Giấc mơ của Alan Turing 70 năm trước ngày nay đang trở thành sự thật. Ông đã dành rất nhiều thời gian sau Thế chiến thứ hai để nghĩ ra Phép thử Turing. Mặc dù đây là một bài kiểm tra cơ bản, nhưng nó liên quan đến việc đánh giá liệu trí tuệ nhân tạo có khả năng trò chuyện thực tế với một người hay không, từ đó thuyết phục họ rằng họ cũng là con người.
Kể từ Thử nghiệm của Turing, trí tuệ nhân tạo bị hạn chế đối với các mẫu máy tính cơ bản. Năm 1955, một giáo sư tại MIT – John McCarthy đã đưa ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” và ông đã xây dựng một phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo ở đó.
Từ đó, trí tuệ nhân tạo hiện là một phần của các hoạt động hàng ngày khác nhau. Mặc dù quá trình phát triển của nó vẫn đang trong giai đoạn ủ bệnh, nhưng nó đã được coi là một trong những đổi mới đột phá nhất của thế kỷ. Từ những chiếc ô tô tự lái cho đến Robot người máy Sophia, trí tuệ nhân tạo đã gây bão toàn cầu.
Nói một cách đơn giản nhất, trí tuệ nhân tạo (AI) là một hệ thống hoặc máy móc bắt chước trí thông minh của con người trong việc thực hiện các tác vụ và có thể cải tiến dần trên cơ sở thông tin thu thập được. Trí tuệ nhân tạo có các hình thức khác nhau. Mục đích chính của nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo là tái tạo lại nhận thức và phản ứng của mọi người với thực tế và sau đó vượt qua giới hạn của chính họ. Mặc dù trí tuệ nhân tạo được liên kết với các robot hình người có chức năng chinh phục thế giới, nhưng không nhằm mục đích thay thế con người.
1. Trí tuệ nhân tạo có khó học không?
Nếu bạn yêu thích nó, bạn sẽ học được nhưng bạn phải dành đủ thời gian để nắm bắt các khái niệm về trí tuệ nhân tạo. Bạn cần có kỹ năng giải quyết vấn đề xuất sắc, giỏi suy luận, lập kế hoạch, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và kiên trì gỡ rối các vấn đề kỹ thuật và toán học. Bạn cần phải sáng tạo, sâu sắc và được thúc đẩy bởi động lực để phát minh ra thứ gì đó hữu ích cho người khác. Vì vậy, để tóm tắt nó không khó nếu bạn có cách tiếp cận đúng.
2. Khác nhau giữa Trí tuệ nhân tạo và Học máy là gì?
Trí tuệ nhân tạo là khái niệm rộng hơn về máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ theo cách mà chúng ta coi là “thông minh”. Học máy là một ứng dụng hiện tại của Trí tuệ nhân tạo dựa trên ý tưởng rằng chúng ta thực sự chỉ có thể cấp cho máy móc quyền truy cập vào dữ liệu và để chúng tự học.
3. Các kỹ năng cần trong Ngành Trí tuệ nhân tạo
Kỹ năng chuyên môn:
- Hiểu toán học, bao gồm xác suất, thống kê, đại số, giải tích, logic và thuật toán.
- Nên hiểu rõ về xác suất và các mô hình như Naive Bayes, mô hình Hidden Markov và mô hình Hỗn hợp Gaussian.
- Kiến thức về mô hình đồ họa, bao gồm mạng nơ-ron, vectơ, ma trận, phép nhân ma trận và hiểu về tích phân và đạo hàm.
- Có nhiều kiến thức về vật lý, kỹ thuật và robot.
- Hiểu biết về khoa học máy tính, viết mã, các ngôn ngữ lập trình như: R, Python, Java, C ++, LISP và Prolog.
- Kiến thức về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
- Kiến thức về Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Kiến thức về máy học (ML)
- Kiến thức về Deep Learning (DL)
- Kiến thức về học tăng cường (RL)
- Hiểu kiến trúc mạng thần kinh phức tạp và phức tạp
- Hiểu thị giác máy tính, lập trình tự động, các nguyên tắc của Lập trình chức năng, v.v.
- Có kiến thức tốt về Data Science Essentials
- Kỹ năng thiết kế, bảo trì và sửa chữa các chương trình công nghệ, phần mềm.
