Điện toán nhận thức - mô hình mới của thế giới kỹ thuật số
AI – Trí tuệ Nhân tạo là gì?
Khi bạn nghe nói về AI, thì không nên nghĩ về một droid - là một robot hư cấu sở hữu một số mức độ thông minh nhân tạo trong loạt phim khoa học viễn tưởng Star War. Hãy nghĩ về một thuật toán.
Một thuật toán là một tập hợp các hướng dẫn từng bước rõ ràng đến mức ngay cả một máy tính cũng có thể làm theo chúng.
Một mình nó, thuật toán không thông minh hơn máy khoan điện; nó chỉ làm một việc rất tốt, như sắp xếp một danh sách các con số hoặc tìm kiếm trên mạng những bức ảnh về những con vật dễ thương. Nhưng nếu bạn kết hợp nhiều thuật toán lại với nhau một cách thông minh, bạn có thể tạo ra AI: một ảo ảnh đặc trưng cho lãnh vực hành vi thông minh. Ví dụ: sử dụng trợ lý kỹ thuật số như Google Home, nơi bạn có thể đặt câu hỏi như: Tôi có thể tìm thấy tacos ăn sáng ở đâu tốt nhất tại Austin? Câu hỏi này đặt ra phản ứng dây chuyền của thuật toán:
1. Một thuật toán chuyển đổi sóng âm thô thành một tín hiệu số.
2. Thuật toán khác chuyển tín hiệu đó vào một chuỗi các âm vị tiếng Anh, hoặc các âm thanh được nhận thức một cách riêng biệt: “brek-fust-tah-koze.”
3. Các phân đoạn thuật toán tiếp theo những âm vị vào dòng chữ: “tacos breakfast”
4. Những lời nói được gửi đến một công cụ tìm kiếm bản thân nó là một hệ thống thuật toán khổng lồ xử lý truy vấn và gửi lại câu trả lời.
5. Một thuật toán khác định dạng câu trả lời thành một câu tiếng Anh mạch lạc.
6. Một thuật toán cuối cùng kiểm chứng câu nói có âm thanh đó theo cách không Robot: Tacos bữa sáng ngon nhất ở Austin là tại tiệm Julio's trên Duval Street. Bạn có muốn chỉ đường không?
Và đó là AI. Gần như mọi hệ thống AI, cho dù đó là xe tự lái, máy phân loại dưa chuột tự động hay một phần mềm theo dõi tài khoản thẻ tín dụng của bạn để lừa đảo – đều theo mô hình đường ống thuật toán tương tự. Đường ống lấy dữ liệu từ một số lãnh vực cụ thể, thực hiện chuỗi tính toán và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
Có hai đặc điểm nổi bật của các thuật toán được sử dụng trong AI. Đầu tiên, các thuật toán này thường xử lý các xác suất thay vì các xác nhận. Một thuật toán trong AI, chẳng hạn, sẽ không nói thẳng rằng một số giao dịch thẻ tín dụng là lừa đảo. Thay vào đó, nó sẽ nói rằng xác suất lừa đảo là 92% của bất cứ điều gì nó nghĩ, dựa trên dữ liệu. Thứ hai, có câu hỏi làm thế nào những thuật toán này có thể biết được những hướng dẫn cần tuân theo. Trong các thuật toán truyền thống, giống như loại chạy các trang web hoặc trình xử lý văn bản, các hướng dẫn đó được ấn định trước bởi một lập trình viên. Tuy nhiên, trong AI, các hướng dẫn đó được học bởi chính thuật toán, trực tiếp từ dữ liệu đào tạo. Không ai nói cho thuật toán AI biết cách phân loại các giao dịch thẻ tín dụng là gian lận hay không gian lận. Thay vào đó, thuật toán nhìn thấy rất nhiều ví dụ từ mỗi loại (lừa đảo, không lừa đảo) và nó tìm thấy các mẫu phân biệt cái này với cái kia. Trong AI, vai trò của lập trình viên không phải là nói cho thuật toán phải làm gì, nhưng nói cho thuật toán cách tự đào tạo những việc cần làm, sử dụng dữ liệu và quy tắc xác suất.
Lịch sử tóm tắt về các Giai đoạn Tính toán
Các hệ thống nhận thức như IBM Watson hiểu ở quy mô, lý do có mục đích, học hỏi với từng tương tác mới và tương tác tự nhiên với con người, tăng cường trí thông minh của con người - nhưng trước khi nhận thức được tầm quan trọng của điện toán nhận thức, điều quan trọng trước tiên là đặt nó trong bối cảnh lịch sử. Cho đến nay, đã có ba thời đại điện toán khác nhau: 1) Kỷ nguyên Bảng biểu - Tabulation giúp cách mạng hóa cách chúng ta có thể quản lý khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc như điều tra dân số; 2) Kỷ nguyên lập trình mở ra cuộc cách mạng máy tính cho phép chúng ta áp dụng các quy tắc và logic cách mạng hóa cách thức giao dịch lớn và phức tạp được tự động hóa (ví dụ: hệ thống tài chính, hệ thống du lịch, v.v.); và 3) Kỷ nguyên nhận thức đang mở rộng khả năng làm việc với thông tin của tất cả các loại,
