Những chủ đề về giao diện người dùng & trải nghiệm người dùng (UI & UX), không còn quá mới hiện nay. Nhắc đến AI, người ta thường nói về sự đổi mới, tư duy thiết kế và các phương pháp thiết kế hệ thống nhằm đạt đến sự tiện lợi tối đa của sản phẩm. Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau bàn luận đến các chủ đề thịnh hành hơn là AI và ngành Thiết kế AI.
Trong bài viết này, mình sẽ cố gắng đơn giản hóa sự hiểu biết của mình về Công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo AI. Cùng theo dõi đến hết bài viết nhé.
NÃO BỘ CỦA CON NGƯỜI
Đầu tiên, chúng ta phải hiểu rõ về não bộ của con người, vì nó là nguồn gốc của việc phát triển công nghệ AI.
Xử lý của não bộ bao gồm các hoạt động của tế bào Neuron thần kinh – tế bào đơn vị cơ bản của não bộ. Neuron thần kinh này chứa đựng, xử lý, truyền thông tin và ra lệnh cho hành động của chúng ta dựa trên thông tin được dẫn truyền thông qua các xung thần kinh. Hàng tỷ tế bào (khoảng 80-100 tỷ tế bào neuron thần kinh) trong não người chứa đựng và lưu chuyển hàng tỷ tỷ thông tin.
Khi các tế bào này tiếp tục phát triển trong quá trình trưởng thành và chết dần theo thời gian, có nghĩa là thông tin mà chúng ta nắm giữ, cũng như, những thông tin đã biết đến trong quá trình học hỏi (thông tin được dẫn truyền rất nhiều lần – từ tế bào này sang tế bào khác), sẽ mờ nhạt dần hoặc mất đi hoàn toàn.
Thông tin (hay ký ức) trong não người tồn tại trong một khoảng thời gian giới hạn vì bất kỳ tế bào thần kinh nào cũng kết nối với nhau dựa trên một dạng năng lượng gọi là “năng lượng dẫn truyền”. Năng lượng này được chiết xuất từ các dưỡng chất của thực phẩm chúng ta ăn hằng ngày. Đó là lý do tại sao ký ức có thể tồn tại, hoặc sống hoặc mờ nhạt dần hay biến mất đi khi các tế bào thần kinh giảm dần chức năng dẫn truyền năng lượng xung thần kinh theo thời gian. Kết quả là não bộ quên thông tin (tức là: ta mất quyền truy cập vào ký ức cũ). Vì vậy có đôi lần bạn quên mất một vài chuyện đáng nhớ, hoặc bị mất một thói quen sau khi tạo ra một thói quen khác.
Một sự thật thú vị, đó là não bộ của con người chứa đựng một sức mạnh khác biệt, có khả năng xử lý và giải quyết vấn đề, nhằm đối phó hoặc thích nghi với với bất kỳ tình huống nào. Nguyên nhân chính là các tế bào thần kinh, của não bộ, có thể tự phát triển để “think out of the box”. Nói cách là các tế bào neuron thần kinh không ngừng mở rộng vì tính phân tán rộng trên mạng lưới và đặc biệt là sự sáng tạo. Điều này giải thích tại sao, trong từng giai đoạn của cuộc đời, con người có thể tạo ra những phương án giải quyết vấn đề hoàn toàn khác so với kinh nghiệm học tập trong quá khứ của họ. Khả năng tự phát triển, học hỏi này tạo sự khác biệt của Con người so với AI.
Nếu ai đã từng xem bộ phim hoạt hình ‘Inside Out’ của Disney, chúng ta sẽ hiểu rõ được những thành tố của cảm xúc (buồn, vui, giận dữ, … ) và kí ức của một con người. Đây là những thành tố tạo nên những nét đặc trưng của não bộ. Nếu có thời gian rảnh rỗi hãy xem lại bộ phim thú vị này nhé. Trong tương lai xa, nếu AI cũng có thể có cảm xúc giận dữ, vui vẻ, thích cà khịa hoặc u buồn. Chúng là những đặc trưng tạo nên một con người.
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)
Làm sao để định nghĩa AI bằng một định nghĩa đơn giản nhất? Có thể nói, AI là tập hợp của một hoặc bộ thuật toán có khả năng mô phỏng và thực thi các chức năng thần kinh từ nhận thức con người. Ví dụ: Nghe, Nhìn, Cảm nhận … Như một neuron thần kinh, đơn vị cơ bản của AI có thể được coi là Thuật toán thần kinh (hay Thuật toán nhận thức). Vì vậy, mình sẽ gọi một cách ngắn gọn – Thuật toán thần kinh là AI Neuron.
