Thẻ tìm kiếm: bai mau do an tot nghiep diem cao, bài mẫu đồ án tốt nghiệp ngành điện tử viễn thông, bài mẫu khóa luận tốt nghiệp hay điểm cao, bao cao thuc tap nganh vien thong, chuyên đề tốt nghiệp, Dịch vụ viết thuê đồ án tốt nghiệp giá rẻ, Dịch vụ viết thuê đồ án Phần 1: Giới thiệu và nhập môn trí tuệ nhân tạo AI. Ở phần này của chương trình bạn sẽ được làm quen với AI qua 7 bài giảng chi tiết: Bài 1: Thiết lập môi trường, cài đặt phần mềm, thư viện liên quan: Giảng viên sẽ giới thiệu cho các bạn những phần mềm liên quan Nghị luận Trí tuệ cảm xúc là một yếu tố quan trọng giúp bạn đạt đến thành công Xuất bản ngày 19/04/2019 - Tác giả: Tâm Phương [Văn mẫu 12] Nghị luận xã hội bàn về quan điểm: Trí tuệ cảm xúc là một yếu tố quan trọng giúp bạn đạt đến thành công trong cuộc sống, đặc biệt là trong sự nghiệp. Mục lục nội dung 1. Hướng dẫn dàn ý chi tiết 2. Sử dụng trí tuệ nhân tạo làm 'sống lại' các thần tượng đã qua đời Nga lần đầu thử nghiệm trí tuệ nhân tạo để theo dõi hổ Việt Nam giới thiệu về sở hữu trí tuệ trong đổi mới sáng tạo tại Diễn đàn châu Á Bác Ngao Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo có thể rất quan trọng trong hợp tác giữa Nga và ASEAN, trong đó có Việt Nam. (Nguồn: startupguys.net) Kết cấu của đề tài Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung của khóa luận gồm: Chương 1 / Cơ sở lý luận về tuyển dụng và đào tạo nguồn nhân lực. Chương 2 / Thực trạng công tác tuyển dụng và đào tạo nguồn nhân lực tại Chi nhánh Trạm Nghiền Phú Hữu - Công ty Loại 1: Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI phản ứng. Công nghệ AI phản ứng có khả năng đo đạt những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ, từ đấy , đưa rõ ra được phương pháp tối ưu nhất. Một chẳng hạn như điển hình của công nghệ AI phản ứng là Deep Blue. D138. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCKHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TINNGUYỄN ĐÌNH ĐỨC19TXÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN LỚP CHO BÀITOÁN DỰ ĐOÁN BỆNH TIM BẰNG PHƯƠNGPHÁP NAÏVE BAYESNHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO – TINGIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ĐOÀN THỊ HỒNG PHƯỚCHUẾ, THÁNG 5 NĂM 2022I. Mở đầu..................................................................................................... II. Trình bày thuật toán................................................................................... Định lý Bayes............................................................................................... Công thức Bayes tổng quát................................................................................ Phân lớp Naive Bayes................................................................................... Ví dụ 1......................................................................................................................... Ví dụ 2......................................................................................................................... Khắc phục vấn đề xác suất điều kiện bằng zero.................................................. Ưu điểm...................................................................................................... Nhược điểm................................................................................................ Ứng dụng................................................................................................... Phân lớp văn bản document classification................................................................ Lọc spam Spam filtering............................................................................................ III. Phần ứng dụng dữ liệu............................................................................... Mô tả dữ liệu................................................................................................... Trình bày kết quả thực nghiệm........................................................................... Phân tích kết quả thực nghiệm.......................................................................... IV. Kết luận.................................................................................................. I. Mở đầuTừ xa xưa con người chúng ta đã biết sử dụng những công cụ, máy móc để giảm tải sức lao động của con người, và giúp năng suất lao động được cải tiến. Và đến thời đại hiện nay, với sự bùng nổ của các thiết bị di động thì con người ngày càng sử dụng các thiết bị di động nhiều hơn dẫn tới khối lượng thông tin mà chúng ta cần xử lý để phục vụ nhu cầu đó ngày càng lớn. Do vậy mà ngành Trí tuệ nhân tạoAI ra đời để giải quyết những vấn đề này. Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo Artificial intelligence – viết tắt là AI là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính Computer science. Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.● Công thức Bayes tổng quátTrong đó ta gọi A là một chứng cứ evidence trong bài toán phân lớp A sẽ là một phần tử dữ liệu, B là một giả thiết nào để cho A thuộc về một lớp C nào đó. Trong bài toán phân lớp chúng ta muốn xác định giá trị PB/A là xác suất để giả thiết B là đúng với chứng cứ A thuộc vào lớp C với điều kiện ra đã biết các thông tin mô tả A. PBA là mộtxác suất hậu nghiệm posterior probability hay posteriori probability của B với điều kiện A. Giả sử tập dữ liệu liệu khách hàng của chúng ta được mô tả bởi các thuộc tính tuổi và thu nhập, và một khách hàng X có tuổi là 25 và thu nhập là 2000$. Giả sử H là giả thiết khách hàng đó sẽ mua máy tính, thì PHX phản ánh xác suất người dùng X sẽ mua máy tính với điều kiện ta biết tuổi và thu nhập của người đó. Ngược lại PH là xác suất tiền nghiệm prior probability hay priori probability của H. Trong ví dụ trên, nó là xác suất một khách hàng sẽ mua máy tính mà không cần biết các thông tin về tuổi hay thu nhập của họ. Hay nói cách khác, xác suất này không phụ thuộc vào yếu tố X. Tương tự, PXH là xác suất của X với điều kiện H likelihood, nó là một xác suất hậu nghiệm. VÍ dụ, nó là xác suất người dùng X có tuổi là 25 và thu nhập là $200 sẽ mua máy tính với điều kiện ta đã biết người đó sẽ mua máy tính. Cuối cùng PX là xác suất tiền nghiệm của X. Trong ví dụ trên, nó sẽ là xác suất một người trong tập dữ liệu sẽ có tuổi 25 và thu nhập $2000. Posterior = Likelihood * Prior / Evidence2. Phân lớp Naive BayesBộ phân lớp Naive bayes hay bộ phân lớp Bayes simple bayesian classifier hoạt động như sau Gọi D là tập dữ liệu huấn luyện, trong đó mỗi phần tử dữ liệu X được biểu diễn bằng một vector chứa n giá trị thuộc tính A1, A2,...,An = {x1,x2,...,xn} Giả sử có m lớp C1, C2,..,Cm. Cho một phần tử dữ liệu X, bộ phân lớp sẽ gán nhãn cho X là lớp có xác suất hậu nghiệm lớn nhất. Cụ thể, bộ phân lớp Bayes sẽ dự đoán X thuộc vào lớp Ci nếu và chỉ nếu PCiX > PCjX 1<= i, j <=m, i != j Giá trị này sẽ tính dựa trên định lý Bayes. Để tìm xác suất lớn nhất, ta nhận thấy các giá trị PX là giống nhau với mọi lớp nên không cần tính. Do đó ta chỉ cần tìm giá trị lớn nhất của PXCi * PCi. Chú ý rằng PCi được ước lượng bằng Di/D, trong đó Di là tập các phần tử dữ liệu thuộc lớp Ci. Nếu xác suất tiền nghiệm PCi cũng không xác định được thì ta coi 5 senior low yes fair yes6 senior low yes excellent no7 middl elow yes excellent yes8 youth medium no fair yes9 youth low yes fair yes10 senior medium yes fair yes11 youth medium yes excellent yes12 middl emedium no excellent yes13 middl ehigh yes fair yes14 senior medium no excellent no3. Khắc phục vấn đề xác suất điều kiện bằng zero● Nếu trong dữ liệu huấn luyện không có đối tượng X nào có thuộc tính lớp Ck có thuộc tính Fi nhận một giá trị cụ thể vij, xác suất điều kiện PFi = xij Ck sẽ bằng 0. ● Khi phân lớp, nếu có một đối tượng nào mang thuộc tính này thì xác suất phân vào lớp Ck luôn bằng 0. ● Khắc phục bằng cách ước lượng theo công thức sau4. Ưu điểm Giả định độc lập hoạt động tốt cho nhiều bài toán/miền dữ liệu và ứng dụng. Đơn giản nhưng đủ tốt để giải quyết nhiều bài toán như phân lớp văn bản, lọc spam,.. Cho phép kết hợp tri thức tiên nghiệm priori knowledge và dữ liệu quan sát được observed data. Tốt khi có sự chênh lệch số lượng giữa các lớp phân loại. Huấn luyện mô hình ước lượng tham số dễ và nhanh. 5. Nhược điểm Giả định độc lập ưu điểm cũng chính là nhược điểm hầu hết các trường hợp thực tế trong đó có các thuộc tính trong các đối tượng thường phụ thuộc lẫn nhau. Vấn đề zero đã nêu cách giải quyết ở phía trên Mô hình không được huấn luyện bằng phương pháp tối ưu mạnh và chặt chẽ. Tham số của mô hình là các ước lượng xác suất điều kiện đơn lẻ. Không tính đến sự tương tác giữa các ước lượng này. 6. Ứng dụngKết quả thực nghiệm về độ tuổiKết quả thực nghiệm về các loại tổn thương ngựcchest_pain_typeKết quả thực nghiệm về giới tínhSexKết quả thực nghiệm về chỉ số huyết ápBPEKG_resultsMax_HRExcercise_anginaST_depressionThalliumKết quả thực nghiệm số người bị bệnh tim trong 270 ngườiC. Phân tích kết quả thực nghiệmIV. Kết luận Việc sử dụng các thuật toán như thuật toán phân lớp Bayes để ứng dụng vào việc chẩn đoán bệnh tim sẽ giúp cho công việc của các bác sĩ tim mạch dễ dàng biết khả năng bị tim của các bệnh nhân. Nhờ vậy, sẽ có thể phát hiện sớm, và có phác đồ điều trị hợp lý cho bệnh liệu tham khảoTiếng Việt[1] viblo/p/thuat-toan-phan-lop-naive-bayes-924lJWPm5PM TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI 2 KHOA NGỮ VĂN -- NGUYỄN THỊ VÂN ANH NGÔN NGỮ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành Ngôn ngữ HÀ NỘI, 2019 TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI 2 KHOA NGỮ VĂN -- NGUYỄN THỊ VÂN ANH NGÔN NGỮ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Chuyên ngành Ngôn ngữ Ngƣời hƣớng dẫn khoa học TS. NGUYỄN VĂN THẠO HÀ NỘI, 2019 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành khóa luận tốt nghiệp này ngoài sự nỗ lực của bản thân, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới Ban Giám hiệu trường Đại học sư phạm Hà Nội 2, các thầy cô trong khoa Ngữ văn, những người đã trang bị cho em những kiến thức đầu tiên, giúp em định hướng đúng đắn trong học tập, rèn luyện và tu dưỡng đạo đức. Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn, lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Nguyễn Văn Thạo, đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em trong quá trình nghiên cứu, hoàn thiện khóa luận tốt nghiệp này. Hà Nội, ngày 10 tháng 05 năm 2019 Sinh viên Nguyễn Thị Vân Anh LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, kết quả nghiên cứu trong khóa luận này là trung thực và không trùng với bất kì công trình nghiên cứu nào đã từng được công bố trước đó. Tôi xin chịu trách nhiệm về công trình nghiên cứu của mình! Hà Nội, ngày 10 tháng 05 năm 2019 Sinh viên Nguyễn Thị Vân Anh MỤC LỤC MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1 1. Lí do chọn đề tài ............................................................................................ 1 2. Lịch sử vấn đề ............................................................................................... 1 3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu ................................................................ 5 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu................................................................. 5 5. Phương pháp nghiên cứu............................................................................... 6 6. Đóng góp của khóa luận................................................................................ 6 7. Bố cục của khóa luận .................................................................................... 6 CHƢƠNG 1 CƠ SỞ LÍ THUYẾT................................................................ 7 Cơ sở lí thuyết ngôn ngữ học ..................................................................... 7 Cơ sở ngữ âm học.................................................................................... 7 Cơ sở lí thuyết về nghĩa trong ngôn ngữ................................................. 7 Cơ sở ngữ dụng học ................................................................................ 7 Trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ nhân tạo....................................................... 8 Khái quát về trí tuệ nhân tạo ................................................................... 8 Ngôn ngữ nhân tạo .................................................................................. 9 Tiểu kết chương 1............................................................................................ 10 CHƢƠNG 2. NHỮNG THUẬN LỢI VÀ RÀO CẢN ĐỐI VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VIỆC SỬ DỤNG NGÔN NGỮ .............................. 11 Những thuận lợi của trí tuệ nhân tạo trong việc sử dụng ngôn ngữ ........ 11 Thuận lợi về mặt cấu tạo ....................................................................... 11 Thuận lợi trong lĩnh vực ngôn ngữ ...................................................... 11 Thuận lợi về mặt ngữ âm ................................................................... 11 Thuận lợi về mặt ngữ nghĩa ............................................................... 12 Những rào cản đối với trí tuệ nhân tạo trong việc sử dụng ngôn ngữ ..... 13 Những rào cản về mặt ngữ âm .............................................................. 13 Hiện tượng đồng âm........................................................................... 13 Ngữ điệu ............................................................................................. 15 Những rào cản về mặt từ vựng .............................................................. 16 Hoán dụ, ẩn dụ ................................................................................... 16 Trường nghĩa ...................................................................................... 18 Thành ngữ, tục ngữ ............................................................................ 19 Điển tích, điển cố ............................................................................... 22 Phương ngữ ........................................................................................ 27 Tiếng lóng .......................................................................................... 29 Những rào cản về mặt ngữ dụng ........................................................... 32 Nghĩa hàm ẩn ..................................................................................... 32 Ngữ cảnh ............................................................................................ 35 Tiền giả định ...................................................................................... 37 Một vài dự báo và để xuất ........................................................................ 40 Một vài dự báo ...................................................................................... 40 Một vài đề xuất...................................................................................... 41 Tiểu kết chương 2............................................................................................ 42 KẾT LUẬN .................................................................................................... 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO MỞ ĐẦU 1. Lí do chọn đề tài Trí tuệ nhân tạo là một phạm trù lĩnh vực được rất nhiều các nhà nghiên cứu quan tâm tìm hiểu và nó là một yếu tố quan trọng góp phần phát triển ngành công nghiệp nói riêng, phát triển thế giới nói chung. Trí tuệ nhân tạo là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí thông minh giúp máy móc có thể tự động hóa các hành vi như con người như biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,… Có rất nhiều các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và đạt được nhiều thành tựu. Cuối năm 2016, hãng Apple đã thông báo sẽ công khai các nghiên cứu của hãng về máy học và trí thông minh nhân tạo tựa đề là "Học từ những hình ảnh mô phỏng và không có kiểm soát thông qua huấn luyện đối nghịch". Nội dung chủ yếu của tài liệu này là tập trung vào những nỗ lực của Apple trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh thông minh.[36] Ở lĩnh vực y học, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Glasgow đã phát triển một “nhà hóa học robot” Robot chemist sử dụng trí thông minh nhân tạo để tìm ra loại thuốc mới trong y học.[37] Hay ở lĩnh vực nghệ thuật, tại Trung Quốc, một chú robot đã rất thành công trong việc vẽ tranh theo phong cách cổ xưa…[38] Tuy nhiên, ở Việt Nam cũng như trên thế giới chưa có một nhà nghiên cứu nào nghiên cứu chuyên sâu về sự ảnh hưởng của ngôn ngữ đối với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, chúng tôi chọn ngôn ngữ của trí tuệ nhân tạo làm đề tài nghiên cứu của khóa luận. 2. Lịch sử vấn đề Cách mạng công nghiệp là giai đoạn biến đổi phát triển về chất trong lĩnh vực kĩ thuật của sản suất công nghiệp, diễn ra trong điều kiện chuyển từ công trường xưởng thủ công tư bản chủ nghĩa sang hệ thống công xưởng, nhà máy tư bản chủ nghĩa nhờ áp dụng những sáng chế mới trong công nghệ. Trên thế giới đã xảy ra bốn cuộc cách mạng công nghiệp lớn, góp phần làm thay đổi nền kinh tế toàn cầu và thay đổi cuộc sống của nhân loại. Cuộc cách mạng công nghiệp thứ nhất diễn ra khoảng ở nửa cuối thế kỉ XVIII đến nửa đầu thế kỉ XIX, sử dụng năng lượng nước và hơi nước để cơ giới hóa sản 1 xuất. Cuộc cách mạng lần thứ hai được khởi xướng từ cuối thế kỉ XIX kéo dài đến đầu thế kỉ XX, nhờ ứng dụng điện năng để sản xuất hàng loạt. Cuộc cách mạng lần thứ ba diễn ra vào những năm 1970, sử dụng điện tử và công nghệ thông tin để tự động hóa sản xuất. Còn cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư xuất hiện vào khoảng nửa cuối thế kỉ XIX đến nửa đầu thế kỉ XXI [11]. Theo Gartner công ty tư vấn và nghiên cứu toàn cầu cung cấp thông tin chi tiết, tư vấn và công cụ cho các nhà lãnh đạo về công nghệ thông tin, tài chính, nhân sự, dịch vụ khách hàng và hỗ trợ, chức năng pháp lý và tuân thủ, tiếp thị, bán hàng và chuỗi cung ứng thế giới, Cách mạng Công nghiệp hay Cách mạng Công nghiệp lần thứ Tư xuất phát từ khái niệm "Industrie trong một báo cáo của chính phủ Đức năm 2013. "Industrie kết nối các hệ thống nhúng và cơ sở sản xuất thông minh để tạo ra sự hội tụ kỹ thuật số giữa Công nghiệp, Kinh doanh, chức năng và quy trình bên trong [12]. Cách mạng Công nghiệp diễn ra trên 3 lĩnh vực chính gồm Công nghệ sinh học, Kỹ thuật số và Vật lý. Yếu tố cốt lõi của cách mạng công nghiệp là trí tuệ nhân tạo AI, vạn vật kết nối - Internet of Things IoT và dữ liệu lớn Big Data. Trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Trí tuệ nhân tạo là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó phải được đặt trên những nguyên lý lý thuyết vững chắc, có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực này. Nói một cách khác, trí tuệ nhân tạo là trí thông minh của máy móc được tạo bởi chính con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,... như trí tuệ con người. Xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người [41]. Có rất nhiều các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và đạt được nhiều thành tựu. Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo đã được manh nha xuất hiện từ năm 1956 khi công bố chương trình dẫn xuất kết luận trong hệ hình thức. Đến khoảng năm 1960 khi McCathy ở MIT Massachussets Institute of Technology đưa ra ngôn ngữ lập trình đầu tiên dùng cho trí tuệ nhân tạo LISP list processing, các nghiên cứu về TTNT mới bắt đầu phát triển mạnh mẽ. Đây có thể xem là một mốc quan trọng trong quá trình xây dựng các máy 2 có khả năng suy nghĩ. Các chương trình chơi cờ và các chương trình chứng minh định lý toán học đầu tiên cũng được công bố trong khoảng thời gian này. [20] Cuối những năm 70, một số nghiên cứu cơ bản trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải quyết vấn đề đã đem lại diện mạo mới cho TTNT. Đến khoảng những năm 90 trên thị trường đã có một số sản phẩm dân dụng áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để nhận dạng hình ảnh, tiếng nói như máy giặt, máy ảnh… [20] Hiện nay, trí tuệ nhân tạo được sử dụng một cách rộng rãi ở khắp các hãng như Facebook, Amazon, IBM, Microsoft và một số hãng khác … Thậm chí bản thân google cũng là một phần mền tìm kiếm thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các nhà khoa học đang muốn phát triển chúng để trở nên thông minh hơn, có thể thay thế con người làm mọi việc. Chúng đã có thể chơi cờ, khám bệnh, phát hiện ra người đồng giới, giúp con người làm rất nhiều việc, thậm chí chúng còn làm tốt hơn con người [42,34,23]. Năm 1997, trong chương trình chơi cờ vua trên máy, máy tính Deep Blue đã đánh bại kiện tướng Kasparov, nhà vô địch cờ vua thế giới không thể đánh bại từ 1985 đến 1993 [24]. Trong lĩnh vực y học, hệ chuyên gia MYCIN 1984, Standford không thua kém chuyên gia người trong việc chuẩn đoán bệnh. Ở lĩnh vực quân sự, năm 1991 trong chiến tranh vùng Vịnh, kỹ thuật trí tuệ nhân tạo được dùng để lập lịch và lên kế hoạch hậu cần [5, tr 25]. Đến những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã có nhiều bước tiến mới. Tháng 10/2017 trên một trang báo điện tử đã đăng tin trong chương trình chơi cờ vây, AlphaGo Zero của DeepMind, công ty trí tuệ nhân tạo thuộc Google, đúc kết hàng nghìn năm kiến thức của con người về trò chơi và tự phát minh ra những nước đi mới chỉ trong ba ngày và đánh bại con người [42]. Cũng cuối năm 2017, khi cho trí tuệ nhân tạo thử vẽ tranh, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng nếu là người bình thường sẽ không thể phân biệt được sự khác nhau giữa các tác phẩm được tạo nên bởi trí tuệ nhân tạo với các tác phẩm được tạo ra bởi con người [10]. Gầy đây nhất, ngày 11/4/2018 NASA chế tạo đàn ong robot khám phá sao Hỏa. Những con ong robot nhỏ bằng ong nghệ sẽ lập bản đồ, lấy mẫu vật nghiên cứu và tìm kiếm dấu hiệu của sự sống trên hành tinh đỏ [22]. Trước đó hai ngày, 9/4/2018 Trung Quốc đã trình làng hai mẫu robot cứu hộ 3 mới. Hai robot được thiết kế để hoạt động trong điều kiện môi trường khắc nghiệt, có thể tự động dò đường, tránh vật cản và mang vật nặng 300 kg [43]. Gần đây nhất, ngày 30/4/2018 trên trang báo mới đã đưa tin Nga đã cho ra mắt loại robot chiến đấu mang tên Uran-9. Uran-9 được trang bị hệ thống hỏa lực rất mạnh mẽ là pháo tự động được gắn cùng súng máy đồng trục và các tên lửa điều khiển chống tăng. Uran-9 được gọi là “sứ giả tương lai” và đặc biệt Uran-9 có khả năng tự quyết định và tham chiến mà không cần đến sự điều khiển của con người [31]. Đối với lĩnh vực ngôn ngữ, trí tuệ nhân tạo, sự kiện quan trọng trong sự phát triển của khoa học trí tuệ nhân tạo là sự ra đời của ngôn ngữ PROLOG, do Alain Calmerauer đưa ra năm 1972. Năm 1981, dự án của Nhật Bản xây dựng các máy tính thế hệ thứ V lấy ngôn ngữ PROLOG như là ngôn ngữ cơ sở đã làm thay đổi khá nhiều tình hình phát triển trí tuệ nhân tạo ở Mỹ cũng như châu Âu [20]. Một số trang báo điện tử như các nhà nghiên cứu Facebook đã phát hiện ra các phần từ trí tuệ nhân tạo đã giao tiếp với nhau bằng một thứ ngôn ngữ hoàn toàn mới mà con người không thể hiểu được [40,16,17]. Ta có thể thấy được chúng dần đã có sự học hỏi và sáng tạo ra một thứ ngôn ngữ mới để chúng tự giao tiếp với nhau. Khi chúng ta đọc đoạn hội thoại ấy, ta không thấy nghĩa, nhưng xét ở một phương diện nào đấy, theo tôi đối với chúng thì đây là một đoạn hội thoại có nghĩa. Như vậy, ngoài việc trí tuệ nhân tạo ưu việt hơn con người về khả năng lập trình, tư duy mà giờ đây chúng đã bắt đầu có những tư duy sáng tạo riêng về mặt ngôn ngữ. Liệu sự phát triển này của trí tuệ nhân tạo có thể khiến chúng dần thay thế con người hay chúng sẽ giúp ích con người. Trên thế giới đã có một robot đầu tiên được cấp quyền công dân là Sophia, đây là một trí tuệ nhân tạo có khả năng giao tiếp với con người một cách thuần thục, nghe nói trôi chảy và khôn ngoan như con người. Cô có khả năng học hỏi và làm theo con người một cách nhanh chóng [36]. Thậm chí, trong bài phỏng vấn Sophia là người áp đảo cuộc trò chuyện, cô khẳng định mình là “con người thật hơn con người”. Cô có đủ cảm xúc vui, buồn, giận dữ… và đặc biệt Sophia còn là một robot biết tự nhận thức. Sophia tuyên bố 4 rằng cô “ muốn dùng trí tuệ nhân tạo của mình mang đến cho con người cuộc sống tiện nghi hơn. Ví dụ như bằng thiết kế nhà thông minh hơn, xây dựng thành phố tương lai thông minh hơn [36]. 3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu, tìm hiểu về ngôn ngữ của trí tuệ nhân tạo giúp cho ta có một cái nhìn khác về trí tuệ nhân tạo. Từ góc độ ngôn ngữ chúng ta có thể dự đoán được khả năng phát triển của trí tuệ nhân tạo so với con người. Đặc biệt, khi nghiên cứu ta có thể giải quyết được sự nghi ngại của con người về dự đoán trí tuệ nhân tạo có thể thay thế cho con người, thậm chí chúng biến con người thành nô lệ, tay sai cho chúng. Đó là khẳng định robot có thể phát triển hơn con người về nhiều mặt nhưng về ngôn ngữ thì chúng khó có thể vượt qua con người. Ngôn ngữ của con người sử dụng là một thứ ngôn ngữ linh hoạt, phong phú. Còn trí tuệ nhân tạo dù tài giỏi nhưng nó là một loại máy móc nên nó không thể linh hoạt giống như con người. Đề tài sẽ là cơ sở cho các công trình nghiên cứu khác liên quan đến trí tuệ nhân tạo hoặc ngôn ngữ của trí tuệ nhân tạo. Từ đó, giúp người đọc trau dồi thêm sự hiểu biết, tri thức về ngôn ngữ cũng như về trí tuệ nhân tạo. Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu một số vấn đề lý thuyết cơ bản về ngôn ngữ và về trí tuệ nhân tạo. - Nhận diện, thống kê, phân loại các yếu tố ảnh hưởng đến ngôn ngữ của trí tuệ nhân tạo. 4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là ngôn ngữ của các loại máy móc nói chung có khả năng lập trình ngôn ngữ. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu của khóa luận là các các loại máy móc hiện đại có khả năng sử dụng ngôn ngữ. Ngoài ra, khóa luận còn nghiên cứu các nguồn tài liệu từ internet. 5 5. Phƣơng pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu chủ yếu của khóa luận là - Phương pháp phân tích - tổng hợp đây là phương pháp được sử dụng chủ yếu, xuyên suốt trong quá trình nghiên cứu vì phải phân tích, chia nhỏ các vấn đề ra đề làm sáng tỏ, sau đó tổng hợp lại các kết quả nghiên cứu để có cái nhìn tổng thể. - Phương pháp phân tích diễn ngôn đặt lập luận trong mối quan hệ với ngữ cảnh sử dụng để nhận diện rõ các thành phần lập luận, từ đó xác định các kết tử lập luận đồng hướng, tính chất và chức năng của chúng. - Phương pháp miêu tả đưa ra những phân tích, lí giải và minh họa nhằm làm sáng tỏ các thuận lợi và khó khăn của ngôn ngữ đối với trí tuệ nhân tạo trong các dạng lập luận khác nhau. 6. Đóng góp của khóa luận Giới thiệu những yếu tố thuận lợi và khó khăn của ngôn ngữ đối với trí tuệ nhân tạo. Từ đó, đưa ra ý kiến về nhận định trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế con người. Khóa luận có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo phục vụ cho việc nghiên cứu về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Kết quả nghiên cứu ít nhiều cung cấp những gợi dẫn hữu ích trong việc nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. 7. Bố cục của khóa luận Ngoài phần Mở đầu, Kết luận, Danh mục tài liệu tham khảo và Phụ lục, khóa luận gồm 2 chương, như sau Chương 1 Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở lý thuyết Chương 2 Những thuận lợi và rào cản đối với trí tuệ nhân tạo trong việc sử dụng ngôn ngữ 6 CHƢƠNG 1 CƠ SỞ LÍ THUYẾT Cơ sở lí thuyết ngôn ngữ học Cơ sở ngữ âm học Ngữ âm học là khoa học nghiên cứu âm thanh ngôn ngữ loài người. Nhiệm vụ của ngữ âm học là nghiên cứu các âm thanh trong tất cả các trạng thái và chức năng của chúng, đồng thời nghiên cứu mối quan hệ giữ hình thức âm thanh và chữ viết của chúng. Ngữ âm học có một vị trí đặc biệt trong nghành học của ngôn ngữ học[13]. Vì ngôn ngữ là một hiện tượng xã hội, nên ngữ âm - vỏ vật chất, mặt biểu hiện của ngôn ngữ đều khác nhau. Mỗi ngôn ngữ đều có hình thức diễn đạt bằng âm thanh của nó và chúng luôn đi kèm với nhau. Mỗi từ đều có cấu tạo bởi “cái biểu đạt” âm thanh và “cái được biểu đạt” nghĩa. Khi chúng ta thay đổi cách thức cấu tạo của một từ thì nghĩa của từ đó cũng sẽ bị biến đổi. Cơ sở lí thuyết về nghĩa trong ngôn ngữ Lý thuyết về nghĩa trong ngôn ngữ được chia làm hai loại chính là nghĩa của từ và nghĩa ngữ pháp. Nghĩa của từ hay còn gọi là ý nghĩa từ vựng là những đơn vị ngữ nghĩa tạo nội dung cho lời nói, câu. Nó tập hợp một số nét nghĩa và được lĩnh hội bằng hình thức cảm tính. Còn ý nghĩa ngữ pháp là ý nghĩa chung cho nhiều từ, nhiều đơn vị ngữ pháp, là tổ chức lời nói, tổ chức câu, thiết lập liên kết giữa các từ để tạo câu. Khác với ý nghĩa từ vựng, ý nghĩa ngữ pháp chỉ có một nét nghĩa và nó được bộc lộ bằng những hình thức chung [55]. Cơ sở ngữ dụng học Ngữ dụng học là một chuyên ngành thuộc ngôn ngữ học và tín hiệu học nghiên cứu về sự đóng góp của bối cảnh tới nghĩa. Ngữ dụng học bao hàm cả lý thuyết hành vi ngôn từ, hàm ngôn hội thoại, tương tác lời nói và cả những cách tiếp cận khác tới hành vi ngôn ngữ trong triết học, xã hội học và nhân học [35]. Tuy nhiên trong phạm vi của bài khóa luận, chúng tôi chỉ quan tâm tìm hiểu ngữ cảnh ảnh hưởng đến sự thay đổi của ý nghĩa ngôn ngữ. Ngữ cảnh là bối cảnh ngôn ngữ mà ở đó sản phẩm ngôn ngữ văn bản được tạo ra trong hoạt động giao tiếp, đồng thời là bối cảnh cần dựa vào để 7 lĩnh hội thấu đáo sản phẩm ngôn ngữ đó. Trong mỗi ngữ cảnh khác nhau, nghĩa của từ ngữ cũng có sự thay đổi theo ngữ cảnh của phát ngôn. Trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ nhân tạo Khái quát về trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ đã xuất hiện từ lâu trên thế giới , từ năm 1956. Trên thế giới đã có rất nhiều khái niệm khác nhau về thuật ngữ trí tuệ nhân tạo. Trong cuốn sách nổi tiếng “Trí tuệ nhân tạo Hướng tiếp cận mới nhất” Artificial Intelligence tái bản lần 3 của hai tác giả Stuart Russel và Peter Norving có tổng hợp một số định nghĩa khác nhau về trí tuệ nhân tạo như sau 1 Trí tuệ nhân tạo là nỗ lực thú vị nhằm khiến suy nghĩ của máy tính có thêm nhận thức, tư duy. 2 Trí tuệ nhân tạo là những hành động của máy móc gắn liền với tư duy của con người, ví dụ như ra quyết định hay giải quyết vấn đề. 3 Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu về năng lực trí tuệ vận hành vào các mô hình tính toán. 4 Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu để máy tính có khả năng nhận thức, nhận định và hành động. 5 Trí tuệ nhân tạo là nghệ thuật tạo ra các cỗ máy có thể thực hiện những chức năng yêu cầu trí tuệ khi thực hiện bởi con người. 6 Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu cách khiến máy tính làm được điều mà ở thời điểm hiện tại con người vẫn đang làm tốt hơn [24]. Theo Haugeland 1985, Trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra máy tính có khả năng suy nghĩ … máy tính có trí tuệ theo đầy đủ nghĩa của từ này. Còn theo Rick and Knight năm 1991 trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu xem làm thế nào để máy tính có thể thực hiện được những công việc mà hiện con người làm tốt hơn máy tính. Winston 1992, trí tuệ nhân tạo là việc nghiên cứu các mô hình tính toán để máy tính có thể nhận thức, lập luận, và hành động. Còn Nilsson 1998 trí tuệ nhân tạo nghiên cứu các hành vi thông minh mô phỏng trong các vật thể nhân tạo. Theo Wikipedia, Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo artificial lintelligence hay machine intelligence, thường được viết tắt là AI là trí tuệ 8 được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đích không nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lý thuyết và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo [47]. Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình ở việc ứng dụng các hệ thống học máy machine learning để mô phỏng trí tuệ của con người trong cách xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính [48]. Tức là mỗi loại trí tuệ nhân tạo hiện nay đang dừng lại ở mức độ những máy tính hoặc siêu máy tính dùng để xử lý một loại công việc nào đó như điều khiển một ngôi nhà , nghiên cứu nhận diện hình ảnh, xử lý dữ liệu của bệnh nhân để đưa ra phác đồ điều trị, khả năng trả lời các câu hỏi về chẩn đoán bệnh, xử lý dữ liệu để tự học hỏi, trả lời khách hàng về các sản phẩm của một công ty [51]... Hay nói một cách khác dễ hiểu hơn, trí tuệ nhân tạo là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,... như trí tuệ con người. Xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người. Ngôn ngữ nhân tạo Ngôn ngữ nhân tạo là một hệ thống ngôn ngữ do một người hoặc một nhóm người sáng lập ra và nó khác với ngôn ngữ tự nhiện. Theo Wikipedia, ngôn ngữ nhân tạo hay còn được gọi là ngôn ngữ xây dựng, là loại ngôn ngữ mà hệ thống âm vị, ngữ pháp, và từ vựng do một người hoặc một nhóm người thiết kế ra. Khác với các ngôn ngữ tự nhiên, ngôn ngữ nhân tạo không có quá trình phát triển tự nhiên [34]. Trên thế giới có rất nhiều loại ngôn ngữ nhân tạo, chúng được sáng lập ra với các mục đích khác nhau. Theo “từ điển bách khoa Việt Nam”, ngôn ngữ nhân tạo được chia thành ba loại với ba mục đích sử dụng khác nhau. Loại thứ nhất được sử dụng với mục đích cho giao tiếp thường nhật Volapük, do Johann Martin Schleyer người Đức tạo ra năm 1879; Espéranto, do L. Zamenhof người Ba Lan tạo ra năm 1887; Interlingua do Hiệp hội Ngôn ngữ Phụ trợ Quốc tế [sic] IALA tạo ra trong những năm 1937-1951; tiếng Anh cơ sở Basic English, do Charles Kay Ogden tạo năm 1930. Loại thứ hai 9 được sử dụng với mục đích xử lý tự động thông tin nhờ máy tính ngôn ngữ máy. Còn loại thứ ba được sử dụng với mục đích ghi chép và lưu trữ thông tin các chuyên ngành khoa học và kĩ thuật ngôn ngữ thông tin [34]. Tiểu kết chƣơng 1 Trong chương 1, chúng tôi đã trình bày một số lý thuyết cơ bản về ngôn ngữ có ảnh hưởng đến trí tuệ nhân tạo như lịch sử hình thành và phát triển của trí tệ nhân tạo, một số lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ nhân tạo, và một số lý thuyết về ngôn ngữ tiếng Việt. Ở phạm vi phần 1, chúng tôi đã đưa ra một số cách hiểu khác nhau về trí tuệ nhân tạo. Điều này, đã góp phần cũng cấp cho quý độc giả một số cách hiểu về trí tuệ nhân tạo, từ đó có thể nắm được bản chất và đặc điểm của trí tuệ nhân tạo. Bên cạnh đó, tôi còn cung cấp một số thông tin về ngôn ngữ nhân tạo. Ngôn ngữ nhân tạo là loại ngôn ngữ do con người tạo ra. Nó khác hẳn với ngôn ngữ tự nhiên mà con người sử dụng hằng ngày. Từ đó, tạo tiền đề cho vấn đề cần nghiên cứu Liệu trí tuệ nhân tạo có sử dụng được thứ ngôn ngữ tự nhiên của con người? 10 CHƢƠNG 2 NHỮNG THUẬN LỢI VÀ RÀO CẢN ĐỐI VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VIỆC SỬ DỤNG NGÔN NGỮ Những thuận lợi của trí tuệ nhân tạo trong việc sử dụng ngôn ngữ Thuận lợi về mặt cấu tạo Khi xét đến thuận lợi của trí tuệ nhân tạo, ta không thể không xét đến những ưu điểm vượt trội của trí tuệ nhân tạo. Thứ nhất, vì là mấy móc được tạo ra bởi con người nên chúng có thể suy nghĩ, làm việc một cách không mệt mỏi, thậm chí chúng tư duy nhanh hơn con người gấp hàng trăm hàng nghìn lần, và có thể đưa ra hàng triệu kết quả khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn. Thứ hai, khả năng học hỏi của chúng cũng thật đáng khâm phục. Chỉ cần người ta cài đặt vào nó bất kì một cuốn sách hay thông tin gì dù theo thứ tự hay không theo thứ tự nhưng trí tuệ nhân tạo có thể dung nạp được tất cả và phục vụ lại cho con người mỗi khi họ cần. Thuận lợi trong lĩnh vực ngôn ngữ Thuận lợi về mặt ngữ âm Xét về mặt ngữ âm, trí tuệ nhân tạo dễ dàng nhận biết được vỏ âm thanh của ngôn ngữ. Khác với con người, trí tuệ nhân tạo không cần phải học hỏi từng âm từng chữ như con người mà chúng được dung nạp vào một hệ thống vốn từ phong phú để chúng có thể dễ dàng nhận biết được ngôn ngữ con người phát âm ra. Ví dụ, trong cuộc trò chuyện giữa Sophia - một nữ robot được tích hợp camera và các thuật toán thông minh cho phép cô có thể giao tiếp với con người bằng cử chỉ, nét mặt, ánh mắt, với Steve Kovach - một phóng viên, cô đã phát ngôn “Tôi yêu con người. Tôi muốn là hiện thân của tất cả những điều gì tốt đẹp nhất của con người”. Xét phát ngôn, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể biết phát ngôn gồm hai câu nói, câu thứ nhất gồm có 4 âm tiết và câu thứ hai gồm có 17 âm tiết. Trong phát ngôn trên có 15 từ trong đó có 13 từ đơn lần lượt là “tôi, yêu, muốn, là, của, tất, cả, những, điều, gì, tốt, đẹp, nhất” và hai từ ghép 11 là “con người, hiện thân”. Như vậy, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng nhận biết được mặt âm thanh của ngôn ngữ, thậm chí, chúng có thể đáp trả lại câu hỏi của con người dựa vào vốn từ nhất định mà chúng đã được học. Thuận lợi về mặt ngữ nghĩa Trong lĩnh vực ngôn ngữ, trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng nhận biết được những câu nói mang ý nghĩa tường minh. Nghĩa tường minh hay còn được gọi là hiển ngôn là nghĩa trực tiếp do các yếu tố ngôn ngữ mang lại. Các yếu tố ngôn ngữ có thể về mặt ngữ âm, ngữ nghĩa, hay từ vựng… Đây là một loại nghĩa được hiển thị trên bề mặt câu chữ, nó giúp cho người đọc hiểu và nắm bắt được ý nghĩa nhanh chóng mà không cần đến tư duy. Chính vì vậy, trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng nhận biết được ý nghĩa tường minh khi nghe người khác nói. Thậm chí, trí tuệ nhân tạo có thể bắt chước vả sử dụng những câu nói mang ý nghĩa tường minh này để giao tiếp với con người và giao tiếp với nhau. Điều này được chứng minh