Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) về Công nghệ thông tin Trí tuệ nhân tạo ra sao?

Nội dung chính

• Những thuật ngữ liên quan đến AI cần nắm là gì?
• Tổng quan về các khái niệm AI thế nào?
• Ý nghĩa AI của tri thức là gì?

Những thuật ngữ liên quan đến AI cần nắm là gì?

Theo tiểu mục 3.1 Mục 3 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) nêu rõ những thuật ngữ liên quan đến AI như sau:

- Tác tử AI (AI agent): Thực thể tự động cảm nhận và phản ứng với môi trường của nó và thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu của nó.

- Phần tử AI (AI component): Phần tử chức năng để xây dựng hệ thống AI

-Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) AI: Nghiên cứu và phát triển các cơ chế và ứng dụng của hệ thống AI

- Hệ thống trí tuệ nhân tạo (artificial artificial intelligence system): Hệ thống AI (AI system): Hệ thống được thiết kế tạo ra các kết quả đầu ra như nội dung, dự báo khuyến nghị hoặc quyết định cho một tập hợp các mục tiêu xác định bởi con người.

- Tự trị (autonomy); Tính tự trị (autonomous): Đặc tính của một hệ thống có khả năng sửa đổi phạm vi sử dụng hoặc mục tiêu dự kiến của nó mà không cần sự can thiệp, kiểm soát hoặc giám sát từ bên ngoài.

- Mạch tích hợp được thiết kế cho các ứng dụng cụ thể (application specific integrated circuit) ASIC: Mạch tích hợp được thiết kế cho các ứng dụng cụ thể.

- Tự động (automatic); Tự động hóa (automation); Được tự động hóa (automated)" Liên quan đến một quá trình hoặc hệ thống hoạt động trong các điều kiện cụ thể mà không cần sự can thiệp của con người.

- Điện toán nhận thức (cognitive computing): Loại hình hệ thống AI cho phép người và máy móc tương tác tự nhiên hơn.

- Học liên tục (continuous learning); Học không ngừng (continual learning); Học suốt đời (lifelong learning): Học tăng cường trên một hệ thống AI (3.1.4) diễn ra mang tính liên tục trong giai đoạn vận hành của vòng đời hệ thống AI đó.

- Thuyết liên kết (Connectionism): Hình mẫu theo thuyết liên kết (connectionist paradigm); Mô hình theo thuyết liên kết (connectionist model); Tiếp cận theo thuyết liên kết (connectionist approach): Dạng của mô hình nhận thức sử dụng một mạng liên kết các đơn vị với nhau, thường là các đơn vị tính toán đơn giản.

- Khai phá dữ liệu (data mining): Quá trình điện toán trích xuất các kiểu mẫu bằng cách phân tích dữ liệu định lượng theo bối cảnh hoặc khía cạnh khác nhau để từ đó phân loại, tóm lược các mối quan hệ và tác động tiềm tàng có thể.

- Tri thức khai báo (declarative knowledge): Tri thức được biểu thị bằng các dữ kiện, quy tắc và định lý.

- Hệ chuyên gia (expert system): Hệ thống AI tích lũy, kết hợp và đóng gói tri thức được cung cấp bởi chuyên gia là con người hoặc các chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể để suy luận giải pháp cho các vấn đề đặt ra.

- AI tổng quát (general AI) AGI; Trí tuệ tổng quát nhân tạo (artificial general intelligence): Loại hình hệ thống AI giải quyết một phạm vi rộng các tác vụ với mức độ thỏa đáng về hiệu năng thực thi.

- Thuật toán di truyền (genetic algorithm) GA: Thuật toán mô phỏng chọn lọc tự nhiên bằng cách tạo và làm tiếng hóa một quần thể các cá thể (giải pháp) cho các bài toán tối ưu.

- Dị thường (heteronomy); Tính dị thường (heteronomous): Đặc tính của một hệ thống hoạt động chịu sự ràng buộc bởi các can thiệp, điều khiển, giám sát từ bên ngoài.

