Cách xây dựng một AI (Artificial Intelligence)

HƯỚNG DẪN TỪNG BƯỚC VỀ CÁCH XÂY DỰNG MỘT AI

Kể từ những năm 1940, khi máy tính kỹ thuật số được phát triển, rõ ràng là máy tính có thể được lập trình để hoàn thành các nhiệm vụ cực kỳ phức tạp. Ví dụ, nó có thể khám phá các chứng minh cho các định lý toán học (thuật toán) hoặc chơi cờ vua. Trên thực tế, máy tính hoặc robot điều khiển bằng máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ đặc trưng của con người. Đó là lúc trí tuệ nhân tạo phát huy tác dụng.

Bạn có quan tâm đến cách xây dựng một AI? Bài viết này cung cấp những hiểu biết cơ bản về trí tuệ nhân tạo, ứng dụng của nó và các bước cần thiết để tạo ra một AI.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng của một máy tính kỹ thuật số hoặc rô bốt điều khiển bằng máy tính để thực hiện các nhiệm vụ mà các sinh vật thông minh thực hiện. AI đại diện cho một nhánh của khoa học máy tính. Siri, Alexa và các trợ lý thông minh tương tự, cũng như ô tô tự lái, bot đàm thoại và bộ lọc thư rác là những ví dụ về AI.

Bài báo của nhà toán học Alan Turing, “Máy tính và trí thông minh” và Bài kiểm tra Turing thể hiện mục tiêu và tầm nhìn cơ bản của AI. Turing đã viết bài báo của mình về trí tuệ nhân tạo, lập luận rằng không có bất kỳ lập luận thuyết phục nào cho rằng máy móc không thể suy nghĩ thông minh như con người. Tương tự, kiểm tra Turing là một phương pháp xác định xem một máy có thể “suy nghĩ” hay không.

Dựa trên lý thuyết thông tin, trí thông minh là khả năng chấp nhận hoặc chuyển giao thông tin và lưu giữ thông tin ở dạng kiến ​​thức. Lý thuyết thông tin biểu thị một cách toán học các điều kiện và tham số ảnh hưởng đến cách thông tin được truyền và xử lý.

Theo Shane Legg, đồng sáng lập của DeepMind Technologies, trí thông minh là khả năng của nhân viên để thiết lập mục tiêu và giải quyết các vấn đề khác nhau trong một môi trường thay đổi. Nếu đặc vụ là con người, bạn đối phó với trí thông minh tự nhiên, và nếu đặc vụ là máy móc, bạn đối phó với trí tuệ nhân tạo.

Hoạt động và ứng dụng AI

Càng ngày, việc xây dựng các hệ thống AI ngày càng trở nên ít phức tạp hơn và rẻ hơn. Nguyên tắc đằng sau việc tạo ra một AI tốt là thu thập dữ liệu có liên quan để đào tạo mô hình AI. Mô hình AI là các chương trình hoặc thuật toán cho phép AI nhận ra các mẫu cụ thể trong bộ dữ liệu lớn.

Bạn càng sản xuất tốt công nghệ AI, thì công nghệ này càng có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu một cách khôn ngoan hơn để tìm hiểu cách thực hiện một tác vụ cụ thể.

Quá trình phân tích dữ liệu và thực hiện các tác vụ được gọi là học máy (ML). Ví dụ: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cung cấp cho máy khả năng đọc, hiểu ngôn ngữ của con người và bắt chước hành vi đó. Các ứng dụng AI hứa hẹn nhất dựa trên ML và học sâu. Loại thứ hai hoạt động dựa trên mạng lưới thần kinh được xây dựng tương tự như mạng lưới trong não người.

Các ứng dụng trong thế giới thực của các hệ thống AI có phạm vi rộng lớn. Dưới đây, bạn có thể tìm thấy các ví dụ phổ biến nhất về AI trong cuộc sống hàng ngày:

Nhận dạng giọng nói

Còn được gọi là nhận dạng giọng nói tự động (ASR), nhận dạng giọng nói máy tính hoặc chuyển giọng nói thành văn bản, là một khả năng sử dụng NLP để xử lý giọng nói của con người thành định dạng viết. Ví dụ: Siri sử dụng nhận dạng giọng nói để thực hiện tìm kiếm bằng giọng nói.

Dịch vụ khách hàng

Ngày càng có nhiều công ty chuyển sang sử dụng các đại lý ảo trực tuyến để phục vụ khách hàng, do đó thay thế các đại lý con người. Theo Servion Global Solutions, 95% tất cả các tương tác của khách hàng sẽ liên quan đến trí tuệ nhân tạo vào năm 2025.