qua các ví dụ sau Ví dụ thứ nhất, một câu nói của mẹ chị Ni trong cuốn “Con chó nhỏ mang giỏ hoa hồng” của Nguyễn Nhật Ánh “Người ta chỉ gắn camera để phòng trộm thôi, chẳng ai gắn camera để xem vợ mình có uống cà phê của mình hay không [1].” Qua phát ngôn trên, xét về mặt ngữ âm trí tuệ nhân tạo có thể nghe rõ từng âm thanh của cả câu mà không bị nhầm lẫn hay lẫn lộn các âm thanh trong một câu. Âm tiết là một cấu trúc cơ bản của một câu nói về mặt phát âm. Âm tiết là một khái niệm thuộc ngữ âm học phương tây để chỉ một đơn vị lời nói được phát ra. Trước kia, chúng ta chỉ gọi đơn vị này là một tiếng. Trí tuệ nhân tạo có thể nhận biết được trong phát ngôn trên có bao nhiêu âm tiết. Cụ thể trong phát ngôn “Người ta chỉ gắn camera để phòng trộm thôi, chẳng ai gắn camera để xem vợ mình có uống cà phê của mình hay không.” có 29 âm tiết tương đương với 29 tiếng. Ví dụ thứ hai, trong một tiết dạy về ngôn ngữ, giáo viên lấy ví dụ về câu đối “Da trắng vỗ bì bạch/ Rừng sâu mưa lâm thâm”. Như chúng ta đã biết, trí tuệ nhân tạo có thể tiếp thu tri thức nhân loại rất nhanh chóng. Chỉ với vài phút lập trình, chúng có thể dung nạp đến hàng trăm hàng nghìn các khái niện khác nhau, các thuật ngữ, nội dung lịch sử - văn hóa - văn học…. Vì vậy 12 khi nghe câu đối trên thì trí tuệ nhân tạo đã nhận biết được đây là một câu đối chứ không phải một câu thơ hay một câu văn và chúng có thể nhận biết được các đặc điểm từ vựng riêng biệt của câu đối trên. Từ vựng được hiểu là tập hợp tất cả các từ và đơn vị tương đương với từ trong ngôn ngữ. Xét về mặt từ loại thì câu đối “Da trắng vỗ bì bạch/ Rừng sâu mưa lâm thâm” bao gồm có 8 từ trong đó có 6 từ đơn da, trắng, vỗ, rừng, sâu, mưa và có 2 từ ghép bì bạch, lâm thâm. Về mặt hình thức của câu đối thì “da trắng” đối với “rừng sâu”; “vỗ” đối với “mưa” và “bì bạch” đối với “lâm thâm”. Cái hay của câu đối trên còn thể hiện ở việc bên cạnh việc đối giữa hai câu thì trong nội bộ câu cũng đối với nhau. Ví dụ trong câu “da trắng vỗ bì bạch” thì “bì” có nghĩa là da, từ “bạch” có nghĩa là trắng. Như vậy trong câu còn có hiện tượng đối trong nội bộ một câu “da trắng” - “bì bạch”. Tương tự như vậy, trong câu “rừng sâu mưa lâm thâm” thì “rừng sâu” - “lâm thâm”. Ví dụ thứ ba, một câu nói được trích trong văn bản “Lão Hạc” của nhà văn Nam Cao “Vợ ông Giáo là một người như vậy. Chị không ác với ai nhưng mà chị quá khổ, mà người ta khổ quá thì còn nghĩ gì đến ai được nữa”[2]. Xét về mặt ý nghĩa, phát ngôn này có nghĩa tường minh là 1, Vợ ông Giáo là một người rất khổ. 2, Vợ ông Giáo không ác. 3, Vì khổ nên chị không thể nghĩ đến nọi người xung quanh. 4, Nhân vật được nói đến là vợ ông Giáo Như vậy, qua các ví dụ trên, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng nhận biết được ý nghĩa tường minh xuất hiện ở trong các phát ngôn trên cả 3 bình diện từ vựng, ngữ âm, ngữ nghĩa. Những rào cản đối với trí tuệ nhân tạo trong việc sử dụng ngôn ngữ Những rào cản về mặt ngữ âm Hiện tượng đồng âm Từ đồng âm trong tiếng Việt là những từ phát âm giống nhau hay cấu tạo âm thanh giống nhau, nhưng nghĩa hoàn toàn khác nhau. Từ đồng âm xuất hiện nhiều trong tiếng Hán, tiếng Việt. Từ đồng âm rất dễ bị nhầm với từ 13 nhiều nghĩa vì từ nhiều nghĩa cũng là từ có các nghĩa khác nhau mặc dù là gần giống nhau [55]. Như vậy, liệu trí tuệ nhân tạo có thể phân biệt được các từ đồnng âm trong tiếng Việt? Để trả lời cho câu hỏi này, chúng ta cùng nhau tìm hiểu một số ví dụ. Ví dụ thứ nhất, xét trong phát ngôn “Ruồi đậu mâm xôi đậu”. Trong phát ngôn trên xuất hiện hai từ “đậu” trong cùng một phát ngôn, nhưng ý nghĩa của chúng lại hoàn toàn khác nhau. Từ “đậu” thứ nhất là động từ, chỉ hoạt động của những con vật biết bay khi chúng hạ cánh và nó trả lời cho các câu hỏi “Ai đậu?” và “Đậu vào cái gì?”. Từ “đậu” đã góp phần bổ sung ý nghĩa cho danh từ “ruồi”. Từ “đậu” thứ hai là danh từ, chỉ một loại thực vật, cây nhỏ, có nhiều loại, tràng hoa gồm năm cánh hình bướm, quả dài, chứa một dãy hạt, quả hay hạt được dùng để làm thức ăn. Khi kết hợp với từ “xôi” tạo thành một danh từ mới chỉ tên của một loại xôi để phân biệt với các loại xôi khác như xôi ngô, xôi gấc, xôi nếp… Như vậy, ta thấy mặc dù phát âm giống nhau nhưng nghĩa của hai từ lại hoàn toàn khác nhau. Người ta gọi đây là hiện tượng từ đồng âm trong tiếng Việt. Ví dụ thứ hai, xét phát ngôn “Hôm nay nhà tôi đi vắng, tôi mời bác ở lại nhà chơi rồi cùng tôi xem phim nhà Trần”. Trong ví dụ trên xuất hiện ba từ nhà “nhà tôi”, “nhà”, “nhà Trần”. Liệu nghĩa của ba từ trên có giống nhau hay không? Từ nhà thứ nhất “nhà tôi” có nghĩa chỉ người vợ hoặc chồng. Từ “nhà” thứ hai chỉ một công trình kiến trúc, có mái, có tường, cửa và được dùng để ở. Từ “nhà” thứ ba dùng để chỉ một triều đại phong kiến có trong lịch sử. Ví dụ thứ ba, khi đang nấu chè nhưng nhà lại hết đường, bà mẹ sai đứa con gái “Lan đi ra đường mua cho mẹ cân đường về đây”. Xét phát ngôn trên, ta thấy phát ngôn có hai từ “đường” tuy nhiên nghĩa của chúng lại có sự khác biệt. Từ “đường” thứ nhất là danh từ có nghĩa lối đi nhất định được tạo ra để nối liền hai địa điểm, hai nơi như con đường hay đường đến trường. “Đường” thứ hai cũng là một danh từ nhưng nó không có ý nghĩa chỉ địa điểm mà là chất kết tinh có vị ngọt, được chế từ mía hoặc củ cải đường. Chỉ với một từ nhưng ý nghĩa của chúng lại hoàn toàn khác nhau. 14 Weekly Study - IoT/AI Tại bài viết này tôi sẽ đưa ra các chủ đề luận văn về Trí tuệ nhân tạo mới nhất cùng các liên kết kèm theo để các bạn có thể sử dụng một cách hiệu dụng AIPhát hiện sản phẩm giả dựa trên AI từ các mẫu chuyển trường hợp thử nghiệm theo hướng dữ liệu cho xe tự động phân tách dữ liệu tiêu thụ năng xuất thông tin từ Kế hoạch xây câu trả lời có thể tham số cho Đại lý hội tích Văn bản để Quản lý Yêu cầu trong Mua sắm Phần mềm Xe động xã hội của AIChấp nhận việc ra quyết định dựa trên AIKhám phá các mô hình xã hội học về bình đẳng với mô phỏng xã hộiNhận biết hoạt động của con ngườiCải thiện khả năng nhận dạng Hoạt động của con người với Thống kê Sự xuất hiện Đối tượng từ VideoTự động nhận dạng các hoạt động và mối quan hệ của chúng trong văn bảnHọc máyTối ưu hóa siêu tham số cho dự đoán liên kết dựa trên quy tắcTăng cường động cho Không gian tính năng thay đổi Liên hệ Cơ quan chỉ đạo Bộ Khoa học và Công nghệ 113 Trần Duy Hưng, Trung Hòa, Cầu Giấy, Hà Nội Đơn vị thực hiện Báo Điện tử VnExpress Tầng 4 - Tòa nhà FPT - số 17 Duy Tân, Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội Weekly Study - IoT/AI Nếu bạn là người thích tìm hiểu các kiến thức về kinh doanh, khởi nghiệp hay công nghệ thì chắc hẳn bạn sẽ biết tới TED. Các cuộc nói chuyện của TED rất hấp dẫn, họ cung cấp những câu chuyện đan xen chặt chẽ với liều lượng ngắn nhưng thông tin và kinh nghiệm phong phú. Với việc Trí tuệ nhân tạo AI và Học máy Machine Learning đang nhận được rất nhiều sự quan tâm trong lĩnh vực nghiên cứu và kinh doanh, nên tôi bắt đầu tìm kiếm các bài nói chuyện của TED về Trí tuệ nhân tạo AI để giúp các bạn thông thái hơn như tôi Ở bài viết này, tôi sẽ giới thiệu đến các bạn 10 video bàn luận về Trí tuệ nhân tạo của TED Talks tôi thấy hay và bổ ích nhất. Nó giúp các bạn có cái nhìn tổng quan và ứng dụng thực tế của Trí tuệ nhân tạo ý Nếu bạn đang muốn hiểu tất cả về AI, ML, DL và tác động của nó đến công việc của bạn như thế nào, thì không có nơi nào tốt hơn Weeklystudy - Kênh kiến thức về Công nghệ, Kinh doanh và Khởi nghiệp. Đây là nơi cung cấp các kiến thức toàn diện giúp bạn hiểu rõ hơn về AI và ML là