Tại sao Python là ngôn ngữ tốt dành cho trí tuệ nhân tạo (AI)
--- Mục lục ---
1. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) là gì?
2. Các loại trí tuệ nhân tạo
👉 Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ nhân tạo hẹp): ANI
👉 Artificial General Intelligence (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo): AGI
👉 Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo): ASI
3. "Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho AI?" hoặc "Tại sao chọn Python cho AI?"
👉 Tại sao python lại trở lên phổ biến đến vậy trong tất cả các lĩnh vực này?
👉 Các Thư viện Python dựa trên AI hiệu quả và phổ biến nhất
1. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) là gì?
Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được đặt ra từ nhiều thập kỷ trước vào năm 1956 bởi John McCarthy tại hội nghị Dartmouth. Ông định nghĩa AI là: “Khoa học và kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh.” Nói cách khác, Trí tuệ nhân tạo là khoa học giúp máy móc suy nghĩ và đưa ra quyết định như con người.
Trong quá khứ gần đây, AI đã có thể thực hiện điều này bằng cách tạo ra các máy móc và robot đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực bao gồm chăm sóc sức khỏe, robot, tiếp thị, phân tích kinh doanh và nhiều hơn nữa.
AI được cấu trúc theo ba giai đoạn tiến hóa:
- Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ nhân tạo hẹp)
- Artificial General Intelligence (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo)
- Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo)
👉 Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ nhân tạo hẹp): ANI
Thường được gọi là AI yếu, Trí thông minh nhân tạo hẹp chỉ áp dụng AI cho các nhiệm vụ cụ thể.
Các hệ thống dựa trên AI hiện có yêu cầu sử dụng “artificial intelligence” đang thực sự hoạt động như một AI yếu. Alexa là một ví dụ tốt về trí thông minh hẹp. Nó hoạt động trong một phạm vi chức năng được xác định trước hạn chế. Alexa không có trí thông minh thực sự hoặc tự nhận thức.
Công cụ tìm kiếm Google, Sophia, xe tự lái và thậm chí là AlphaGo nổi tiếng, thuộc nhóm AI yếu.
👉 Artificial General Intelligence (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo): AGI
Thường được gọi là AI mạnh mẽ, Trí tuệ tổng hợp nhân tạo liên quan đến các cỗ máy sở hữu khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể.
Máy móc không sở hữu khả năng giống con người, họ có một đơn vị xử lý mạnh có thể thực hiện các tính toán cấp cao nhưng họ không có khả năng suy nghĩ và suy luận như con người.
Có nhiều chuyên gia nghi ngờ rằng AGI sẽ không bao giờ có thể, và cũng có nhiều người đặt câu hỏi liệu nó có được mong muốn hay không.
Stephen Hawking, cho ví dụ cảnh báo: “Strong AI would take off on its own, and re-design itself at an ever-increasing rate. Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete and would be superseded.” (AI Mạnh AI sẽ tự cất cánh và tự thiết kế lại với tốc độ ngày càng tăng. Con người, bị hạn chế bởi quá trình tiến hóa sinh học chậm chạp, không thể cạnh tranh và sẽ bị thay thế.)
👉 Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo): ASI
Trí tuệ siêu nhân tạo là một thuật ngữ chỉ thời gian khả năng của máy tính sẽ vượt qua con người.
ASI hiện được xem là một tình huống giả định như được mô tả trong phim và sách khoa học viễn tưởng, nơi máy móc đã chiếm lĩnh thế giới. Tuy nhiên, những kẻ chủ mưu công nghệ như Elon Musk tin rằng ASI sẽ chiếm lĩnh thế giới vào năm 2040!
3. "Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho AI?" hoặc "Tại sao chọn Python cho AI?"
Mặc dù ngôn ngữ có mục đích chung, Python đã tìm đường vào các công nghệ phức tạp nhất như AI, Machine Learning, Deep Learning,...
👉 Tại sao python lại trở lên phổ biến đến vậy trong tất cả các lĩnh vực này?
Dưới đây là danh sách các lý do tại sao Python là lựa chọn ngôn ngữ cho mọi Developer, Data Scientist, Machine Learning Engineer,...
- Less Code: Triển khai Ai đến hàng tấn thuật toán. Nhà hỗ trợ Python cho các gói được xác định trước, chúng tôi không thể mã hóa các thuật toán. Và để làm cho mọi thứ dễ dàng hơn, Python cung cấp kiểm tra bằng tiếng Anh khi bạn viết mã phương pháp của mình để giảm bớt gánh nặng kiểm tra mã.
- Prebuilt Libraries: Python có 100 thư viện xây dựng sẵn để thực hiện các thuật toán Machine Learning và Deep Learning khác nhau. Vì vậy, mỗi khi bạn muốn chạy một thuật toán trên một tập dữ liệu, tất cả những gì bạn phải làm là cài đặt và tải các gói cần thiết bằng một lệnh duy nhất. Ví dụ về các thư viện được xây dựng trước bao gồm numPy, Keras, Tensolflow, Pytorch,...
- Ease of learning: Python sử dụng cú pháp rất đơn giản có thể sự dụng để thực hiện các tính toán đơn giản như, việc thêm 2 chuỗi vào các quy trình phức tạp như xây dựng mô hình Machine Learning.
- Platform Independent: Python có thể chạy trên nhiều nền tảng bao gồm Windows, MacOS, Linux,.. Trong khi chuyển mã từ nền tảng này sang nền tảng khác, bạn có thể sử dụng các gói như Pylnstaller sẽ xử lý mọi vấn đề phụ thuộc.
- Massive Community Support: Python có một cộng đồng người dùng khổng lồ luôn hữu ích khi chùng ta gặp phải vấn đề mã hóa. Ngoài lượng người hâm mộ đông đảo, Python có nhiều cộng đồng, nhóm và diễn đàn nơi các lập trình viên đăng các lỗi của họ và giúp đỡ lẫn nhau.
👉 Các Thư viện Python dựa trên AI hiệu quả và phổ biến nhất
- Tensoflow: Được phát triển bới Google, thư viện này được sử dụng phổ biến trong Machine Learning algorithms và thực hiện các tính toán nặng liên quan đến Neural Networks.
- Scikit-Learn: Scikit-Learn là một thư viện Python được liên kết với NumPy và SciPy. Nó được coi là một trong những thư viện tốt nhất để làm việc với dữ liệu phức tạp.
- NumPy: NumPy là một thư viện Python được sử dụng đặc biệt để tính toán dữ liệu khoa học, toán học
- Theano: Theano là một thư viện chức năng tính toán và tính toán hiệu quả các biểu thức toán học liên quan đến mảng đa chiều
- Keras: Thư viện này đơn giản hóa việc thực hiện các mạng lưới thần kinh. Nó cũng có các chức năng tốt nhất cho các mô hình điện toán, đánh giá các tập dữ liệu, hiển thị biểu đồ và nhiều hơn nữa.
- NLTK: NLTK hoặc Natural Language ToolKit là một thư viện Python mã nguồn mở được xây dựng riêng cho Xử lý ngôn ngữ tự nhên, phân tích văn bản, khai thác văn bản,...
Ngoài các thư viện được đề cập ở trên, Bạn có thể tham khảo Top 10 Python Libraries You Must Know In 2019 để hiểu rõ hơn.
Khóa học tham khảo thêm: