Giáo trình Ứng dụng công nghệ 4.0 (Ngành: Công nghệ thông tin - Cao đẳng liên thông) - Trường Cao đẳng Xây dựng số 1

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:39

Thêm vào BST

Báo xấu

9
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Giáo trình "Ứng dụng công nghệ 4.0 (Ngành: Công nghệ thông tin - Cao đẳng liên thông)" được biên soạn với mục tiêu nhằm giúp sinh viên nắm được các kiến thức về: Các ứng dụng của công nghệ 4.0 vào các ngành nghề, lĩnh vực trong cuộc sống; kiến thức về một số ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo, thực tế ảo hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giáo trình Ứng dụng công nghệ 4.0 (Ngành: Công nghệ thông tin - Cao đẳng liên thông) - Trường Cao đẳng Xây dựng số 1

BỘ XÂY DỰNG TRƯỜNG CAO ĐẲNG XÂY DỰNG SỐ 1 GIÁO TRÌNH MÔN HỌC: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ 4.0 NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN (ỨNG DỤNG PHẦN MỀM) TRÌNH ĐỘ: CAO ĐẲNG LIÊN THÔNG Ban hành kèm theo Quyết định số: 374ĐT/QĐ- CĐXD1 ngày 16 tháng 08 năm 2022 của Hiệu trưởng trường CĐXD số 1 Hà Nội, năm 2022
TUYÊN BỐ BẢN QUYỀN Tài liệu này thuộc loại sách giáo trình nên các nguồn thông tin có thể được phép dùng nguyên bản hoặc trích dùng cho các mục đích về đào tạo và tham khảo. Mọi mục đích khác mang tính lệch lạc hoặc sử dụng với mục đích kinh doanh thiếu lành mạnh sẽ bị nghiêm cấm.
LỜI NÓI ĐẦU Giáo trình ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ 4.0 được biên soạn nhằm phục vụ cho giảng dạy và học tập cho trình độ Cao đẳng liên thông ngành Công nghệ thông tin (Ứng dụng phần mềm) ở trường Cao đẳng Xây dựng số 1. Ứng dụng công nghệ 4.0 là môn học ngành nhằm cung cấp các kiến thức cơ bản về tổng quan về về công nghệ 4.0, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của thực tế ảo trong ngành Công nghệ thông tin. Giáo trình này được viết theo đề cương môn học Ứng dụng công nghệ 4.0. Nội dung gồm 03 chương như sau: Chương 1: Tổng quan công nghệ 4.0. Chương 2: Trí tuệ nhân tạo Chương 3: Thực tế ảo Mặc dù có nhiều cố gắng, nhưng trong quá trình biên soạn, biên tập và in ấn khó tránh khỏi những thiếu sót. Chúng tôi rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến từ phía các thầy cô và bạn đọc để hoàn thiện giáo trình hơn! Trân trọng cảm ơn! Hà Nội, ngày……tháng……năm……… Tham gia biên soạn Trần Thị Mơ - Chủ biên 3
MỤC LỤC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ 4.0 .................................................. 8 1.1. Giới thiệu chung về cách mạng công nghệ 4.0 .......................................... 8 1.2. Đặc điểm cơ bản ......................................................................................... 8 1.2.1. Kết hợp giữa các hệ thống ảo và thực thể ........................................... 8 1.2.2. Qui mô và tốc độ phát triển ................................................................. 9 1.2.3. Tác động mạnh mẽ và toàn diện đến thế giới đương đại .................... 9 CHƯƠNG 2: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ................................................................. 15 2.1. Giới thiệu trí tuệ nhân tạo ........................................................................ 16 2.1.1. Hành động như người........................................................................ 16 2.1.2. Suy nghĩ như người ........................................................................... 17 2.1.3. Suy nghĩ hợp lý ................................................................................. 18 2.1.4. Hành động hợp lý .............................................................................. 18 2.2. Lịch sử hình thành và phát triển............................................................... 19 2.2.1. Giai đoạn tiền khởi đầu (1943-1955) ................................................ 19 2.2.2. Giai đoạn khởi đầu (1952-1969) ....................................................... 19 2.2.3. Một số khó khăn và giai đoạn trầm lắng ........................................... 20 2.2.4. Một Hệ thống dựa trên tri thức (1969-1979) .................................... 21 2.2.5. Trí tuệ nhân tạo có sản phẩm thương mại (1980 đến nay) ............... 22 2.2.6. Trí tuệ nhân tạo chính thức trở thành ngành khoa học (1987 đến nay) ..................................................................................................................... 22 2.2.7. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, sử dụng khối lượng dữ liệu lớn (2001 đến nay) ....................................................................................................... 