gì, các kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong ngành, chức năng và vai trò nào đang bị ảnh hưởng và cách thức,...1. The Incredible Inventions of Intuitive AI – Maurice Conti Maurice Conti là CEO của Applied Intelligence. Ông là một nhà quản lý công nghệ sâu sắc, nhà tương lai học, cố vấn, giám đốc điều hành đổi mới và diễn giả chính. Công việc của anh ấy tập trung chủ yếu vào những đổi mới đột phá, robot tiên tiến, thực tế ảo và tăng cường, máy học ứng dụng,...Tất cả chúng ta đều biết trí tuệ nhân tạo có thể sáng tạo như thế nào, nhưng một số điều mà Maurice Conti và nhóm của ông đã nghĩ ra mang tính chất suy nghĩ. Việc sử dụng AI để thiết kế những thứ mới, như ô tô, cầu, máy bay không người lái, toàn bộ tòa nhà, không còn giới hạn trên màn hình bạc. Video này vẽ nên một bức tranh sống động về cách AI và con người có thể và hy vọng sẽ làm việc cùng nhau trong tương lai để hoàn thành các nhiệm vụ mà chính họ không thể thực What Happens When Our Computers Get Smarter Than We Are? – Nick Bostrom Nick là một nhà triết học nổi tiếng với các công trình nghiên cứu về công nghệ nano, đạo đức nâng cao con người, trí thông minh máy móc và rủi ro siêu trí tuệ. Ông là tác giả của hơn 200 ấn phẩm và viết hai cuốn trong Ted Talk, nói rằng trí thông minh máy móc sẽ là phát minh công nghệ cuối cùng mà con người tạo ra, và cuối cùng nó sẽ phát triển và thông minh hơn. Nick yêu cầu mọi người suy nghĩ kỹ về tác động của những cỗ máy thông minh này và suy nghĩ xem liệu họ sẽ dựa vào các giá trị của con người hay tạo ra giá trị của riêng mình. Ông nói rằng con người có thể kiểm soát AI trước khi vụ nổ AI xảy ra và trước khi nó tự nhận thức Can we Build AI Without Losing Control Over It? – Sam Harris Sam Harris là một tác giả, nhà triết học, nhà thần kinh học và người dẫn chương trình podcast người Mỹ. Ông là tác giả của 5 cuốn sách bán chạy nhất của Thời báo New York và các tác phẩm của ông tập trung vào các chủ đề khác nhau bao gồm triết học đạo đức, khoa học thần kinh, lý luận con người, tâm linh, tôn giáo và bạo bài nói chuyện, Sam làm sáng tỏ mặt tối của trí tuệ nhân tạo. Ông nói rằng phổ trí thông minh vượt ra ngoài tầm hiểu biết của chúng ta và khi chúng ta đang chế tạo những cỗ máy thông minh thông minh hơn con người, chúng có thể sẽ khám phá phổ trí thông minh theo những cách khác với những gì chúng ta đã làm và điều này có thể ảnh hưởng đến loài người. Sam suy nghĩ thêm về tác động của việc tạo ra AI siêu thông minh trong tương lai và nó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến trật tự an toàn và kinh tế, chính How We’re Teaching Computers to Understand Pictures – Fei-Fei Li Fei-Fei Li hiện đang là Giáo sư Khoa học Máy tính Sequoia tại Đại học Stanford và là một nhà khoa học máy tính, nhà lãnh đạo giáo dục và nhà văn được công nhận. Cô cũng là thành viên được bầu của Học viện Kỹ thuật Quốc gia, một tổ chức phi lợi nhuận của giác máy tính là lĩnh vực nghiên cứu hot nhất trong học máy hiện tại. Nó đã tạo ra các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt thời gian thực và phát hiện đối tượng. Nhưng làm thế nào nó hoạt động? Fei-Fei Li mang đến cuộc trò chuyện này về cách máy móc được đào tạo bằng kỹ thuật thị giác máy tính. Cuộc nói chuyện này đã được đưa ra cách đây ba năm, và các thuật toán hiện đại nhất kể từ đó đã đi được một chặng đường khá dài. Cho thấy AI đang phát triển nhanh như thế nào!5. How AI can Compose a Personalized Soundtrack to your Life – Pierre Barreau Âm nhạc và AI - một sự kết hợp hoàn hảo. Pierre Barreau đã trình diễn AIVA, một hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo ra các bản nhạc! Hệ thống đã được đào tạo trên tác phẩm âm nhạc bao gồm cả từ những tác phẩm như Mozart. Pierre cho chúng ta thấy cái nhìn sơ lược về cách AIVA được thiết kế bằng cách sử dụng mạng nơ-ron sâu và những hình ảnh trực quan thật ngoạn Don’t fear intelligent machines. Work with them - Garry Kasparov Garry Kasparov là một kiện tướng cờ vua và cựu vô địch cờ vua thế giới. Anh ấy đã chơi các trận đấu huyền thoại với siêu máy tính Watson của IBM, điều này đã khiến anh ấy trở thành một nhân vật được công nhận trong trí tuệ nhân tạo và mối quan hệ giữa người và Ted Talk, Garry nhấn mạnh những đổi mới ngày càng tăng trong công nghệ và cách máy học, học sâu và AI đang phát triển mạnh mẽ trong các lĩnh vực khác nhau. Ông nói rằng con người phải sẵn sàng đối mặt với nỗi sợ hãi của mình nếu họ muốn tận dụng tối đa công nghệ và con người nên làm việc với máy móc và tạo ra những đổi How AI can Enhance our Memory, Work and Social Lives – Tom Gruber Tom Gruber là người đồng sáng tạo Siri, vì vậy anh ấy biết mình đang nói về điều gì. Anh ấy có cái nhìn tích cực hơn về những tiến bộ trong AI và cách nó có thể giúp chúng ta cải thiện cách chúng ta sống cuộc sống hàng ngày. Anh ấy chia sẻ tầm nhìn của mình về một tương lai nơi AI giúp chúng ta đạt được hiệu suất siêu phàm trong nhận thức, sáng tạo và chức năng nhận Machine intelligence makes human morals more important - Zeynep Tufekci Zeynep là nhà văn và nhà công nghệ - xã hội học người Thổ Nhĩ Kỳ. Công việc của cô chủ yếu làm nổi bật những tác động xã hội của các công nghệ mới và đột phá như AI. Zeynep là một nhà văn đóng góp cho The New York Times và The nói về trí thông minh của máy móc và cách nó có thể làm xói mòn các giá trị và đạo đức của con người. Cô ấy nói rằng trí thông minh của máy móc có thể biến mất theo những cách không phù hợp với các mẫu lỗi của con người và theo những cách mà con người thậm chí không thể ngờ tới. Zeynep vạch ra những thành kiến ​​và các vấn đề đạo đức do hệ thống học máy đặt ra và do đó nói rằng con người nên giữ vững các giá trị của This app knows how you feel — from the look on your face - Rana el Kaliouby Rana el Kalouby là một nhà khoa học máy tính, đồng thời là CEO và Co-Founder của Affectiva. Các tác phẩm của cô xoay quanh nhận dạng biểu cảm, tính toán cảm xúc, AI cảm xúc và nhận dạng khuôn bài nói chuyện này, Rana nói rằng cảm xúc của con người ảnh hưởng đến mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta và cô ấy muốn đưa cảm xúc trở lại vào trải nghiệm kỹ thuật số. Cô chia sẻ hành trình của mình, kể về cách cô và nhóm của mình tạo ra công nghệ có thể đọc, phản ứng với cảm xúc của con người. Rana trình diễn một ứng dụng có thể đọc cảm xúc và mô tả cách nó được phát triển cũng như tác động của công nghệ này trong tương The Jobs We’ll Lose to Machines – Anthony Goldbloom Anthony Goldbloom là CEO, Co-Founder của Kaggle, anh ấy là một người giỏi như bất kỳ ai để đưa ra quan điểm về các công việc mà máy móc sẽ tự động hóa trong tương lai trên thực tế, một số điều anh ấy đề cập đã xảy ra khi tôi nhập nội dung này!. Chìa khóa rút ra từ buổi nói chuyện này là chúng ta cần nâng cao kỹ năng bản thân ở mọi cơ hội có được, nếu không nguy cơ bị tụt hậu sẽ luôn rình rập chúng luậnTrên đây không phải là một danh sách đầy đủ, còn nhiều Ted Talks khác có sẵn trên cả nền tảng chính thức và YouTube của họ. Nhưng lý do tôi chọn những cuộc nói chuyện này là để cho bạn biết các nhà lãnh đạo và chuyên gia trong ngành nghĩ gì về chủ đề này. Họ đi đầu trong lĩnh vực này và kiểm soát rất nhiều về cách chúng ta tiếp cận mọi thích nhất bài nói chuyện nào trong danh sách này? Và bạn sẽ giới thiệu tôi nghe những bài nào ngoài những bài nói chuyện này? Cho tôi biết trong phần bình luận bên dưới nhé.