Ctrl + phóng to trang web
Ctrl - thu nhỏ trang web

Thầy cô kiến thức thâm sâu
Học sinh chăm chỉ bước đầu thành công.

BÀI 3 - MỘT SỐ THIẾT BỊ MẠNG THÔNG DỤNG (KNTT - CS & ICT)

Bài 3 - Một số thiết bị mạng thông dụng (kntt)  Đây là bài soạn lý thuyết tin học 12 - sách Kết nối tri thức. Bài học này là kiến thức cốt lõi chung cho cả hai định hướng: Khoa học máy tính (cs) và Tin học ứng dụng (ict). Quý Thầy Cô và các em học sinh truy cập để làm tài liệu tham khảo nhé. Chúc Thầy Cô dạy tốt, chúc các em học sinh học giỏi.


 Hình 3.1 gồm một switch, một hub và cáp mạng để kết nối các cổng của chúng và máy tính. Nhìn bên ngoài, rất khó phân biệt được switch và hub. Điểm khác nhau của chúng nằm ở cách thức hoạt động. Khi máy tính gửi dữ liệu qua một cổng của hub, tín hiệu sẽ được gửi đến tất cả các cổng còn lại. Trong khi đó, switch xác định cổng kết nối giữa thiết bị gửi và thiết bị nhận, sau đó thiết lập tạm thời kênh truyền giữa hai cổng kết nối để truyền dữ liệu và hủy kết nối sau khi hoàn thành việc truyền.

 Khi dùng switch thì tín hiệu đi từ máy gửi đến máy nhận sẽ không gây xung đột với tín hiệu của các cuộc truyền ở cổng khác. Khi dùng hub, tín hiệu phát tán ra tất cả các cổng nên càng nhiều máy trong mạng, nguy cơ xung đột tín hiệu càng cao.

 Vì thế với các mạng có ít thiết bị đầu cuối, chẳng hạn như mạng gia đình thì có thể dùng hub vì chi phí rẻ hơn rất nhiều so với switch có cùng số cổng. LAN có từ vài chục đến vài trăm máy tính thì nên dùng switch, thậm chí dùng nhiều switch kết nối thành nhiều tầng, kết hợp với hub ở tầng cuối cùng như Hình 3.2.

 Wi-Fi là chữ viết tắt của cụm từ Wireless Fidelity. Người ta thường hiểu “Wi-Fi” là thiết bị kết nối không dây trong mạng cục bộ. Thực ra Wi-Fi là một bộ tiêu chuẩn kĩ thuật truyền dữ liệu bằng sóng vô tuyến điện được sử dụng rộng rãi trong các mạng cục bộ.

 Cách đơn giản nhất để thiết lập một LAN là dùng một bộ thu phát Wi-Fi (Hình 3.3) để kết nối tất cả các thiết bị đầu cuối trong một khu vực mà không phải mua sắm, lắp đặt hub, switch hay cáp mạng. Yêu cầu đối với các thiết bị đầu cuối trong trường hợp này là phải hỗ trợ truy cập Wi-Fi. Chính vì cách kết nối này mà bộ (thiết bị, trạm) thu phát Wi-Fi còn được gọi là “điểm truy cập không dây” (Wireless Access Point - WAP, hay Access Point - AP).

 Thông thường LAN kết nối có dây các máy tính qua các thiết bị như switch hay hub trong một phạm vi địa lí nhất định. Khi nối thêm một WAP vào LAN, ta có thể kết nối không dây các thiết bị di động giúp mở rộng phạm vi địa lí của LAN.

 Khi kết nối hai máy tính (có thể cách xa hàng nghìn kilômét) qua Internet, người ta không thể dùng cáp mạng nối qua hub hay switch mà cần sử dụng dịch vụ truyền dữ liệu của các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông để kết nối các LAN với nhau. Mạng viễn thông sử dụng các bộ định tuyến (router) để chuyển tiếp dữ liệu. Mỗi router có một số cổng có thể kết nối trực tiếp vào LAN gọi là cổng LAN và một số cổng để kết nối với các router khác gọi là cổng WAN. Dữ liệu chuyển từ một máy tính ở LAN này đến một máy tính ở LAN khác trên Internet trước hết phải chuyển đến router của LAN qua cổng LAN, sau đó chuyển ra ngoài qua cổng WAN. Khi router có nhiều cổng WAN thì cần chọn cổng thích hợp để chuyển dữ liệu đi tới đích. Thuật ngữ định tuyến hay chọn đường đường (routing) hàm ý router phải chọn một cổng thích hợp để gửi dữ liệu đi sao cho tới được LAN của máy nhận. Dữ liệu có thể phải trung chuyển qua nhiều router (Hình 3.4). Khi đến router cuối cùng, dữ liệu được chuyển qua cổng LAN để tới máy nhận.

 Thông thường router của các nhà cung cấp dịch vụ Internet hay của các tổ chức lớn mới có nhiều cổng WAN, còn router của các mạng gia đình chỉ có một cổng WAN kết nối đến nhà cung cấp dịch vụ Internet mà không cần phải định tuyến. Các router này thường được tích hợp cả bộ thu phát Wi-Fi. Chính vì thế chúng được gọi là router Wi-Fi (Hình 3.5).

