Trí tuệ Nhân tạo so với Lập trình Thuật toán Cổ điển

Tiến tới Trí tuệ Nhân tạo từ Lập trình Thuật toán Cổ điển

Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đã cho phép giải quyết hiệu quả các vấn đề tính toán phức tạp vốn trước đây khó khăn, khó xử lý hoặc có tính tổ hợp cao. Các vấn đề này bao gồm nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng, lập kế hoạch tuyến đường và các hệ thống giới thiệu trực tuyến được cá nhân hóa cao.

Thách thức đối với các tổ chức tiến lên tương lai là những người ra quyết định chiến lược phải lựa chọn giữa các phương pháp tiếp cận cổ điển truyền thống và phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để giải quyết các bài toán tính toán phức tạp. Mỗi phương pháp đều có những thách thức riêng trong việc cung cấp một hệ thống mạnh mẽ trên các phương diện về độ chính xác, chi phí, độ khó triển khai và khả năng bảo trì.

Phương pháp Tiếp cận Lập trình Thuật toán Cổ điển để Giải quyết Vấn đề

Mô hình lập trình cổ điển bao gồm việc giải quyết vấn đề thông qua các thuật toán mang tính chỉ định và sử dụng một chuỗi các hướng dẫn được xác định rõ. Các đầu vào được xác định và giới hạn, phát triển các thuật toán để xử lý các đầu vào thông qua các mô hình lập trình được xác định (Thủ tục, Hướng đối tượng, Hàm và Logic) để tạo ra các đầu ra.

Việc khám phá các thuật toán để giải quyết các bài toán hiệu quả về thời gian và không gian được biết đến là đầy thách thức. Trong lý thuyết độ phức tạp tính toán, các bài toán thuộc một trong các loại P (Đa thức), NP (Đa thức không tất định), NP-Complete hoặc NP-Hard. Các bài toán đa thức có thể được giải và xác minh nhanh chóng, trong khi các bài toán không đa thức thì không. Các bài toán NP rất khó giải thông qua các phương pháp thuật toán cổ điển.

Một ví dụ về bài toán P là tìm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm, trong khi một ví dụ về bài toán NP là bài toán người bán hàng du lịch, trong đó khi được cho một loạt các địa điểm, đâu là con đường tối ưu để thăm tất cả các địa điểm với khoảng cách di chuyển ngắn nhất có thể. Trùng hợp là nhiều vấn đề hiện nay cần được giải quyết bằng tính toán lại rơi vào danh mục NP. Trong hầu hết các trường hợp, cho các mục đích thực tế, một giải pháp xấp xỉ thường là đủ. Khi tiếp cận cuộc sống hàng ngày, con người luôn đưa ra các giải pháp xấp xỉ, tức là điều hướng.

Có những thách thức trong việc triển khai khi giải quyết các vấn đề theo mô hình thuật toán cổ điển một cách hiệu quả. Độ phức tạp của thuật toán là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến việc các thuật toán chạy hiệu quả như thế nào trong miền thời gian (độ phức tạp thời gian) và miền không gian (độ phức tạp không gian).

Mặc dù có nhiều cách khác nhau để triển khai thuật toán, một cách rõ ràng nhưng có thể không hiệu quả để triển khai thuật toán thường được gọi là thuật toán “ngây thơ”. Hầu hết các thuật toán hiệu quả không dễ dàng được phát hiện, và các Nhà khoa học Máy tính đã làm việc trong nhiều năm để tìm ra các thuật toán tốt nhất để giải quyết các lớp vấn đề. Các thuật toán trong hệ thống sản xuất được triển khai theo những cách hiệu quả về thời gian và không gian. Các công ty phần mềm lớn nhất đảm bảo các tiêu chuẩn thuật toán cao nhất thông qua lập trình đồng đẳng, tương tự như đánh giá đồng đẳng. Phải mất nhiều năm đào tạo và một mức độ kỹ năng cao để triển khai các thuật toán một cách hiệu quả.

Về mặt thực tế, mặc dù các kỹ thuật lập trình đã phát triển và các ngôn ngữ lập trình (tức là C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) có mức độ phổ biến khác nhau, những nguyên tắc cơ bản vẫn giữ nguyên kể từ khi Bell Labs, vào những năm 1970, viết các mô-đun C đầu tiên. Có một số cách thực tế để làm cho các vấn đề đầy thử thách về mặt lý thuyết hoạt động trong môi trường production, chẳng hạn như sử dụng các hệ thống phân tán. Các phương pháp tiếp cận tiên tiến đi kèm với chi phí cao hơn và nằm ngoài khả năng của tất cả trừ những tổ chức tiên tiến nhất về công nghệ.

Given the complexity of classical algorithmic programming approaches, organisations have long since found it difficult to build effective teams to produce such systems internally. Further, many have also struggled to find external providers to solve niche challenges that are theoretically possible to implement. Designing a specific algorithm becomes significantly more complex as the problem complexity increases. It is especially true for multivariate problems. It is best to use classical algorithm approaches for situations where an algorithm can quickly solve a problem and works for most cases.