23 2.3. Các lĩnh vực nghiên cứu........................................................................... 23 2.3.1. Cảm nhận........................................................................................... 24 2.3.2. Lập luận và suy diễn ......................................................................... 26 2.4. Một số ứng dụng và thành tựu ................................................................. 28 2.4.1. Các chương trình trò chơi ................................................................. 28 2.4.2. Nhận dạng tiếng nói .......................................................................... 29 2.4.3. Thị giác máy tính .............................................................................. 29 4
2.4.4. Các thiết bị tự lái ............................................................................... 29 2.4.5. Hệ chuyên gia .................................................................................... 30 2.4.6. Xử lý, hiểu ngôn ngữ tự nhiên .......................................................... 30 2.4.7. Lập kế hoạch, lập thời khóa biểu ...................................................... 30 2.4.8. Rô bốt ................................................................................................ 30 CHƯƠNG 3: THỰC TẾ ẢO............................................................................... 32 3.1. Giới thiệu thực tế ảo ................................................................................. 33 3.2. Các ứng dụng thực tế ảo trong cuộc sống ................................................ 34 3.3. Thực tế ảo VR .......................................................................................... 34 3.4. Thực tế ảo tăng cường AR ....................................................................... 35 5
Tên môn học: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ 4.0 Mã môn học: MH17.1 Thời gian thực hiện môn học: 30 giờ; (Lý thuyết: 28 giờ; Thực hành, thảo luận, bài tập: 0 giờ; Kiểm tra: 2 giờ) I. Vị trí, tính chất của môn học: - Vị trí: Môn học Ứng dụng công nghệ 4.0 là môn học tự chọn thuộc nhóm các môn học chuyên ngành Công nghệ thông tin (Ứng dụng phần mềm) - Tính chất: Là môn học giới thiệu các ứng dụng kỹ thuật mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin ngày nay, góp phần nâng cao kiến thức, cập nhật kỹ thuật hiện đại trong quá trình nâng cao chất lượng đào tạo nghề. II. Mục tiêu môn học - Về kiến thức: Người học có được các kiến thức cơ bản về các ứng dụng của công nghệ 4.0 vào các ngành nghề, lĩnh vực trong cuộc sống; kiến thức về một số ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo, thực tế ảo hiện nay. - Về kỹ năng: Sử dụng được ít nhất một ứng dụng phần mềm thực tế ảo hiện nay. - Về năng lực tự chủ và trách nhiệm: Rèn luyện lòng yêu nghề, tư thế tác phong công nghiệp, tính kiên trì, sáng tạo trong công việc. 6
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ 4.0 Mục tiêu bài học 1. Cung cấp cho người học các kiến thức cơ bản về các đặc điểm cơ bản của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 hiện nay. 7
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ 4.0 1.1. Giới thiệu chung về cách mạng công nghệ 4.0 Cách mạng công nghiệp 4.0 (CMCN 4.0), đó là sự kết hợp cao độ giữa hệ thống siêu kết nối vật lý và kỹ thuật số với tâm điểm là internet, vạn vật kết nối (IoT) và trí tuệ nhân tạo. Công nghiệp 4.0 với hệ thống kỹ thuật số hóa, hướng đến giải phóng con người khỏi công việc trí tuệ. Đây được coi là xu hướng phát triển của thế giới làm thay đổi căn bản cách con người sống, làm việc và quan hệ với nhau. Trong đó phải kể đến những yếu tố như: - KẾT NỐI SỐ mọi lúc, mọi nơi: người - người; người - vật; vật - vật (the Internet of Things -IoT) như các biến thể nhỏ có thể gắn vào cơ thể người. - TRÍ TUỆ MÁY: Robot tạo ra Robot, tạo ra lực lượng cạnh tranh - thay thế con người ở mọi cấp độ. - THAY ĐỔI NGUYÊN LÝ SẢN XUẤT: Tự động hóa (robot thay thế con người) và “in” ra sản phẩm. - TỐC ĐỘ cực cao và tiến triển cực nhanh (logic “nhảy vọt” thay logic “tuyến tính”): PHẠM VI tác động bao trùm, toàn diện. Ngày nay, chúng ta không còn xa lạ với những cụm từ: Trí tuệ nhân tạo (AI), thực tế ảo (VR), thực tại ảo (AR), mạng xã hội, điện toán đám mây, di động, phân tích dữ liệu lớn, internet vạn vật. Thành tựu của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 có thể kể đến thông qua các nhóm xu thế công nghệ lớn như: - NHÓM VẬT LÝ: + Xe tự lái (tự hành// ô tô tự lái, máy bay không người lái). + Công nghệ in 3D (chế tạo “cộng” >< chế tạo trừ”). + Robot cao cấp (robot thông minh, có trí tuệ, sự phối hợp giữa người và máy). + Vật liệu mới (vật liệu thông minh, biết tự làm sạch, tự phục hồi, vô định hình). - NHÓM SINH HỌC: + Hoàn thành giải trình bộ gen, kích hoạt hay chỉnh sửa gen. + Sau10 năm sẽ hoàn thành Dự án Hệ gen người, cho phép giải mã một gen trong vài giờ với chi phí dưới 1.000 USD, thử nghiệm cách thức mà các biến dị gen gây ra các bệnh lý đặc thù. + Sinh học tổng hợp là bước tiếp theo, tạo khả năng tùy biến cơ thể bằng cách sửa lại DNA. - NHÓM KỸ THUẬT SỐ: + Cảm biến và các giải pháp kết nối thế giới thực vào mạng không gian ảo đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. 1.2. Đặc điểm cơ bản 1.2.1. Kết hợp giữa các hệ thống ảo và thực thể Cuộc cách mạng công nghệ đang diễn ra, còn được nhiều chuyên gia gọi là “Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư” (xem hình bên dưới), đã bắt đầu từ những 8
năm 2000, đặc trưng bởi sự hợp nhất, không có ranh giới giữa các lĩnh vực công nghệ, vật lý, kỹ thuật số và sinh học. Đây là xu hướng kết hợp giữa các hệ thống ảo và thực thể, vạn vật kết nối Internet (IoT) và các hệ thống kết nối Internet (IoS). Cuộc cách mạng công nghệ lần thứ tư này đang làm thay đổi cách thức sản xuất, chế tạo. Trong các “nhà máy thông minh”, các máy móc được kết nối Internet và liên kết với nhau qua một hệ thống có thể tự hình dung toàn bộ quy trình sản xuất rồi đưa ra quyết định sẽ thay thế dần các dây chuyền sản xuất trước đây. Nhờ khả năng kết nối của hàng tỷ người trên trên thế giới thông qua các thiết bị di động và khả năng tiếp cận được với cơ sở dữ liệu lớn, những tính năng xử lý thông tin sẽ được nhân lên bởi những đột phá công nghệ trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, công nghệ người máy, Internet kết nối vạn vật, xe tự lái, công nghệ in 3 chiều, công nghệ nano, công nghệ sinh học, khoa học vật liệu, lưu trữ năng lượng và tính toán lượng tử. 1.2.2. Qui mô và tốc độ phát triển Tốc độ phát triển của những đột phá trong cách mạng công nghiệp lần thứ tư này là chưa có tiền lệ trong lịch sử nhân loại. Nếu như các cuộc cách mạng công nghiệp trước đây diễn ra với tốc độ theo cấp số cộng (hay tuyến tính) thì tốc độ phát triển của cách mạng công nghiệp lần thứ tư này là theo cấp số nhân. Thời gian từ khi các ý tưởng về công nghệ và đổi mới sáng tạo được phôi thai, hiện thực hóa các ý tưởng đó trong các phòng thí nghiệm vàthương mại hóa ở qui mô lớn các sản phẩm và qui trình mới được tạo ra trên phạm vi toàn cầu được rút ngắn đáng kể.Những đột phá công nghệ diễn ra trong nhiều lĩnh vực như kể trên với tốc độ rất nhanh và tương tác thúc đẩy nhauđang tạo ra một thế giới được số hóa, tự động hóa và ngày càng trở nên hiệu quả và thông minh hơn. 1.2.3. Tác động mạnh mẽ và toàn diện đến thế giới đương đại Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư có những tác động to lớn về kinh tế, xã hội và môi trường ở tất cả các cấp - toàn cầu, khu vực và trong từng quốc gia. Các tác 9
động này mang tính rất tích cực trong dài hạn, song cũng tạo ra nhiều thách thức điều chỉnh trong ngắn đến trung hạn. Về mặt kinh tế, cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư có tác động đến tiêu dùng, sản xuất và giá cả. Từ góc độ tiêu dùng và giá cả, mọi người dân đều được hưởng lợi nhờ tiếp cận được với nhiều sản phẩm và dịch vụ mới có chất lượng với chi phí thấp hơn. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư cũng tác động tích cực đến lạm phát toàn cầu. Nhờ những đột phá về công nghệ trong các lĩnh vực năng lượng (cả sản xuất cũng như sử dụng), vật liệu, Internet vạn vật, người máy, ứng dụng công nghệ in 3D (hay còn được gọi là công nghệ chế tạo đắp dần, có ưu việt là giúp tiết kiệm nguyên vật liệu và chi phí lưu kho hơn nhiều so với công nghệ chế tạo cắt gọt truyền thống v.v… đã giúp giảm mạnh áp lực chi phí đẩy đến lạm phát toàn cầu nhờ chuyển đổi sang một thế giới hiệu quả, thông minh và sử dụng nguồn lực tiết kiệm hơn. Từ góc độ sản xuất, trong dài hạn, cuộc cách mạng công nghiệp lần này sẽ tác động hết sức tích cực. Kinh tế thế giới đang bước vào giai đoạn tăng trưởng chủ yếu dựa vào động lực không có trần giới hạn là công nghệ và đổi mới sáng tạo, thay cho tăng trưởng chủ yếu dựa vào các yếu tố đầu vào luôn có trần giới hạn. Tuy nhiên cuộc cách mạng công nghệ này đang tạo ra những thách thức liên quan đến những chi phí điều chỉnh trong ngắn đến trung hạn do tác động không đồng đều đến các ngành khác nhau: có những ngành sẽ tăng trưởng mạnh mẽ và có những ngành sẽ phải thu hẹp đáng kể. Trong