>>> Tìm hiểu thêm Đề bài Anh/chị hãy lựa chọn một số từ ngữ ở trên, kết nối ý tưởng để tạo thành một vấn đề nghị luận mà anh/chị quan tâm. Viết bài văn bàn luận về vấn đề ấy. Bài làm Theo quy luật tồn tại của tự nhiên, vạn vật có sinh - diệt, có bắt đầu - kết thúc, có tồn tại cũng sẽ có đổi thay. Đứng giữa thế kỉ XXI, với tốc độ phát triển như vũ bão của kỉ nguyên số, tôi cảm nhận rất rõ cái cũ, cái lạc hậu sẽ nhường chỗ cho cái mới, cái phát triển. Trong thời đại 4,0 khi định nghĩa công dân toàn cầu xuất hiện, ô tô không người lái ra đời, robot Sophia được trình diện, chat GPT trở thành chủ đề hot trên các trang mạng xã hội thì liệu chăng nhân loại đang tiến gần hơn tới cuộc sống số cùng sự phát triển toàn diện. Nhưng cũng chính từ sự phát triển vượt bậc ấy khiến tôi suy nghĩ về vấn đề lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai. Liệu trí tuệ nhân tạo phát triển có ảnh hưởng đến tôi lựa chọn nghề nghiệp như thế nào cho bản thân? Chắc hẳn trong những ngày gần đây, ta đã ít nhiều đều nghe đến công cụ mới được ra mắt chat GPT - một công cụ được xem là toàn năng khi có thể giải đáp tất cả mọi thứ. Sự ra đời và phát triển nhanh chóng của nó đã chứng tỏ trí tuệ nhân tạo ngày càng có bước tiến vượt bậc, khẳng định vị trí của bản thân trong xã hội loài người. Trí tuệ nhân tạo với tên tiếng Anh viết tắt là AI là một lĩnh vực công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính mô phỏng quá trình suy nghĩ, học tập của con người. Con người tạo ra trí thông minh nhân tạo này với mục đích tự động hóa các hành động thông minh giống như con người, do đó giảm sức lao động của con người và có tính chuẩn xác cao hơn. Trong thời đại cách mạng công nghiệp trí tuệ nhân tạo dường như đã và đang có mặt trong đời sống hằng ngày với mọi lĩnh vực. Chẳng hạn như với một vật bất li thân thời đại ngày nay là những chiếc điện thoại thông minh, từ phần mềm nhận diện khuôn mặt đến các trợ lí ảo,..đều ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Những gợi ý về tin tức, các đoạn video hay các bản nhạc trên mạng xã hội, những trải nghiệm mua sắm trực tuyến,... đều do trí tuệ nhân tạo chí phối. Chúng ta sẽ chẳng thể nào quên được sự kiện robot Sophia trở thành robot hình người đầu tiên được cấp quyền công dân hợp phát vào năm 2017, có những phát ngôn và thể hiện cảm xúc giống như con người. Không chỉ là biểu tượng trong lĩnh vực robot, Sophia còn là một họa sĩ và nhà phê bình tranh tầm cỡ thế giới, đồng thời cô cũng giảng dạy về các đề tài khoa học và công nghệ, tham gia những buổi thảo luận cùng nhiều nhân vật nổi tiếng trên thế giới. Chỉ là một con robot nhưng Sophia đã có thể làm được những công việc của con người mà không cần đến sự trợ giúp. Điều này đặt ra dấu chấm hỏi cho những ngành nghề sau này của con người? Liệu robot có thể thay thế con người làm hết mọi việc hay không? Liệu robot có phá hủy cuộc sống con người hay không? Hay những ngày gần đây, chat GPT là chủ đề được mang ra bàn tán xôn xao vì nó có thể soạn giáo án dài sáu trang trong vòng sáu phút, trả lại bài văn tức thì khi được đưa ra yêu cầu. Tất cả những điều đó thuộc về trí tuệ nhân tạo đã khiến giới trẻ phải lo lắng cho tương lai nghề nghiệp của bản thân mình sẽ làm gì khi AI có thể làm được mọi việc mà con người làm? Trí tuệ nhân tạo đang đi vào cuộc sống của mỗi quốc gia, mỗi con người, biến những điều không tưởng thành hiện thực. Chắc chắn mỗi người trẻ chúng ta đứng trước sự phát triển vượt bậc ấy đều có những khủng hoảng nhất định về cuộc sống, về nghề nghiệp của chính mình. Nhờ sự ra đời của AI, có những nghề được dự báo là sẽ biến mất trong tương lai như thu ngân, người mẫu thời trang, lái xe, chuyên viên phân tích tín dụng, nhân viên ngân hàng, nhân viên bán hàng, điện thoại viên,... Tuy nhiên mỗi một vấn đề đều giống như con dao hai lưỡi. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển, thâm nhập sâu vào đời sống kinh tế xã hội, song song với những ngành nghề bị mất đi thì cũng xuất hiện rất nhiều nhu cầu và vấn đề cần giải quyết. Từ đó sẽ xuất hiện những công việc, những nhóm ngành công nghệ sẽ dẫn đầu xu hướng như công nghệ thông tin, logistics,.... Bên cạnh đó, những ngành nghề đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy và xúc cảm của con người rất khó bị thay thế nhưng ngành y, pháp luật, giáo dục,.. AI có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc cải thiện tình trạng sức khỏe bệnh nhân nhưng sẽ không bao giờ có được sự cảm thông, thấu hiểu và chia sẻ với người bệnh. Một con robot có thể giảng bài đúng cho học sinh nhưng chung quy lại vẫn chỉ là một cái máy, không thể nào giống như giáo viên “người thật việc thật” truyền thụ cảm hứng, kinh nghiệm sống cho học sinh. Hay robot cũng không thể thay thế con người thực thi pháp luật cho một đất nước. Vì vậy, robot không thể triệt để thay thế những ngành nghề của con người mà còn mở thêm một số hướng phát triển nghề nghiệp trong tương lai. ĐỒNG HÀNH CÙNG CHỊ TRONG KHÓA HỌC NGHỊ LUẬN XÃ HỘI CHUYÊN SÂU TẠI ĐÂY Robot được tạo ra từ con người nên chắc chắn sẽ không thể nào thay thế con người. Ở nhóm ngành có nguy cơ, đã, đang, sẽ bị robot thay thế thì nó cũng chỉ thay thế được những vị trí thấp,..còn ở cấp quản lý, điều hành, hoạch định chiến lược thì đòi hỏi phải có bộ óc và bàn tay con người điều tiết. Tuy nhiên, trong xã hội mà Internet có thể làm thay đổi mọi thứ, con người cần phải làm mới mình, cần phải thành thạo ngoại ngữ, làm chủ công nghệ thông tin,... để chất lượng công việc tốt hơn, để không bị đào thải, để thực sự trở thành chủ nhân của những con robot mà không cần lo lắng đặt ra câu hỏi “Robot có thay thế mình hay không?”, “AI có khiến ta thất nghiệp hay không?”. Để sống chung thoải mái với trí tuệ nhân tạo, khoa học công nghệ, nhân loại phải không ngừng học, nâng cấp bản thân để có thể điều khiển và chủ động trong mọi vấn đề. Như câu nói “Giống như thời xưa, người cưỡi ngựa luôn thắng người đi bộ, nhưng phải học cưỡi nó, ai càng giỏi chế ngự thì chạy càng nhanh”. Trí tuệ nhân tạo chính là con ngựa mà ta phải học cách để chế ngự nó. Chỉ cần tâm đủ vững, đầu đủ tỉnh táo để nắm bắt và điều khiển trí tuệ nhân tạo thì chắc chắn nó sẽ không còn gây cản trở cho việc định hướng và lựa chọn nghề nghiệp của mỗi người. Đứng trước ngưỡng cửa vào đời, lại sống trong thế kỷ XXI phát triển nhanh, tôi nhận thức rất rõ tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống con người và sự ảnh hưởng của nó đến việc lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai. Vì thế, tôi luôn quan niệm cần phải trau dồi bản thân, phát triển các kỹ năng để cho dù có trở thành ai, làm bất cứ ngành nghề gì cũng sẽ có được chỗ đứng vững chắc trong xã hội. Pascal đã từng nói “Con người là một cây sậy, nhưng là cây sậy biết suy nghĩ”. Con người có thể phát minh ra những công nghệ tiên tiến giúp cải thiện cuộc sống, trí tuệ nhân tạo để cuộc sống được thuận tiện và đơn giản hơn nhưng mãi mãi sẽ không bao giờ thay thế được con người. Vì vậy, con người cần phải có những hiểu biết sâu sắc về nó, làm chủ nó để trí tuệ nhân tạo như robot, chat gpt không còn là mối đe dọa, sự trăn trở về nghề nghiệp nói riêng và cuộc sống của con người nói chung. Hãy để công nghệ đúng nghĩa là một công cụ có ích giúp đỡ cho cuộc sống của con người, hãy chung sống với trí tuệ nhân tạo như những người bạn cùng giúp đỡ nhau phát triển, hoàn thiện bản thân. ĐỒNG HÀNH CÙNG CHỊ TRONG KHÓA HỌC NGHỊ LUẬN XÃ HỘI CHUYÊN SÂU TẠI ĐÂY Cập nhật thêm những bài viết hay tại các kênh truyền thông của HVCH Fanpage Học văn chị Hiên Youtube Học văn chị Hiên - Youtube IG Học văn chị Hiên Tiktok Học văn chị Hiên

luận văn trí tuệ nhân tạo