AI導入起手式 人工智慧扭轉企業的未來
AI giới thiệu trí tuệ nhân tạo thực hành để thay đổi tương lai của doanh nghiệp

目錄
Mục lục

序：在今後的AI時代裡，我們要更人性化地工作
Lời nói đầu: Trong kỷ nguyên AI tương lai , chúng ta phải làm việc nhân văn hơn

第1章 當前 AI 的能力
Chương 1 Khả năng hiện tại của AI

關於AI 的「常見誤會」
“Những hiểu lầm thường gặp ” về AI

AI圍棋軟體是運用龐大的資料庫與計算能力
Phần mềm AI Go sử dụng cơ sở dữ liệu và sức mạnh tính toán khổng lồ

如何活用「兒童的智慧」？
Làm thế nào để tận dụng “trí tuệ của trẻ em”?

思考如何將監視影像運用於商業領域
Suy nghĩ về cách sử dụng hình ảnh giám sát trong kinh doanh

深度學習就是「讓多層次類神經網路透過標註好的資料自行學習對應關係」
Học sâu là "cho phép các mạng lưới thần kinh đa cấp tự học các tương ứng thông qua dữ liệu được dán nhãn".

用三個軸將AI分類
Phân loại AI bằng ba trục

深度學習如何抽取事物的特徵
Cách học sâu trích xuất các đặc điểm của sự vật

「圖形辨識」就是 AI 的眼睛與耳朵
“Nhận dạng mẫu” là tai mắt của AI

機器翻譯運用深度學習大獲全勝的原因
Tại sao dịch máy lại thành công nhờ sử dụng deep learning

「強AI」最快要等到 22世紀オ會出現？
Liệu “ AI mạnh ” sẽ xuất hiện sớm nhất là đến thế kỷ 22 ?

指數函數真正的可怕之處
Nỗi kinh hoàng thực sự của hàm số mũ

知識總量最多以二次曲線增加
Tổng lượng kiến ​​thức tăng nhiều nhất theo đường cong bậc hai

專欄 強AI和通用型AI的研究算是科學嗎？
Cột: Nghiên cứu về AI mạnh và AI nói chung có được coi là khoa học không ?

不活用現在的深度學習就太可惜了
Sẽ thật đáng tiếc nếu không tận dụng deep learning hiện nay

深度學習可以搭配其他方法
Học sâu có thể được kết hợp với các phương pháp khác

第1章 當前 AI 的能力
Chương 1 Khả năng hiện tại của AI

現在的 AI 全部都是工具
AI ngày nay là tất cả các công cụ

本世紀中還不可能出現「強 AI」
“Strong AI ” khó có thể xuất hiện trong thế kỷ này

了解深度學習的特質，挑戰實用化
Hiểu các đặc điểm của deep learning và thách thức ứng dụng thực tế của nó

本章將深入探討當前的 AI 的能力，特別是深度學習的應用等。
Chương này sẽ đi sâu vào các khả năng hiện tại của AI, đặc biệt là ứng dụng deep learning.

如同我在序言所說的，現在的 AI 全部都是工具，尤其是在辨識圖像與聲音方面的能力很強大，而且進化迅速。在各行各業中，AI 將可能取代的是以往由人類的視覺、聽覺與讀寫來執行的工作，可提升原本的效率、提高利潤並彌補人手不足的困境。
Như tôi đã nói ở phần mở đầu , AI ngày nay hoàn toàn chỉ là một công cụ, đặc biệt khả năng nhận dạng hình ảnh, âm thanh của nó rất mạnh mẽ và đang phát triển nhanh chóng. Trong các ngành công nghiệp khác nhau, AI có thể sẽ thay thế công việc trước đây được thực hiện bởi thị giác, thính giác, đọc và viết của con người, có thể cải thiện hiệu quả ban đầu, tăng lợi nhuận và bù đắp sự thiếu hụt nhân lực.

