Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh do máy móc thể hiện, trái ngược với trí thông minh do con người thể hiện.

Hướng dẫn này bao gồm các khái niệm cơ bản về các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau như Mạng nơ-ron nhân tạo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học máy, Học sâu, Thuật toán di truyền, v.v. và triển khai nó trong Python.

Hướng dẫn này sẽ hữu ích cho sinh viên mới tốt nghiệp, sau khi tốt nghiệp và sinh viên nghiên cứu, những người quan tâm đến chủ đề này hoặc có chủ đề này như một phần trong chương trình giảng dạy của họ. Người đọc có thể là người mới bắt đầu hoặc người học nâng cao.

Chúng tôi giả định rằng người đọc có kiến ​​thức cơ bản về Trí tuệ nhân tạo và lập trình Python. Anh ấy/cô ấy nên biết về các thuật ngữ cơ bản được sử dụng trong AI cùng với một số gói python hữu ích như nltk, OpenCV, pandas, OpenAI Gym, v.v.

AI với Python – Primer Concept

Kể từ khi phát minh ra máy tính hoặc máy móc, khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau của chúng đã tăng theo cấp số nhân. Con người đã phát triển sức mạnh của các hệ thống máy tính về các lĩnh vực làm việc đa dạng của chúng, tốc độ ngày càng tăng và giảm kích thước theo thời gian.

Một nhánh của Khoa học máy tính có tên là Trí tuệ nhân tạo theo đuổi việc tạo ra những chiếc máy tính hoặc máy móc thông minh như con người.

Khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo (AI)

Theo cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo, John McCarthy, đó là “Khoa học và kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh”.

Trí tuệ nhân tạo là một cách làm cho máy tính, rô-bốt do máy tính điều khiển hoặc phần mềm suy nghĩ một cách thông minh, theo cách tương tự mà con người thông minh suy nghĩ. AI được thực hiện bằng cách nghiên cứu cách não người suy nghĩ và cách con người học, quyết định và làm việc trong khi cố gắng giải quyết vấn đề, sau đó sử dụng kết quả của nghiên cứu này làm cơ sở để phát triển phần mềm và hệ thống thông minh.

Trong khi khai thác sức mạnh của hệ thống máy tính, sự tò mò của con người khiến anh ta tự hỏi: “Liệu một cỗ máy có thể suy nghĩ và hành xử như con người không?”

Do đó, sự phát triển của AI bắt đầu với mục đích tạo ra trí thông minh tương tự trong máy móc mà chúng ta thấy và đánh giá cao ở con người.

Sự cần thiết của việc học AI

Như chúng ta biết rằng AI theo đuổi việc tạo ra những cỗ máy thông minh như con người. Có rất nhiều lý do để chúng ta nghiên cứu về AI. Những lý do như sau –

AI có thể học thông qua dữ liệu

Trong cuộc sống hàng ngày, chúng ta xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và bộ não con người không thể theo dõi được lượng dữ liệu lớn như vậy. Đó là lý do tại sao chúng ta cần tự động hóa mọi thứ. Để làm tự động hóa, chúng ta cần nghiên cứu AI vì nó có thể học hỏi từ dữ liệu và có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại một cách chính xác và không mệt mỏi.

AI có thể tự dạy mình

Điều rất cần thiết là một hệ thống phải tự dạy vì bản thân dữ liệu luôn thay đổi và kiến ​​thức thu được từ dữ liệu đó phải được cập nhật liên tục. Chúng ta có thể sử dụng AI để thực hiện mục đích này vì hệ thống hỗ trợ AI có thể tự dạy chính nó.

AI có thể phản hồi trong thời gian thực

Trí tuệ nhân tạo với sự trợ giúp của mạng lưới thần kinh có thể phân tích dữ liệu sâu hơn. Nhờ khả năng này, AI có thể suy nghĩ và phản ứng với các tình huống dựa trên các điều kiện trong thời gian thực.

AI đạt được độ chính xác

Với sự trợ giúp của mạng lưới thần kinh sâu, AI có thể đạt được độ chính xác cao. AI giúp trong lĩnh vực y học chẩn đoán các bệnh như ung thư từ MRI của bệnh nhân.

AI có thể sắp xếp dữ liệu để tận dụng tối đa dữ liệu

Dữ liệu là tài sản trí tuệ cho các hệ thống đang sử dụng thuật toán tự học. Chúng ta cần AI để lập chỉ mục và sắp xếp dữ liệu theo cách mà nó luôn mang lại kết quả tốt nhất.