Kỹ năng khác:
- Kiến thức ngành
- Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói
- Tư duy phản biện
- Sáng tạo
- Giải quyết vấn đề
- Óc phân tích
- Tầm nhìn xa về đổi mới công nghệ-
- Kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ
- Kỹ năng suy luận logic
- Kiên trì
- Lập kế hoạch
4. Bắt đầu sự nghiệp về Trí tuệ nhân tạo
- Bắt đầu bằng cách tập trung vào việc xây dựng các mô hình của riêng bạn. Bắt đầu nhỏ và sau đó nhắm mục tiêu lớn hơn. Tốt hơn là hoàn thành 3 dự án đơn giản hơn là từ bỏ 1 dự án lớn. Sau đó, hãy tìm kiếm những công việc thực sự trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đó và lưu ý những kỹ năng và bằng cấp nào được chỉ định trong quảng cáo việc làm.
- Nhận bằng cử nhân và Thạc sĩ về robot, tầm nhìn, máy học, lập kế hoạch, ngôn ngữ tự nhiên, trí tuệ nhân tạo, Khoa học hoặc các lĩnh vực liên quan.
- Tìm hiểu càng nhiều càng tốt về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu
- Theo dõi các khóa học trực tuyến (khóa học của Berkeley trên EdX, khóa học của Andrew Ng trên Coursera, khóa học của Google về Udacity, v.v.) và thực hiện các bài tập.
- Viết về các dự án của bạn, cách bạn thực hiện chúng, cách bạn giải quyết các vấn đề bạn gặp phải, chia sẻ mã của bạn.
- Xây dựng một danh mục các dự án và nghiên cứu điển hình, các công ty có thể xem xét đơn đăng ký của bạn và thấy rằng bạn đã hoàn thành những gì họ muốn bạn làm nếu họ thuê bạn. Ngoài ra, mã của bạn có thể truy cập được để họ đánh giá khả năng của bạn.
- Bắt đầu làm việc với các dự án một cách độc lập, hoặc đi thực tập ở đâu đó hoặc làm việc theo nhóm.
5. Cơ hội nghề nghiệp Ngành Trí tuệ nhân tạo
Một lượng tiền và tài nguyên khổng lồ đang được đổ vào trí tuệ nhân tạo trên khắp thế giới. Một báo cáo năm 2019 từ Gartner chỉ ra rằng các ứng dụng doanh nghiệp cho trí tuệ nhân tạo đã tăng 270% trong 4 năm, nâng cao mức nhu cầu vượt xa nguồn cung ứng viên đủ điều kiện hiện tại. Đây là một tin tuyệt vời cho các chuyên gia đang tìm kiếm công việc liên quan đến trí tuệ nhân tạo.
Nghiên cứu của Accenture cho thấy tác động của công nghệ trí tuệ nhân tạo đối với doanh nghiệp dự kiến sẽ tăng năng suất lên tới 40% và có thể tăng gấp đôi tốc độ tăng trưởng kinh tế vào năm 2035, thay đổi bản chất công việc và tạo ra mối quan hệ mới giữa con người và máy móc.
Để khai thác triệt để giá trị của trí tuệ nhân tạo, nhiều công ty đang đầu tư mạnh vào đội ngũ phân tích dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu liên ngành sử dụng khoa học và các phương pháp khác để trích xuất giá trị từ dữ liệu và kết hợp trình độ chuyên môn trong các lĩnh vực như thống kê và tính toán lý thuyết với kiến thức kinh doanh để phân tích dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn.
Các nghề nghiệp hàng đầu về trí tuệ nhân tạo như:
- Phân tích dữ liệu.
- Kinh nghiệm người dùng.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Nghiên cứu Khoa học Máy tính & Trí tuệ Nhân tạo.
- Kỹ thuật phần mềm.
Làm việc với tư cách là Chuyên gia trí tuệ nhân tạo và học máy tại Úc, bạn có thể kiếm được khoảng 111.000 đô la Úc mỗi năm. Mức lương dao động từ 56.400 đô la Úc (thấp nhất) đến 170.000 đô la Úc (cao nhất). Đây là mức lương trung bình hàng năm bao gồm chỗ ở, phương tiện đi lại và các lợi ích khác. Mức lương của Chuyên gia trí tuệ nhân tạo và học máy thay đổi đáng kể tùy thuộc vào kinh nghiệm, kỹ năng, giới tính hoặc vị trí.