từng ngành, kể cả các ngành tăng trưởng, tác động cũng có sự khác biệt giữa các doanh nghiệp, với sự xuất hiện và tăng trưởng nhanh của nhiều doanh nghiệp tạo ra những công nghệ mới và sự thu hẹp, kể cả đào thải của các doanh nghiệp lạc nhịp về công nghệ. Chính vì vậy mà Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang vẽ lại bản đồ kinh tế trên thế giới, với sự suy giảm quyền lực của các quốc gia dựa chủ yếu vào khai thác tài nguyên và sự gia tăng sức mạnh của các quốc gia dựa chủ yếu vào công nghệ và đổi mới sáng tạo: - Nhiều quốc gia phát triển song chủ yếu dựa vào tài nguyên như Úc, Canada, Na Uy v.v… đang phải trải qua một quá trình tái cơ cấu nền kinh tế nhiều thách thức. A rập Xê út gần đây đã chính thức tuyên bố về kế hoạch tái cơ cấu nền kinh tế và chuyển đổi mô hình tăng trưởng để giảm mạnh sự phụ thuộc vào dầu mỏ. Trừ Ấn Độ, các nước còn lại trong nhóm BRICS đang gặp nhiều thách thức do có nền kinh tế dựa nhiều vào tài nguyên khoáng sản. - Nước Mỹ - đầu tàu thế giới về công nghệ và dẫn dắt cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang khôi phục vị thế hàng đầu của mình trên bản đồ kinh tế thế giới.Các nước Đông Bắc Á (Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan) cũng tham gia mạnh mẽ vào quá trình này, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghiệp chế tạo. Trung Quốc cũng là nước có thể sẽ được hưởng lợi nhiều do sau nhiều năm xây dựng và củng cố khả năng áp dụng và hấp thụ công nghệ thông qua tăng trưởng xuất khẩu (kể cả bắt chước và 10
sao chép) đã bắt đầu bước vào giai đoạn tạo ra công nghệ với sự xuất hiện mạnh mẽ của một số tập đoàn phát triển công nghệ hàng đầu thế giới. Điều này giúp Trung Quốc giảm nhẹ được tác động của quá trình điều chỉnh đang diễn ra sau giai đoạn tăng trưởng nóng của thập niên trước. - Tại châu Âu, một số nước như Đức, Na Uy có thể tham gia và tận dụng được nhiều cơ hội từ cuộc cách mạng công nghiệp mới. Tuy nhiên, nhiều nền kinh tế châu Âu khác tỏ ra hụt hơi trong cuộc đua này cho dù có hệ thống nguồn nhân lực tốt, được lý giải một phần là do tinh thần và môi trường khởi nghiệp để thúc đẩy phát triển công nghệ mới không bằng so với Mỹ và các nước Đông Bắc Á. Bản đồ sức mạnh của các doanh nghiệp cũng đang được vẽ lại: các tập đoàn lớn vang bóng một thời và thống lĩnh thị trường trong một giai đoạn dài đang bị các doanh nghiệp trẻ khởi nghiệp trong giai đoạn gần đây trong lĩnh vực công nghệ vượt mặt.Một số ví dụ điển hình là: (i) Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, các công ty như Google, Facebook v.v… đang tăng trưởng nhanh, trong khi các công ty tiếng tăm khác như IBM, Microsoft, Cisco, Intel, hay một loạt các tập đoàn điện tử lớn của Nhật Bản đang phải trải qua một quá trình tái cơ cấu đầy khó khăn. Sự sụp đổ của các “ông lớn” như Nokia, hay trước đó là Kodak cho thấy nguy cơ “sai một ly đi một dặm” mà các công ty phải đối mặt trong cuộc cạnh tranh đã khốc liệt lại càng khốc liệt hơn trong thời đại của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra với tốc độ của “lũ quét”. (ii) Trong lĩnh vực chế tạo, các công ty ô tô truyền thống đang chịu sức ép cạnh tranh quyết liệt từ các công ty mới nổi lên nhờ cách tiếp cận mới như Tesla đang đẩy mạnh sản xuất ô tô điện và tự lái, cũng như Google và Uber. (iii) Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, quá trình tái cơ cấu đang diễn ra trên diện rộng ảnh hưởng đến việc làm của hàng triệu nhân viên trong 10 năm tới do ứng dụng ngân hàng trực tuyến di động, và sự cạnh tranh quyết liệt từ các doanh nghiệp khởi nghiệp từ Silicon Valley cung cấp các dịch vụ tài chính rẻ hơn nhiều cho khách hàng nhờ ứng dụng điện toán đám mây. Ngành bảo hiểm cũng đang chịu sức ép tái cơ cấu dưới tác động của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, và tương lai sụt giảm nhu cầu bảo hiểm xe cộ khi xe tự lái trở nên phổ biến trên thị trường. (iv) Cuộc cạnh tranh toàn cầu lại càng thêm khốc liệt với sự nhập cuộc của nhiều công ty đa quốc gia siêu nhỏ, đang trở thành một xu hướng rõ nét nhờ hạ tầng thông tin Internet cho hiện thực và thương mại hóa một ý tưởng mới trên toàn cầu một cách nhanh chóng do chi phí giao dịch giảm mạnh, giúp giảm đáng kể chi phí và qui mô nhập cuộc. Tác động đến môi trường là tích cực trong ngắn hạn và hết sức tích cực trong trung và dài hạn nhờ các công nghệ tiết kiệm năng lượng, nguyên vật liệu và thân thiện với môi trường. Các công nghệ giám sát môi trường cũng đang phát triển nhanh, đồng thời còn được hỗ trợ bởi Internet kết nối vạn vật, giúp thu thập và xử lý thông tin liên tục 24/7 theo thời gian thực, ví dụ thông qua các phương tiện như máy bay không 11