- Suy luận (inferene): Lập luận để rút ra các kết luận từ các tiên đề đã biết.

- Internet vạn vật (Internet of things) loT: Hạ tầng các thực thể, con người, hệ thống và tài nguyên thông tin được kết nối với nhau cùng với các dịch vụ xử lý và phản hồi thông tin trong thế giới thực và thế giới ảo.

- Thiết bị loT (loT device): Thực thể của một hệ thống loT (3.1.20) tương tác và giao tiếp với thế giới vật chất thông qua cảm nhận hoặc dẫn động

- Hệ thống loT (loT system): Hệ thống cung cấp các chức năng về loT

- Tri thức (knowledge) <Trí tuệ nhân tạo> thông tin tóm lược về các đối tượng, sự kiện, khái niệm, quy tắc, các mối quan hệ và đặc tính của chúng, được tổ chức để sử dụng một cách có hệ thống theo mục tiêu có định hướng.

- Vòng đời (life cycle): Sự phát triển của một hệ thống, sản phẩm, dịch vụ, dự án hoặc các thực thể khác do con người tạo ra, từ lúc hình thành cho đến khi kết thúc hoạt động.

- Mô hình (model): Dạng biểu diễn vật lý, toán học hoặc logic khác của một hệ thống, thực thể, hiện tượng, quá trình, dữ liệu.

- AI hẹp (narrow AI): Loại hình hệ thống AI tập trung vào các tác vụ xác định để giải quyết một vấn đề cụ thể.

- Hiệu năng (Performance): Kết quả có thể đo lường được

- Lập kế hoạch (planning): Trong trí tuệ nhân tạo, các quá trình tính toán tạo ra một luồng công việc từ một tập hợp các hành động nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể

- Dự đoán (prediction): Đầu ra chính của hệ thống AI khi được cung cấp thông tin hoặc dữ liệu đầu vào.

- Tri thức theo trình tự (procedural knowledge): Tri thức thức chỉ thị rõ ràng các bước cần thực hiện để giải quyết một vấn đề hoặc để đạt được một mục tiêu.

- Người máy (robot): Hệ thống tự động hóa với cơ cấu chấp hành để thực hiện các tác vụ dự kiến trong thế giới vật lý bằng cảm nhận môi trường của nó và hệ thống phần mềm điều khiển.

- Khoa học người máy (robotics): Khoa học và thực tiễn thiết kế, sản xuất và ứng dụng người máy.

- Điện toán ngữ nghĩa (semantic computing): Lĩnh vực điện toán hướng tới xác định ý nghĩa của nội dung tính toán và ý định của người dùng và thể hiện chúng ở dạng máy có thể xử lý được.

- Điện toán mềm (soft computing): Lĩnh vực điện toán có khả năng khai thác sự không chính xác, không chắc chắn và đúng từng phần để đưa ra lời giải có tính thuyết phục và dễ kiểm soát hơn.

- AI biểu trưng (symbolic AI): AI dựa trên các kỹ thuật và mô hình thao tác trên các biểu tượng và cấu trúc theo các quy tắc được xác định rõ ràng để có được các suy luận.

- AI biểu trưng phụ (subsymbolic AI): AI dựa trên các kỹ thuật và mô hình sử dụng mã hóa ẩn thông tin thu được từ trải nghiệm hoặc dữ liệu thô.

- Tác vụ (task) <Trí tuệ nhân tạo>: tác vụ là hoạt động cần thiết để đạt được một mục tiêu cụ thể.

Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) về Công nghệ thông tin Trí tuệ nhân tạo ra sao? (Hình từ Internet)

Tổng quan về các khái niệm AI thế nào?

Theo tiểu mục 5.1 Mục 5 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) nêu tổng quan về các khái niệm AI như sau:

- Việc nghiên cứu và phát triển liên ngành về các hệ thống AI nhằm mục đích xây dựng các hệ thống máy tính có thể thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi sự thông minh. Các máy hỗ trợ AI hướng đến nhận thức một số môi trường nhất định và thực hiện các hành động đáp ứng các yêu cầu của chúng.