 Trong trường hợp truy cập Internet, tín hiệu trong LAN là tín hiệu số (digital) thể hiện các giá trị lôgic 0 hay 1 dùng cho máy tính. Trong khi đó, để truyền dữ liệu bên ngoài LAN người ta có thể dùng tín hiệu tương tự (analog) như tín hiệu quang, sóng điện từ trong môi trường có dây hoặc không dây như sóng mang của điện thoại công cộng hoặc sóng mang của hệ thống thông tin di động 3G, 4G, 5G,... Vì router chỉ hướng luồng dữ liệu tới đích nhưng không chuyển đổi tín hiệu nên cần có thiết bị chuyển đổi tín hiệu hai chiều đặt giữa router và nhà cung cấp dịch vụ Internet, gọi là modem để chuyển tín hiệu số thành tín hiệu tương tự và ngược lại. Sơ đồ kết nối giữa modem và router được minh họa trong (Hình 3.6).

 Modem là thiết bị có chức năng chuyển đổi tín hiệu số thành tín hiệu tương tự và ngược lại. Modem chỉ thay đổi tín hiệu mà không làm thay đổi dữ liệu được mang bởi tín hiệu. Ví dụ một số loại modem:

Modem quay số cho phép nối hai máy tính qua hệ thống chuyển mạch của mạng điện thoại công cộng. Dữ liệu được mã hóa qua tín hiệu thoại, được chuyển qua đường dây chung với điện thoại.
Modem ADSL cũng dùng cáp điện thoại nhưng sử dụng riêng cho thuê bao số, không dùng chung tần số với đường thoại. Modem ADSL rất phổ biến để kết nối Internet tốc độ cao trước khi cáp quang được dùng rộng rãi.
Modem quang chuyển đổi tín hiệu số sang tín hiệu quang và ngược lại.
Modem GSM 3G, 4G, 5G,... có khe SIM để truy cập Internet qua hệ thống điện thoại di động và phát lại qua sóng Wi-Fi hoặc nối vào mạng có dây.

 Thời Kỳ đầu, modem thường tách rời khỏi router, nhưng sau này, chức năng modem được tích hợp ngay vào router nên chúng ta ít thấy hình ảnh các modem độc lập.

 Máy tính (kể cả các thiết bị di động) có thể kết nối vào mạng bằng cáp tín hiệu hoặc qua sóng Wi-Fi.

 Yêu cầu: Nhận biết được các cổng RJ45 và kết nối được các thiết bị qua cổng RJ45 với cáp UTP.
 Hướng dẫn: Các LAN thường dùng cáp mạng UTP có bốn đôi dây sóng với giắc cắm RJ45 để kết nối. Chỉ cần cắm một đầu giắc vào cổng RJ45 của máy tính, một đầu vào cổng RJ45 của switch, hud hay cổng LAN của router (Hình 3.8).

 Trên thực tế, việc nối cáp chỉ là kết nối vật lí. Trong các mạng cụ thể còn phải thiết lập các kết nối logic. Ví dụ: để máy tính trong LAN có thể giao tiếp với Internet thì còn phải thiết lập địa chỉ, khai báo cách kết nối ra ngoài,...
 Hãy quan sát cổng mạng của máy tính và của các thiết bị kết nối, nơi cắm các đầu cáp mạng.

 Yêu cầu. Kết nối được máy tính hay thiết bị di động vào mạng qua một thiết bị thu phát Wi-Fi.

 Kết nối không dây vào LAM, còn gọi là kết nối Wi-Fi, được thực hiện qua một trạm thu phát Wi-Fi (với vai trò là một điểm truy cập không dây - WAP). Hầu hết các máy tính để bàn thường không có sẵn khả năng kết nối Wi-Fi như máy tính xách tay, máy tính bảng hay điện thoại thông minh. Trong trường hợp đó, để có thể kết nối Wi-Fi cho máy tính để bàn, cần lắp thêm một bảng mạch mở rộng.  Mỗi trạm thu phát Wi-Fi sẽ nằm trong hoặc tạo ra một LAN.

 Hướng dẫn. Thủ tục kết nối Wi-Fi cho máy tính chạy trên hệ điều hành Windows, thiết bị di động chạy trên hệ điều hành Android hay iOS gần giống nhau, gồm các bước sau:
 Bước 1. Tìm trạm thu phát Wi-Fi để kết nối vào LAN.

 Cần làm xuất hiện danh sách các trạm thu phát Wi-Fi ở gần rồi chọn trạm thích hợp.
 Đối với máy tính chạy Windows 10, chỉ cần nháy chuột vào biểu tượng sóng ở phía bên phải thanh công việc. Đối với Windows 11, sau khi nháy chuột vào biểu tượng sóng mới chỉ làm xuất hiện bảng chọn các loại kết nối không dây như Wi-Fi và bluetooth, Cần nháy chuột tiếp vào dấu > cạnh biểu tượng sóng Wi-Fi .
 Đối với thiết bị di động dùng hệ điều hành Android, cần vuốt màn hình từ trên xuống rồi chọn biểu tượng cài đặt , sau đó chọn biểu tượng kết nối Wi-Fi .
 Đối với thiết bị di động dùng hệ điều hành iOS thì khi vuốt màn hình từ trên xuống (một vài dòng sản phẩm phải vuốt từ dưới lên) sẽ thấy ngay biểu tượng . Hãy chọn biểu tượng . Giao diện các trạm thu phát Wi-Fi đều có tên, trạng thái có được bảo mật hay không (Hình 3.9). Nếu được bảo mật, biểu tượng sóng sẽ có một dấu hiệu khóa. Nếu máy tính hay thiết bị di động đã kết nối với một trạm nào đó thì sẽ thấy thêm thông tin đang kết nối.