然而，當今社會卻充滿對AI的誤解。關於AI的商業論述中提到的AI功能，多半是今後還需要花數十年或數百年才能實現的「強AI，以及想像力與人類相同甚至超越人類的「通用型AI」。反之，各行各業在今後的事業計劃中要如何運用現有的AI技術、如何將AI技術導入作業流程、提升效率等話題，卻遲遲未曾出現。
Tuy nhiên, xã hội ngày nay đầy rẫy những hiểu lầm về AI. Hầu hết các chức năng AI được đề cập trong các cuộc thảo luận kinh doanh về AI đều là “AI mạnh” sẽ phải mất hàng thập kỷ hoặc thế kỷ mới đạt được và “AI thông thường” có trí tưởng tượng ngang bằng hoặc thậm chí vượt qua con người. Ngược lại, các chủ đề như các ngành khác nhau nên sử dụng công nghệ AI hiện có như thế nào trong kế hoạch kinh doanh tương lai của họ, cách đưa công nghệ AI vào quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả vẫn chưa xuất hiện.

因此，有件事我想先請各位讀者記住：在為企業訂定五年計劃或是中期計畫時，並不需要考量「強 AI」 或是「通用型 AI」。
Vì vậy, tôi xin yêu cầu độc giả ghi nhớ một điều: khi xây dựng kế hoạch 5 năm hay kế hoạch trung hạn cho doanh nghiệp, bạn không cần quan tâm đến “AI mạnh” hay “AI tổng quát”.

關於 AI 的「常見誤會」
“Những hiểu lầm thường gặp” về AI

現有的AI並不是通用型AI，而是只能執行特定任務的專用型AI，種類琳瑯滿目。許多人過度期待現有AI的能力，往往是因為還不明白這種AI的本質。
AI hiện tại không phải là AI có mục đích chung mà là AI chuyên dụng, chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, với nhiều loại hình khác nhau. Nhiều người đặt kỳ vọng quá mức vào khả năng của AI hiện có, thường là do họ vẫn chưa hiểu bản chất của AI này.

以下我列舉日本研究機構「顧能 (Gartner)」於2016年12月發表的「人工智慧 （AI） 的十大『常見誤解』」。
Dưới đây tôi liệt kê "Mười hiểu lầm phổ biến nhất" về Trí tuệ nhân tạo (AI)" do tổ chức nghiên cứu Nhật Bản " Gartner " công bố vào tháng 12 năm 2016.

現在已經有非常聰明的AI。
Đã có AI rất thông minh rồi .

只要能導入像 IBM「華生」(Watson）那種 AI 的技術、機器學習或是深度學習，任誰都能馬上做到「很厲害的事」。
Chỉ cần công nghệ AI , machine learning hay deep learning như Watson của IBM được đưa vào sử dụng , bất cứ ai cũng có thể làm được “những việc cực kỳ mạnh mẽ” ngay lập tức.

世界上有叫做 AI 的單一科技。
Có một công nghệ duy nhất trên thế giới được gọi là AI .

只要導入 AI 便能馬上看到效果。
Chỉ cần nhập AI vào là bạn có thể thấy hiệu quả ngay lập tức.

「非監督式學習」因為不用教，所以比「監督式學習」優秀。
“Học không giám sát” tốt hơn “học có giám sát” vì nó không yêu cầu giảng dạy.

深度學習是最強的。
Học sâu là mạnh nhất.

演算法跟程式語言一樣可任意挑選或取代。
Các thuật toán, giống như ngôn ngữ lập trình, có thể được lựa chọn và thay thế theo ý muốn.

有一種 AI 是任誰都能立刻上手。
Có một loại AI mà bất kỳ ai cũng có thể bắt đầu sử dụng ngay lập tức.

AI只是一種軟體技術。
AI chỉ là một công nghệ phần mềm.

導入AI的結果大多是派不上用場。
Hầu hết kết quả nhập AI đều không có tác dụng.