Phương pháp Tiếp cận của AI để Giải quyết Vấn đề

Mô hình Trí tuệ Nhân tạo cố gắng giải quyết các vấn đề một cách tổng quát bằng cách đưa các đầu vào và đầu ra mong muốn vào một hệ thống và để hệ thống học cách giải quyết vấn đề. Các phương pháp tiếp cận AI hiện tại chạy trên máy tính cổ điển thông qua các kỹ thuật lập trình cổ điển. Các phương pháp AI thú vị nhất là mạng nơ-ron và học tăng cường.

Mạng nơ-ron nhân tạo tận dụng sự hiểu biết của con người về cách tâm trí con người học và tổng quát hóa các vấn đề. Học tăng cường sử dụng các tác nhân đưa vào một trạng thái mục tiêu và một loạt các kịch bản. Thuật toán học giữ lại các kết quả ưu tiên và loại bỏ các kết quả bất lợi qua nhiều lần lặp. Học tăng cường tương tự như điều kiện hóa thao tác. Tác nhân học cách đạt được mục tiêu qua nhiều lần lặp huấn luyện.

Một yêu cầu để huấn luyện các giải pháp trí tuệ nhân tạo là hoặc là một tập dữ liệu khổng lồ được xác định rõ, thường được biên soạn bằng cách sử dụng kết hợp các kho dữ liệu khác nhau hoặc crowdsourcing, hoặc một hệ thống có thể học để đạt được trạng thái mục tiêu bằng cách chạy qua một loạt các lần lặp. Một ví dụ về điều này là một hệ thống chơi trò chơi chống lại chính nó, chẳng hạn như Cờ vua hoặc Cờ vây, để tiếp tục học cách phát triển các chiến lược nhằm cải thiện kết quả. Mạng nơ-ron nhân tạo và học tăng cường đều được chạy trên các kịch bản mà nó không được huấn luyện và được đánh giá tương tự như các cách tiếp cận học máy khác. Các cách tiếp cận này khái quát hóa tốt và cung cấp các giải pháp hiệu quả cho một lớp vấn đề. Các giải pháp dựa trên Trí tuệ nhân tạo phù hợp với các vấn đề không thể dễ dàng xác định bằng một chuỗi các hướng dẫn; thay vào đó đòi hỏi nhiều 'trực giác' và đánh giá giá trị hơn.

Thông thường, các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo được huấn luyện bằng các tập dữ liệu và sau đó được đánh giá trên một tập đánh giá. Càng có nhiều dữ liệu huấn luyện chất lượng cao được đưa vào một hệ thống AI, xác suất hệ thống hoạt động ở tiêu chuẩn cao càng lớn. Lợi ích của các phương pháp tiếp cận AI là chúng có thể tiếp tục cải thiện theo thời gian khi hệ thống học hỏi thêm. Do đó, các vấn đề phức tạp có thể được tổng quát hóa và giải quyết bằng các hệ thống máy tính. Chúng bao gồm các vấn đề thường được giải quyết theo truyền thống bằng đầu vào của con người, mặc dù AI hẹp có thể được xem như một sự bổ sung cho đầu vào của con người hiện có để đảm bảo kết quả tốt hơn.

Trí tuệ Nhân tạo và Học máy từ lâu đã được các tổ chức nhìn nhận một cách thận trọng do các hệ thống như vậy thiếu tính khả truy và tính khả định về cách chúng sẽ phản hồi với các trường hợp sử dụng. Do đó, AI có thể hoạt động trong các tình huống hiếm hoi và phản hồi một cách không thể đoán trước khi ít ngờ tới nhất. Đó là lý do tại sao điều này quan trọng để có các trường hợp sử dụng được xác định rõ ràng về thời điểm sử dụng AI, mức độ lỗi nào được chấp nhận và cách các kết quả đầu ra được tạo ra từ các hệ thống AI sẽ được các chuyên gia con người đánh giá để đảm bảo độ chính xác.

Nhìn chung, chúng tôi dự đoán rằng độ chính xác được cải thiện mà các hệ thống AI sẽ mang lại, kết hợp với những hiệu quả đạt được thông qua việc bổ sung đầu vào của con người, sẽ tạo ra động lực tài chính quá lớn khiến nhiều tổ chức không thể bỏ qua trong những năm tới, các hệ thống AI sẽ trở nên phổ biến.

Khi nào nên Chọn Trí tuệ Nhân tạo và Khi nào nên Chọn Phương pháp Lập trình Thuật toán Cổ điển để Giải quyết Vấn đề

Mặc dù không có quy tắc cứng và nhanh nào về thời điểm sử dụng từng cách tiếp cận, nhưng theo một quy tắc chung, các vấn đề yêu cầu giải pháp xấp xỉ và liên quan đến lập kế hoạch dài hạn hướng tới mục tiêu, nhận dạng mẫu phức tạp và xử lý vô số biến số thì phù hợp với AI hơn. Các cách tiếp cận thuật toán cổ điển phù hợp hơn với các giải pháp chính xác hoặc gần tối ưu liên quan đến logic và tính toán nặng.

Việc lựa chọn phương pháp tiếp cận chính xác có thể mang lại những lợi ích đáng kể cho tổ chức của bạn, trong khi việc chọn một phương pháp ít tối ưu hơn có thể dẫn đến những tổn thất vốn lớn vì các dự án công nghệ rất tốn kém. Việc sử dụng các hệ thống đã được chứng minh và có thể minh chứng như Telemus AI™ thường có thể giúp các tổ chức đảm bảo thành công trong chuyển đổi số Trí tuệ Nhân tạo của họ.

Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.