Phụ lục bài viết
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo đề cập đến các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ truyền thống gắn liền với trí thông minh của con người – chẳng hạn như đưa ra dự đoán, xác định đối tượng, giải thích lời nói và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống AI học cách làm như vậy bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tìm kiếm các mẫu để mô hình hóa quá trình ra quyết định của riêng chúng.
Trong nhiều trường hợp, con người sẽ giám sát quá trình học tập của AI, củng cố những quyết định đúng đắn và ngăn cản những quyết định tồi tệ, nhưng một số hệ thống AI được thiết kế để học hỏi mà không cần giám sát.
Theo thời gian, các hệ thống AI cải thiện hiệu suất thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, cho phép chúng thích ứng với các đầu vào mới và đưa ra quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Về bản chất, trí tuệ nhân tạo là việc dạy máy móc suy nghĩ và học hỏi như con người, với mục tiêu tự động hóa công việc và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.
Tại sao trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?
Trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích cung cấp cho máy móc khả năng xử lý và phân tích tương tự như con người, biến AI trở thành đối tác hữu ích cho con người trong cuộc sống hàng ngày. AI có thể diễn giải và sắp xếp dữ liệu trên quy mô lớn, giải quyết các vấn đề phức tạp và tự động hóa đồng thời nhiều tác vụ khác nhau, điều này có thể tiết kiệm thời gian và lấp đầy những khoảng trống hoạt động mà con người bỏ lỡ.
AI đóng vai trò là nền tảng cho việc học trên máy tính và được sử dụng trong hầu hết mọi ngành – từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến sản xuất và giáo dục – giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc tính toán chuyên sâu.
Nhiều công nghệ hiện có sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao năng lực. Chúng ta thấy điều đó trên điện thoại thông minh có trợ lý AI, nền tảng thương mại điện tử với hệ thống đề xuất và phương tiện có khả năng lái tự động. AI cũng giúp bảo vệ con người bằng cách thử nghiệm các hệ thống phát hiện gian lận trực tuyến và robot cho các công việc nguy hiểm, cũng như dẫn đầu nghiên cứu về các sáng kiến chăm sóc sức khỏe và khí hậu.
AI hoạt động như thế nào?
Hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách sử dụng thuật toán và dữ liệu. Đầu tiên, một lượng lớn dữ liệu được thu thập và áp dụng cho các mô hình toán học hoặc thuật toán sử dụng thông tin để nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán trong một quá trình được gọi là đào tạo.
Khi các thuật toán đã được đào tạo, chúng sẽ được triển khai trong nhiều ứng dụng khác nhau, nơi chúng liên tục học hỏi và thích ứng với dữ liệu mới. Điều này cho phép các hệ thống AI thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ và phân tích dữ liệu với độ chính xác và hiệu quả cao hơn theo thời gian.
Máy học
Cách tiếp cận chính để xây dựng hệ thống AI là thông qua học máy (ML), trong đó máy tính học từ các tập dữ liệu lớn bằng cách xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Thuật toán học máy sử dụng các kỹ thuật thống kê để giúp nó “học” cách thực hiện một nhiệm vụ ngày càng tốt hơn mà không nhất thiết phải được lập trình cho nhiệm vụ đó.
Nó sử dụng dữ liệu lịch sử làm đầu vào để dự đoán giá trị đầu ra mới. Học máy bao gồm cả học có giám sát (trong đó đầu ra dự kiến của đầu vào được biết nhờ các tập dữ liệu được gắn nhãn) và học không giám sát (trong đó không xác định được đầu ra dự kiến do sử dụng các tập dữ liệu không được gắn nhãn).
Mạng lưới thần kinh
Học máy thường được thực hiện bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh, một loạt thuật toán xử lý dữ liệu bằng cách bắt chước cấu trúc của bộ não con người. Các mạng này bao gồm các lớp nút được kết nối với nhau, hay còn gọi là “tế bào thần kinh”, xử lý thông tin và truyền thông tin đó với nhau.