người lái được kết nối bởi Internet được trang bị các camera và các bộ phận cảm ứng có khả năng thu thập các thông tin số liệu cần thiết cho việc giám sát. Tác động đến xã hội thông qua kênh việc làm trong trung hạn là điều đáng quan ngại nhất hiện nay. Trong những thập niên gần đây, bất bình đẳng về thu nhập đã có xu hướng tăng nhanh, nổi bật là 1% số người giàu nhất nắm tài sản tương đương với 99% số người còn lại. Nhưng cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư lại càng làm khuyếch đại thêm xu hướng này do lợi suất của ý tưởng tăng mạnh: nhờ có ý tưởng liên quan đến công nghệ và đổi mới sáng tạo nên đã xuất hiện nhiều tỷ phú đô la chỉ ở độ tuổi trên 20 dưới 30, điều rất khác biệt so với giai đoạn trước đây. Lợi suất của kỹ năng, đặc biệt là các kỹ năng thúc đẩy hay bổ trợ cho quá trình số hóa, tự động hóa (bằng người máy hay bằng phần mềm - tức là trí tuệ nhân tạo có khả năng tự học) cũng tăng mạnh. Trong khi đó, các kỹ năng truyền thống đã từng có vai trò quan trọng trong giai đoạn trước, song đang bị người máy thay thế nên có lợi suất giảm mạnh. Nhóm lao động chịu tác động mạnh nhất là lao động giản đơn, ít kỹ năng do rất dễ bị thay thế bởi người máy và do vậy có giá đang giảm nhanh. Đây là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng bất bình đẳng trên toàn cầu, làm doãng chênh lệch về thu nhập và tài sản giữa một bên là lao động ít kỹ năng hay có kỹ năng dễ bị người máy thay thế chiếm tuyệt đại bộ phận người lao động, và bên kia là những người có ý tưởng hay kỹ năng bổ trợ cho quá trình tự động hóa và số hóa đang diễn ra với tốc độ nhanh. Như vậy, ở những nước tư bản phát triển nhất đang diễn ra một mâu thuẫn mang tính nền tảng của kinh tế thị trường: dưới tác động của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, cung gia tăng mạnh mẽ trong khi cầu không theo kịp do nhiều người lao động bị thay thế bởi quá trình tự động hóa nên không có thu nhập. Phổ thu nhập ở nhiều nước phát triển mang tính lưỡng cực với sự phân hóa rất rõ nét, tạo nên một khoảng trống lớn ở giữa. Đây cũng là mâu thuẫn đã được Các Mác chỉ ra giữa sự phát triển lực lượng sản xuất ở mức cao và phương thức phân phối của chủ nghĩa tư bản. Điều này dẫn đến việc một số nhà kinh tế nổi tiếng của thế giới như Dani Rodrik kêu gọi chủ nghĩa tư bản phải thực hiện thay đổi căn bản lần thứ hai, với việc đưa vào mô hình “Nhà nước sáng tạo”, sau lần thay đổi thứ nhất với sự ra đời của Nhà nước phúc lợidưới tác động của cuộc đấu tranh của giai cấp công nhân. Một số chuyên gia khác đề nghị người máy thông qua chủ phải đóng thuế thu nhập và đóng bảo hiểm xã hội để dùng tiền đó đào tạo lại và hỗ trợ cho những công nhân bị thay thế. Những ý tưởng về sàn an sinh xã hội - mọi người đề được cấp một khoản tiền nhất định không phụ thuộc vào việc có đi làm hay không, những manh nha của phương thức phân phối cộng sản chủ nghĩa “Làm theo năng lực, hưởng theo nhu cầu” - đang được xem xét ở một số nước tư bản phát triển. Ví dụ, gần đây một số quốc gia như Phần Lan, Hà Lan, Thuỵ Sỹ và gần đây nhất là Canada đã quyết định thử nghiệm việc “cho tiền” người dân hàng tháng bất kể họ có thất nghiệp hay không. 12
Những kế hoạch này có cơ sở hợp lý nếu xét về mức độ phát triển của lực lượng sản xuất hiện nay ở một số nước có trình độ phát triển cao, đồng thời cũng phần nào giúp giải quyết những mâu thuẫn cố hữu của hệ thống phân phối của nền kinh tế thị trường có khả năng phá hủy cân đối cung cầu khi cách mạng công nghệ có khả năng tạo ra nhiều của cải vật chất nhờ tự động hóa thay thế nhiều lao động ít kỹ năng. 13
Hệ thống kiến thức chương 1 1. Yêu cầu về lý thuyết - Kiến thức cơ bản về các đặc điểm cơ bản của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 hiện nay. 2. Yêu cầu về bài tập: 3. Hệ thống các kiến thức đã học: - Tổng quan các đặc điểm cơ bản về cách mạng công nghệ 4.0 4. Các câu hỏi chương 1: Câu hỏi 1: Nêu các đặc điểm cơ bản về cách mạng công nghệ 4.0? Câu hỏi 2: Nêu 1 số đặc trưng của cách mạng công nghệ 4.0? 14
CHƯƠNG 2: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Mục tiêu bài học 1. Cung cấp cho người học các kiến thức cơ bản về các lĩnh vực nghiên cứu và một số ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống ngày nay. 15
