Các loại AI và ứng dụng ra sao?

AI là khái niệm mới nhưng là nền tảng công nghệ phát triển nhanh nhất. Để giúp hiểu 1 cách tổng quát, hãy cùng đọc thông tin tổng hợp về các loại AI hiện nay
Công cụ AI tạo dựng clip đỉnh nhất

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) thường được phân loại dựa trên hai cách chính: theo khả năng (capabilities) và theo chức năng (functionalities). Theo cách phân loại phổ biến dựa trên chức năng, có 4 loại AI chính, được đề xuất bởi các chuyên gia như Arend Hintze và được chấp nhận rộng rãi trong ngành. Phân loại này bao gồm hai loại đã tồn tại (Reactive Machines và Limited Memory) và hai loại vẫn còn lý thuyết (Theory of Mind và Self-Aware). Phân loại theo khả năng thì chia thành 3 loại: Narrow AI (hẹp, bao gồm hai loại đầu), General AI (tổng quát) và Super AI (siêu việt). Dưới đây, tôi sẽ tập trung vào phân loại 4 loại theo chức năng để dễ theo dõi.

Phân loại theo năng lực (Capability-based AI:
 

Loại AI Nhà sáng lập / Tiểu sử Thuật toán tiêu biểu Ứng dụng thực tế Tình trạng hiện nay
1. ANI (Artificial Narrow Intelligence) John McCarthy (cha đẻ thuật ngữ AI, 1956), cùng nhóm Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon tại hội thảo Dartmouth. - Machine Learning (ML) - Deep Learning (DL) - CNN, RNN, Transformers ChatGPT, Siri, Google Maps, xe tự lái, đề xuất sản phẩm Đang phổ biến, chiếm 100% ứng dụng hiện nay
2. AGI (Artificial General Intelligence) Đề xuất khái niệm bởi Alan Turing (1936) & phát triển qua Ben Goertzel (OpenCog). - Meta-learning - Neuro-symbolic AI - Self-supervised Learning Robot tự học, hệ thống tự đưa ra quyết định như con người Đang nghiên cứu, chưa đạt được
3. ASI (Artificial Super Intelligence) Ý tưởng của Nick Bostrom (ĐH Oxford, 2014, sách Superintelligence). - AI tiến hóa - Recursive Self-Improvement AI tự cải thiện, vượt xa trí tuệ con người, quản lý vũ trụ Giả thuyết, chưa tồn tại

Lịch sử AI tổng quát bắt đầu từ những năm 1950, với ý tưởng về máy móc thông minh được Alan Turing đề xuất qua bài báo "Computing Machinery and Intelligence" năm 1950, nơi ông giới thiệu Turing Test để kiểm tra trí thông minh của máy. Năm 1956, John McCarthy tổ chức hội nghị Dartmouth, chính thức đặt tên "Artificial Intelligence" và được coi là cha đẻ của lĩnh vực này, cùng với các nhà tiên phong như Marvin Minsky, Allen Newell và Herbert Simon. AI trải qua các giai đoạn bùng nổ (như những năm 1980) và "mùa đông AI" (giảm tài trợ vào 1987-1993), trước khi bùng nổ lại nhờ dữ liệu lớn và học sâu từ những năm 2010.

Phân loại theo chức năng (Functionality-based AI):
 

Loại AI Người tiên phong Thuật toán chính Ví dụ ứng dụng
1. Reactive Machines (AI phản ứng) IBM với Deep Blue (1997) Heuristic Search, Minimax, Decision Trees Deep Blue thắng Garry Kasparov
2. Limited Memory AI (AI có trí nhớ ngắn hạn) Tesla, Waymo Reinforcement Learning, Supervised Learning Xe tự lái, chatbot thông minh
3. Theory of Mind AI (AI hiểu cảm xúc) MIT Media Lab, Hanson Robotics Emotion Recognition, Bayesian Networks Robot Sophia, hệ thống chăm sóc khách hàng AI
4. Self-aware AI (AI tự nhận thức) Hod Lipson (Columbia University Robotics Lab) Neural-symbolic AI, Self-modeling Algorithms Hiện chưa tồn tại, nhưng là mục tiêu xa

Phân loại theo công nghệ (Technology-based AI):
Loại AI Người tiên phong Thuật toán chính Ví dụ ứng dụng
1. Reactive Machines (AI phản ứng) IBM với Deep Blue (1997) Heuristic Search, Minimax, Decision Trees Deep Blue thắng Garry Kasparov
2. Limited Memory AI (AI có trí nhớ ngắn hạn) Tesla, Waymo Reinforcement Learning, Supervised Learning Xe tự lái, chatbot thông minh
3. Theory of Mind AI (AI hiểu cảm xúc) MIT Media Lab, Hanson Robotics Emotion Recognition, Bayesian Networks Robot Sophia, hệ thống chăm sóc khách hàng AI
4. Self-aware AI (AI tự nhận thức) Hod Lipson (Columbia University Robotics Lab) Neural-symbolic AI, Self-modeling Algorithms Hiện chưa tồn tại, nhưng là mục tiêu xa


Dưới đây là chi tiết về từng loại AI, bao gồm lịch sử ngắn gọn, nhà tiên phong liên quan, thuật toán chính, ứng dụng và so sánh ở phần cuối.

