Công nghệ AI là gì? Các ứng dụng phổ biến của AI

0
20778

Công nghệ AI là gì? Kiến thức cần biết về ứng dụng của AI

Được xuất hiện lần đầu từ khoảng những năm 1950, thuật ngữ AI (Artificial intelligence) hay công nghệ trí tuệ nhân tạo gắn liền với các robot (người máy) được tích hợp trí thông minh nhân tạo. Cũng trong thời kỳ này, hàng loạt các nhà khoa học, nhà toán học và cả những triết gia đã bắt đầu nghiên cứu về khả năng của cái gọi là Trí tuệ nhân tạo. Giả thuyết được đưa ra trong giai đoạn này là nếu như con người sử dụng các dữ liệu thông tin có sẵn để giải quyết các vấn đề và đưa quyết định thì tại sao máy móc (machines) lại không thể làm những điều tương tự. Khái niệm AI theo đó được phát triển dựa trên 2 yếu tố chính đó là máy móc và trí thông minh. Trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, đến nay, chính xác là vào 2023 này, các công nghệ AI mới thực sự phát triển bùng nổ.

Công nghệ AI là gì? Các ứng dụng phổ biến của AI
Công nghệ AI là gì? Các ứng dụng phổ biến của AI

Các nội dung sẽ được MarketingTrips phân tích trong bài bao gồm:

  • Công nghệ AI (Artificial intelligence) là gì?
  • Generative AI là gì?
  • AI hoạt động như thế nào?
  • Tại sao AI lại quan trọng?
  • Các loại công nghệ AI phổ biến nhất hiện nay là gì?
  • Machine Learning là gì?
  • Deep Learning là gì?
  • Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của khái niệm AI (Trí tuệ nhân tạo).
  • Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI.
  • FAQs – Những câu hỏi thường gặp về công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo).

Bên dưới là nội dung chi tiết.

AI là từ viết tắt của Artificial intelligence có nghĩa là Trí tuệ nhân tạo. Công nghệ AI là sự mô phỏng về trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các ứng dụng phổ biến của AI bao gồm việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Generative AI), nhận dạng giọng nói hay thị giác máy.

AI là khái niệm đề cập đến khả năng của máy móc trong việc thực hiện các chức năng nhận thức (ví dụ như tiếp nhận và phân tích thông tin), thứ mà người ta thường liên kết trực tiếp đến tâm trí của con người.

Về tổng thể, công nghệ AI dựa trên các trụ cột chính là dữ liệu (data), đóng vai trò đầu vào (input), thông qua các thuật toán để đưa ra các dữ liệu đầu ra tương ứng, dữ liệu đầu ra có thể xuất hiện dưới nhiều định dạng khác nhau như văn bản (text), video, hình ảnh hay thậm chí là các câu lệnh hoặc mã code.

Generative AI là gì?

Được nổi lên trong đầu năm 2023, Generative AI hay còn được gọi với cái tên AI tổng quát (hoặc AI tạo sinh) gắn liền với các chatbot AI như và Google Bard.

Generative AI là mô hình AI có thể tạo ra nội dung (từ các nội dung văn bản đến video hay hình ảnh) thông qua các câu lệnh (lời nhắc) được nhập vào hệ thống. Bên cạnh khả năng sản xuất nội dung, các ứng dụng dựa trên Generative AI còn có thể đàm thoại với người dùng qua nhiều câu hỏi liền kề với nhau.

AI hoạt động như thế nào?

Về tổng thể, có thể nói rằng, chưa có một thời kỳ nào trong lịch sử AI lại phát triển rầm rộ và phổ biến như hiện tại.

Trong bối cảnh mới, các nền tảng, doanh nghiệp hay các đơn vị cung cấp AI đã giới thiệu về công nghệ AI của họ theo những cách khác nhau, các ứng dụng của AI cũng được mô tả theo cách tương tự.

Tuy nhiên về bản chất, AI chỉ đơn giản là một thành phần của thế giới công nghệ (Technology), chẳng hạn như công nghệ máy học (Machine Learning).

Công nghệ AI yêu cầu các nền tảng phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và huấn luyện các thuật toán (algorithms) máy học. Về bản chất, không có bất cứ một ngôn ngữ lập trình đơn lẻ nào đồng nghĩa với khái niệm AI, tuy nhiên các ngôn ngữ lập trình như Python, R, Java, C++ hay Julia có các tính năng thường được sử dụng bởi các nhà phát triển AI (AI developer).

Nói chung, các hệ thống hay công nghệ AI hoạt động bằng cách nhập một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn (labeled training data), tiến hành phân tích dữ liệu về các mối tương quan và hình mẫu (patterns), sau đó sử dụng các mẫu này để đưa ra các dự đoán về các trạng thái hay kết quả mới trong tương lai.