 Bước 2. Kết nối.

 Muốn kết nối thiết bị di động vào LAN nào thì chọn một trạm thu phát Wi-Fi thuộc LAN đó. Trong trường hợp trạm được bảo mật (có biểu tượng một cái khóa), phần mềm mạng sẽ yêu cầu nhập mật khẩu. Chỉ khi gõ đúng mật khẩu, mới có thể kết nối được. Sau đó chọn Connect hay Kết nối (Hình 3.10).

 Ngoài ra, ta có thể thiết lập chế độ kết nối tự động để máy tính hay các thiết bị di động tự động kết nối ngay với trạm thu phát Wi-Fi từ lần sử dụng sau mà không cần phải chọn lại hoặc nhập mật khẩu bằng cách đánh dấu vào ô Connect automatically như trong giao diện của Windows hay kéo con trượt Tự động kết nối lại sang phải như trong giao diện của Android và iOS,...

---The End!---
Nếu bạn không muốn học, không ai có thể giúp bạn. Nếu bạn quyết tâm học, không ai có thể ngăn cản bạn dừng lại.
CÙNG CHUYÊN MỤC:

PHẦN I. KIẾN THỨC CỐT LÕI CHUNG CHO CẢ HAI ĐỊNH HƯỚNG (CS) VÀ (ICT) - 21 bài.
CHỦ ĐỀ 1. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 2. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 3. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ
CHỦ ĐỀ 4. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH
CHỦ ĐỀ 5. HƯỚNG NGHIỆP VỚI TIN HỌC

PHẦN II. ĐỊNH HƯỚNG KHOA HỌC MÁY TÍNH (CS) - 9 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 7. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

PHẦN III. ĐỊNH HƯỚNG TIN HỌC ỨNG DỤNG (ICT) - 7 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 7. ỨNG DỤNG TIN HỌC

CÁC CHUYÊN MỤC LIÊN QUAN:

BÀI 2 - TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KHOA HỌC VÀ ĐỜI SỐNG (KNTT - CS & ICT)

Bài 2 - Trí tuệ nhân tạo trong khoa học và đời sống (kntt)  Đây là bài soạn lý thuyết tin học 12 - sách Kết nối tri thức. Bài học này là kiến thức cốt lõi chung cho cả hai định hướng: Khoa học máy tính (cs) và Tin học ứng dụng (ict). Quý Thầy Cô và các em học sinh truy cập để làm tài liệu tham khảo nhé. Chúc Thầy Cô dạy tốt, chúc các em học sinh học giỏi.


 Nhiều lĩnh vực khoa học, công nghệ và đời sống đã và đang nhận được rất nhiều lợi ích từ sự phát triển của AI. Dưới đây là một vài lĩnh vực tiêu biểu:

Hệ chuyên gia: Nhờ những thành tựu của AI, lĩnh vực này đã phát triển đáng kể. Ban đầu, hệ chuyên gia là chương trình máy tính được thiết kế dựa trên các luật suy diễn và tri thức của chuyên gia trong từng lĩnh vực cụ thể. Với sự phát triển của AI, đặc biệt là Học máy, nhiều hệ chuyên gia đã có khả năng tự học từ dữ liệu để tự hình thành các luật và tri thức dựa trên dữ liệu.

Y học và chăm sóc sức khỏe: AI Được sử dụng để cải thiện hình ảnh chất lượng y tế, làm nổi bật những cấu trúc bất thường bên trong cơ thể, thực hiện đo đạc các chỉ số lâm sàng, hỗ trợ đưa ra các chẩn đoán và hướng điều trị chính xác, kịp thời. Ví dụ, các chuyên gia y tế khẳng định phần mềm IBM Watson for Oncology đã góp phần nâng cao hiệu quả điều trị ung thư.

Giao thông vận tải: AI đã được sử dụng để phát triển các phương tiện tự lái, quản lí giao thông thông minh và định tuyến phương tiện vận tải,... trong những năm gần đây không thể có được nếu không có AI.

Tài chính, ngân hàng: AI không chỉ hỗ trợ tự động hóa cập nhật chứng từ, hóa đơn vào cơ sở dữ liệu, mà còn giúp phân tích, xử lý dữ liệu một cách hiệu quả để hỗ trợ quyết định đầu tư, phát hiện và ngăn chặn gian lận, nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Sản xuất: AI được sử dụng để cải thiện hiệu suất, hiệu quả và sự phát triển bền vững của các lĩnh vực sản xuất. Trong công nghiệp, AI giúp tự động hóa nhiều quá trình, từ chế tạo, lắp ráp, kiểm tra chất lượng đến quản lí chuỗi cung ứng. Các robot và hệ thống tự động hóa được tích hợp AI có khả năng thực hiện nhiều công việc lặp đi lặp lại một cách hiệu quả (Hình 2.1). Trong nông nghiệp, AI được sử dụng trong các trang trại thông minh để theo dõi những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả nuôi trồng như điều kiện thời tiết, đất đai, sức đề kháng với dịch bệnh và thời tiết của vật nuôi, cây trồng. AI có thể giúp người nông dân tối ưu hóa quy trình chăm sóc vật nuôi và cây trồng; hợp lí hóa tưới tiêu, dự đoán mùa vụ, xác định thời điểm thu hoạch tối ưu dựa trên dữ liệu về điều kiện chăm sóc, thời tiết, đất đai và cây giống,...

