Đề cương ôn tập trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
I. Phần lý thuyết (2 câu – 5 điểm)
1. Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo? Cho ví dụ minh hoạ
- AI là lĩnh vực của khoa học máy tính nhằm thiết kế các hệ thống máy tính thông
minh, tức là các hệ thống có đặc điểm của trí thông minh, ví dụ như có khả năng quan
sát hành vi, để hiểu ngôn ngữ, có khả năng học hỏi, suy luận và giải quyết vấn đề
- Ví dụ: trợ lý kỹ thuật số
2. Mục tiêu của AI? Các lĩnh vực nghiên cứu chính của AI? Các thành phần cốt lõi của
hệ thống AI? Phân tích một số vấn đề đạo đức trong AI và các yêu cầu chính mà hệ
thống AI cần đáp ứng để được coi là đáng tin cậy
- Mục tiêu của AI
+ Mục tiêu xã hội: tạo ra những sản phẩm hữu ích, đem lại sự thoải mái và đáp ứng
nhu cầu của con người
+ Mục tiêu khoa học: xác định các lý thuyết về biểu diễn tri thức, cách thức học tập,
các hệ thống dựa trên quy tắc nhằm giải thích các loại trí thông minh khác nhau
+ Mục tiêu kỹ thuật: xác định khả năng của máy móc trong việc giải quyết các vấn
đề thực tế với các kỹ thuật cơ bản: biểu diễn tri thức, học máy, các hệ thống quy tắc và
tìm kiếm không gian trạng thái
- Các lĩnh vực nghiên cứu của AI
+ Học máy => học và cải tiến: học tập liên tục và cải tiến hiệu suất dựa trên sự phản
hồi
+ Học sâu => Xác định ngữ nghĩa
Lý luận và đưa ra quyết định
Xác định bối cảnh và tương tác
+ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên => Nhận diện và hiểu
Thị giác máy tính
- Các thành phần cốt lõi của hệ thống AI
- Một số vấn đề đạo đức trong AI
Thất nghiệp
- Khi đa phần công việc được tự động hoá, con người sẽ chỉ đảm nhiệm các nhiệm vụ
phức tạp hơn => Chiến lược xã hội hoá toàn cầu
- Ví dụ về vận tải đường bộ: Hiện có cả triệu người làm dịch vụ lái xe tải, điều gì xảy
ra nếu toàn bộ xe tải là xe tự hành? Điều này làm giảm nguy cơ tai nạn => là một lựa
chọn đạo đức. Tuy nhiên, những tài xế sẽ làm gì sau khi nghỉ việc
Tăng khoảng cách giàu nghèo
Sử dụng trí tuệ nhân tạo, một công ty có thể cắt giảm đáng kể lượng nhân công, điều
này có nghĩa là doanh thu sẽ đến với ít người hơn. Các cá nhân có quyền sở hữu trong
các công ty do AI điều hành sẽ là người sở hữu hầu hết số tiền thu được
Nhân đạo và sự "ngu ngốc"
+ Máy móc đang đang dần thay thể con người từ các hoạt động giao tiếp, cảm xúc.
Thậm chí làm cho con người bị phụ thuộc
+ Mô hình để phát hiện tội phạm sử dụng hình ảnh khuôn mặt có thể đưa những người
vô tội vào sau song sắt.
+ Mô hình tự tạo video có thể được sử dụng làm "bằng chứng" cho tin tức giả
+ Một mô hình tự tạo văn bản có thể được sử dụng để tạo các đánh giá sản phẩm giả.
Thiên vị:
+ Các hệ thống Al được tạo ra bởi con người, vì đó nó sẽ bao gồm sự thiên vị, thánh
kiến và sự phân xét của con người. + Nhiều ứng dụng Al được sử dụng để nhận dạng
người, vật thể và cảnh. Nhưng nó có thể sai khi sự thiên vị chống lại người da đen
+ Nếu được sử dụng đúng, hoặc nếu được sử dụng bởi những người nỗ lực vì tiến bộ
xã hội, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành chất xúc tác cho sự thay đổi tích cực.
Thần ác:
+ Con người không biển AI thành “ác quỷ” như trong phim, nhưng có thể tưởng tượng
một hệ thống AI tiên tiền là một "thần đèn" có thể thực hiện mọi mong muốn, vì thể sẽ
có những hậu quả khủng khiếp không lường trước được
- Các yêu cầu chính
(1) Con người can thiệp và giám sát
(2) An toàn và tin cậy về kỹ thuật
(3) Quyền riêng tư và quản trị dữ liệu
(4) Tính minh bạch
(5) Đa dạng, không phân biệt đối xử và công bằng
(6) Môi trường và xã hội
(7) Trách nhiệm
3. Học máy và các loại học máy? Khái niệm học sâu và các ứng dụng phổ biến của học
sâu? Khái niệm về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên?