CHƯƠNG 2: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 2.1. Giới thiệu trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo (TTNT) là một lĩnh vực nghiên cứu của khoa học máy tính và khoa học tính toán nói chung. Có nhiều quan điểm khác nhau về trí tuệ nhân tạo và do vậy có nhiều định nghĩa khác nhau về lĩnh vực khoa học này. Mục đích của trí tuệ nhân tạo là xây dựng các thực thể thông minh. Tuy nhiên, do rất khó định nghĩa thế nào là thực thể thông minh nên cũng khó thống nhất định nghĩa trí tuệ nhân tạo. Theo một tài liệu được sử dụng rộng rãi trong giảng dạy trí tuệ nhân tạo hiện nay, các định nghĩa có thể nhóm thành bốn nhóm khác nhau, theo đó, trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu việc xây dựng các hệ thống máy tính có đặc điểm sau: 1) Hệ thống hành động như người. 2) Hệ thống có thể suy nghĩ như người 3) Hệ thống có thể suy nghĩ hợp lý 4) Hệ thống hành động hợp lý Trong số các định nghĩa trên, nhóm thứ hai và ba quan tâm tới quá trình suy nghĩ và tư duy, trong khi nhóm thứ nhất và thứ tư quan tâm chủ yếu tới hành vi. Ngoài ra, hai nhóm định nghĩa đầu xác định mức độ thông minh hay mức độ trí tuệ bằng cách so sánh với khả năng suy nghĩ và hành động của con người, trong khi hai nhóm định nghĩa sau dựa trên khái niệm suy nghĩ hợp lý và hành động hợp lý. Trong phần phân tích bên dưới ta sẽ thấy suy nghĩ và hành động hợp lý khác với suy nghĩ và hành động như người thế nào. 2.1.1. Hành động như người Do con người được coi là động vật có trí tuệ, nên một cách rất tự nhiên là lấy con người làm thước đo khi đánh giá mức độ thông minh của máy tính. Theo cách định nghĩa này, trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra các hệ thống có hành vi hay hành động tương tự con người, đặc biệt trong những hoạt động có liên quan tới trí tuệ. Để xác định thế nào là hành động như người, có thể sử dụng phép thử Turing. Phép thử Turing (Turing test): Vào năm 1950, Alan Turing - nhà toán học người Anh có nhiều đóng góp cho khoa học máy tính - đã xây dựng thủ tục cho phép định nghĩa trí tuệ. Thủ tục này sau đó được gọi là phép thử Turing (Turing test), và được thực hiện như sau. Hệ thống được gọi là thông minh, hay có trí tuệ nếu hệ thống có thể hành động tương tự con người trong các công việc đòi hỏi trí tuệ. Trong quá trình thử, một người kiểm tra sẽ đặt các câu hỏi (dưới dạng văn bản) và nhận câu trả lời cũng dưới dạng văn bản từ hệ thống, tương tự khi ta chat hay nhắn tin. Nếu người kiểm tra không phân biệt được câu trả lời là do người thật trả lời hay do máy sinh ra thì hệ thống qua được phép thử và được gọi là có trí tuệ. 16
Cần lưu ý rằng, phép thử Turing nguyên bản không đòi hỏi có sự tiếp xúc vật lý trực tiếp giữa người kiểm tra và hệ thống bị kiểm tra, do việc tạo ra hệ thống người nhân tạo một cách vật lý được coi là không liên quan tới trí tuệ. Để qua được phép thử Turing, hệ thống cần có những khả năng sau: - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: để có thể phân tích, hiểu câu hỏi và tổng hợp câu trả lời trên một ngôn ngữ giao tiếp thông thường như tiếng Việt hay tiếng Anh. - Biểu diễn tri thức: phục vụ việc lưu tri thức và thông tin trong hệ thống. - Suy diễn: sử dụng tri thức để trả lời câu hỏi. - Học máy: để có thể thích nghi với hoàn cảnh và học những mẫu trả lời. Trong lịch sử trí tuệ nhân tạo đã có những hệ thống như ELIZA được xây dựng nhằm mục đích vượt qua phép thử Turing mà không cần đầy đủ tới cả bốn khả năng trên. Mặc dù không nhiều người coi mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là vượt qua phép thử Turing, một số hệ thống đã xây dựng chuyên cho mục đích này. Gần đây nhất, vào tháng 6 năm 2014, một hệ thống chat tự động có tên là Eugene Goostman do một nhóm nghiên cứu người Nga xây dựng đã giành giải nhất trong cuộc thi phép thử Turing. Sau khi thực hiện một đoạn hội thoại dài 5 phút với hệ thống, 33% giám khảo cho rằng đó là người thực. Một số ý kiến cho rằng Eugene Goostman là hệ thống máy tính đầu tiên vượt qua phép thử Turing. 2.1.2. Suy nghĩ như người Theo nhóm định nghĩa này, hành động thông minh chỉ đạt được nếu được dẫn dắt bởi quá trình suy nghĩ tương tự quá trình suy nghĩ của con người. Những nghiên cứu theo hướng này dựa trên việc nghiên cứu quá trình nhận thức và tư duy của con người, từ đây mô hình hóa và tạo ra những hệ thống có mô hình nhận thức, tư duy tương tự. Việc tìm hiểu quá trình nhận thức, tư duy của người có thể thực hiện theo một số phương pháp như: 1) Thực nghiệm về hành vi con người khi suy nghĩ hoặc giải quyết vấn đề; 2) Chụp ảnh sóng não, đo tín hiệu điện từ hoặc các tín hiệu khác của não trong quá trình thực hiện các công việc khác nhau; 3) Sử dụng các phương pháp nơ ron sinh học khác như kích thích não, giải phẫu não v.v. Một hệ thống trí tuệ nhân tạo dạng này là hệ thống GPS, viết tắt của General Problem Solver do Newell và Simon trình diễn năm 1961. GPS là chương trình máy tính cho phép giải quyết các bài toán bằng cách mô phỏng chuỗi suy nghĩ của con người khi giải quyết những bài toán như vậy. Hiện nay, hướng nghiên cứu này được thực hiện trong khuôn khổ khoa học nhận thức (cognitive science). Đây là lính vực khoa học liên ngành, kết hợp các mô hình máy tính với phương pháp thực nghiệm tâm lý. Nhiều kết quả nghiên cứu về nhận thức đã được áp dụng trong các mô hình tính toán. Ví dụ, nhiều nghiên cứu về quá trình tiếp nhận tín hiệu ảnh và nhận dạng đối tượng đã được áp dụng trong lĩnh vực thị 17