Giáo dục: AI được sử dụng để phát triển các nền tảng học tập được cá nhân hóa và hỗ trợ đánh giá kết quả học tập. Ví dụ, AI được sử dụng để phát triển các nền tảng học trực tuyến thông minh, có khả năng theo dõi tiến trình học tập, đề xuất nội dung học tập phù hợp và cung cấp phản hồi tức thì cho từng cá nhân người học. Các trợ lí học tập ảo dựa trên AI có thể hỗ trợ học sinh và giáo viên bằng cách trả lời câu hỏi, cung cấp hướng dẫn và tài liệu học tập,...

 Có thể chỉ ra những ảnh hưởng của AI tới nhiều lĩnh vực khoa học và đời sống khác. Chẳng hạn, trong lĩnh vực khoa học xã hội và nhân văn, AI được sử dụng không chỉ để thu thập và phân tích tự động quan điểm xã hội, mà còn để mô phỏng và mô hình hóa nhiều hiện tượng xã hội và nhân học. Một số ứng dụng AI có khả năng sáng tạo các tác phẩm âm nhạc, hội họa, văn học theo nhiều phong cách khác nhau. Sự kết hợp IoT và AI (AIoT) cho phép các nhà khoa học giám sát môi trường tự nhiên và theo dõi tình hình biến đổi khí hậu. Những thành tựu của xử lí ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính trong AI đã góp phần phát triển hàng loạt các ứng dụng thiết thực cho đời sống như dịch thuật tự động, hỗ trợ khách hàng bằng ngôn ngữ tự nhiên, các hệ thống nhận dạng hình ảnh và video đa dạng,... Ngày nay, trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp trò chơi điện tử hay thám hiểm không gian vũ trụ,... việc ứng dụng AI đã thật sự trở thành một phần không thể thiếu.

 Sự phát triển của AI đã và đang diễn ra với tốc độ nhanh chóng, có tiềm năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực khoa học và đời sống. Những ứng dụng hết sức đa dạng của AI đã cho thấy rõ điều đó. Tuy nhiên, các thành tựu hiện tại của AI vẫn chỉ hạn chế trong phạm vi Trí tuệ nhân tạo hẹp/Trí tuệ nhân tạo yếu. Trong tương lai, nhiều chuyên gia kì vọng sẽ phát triển thành công Trí tuệ nhân tạo tổng quát/Trí tuệ nhân tạo mạnh, có năng lực trí tuệ như con người, bao gồm cả khả năng áp dụng tri thức từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác. Có thể nói đây là mục tiêu dài hạn và hết sức phức tạp trong nghiên cứu và phát triển AI.

 Tuy vậy, triển vọng thực tế Không phải là không có nhiều hứa hẹn. Sự phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây của AI tạo sinh (Generative AI) là một minh chứng. AI tạo sinh tập trung vào việc xây dựng các thuật toán và mô hình có thể tạo nội dung (hình ảnh, âm thanh, văn bản) một cách tự động, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nghệ thuật, giải trí, quảng cáo và trò chơi.

 Một ví dụ điển hình có thể nêu ở đây là ChatGPT, một hệ thống xử lí ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI phát triển. Nó là một hệ thống có tri thức có khả năng suy luận và khả năng học,... Cụ thể:

 ChatGPT được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, ví dụ, phiên bản GPT-3 được huấn luyện trên hàng vạn văn bản thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau trên Internet, bao gồm sách, bài báo, trang web và nhiều nguồn khác.

 Một trong những khả năng được đánh giá cao của ChatGPT đó là khả năng hiểu và tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể đọc hiểu các câu hỏi và yêu cầu của người dùng, sau đó trả lời một cách hợp lí và thông minh. Đây chính là thể hiện khả năng suy luận và tri thức về ngôn ngữ của ChatGPT.

 Hơn thế nữa, ChatGPT không chỉ cung cấp những câu trả lời cố định mà còn có khả năng đưa ra các câu trả lời đa dạng dựa trên ngữ cảnh và yêu cầu cụ thể của người dùng. Điều này cho thấy sự linh hoạt trong suy nghĩ và khả năng suy luận của nó.

 ChatGPT có khả năng xử lí thông tin phức tạp để trả lời các câu hỏi mang tính phân tích và tổng hợp. Nó có thể xử lí dữ liệu từ nhiều nguồn để cung cấp các giải pháp dựa trên khả năng suy luận và tổng hợp tri thức.

 Việc có thể tương tác một cách liên tục và cải thiện nội dung trả lời dựa trên phản hồi của người dùng cho thấy ChatGPT có khả năng nắm bắt và thích nghi với ngữ cảnh cụ thể.

