Ảnh: Dribble.

Có ba phương pháp cơ bản để tạo ra AI: mạng lưới thần kinh, học sâu và học tăng cường. Cả ba phương pháp này đều lấy cảm hứng từ tự nhiên, chúng đã góp phần tạo ra một bộ não giống con người trong máy móc.

Trước tiên, để xây dựng được các loại máy tính có khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, qua nghiên cứu người ta đã thiết kế phương pháp mạng lưới thần kinh đối với AI. Mạng lưới thần kinh của AI bắt chước sự sắp xếp tinh tế của hệ thần kinh đa nhiệm trong não người bằng cách ra lệnh cho máy tính xử lý nhiều đơn vị thông tin khác nhau cùng lúc.

Dựa trên mô hình tính toán của mạng lưới thần kinh, các nhà nghiên cứu đã phát triển được một khung xử lý song song và phân tán (PDP) với ngụ ý rằng tư duy và hành vi của con người xuất phát từ những tương tác phân tán, chủ động giữa các đơn vị xử lý khác nhau. Để hoàn thiện sự hợp tác giữa các đơn vị này, các nhà khoa học xây dựng những quy trình điều chỉnh hệ thống để giảm thiểu sai sót và tối đa hóa kết quả.

Phương pháp thứ hai được phát triển để cải tiến tư duy của máy móc được gọi là học sâu. Để phát triển các phương pháp học sâu, người ta sử dụng các kỹ thuật điện sinh học và quang học để nghiên cứu những bản ghi cách xử lý thị giác ở một tế bào trong não bộ của động vật có vú. Khi chúng ta đã hiểu được những yếu tố đầu vào, chúng ta có thể xử lý thông tin với cấp độ ngày càng cao hơn hoặc "sâu hơn".

Để độc giả dễ hiểu hơn, hãy hình dung bạn đang ngắm một bức tranh, có thể là một trong những bức tranh vẽ hoa súng của danh họa Claude Monet. Có vẻ như não của chúng ta nhận ra bức tranh đó gần như ngay lập tức, nhưng trên thực tế, sự hiểu biết này diễn ra theo một chuỗi các bước với tốc độ nhanh chóng và ngày càng sâu hơn.

Ban đầu, chúng ta nhận ra màu sắc và các cạnh của bức tranh. Sau đó, chúng ta nhận thấy đó là một bức tranh vẽ thực vật trên nước, tiếp đó chúng ta mới thấy rằng loài thực vật đó chính là hoa súng. Chỉ đến bước này, có thể là chưa đầy nửa giây sau khi nhìn bức tranh (nhưng đã bao gồm vài tầng xử lý tư duy), chúng ta mới nhận ra phong cách vẽ và đưa ra phán đoán về tác giả của nó.

Phương pháp thứ ba của AI mô phỏng quá trình vận động của não bộ là học tăng cường, một dạng thuật toán được thiết kế để xác định những phương pháp có thể mang lại hiệu quả tối đa trong tương lai. Để làm được điều này, các mô hình học tăng cường xác định các nguyên nhân và hệ quả rồi ghép chúng lại với nhau thông qua các quá trình dựa trên khoa học thần kinh. Cách làm này tương tự như việc con người và các loài động vật khác học cách lặp lại các hành động mang đến kết quả tốt.