Các AI Neuron (thuật toán nhận thức hoặc gói mã thần kinh) có thể lưu trữ, di chuyển và xử lý thông tin giống như ở não người. Nhưng khả năng lưu trữ và tốc độ xử lý thông tin có thể còn vượt trội hơn rất nhiều so với khả năng được biết đến từ trước đến nay của bộ não con người. Trên thực tế, AI Neuron không được bổ sung năng lượng bằng thực phẩm như ở não người mà chạy bằng “điện”. Điều này có thể làm cho hệ AI Neuron cũng như nhận thức, ký ức và trí nhớ của hệ AI Neuron trở nên Bất Tử.
Nếu hệ AI Neuron có thể được quản lý để không bị giảm năng lượng trong quá trình dẫn truyền dữ liệu, ký ức. Thông tin được lưu trữ ở AI Neuron có thể không bị giới hạn về khoảng thời gian như ở não bộ của con người. Những thông tin đó, về mặt lý thuyết, hoàn toàn có thể được truy cập, xử lý, tùy biến để kết nối với từng phần của mạng AI Neuron khác. Do đó chúng ta có thể phát triển AI cho nhiều vấn đề thuộc giới hạn của con người.
AI có thể nắm giữ hàng tỷ thông tin (có thể tăng lên thành vô hạn), xử lý dẫn truyền thông tin đó với tốc độ cực nhanh (có thể tiến tới chạy với tốc độ ánh sáng – máy tính lượng tử) và cung cấp hàng tỷ giải pháp dựa trên việc học hỏi theo các mẫu: đầu vào – Machine Learning (ML) – đầu ra.
So sánh Neuron thần kinh của não bộ và AI NEURON (A) HUMAN NEURON; (B) ARTIFICIAL NEURON; (C) BIOLOGICAL SYNAPSE; AND (D) ANN SYNAPSES — nguồn: Zhenzhu Meng
Tuy nhiên, AI chưa thể tự phát triển các tính năng, tự giải quyết các vấn đề mới, có liên quan hoặc ở mức khó khăn hơn. Điều này có nghĩa là tự thân AI Neuron hiện nay chưa có bản chất là “tế bào thần kinh tự phát triển” như ở Não người. Chúng ta có thể học hỏi và đúc kết từ kinh nghiệm còn AI thì chưa. Nếu AI neuron có thể được phát triển đến mức tự cải thiện từ kinh nghiệm của mình, thì lúc đó bạn biết bạn phải chiến đấu với thế lực nào rồi đấy. :D.
“NÃO BỘ CỦA CON NGƯỜI VẪN LÀ BÍ ẨN LỚN NHẤT CỦA NHÂN LOẠI VỀ VIỆC NÓ CÓ BAO NHIÊU TIỀM NĂNG VÀ CÁCH NÓ PHÁT TRIỂN THEO THỜI GIAN, NÊN CUỐI CÙNG NÓ SẼ LUÔN THỐNG TRỊ MÁY MÓC”
Mình sẽ tóm gọn Trí tuệ nhân tạo – AI và ngành thiết kế AI một cách ngắn gọn như sau:
a, Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence (AI): Tính năng “Siêu trí tuệ” cho sản phẩm.
b, Nhà thiết kế Trí tuệ Nhân tạo – AI Designer: Thiết kế và điều chỉnh các sản phẩm siêu Trí tuệ (AI) để có trải nghiệm đạt tới siêu thấu cảm trong trải nghiệm người dùng.
CÓ PHẢI “AI” ĐÃ TỒN TẠI TỪ LÂU?
Trí tuệ nhân tạo (AI) bản chất không phải là những thứ quá cao siêu như các bạn nghĩ. Nghĩ đến AI, nhiều người thường liên tưởng đến lập trình và thuật toán. Trên thực tế, AI đã tồn tại từ rất lâu, từ khi con người bắt đầu có khả năng sáng tạo, thiết kế các công cụ, sản phẩm và máy móc có thể thực hiện một phần (hỗ trợ) hoặc toàn phần (đảm nhiệm) nhiệm vụ của con người, góp phần làm tăng năng suất lao động.