 ChatGPT có khả năng làm việc với nhiều thứ tiếng khác nhau, tuy nhiên, mức độ hiểu và khả năng trả lời có thể khác nhau tùy thuộc vào mức độ phát triển và tập trung của nó cho từng ngôn ngữ cụ thể. Nói chung, ChatGPT hoạt động tốt nhất trong các ngôn ngữ phổ biến và có nhiều dữ liệu huấn luyện, chẳng hạn như tiếng Anh, Tây Ban Nha, Pháp, Đức, ý và một số ngôn ngữ khác. Đối với các ngôn ngữ còn lại, đặc biệt là các ngôn ngữ ít phổ biến hoặc không có nhiều dữ liệu huấn luyện, ChatGPT có thể có khả năng hạn chế hơn. Tuy nhiên, nhà phát triển và cộng đồng có thể tạo ra phiên bản tùy chỉnh của ChatGPT cho các ngôn ngữ cụ thể bằng cách tinh chỉnh và huấn luyện lại mô hình trên dữ liệu ngôn ngữ đó.

 Tóm lại, ChatGPT được coi là một hệ thống AI có hiểu biết sâu rộng, có khả năng tương tác với người dùng giống như một cuộc hội thoại giữa người với người. Nó có thể trích rút thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra văn bản chi tiết, mang tính tương tác, giống như cách con người trả lời các câu hỏi trong mọi lĩnh vực. Bên cạnh đó, ChatGPT còn có thể làm thơ, soạn nhạc, viết thư, thiết kế và thậm chí là cả sửa lỗi trong lập trình (Hình 2.2). Mặc dù còn nhiều hạn chế, xong nhiều chuyên gia đánh giá ChatGPT là minh chứng cho sức mạnh của AI, coi ChatGPT là bước đột phá trong lĩnh vực AI của năm 2022, có thể dẫn tới những thay đổi lớn về cách làm việc, cách suy nghĩ, cách dạy và học trong nhà trường.

 Bên cạnh những lợi ích to lớn, sự phát triển của AI còn kéo theo những nguy cơ cần được cảnh báo, chẳng hạn:

Áp lực thất nghiệp: AI có khả năng tự động hóa nhiều công việc, dẫn đến tình trạng thất nghiệp và tạo nên nhiều nguy cơ cho sự phát triển xã hội.

Ảnh hưởng quyền riêng tư: Nhiều ứng dụng AI hoạt động dựa vào việc thu thập một lượng lớn dữ liệu cá nhân, điều này làm tăng mối lo ngại về quyền riêng tư có khả năng bị lạm dụng.

Khả năng thiếu minh bạch: Phần lớn các ứng dụng AI hiện nay đều là các “hộp đen”, gây khó khăn cho việc hiểu các quyết định được đưa ra như thế nào, dẫn đến việc thiếu trách nhiệm giải trình để đảm bảo tính minh bạch.

Rủi ro về an ninh, an toàn: Nhiều ứng dụng AI được xây dựng và triển khai trực tuyến. Điều này có thể bị lợi dụng để xâm nhập hoặc tấn công thay đổi dữ liệu và mô hình, có thể dẫn đến những quyết định không chính xác do AI đưa ra. Các quyết định sai lầm đó có thể gây nguy hại trực tiếp cho con người, ví dụ chẩn đoán sai về tình trạng bệnh tật hay ra quyết định tấn công các mục tiêu dân sự trong xung đột vũ trang,...

 Các cảnh báo trên cũng đặt ra một số khía cạnh đạo đức cần được xem xét để đảm bảo AI phải được xây dựng và sử dụng một cách minh bạch và có trách nhiệm. Thực tế đang đòi hỏi phải có những ràng buộc mang tính pháp lí đối với việc phát triển và ứng dụng AI trong một số lĩnh vực có khả năng ảnh hưởng trực tiếp tới sinh mạng con người. Ví dụ, ngăn cấm việc giao toàn quyền quyết định cho AI điều khiển vũ khí sát thương. Những thử nghiệm liên kết sinh học và công nghệ với nhau theo cách kết hợp bộ não con người và “bộ não” robot trong một chỉnh thể hợp nhất cũng đang là vấn đề gây nhiều tranh cãi. Ngoài khía cạnh đạo đức, những thử nghiệm này mang tính rủi ro cao. Bởi lẽ, trong trường hợp “bộ não” robot được phát triển tới mức thông minh hơn con người, việc công nghệ có thể được sử dụng để kiểm soát hoặc thay đổi ý thức, hành vi của con người theo một cách không mong muốn là nguy cơ hoàn toàn có thực.

 Vì vậy, cần phải có các giải pháp đảm bảo an toàn và giám sát chặt chẽ quá trình phát triển AI, cũng như đảm bảo sao cho AI có thể mang lại nhiều cơ hội cho sự tiến bộ, nâng cao chất lượng cuộc sống, phục vụ lợi ích cộng đồng, không gây hậu quả xấu cho xã hội. Đây đang là mối quan tâm lớn lao của các chuyên gia, các nhà khoa học, các chính trị gia, các nhà hoạt động xã hội cho tới người dân trên toàn thế giới.