出處：日本顧能「人工智慧 (A)十大『常見誤解』https://www.gartner.co.jp/press/html/pr20161222-01.html
Nguồn: Gu Neng của Nhật Bản "Mười "Hiểu lầm phổ biến" về Trí tuệ nhân tạo (A) https://www.gartner.co.jp/press/html/pr20161222-01.html

這些問題的誤解程度不一，重點是「已經說是誤解了，所以這十項都是錯的」。「1.現在已經有非常聰明的 AI」這句話很明顯是錯的。到目前為止，通用型 AI 尚未出現，也不確定何時可能出現。就根本來說，人類還不太清楚何謂通用型 AI。
Mức độ hiểu sai của những câu hỏi này khác nhau. Điểm mấu chốt là " người ta nói rằng đã hiểu sai nên mười điều này đều sai ." "1. Đã có những AI rất thông minh" Câu nói này rõ ràng là sai. Cho đến nay, AI có mục đích chung vẫn chưa xuất hiện và không chắc chắn khi nào nó sẽ xuất hiện. Về cơ bản, con người vẫn chưa hiểu rõ AI nói chung là gì.

至於只要等導入AI，「任誰都能馬上做到 『很厲害的事』」也是錯誤的認知。除非能用心製作大量的訓練資料與辭典、評估準確率與改善，並下工大研究如何將AI引進實際的作業流程，否則現在的 AI根本無法解決眼前的問題，我將在本書的第2章詳細說明這點。至於「4.只要導入AI便能馬上看到效果。」與「8.有一種AI是任誰都能立刻上手」之所以錯誤，也是基於相同理由。
Cũng có một quan niệm sai lầm rằng "bất kỳ ai cũng có thể làm được" những điều rất tuyệt vời "ngay lập tức miễn là có AI". Trừ khi chúng ta có thể cẩn thận tạo ra một lượng lớn tài liệu đào tạo và từ điển, đánh giá độ chính xác và cải tiến, đồng thời đến Đại học Bách khoa để nghiên cứu cách đưa AI vào quy trình làm việc thực tế, nếu không AI hiện tại sẽ không thể giải quyết được các vấn đề hiện tại. Tôi sẽ thảo luận về vấn đề này trong Chương 2 của cuốn sách này. Còn câu "4. Chỉ cần nhập AI vào là có thể thấy hiệu quả ngay lập tức." và "8. Có AI mà ai cũng có thể sử dụng ngay" đều sai vì lý do tương tự.

原本我就認為「因為裝了 AI 所以變得很聰明」這種說法很奇怪。日本人工智慧學會編了一本多達 1600 頁的《人工智慧學大事典》，其中列舉了成千上百種 AI，這些 AI 種類各異，來源與目的也不盡相同。但是媒體習慣用簡略的說法來說明事物，例如「這個新產品使用了 Al，因此才會產生「3. 世界上有叫做 AI 的單一科技」這種謠言。至於其他關於深度學習與非監督式學習、監督式學習的誤解，就請各位在閱讀下一章後自行判斷。
Ban đầu, tôi nghĩ thật kỳ lạ khi nói "bạn trở nên thông minh vì đã cài đặt AI". Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Nhật Bản đã biên soạn "Từ điển trí tuệ nhân tạo" dài 1.600 trang, liệt kê hàng trăm AI, với các loại, nguồn và mục đích khác nhau. Tuy nhiên, giới truyền thông đã quen với việc giải thích mọi thứ bằng những thuật ngữ đơn giản, chẳng hạn như "Sản phẩm mới này sử dụng Al nên có những tin đồn như" 3. Có một công nghệ duy nhất được gọi là AI trên thế giới. Đối với những hiểu lầm khác về học sâu, học không giám sát và học có giám sát, vui lòng tự đưa ra nhận định sau khi đọc chương tiếp theo.

「10.導入 AI 的結果大多是派不上用場」簡言之也是一種誤解。2010年起產生了商業化的 AI，促使電腦能「看得見、聽得到，還能辨識所見所聞」。俗話說 「天生我材必有用」，倘若使用者們願意運用智慧與下工夫研究，就有可能活用 AI 這種工具來解決各類問題、創造出全新的服務。
"10. Hầu hết kết quả nhập khẩu AI đều không có tác dụng." Tóm lại, đó cũng là một sự hiểu lầm. AI thương mại đã được sản xuất từ ​​năm 2010, cho phép máy tính "nhìn, nghe và nhận ra những gì chúng thấy và nghe". Như người ta thường nói, "Những gì tôi sinh ra sẽ hữu ích." Nếu người dùng sẵn sàng sử dụng trí tuệ của mình và làm việc chăm chỉ để nghiên cứu, thì AI có thể được sử dụng như một công cụ để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau và tạo ra các dịch vụ mới.