Quy trình cơ bản của AI là một chuỗi có thể đảo ngược của:
INPUT – Quy trình Học máy (Machine Learning) – OUTPUT
- Đầu vào (Input): Tập hợp các thông tin đầu vào có thể chưa hoặc đã được xử lý như văn bản, giọng nói, cử chỉ, hình ảnh, video và các mẫu hành động của người dùng.
- Quy trình Học máy (Machine Learning): Truy cập vào các chức năng được xác định trước, thông tin được tạo sẵn (học chuyển tiếp, học theo vòng lặp, tự học) và các hành động của người dùng.
- Đầu ra (Output): Thông tin kết quả dưới dạng văn bản, giọng nói, cử chỉ, hình ảnh, video và các hành động tự động.
Cả ba bước này trên đây là quy trình nền tảng của sự tiến bộ trong khoa học công nghệ cho đến thời điểm hiện nay.
Việc tạo ra bút máy, cầu dao điện từ, máy tính điện tử, Alexa, Siri – Tất cả đều là những ví dụ của AI – tất cả chúng đều được thiết kế dựa trên 3 bước nền tảng trên. Khác như thế nào, hãy so sánh những quá trình hình thành cơ bản thông qua những phân tích dưới dây.
2011 — Đến nay: Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana và ‘Giao diện thông minh’
- Đầu vào: Giọng nói, âm thanh, hình ảnh, kí tự, cử chỉ và những đầu vào dạng cao cấp hơn.
- Quy trình học máy: Đầu vào được đưa vào các hàm chức năng hoặc hàm mẫu hình (model) được xác định trước, thông tin được chuyển tiếp trong vòng lặp của Machine Learning sau đó tạo ra nhiều trải nghiệm vào-ra (INPUT-OUTPUT).
- Công nghệ: Sự kết hợp của công nghệ tiên tiến của mã phần mềm, hệ thống đám mây, máy chủ, công nghệ IoT và tiến bộ khoa học kỹ thuật khác.
- Đầu ra: Giọng nói, văn bản chứa kí tự, hình ảnh, video, … như đã học được từ đầu vào.
- Trí thông minh: Dự đoán trong phản ứng bằng giọng nói, văn bản chứa kí tự, hình ảnh, video và tiến bộ trong các chức năng nhận thức.
1663 đến nay: Bút máy
- Đầu vào: Mực viết, áp lực, cơ chế viết chữ (drag)
- Quá trình: Hoạt động mao dẫn, trọng lực.
- Công nghệ: Động lực học chất lỏng, vật lý học,
- Đầu ra: Dòng mực mỏng được mao dẫn ra đều khi viết bút máy trên giấy.
- Trí thông minh: Kiểm soát lưu lượng mực để chữ viết có kích thước mỏng, dày, … Kiểm soát cơ chế xả mực dựa trên áp lực tay. Mức độ thông minh thấp vì bản thân nó là một công cụ, tuy nhiên đó vẫn là đặc tính trí thông minh của bút máy.
1820 đến nay: Máy tính điện tử
- Đầu vào: Chữ số, phương trình toán học.
- Quy trình: Tính toán.
- Công nghệ: Máy tính và điện tử.
- Đầu ra: Kết quả số học của các phương trình toán học.
- Trí tuệ: Thiên tư toán học.
1879 đến nay: Cầu dao điện từ (MCB)
- Đầu vào: Điện áp.
- Quy trình: Phát hiện điện áp.
- Công nghệ: Kỹ thuật điện.
- Đầu ra: Ngăn ngừa nguy cơ, rủi ro về điện cao áp.
- Trí thông minh: Công tắc điện tử (CB) có thể đóng mạch điện nếu điện áp có vấn đề hoặc cường độ dòng điện tăng đột biến do tải có vấn đề.
Có thể sau 1000 năm nữa, những phát minh này sẽ trở nên lỗi thời và dần bị thay thế bởi những phát minh khác. Tuy nhiên, phát minh đã thay đổi cuộc sống của chúng ta, vô hình chung, điều có bản chất là Trí tuệ nhân tạo (AI) . Trí thông minh của những nỗ lực nhận thức đang dần được cải thiện – cụ thể là bút máy, cầu dao điện từ MCB, máy tính và sau đó là Google Assistant, Alexa, Siri. Đó là cách mà bất kỳ sản phẩm nào được thiết kế để chia sẻ các nỗ lực nhận thức của con người.