Bằng cách điều chỉnh cường độ kết nối giữa các nơ-ron này, mạng có thể học cách nhận biết các mẫu phức tạp trong dữ liệu, đưa ra dự đoán dựa trên đầu vào mới và thậm chí học hỏi từ những sai lầm. Điều này làm cho mạng lưới thần kinh trở nên hữu ích trong việc nhận dạng hình ảnh, hiểu lời nói của con người và dịch từ giữa các ngôn ngữ.
Học sâu
Học sâu là một tập hợp con quan trọng của học máy. Nó sử dụng một loại mạng nơ-ron nhân tạo được gọi là mạng nơ-ron sâu, chứa một số lớp ẩn mà qua đó dữ liệu được xử lý, cho phép máy đi “sâu” trong quá trình học và nhận ra các mẫu ngày càng phức tạp, tạo kết nối và cân nhắc đầu vào cho kết quả tốt nhất.
Học sâu đặc biệt hiệu quả trong các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khiến nó trở thành một thành phần quan trọng trong sự phát triển và cải tiến của hệ thống AI.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) liên quan đến việc dạy máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ viết và nói theo cách tương tự như con người. NLP kết hợp các khái niệm khoa học máy tính, ngôn ngữ học, học máy và học sâu để giúp máy tính phân tích dữ liệu văn bản hoặc giọng nói phi cấu trúc và trích xuất thông tin liên quan từ đó.
NLP chủ yếu giải quyết vấn đề nhận dạng giọng nói và tạo ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời nó được tận dụng cho các trường hợp sử dụng như phát hiện thư rác và trợ lý ảo.
Tầm nhìn máy tính
Thị giác máy tính là một ứng dụng phổ biến khác của kỹ thuật học máy, trong đó máy xử lý hình ảnh thô, video và phương tiện trực quan, đồng thời trích xuất những hiểu biết hữu ích từ chúng. Mạng lưới thần kinh tích chập và học sâu được sử dụng để chia hình ảnh thành pixel và gắn thẻ chúng cho phù hợp, giúp máy tính phân biệt sự khác biệt giữa hình dạng và mẫu hình ảnh.
Thị giác máy tính được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng, đồng thời hoàn thành các nhiệm vụ như nhận dạng và phát hiện khuôn mặt trong ô tô tự lái và robot.
Các loại trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại theo nhiều cách khác nhau.
AI mạnh và AI yếu
AI có thể được tổ chức thành hai loại lớn: AI yếu và AI mạnh.
AI yếu (hay AI hẹp) dùng để chỉ AI tự động hóa các tác vụ cụ thể. Nó thường hoạt động tốt hơn con người, nhưng nó hoạt động trong một bối cảnh hạn chế và được áp dụng cho một vấn đề được xác định trong phạm vi hẹp. Hiện tại, tất cả các hệ thống AI đều là ví dụ về AI yếu, từ bộ lọc thư rác trong hộp thư đến email đến công cụ đề xuất cho đến chatbot.
AI mạnh, thường được gọi là trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI), là một chuẩn mực giả thuyết mà tại đó AI có thể sở hữu trí thông minh và khả năng thích ứng giống con người, giải quyết các vấn đề mà nó chưa từng được đào tạo để giải quyết. AGI chưa thực sự tồn tại và không rõ liệu nó có tồn tại hay không.
4 loại AI
AI sau đó có thể được phân loại thành bốn loại chính: máy phản ứng, trí nhớ hạn chế, lý thuyết về tâm trí và khả năng tự nhận thức.
Máy phản ứng: nhận thức thế giới trước mặt và phản ứng. Họ có thể thực hiện các lệnh và yêu cầu cụ thể, nhưng họ không thể lưu trữ bộ nhớ hoặc dựa vào kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định trong thời gian thực. Điều này làm cho máy phản ứng trở nên hữu ích trong việc hoàn thành một số nhiệm vụ chuyên môn có giới hạn. Các ví dụ bao gồm công cụ đề xuất của Netflix và Deep Blue của IBM (dùng để chơi cờ vua).