1. Reactive Machines (Máy Phản Ứng)

  • Tiểu sử và Nhà sáng lập/Tiên phong: Loại AI này là hình thức cơ bản nhất, phát triển từ những năm 1950-1960 với các hệ thống dựa trên quy tắc. Tiên phong nổi bật là Arthur Samuel, người phát triển chương trình chơi cờ đam tự học năm 1952, và nhóm IBM với Deep Blue (1997), do Feng-hsiung Hsu dẫn dắt. Đây là loại AI đầu tiên được áp dụng thực tế, không có bộ nhớ nên chỉ phản ứng với dữ liệu hiện tại.
  • Thuật toán: Chủ yếu dựa trên toán học thống kê và hệ thống dựa trên quy tắc (rule-based systems), không sử dụng học máy để lưu trữ kinh nghiệm. Ví dụ: Thuật toán tìm kiếm cây (tree search) trong cờ vua.
  • Ứng dụng: Chơi cờ (Deep Blue đánh bại Garry Kasparov năm 1997), gợi ý phim trên Netflix (dựa trên dữ liệu hiện tại), hoặc hệ thống khuyến nghị đơn giản không cần lịch sử người dùng.

2. Limited Memory (Bộ Nhớ Hạn Chế)

  • Tiểu sử và Nhà sáng lập/Tiên phong: Phát triển mạnh từ những năm 1980-1990 nhờ học máy (machine learning), với Arthur Samuel đặt thuật ngữ "machine learning" năm 1959. Tiên phong bao gồm Alexey Ivakhnenko (đề xuất học sâu năm 1968) và các nhóm tại Google, IBM. Đây là loại AI phổ biến nhất hiện nay, có thể học từ dữ liệu lịch sử nhưng không lưu trữ lâu dài.
  • Thuật toán: Học máy giám sát (supervised learning, ví dụ: hồi quy tuyến tính), không giám sát (unsupervised, ví dụ: phân cụm K-means), tăng cường (reinforcement learning, ví dụ: AlphaGo), và học sâu với mạng nơ-ron (neural networks) như CNN cho hình ảnh hoặc RNN cho chuỗi dữ liệu.
  • Ứng dụng: Xe tự lái (Tesla Autopilot, sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán), trợ lý ảo (Siri, Alexa), chatbot (ChatGPT, Bard), nhận diện hình ảnh (Google Photos), chẩn đoán y tế (phân tích hình ảnh X-quang), và dự báo tài chính (phát hiện gian lận).

3. Theory of Mind (Lý Thuyết Tâm Trí)

  • Tiểu sử và Nhà sáng lập/Tiên phong: Vẫn ở giai đoạn lý thuyết và nghiên cứu, bắt nguồn từ các ý tưởng về AI xã hội từ những năm 2000. Tiên phong bao gồm Cynthia Breazeal với robot Kismet (2000, mô phỏng cảm xúc), và các nhà nghiên cứu tại MIT như Marvin Minsky (nghiên cứu về trí tuệ cảm xúc). Chưa có hệ thống hoàn chỉnh, nhưng đang phát triển qua Emotion AI.
  • Thuật toán: Kết hợp NLP nâng cao (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), mạng nơ-ron để nhận diện cảm xúc (emotion recognition), và lý thuyết trò chơi để dự đoán hành vi con người. Chưa có thuật toán chuẩn vì vẫn lý thuyết.
  • Ứng dụng: Tương lai, như robot chăm sóc người già hiểu cảm xúc, AI trong đội nhóm con người (dự đoán ý định), hoặc chatbot cá nhân hóa dựa trên tâm lý (ví dụ: hỗ trợ sức khỏe tâm thần).

4. Self-Aware (Tự Nhận Thức)

  • Tiểu sử và Nhà sáng lập/Tiên phong: Hoàn toàn lý thuyết, được thảo luận từ những năm 1950 bởi Alan Turing và John McCarthy như một phần của AI mạnh (strong AI). Chưa có tiên phong cụ thể vì chưa tồn tại, nhưng liên quan đến các cuộc tranh luận về AGI (Artificial General Intelligence) từ các nhà khoa học như Ray Kurzweil (dự đoán singularity năm 2045).
  • Thuật toán: Lý thuyết, có thể dựa trên kiến trúc nhận thức (cognitive architectures) như SOAR, kết hợp logic mờ (fuzzy logic) và mạng nơ-ron tự tổ chức để mô phỏng ý thức. Chưa có thuật toán thực tế.
  • Ứng dụng: Tương lai, như AI có ý thức riêng (cảm xúc, nhu cầu), robot siêu việt trong khám phá vũ trụ, hoặc hệ thống quản lý toàn cầu vượt trội con người.

