Page 73 - BC_Vietnam_CEO_2018_Vietnam_Report

BÁO CÁO VIETNAM CEO INSIGHT 2018 KỈ NGUYÊN KINH TẾ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

chúng ta lại thấy chủ đề "Sáng chế mới" hoặc "Hợp tác we see "New Invention" or "New Collaboration" in the
mới" trên báo chí. Trong số các tiêu đề bài báo, có newspapers. Among these headlines are many fantas-
nhiều câu chuyện kì diệu nhưng cũng còn những tic or scary stories about people's jobs being taken
chuyện đáng lo ngại về việc máy móc sẽ thay thế vị trí over by machinery, or the Singularity (2) allowing
của con người, hay Singularity (2) cho phép máy móc machines to create other machines, and putting
tạo ra các máy khác, và đặt con người dưới sự kiểm human beings under their control. I think these "fan-
soát của chúng. Tuy nhiên, những "tưởng tượng" này tasies" are quite unhealthy.
tương đối không lành mạnh.
What AI can do and what AI can't do, are clearly
Ai có thể làm gì và AI không thể làm gì, đều đã được defined. The word "AI" has taken on a very broad
xác định rõ ràng. Bản thân "AI" đã mang một ý nghĩa rất meaning. When word processors first came out, their
rộng. Khi bộ xử lý văn bản đầu tiên xuất hiện, khả năng ability to convert one Japanese writing system to the
chuyển đổi một hệ thống chữ viết tiếng Nhật sang hệ other was referred to as "AI conversion." When
thống chữ viết khác được gọi là "chuyển đổi AI". Khi điều remote controls for TVs became "intelligent" enough
khiển từ xa cho TV trở nên "thông minh" đủ để họ có that they could change the channel with just the press
thể thay đổi kênh chỉ bằng cách nhấn nút, nó được gọi of a button, this was known as "AI television." When
là "truyền hình AI". Khi máy tính có nhiều chức năng calculators got more advanced functions, they were
nâng cao hơn, chúng được gọi là "máy tính AI". Từ "AI" called "AI calculators." The word "AI" has been applied
đã được áp dụng khá là bừa bãi trong một thời gian. haphazardly for quite some time.

Trong thực tế, chỉ có một điều quan trọng. Đó là In reality, there is only one thing that is important.
chức năng được gọi là "Supervised learning" (Học có That is the function known as "supervised learning" (3) .
giám sát) .
(3)
There's data at the entrance, and here (in the cen-
Có dữ liệu ở lối vào, và ở đây (phần trung tâm), có tral part), there's some kind of process. This might be
một loại quá trình. Điều này có thể dùng cho kinh for business, or it might be a social phenomenon. One
doanh, hoặc nó có thể là một hiện tượng xã hội. Lấy concrete example would be the daily activities of a
ví dụ cụ thể về hoạt động hàng ngày của một cửa store. Then, you get an output. There's quite a lot of
hàng, bạn sẽ nhận được kết quả đầu ra. Có khá nhiều this "input" data, right? (If we calculate that,) we'll get
dữ liệu "đầu vào" và chúng ta sẽ nhận được kết quả, a result, like "this is how much we sold over the course
như "số tiền cửa hàng đã bán trong một ngày". of a day."

Nếu chúng ta ghép nối dữ liệu cho thấy nhiều hiện If we pair up the data showing various phenome-
tượng hoặc điều kiện khác nhau với các con số là kết na or conditions with the numbers that are their
quả của chúng, chúng ta sẽ có một mô hình đơn giản: results, we get a simple , y=f(x) - style model, which
y=f(x); có thể cho chúng ta cảm giác mơ hồ về quy can give us a vague sense of the intermediary process.
trình trung gian. Đơn giản nhất, điều này có thể bắt Most simply, this could be derived from something like

(2) Singularity là một giả thuyết về thời điểm trí tuệ nhân tạo cùng các (2) The Singularity is the hypothesis that the invention of artificial
công nghệ khác đã phát triển tới mức con người phải trải qua một sự superintelligence (ASI) will abruptly trigger runaway technological
thay đổi rất lớn và không thể đảo ngược. growth, resulting in unfathomable changes to human civilization.
(3) Supervised learning là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của một (3) Supervised learning is an algorithm that predicts the outcome of a
dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ new input based on known input, outcome. This data pair is also called
trước. Cặp dữ liệu này còn được gọi là (data, label), tức (dữ liệu, (data, label). Supervised learning is the most common group in the
nhãn). Supervised learning là nhóm phổ biến nhất trong các thuật toán Machine Learning algorithms
Machine Learning.
92