Tầm nhìn máy tính

Trong trường hợp này, công nghệ AI cho phép máy tính và hệ thống lấy thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các đầu vào trực quan khác. Bạn có thể thấy ứng dụng của nó trong việc gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội.

Khám phá xu hướng dữ liệu

Các thuật toán AI có thể sử dụng hành vi của người tiêu dùng để khám phá xu hướng dữ liệu, cho phép các công ty xây dựng chiến lược bán hàng chéo hiệu quả. Do đó, các công ty có thể đưa ra các đề xuất bổ sung có liên quan trong quá trình thanh toán. Đó là nơi mà phần mềm phân tích dự đoán bước vào.

Phần mềm như vậy cho phép ra quyết định theo thời gian thực với dữ liệu của bạn. Ví dụ, phần mềm có thể tạo ra các mô hình đánh giá rủi ro, chẳng hạn như gian lận và phát hiện rủi ro, quảng cáo được nhắm mục tiêu và đề xuất sản phẩm.

Phòng chống gian lận

Một trong những vấn đề chính mà trí tuệ nhân tạo phải giải quyết là thanh toán và gian lận thông tin nhạy cảm. Các công ty sử dụng các hệ thống dựa trên AI để phát hiện và ngăn chặn loại gian lận này một cách hiệu quả.

Giao dịch chứng khoán tự động

Các nền tảng giao dịch tần suất cao dựa trên AI thực hiện hàng nghìn hoặc đôi khi hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Tính đến năm 2020, một nửa số giao dịch trên thị trường chứng khoán ở Mỹ đã được tự động hóa. Theo Allied Market Research, quy mô thị trường thuật toán toàn cầu được dự báo sẽ chiếm 31,2 triệu đô la vào năm 2028.

Làm thế nào để xây dựng một AI: Điều gì là cần thiết để xây dựng một hệ thống AI?

Gartner, Inc. dự đoán rằng doanh thu phần mềm AI trên toàn thế giới sẽ đạt 62,5 tỷ USD vào năm 2022, tăng 21,3% so với năm 2021. Vậy, làm thế nào để xây dựng một AI? Hãy cùng xem qua các bước cơ bản để giúp bạn hiểu cách tạo AI từ đầu.

Bước 1: Thành phần đầu tiên cần xem xét khi xây dựng giải pháp AI là vấn đề

Xác định: Trước khi phát triển một sản phẩm hoặc tính năng, điều cần thiết là phải tập trung vào điểm khó của người dùng và tìm ra đề xuất giá trị (value-prop) mà người dùng có thể nhận được từ sản phẩm của bạn. Đề xuất giá trị liên quan đến giá trị mà bạn hứa mang lại cho khách hàng nếu họ chọn mua sản phẩm của bạn.

Bằng cách xác định ý tưởng giải quyết vấn đề, bạn có thể tạo ra một sản phẩm hữu ích hơn và mang lại nhiều lợi ích hơn cho người dùng. Sau khi bạn đã phát triển bản nháp đầu tiên của sản phẩm hoặc sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP), hãy kiểm tra các vấn đề để loại bỏ chúng nhanh chóng.

Bước 2: Có đúng dữ liệu và làm sạch nó

Bây giờ, khi bạn đã xác định được vấn đề, bạn cần chọn đúng nguồn dữ liệu. Để có được dữ liệu chất lượng cao, điều quan trọng hơn là dành thời gian cho việc cải thiện chính mô hình AI. Dữ liệu thuộc hai loại:

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc là thông tin được xác định rõ ràng bao gồm các mẫu và các tham số dễ dàng tìm kiếm. Ví dụ: tên, địa chỉ, ngày sinh và số điện thoại.

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc không có các mẫu, tính nhất quán hoặc tính đồng nhất. Nó bao gồm âm thanh, hình ảnh, đồ họa thông tin và email.

Tiếp theo, bạn cần làm sạch dữ liệu, xử lý và lưu trữ dữ liệu đã làm sạch trước khi có thể sử dụng nó để đào tạo mô hình AI. Làm sạch hoặc làm sạch dữ liệu là sửa chữa các lỗi và thiếu sót để cải thiện chất lượng dữ liệu.

