AI hiện thân thường kết hợp cảm biến với máy học để phản hồi lại dữ liệu thu thập trực tiếp ở thế giới thực. Ví dụ của loại AI này là máy bay không người lái tự hành, ô tô tự hành và các tổ hợp tự động hóa trong nhà máy. Robot hút bụi và máy cắt cỏ tự động cũng sử dụng AI hiện thân ở mức độ đơn giản.

Các hệ thống tự hành này sử dụng AI để học cách vượt qua chướng ngại vật trong thế giới thực. Hầu hết AI hiện thân đều sử dụng bản đồ được mã hóa theo thuật toán, tương tự như bản đồ về mạng lưới đường sá và địa danh phức tạp của London, Anh, mà người lái xe taxi ở thành phố này sử dụng.

Vậy chính xác thì công nghệ này là gì và nó hoạt động như thế nào?

Trên thực tế, các hệ thống AI hiện thân này được phát triển dựa trên nghiên cứu về cách người lái xe taxi ở London xác định tuyến đường.

Một số hệ thống AI hiện thân còn kết hợp loại trí thông minh nhóm giống như ở các đàn côn trùng, đàn chim hay các bầy động vật khác. Những nhóm động vật này đồng bộ hóa chuyển động của chúng một cách vô thức.

Trí tuệ nhân tạo hiện thân là gì và nó hoạt động như thế nào? (Ảnh minh họa: Getty).

Việc cho AI hiện thân bắt chước hành vi đó là một cách hữu ích để phát triển mạng lưới bay không người lái hoặc các xe chở hàng trong kho.

Lịch sử của AI hiện thân

AI hiện thân bắt đầu được triển khai vào những năm 1950, do nhà nghiên cứu William Grey Walter ở Viện Thần kinh Burden, Anh, khởi xướng. Phải mất hàng thập kỷ để AI hiện thân phát triển hoàn thiện như ngày nay.

Trong khi AI nhận thức và AI tạo sinh học hỏi từ các mô hình ngôn ngữ rộng thì AI hiện thân học hỏi từ những trải nghiệm của nó trong thế giới thực, giống như con người phản ứng với những gì họ nhìn và nghe thấy.

Tuy nhiên, các dữ liệu đầu vào do cảm biến của AI hiện thân khác với giác quan của con người.

AI hiện thân phát hiện tia X, tia cực tím và tia hồng ngoại, từ trường hoặc dữ liệu GPS. Sau đó, các thuật toán thị giác máy tính sử dụng dữ liệu cảm giác này để xác định các đối tượng và phản hồi lại.

Xây dựng một mô hình thế giới

Yếu tố cốt lõi của AI hiện thân là mô hình thế giới được thiết kế riêng cho môi trường hoạt động của nó. Mô hình thế giới này tương tự như hiểu biết của chúng ta về môi trường xung quanh.

Mô hình thế giới của AI hiện thân được hỗ trợ bởi các phương pháp học khác nhau, ví dụ như học củng cố, tức là sử dụng cách tiếp cận dựa vào nguyên tắc để xác định lộ trình, chẳng hạn như nguyên tắc "luôn luôn làm việc X khi gặp tình huống Y".

Một cách học khác của AI hiện thân là suy luận chủ động.

Cách này mô phỏng cách hoạt động của não người. Những mô hình như vậy liên tục lấy dữ liệu từ môi trường và cập nhật mô hình thế giới dựa trên luồng thời gian thực, tương tự như cách chúng ta phản ứng dựa trên những gì mình nghe thấy và nhìn thấy.

Ngược lại, một số mô hình AI khác không phát triển theo thời gian thực.

Suy luận chủ động cũng có nhiều mức độ, từ mức cơ bản đến mức tiên tiến. Do đó, bất kỳ phương tiện tự hành nào dựa vào suy luận chủ động đều cần được đào tạo chuyên sâu để có thể hoạt động một cách an toàn trên đường đi.

AI hiện thân cũng có thể giúp các chatbot cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn nhờ đọc trạng thái cảm xúc của họ và điều chỉnh phản ứng cho phù hợp.

Mặc dù các hệ thống AI hiện thân vẫn trong giai đoạn đầu, nhưng các nghiên cứu đang giúp nó phát triển nhanh chóng. Những cải tiến trong AI tạo sinh sẽ cho thấy sự phát triển trong AI hiện thân.

AI hiện thân cũng sẽ được lợi từ những cải tiến về độ chính xác và phổ biến của các cảm biến mà nó sử dụng để xác định môi trường xung quanh, từ đó xây dựng cách phản ứng chuẩn xác và phù hợp hơn.

Theo dantri.com.vn

https://dantri.com.vn/suc-manh-so/tri-tue-nhan-tao-hien-than-la-gi-20250101223413332.htm