Bộ nhớ hạn chế: AI có khả năng lưu trữ dữ liệu và dự đoán trước đó khi thu thập thông tin và đưa ra quyết định. Về cơ bản, nó nhìn vào quá khứ để tìm manh mối dự đoán điều gì có thể xảy ra tiếp theo. AI có bộ nhớ hạn chế được tạo ra khi một nhóm liên tục đào tạo một mô hình về cách phân tích và sử dụng dữ liệu mới hoặc môi trường AI được xây dựng để các mô hình có thể được đào tạo và đổi mới tự động.
Ví dụ bao gồm ChatGPT và xe tự lái.
Lý thuyết tâm trí: là một loại AI chưa thực sự tồn tại nhưng nó mô tả ý tưởng về một hệ thống AI có thể nhận thức và hiểu được cảm xúc của con người, sau đó sử dụng thông tin đó để dự đoán hành động trong tương lai và tự mình đưa ra quyết định.
Tự nhận thức: AI đề cập đến trí tuệ nhân tạo có khả năng tự nhận thức hoặc ý thức về bản thân. Loại AI này hiện không tồn tại. Tuy nhiên, về mặt lý thuyết, AI tự nhận thức sở hữu ý thức giống con người và hiểu được sự tồn tại của chính nó trên thế giới cũng như trạng thái cảm xúc của người khác.
Lợi ích và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo, ứng dụng và ví dụ
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có lợi cho việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giải quyết các vấn đề phức tạp, giảm thiểu lỗi của con người và hơn thế nữa.
Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại
Các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu và làm việc tại nhà máy, cũng như các cuộc trò chuyện với dịch vụ khách hàng, đều có thể được tự động hóa bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Điều này cho phép con người tập trung vào các ưu tiên khác.
Giải quyết các vấn đề phức tạp
Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu cùng lúc của AI cho phép nó nhanh chóng tìm ra các mẫu và giải quyết các vấn đề phức tạp có thể quá khó khăn đối với con người, chẳng hạn như dự đoán triển vọng tài chính hoặc tối ưu hóa các giải pháp năng lượng.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng thông qua cá nhân hóa người dùng, chatbot và công nghệ tự phục vụ tự động, giúp trải nghiệm của khách hàng trở nên liền mạch hơn và tăng khả năng giữ chân khách hàng cho doanh nghiệp.
Nâng cao sức khỏe và y học
Trí tuệ nhân tạo hoạt động để nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe bằng cách tăng tốc chẩn đoán y tế, phát hiện và phát triển thuốc cũng như triển khai robot y tế trên khắp các bệnh viện và trung tâm chăm sóc.
Giảm lỗi của con người
Khả năng xác định nhanh chóng các mối quan hệ trong dữ liệu giúp trí tuệ nhân tạo có hiệu quả trong việc phát hiện lỗi hoặc điểm bất thường giữa các đống thông tin kỹ thuật số, giảm thiểu lỗi của con người và đảm bảo độ chính xác.
Nhược điểm của AI
Mặc dù trí tuệ nhân tạo có những lợi ích nhưng công nghệ này cũng đi kèm với những rủi ro và mối nguy hiểm tiềm ẩn cần cân nhắc.
Dịch chuyển công việc
Khả năng tự động hóa các quy trình, tạo ra nội dung nhanh chóng và làm việc trong thời gian dài của AI có thể đồng nghĩa với việc chuyển đổi công việc cho con người.
Thành kiến và phân biệt đối xử
Các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu phản ánh các quyết định thiên vị của con người, dẫn đến kết quả đầu ra có thành kiến hoặc phân biệt đối xử đối với một số nhóm nhân khẩu học nhất định.
Ảo giác
Hệ thống AI có thể vô tình “gây ảo giác” hoặc tạo ra kết quả đầu ra không chính xác khi được đào tạo trên dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch, dẫn đến tạo ra thông tin sai lệch.
