DOANH NGHIỆP

Các khái niệm và thuật ngữ về trí tuệ nhân tạo (AI) theo Tiêu chuẩn TCVN 13902:2023

Tham vấn bởi luật sư Nguyễn Thụy Hân

Chuyên viên pháp lý Hồng Thía

14:53 11/04/24

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang phổ biến trong các doanh nghiệp, vậy có những khái niệm, thật ngữ nào về trí tuệ nhân tạo theo tiêu chuẩn Việt Nam? – Quốc Tuấn (Hà Nội).

>> Danh sách văn bản Trung ương cập nhật ngày 10/04/2024

>> Thêm nhiều điểm mới về xử phạt sai phạm trong mua bán thức ăn thủy sản từ 20/5/2024

TCVN 13902:2023:2023 do Bộ Khoa học và Công nghệ công bố. Theo đó, có những khái niệm và thuật ngữ về trí tuệ nhân tạo (AI) như sau:

1. Các khái niệm và thuật ngữ về trí tuệ nhân tạo (AI) theo Tiêu chuẩn TCVN 13902:2023:2023

Các thuật ngữ liên quan đến AI bao gồm:

- Tác tử AI (AI agent): Là thực thể tự động cảm nhận và phản ứng với môi trường của nó và thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu của nó.

- Phần tử AI (AI component): Phần tử chức năng để xây dựng hệ thống AI.

- Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence): Nghiên cứu và phát triển các cơ chế và ứng dụng của hệ thống AI.

Nghiên cứu và phát triển có thể diễn ra trên bất kỳ lĩnh vực nào, chẳng hạn như khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, khoa học tự nhiên, nhân văn, toán học.

- Hệ thống trí tuệ nhân tạo (artificial artificial intelligence system), Hệ thống AI (AI system): Hệ thống được thiết kế tạo ra các kết quả đầu ra như nội dung, dự báo khuyến nghị hoặc quyết định cho một tập hợp các mục tiêu xác định bởi con người.

+ Hệ thống được thiết kế có thể sử dụng các kỹ thuật và phương pháp tiếp cận khác nhau liên quan đến trí tuệ nhân tạo để phát triển mô hình biểu diễn dữ liệu, tri thức, các quá trình v.v. được sử dụng để tiến hành các tác vụ.

+ Hệ thống AI được thiết kế để hoạt động với các mức độ tự động hóa khác nhau.

- Tự trị (autonomy); Tính tự trị (autonomous): Là đặc tính của một hệ thống có khả năng sửa đổi phạm vi sử dụng hoặc mục tiêu dự kiến của nó mà không cần sự can thiệp, kiểm soát hoặc giám sát từ bên ngoài.

- Mạch tích hợp được thiết kế cho các ứng dụng cụ thể (application specific integrated circuit – ASIC): Mạch tích hợp được thiết kế cho các ứng dụng cụ thể.

- Tự động (automatic); Tự động hóa (automation); Được tự động hóa (automated): Liên quan đến một quá trình hoặc hệ thống hoạt động trong các điều kiện cụ thể mà không cần sự can thiệp của con người.

- Điện toán nhận thức (cognitive computing): Là loại hình hệ thống AI cho phép người và máy móc tương tác tự nhiên hơn.

- Học liên tục (continuous learning); Học không ngừng (continual learning); Học suốt đời (lifelong learning): Học tăng cường trên một hệ thống AI (3.1.4) diễn ra mang tính liên tục trong giai đoạn vận hành của vòng đời hệ thống AI đó.

- Thuyết liên kết (Connectionism); Hình mẫu theo thuyết liên kết (connectionist paradigm); Mô hình theo thuyết liên kết (connectionist model); Tiếp cận theo thuyết liên kết (connectionist approach): Là dạng của mô hình nhận thức sử dụng một mạng liên kết các đơn vị với nhau, thường là các đơn vị tính toán đơn giản.

- Khai phá dữ liệu (data mining): Là quá trình điện toán trích xuất các kiểu mẫu bằng cách phân tích dữ liệu định lượng theo bối cảnh hoặc khía cạnh khác nhau để từ đó phân loại, tóm lược các mối quan hệ và tác động tiềm tàng có thể.

- Tri thức khai báo (declarative knowledge): Là tri thức được biểu thị bằng các dữ kiện, quy tắc và định lý.

- Hệ chuyên gia (expert system): Là hệ thống AI tích lũy, kết hợp và đóng gói tri thức được cung cấp bởi chuyên gia là con người hoặc các chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể để suy luận giải pháp cho các vấn đề đặt ra.

