Em hãy cho biết, khi trí tuệ nhân tạo phát triển, máy móc có thể hoàn toàn thay thế con người hay không. Vì sao?

Câu hỏi: Em hãy cho biết, khi trí tuệ nhân tạo phát triển, máy móc có thể hoàn toàn thay thế con người hay không. Vì sao?

Trả lời

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, nó không thể nào thay thế con người hoàn toàn bởi vì: 

– AI được tạo ra với mục đích cốt lõi là phục vụ cho cuộc sống của con người, giúp cho các hoạt động sản xuất kinh doanh của con người dễ dàng, tiết kiệm được thời gian, chi phí hơn. 

– AI hoàn toàn không có tư duy, chúng chỉ có mục đích do chính người tạo ra nó lập trình ra mà thôi. 

– AI là do con người lập trình và đưa vào trong nó những thuật toán kỹ thuật, bởi vậy xét ở mức độ nào đó AI vẫn thua kém trình độ nhận thức của con người. 

– Có thể thấy, con người hơn máy móc ở khả năng nhận thức, bởi thế AI chưa thể nào thay thế hoàn toàn trí tuệ của con người trong mọi lĩnh vực được. 

>>> Xem đầy đủ: Soạn Sử 10 Bài 12: Các cuộc cách mạng công nghiệp thời kì hiện đại

Tìm hiểu về Các trường phái trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) chia thành hai trường phái tư duy: Trí tuệ nhân tạo truyền thống và trí tuệ tính toán.

Trí tuê nhân tạo truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên Trí tuê nhân tạo biểu tượng, Trí tuệ nhân tạo logic, trí tuệ nhân tạo ngăn nắp (neat AI) và trí tuệ nhân tạo cổ điển (Good Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học.) Các phương pháp gồm có:

– Hệ chuyên gia: áp dụng các khả năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ chuyên gia có thể xử lý các lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra các kết luận dựa trên các thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Khi người dùng gõ phím, Clippy nhận ra các xu hướng nhất định và đưa ra các gợi ý.

– Lập luận theo tình huống.

– Mạng Bayes.

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, trí tuệ nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

– Mạng neural: các hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).

– Hệ mờ (Fuzzy system): các kỹ thuật suy luận không chắc chắn, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống công nghiệp hiện đại và các hệ thống quản lý sản phẩm tiêu dùng.

– Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được chia thành các thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).

– Trí tuệ nhân tạo dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp module để xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo bằng tay.

Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng neural hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo, vì Trí tuệ nhân tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).