Trí tuệ nhân tạo (AI) không phải là một khối thống nhất, mà là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều lĩnh vực con, mỗi lĩnh vực tập trung vào một khía cạnh cụ thể của trí thông minh. Giống như một cây đại thụ với nhiều cành lớn, AI bao trùm nhiều chuyên ngành, mỗi chuyên ngành lại có những ứng dụng và kỹ thuật riêng.
Học Máy (Machine Learning)
Học máy (Machine Learning – ML) là một lĩnh vực con của AI cho phép hệ thống máy tính tự động học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Thay vì phải viết ra từng quy tắc, các thuật toán ML “học” từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
Bạn có thể hình dung Machine Learning như việc dạy một đứa trẻ. Thay vì giải thích mọi thứ, bạn cho đứa trẻ xem ví dụ, và nó tự rút ra quy luật. Ví dụ, bạn cho máy tính xem hàng ngàn bức ảnh mèo, và nó sẽ tự học cách nhận diện mèo trong các bức ảnh mới. Các ứng dụng phổ biến bao gồm hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, bộ lọc thư rác, và dự báo thời tiết.
Học Sâu (Deep Learning)
Học sâu (Deep Learning – DL) là một nhánh của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) với nhiều lớp (deep) để phân tích dữ liệu phức tạp. Deep Learning đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý hình ảnh, âm thanh và ngôn ngữ.
Deep Learning giống như việc bộ não của chúng ta xử lý thông tin. Các mạng nơ-ron nhân tạo được lấy cảm hứng từ cấu trúc của não bộ, với hàng tỷ tế bào thần kinh (nơ-ron) kết nối với nhau. Ví dụ điển hình của Deep Learning là nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái, và các trợ lý ảo như Siri và Alexa.
Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (Natural Language Processing)
Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (Natural Language Processing – NLP) là lĩnh vực giúp máy tính hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ của con người. NLP cho phép chúng ta giao tiếp với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên, thay vì phải sử dụng các lệnh lập trình phức tạp.
Bạn có thể thấy NLP hoạt động hàng ngày khi sử dụng các công cụ dịch máy như Google Translate, chatbot trên các trang web, hoặc khi tìm kiếm thông tin trên Google. NLP cũng được sử dụng trong phân tích cảm xúc (sentiment analysis) để xác định thái độ của người dùng qua văn bản.
Thị Giác Máy Tính (Computer Vision)
Thị giác máy tính (Computer Vision – CV) là lĩnh vực cho phép máy tính “nhìn” và hiểu nội dung của hình ảnh và video. CV sử dụng các kỹ thuật để trích xuất thông tin từ hình ảnh, như nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh, và theo dõi chuyển động.
Hãy tưởng tượng bạn có thể dạy máy tính phân biệt giữa chó và mèo, hoặc nhận diện biển báo giao thông. Đó chính là những gì Computer Vision làm được. Ứng dụng của CV rất đa dạng, từ kiểm tra chất lượng sản phẩm trong nhà máy, chẩn đoán hình ảnh y tế, đến xe tự lái.
Robot Học (Robotics)
Robot học (Robotics) kết hợp AI với kỹ thuật cơ khí và điện tử để tạo ra các robot có thể tương tác với thế giới vật lý. Robot không chỉ là những cỗ máy vô tri, mà có thể được trang bị AI để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách tự động.
Robot học không chỉ giới hạn ở những robot hình người trong phim khoa học viễn tưởng. Robot có thể là cánh tay robot trong nhà máy, robot hút bụi tự động, hoặc thậm chí là robot phẫu thuật.
Các Lĩnh Vực Khác
Ngoài ra, AI còn có nhiều lĩnh vực con khác như:
- Hệ chuyên gia (Expert Systems): Mô phỏng khả năng ra quyết định của chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể.
- Lập kế hoạch và tối ưu hóa (Planning and Optimization): Tìm ra giải pháp tốt nhất cho một vấn đề, ví dụ như lập lịch trình, định tuyến đường đi.
- Lý luận tự động (Automated Reasoning): Giúp máy tính suy luận và đưa ra kết luận dựa trên các quy tắc logic.