[A.1.0.1] Giải thích được sơ lược về khái niệm Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence)

• Trí tuệ nhân tạo là khả năng của máy tính có thể làm những công việc mang tính trí tuệ con người
• Các công việc mang tính trí tuệ con người: có tri thức, suy luận, học, nhận thức, hiểu ngôn ngữ, giải quyết vấn đề, ...

[A.1.0.4] Nêu được ví dụ để thấy một hệ thống AI có tri thức, có khả năng suy luận, khả năng học, ...

Để nêu được ví dụ, ta cần:

• Hiểu được ý nghĩa của "có tri thức", "có khả năng suy luận", ... từ đó tìm được hệ thống AI thích hợp.
• Mô tả được các tính chất của hệ thống AI như tính năng, nơi sử dụng nhiều nhất, ...

Mục này sẽ được tổ chức theo công việc mang tính trí tuệ con người, hệ thống AI tương ứng và các tính chất đặc biệt của hệ thống AI (nếu có)

Có tri thức

• Tri thức của AI là (các tham số của) mô hình, các luật (quy tắc suy luận)
• Ví dụ: Máy dự báo thời tiết có tri thức là mô hình thời tiết.

Học

• Khái niệm: Đúc rút tri thức từ dữ liệu.
• Ví dụ: Hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể "học" khuôn mặt của mọi người để đúc rút ra các dấu hiệu nhận biết mỗi người.

Suy luận

• Khái niệm: Vận dụng quy tắc suy luận và tri thức có từ trước để đưa ra kết luận hoặc quyết định.
• Ví dụ:
  • Hệ chuyên gia MYCIN sử dụng trong y tế (quy tắc suy luận dạng "nếu triệu chứng ~A_1, A_2~, ... thì bệnh ~B~")
  • Hệ chuyên gia tài chính cung cấp tín dụng tự động cho khách hàng.

Nhận thức

• Khái niệm: cảm nhận và xử lí môi trường xung quanh (nhờ cảm biến)
• Ví dụ: Hệ thống điều khiển của xe tự lái sử dụng cảm biến để nhận biết chướng ngại vật.

Hiểu ngôn ngữ

• Đọc, hiểu, diễn giải được văn bản và tiếng nói.
• Ví dụ:
  • Google Translate
  • Trợ lí ảo
  • ChatGPT
• Không phải ví dụ:
  • Nhận dạng kí tự, tiếng nói (hệ thống không cần hiểu)

Giải quyết vấn đề

• Phối hợp các khả năng để giải quyết tình huống phức tạp hoặc tối ưu theo mục tiêu đặt ra
• Ví dụ:
  • Máy hút bụi tự động: các khả năng là đường đi, tình huống phức tạp là "vẽ" lại bản đồ phòng để hút bụi.
  • Google Maps tìm đường đi ngắn nhất (bài toán tối ưu)
  • Phần mềm chơi cờ vua (các khả năng là các nước đi)

Không phải ví dụ

• Các hệ thống không phải thiết bị số (do không phải là máy tính)
• Các hệ thống không làm công việc mang tính trí tuệ con người:
  • Cánh tay robot sản xuất: mới chỉ thể hiện khả năng vận động, không phải một công việc trí tuệ.
  • Một số thiết bị tự động nhờ các hiện tượng vật lí thông thường, không phải nhờ AI
    • Ấm siêu tốc.
    • Đèn đường tự động bật tắt khi trời tối, có người đến gần, ...
    • Cửa ra vào cửa hàng, siêu thị tự động mở.

[A.1.0.2] Nêu được ví dụ minh hoạ cho một số ứng dụng điển hình của AI

Mẹo: Để nhận biết ứng dụng của AI, hãy suy nghĩ xem hệ thống được cho có làm công việc mang tính trí tuệ con người hay không. Ở mỗi ví dụ minh họa, bên trái là tên ví dụ, bên phải là công việc mang tính trí tuệ con người của ví dụ đó.