Toàn văn File Word Luật Tiêu chuẩn và Quy chuẩn kỹ thuật cùng các văn bản hướng dẫn (đang có hiệu lực thi hành)

Ảnh chụp một phần Lược đồ Luật Tiêu chuẩn và Quy chuẩn kỹ thuật 2006

- AI tổng quát (general AI)

AGI: Là trí tuệ tổng quát nhân tạo (artificial general intelligence).

+ Loại hình hệ thống AI giải quyết một phạm vi rộng các tác vụ với mức độ thỏa đáng về hiệu năng thực thi.

+ AGI thường được sử dụng theo nghĩa mạnh hơn, nghĩa là các hệ thống không chỉ có thể thực hiện phạm vi đa dạng các tác vụ mà còn thực hiện mọi tác vụ do con người thực hiện.

- Thuật toán di truyền (genetic algorithm - GA): Là thuật toán mô phỏng chọn lọc tự nhiên bằng cách tạo và làm tiếng hóa một quần thể các cá thể (giải pháp) cho các bài toán tối ưu.

- Dị thường (heteronomy); Tính dị thường (heteronomous): Là đặc tính của một hệ thống hoạt động chịu sự ràng buộc bởi các can thiệp, điều khiển, giám sát từ bên ngoài.

- Suy luận (inferene): Là lập luận để rút ra các kết luận từ các tiên đề đã biết.

+ Trong AI, một tiên đề có thể là một dữ kiện, một quy tắc, một mô hình, một tính năng hoặc một dữ liệu thô.

+ Thuật ngữ "suy luận" đề cập đến cả quá trình và kết quả của nó.

- Internet vạn vật (Internet of things – loT): Hạ tầng các thực thể, con người, hệ thống và tài nguyên thông tin được kết nối với nhau cùng với các dịch vụ xử lý và phản hồi thông tin trong thế giới thực và thế giới ảo.

- Thiết bị loT (loT device): Là thực thể của một hệ thống loT tương tác và giao tiếp với thế giới vật chất thông qua cảm nhận hoặc dẫn động

Thiết bị loT có thể là thiết bị cảm biến hoặc thiết bị dẫn động

- Hệ thống loT (loT system); Hệ thống cung cấp các chức năng về loT; Hệ thống loT có thể bao gồm nhưng không giới hạn các thiết bị loT, thiết bị cổng loT, thiết bị cảm biến và thiết bị dẫn động.

- Tri thức (knowledge): Thông tin tóm lược về các đối tượng, sự kiện, khái niệm, quy tắc, các mối quan hệ và đặc tính của chúng, được tổ chức để sử dụng một cách có hệ thống theo mục tiêu có định hướng.

+ Tri thức trong lĩnh vực AI không bao hàm khả năng nhận thức, khác với cách sử dụng thuật ngữ này trong một số lĩnh vực khác. Cụ thể tri thức không bao hàm hoạt động nhận thức của quá trình hiểu biết.

+ Thông tin có thể tồn tại ở dạng số hoặc ký hiệu.

+ Thông tin là dữ liệu đã được ngữ cảnh hóa để có thể diễn giải được. Dữ liệu được tạo ra thông qua sự trừu tượng hóa hoặc đo lường từ các đối tượng.

- Vòng đời (life cycle): Là Sự phát triển của một hệ thống, sản phẩm, dịch vụ, dự án hoặc các thực thể khác do con người tạo ra, từ lúc hình thành cho đến khi kết thúc hoạt động.

- Mô hình (model): Là dạng biểu diễn vật lý, toán học hoặc logic khác của một hệ thống, thực thể, hiện tượng, quá trình, dữ liệu.

- AI hẹp (narrow AI): Là loại hình hệ thống AI tập trung vào các tác vụ xác định để giải quyết một vấn đề cụ thể.

- Hiệu năng (Performance): Là kết quả có thể đo lường được

+ Hiệu năng có thể liên quan đến các phát hiện định lượng hoặc định tính.

+ Hiệu năng có thể liên quan đến việc quản lý các hoạt động, quá trình, sản phẩm (bao gồm cả dịch vụ), hệ thống hoặc tổ chức.

- Lập kế hoạch (planning): Trong trí tuệ nhân tạo, các quá trình tính toán tạo ra một luồng công việc từ một tập hợp các hành động nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể

Ý nghĩa của “lập kế hoạch” sử dụng trong vòng đời hoặc theo các tiêu chuẩn quản lý AI cũng có thể là các hoạt động được thực hiện bởi con người.