Hiểu Trí Thông Minh

Với AI, các hệ thống thông minh có thể được xây dựng. Chúng ta cần hiểu khái niệm về trí thông minh để bộ não của chúng ta có thể xây dựng một hệ thống trí thông minh khác giống như chính nó.

Thông minh là gì?

Khả năng của một hệ thống tính toán, suy luận, nhận thức các mối quan hệ và phép loại suy, học hỏi từ kinh nghiệm, lưu trữ và truy xuất thông tin từ bộ nhớ, giải quyết vấn đề, hiểu các ý tưởng phức tạp, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trôi chảy, phân loại, khái quát hóa và điều chỉnh các tình huống mới.

Các loại trí thông minh

Theo mô tả của Howard Gardner, một nhà tâm lý học phát triển người Mỹ, Trí thông minh có nhiều dạng

Sơ Không	Thông minh & Mô tả	Ví dụ
1	trí thông minh ngôn ngữ Khả năng nói, nhận biết và sử dụng các cơ chế âm vị học (âm thanh lời nói), cú pháp (ngữ pháp) và ngữ nghĩa (ý nghĩa).	Người kể chuyện, người hùng biện
2	Trí tuệ âm nhạc Khả năng tạo ra, giao tiếp và hiểu ý nghĩa của âm thanh, hiểu về cao độ, nhịp điệu.	Nhạc sĩ, Ca sĩ, Nhà soạn nhạc
3	Trí thông minh logic-toán học Khả năng sử dụng và hiểu các mối quan hệ khi không có hành động hoặc đối tượng. Đó cũng là khả năng hiểu những ý tưởng phức tạp và trừu tượng.	Các nhà toán học, nhà khoa học
4	Trí tuệ không gian Khả năng nhận thức thông tin hình ảnh hoặc không gian, thay đổi nó và tạo lại hình ảnh trực quan mà không cần tham chiếu đến các đối tượng, xây dựng hình ảnh 3D, di chuyển và xoay chúng.	Người đọc bản đồ, Phi hành gia, Nhà vật lý
5	Trí thông minh cơ thể-vận động Khả năng sử dụng toàn bộ hoặc một phần cơ thể để giải quyết vấn đề hoặc các sản phẩm thời trang, kiểm soát các kỹ năng vận động tinh và thô, và điều khiển đồ vật.	Người chơi, Vũ công
6	Tình báo intrapersonal Khả năng phân biệt cảm xúc, ý định và động cơ của chính mình.	Phật Cồ Đàm
7	trí thông minh giữa các cá nhân Khả năng nhận biết và phân biệt giữa cảm xúc, niềm tin và ý định của người khác.	Truyền thông đại chúng, phỏng vấn viên

Có thể nói một cỗ máy hay một hệ thống là trí tuệ nhân tạo khi nó được trang bị ít nhất một hoặc tất cả trí thông minh trong đó.

Trí thông minh bao gồm những gì?

Trí thông minh là vô hình. Nó bao gồm –

• lý luận
• Học hỏi
• Giải quyết vấn đề
• Sự nhận thức
• Trí thông minh ngôn ngữ

lý luận

Đó là tập hợp các quy trình cho phép chúng ta cung cấp cơ sở để đánh giá, đưa ra quyết định và dự đoán. Có hai loại rộng rãi

Lập luận quy nạp suy luận suy diễn Nó tiến hành các quan sát cụ thể để đưa ra các tuyên bố chung chung. Nó bắt đầu với một tuyên bố chung và xem xét các khả năng để đạt được một kết luận hợp lý, cụ thể.

Học−l

Khả năng học tập được sở hữu bởi con người, các loài động vật cụ thể và các hệ thống hỗ trợ AI. Học tập được phân loại như sau –

Học thính giác

Đó là học bằng cách nghe và nghe. Ví dụ, sinh viên nghe các bài giảng âm thanh được ghi lại.

học theo từng đợt

Học bằng cách ghi nhớ các chuỗi sự kiện mà một người đã chứng kiến ​​hoặc trải qua. Đây là tuyến tính và có trật tự.

học vận động

Đó là học bằng chuyển động chính xác của cơ bắp. Ví dụ, chọn đồ vật, viết, v.v.

Học cách quan sát

Học bằng cách quan sát và bắt chước người khác. Ví dụ, trẻ cố gắng học bằng cách bắt chước cha mẹ.

Học theo tri giác

Đó là học cách nhận ra những kích thích mà một người đã từng thấy trước đây. Ví dụ, xác định và phân loại các đối tượng và tình huống.