giác máy. Hay, gần đây, một số nghiên cứu về việc thiết kế các vi mạch có cấu trúc dựa trên hệ thần kinh của người (neuromorphic chips) đã cho kết quả tốt trong các bài toán học máy hoặc xử lý lượng khối lượng dữ liệu lớn. 2.1.3. Suy nghĩ hợp lý Thực tế cho thấy con người bị chi phối bởi tâm lý, cảm xúc. Do vậy, không phải lúc nào con người cũng suy nghĩ và hành động theo hướng đạt tới kết quả tốt. Từ đây xuất hiện cách tiếp cận theo hướng xây dựng các hệ thống cho phép đạt tới kết quả tốt mà không cần học theo con người. Cách tiếp cận này được gọi là suy nghĩ hợp lý và hành động hợp lý. Trước hết là suy nghĩ hợp lý. Một cách tiếp cận tiêu biểu của suy nghĩ hợp lý là xây dựng những hệ thống có khả năng lập luận dựa trên việc sử dụng các hệ thống hình thức như logic. Tiền thân của cách tiếp cận này có gốc rễ từ triết học Hy lạp do Aristot khởi xướng. Cơ sở chủ yếu là sử dụng logic để biểu diễn bài toán và giải quyết bằng suy diễn logic. Một số hệ thống logic cho phép biểu diễn mọi loại đối tượng và quan hệ giữa các đối tượng đó. Sau khi đã biểu diễn dưới dạng logic, có thể xây dựng chương trình để giải quyết các bài toán về suy diễn và lập luận. Khó khăn chủ yếu của cách tiếp cận này là việc mô tả hay biểu diện bài toán dưới dạng các cấu trúc logic để có thể giải quyết được. Trên thực tế, tri thức và thông tin về bài toán thường có yếu tố không đầy đủ, không chính xác. Ngoài ra, việc suy diễn logic đòi hỏi khối lượng tính toán lớn khi sử dụng trong thực tế và rất khó để triển khai cho các bài toán thực. 2.1.4. Hành động hợp lý Cách tiếp cận này tập trung vào việc xây dựng các tác tử (agent) có khả năng hành động hợp lý, tức là hành động để đem lại kết quả tốt nhất hoặc kết quả kỳ vọng tốt nhất khi có yếu tố không chắc chắn. Cần lưu ý rằng, hành động hợp lý có thể khác với hành động giống con người: con người không phải lúc nào cũng hành động hợp lý do bị chi phối bởi các yếu tố chủ quan. Một đặc điểm quan trọng của hành động hợp lý là hành động kiểu này có thể dựa trên việc suy nghĩ (suy luận) hợp lý hoặc không. Trong một số trường hợp, để quyết định hành động thế nào, cần dựa trên việc suy luận hợp lý. Tuy nhiên, trong nhiều tình huống, việc hành động theo phản xạ, chẳng hạn khi gặp nguy hiểm, không đòi hỏi suy diễn phức tạp, nhưng lại cho kết quả tốt hơn. Các hệ thống hành động hợp lý có thể sử dụng cả hai cách tiếp cận dựa trên suy diễn và dựa trên phản xạ để đạt được kết quả tốt. Hệ thống có khả năng hành động hợp lý có thể bao gồm suy diễn hoặc không, có thể dựa trên cách suy nghĩ giống người hoặc không, có thể bao gồm cả các kỹ thuật dùng để vượt qua phép thử Turing. Do vậy, cách tiếp cận này được coi là tổng quát và bao gồm các cách tiếp cận khác. Hiện có nhiều ý kiến coi hệ thống trí tuệ nhân tạo là các hệ thống dạng này. 18
Các phân tích ở trên cho thấy một số cách tiếp cận chính trong định nghĩa trí tuệ nhân tạo: - Lấy con người làm tiêu chuẩn, nghiên cứu tâm lý và thần kinh học để mô phỏng nhận thức con người, dựa trên đó xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo. - Lấy kết quả làm tiêu chuẩn, không nhất thiết phải xây dựng hệ thống mô phỏng người. - Lấy hành vi và hành động làm mục đích, có thể có quá trình lập luận để hướng dẫn hành động hoặc không. 2.2. Lịch sử hình thành và phát triển Lịch sử hình thành và phát triển trí tuệ nhân tạo có thể chia thành một số giai đoạn sau (các giai đoạn được chia theo mức độ phát triển và có thể giao nhau về thời gian): 2.2.1. Giai đoạn tiền khởi đầu (1943-1955) Mặc dù chưa có khái niệm chính thức về trí tuệ nhân tạo, giai đoạn này ghi nhận một số kết quả có liên quan trực tiếp tới nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo sau này: - Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts mô tả mô hình mạng nơ ron nhân tạo đầu tiên, và cho thấy mạng nơ ron nhân tạo có khả năng biểu diễn nhiều hàm số toán học. - Năm 1950, Alan Turing công bố bài báo nhắc tới trí tuệ máy, trong đó lần đầu tiên mô tả khái