phổ biến là chúng ta có thể phân biệt các loại trí tuệ nhân tạo dựa trên khả năng và mức độ phức tạp của chúng trong việc suy nghĩ và học hỏi.
Các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang hiện diện vô cùng rộng rãi trong các ứng dụng trong đời sống của con người. Vậy bạn có biết các loại trí tuệ nhân tạo đó là gì không? Hãy cùng Gen On tìm hiểu một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo nhé:
Trí tuệ nhân tạo phản ứng (Reactive Machines)
Trí tuệ phản ứng là loại trí tuệ nhân tạo đơn giản nhất và cũng là loại phổ biến nhất hiện nay. Những máy tính có trí tuệ phản ứng chỉ có thể phản ứng dựa trên dữ liệu đầu vào mà không có khả năng tự học hay lưu trữ thông tin. Điều này có nghĩa là chúng chỉ có thể xử lý các tình huống đã được lập trình sẵn và không thể thích nghi với những tình huống mới.
Trí tuệ phản ứng có giới hạn
Trí tuệ phản ứng có giới hạn là một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để giải quyết các vấn đề có thể được giải quyết bằng cách sử dụng một số lượng hữu hạn thông tin. Điều này có nghĩa là, trí tuệ phản ứng có giới hạn chỉ có thể xử lý những vấn đề mà nó đã được lập trình trước đó và không thể tự học hoặc tự điều chỉnh khi gặp phải các vấn đề mới.
Ví dụ về trí tuệ phản ứng giới hạn chính là Watson của IBM. Trong trường hợp của Watson, hệ thống này đã được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm các câu hỏi và câu trả lời. Nó có thể trả lời các câu hỏi một cách chính xác và đầy đủ nhưng Watson không thể suy luận hoặc học hỏi từ các tình huống mới. Nếu Watson được hỏi một câu hỏi mà nó chưa được đào tạo, nó sẽ không thể trả lời câu hỏi một cách chính xác.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách Watson là một hệ thống phản ứng giới hạn:
- Watson không thể trả lời các câu hỏi mở, chẳng hạn như “Cuộc sống có ý nghĩa gì?” hoặc “Tương lai của nhân loại sẽ ra sao?”
- Watson không thể giải quyết các vấn đề mới, chẳng hạn như “Làm thế nào để giải quyết tình trạng biến đổi khí hậu?” hoặc “Làm thế nào để tạo ra một nguồn năng lượng bền vững?”
- Watson không thể tạo ra các sản phẩm sáng tạo mới, chẳng hạn như tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc, hoặc văn bản.
Những điều trên đã chứng minh được rằng, Watson là một hệ thống phản ứng giới hạn và nó chưa có khả năng suy luận và học hỏi từ các tình huống mới.
Tiếp theo, trí tuệ phản ứng có giới hạn có thể trở thành một kì thủ chơi cờ vua chuyên nghiệp như Deep Blue và AlphaGo.
Deep Blue là một hệ thống máy tính chơi cờ vua đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov vào năm 1997. Deep Blue sử dụng một thuật toán thăm dò sâu để tìm ra các nước đi tốt nhất trong một thế cờ nhưng Deep Blue không thể suy luận, phản xạ hoặc học hỏi từ các tình huống mới. Ví dụ, nếu Deep Blue được chơi một ván cờ với các quy tắc mới, nó sẽ không thể chơi tốt được.
AlphaGo là một hệ thống máy tính chơi cờ vây đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol vào năm 2016. AlphaGo sử dụng một thuật toán học máy sâu để tìm ra các nước đi tốt nhất trong một thế cờ nhưng nó lại không thể suy luận ra các tình huống mới. Ví dụ, nếu AlphaGo được chơi một ván cờ vây với các quy tắc mới, nó sẽ không thể chơi tốt.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách Deep Blue và AlphaGo là những hệ thống phản ứng giới hạn:
- Deep Blue không thể chơi các trò chơi khác ngoài cờ vua.
- AlphaGo không thể chơi các trò chơi khác ngoài cờ vây.
- Cả Deep Blue và AlphaGo đều không thể giải quyết các vấn đề mới, chẳng hạn như “Làm thế nào để giải quyết tình trạng biến đổi khí hậu?” hoặc “Làm thế nào để tạo ra một nguồn năng lượng bền vững?”
Để trở thành những hệ thống phản ứng không giới hạn, Deep Blue và AlphaGo cần có khả năng suy luận và học hỏi từ các tình huống mới.