So sánh giữa các loại AI

 

Tiêu chí Reactive Machines Limited Memory Theory of Mind Self-Aware
Tồn tại Đã tồn tại (từ 1950s) Đã tồn tại (phổ biến nhất hiện nay) Lý thuyết (đang nghiên cứu) Lý thuyết (tương lai xa)
Bộ nhớ/Khả năng học Không có bộ nhớ, chỉ phản ứng hiện tại Có bộ nhớ hạn chế, học từ dữ liệu quá khứ Hiểu cảm xúc và ý định con người Có ý thức bản thân, cảm xúc riêng
Thuật toán chính Rule-based, toán thống kê ML (supervised, unsupervised, RL), DL NLP nâng cao, emotion AI Cognitive architectures (lý thuyết)
Ứng dụng Chơi cờ, khuyến nghị đơn giản Xe tự lái, chatbot, chẩn đoán y tế Robot xã hội, hỗ trợ tâm lý AI siêu việt, quản lý toàn cầu
Ưu điểm Nhanh chóng, chính xác cho nhiệm vụ cụ thể Có thể cải thiện theo thời gian Cá nhân hóa cao, tương tác xã hội Vượt trội con người ở mọi khía cạnh
Nhược điểm Không học hỏi, thiếu linh hoạt Phụ thuộc dữ liệu, không hiểu cảm xúc Chưa thực tế, vấn đề đạo đức Rủi ro cao (kiểm soát, đạo đức)
Mức độ phức tạp Thấp Trung bình Cao Rất cao

Các thuật toán chính của AI

Nhóm thuật toán Ý tưởng cốt lõi Ứng dụng
Supervised Learning Học từ dữ liệu gán nhãn Dự đoán giá cổ phiếu, nhận diện hình ảnh
Unsupervised Learning Khám phá mẫu từ dữ liệu chưa nhãn Gợi ý sản phẩm, phân nhóm khách hàng
Reinforcement Learning Học bằng cách thử – sai Xe tự lái, robot, AlphaGo
Deep Learning Mạng nơ-ron sâu mô phỏng não người ChatGPT, Google Translate
Generative Models Sinh dữ liệu mới Tạo hình ảnh, nhạc, video, văn bản


Ứng dụng thực tế của AI

Lĩnh vực Ứng dụng AI Ví dụ
Y tế Chẩn đoán bệnh, dự đoán ung thư IBM Watson Health
Marketing & Sales Phân tích hành vi khách hàng Salesforce Einstein, HubSpot AI
Tài chính Dự đoán rủi ro, phát hiện gian lận JP Morgan AI, Ant Financial
Giáo dục Cá nhân hóa học tập Duolingo AI, Khanmigo
Sản xuất Dự đoán bảo trì, tối ưu dây chuyền Siemens AI, Tesla
Truyền thông Sinh nội dung video, hình ảnh OpenAI Sora, Runway Gen-2

So sánh một cách tổng quan

Tiêu chí Narrow AI (ANI) General AI (AGI) Super AI (ASI)
Mức độ thông minh Chỉ làm một việc Học mọi thứ như con người Thông minh vượt xa con người
Ví dụ ChatGPT, Siri Robot tự học như người AI tự cải tiến, tự thiết kế AI mới
Thuật toán chính ML, DL, NLP Meta-learning, Neuro-symbolic AI Recursive AI, Quantum AI
Trạng thái Đang phổ biến Đang nghiên cứu Giả thuyết
Ứng dụng Hầu hết hiện nay Tương lai gần Tầm nhìn dài hạn

 

  • Hiện nay có 3 cấp độ AI chính: ANI AGI ASI.
  • Các nhánh công nghệ trọng điểm: ML, DL, NLP, CV, Generative AI, Robotics.
  • Người sáng lập và tiên phong: từ Alan Turing (khởi nguồn lý thuyết), John McCarthy (đặt tên “AI”), đến Geoffrey Hinton (Deep Learning) và Ian Goodfellow (Generative AI).
  • Ứng dụng AI hiện tại chủ yếu thuộc ANI, nhưng xu hướng dịch chuyển mạnh sang Generative AI + Multi-Agent AI + Neuro-symbolic AI.


So sánh tổng quát: Reactive và Limited Memory thuộc Narrow AI, tập trung vào nhiệm vụ cụ thể và đã được áp dụng rộng rãi, trong khi Theory of Mind và Self-Aware thuộc General/Super AI, mang tính lý thuyết cao hơn nhưng có tiềm năng cách mạng hóa xã hội. Narrow AI hiện chiếm ưu thế nhờ tính thực tiễn, nhưng General/Super AI đặt ra thách thức về đạo đức và an toàn

Tác giả bài viết: BBT Vinastrategy.com tổng hợp