Khái niệm về Thị giác máy tính và ứng dụng của Thị giác máy tính? Người máy
(Robot) là gì? Mục tiêu của người máy và nhận diện người máy?
- Học máy là việc sử dụng các mô hình thống kê để “ghi nhớ” lại sự phân bố của dữ
liệu. Tuy nhiên, không đơn thuần là ghi nhớ, học máy phải có khả năng tổng quát
hoá những gì đã được nhìn thấy và đưa ra dự đoán cho những trường hợp chưa được
nhìn thấy
- Các loại học máy:
+ Học có giám sát (supervised learning)
+ Học không giám sát (unsupervised learning)
+ Học bán giám sát (semi-supervised learning)
+ Học tăng cường
- Học sâu: là một nhánh của học máy sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp.
Mạng Deep Learning thường sẽ cải thiện khi bạn tăng lượng dữ liệu được sử dụng để
đào tạo chúng
- Các ứng dụng phổ biến của học sâu
+ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
+ Thị giác máy tính
+ Người máy (Robot)
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – natural language processing) là một nhánh của trí
tuệ nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ
nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan
đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ - công cụ hoàn hảo nhất của tư duy và giao tiếp
- Các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
+ Phân tích hình thái
+ Phân tích cú pháp
+ Phân tích ngữ nghĩa
+ Tích hợp văn bản
+ Phân tích nghĩa thực
- Thị giác máy tính (computer vision) là một lĩnh vực bao gồm các phương pháp thu
nhận và xử lý ảnh kỹ thuật số, phân tích và nhận dạng các hình ảnh và nói chung là dữ
liệu đa chiều từ thế giới thực để cho ra các thông tin số hoặc biểu tượng, ví dụ trong
các dạng quyết định
- ứng dụng
+ Phát hiện các khiếm khuyết: kiểm tra các lỗi nhỏ từ vết nứt kim loại, lỗi sơn, bản
in xấu….
+ Trình đọc tự động: Google translate
+ Vận hành tự động: Xe không người lái
- Người máy
+ Là những cỗ máy vật lý có thể di chuyển, chịu tác động vật lý (điển hình là thông
qua các bộ cảm biến) và tác động vật lý lên thế giới thực (điển hình là thông qua các
bộ truyền động) (Stanford)
+ Là một máy móc thao tác đa chức năng có thể tái lập trình. Nó được thiết kế để di
chuyển nguyên liệu, các thành phần, công cụ hoặc các thiết bị chuyên dụng thông qua
các chương trình chuyển động để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau (Robot Institute of
America)
- Mục tiêu của người máy: có thể giúp đỡ và hỗ trợ con người trong cuộc sống hàng
ngày và đảm bảo an toàn cho con người, thay thế con người trong các công việc như:
+ Các công việc lặp đi lặp lại, nhàm chán, nặng nhọc: vận chuyển nguyên vật liệu,
lắp ráp…
+ trong môi trường khắc nghiệt hoặc nguy hiểm như ngoài khoảng không vũ trụ,
trên chiến trường, dưới nước sâu, trong lòng đất, …
+ Những việc đòi hỏi có độ chính xác cao, như công tắc mạch máu hoặc các ống
dẫn trong cơ thể, lắp ráp các cấu tử trong vi mạch…
- Nhận diện người máy:
+ Trước đây, robot đã tồn tại mà không có AI
+ Robot được lập trình và tương tác bằng cảm biến AI hoạt động dựa trên việc đưa
ra quyết định theo logic của nó
+ Robot nhằm mục đích đơn giản hoá lối sống và tăng năng suất làm việc. AI là trải
nghiệm nhân hóa về công nghệ
4. Khái niệm về kinh tế số? Khái niệm về chiến lược, về lợi thế cạnh tranh và chiến
lược cạnh tranh? Mục tiêu của chiến lược cạnh tranh? Phân tích các tác động của AI
đến chiến lược? Phân tích vấn đề ứng dụng AI mang lại lợi thế cạnh tranh về chi phí
và sự khác biệt hóa tương lai vào doanh nghiệp? Ứng dụng của AI trong ngành Tài
chính - Ngân hàng?