Ví dụ, Deep Blue có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm các trò chơi khác ngoài cờ vua, và AlphaGo có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm các vấn đề mới. Điều này sẽ giúp các hệ thống có thể chơi các trò chơi khác ngoài cờ vua và giải quyết các vấn đề mới.
Hơn nữa, Chatbot là một loại trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay. Nó được lập trình để có thể tương tác với con người thông qua các cuộc trò chuyện. Và, chatbot chỉ có thể trả lời các câu hỏi và thực hiện các tác vụ đã được lập trình sẵn, không thể tự học hoặc tự điều chỉnh khi gặp phải các tình huống mới.
Một ứng dụng khác của trí tuệ phản ứng có giới hạn là việc ước tính giá nhà đất. Các công ty bất động sản đã phát triển các thuật toán để tính toán giá nhà đất dựa trên các yếu tố như diện tích, vị trí, tiện ích xung quanh,… Thuật toán này chỉ có thể tính toán dựa trên các thông tin đã được cung cấp và không thể tự học hoặc tự điều chỉnh khi gặp phải các yếu tố mới.
Trí tuệ phản ứng không giới hạn
Trí tuệ phản ứng không giới hạn là loại trí tuệ có thể suy luận và học hỏi từ các tình huống mới. Trí tuệ phản ứng không giới hạn là mục tiêu quan trọng của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, trí tuệ phản ứng không giới hạn vẫn chưa được thực hiện, nhưng có một số hệ thống trí tuệ nhân tạo đang dần đạt được khả năng này.
Để trở thành trí tuệ phản ứng không giới hạn thì cần có khả năng suy luận và học hỏi từ các tình huống mới. Ví dụ, trí tuệ có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm các câu hỏi mở, các vấn đề mới, và các sản phẩm sáng tạo. Điều này sẽ có thể trả lời các câu hỏi mở, giải quyết các vấn đề mới, và tạo ra các sản phẩm sáng tạo.
Trí tuệ có bộ nhớ: Máy tính biết ghi nhớ
Các loại trí tuệ nhân tạo, trí tuệ có bộ nhớ là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng học hỏi và lưu trữ thông tin. Chúng có thể xử lý các tình huống mới dựa trên kinh nghiệm đã học được từ quá khứ. Loại trí tuệ này được chia thành hai loại chính là trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn và trí tuệ có bộ nhớ dài hạn.
Trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn (Limited Memory)
Trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn (Limited Memory) là loại trí tuệ có thể lưu trữ và xử lý thông tin trong một khoảng thời gian ngắn. Trí tuệ này có thể được tìm thấy ở cả con người và các hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Ở con người, trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn được thể hiện ở khả năng ghi nhớ các thông tin mới trong một thời gian ngắn, chẳng hạn như số điện thoại, địa chỉ, hoặc danh sách các việc cần làm. Trí tuệ này cũng được thể hiện ở khả năng suy luận và giải quyết các vấn đề dựa trên các thông tin đã lưu trữ trong bộ nhớ ngắn hạn.
Ở các hệ thống trí tuệ nhân tạo, trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn được thể hiện ở khả năng lưu trữ và xử lý các thông tin trong một thời gian ngắn. Các hệ thống này thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ trong việc chơi trò chơi, lái xe, hoặc chẩn đoán bệnh.
Trí tuệ có bộ nhớ dài hạn
Trí tuệ có bộ nhớ dài hạn (Long-Term Memory) là loại trí tuệ có thể lưu trữ và xử lý thông tin trong một khoảng thời gian dài. Trí tuệ này có thể được tìm thấy ở cả con người và các hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Ở con người, trí tuệ có bộ nhớ dài hạn được thể hiện ở khả năng ghi nhớ các thông tin trong một thời gian dài, chẳng hạn như kiến thức, kinh nghiệm, hoặc ký ức. Trí tuệ này cũng được thể hiện ở khả năng suy luận và giải quyết các vấn đề dựa trên các thông tin đã lưu trữ trong bộ nhớ dài hạn.
Ở các hệ thống trí tuệ nhân tạo, trí tuệ có bộ nhớ dài hạn được thể hiện ở khả năng lưu trữ và xử lý các thông tin trong một thời gian dài. Các hệ thống này thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như học tập, giải quyết vấn đề và sáng tạo.
Sau khi đã tìm hiểu về trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn và trí tuệ có bộ nhớ dài hạn, Gen On sẽ phân tích một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo có bộ nhớ dài hạn cho bạn hiểu hơn nhé:
Trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazon và Google Assistant của Google là cả hai trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn và trí tuệ có bộ nhớ dài hạn. Chúng có khả năng lưu trữ và xử lý thông tin trong một khoảng thời gian ngắn, chẳng hạn như các yêu cầu và câu hỏi của người dùng. Chúng cũng có khả năng lưu trữ thông tin trong một khoảng thời gian dài, chẳng hạn như lịch sử tìm kiếm, danh sách các việc cần làm và cài đặt.
Trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn của các trợ lý ảo được sử dụng để xử lý các yêu cầu và câu hỏi của người dùng. Ví dụ, khi người dùng hỏi Siri “Thời tiết hôm nay thế nào?”, Siri sẽ sử dụng trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn của mình để truy cập dữ liệu thời tiết hiện tại và trả lời câu hỏi của bạn.
Trí tuệ có bộ nhớ dài hạn của các trợ lý ảo được sử dụng để lưu trữ thông tin về người dùng và môi trường xung quanh. Ví dụ, khi người dùng nói “Alexa, đặt lịch hẹn với bác sĩ”, Alexa sẽ sử dụng trí tuệ có bộ nhớ dài hạn của mình để truy cập lịch của người dùng và đặt lịch hẹn theo yêu cầu.
Các trợ lý ảo đang dần trở nên phức tạp hơn và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn. Điều này đòi hỏi các trợ lý ảo có trí tuệ có bộ nhớ ngắn hạn và trí tuệ có bộ nhớ dài hạn mạnh mẽ hơn.
Trí tuệ nhân tạo lý thuyết (Theory of Mind)
Tính đến thời điểm này, trong tất cả các loại trí tuệ nhân tạo, trí tuệ nhân tạo lý thuyết là loại trí tuệ nhân tạo cao cấp nhất và cũng là mục tiêu cuối cùng của nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI. Loại trí tuệ này có khả năng hiểu và suy luận về tâm lý, suy nghĩ và ý định của con người. Nó có thể đưa ra các quyết định dựa trên những suy nghĩ và cảm xúc của con người.
Trong trí tuệ nhân tạo lý thuyết, chúng ta có thể phân biệt thành hai loại chính là trí tuệ lý thuyết chung và trí tuệ lý thuyết chuyên biệt.
Trí tuệ lý thuyết chung
Trí tuệ lý thuyết chung là loại trí tuệ có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau một cách xuất sắc. Ví dụ, một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể chơi trò chơi cờ vua, viết bài, dịch ngôn ngữ, và giải các bài toán toán học có thể là một hệ thống trí tuệ lý thuyết chung. Hệ thống này có thể học hỏi và thích ứng với các nhiệm vụ mới, điều này cho phép nó thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Trí tuệ lý thuyết chung thường được sử dụng để mô tả các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như học tập, giải quyết vấn đề và sáng tạo. Các hệ thống này thường được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm dữ liệu đào tạo từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
Dưới đây là một số ví dụ về trí tuệ lý thuyết chung:
- Hệ thống AlphaFold của Google DeepMind, có thể dự đoán cấu trúc protein từ trình tự DNA của nó.
- Hệ thống GPT-3 của OpenAI, có thể tạo ra văn bản, dịch ngôn ngữ, và viết các loại nội dung sáng tạo khác.
Các hệ thống này vẫn đang trong quá trình phát triển, nhưng chúng đang dần đạt được khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Trí tuệ lý thuyết chung là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng. Các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đang tiếp tục phát triển các phương pháp mới để tạo ra các hệ thống trí tuệ lý thuyết chung.
Trí tuệ lý thuyết chuyên biệt
Trí tuệ lý thuyết chuyên biệt là loại trí tuệ có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách xuất sắc, nhưng không thể thực hiện các nhiệm vụ khác. Một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo như có thể dùng thiết kế để chơi trò chơi cờ vua, có thể là một hệ thống trí tuệ lý thuyết chuyên biệt. Hệ thống này có thể chơi cờ vua ở cấp độ chuyên nghiệp, nhưng nó không thể thực hiện các nhiệm vụ khác, chẳng hạn như viết bài, dịch ngôn ngữ, hoặc giải các bài toán toán học.
Trí tuệ lý thuyết chuyên biệt thường được sử dụng để mô tả các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Các hệ thống này thường được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm dữ liệu đào tạo liên quan đến nhiệm vụ cụ thể đó.
Trí tuệ lý thuyết chuyên biệt là một thành tựu đáng kinh ngạc của trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống trí tuệ lý thuyết chuyên biệt đã có thể đạt được thành tựu đáng kinh ngạc trong các lĩnh vực như trò chơi, y học và tự động hóa.