- AI sử dụng các kỹ thuật từ nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như khoa học máy tính, toán học, triết học, ngôn ngữ học, kinh tế học, tâm lý học và khoa học nhận thức.

- So với hầu hết các hệ thống thông thường không phải AI; một vài hoặc toàn bộ các hệ thống AI có thể cung cấp một số tính năng thú vị:

+ Tương tác - đầu vào của hệ thống AI được cung cấp bởi bộ cảm biến hoặc thông qua tương tác với con người; đầu ra có thể dẫn sinh ra các kích thích thiết bị dẫn động hoặc cung cấp phản ứng cho con người hoặc máy móc. Một ví dụ có thể là nhận dạng đối tượng bởi hệ thống AI được hiển thị bằng hình ảnh của đối tượng đó.

+ Theo ngữ cảnh - một số hệ thống AI có thể làm việc với nhiều nguồn thông tin, bao gồm cả thông tin có cấu trúc và không có cấu trúc, cũng như các đầu vào cảm nhận.

+ Giám sát - Hệ thống AI có thể hoạt động với nhiều mức độ giám sát và kiểm soát của con người tùy thuộc vào ứng dụng. Một ví dụ là phương tiện tự lái với các mức độ tụ động hóa khác nhau.

+ Thích ứng - một số hệ thống AI được thiết kế để sử dụng dữ liệu động trong thời gian thực và tái huấn luyện để cập nhật hoạt động của chúng dựa trên dữ liệu mới.

Ý nghĩa AI của tri thức là gì?

Theo tiểu mục 3.1 Mục 3 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) nêu trên thì tri thức (knowledge) <Trí tuệ nhân tạo> thông tin tóm lược về các đối tượng, sự kiện, khái niệm, quy tắc, các mối quan hệ và đặc tính của chúng, được tổ chức để sử dụng một cách có hệ thống theo mục tiêu có định hướng.

Bên cạnh đó, tại tiểu mục 5.4 Mục 5 Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 13902:2023 (ISO/IEC 22989:2022) nêu rõ ý nghĩa AI cụ thể của "tri thức" sẽ được thảo luận chi tiết hơn do sự phổ biến của khái niệm này trong tiêu chuẩn và trong thực tiễn.

- Trong các lĩnh vực khác, thuật ngữ này có thể liên kết với khả năng nhận thức. Trong bối cảnh AI, nó là một thuật ngữ kỹ thuật thuần túy đề cập đến nội dung và không phải khả năng.

Khái niệm tri thức là một phần của cấu trúc phân cấp dữ liệu - thông tin - tri thứ. Theo đó dữ liệu có thể được sử dụng để tạo ra thông tin và thông tin có thể được sử dụng để tạo ra tri thức. Trong ngữ cảnh AI, điều đó thuần túy mang tính kỹ thuật, là các quá trình phi nhận thức.

- Tri thức khác với thông tin ở chỗ thông tin được quan sát bởi hệ thống, trong khi tri thức là những gì hệ thống giữ lại từ những quan sát đó.

Tri thức được tổ chức trong cấu trúc xác định và có tổ chức; nó tóm lược thông tin từ các đặc điểm cụ thể của các quan sát riêng lẻ. Tùy thuộc vào mục tiêu, cùng một thông tin có thể rút ra các tri thức khác nhau.

- Tri thức khác với sự biểu đạt ở chỗ cùng một tri thức có thể có những cách biểu đạt khác nhau: nó có thể xuất hiện dưới những dạng cụ thể khác nhau, mỗi dạng có ưu và nhược điểm riêng, nhưng chúng đều có cùng ý nghĩa.

- Những sự khác biệt này có tác động về mặt kỹ thuật, vì một số cách tiếp cận, phương pháp và các chủ đề nghiên cứu khác của AI hoàn toàn dựa vào khả năng tạo ra các kiến thức khác nhau từ cùng một thông tin hoặc các cách biểu đạt khác nhau cho cùng một tri thức.