Mối quan tâm về quyền riêng tư
Dữ liệu được hệ thống trí tuệ nhân tạo thu thập và lưu trữ có thể được thực hiện mà không có sự đồng ý hoặc hiểu biết của người dùng và thậm chí có thể bị truy cập trái phép bởi các cá nhân trong trường hợp vi phạm dữ liệu.
Mối quan tâm về đạo đức
Hệ thống AI có thể được phát triển theo cách không minh bạch, toàn diện hoặc bền vững, dẫn đến thiếu lời giải thích cho các quyết định AI có thể gây hại cũng như tác động tiêu cực đến người dùng và doanh nghiệp.
Chi phí môi trường
Các hệ thống trí tuệ nhân tạo quy mô lớn có thể cần một lượng năng lượng đáng kể để vận hành và xử lý dữ liệu, điều này làm tăng lượng khí thải carbon và mức tiêu thụ nước.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có ứng dụng trên nhiều ngành, cuối cùng giúp hợp lý hóa các quy trình và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Chăm sóc sức khỏe
AI được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán y tế, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển thuốc, quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhạy cảm và tự động hóa trải nghiệm trực tuyến của bệnh nhân. Nó cũng là yếu tố thúc đẩy robot y tế hoạt động để cung cấp liệu pháp hỗ trợ hoặc hướng dẫn bác sĩ phẫu thuật trong quá trình phẫu thuật.
Bán lẻ
Trí tuệ nhân tạo trong bán lẻ nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách hỗ trợ cá nhân hóa người dùng, đề xuất sản phẩm, hỗ trợ mua sắm và nhận dạng khuôn mặt để thanh toán. Đối với các nhà bán lẻ và nhà cung cấp, AI giúp tự động hóa hoạt động tiếp thị bán lẻ, xác định sản phẩm giả trên thị trường, quản lý tồn kho sản phẩm và lấy dữ liệu trực tuyến để xác định xu hướng sản phẩm.
Dịch vụ khách hàng
Trong ngành dịch vụ khách hàng, trí tuệ nhân tạo cho phép hỗ trợ nhanh hơn và được cá nhân hóa hơn. Các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý các yêu cầu thông thường của khách hàng, đưa ra đề xuất về sản phẩm và khắc phục các sự cố thường gặp trong thời gian thực. Và thông qua NLP, hệ thống AI có thể hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng theo cách giống con người hơn, cải thiện sự hài lòng tổng thể và giảm thời gian phản hồi.
Chế tạo
AI trong sản xuất có thể giảm lỗi lắp ráp và thời gian sản xuất đồng thời tăng độ an toàn cho người lao động. Sàn nhà máy có thể được giám sát bởi hệ thống trí tuệ nhân tạo để giúp xác định sự cố, theo dõi kiểm soát chất lượng và dự đoán lỗi thiết bị có thể xảy ra. AI cũng điều khiển các robot nhà máy và kho hàng, có thể tự động hóa quy trình sản xuất và xử lý các nhiệm vụ nguy hiểm.
Tài chính
Ngành tài chính sử dụng AI để phát hiện gian lận trong hoạt động ngân hàng, đánh giá xếp hạng tín dụng tài chính, dự đoán rủi ro tài chính cho doanh nghiệp cộng với quản lý giao dịch cổ phiếu và trái phiếu dựa trên mô hình thị trường. Trí tuệ nhân tạo cũng được triển khai trên các ứng dụng fintech và ngân hàng, nhằm cá nhân hóa hoạt động ngân hàng và cung cấp hỗ trợ dịch vụ khách hàng 24/7.
Tiếp thị
Trong ngành tiếp thị, trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường sự tương tác của khách hàng và thúc đẩy nhiều chiến dịch quảng cáo được nhắm mục tiêu hơn. Phân tích dữ liệu nâng cao cho phép các nhà tiếp thị hiểu sâu hơn về hành vi, sở thích và xu hướng của khách hàng, trong khi trình tạo nội dung AI giúp họ tạo ra nội dung và đề xuất được cá nhân hóa hơn trên quy mô lớn.