TÁC ĐỘNG CỦA AI ĐẾN THIẾT KẾ SẢN PHẨM
Đã có thời gian, các kiến trúc sư hoặc nhà thiết kế chủ yếu sử dụng giấy phác thảo để tạo ra thiết kế. Khi các công cụ như Autocad, Illustrator, Corel và nhiều công cụ khác được ra đời, chúng có thay thế nhiệm vụ của họ hoặc cho họ nhiều cơ hội hơn để hướng tới tốc độ sáng tạo.
Cuộc cách mạng phần mềm đã mang lại bước nhảy vọt cho định nghĩa AI và AI đã đang và sẽ thực hiện các nhiệm vụ của con người trong các vai trò công việc cụ thể hơn. Bước cải tiến này có thể tạo ra nhiều cơ hội lớn cho nhiều vai trò định hướng AI trong mọi lĩnh vực. Tác động tích cực nhất của AI được thấy rõ ràng nhất trong các mô hình giáo dục và công việc.
TÁC ĐỘNG CỦA THIẾT KẾ TỚI AI
Sự sáng tạo và tư duy thiết kế sẽ luôn đóng vai trò quan trọng trong việc định hình AI theo hướng dữ liệu và thiết kế trải nghiệm AI-ML. Các nhà thiết kế có tay nghề cao có khả năng tư duy vượt trội,hoàn toàn có thể mang lại những trải nghiệm tự nhiên đối với từng ứng dụng của AI, trong tương lai.
AI có thể xử lý với tốc độ cực nhanh và mang lại hàng tỷ tỷ giải pháp cho một vấn đề cụ thể, nhưng nó không thể phát hiện ra nhu cầu của người dùng bằng sự hiểu biết, đồng cảm cũng như lòng trắc ẩn (hiện nay là ngành đọc hành vi của người dùng học bằng máy) qua đó cung cấp giải pháp tình huống vì nó chỉ chạy trên các đầu vào nhất định và các mẫu hành vi đã học (có thể không phải lúc nào cũng là nguyên bản). Vì vậy, nó phát triển mô hình cố định (stable model) và mô hình kết hợp (combination model). Nó không thể là kết quả của những học hỏi mà không có tế bào thần kinh tự phát triển như ở con người, nhưng các nhà thiết kế AI (con người) thì hoàn toàn có thể. Vì vậy, các nhà thiết kế có thể làm cho trải nghiệm AI có ý nghĩa, đồng cảm và gần với con người nhất. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tiếp tục tiến bộ các bước của quá trình thiết kế, điều này có nghĩa sẽ thúc đẩy các nhà thiết kế giải pháp hướng tới trải nghiệm người dùng (UI/UX) nhiều hơn.
Các nhà thiết kế AI, sẽ làm việc để định hình nhận thức của AI trên các quy trình học máy (Machine Learning Process) của chúng dựa trên chiến lược, trên input (đầu vào) và output (đầu ra) bằng ngôn ngữ, giọng nói, cử chỉ, văn bản, hình ảnh, dấu hiệu, âm thanh, thị giác, cảm ứng, nhiệt, chuyển động, biểu cảm và hơn thế nữa.
TƯƠNG LAI CỦA NGÀNH THIẾT KẾ AI
Phần đặc biệt này, được lấy cảm hứng từ nhiều khái niệm khác nhau trong nhiều bộ phim khoa học viễn tưởng. Chúng ta đơn giản sẽ tạo ra Trí thông minh nhân tạo đóng vai trò Não bộ. Robot/Robotic được tạo ra đóng vai trò là cơ cấu chấp hành và là bộ khung sườn chứa não bộ. Đỉnh cao của công nghệ của công nghệ AI đó chinh là sự kết hợp giữa Robotic và Trí tuệ nhân tạo này.
Đây là bài mở đầu về công nghệ AI. Hy vọng bài viết mang lại nhiều giá trị cho các bạn có hứng thú về công nghệ AI.
Tài liệu tham khảo
[1] Neuron: https://vi.wikipedia.org/wiki/Neuron
[2]Using a Data Driven Approach to Predict Waves Generated by Gravity Driven Mass Flows https://www.researchgate.net/publication/339446790_Using_a_Data_Driven_Approach_to_Predict_Waves_Generated_by_Gravity_Driven_Mass_FlowsDriven Approach to Predict Waves Generated by Gravity Driven Mass Flows
Felix Nguyễn | Tổng Hợp & Viết Bài