以往只能用人力解決的工作，或是因工作量過於龐大而被迫放棄的多種服務，今後都有機會透過活用 AI 來實現。現在的 AI 充滿了各種可能性，對於大幅改善今後的產業、社會與工作方式應該會有所裨益。
Trước đây, những nhiệm vụ chỉ có thể được giải quyết theo cách thủ công hoặc nhiều dịch vụ khác nhau phải hủy bỏ do khối lượng công việc quá lớn sẽ có cơ hội được thực hiện thông qua việc sử dụng AI trong tương lai. AI ngày nay có rất nhiều khả năng và sẽ mang lại lợi ích cho việc cải thiện đáng kể các ngành công nghiệp, xã hội và phương pháp làm việc trong tương lai.

AI圍棋軟體是運用龐大的資料庫與計算能力
Phần mềm AI Go sử dụng cơ sở dữ liệu và sức mạnh tính toán khổng lồ

「目前的 AI全部都是工具，工具的專業能力原本就超越人類 （否則沒有存在的意義）。」聽了我這句話，可能還是有人覺得：「儘管聽得懂這句話，但是等到五年後、十年後，難道人類大多數的工作真的不會被 AI搶走嗎？」我最近跟數百人聊過這個話題，發現抱持這種疑惑的人並不在少數。
"AI hiện tại đều là công cụ, năng lực chuyên môn của công cụ vốn đã vượt xa con người (nếu không thì chẳng có ý nghĩa gì để tồn tại)." Sau khi nghe lời của tôi, một số người có thể vẫn nghĩ: "Mặc dù họ hiểu câu này, nhưng nó cũng không có ý nghĩa gì cả." sẽ khó đợi đến năm Trong hai hoặc mười năm nữa, liệu hầu hết công việc của con người có thực sự bị AI lấy đi không? "Gần đây tôi đã nói chuyện với hàng trăm người về chủ đề này và nhận thấy rằng không ít người đã làm được điều đó." sự nghi ngờ này.

其中一個理由，是 AI活躍於圍棋與將棋的世界，所以一般大眾似乎會覺得「AI好聰明，人類已經贏不了 AI了」（然而事實上，最厲害的應該是運用 AI 來挑選棋路下棋的人）。
Một trong những nguyên nhân là do AI đang hoạt động tích cực trong thế giới cờ vây và cờ Shogi nên công chúng dường như cho rằng “AI quá thông minh, con người không thể đánh bại được AI” (tuy nhiên, trên thực tế, thứ mạnh mẽ nhất là sử dụng AI để chọn nước cờ và chơi cờ) người).

以 Google DeepMind 所開發的 AI 圍棋軟體「AlphaGo」為例，它是巧妙運用 AI 在瞬間搜尋龐大資料庫、發揮強大計算能力，並以預測勝率的方式來決定棋步^註1。
Lấy phần mềm AI Go “AlphaGo” do Google DeepMind phát triển làm ví dụ. Nó khéo léo sử dụng AI để tìm kiếm cơ sở dữ liệu khổng lồ trong tích tắc, phát huy sức mạnh tính toán mạnh mẽ và xác định nước đi bằng cách dự đoán tỷ lệ thắng ^{Note 1} .

圍棋和將棋的勝負一清二楚，因此若能創造出兩台特徵稍微不同的AI，令其對戰，便能自動創造出人類要花好幾萬年才能完成的棋譜。這也是在棋類世界活用 AI 的特殊之處。
Kết quả của cờ vây và Shogi rất rõ ràng, vì vậy nếu hai AI có đặc điểm hơi khác nhau có thể được tạo ra và được phép đấu với nhau, chúng có thể tự động tạo ra một ván cờ mà con người phải mất hàng chục nghìn năm mới hoàn thành. Đây cũng chính là điểm đặc biệt của việc sử dụng AI trong thế giới cờ vua.