Học quan hệ

Nó liên quan đến việc học cách phân biệt giữa các tác nhân kích thích khác nhau trên cơ sở các thuộc tính quan hệ, thay vì các thuộc tính tuyệt đối. Ví dụ, thêm ‘ít hơn một chút’ muối vào thời điểm nấu khoai tây có vị mặn lần trước, khi nấu thêm một thìa muối chẳng hạn.

• Học tập không gian – Đó là học tập thông qua các kích thích thị giác như hình ảnh, màu sắc, bản đồ, v.v. Ví dụ: Một người có thể tạo lộ trình trong đầu trước khi thực sự đi theo con đường.
• Học tập phản ứng kích thích – Đó là học cách thực hiện một hành vi cụ thể khi có một kích thích nhất định. Ví dụ, một con chó vểnh tai khi nghe thấy tiếng chuông cửa.

Giải quyết vấn đề

Đó là quá trình trong đó một người nhận thức và cố gắng đi đến một giải pháp mong muốn từ một tình huống hiện tại bằng cách đi theo một số con đường bị chặn bởi những rào cản đã biết hoặc chưa biết.

Giải quyết vấn đề cũng bao gồm việc ra quyết định , là quá trình lựa chọn phương án phù hợp nhất trong số nhiều phương án để đạt được mục tiêu mong muốn.

Sự nhận thức

Đó là quá trình thu thập, giải thích, lựa chọn và tổ chức thông tin cảm giác.

Nhận thức giả định cảm nhận . Ở người, nhận thức được hỗ trợ bởi các cơ quan cảm giác. Trong lĩnh vực AI, cơ chế nhận thức tập hợp dữ liệu do các cảm biến thu được lại với nhau theo cách có ý nghĩa.

Trí thông minh ngôn ngữ

Đó là khả năng sử dụng, hiểu, nói và viết ngôn ngữ nói và viết của một người. Nó rất quan trọng trong giao tiếp giữa các cá nhân.

Những gì liên quan đến AI

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn. Lĩnh vực nghiên cứu này giúp tìm ra giải pháp cho các vấn đề trong thế giới thực.

Bây giờ chúng ta hãy xem các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau trong AI –

Học máy

Đây là một trong những lĩnh vực phổ biến nhất của AI. Khái niệm cơ bản của hồ sơ này là làm cho máy học từ dữ liệu vì con người có thể học hỏi từ kinh nghiệm của mình. Nó chứa các mô hình học tập trên cơ sở dự đoán có thể được thực hiện trên dữ liệu chưa biết.

Hợp lý

Đây là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng khác trong đó logic toán học được sử dụng để thực hiện các chương trình máy tính. Nó chứa các quy tắc và sự kiện để thực hiện khớp mẫu, phân tích ngữ nghĩa, v.v.

Đang tìm kiếm

Lĩnh vực nghiên cứu này về cơ bản được sử dụng trong các trò chơi như cờ vua, tic-tac-toe. Các thuật toán tìm kiếm đưa ra giải pháp tối ưu sau khi tìm kiếm toàn bộ không gian tìm kiếm.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo

Đây là một mạng gồm các hệ thống máy tính hiệu quả, chủ đề trung tâm của nó được mượn từ sự tương tự của các mạng thần kinh sinh học. ANN có thể được sử dụng trong robot, nhận dạng giọng nói, xử lý giọng nói, v.v.

Thuật toán di truyền

Các thuật toán di truyền giúp giải quyết các vấn đề với sự hỗ trợ của nhiều chương trình. Kết quả sẽ dựa trên việc lựa chọn người thích hợp nhất.

Biểu diễn tri thức

Đó là lĩnh vực nghiên cứu mà với sự trợ giúp của nó, chúng ta có thể trình bày các sự kiện theo cách mà máy có thể hiểu được đối với máy. Kiến thức được trình bày càng hiệu quả; hệ thống càng thông minh.

ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Trong phần này, chúng ta sẽ thấy các lĩnh vực khác nhau được hỗ trợ bởi AI –

chơi game

AI đóng vai trò quan trọng trong các trò chơi chiến lược như cờ vua, poker, tic-tac-toe, v.v., nơi máy có thể nghĩ ra một số lượng lớn các vị trí có thể dựa trên kiến ​​thức heuristic.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Có thể tương tác với máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên do con người nói.