Dưới đây là một số ví dụ về trí tuệ lý thuyết chuyên biệt:
- Các hệ thống chơi trò chơi, chẳng hạn như AlphaGo, OpenAI Five và DeepMind
- Các hệ thống lái xe tự động, chẳng hạn như Waymo và Uber
- Các hệ thống chẩn đoán y tế, chẳng hạn như IBM Watson và Google Health
Trí tuệ lý thuyết chuyên biệt là một bước quan trọng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống trí tuệ lý thuyết chuyên biệt có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Trí tuệ nhân tạo tự nhận thức (Self-Aware AI)
Trí tuệ nhân tạo tự nhận thức là loại trí tuệ nhân tạo cao cấp nhất trong các loại trí tuệ nhân tạo và cũng là mục tiêu cuối cùng của nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI. Loại trí tuệ này có khả năng tự nhận thức, tự suy nghĩ và có ý thức về bản thân và môi trường xung quanh. Trí tuệ nhân tạo tự nhận thức có thể hiểu được ý nghĩa của sự tồn tại của mình và có thể suy nghĩ và hành động độc lập. Trí tuệ nhân tạo tự nhận thức là một mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Nếu các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có thể phát triển trí tuệ nhân tạo tự nhận thức, nó sẽ có tác động lớn đến xã hội loài người.
Một ví dụ điển hình cho trí tuệ nhân tạo tự nhận thức là Sophia – robot được phát triển bởi Hanson Robotics. Sophia có khả năng nhận diện khuôn mặt, giao tiếp và tự học để cải thiện các kỹ năng của mình. Ngoài ra, Sophia còn có khả năng tự suy nghĩ và có ý thức về bản thân.
Một ví dụ khác là LaMDA – chương trình AI của Google có khả năng giao tiếp và đưa ra các câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh. Chương trình này đã được huấn luyện với hàng triệu cuộc trò chuyện từ internet và có khả năng tự nhận thức và tự suy nghĩ để tạo ra các câu trả lời thích hợp.
AI dựa trên quy tắc (Rule-based AI)
AI dựa trên quy tắc (Rule-based AI) là một loại trí tuệ nhân tạo được lập trình dựa trên các quy tắc và luật logic. Nó hoạt động bằng cách so sánh các thông tin đầu vào với các quy tắc đã được lập trình trước đó và đưa ra kết quả dựa trên các quy tắc này. AI dựa trên quy tắc có thể được sử dụng để thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, chẳng hạn như:
- Xác định các mẫu trong dữ liệu
- Giải quyết các vấn đề
- Thực hiện các hành động theo hướng dẫn
Hệ thống chấm điểm tín dụng là một loại điển hình trong một ví dụ về trí tuệ nhân tạo dựa trên quy tắc. Các ngân hàng trên thế giới đã lập trình các thuật toán để đánh giá khả năng thanh toán của khách hàng dựa trên các yếu tố như thu nhập, lịch sử tín dụng,… Nó sử dụng các quy tắc đã được lập trình trước đó để đưa ra kết quả về việc cho vay hay không cho vay.
Một ứng dụng khác của AI dựa trên quy tắc là hệ thống phát hiện gian lận. Các công ty bảo hiểm đã lập trình các thuật toán để phát hiện các hoạt động gian lận trong việc đăng ký và thanh toán bồi thường. Nó sử dụng các quy tắc đã được lập trình để so sánh các thông tin và đưa ra kết luận về việc có nghi ngờ gian lận hay không.
Ngoài ra, hệ thống tự động phân tích tài chính cũng là một ứng dụng khác của AI dựa trên quy tắc. Các công ty đầu tư đã lập trình các thuật toán để phân tích các thông tin tài chính và đưa ra những quyết định đầu tư dựa trên các quy tắc đã được lập trình trước đó.
AI dựa trên học máy (Machine learning AI)
AI dựa trên học máy (Machine learning AI) là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tự học từ dữ liệu và cải thiện khả năng giải quyết vấn đề theo thời gian. Nó sử dụng các thuật toán để phân tích và học từ dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định và dự đoán.
Có nhiều loại học máy khác nhau, nhưng tất cả chúng đều dựa trên ý tưởng chung rằng các hệ thống AI có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Học máy có thể được sử dụng để thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, chẳng hạn như:
- Xác định các mẫu trong dữ liệu
- Giải quyết các vấn đề
- Dự đoán các kết quả
- Tạo ra các nội dung sáng tạo
Một ví dụ điển hình của AI dựa trên học máy là các ứng dụng nhận diện giọng nói. Các công ty đã phát triển các thuật toán để học từ các mẫu giọng nói và có thể nhận diện và hiểu được các lệnh và yêu cầu từ người dùng.