Trí tuệ nhân tạo cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như tiếp thị qua email và quản lý phương tiện truyền thông xã hội.
Chơi game
Các nhà phát triển trò chơi điện tử áp dụng AI để mang lại trải nghiệm chơi game phong phú hơn. Các nhân vật không thể chơi được (NPC) trong trò chơi điện tử sử dụng trí tuệ nhân tạo để phản ứng phù hợp với tương tác của người chơi và môi trường xung quanh, tạo ra các kịch bản trò chơi có thể chân thực hơn, thú vị hơn và độc đáo hơn cho mỗi người chơi.
Quân đội
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ quân đội trong và ngoài chiến trường, cho dù đó là giúp xử lý dữ liệu tình báo quân sự nhanh hơn, phát hiện các cuộc tấn công chiến tranh mạng hay tự động hóa vũ khí quân sự, hệ thống phòng thủ và phương tiện. Máy bay không người lái và robot nói riêng có thể được tích hợp AI, giúp chúng có thể áp dụng cho các hoạt động chiến đấu tự động hoặc tìm kiếm cứu nạn.
Ví dụ về trí tuệ nhân tạo
Các ví dụ cụ thể về AI bao gồm:
Công cụ AI sáng tạo
Các công cụ AI sáng tạo, đôi khi được gọi là chatbot AI – bao gồm ChatGPT, Gemini, Claude và Grok – sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung bằng văn bản ở nhiều định dạng, từ bài tiểu luận đến mã và câu trả lời cho các câu hỏi đơn giản.
Trợ lý thông minh
Các trợ lý AI cá nhân, như Alexa và Siri, sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nhận hướng dẫn từ người dùng nhằm thực hiện nhiều “nhiệm vụ thông minh” khác nhau. Chúng có thể thực hiện các lệnh như đặt lời nhắc, tìm kiếm thông tin trực tuyến hoặc tắt đèn bếp của bạn.
Xe tự lái
Ô tô tự lái là một ví dụ dễ nhận biết về học sâu, vì chúng sử dụng mạng lưới thần kinh sâu để phát hiện các vật thể xung quanh, xác định khoảng cách với các ô tô khác, xác định tín hiệu giao thông và hơn thế nữa.
Thiết bị đeo
Nhiều cảm biến và thiết bị đeo được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe áp dụng học sâu để đánh giá tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, bao gồm lượng đường trong máu, huyết áp và nhịp tim. Họ cũng có thể lấy mẫu từ dữ liệu y tế trước đây của bệnh nhân và sử dụng dữ liệu đó để dự đoán mọi tình trạng sức khỏe trong tương lai.
Bộ lọc hình ảnh
Các bộ lọc được sử dụng trên các nền tảng truyền thông xã hội như TikTok và Snapchat dựa vào thuật toán để phân biệt giữa chủ thể và nền của hình ảnh, theo dõi chuyển động của khuôn mặt và điều chỉnh hình ảnh trên màn hình dựa trên những gì người dùng đang làm.
Nếu bạn cần dụng cụ, thiết bị kiểm tra điện chính hãng
Lidinco là công ty cung cấp các loại thiết bị kiểm tra điện uy tín nhập khẩu trực tiếp với giá cạnh tranh. Các sản phẩm đều được bảo hành theo chính sách hãng, tư vấn kỹ thuật tận tình.
Ngoài ra, Lidinco còn cung cấp các loại thiết bị phân tích, đo lường viễn thông, vật tư nhà máy, công nghiệp, thiết bị giáo dục, thiết bị SMT và các loại thiết bị chuyên dụng khác.
Công Ty TNHH Đầu Tư Phát Triển Cuộc Sống
Địa chỉ: 487 Cộng Hòa, Phường 15, Quận Tân Bình, TPHCM, Việt Nam
Điện thoại: 028 3977 8269 / 028 3601 6797
Di động: 0906 988 447
Email: sales@lidinco.com
Xem thêm: Giải mã sự khác biệt giữa cáp cao thế và cáp hạ thế