Những hệ thống chuyên gia

Có một số ứng dụng tích hợp máy móc, phần mềm và thông tin đặc biệt để truyền đạt lý luận và tư vấn. Họ cung cấp lời giải thích và lời khuyên cho người dùng.

Hệ thống tầm nhìn

Các hệ thống này hiểu, giải thích và hiểu đầu vào trực quan trên máy tính. Ví dụ,

• Máy bay do thám chụp ảnh, được sử dụng để tìm ra thông tin không gian hoặc bản đồ của các khu vực.
• Các bác sĩ sử dụng hệ thống chuyên gia lâm sàng để chẩn đoán bệnh nhân.
• Cảnh sát sử dụng phần mềm máy tính có thể nhận dạng khuôn mặt của tên tội phạm với bức chân dung được lưu trữ bởi nghệ sĩ pháp y.

Nhận dạng giọng nói

Một số hệ thống thông minh có khả năng nghe và hiểu ngôn ngữ dưới dạng câu và ý nghĩa của chúng khi con người nói chuyện với nó. Nó có thể xử lý các dấu khác nhau, từ lóng, tiếng ồn trong nền, thay đổi tiếng ồn của con người do lạnh, v.v.

Nhận dang chu Viet

Phần mềm nhận dạng chữ viết tay đọc văn bản được viết trên giấy bằng bút hoặc trên màn hình bằng bút stylus. Nó có thể nhận ra hình dạng của các chữ cái và chuyển đổi nó thành văn bản có thể chỉnh sửa.

Robot thông minh

Robot có thể thực hiện các nhiệm vụ do con người đưa ra. Chúng có các cảm biến để phát hiện dữ liệu vật lý từ thế giới thực như ánh sáng, nhiệt độ, nhiệt độ, chuyển động, âm thanh, va chạm và áp suất. Chúng có bộ vi xử lý hiệu quả, nhiều cảm biến và bộ nhớ khổng lồ để thể hiện trí thông minh. Ngoài ra, họ có khả năng học hỏi từ những sai lầm của mình và họ có thể thích nghi với môi trường mới.

Mô hình hóa nhận thức: Mô phỏng quy trình tư duy của con người

Mô hình nhận thức về cơ bản là lĩnh vực nghiên cứu trong khoa học máy tính liên quan đến nghiên cứu và mô phỏng quá trình tư duy của con người. Nhiệm vụ chính của AI là làm cho máy suy nghĩ như con người. Đặc điểm quan trọng nhất của quá trình tư duy con người là giải quyết vấn đề. Đó là lý do ít nhiều mô hình nhận thức cố gắng hiểu cách con người có thể giải quyết vấn đề. Sau đó, mô hình này có thể được sử dụng cho các ứng dụng AI khác nhau như máy học, người máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Sau đây là sơ đồ về các cấp độ tư duy khác nhau của bộ não con ngườ

Đại lý & Môi trường

Trong phần này, chúng ta sẽ tập trung vào tác nhân và môi trường cũng như cách chúng trợ giúp trong Trí tuệ nhân tạo.

Đại lý

Một tác nhân là bất cứ thứ gì có thể cảm nhận được môi trường của nó thông qua các cảm biến và hành động theo môi trường đó thông qua các tác nhân.

• Một tác nhân con người có các cơ quan cảm giác như mắt, tai, mũi, lưỡi và da song song với các cảm biến và các cơ quan khác như tay, chân, miệng, đối với các cơ quan tác động.
• Một tác nhân rô-bốt thay thế máy ảnh và công cụ tìm phạm vi hồng ngoại cho cảm biến, đồng thời thay thế các động cơ và bộ truyền động khác nhau cho bộ tạo hiệu ứng.
• Một tác nhân phần mềm đã mã hóa các chuỗi bit như các chương trình và hành động của nó.

Môi trường

Một số chương trình hoạt động trong một môi trường hoàn toàn nhân tạo chỉ giới hạn ở đầu vào bàn phím, cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp máy tính và đầu ra ký tự trên màn hình. Ngược lại, một số tác nhân phần mềm (robot phần mềm hoặc softbot) tồn tại trong các lĩnh vực softbot phong phú, không giới hạn. Trình mô phỏng có một môi trường phức tạp, rất chi tiết . Tác nhân phần mềm cần chọn từ một loạt dài các hành động trong thời gian thực. Một softbot được thiết kế để quét các tùy chọn trực tuyến của khách hàng và hiển thị các mục thú vị cho khách hàng hoạt động trong môi trường thực cũng như nhân tạo

Tìm hiểu thêm : AI với Python Bắt đầu