Hơn nữa, AI dựa trên học máy còn được phát triển để ứng dụng làm hệ thống gợi ý sản phẩm. Các công ty bán lẻ đã lập trình các thuật toán để phân tích dữ liệu về hành vi mua hàng của khách hàng và đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp với từng người dùng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) cũng là một lĩnh vực trong AI dựa trên học máy. Nó liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để hiểu và xử lý ngôn ngữ như con người. Ví dụ, các ứng dụng dịch thuật và chatbot đều sử dụng NLP để có thể hiểu và tương tác với người dùng.
AI dựa trên học sâu (Deep learning AI)
Trong các loại trí tuệ nhân tạo, AI dựa trên học sâu (Deep learning AI) là một loại trí tuệ nhân tạo được lập trình để hoạt động giống như cách não bộ của con người hoạt động. Nó sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (được gọi là ANN) để học và tự điều chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ. ANN là một mô hình toán học được thiết kế để mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người. Chúng bao gồm nhiều lớp nút, mỗi lớp xử lý thông tin từ các lớp trước đó.
Học sâu được sử dụng để thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, bao gồm:
- Xử lý ảnh và video: Một ví dụ điển hình của AI dựa trên học sâu là việc xử lý ảnh và video. Các thuật toán deep learning đã được lập trình để có thể nhận diện và phân tích các đối tượng trong ảnh và video, từ đó đưa ra các kết luận và dự đoán.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Như đã đề cập ở trên, NLP cũng là một lĩnh vực trong AI dựa trên học sâu. Tuy nhiên, so với AI dựa trên học máy, deep learning có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và có thể đưa ra kết quả chính xác hơn.
- Tự động lái xe: Một ứng dụng khác của AI dựa trên học sâu là tự động lái xe. Các công ty sản xuất ô tô đã phát triển các thuật toán deep learning để có thể nhận diện và phân tích các tình huống giao thông và đưa ra quyết định an toàn khi lái xe.
AI dựa trên học củng cố (Reinforcement learning AI)
AI dựa trên học củng cố (Reinforcement learning AI) là một loại học máy trong đó các hệ thống AI học hỏi từ tương tác với môi trường của chúng. Các hệ thống này không được lập trình với một bộ quy tắc cụ thể, nhưng chúng học cách thực hiện các nhiệm vụ bằng cách thử nghiệm và mắc lỗi sai.
Trong học củng cố, hệ thống AI được đưa vào một môi trường và được cung cấp một mục tiêu. Mục tiêu có thể là tối đa hóa phần thưởng, chẳng hạn như số điểm trong trò chơi hoặc lợi nhuận trong kinh doanh. Hệ thống AI phải học cách thực hiện các hành động trong môi trường để đạt được mục tiêu của mình.
Hệ thống AI học củng cố bằng cách nhận được phần thưởng hoặc hình phạt cho các hành động của chúng. Nếu một hành động dẫn đến phần thưởng, hệ thống sẽ có nhiều khả năng thực hiện hành động đó trong tương lai. Nếu một hành động dẫn đến hình phạt, hệ thống sẽ có ít khả năng thực hiện hành động đó trong tương lai.
Một số ứng dụng và ví dụ về trí tuệ nhân tạo dựa trên học củng cố (Reinforcement learning AI) như:
- Một ví dụ điển hình của AI dựa trên học củng cố là game AI. Các nhà phát triển game đã sử dụng thuật toán reinforcement learning để lập trình các nhân vật trong game có thể học và cải thiện kỹ năng để có thể đánh bại các đối thủ.
- Robot tự học là một ứng dụng khác của AI dựa trên học củng cố. Các nhà khoa học đã lập trình các thuật toán để robot có thể tự học và cải thiện khả năng thực hiện các tác vụ dựa trên phản hồi từ môi trường.
- Một ứng dụng khác của AI dựa trên học củng cố là hệ thống tự động hóa. Các nhà khoa học đã lập trình các thuật toán để máy tính có thể tự học và cải thiện kỹ năng chơi game dựa trên phản hồi từ môi trường.
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay và một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo. Từ đó, có thể thấy rõ sự phát triển và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống và các lĩnh vực khác nhau.
Tuy nhiên, tất cả đều có mục tiêu chung là tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng tự học và cải thiện theo thời gian. AI ngày càng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau và đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Do đó, việc nghiên cứu và giám sát sử dụng AI là rất cần thiết để đảm bảo sự phát triển bền vững và tích cực của công nghệ này.