Bước 3: Tạo thuật toán

Khi yêu cầu máy tính phải làm gì, bạn cũng cần chọn cách nó sẽ thực hiện. Đó là lúc các thuật toán máy tính bước vào. Các thuật toán là các hướng dẫn toán học. Cần tạo thuật toán học máy dự đoán hoặc phân loại để mô hình AI có thể học hỏi từ tập dữ liệu.

Bước 4: Đào tạo các thuật toán

Về phía trước với cách tạo AI, bạn cần đào tạo thuật toán bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập được. Tốt nhất bạn nên tối ưu hóa thuật toán để đạt được mô hình AI với độ chính xác cao trong quá trình đào tạo. Tuy nhiên, bạn có thể cần thêm dữ liệu để cải thiện độ chính xác của mô hình của mình.

Độ chính xác của mô hình là bước quan trọng cần thực hiện. Do đó, bạn cần thiết lập độ chính xác của mô hình bằng cách đặt ngưỡng tối thiểu có thể chấp nhận được. Ví dụ: một công ty mạng xã hội đang tiến hành xóa các tài khoản giả mạo có thể đặt "điểm gian lận" từ 0 đến 1 cho mỗi tài khoản. Sau một số nghiên cứu, nhóm có thể quyết định gửi tất cả các tài khoản có điểm trên 0,9 cho nhóm gian lận.

Bước 5: Chọn nền tảng phù hợp

Ngoài dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình AI của bạn, bạn cần chọn nền tảng phù hợp với nhu cầu của mình. Bạn có thể sử dụng khuôn khổ nội bộ hoặc khuôn khổ đám mây. Sự khác biệt chính giữa các khuôn khổ này là gì? Đám mây giúp các doanh nghiệp dễ dàng thử nghiệm và phát triển khi các dự án đi vào sản xuất và nhu cầu tăng lên bằng cách cho phép đào tạo và triển khai các mô hình ML nhanh hơn.

Khung nội bộ

Ví dụ: bạn có thể chọn Scikit, Tensorflow và Pytorch. Đây là những cái phổ biến nhất để phát triển mô hình trong nội bộ.

Khung đám mây

Với nền tảng ML dưới dạng dịch vụ hoặc ML trên đám mây, bạn có thể đào tạo và triển khai các mô hình của mình nhanh hơn. Bạn có thể sử dụng IDE, Máy tính xách tay Jupyter và các giao diện người dùng đồ họa khác để xây dựng và triển khai các mô hình của mình.

Bước 6: Chọn ngôn ngữ lập trình

Có nhiều hơn một ngôn ngữ lập trình, bao gồm C ++, Java, Python và R. Hai ngôn ngữ mã hóa sau này phổ biến hơn vì chúng cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ như thư viện ML mở rộng. Đưa ra lựa chọn đúng đắn bằng cách xem xét mục tiêu và nhu cầu của bạn. Ví dụ:

Python là một lựa chọn tốt cho người mới bắt đầu vì nó có cú pháp đơn giản nhất mà một người không phải lập trình viên có thể dễ dàng học được.

C ++ tự hào về hiệu suất và hiệu suất cao, lý tưởng cho việc sử dụng AI trong các trò chơi.

Java dễ gỡ lỗi, thân thiện với người dùng và có thể được sử dụng trên hầu hết các nền tảng. Ngoài ra, nó hoạt động tốt với các thuật toán của công cụ tìm kiếm và cho các dự án quy mô lớn. Như một quy luật, Java được sử dụng để xây dựng các ứng dụng máy tính để bàn.

R được phát triển để phân tích dự đoán và thống kê. Do đó, nó chủ yếu được sử dụng trong khoa học dữ liệu.

Bước 7: Triển khai và giám sát

Cuối cùng, sau khi bạn đã phát triển một giải pháp bền vững và tự cung tự cấp, đã đến lúc triển khai nó. Bằng cách theo dõi các mô hình của bạn sau khi triển khai, bạn có thể đảm bảo mô hình đó sẽ tiếp tục hoạt động tốt. Đừng quên theo dõi hoạt động liên tục.

Tổng hợp

“Làm thế nào để xây dựng một AI” là một câu hỏi được nhiều người quan tâm hiện nay. Để tạo ra một AI, bạn cần xác định vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết, thu thập dữ liệu phù hợp, tạo thuật toán, đào tạo mô hình AI, chọn nền tảng phù hợp, chọn ngôn ngữ lập trình và cuối cùng, triển khai và giám sát hoạt động của hệ thống AI của bạn.

Nguồn: https://plat.ai/blog/how-to-build-ai/