Điều khiển tự động - Nhận thức

• Thường được sử dụng trong nhà máy
• Giám sát nguyên vật liệu, tối ưu hóa quy trình sản xuất
• Robot hình người - ngoài khả năng nhận thức còn có khả năng nhận dạng tiếng nói, hình ảnh

Chẩn đoán bệnh - Suy luận

• MYCIN (xem ở trên)

Nhận dạng chữ viết tay và tiếng nói - Học

• Nhận dạng các kí tự viết tay và tiếng nói và chuyển thành dạng xâu kí tự.

Nhận dạng khuôn mặt - Học

• Nhận dạng khuôn mặt được dùng cho mục đích an ninh như mở khóa điện thoại hay kiểm soát ra vào tòa nhà.

Trợ lí ảo - Hiểu ngôn ngữ

• Trả lời câu hỏi của khách hàng.
• Được tích hợp vào điện thoại, có thể dùng thay thế một phần công việc của tư vấn viên.

Các hệ thống khác (khả năng thấp)

[A.1.0.3] Chỉ ra được một số lĩnh vực của khoa học công nghệ và đời sống đã và đang phát triển mạnh mẽ dựa trên những thành tựu to lớn của AI

Lĩnh vực phát triển bởi AI

• Giáo dục:
  • Cá nhân hóa kế hoạch học tập
  • Giám sát kì thi
• Y tế:
  • Chẩn đoán bệnh
• Sản xuất:
  • Tối ưu hóa quy trình sản xuất
  • Kiểm tra chất lượng sản phẩm
  • Quản lí chuỗi cung ứng
• Nông nghiệp (một phần của sản xuất):
  • Tối ưu hóa quy trình chăm sóc vật nuôi, cây trồng dựa vào dữ liệu từ cảm biến.
• Giao thông vận tải
  • Xe tự lái
  • Quản lí giao thông thông minh
  • Điều tiết giao thông
• Tài chính, ngân hàng
  • Cập nhật chứng từ, hóa đơn vào cơ sở dữ liệu
  • Hỗ trợ quyết định đầu tư
  • Ngăn chặn gian lận tài chính

Lĩnh vực chưa phát triển bởi AI

• Nghệ thuật (như hội họa, văn học, ...)
  • AI chưa thể khơi những cái chưa ai khơi và sáng tạo những gì chưa có (ví dụ như tạo ra được một hệ tư tưởng mới).
• Các ngành nghề cần sự vận động trực tiếp của con người.

[A.2.0.1] Nêu được một cảnh báo về sự phát triển của AI trong tương lai.

• Nguy cơ về đạo đức:
  • Dữ liệu huấn luyện thiên lệch sẽ dẫn đến một hệ thống AI thiên lệch.
  • Ví dụ: Phần mềm nhận dạng giọng nói tiếng Việt có thể nhận dạng rõ giọng miền Bắc, miền Nam hơn miền Trung nếu thiếu dữ liệu giọng miền Trung.
• An ninh mạng:
  • AI tự dò tìm một cách trái pháp luật các lỗ hổng bảo mật (cũng có thể là một điều tốt nếu được dùng một cách hợp pháp)
  • Deepfake giả giọng, hình ảnh người khác phục vụ mục đích lừa đảo.
• Quyền riêng tư:
  • Dữ liệu được thu thập như số CCCD, số điện thoại, lịch sử mua hàng có thể bị dùng vào các mục đích không đúng đắn.
• Thiếu minh bạch:
  • Một số mô hình AI quá phức tạp, không thể phân tích để hiểu những mô hình này ra quyết định như thế nào và được dùng như một hộp đen (blackbox). Điều này có thể gây phiền lòng cho những người bị AI quyết định bất lợi.
• Việc làm (vừa là nguy cơ vừa là cơ hội):
  • Một số công việc như chăm sóc khách hàng sẽ bị thay thế, làm tăng lượng người thất nghiệp trong ngắn hạn nhưng sẽ mở ra những công việc mới trong tương lai.