---The End!---
Nếu bạn không muốn học, không ai có thể giúp bạn. Nếu bạn quyết tâm học, không ai có thể ngăn cản bạn dừng lại.
CÙNG CHUYÊN MỤC:

PHẦN I. KIẾN THỨC CỐT LÕI CHUNG CHO CẢ HAI ĐỊNH HƯỚNG (CS) VÀ (ICT) - 21 bài.
CHỦ ĐỀ 1. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 2. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 3. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ
CHỦ ĐỀ 4. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH
CHỦ ĐỀ 5. HƯỚNG NGHIỆP VỚI TIN HỌC

PHẦN II. ĐỊNH HƯỚNG KHOA HỌC MÁY TÍNH (CS) - 9 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 7. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

PHẦN III. ĐỊNH HƯỚNG TIN HỌC ỨNG DỤNG (ICT) - 7 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 7. ỨNG DỤNG TIN HỌC

CÁC CHUYÊN MỤC LIÊN QUAN:

BÀI 1 - LÀM QUEN VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (KNTT - CS & ICT)

Bài 1 - Làm quen với trí tuệ nhân tạo (kntt)  Đây là bài soạn lý thuyết tin học 12 - sách Kết nối tri thức. Bài học này là kiến thức cốt lõi chung cho cả hai định hướng: Khoa học máy tính (cs) và Tin học ứng dụng (ict). Quý Thầy Cô và các em học sinh truy cập để làm tài liệu tham khảo nhé. Chúc Thầy Cô dạy tốt, chúc các em học sinh học giỏi.


1. KHÁI NIỆM VỀ AI

 Những hình dung mang tính chất huyền bí, thần hỏi về “thông minh nhân tạo” đã có từ thời xa xưa. Ý nghĩa hiện đại của “thông minh nhân tạo” được gắn với khả năng của máy tính thực hiện các nhiệm vụ thông minh mà trước đây chỉ có con người mới có thể làm được. Tuy nhiên, việc đánh giá như thế nào là “thông minh” lại không đơn giản. Phải tới năm 1950, khi nhà khoa học nổi tiếng Alan Turing đưa ra phép thử, sau này được gọi là “phép thử Turing”, mới bước đầu có được cách để đánh giá khả năng của máy tính trong việc thể hiện hành vi thông minh. Năm 1956, một hội thảo thu hút sự tham gia của nhiều nhà khoa học máy tính hàng đầu thế giới đã được tổ chức tại Đại học Dartmouth, bang New Hampshire, Mỹ. Với chủ đề trung tâm là phát triển máy tính có khả năng thực hiện các tác vụ thông minh, Hội thảo Dartmouth đã được coi là điểm mốc ghi nhận sự ra đời của thuật ngữ AI, đánh dấu sự khởi đầu của lĩnh vực AI, thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này trong các năm tiếp theo.
 Có nhiều định nghĩa khác nhau về AI. Theo cách hiểu thông thường:

AI Là khả năng của máy tính có thể làm những công việc mang tính trí tuệ của con người như đọc chữ, hiểu tiếng nói, dịch thuật, lái xe hay khả học và ra quyết định,...

 Ở đây, có thể hiểu “công việc mang tính trí tuệ” là công việc khi thực hiện đòi hỏi quá trình trí tuệ đặc trưng của con người, như khả năng suy luận, khái quát hóa, ra quyết định,... Mục tiêu của việc phát triển ứng dụng AI là nhằm xây dựng các phần mềm giúp máy tính có được những năng lực trí tuệ như con người.
 Một số đặc trưng cơ bản của AI thường được nói tới nhiều nhất đó là các khả năng học, suy luận, nhận thức, hiểu ngôn ngữ và giải quyết vấn đề.

Khả năng học: Khả năng nắm bắt thông tin từ dữ liệu và điều chỉnh hành vi dựa trên thông tin mới. Ví dụ, hệ thống khuyến nghị tích hợp trên YouTube có thể học từ lịch sử xem video ca nhạc và đề xuất các video mới dựa trên sở thích của từng người dùng cụ thể.

Khả năng suy luận: Khả năng vận dụng logic và tri thức để đưa ra quyết định hoặc kết luận. Ví dụ, hệ thống chẩn đoán y tế dựa trên AI có thể dựa vào tri thức về các triệu chứng và bệnh lí để đưa ra chẩn đoán tình trạng sức khỏe của người bệnh.

Khả năng nhận thức: Khả năng cảm nhận và hiểu biết môi trường xung quanh thông qua các cảm biến và dữ liệu đầu vào. Ví dụ, máy tính điều khiển xe tự lái sử dụng cảm biến radar và camera để phát hiện và nhận biết xe xung quanh, các chướng ngại vật, biển báo giao thông và người đi bộ trên đường.

Khả năng hiểu ngôn ngữ: Hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người, bao gồm cả việc hiểu văn hóa và tiếng nói. Ví dụ, các máy tìm kiếm thông tin trên Internet như Google, Bing có thể hiểu yêu cầu tra cứu của người dùng được đưa vào bằng văn bản hay bằng tiếng nói.

Khả năng giải quyết vấn đề: Khả năng tìm ra cách giải quyết các tình huống phức tạp dựa trên thông tin và tri thức. Ví dụ, hệ thống dự báo thời tiết sử dụng mô hình dự báo dựa trên dữ liệu thời tiết trước đây để đưa ra bản tin dự báo thời tiết cho thời gian tới.