西洋棋的棋步比圍棋和將棋少得多。1997年，IBM 的超級電腦「深藍(Deep Blue)」打敗當時的棋王加里•卡斯帕洛夫 (Garry Kasparov)。深藍不是靠深度學習，而是使用 「啟發式搜尋法 (heuristic search，也稱為近似解最佳法）等傳統的 AI 手法。
Cờ vua có ít nước đi hơn nhiều so với cờ vây và Shogi . Năm 1997, siêu máy tính "Deep Blue" của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua lúc bấy giờ là Garry Kasparov . Deep Blue không dựa vào deep learning mà sử dụng các kỹ thuật AI truyền thống như "tìm kiếm heuristic (còn được gọi là phương pháp giải pháp gần đúng nhất )" .

據說當年 AI之父--麻省理工學院的馬文•閔斯基 (Marvin Minsky)
Người ta nói rằng cha đẻ của AI - Marvin Minsky của MIT

教授，曾對同為麻省理工學院的天才語言學家諾姆．杭士基 (NoamChomsky)說：「如何？AI 很厲害吧？」杭士基教授卻嚴肅地回答說，「在舉重比賽看到推土機比人類厲害，有什麼好興奮的嗎？」閔斯基教授聽了便笑著對他脫帽致敬。
Giáo sư, từng dạy Norm, một nhà ngôn ngữ học tài năng cũng ở MIT. Noam Chomsky nói : "Thế nào? AI rất mạnh phải không?" Giáo sư Chomsky nghiêm túc trả lời: "Có điều gì thú vị để xem trong một cuộc thi cử tạ khi máy ủi giỏi hơn con người?" Giáo sư Minsky mỉm cười sau khi nghe điều này. mũ của anh ấy.

如何活用「兒童的智慧」？
Làm thế nào để tận dụng “trí tuệ của trẻ em”?

電腦出現之後沒多久，就讓某些特定作業變得比較容易。例如計算大砲的軌道和困難的方程式等計算工程，使用電腦計算便可以達到和研究所學生差不多的程度。
Không lâu sau khi máy tính ra đời , một số công việc trở nên dễ dàng hơn. Ví dụ, các dự án tính toán như tính toán quỹ đạo của một khẩu pháo và các phương trình khó có thể được thực hiện bằng máy tính ở mức độ tương tự như của một nghiên cứu sinh.

以往電腦比較不擅長的工作，就是「了解圖像與文宇的意義並加以執行」。如圖1-1 所示，「找到平放在杯子旁邊的筆，把它立在杯子裡」這樣的工作，以前若想讓電腦達成會有相當的難度（如果是積木等形狀固定的物品還勉強可能），是直到最近的 AI 才變得比較容易。
Trước đây, máy tính kém giỏi trong việc "hiểu ý nghĩa của hình ảnh và văn bản và thực hiện chúng". Như được minh họa trong Hình 1-1, nhiệm vụ “tìm chiếc bút nằm phẳng cạnh chiếc cốc và đặt nó thẳng đứng trong cốc” trước đây sẽ khá khó khăn đối với một máy tính (nếu nó là một vật thể có hình dạng cố định chẳng hạn như các khối xây dựng, điều đó vẫn khó thực hiện được), chỉ gần đây AI mới trở nên dễ dàng hơn.

我們最近把能解決此類問題的能力稱為「（相當於）兒童的智慧」。
Gần đây chúng tôi gọi khả năng giải quyết những vấn đề như vậy là “trí tuệ của một đứa trẻ”.

圖 1-1 「兒童的智慧」能找到平放在杯子旁的筆，把它立在杯子裡
Hình 1-1 “Trí tuệ trẻ thơ” có thể tìm chiếc bút nằm phẳng cạnh cốc và đặt vào cốc