niệm phép thử Turing, học máy, thuật toán di truyền và học tăng cường. - Năm 1956 được coi là năm chính thức ra đời của khái niệm trí tuệ nhân tạo. Mười nhà nghiên cứu trẻ đã tổ chức một cuộc hội thảo kéo dài hai tháng tại trường đạt học Dartmouth với mục đích đặt nền móng đầu tiên cùng với tên gọi chính thức của trí tuệ nhân tạo: “artificial intelligence”. Đa số những người tham gia hội thảo này, bao gồm John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, và Herbert Simon, sau đó đã trở thành những chuyên gia tiên phong trong các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. Điểm quan trọng nhất của hội thảo này là đưa ra một số đề xuất và hình dung về trí tuệ nhân tạo. Các đề xuất này vượt ra ngoài khuôn khổ các lĩnh vực nghiên cứu đã hình thành trước đó như lý thuyết điều khiển, vận trù học, lý thuyết ra quyết định. Chính các đề xuất mới này đã đưa trí tuệ nhân tạo thành một lĩnh vực khoa học mới với đối tượng và phương pháp nghiên cứu riêng của mình. 2.2.2. Giai đoạn khởi đầu (1952-1969) Đây là giai đoạn với nhiều thành tích nhất định của các nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, được thể hiện qua một số ví dụ sau: - Các chương trình Logic Theorist và sau đó là General Problem Solver (GPS) của Newell và Simon, có khả năng chứng minh định lý toán học theo cách tương tự tư duy của con người. Chẳng hạn, trong lớp bài toán mà GPS có thể giải quyết, việc chia bài toán thành các bài toán con và thứ tự các bước giải được tiến hành tương tự với 19
con người khi giải quyết cùng bài toán. Chương trình Logic Theorist đã chứng minh được 38 trong số 52 định lý từ một sách giáo khoa toán, trong đó có định lý về tam giác cân được chứng minh theo cách ngắn hơn cách truyền thống. - Năm 1952, Arthur Samuel xây dựng một số chương trình chơi cờ đam (checkers). Chương trình có khả năng học và đánh thắng các đối thủ là người chơi cờ đam nghiệp dư. Điểm đặc biệt của chương trình này là khả năng tự học từ kinh nghiệm. Nhờ khả năng học, chương trình có thể thắng cả người đã tạo ra nó. - Năm 1958, John McCarthy đề xuất ngôn ngữ Lisp, sau này trở thành một trong hai ngôn ngữ thông dụng nhất của trí tuệ nhân tạo. - Cũng trong những năm này, Minsky khởi xướng việc giải quyết những vấn đề có miền giới hạn hẹp và cần tới tri thức khi giải quyết. Các bài toán có miền hẹp như vậy được gọi là thế giới nhỏ (microworld). Chẳng hạn, trong lĩnh vực hẹp về giải tích, chương trình SAINT do James Slagle viết năm 1963 có thể giải các bài toán tích phân ở mức độ sinh viên năm thứ nhất đại học. - Mạng nơ ron nhân tạo tiếp tục tiếp tục được phát triển với một số phát minh mới như mạng adalines của Bernie Widrow (1962), Perceptron của Rosenblatt (1962), cho phép giải quyết nhiểu bài toán học máy. Trong năm 1962, các nghiên cứu đã chứng minh khả năng học của mạng nơ ron, theo đó có thể thay đổi trọng số kết nối của các nơ ron để phù hợp với bất cứ thông tin đầu vào nào. - Năm 1965, John Alan Robinson phát minh ra cách chứng minh và suy diễn bằng cách sử dụng phép giải cho logic vị từ. Đây là phương pháp quan trọng, cho phép chương trình máy tính thực hiện lập luận và suy diễn tự động một cách hiệu quả trong trường hợp tri thức được biểu diễn bằng logic. 2.2.3. Một số khó khăn và giai đoạn trầm lắng Sau một số thành công ban đầu, đã có những dự báo lạc quan về khả năng xây dựng các hệ thống thông minh trong tương lai gần. Một số nhà khoa học dự báo về khả năng tạo ra các hệ thống thông minh trong vòng 10 tới vài chục năm. Tuy nhiên, sau giai đoạn phát triển mạnh lúc đầu, vào đầu những năm bẩy mươi, các nhà khoa học bắt đầu nhận ra một số khó khăn, đòi hỏi cách tiếp cận thực tế hơn khi nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Thứ nhất, cách tiếp cận thời kỳ đầu thường sử dụng các biến đổi cú pháp đơn giản và không quan tâm tới tri thức về bài toán cần giải quyết. Ví dụ, khi xây dựng các hệ thống dịch máy, nhiều người kỳ vọng có nếu có từ điển và biết cách lắp ghép các từ để tạo thành câu là có thể dịch tự động. Trong khi đó trên thực tế, để dịch được, người dịch cần có hiểu biết nhất định về lĩnh vực được đề cập đến để thể hiện lại nội dung cần dịch trên ngôn ngữ đích. Các dự án dịch tự động từ tiếng Nga sang tiếng Anh do Bộ quốc phòng Mỹ tài trợ đã thất bại do cách tiếp cận đơn giản lúc đầu. Thứ hai, nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo thời kỳ đầu sử dụng việc tìm kiếm các hành động dẫn tới lời giải. Với bài toán kích thước nhỏ, các kỹ thuật tìm kiếm đơn giản cho kết quả tốt. Tuy nhiên, khi kích thước bài toán tăng lên, số tổ hợp cần xem 20