 Bất kì ứng dụng AI nào cũng đều cần có sự kết hợp ở mức độ khác nhau một số đặc trưng trí tuệ nêu trên. Điều này tạo nên sự khác biệt giữa AI và tự động hóa. Các hệ thống tự động hóa như các dây chuyền lắp ráp, các robot cơ giới hóa chỉ thực hiện lặp đi lặp lại một vài thao tác cố định và đơn điệu, mặc dù có thể đạt được hiệu suất cao trong nhiều công việc cụ thể, nhưng đều không được coi là các hệ thống có ứng dụng AI.

 Theo chức năng, có thể chia AI thành hai loại chính: 1) Trí tuệ nhân tạo hẹp hay Trí tuệ nhân tạo yếu, được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, ví dụ, chương trình máy tính chơi cờ, nhận dạng khuôn mặt hoặc thực hiện dự báo thời tiết; 2) Trí tuệ nhân tạo tổng quát hay Trí tuệ nhân tạo mạnh, có khả năng tự học, tự thích nghi và thực hiện được nhiều công việc giống như con người. Đây đang làm mục tiêu dài hạn của các nghiên cứu về AI, trong thực tế hiện vẫn chưa đạt được.

2. MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA AI

 Ngoài các ứng dụng được nêu trong phần trên, AI còn có nhiều các ứng dụng thực tế khác. Phần tiếp theo dưới đây giới thiệu thêm vài ứng dụng AI tiêu biểu.

Hệ chuyên gia MYCIN

 Hệ chuyên gia, còn được gọi là hệ thống dựa trên tri thức, là một chương trình máy tính, được thiết kế để mô phỏng khả năng ra quyết định của một hoặc nhiều chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể. Một trong những hệ chuyên gia phổ biến đầu tiên trong lĩnh vực y học là MYCIN, được bắt đầu phát triển tại đại học Stanford (Mỹ) từ năm 1972. Các tri thức cơ bản của MYCIN bao gồm Khoảng 600 luật suy diễn. Các luật này thực chất là các mệnh đề dạng “nếu có các triệu chứng A1, A2,... thì có kết luận B”. Người dùng nhập câu trả lời cho một loạt các câu hỏi dạng “có” hoặc “không” và các câu hỏi dạng trả lời ngắn gọn. Trên cơ sở đó, MYCIN đưa ra một danh sách các vi khuẩn có khả năng là thủ phạm gây ra nhiễm trùng máu và đề xuất sử dụng kháng sinh với liều lượng thích hợp. Đây là một trong những ví dụ đầu tiên về việc ứng dụng của AI trong y học và chẩn đoán bệnh. Mặc dù không sử dụng các kỹ thuật Học máy - một lĩnh vực của AI đang phát triển hết sức mạnh mẽ, MYCIN vẫn được coi là một bước quan trọng đối với sự hiểu biết và phát triển trong lĩnh vực này.

Robot Asimo

 Các Robot thông minh được coi là ứng dụng điển hình của AI trong lĩnh vực điều khiển. Nhiều loại robot công nghiệp được trang bị kĩ thuật Học máy để thích ứng và hoạt động trong môi trường sản xuất, thực hiện các nhiệm vụ cơ khí và kiểm tra chất lượng sản phẩm. Một số robot có hình dạng tương tự con người, được tạo ra để chứng minh khả năng của kĩ thuật robot thay vì hướng vào ứng dụng cụ thể. Ví dụ tiêu biểu có thể kể tới đó là Robot Asimo của hãng Honda, xuất hiện lần đầu vào năm 1986. Đây là robot hình người đầu tiên trên thế giới được tích hợp một loạt ứng dụng AI như tự động điều khiển (có khả năng di chuyển bằng hai chân), nhận dạng hình ảnh (có thị giác máy để “nhìn thấy”), nhận dạng tiếng nói (biết chào hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên). Asimo từng tham gia mở cửa Sàn giao dịch chứng khoán New York vào năm 2002, làm nhạc trưởng điều khiển dàn nhạc giao hưởng Detroit năm 2008, chơi bóng cùng cựu Tổng thống Mỹ Obama năm 2014,... đặc biệt, Asimo đã tham gia nhiều sự kiện giáo dục trên khắp thế giới, tạo niềm cảm hứng nghiên cứu Robot trong giới trẻ.

Google dịch (Google Translator)

 Google dịch là một dịch vụ dịch thuật miễn phí do Google phát triển vào tháng 4 năm 2006. Phiên bản được dùng phổ biến hiện nay cho phép dịch nhiều dạng văn bản như các từ, cụm từ, tệp văn bản, trang web. Nó được truy cập như một ứng dụng web độc lập, thậm chí được tích hợp vào một trình duyệt, giúp nhận dạng và đọc văn bản, tự động phát hiện ngôn ngữ, nhận ra các từ trong hình ảnh và phiên dịch tức thời,...

Nhận dạng khuôn mặt

 AI có thể nhận dạng và xác định danh tính dựa trên hình ảnh khuôn mặt. Nhiều ứng dụng thực tế đã được triển khai rộng rãi nhờ khả năng này. Từ việc mở khóa điện thoại cho tới việc kiểm tra an ninh để xác định nhân vật trong ảnh hoặc video,... Facebook cũng ứng dụng nhận dạng khuôn mặt để xác định và gán nhãn tên khá chính xác những người quen xuất hiện trong ảnh của người dùng đưa lên trang cá nhân.