- Dự đoán (prediction): Đầu ra chính của hệ thống AI khi được cung cấp thông tin hoặc dữ liệu đầu vào.

+ Các dự đoán có thể sau đó là đầu ra bổ sung chẳng hạn như các khuyến nghị, quyết định và hành động.

+ Dự đoán không nhất thiết đề cập đến việc dự đoán điều gì đó trong tương lai.

+ Các dự đoán có thể đề cập đến các loại hình phân tích hoặc tạo lập dữ liệu khác nhau, áp dụng cho dữ liệu mới hoặc dữ liệu lịch sử (bao gồm dịch văn bản, tạo hình ảnh tổng hợp hoặc chẩn đoán sự cố mất điện trước đó).

- Tri thức theo trình tự (procedural knowledge): Tri thức thức chỉ thị rõ ràng các bước cần thực hiện để giải quyết một vấn đề hoặc để đạt được một mục tiêu.

- Người máy (robot): Là hệ thống tự động hóa với cơ cấu chấp hành để thực hiện các tác vụ dự kiến trong thế giới vật lý bằng cảm nhận môi trường của nó và hệ thống phần mềm điều khiển.

+ Người máy bao gồm hệ thống điều khiển và giao diện của hệ thống điều khiển.

+ Việc phân loại người máy là người máy công nghiệp hoặc người máy dịch vụ được thực hiện tùy thuộc mục đích ứng dụng của nó.

+ Để thực hiện đúng các tác vụ, người máy sử dụng các loại cảm biến khác nhau để xác nhận trạng thái hiện tại của nó và nhận biết các yếu tố tạo nên môi trường mà nó hoạt động.

- Khoa học người máy (robotics): Khoa học và thực tiễn thiết kế, sản xuất và ứng dụng người máy.

- Điện toán ngữ nghĩa (semantic computing): Là lĩnh vực điện toán hướng tới xác định ý nghĩa của nội dung tính toán và ý định của người dùng và thể hiện chúng ở dạng máy có thể xử lý được.

- Điện toán mềm (soft computing): Là lĩnh vực điện toán có khả năng khai thác sự không chính xác, không chắc chắn và đúng từng phần để đưa ra lời giải có tính thuyết phục và dễ kiểm soát hơn.

+ Điện toán mềm bao gồm các kỹ thuật khác nhau như logic mờ, học máy và suy diễn thống kê.

- AI biểu trưng (symbolic AI): AI dựa trên các kỹ thuật và mô hình thao tác trên các biểu tượng và cấu trúc theo các quy tắc được xác định rõ ràng để có được các suy luận.

+ So sánh với AI biểu trưng phụ, AI biểu trưng tạo ra các đầu ra kết quả khai báo, ngược lại AI biểu trưng phụ dựa trên các phương pháp thống kê và tạo ra kết quả đầu ra với một xác suất sai nhất định.

- AI biểu trưng phụ (subsymbolic AI): AI dựa trên các kỹ thuật và mô hình sử dụng mã hóa ẩn thông tin thu được từ trải nghiệm hoặc dữ liệu thô.

So với AI biểu trưng, trong khi AI biểu trưng tạo ra các đầu ra kết quả khai báo, AI biểu trưng phụ dựa trên các phương pháp thống kê và tạo ra các kết quả đầu ra với xác suất sai nhất định.

- Tác vụ (task): tác vụ là hoạt động cần thiết để đạt được một mục tiêu cụ thể.

Hoạt động có thể là vật lý hoặc nhận thức.

+ Ví dụ: Tính toán hoặc tạo các dự đoán, bản dịch, dữ liệu tổng hợp, các tạo tác hoặc điều hướng trong một không gian vật lý.

+ Ví dụ về các tác vụ bao gồm phân loại, hồi quy, xếp hạng, phân cụm và giảm kích thước dữ liệu.

2. Khái niệm về AI và mục tiêu AI của Việt Nam đến năm 2025

[Quý khách hàng xem nội dung chi tiết TẠI ĐÂY]

3. Định hướng chiến lược phát triển AI tại Việt Nam

[Quý khách hàng xem nội dung chi tiết TẠI ĐÂY]

- Nội dung nêu trên là phần giải đáp, tư vấn của chúng tôi dành cho khách hàng của Pháp luật doanh nghiệp. Nếu quý khách còn vướng mắc, vui lòng gửi về Email [email protected].

- Nội dung bài viết mang tính chất tham khảo;

- Điều khoản được áp dụng có thể đã hết hiệu lực tại thời điểm bạn đang đọc.