Các sản phẩm nghiên cứu về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI đang được cải thiện và đi sâu vào trong cuộc sống của con người, trở thành công cụ giúp đỡ hữu ích trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt
Trang 1ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN
KHOA: THÔNG TIN - THƯ VIỆN
ĐỀ TÀI: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
HỌC PHẦN: NHẬP MÔN NĂNG LỰC THÔNG TIN
Họ và tên sinh viên: Nguyễn Hải Yến Nhi - 24031376
Nguyễn Thị Hồng Vân - 24031414 1
Trang 2Đỗ Thị Mỹ Tâm - 24031390 Chu Thị Nhung - 24031380 Đặng Thị Xuân Mai - 24031362
20
Hà Nội, tháng 10, năm 2024
Trang 3MỞ ĐẦU
1 Lí do chọn đề tài
Hiện nay, khoa học công nghệ đang phát triển vô cùng mạnh mẽ và nhanh chóng Các sản phẩm nghiên cứu về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang được cải thiện
và đi sâu vào trong cuộc sống của con người, trở thành công cụ giúp đỡ hữu ích trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là về giáo dục
AI đưa ra những phương pháp học tập mới, tăng khả năng tiếp cận kiến thức cho giáo viên và sinh viên Tuy vậy, ta vẫn cần xem xét đến các thách thức và rủi ro liên quan ví dụ như vấn đề về đạo đức hay vấn đề về quyền riêng tư Tôi chọn đề tài này để tìm hiểu sâu hơn về AI- chủ đề vô cùng thú vị và lôi cuốn Nghiên cứu vấn đề này giúp chúng ta nhận thấy rõ về cả tiện ích và hạn chế của “người bạn thông minh”
Từ những dữ kiện đó đưa ra những phương pháp hữu dụng để sinh viên tận dụng AI vào việc học tập một cách hiệu quả
2 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu
2.1 Mục đích nghiên cứu:
Mục đích nghiên cứu của nhóm là tìm hiểu về ảnh hưởng AI mang lại cho sinh viên Khoa học xã hội & Nhân Văn Từ đó đề xuất phương án giúp sử dụng công nghệ mới một cách hiệu quả
2.2 Nhiệm vụ nghiên cứu:
- Nghiên cứu thực trạng việc sinh viên sử dụng AI trong học tập
- Phân tích số liệu đưa ra những mặt tích cực và tiêu cực AI mang lại cho sinh viên
- Đề xuất phương án giúp sinh viên sử dụng AI thông minh và hiệu quả hơn
3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
3.1 Đối tượng nghiên cứu:
- Ảnh hưởng của AI tới sinh viên Trường Đại học Khoa học xã hội & Nhân Văn
3.2 Phạm vi nghiên cứu:
- Không gian nghiên cứu: Trường Khoa học xã hội & Nhân văn
- Thời gian nghiên cứu: Nghiên cứu thực hiện từ 28/10/2024 đến 3/11/2024
1
Trang 44 Câu hỏi nghiên cứu:
4.1 Câu hỏi nghiên cứu chính:
- AI có ảnh hưởng như thế nào đến việc học tập của sinh viên Trường Khoa học xã hội & Nhân văn?
4.2 Câu hỏi nghiên cứu cụ thể:
- Hiện trạng sử dụng AI trong học tập của sinh viên như thế nào?
- AI mang lại mặt tích cực nào?
- AI mang lại hạn chế nào?
- Có thể khắc phục những hạn chế của AI bằng cách nào?
5 Phương pháp nghiên cứu:
5.1 Phương pháp nghiên cứu thực tiễn
- Phương pháp điều tra
-
Trang 5NỘI DUNG
CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN CỦA NGHIÊN CỨU 1.1 Các khái niệm
1.1.1 Khái niệm AI
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc
tạo ra các hệ thống hoặc máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây yêu cầu trí thông minh của con người Các nhiệm vụ này bao gồm học hỏi từ kinh nghiệm, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, và giải quyết vấn đề
- John McCarthy (1956) — người khai sinh khái niệm AI đã định nghĩa rằng : “Trí tuệ
nhân tạo là một ngành khoa học và kỹ thuật tạo ra các máy móc có khả năng thực hiện các công việc mà nếu con người thực hiện, thì cần phải có trí tuệ.”.Theo ông ,AI không chỉ là lập trình máy tính để làm một việc cụ thể, mà còn là việc thiết kế các hệ thống có khả năng học hỏi, lý luận, và thích nghi với nhiều loại tình huống khác nhau
1.1.2 Phân loại
Phân loại AI theo khả năng
AI thường được phân loại theo các mức độ trí tuệ mà nó có thể đạt được:
+AI yếu (Narrow AI): Là dạng AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, ví
dụ như nhận dạng khuôn mặt, dịch ngôn ngữ hay chơi cờ vua AI yếu không có ý thức
và chỉ có thể hoạt động trong phạm vi đã được lập trình
+AI mạnh (General AI): Là loại AI có khả năng học hỏi và thực hiện bất kỳ nhiệm
vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm Đây là AI có khả năng suy nghĩ, lý luận và thích nghi linh hoạt như con người, nhưng hiện tại vẫn chỉ tồn tại trong lý thuyết
Phân loại AI theo công nghệ : AI bao gồm nhiều công nghệ và kỹ thuật khác
nhau:
+ Machine Learning (Học máy): Một phương pháp trong đó AI học từ dữ
liệu để cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cụ thể cho từng tác vụ Machine learning dựa vào các mô hình toán học để phân tích dữ liệu và đưa ra
dự đoán
+ Deep Learning (Học sâu): Một nhánh của Machine Learning, sử dụng các
mạng nơ-ron nhân tạo phức tạp để học từ các tập dữ liệu lớn Đây là công nghệ giúp AI có thể nhận diện hình ảnh, giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên
1
Trang 6+Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Cho phép AI hiểu và tương tác với ngôn
ngữ của con người, giúp tạo ra các ứng dụng như chatbot, hệ thống dịch thuật
và trợ lý ảo
+Thị giác máy tính (Computer Vision): Là khả năng AI hiểu và phân tích
hình ảnh, video, giúp thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng khuôn mặt hoặc phân loại đối tượng trong hình ảnh
1.1.3 Các đặc điểm chính
Tự động hóa: AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại, giúp tiết kiệm
thời gian và công sức của con người
Học hỏi từ dữ liệu: AI có khả năng học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm,
giúp nó hoạt động ngày càng hiệu quả hơn
Thích ứng và xử lý thông tin phức tạp: AI có thể xử lý các tập dữ liệu
lớn và tìm ra các mẫu (pattern) phức tạp, điều mà con người khó có thể làm thủ công
1.1.4 Ứng dụng của AI trong thực tế
Các ứng dụng thực tế của AI hiện nay rất đa dạng, từ chăm sóc sức khỏe (chẩn đoán bệnh, quản lý hồ sơ bệnh nhân), đến tài chính (phân tích thị trường, quản
lý rủi ro) và thậm chí trong đời sống hàng ngày (trợ lý ảo như Siri, Alexa)