Nhận dạng chữ viết tay

 Sự phát triển của AI đã giúp chuyển đổi hình ảnh chữ viết tay thành dữ liệu văn bản có thể xử lý được. Hiện tại, công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong quá trình xử lí hóa đơn và các tài liệu khác trong giao dịch thương mại điện tử, tự động hóa quy trình nhập dữ liệu. Nó cũng được sử dụng để nhận dạng và xác minh chữ ký trong các giao dịch điện tử.

Trợ lí ảo

 Một trong số những ứng dụng thú vị và hữu ích của AI là các phần mềm được gọi tên chung là “Trợ lí ảo” như Google Assistant của Google, Siri của Apple, Bixby của Samsung, Cortana của Microsoft. Các trợ lí ảo này có thể trò chuyện, hỗ trợ nhiều tính năng thông minh như tìm kiếm thông tin, gọi điện thoại theo tên có trong danh bạ, đọc tin nhắn, mở nhạc,... bằng chính tiếng nói của người dùng (Hình 1.3).

---The End!---
Nếu bạn không muốn học, không ai có thể giúp bạn. Nếu bạn quyết tâm học, không ai có thể ngăn cản bạn dừng lại.
CÙNG CHUYÊN MỤC:

PHẦN I. KIẾN THỨC CỐT LÕI CHUNG CHO CẢ HAI ĐỊNH HƯỚNG (CS) VÀ (ICT) - 21 bài.
CHỦ ĐỀ 1. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 2. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 3. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ
CHỦ ĐỀ 4. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH
CHỦ ĐỀ 5. HƯỚNG NGHIỆP VỚI TIN HỌC

PHẦN II. ĐỊNH HƯỚNG KHOA HỌC MÁY TÍNH (CS) - 9 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 7. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

PHẦN III. ĐỊNH HƯỚNG TIN HỌC ỨNG DỤNG (ICT) - 7 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 7. ỨNG DỤNG TIN HỌC

CÁC CHUYÊN MỤC LIÊN QUAN:

BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ TIN HỌC 12 - SÁCH KẾT NỐI TRI THỨC

BÀI GIẢNG ĐIỆN TỬ TIN HỌC 12 - SÁCH KẾT NỐI TRI THỨC
Đây là trọn bộ Bài giảng điện tử tin học 12, soạn theo sách Kết nối tri thức.
Nội dung gồm ba phần:
- Phần 1. Kiến thức cốt lõi chung cho cả hai định hướng: Khoa học máy tính (CS) và Tin học ứng dụng (ICT).
- Phần 2. Định hướng Khoa học máy tính (CS).
- Phần 3. Định hướng Tin học ứng dụng (ICT).

PHẦN I. KIẾN THỨC CỐT LÕI CHUNG CHO CẢ HAI ĐỊNH HƯỚNG (CS) VÀ (ICT) - 21 bài.
CHỦ ĐỀ 1. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 2. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 3. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ
CHỦ ĐỀ 4. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH
CHỦ ĐỀ 5. HƯỚNG NGHIỆP VỚI TIN HỌC

PHẦN II. ĐỊNH HƯỚNG KHOA HỌC MÁY TÍNH (CS) - 9 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 7. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

PHẦN III. ĐỊNH HƯỚNG TIN HỌC ỨNG DỤNG (ICT) - 7 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 7. ỨNG DỤNG TIN HỌC

CÙNG CHUYÊN MỤC:

TRẮC NGHIỆM TIN HỌC 12 - SÁCH KẾT NỐI TRI THỨC

TRẮC NGHIỆM TIN HỌC 12 - SÁCH KẾT NỐI TRI THỨC
Đây là bộ câu hỏi trắc nghiệm tin học 12 - sách Kết nối tri thức.
Bộ câu hỏi này soạn theo từng bài để tiện củng cố bài và ôn tập.
Nội dung gồm ba phần:
- Phần 1. Kiến thức cốt lõi chung cho cả hai định hướng: Khoa học máy tính (CS) và Tin học ứng dụng (ICT).
- Phần 2. Định hướng Khoa học máy tính (CS).
- Phần 3. Định hướng Tin học ứng dụng (ICT).

PHẦN I. KIẾN THỨC CỐT LÕI CHUNG CHO CẢ HAI ĐỊNH HƯỚNG (CS) VÀ (ICT) - 21 bài.
CHỦ ĐỀ 1. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 2. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 3. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ
CHỦ ĐỀ 4. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH
CHỦ ĐỀ 5. HƯỚNG NGHIỆP VỚI TIN HỌC

PHẦN II. ĐỊNH HƯỚNG KHOA HỌC MÁY TÍNH (CS) - 9 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET
CHỦ ĐỀ 7. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

PHẦN III. ĐỊNH HƯỚNG TIN HỌC ỨNG DỤNG (ICT) - 7 bài.
CHỦ ĐỀ 6. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC
CHỦ ĐỀ 7. ỨNG DỤNG TIN HỌC

CÙNG CHUYÊN MỤC:
☎ TIN HỌC 10-KẾT NỐI TRI THỨC
☎ TIN HỌC 11-KẾT NỐI TRI THỨC
☎ TIN HỌC 12-KẾT NỐI TRI THỨC

Tổng số lượt xem

Chăm chỉ chiến thắng tài năng
khi tài năng không chịu chăm chỉ.

- Tim Notke -

Bản quyền
Liên hệ
Chat Zalo
Chat Facebook