Quá trình hoạt động của AI tập trung vào các kỹ năng nhận thức bao gồm:

  • Học hỏi. Các AI tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc về cách biến những dữ liệu đó thành các thông tin có thể hiểu và hành động được. Các quy tắc này được gọi là thuật toán, khái niệm mô tả cách nhà lập trình (Developer) cung cấp cho các thiết bị máy tính những hướng dẫn về cách chúng cần hoàn thành một tác vụ cụ thể.
  • Suy luận. Khía cạnh này của AI tập trung vào việc lựa chọn các thuật toán phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.
  • Tự điều chỉnh. Công nghệ AI được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán (học lại) và đảm bảo rằng chúng có thể mang lại những kết quả chính xác nhất có thể.
  • Sáng tạo. Khía cạnh này của AI sử dụng cái được gọi là mạng thần kinh (neural networks), một hệ thống dựa trên các quy tắc, phương pháp thống kê cũng như các kỹ thuật AI khác để tạo ra hình ảnh mới, văn bản mới, âm nhạc mới hay ý tưởng sáng tạo mới.

Tại sao AI (Artificial intelligence) lại quan trọng?

Sở dĩ AI phát triển nhanh chóng như hiện tại là vì nó có thể mang lại nhiều lợi ích vượt bậc, những thứ mà con người không thể làm được hoặc làm không hiệu quả bằng.

AI được sử dụng hiệu quả trong kinh doanh để tự động hóa các nhiệm vụ do con người thực hiện, bao gồm các công việc như dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận hay kiểm soát chất lượng của quá trình sản xuất.

Tại sao AI (Artificial intelligence) lại quan trọng?
Tại sao AI (Artificial intelligence) lại quan trọng?

Trong một số lĩnh vực, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn nhiều so với con người đặc biệt là khi nói đến các nhiệm vụ có tính lặp đi lặp lại, được định hướng và hướng dẫn chi tiết, chẳng hạn như việc phân tích một số lượng lớn tài liệu pháp lý để đảm bảo các trường dữ liệu liên quan được điền chính xác, các công cụ AI thường hoàn thành công việc nhanh hơn và ít lỗi hơn con người.

Với khả năng có thể xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, AI cũng có thể cung cấp cho doanh nghiệp các dữ liệu hay sự hiểu biết (insights) về tình hình hoạt động của họ mà chính họ có thể cũng không biết.

Khi tốc độ phát triển ngày càng nhanh, các công nghệ AI sẽ ngày càng được ứng dụng rộng rãi hơn tới nhiều lĩnh vực khác nhau.

Vì những giá trị đầy hứ ### Các loại công nghệ AI phổ biến nhất hiện nay là gì?

Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI là gì và nó được sử dụng ra sao?

Với khả năng mang lại hiệu suất cao hơn, AI hay Trí tuệ nhân tạo hiện được tích hợp vào rất nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất.

  • Ứng dụng AI vào tự động hóa. Khi được kết hợp với các công nghệ AI, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và các loại tác vụ có thể thực hiện. Một ví dụ tiêu biểu là tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA – robotic process automation), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại vốn do con người thực hiện.
  • Ứng dụng AI trong Digital Marketing cho Marketers. Người làm Digital Marketing hay còn gọi là Digital Marketer, đang cố gắng tận dụng AI để lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định tối ưu cho các chiến dịch. Các công cụ phân tích do AI hỗ trợ có khả năng cung cấp nhiều insights cho chiến dịch, lập kế hoạch ngân sách và cả phân tích tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI). AI có thể thu thập nhiều thông tin chi tiết từ một lượng lớn các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc chỉ trong vài giây.
  • Ứng dụng AI vào công nghệ máy học (học máy). Học máy là khoa học làm cho các máy tính hoạt động mà không cần phải lập trình. Học sâu (Deep learning) là một tập hợp con của học máy, nói một cách đơn giản, nó chính là tự động hóa các phân tích dự đoán (predictive analytics).

Hiện có 3 loại thuật toán học máy chính:

  • Học có giám sát. Các tập dữ liệu được gắn nhãn để có thể phát hiện ra các mẫu (patterns) và các mẫu này sau đó sẽ được sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.
  • Học không giám sát. Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo các điểm tương đồng hoặc sự khác biệt.
  • Học tăng cường. Các tập dữ liệu cũng không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hoặc nhiều hành động, hệ thống AI sẽ nhận được phản hồi.
  • Ứng dụng AI vào thị giác máy tính (Machine vision). Thị giác máy hay thị giác máy tính là công nghệ mang lại cho máy tính khả năng nhìn thấy (thị giác). Thị giác máy tính ghi nhận và phân tích các thông tin trực quan bằng camera. Mặc dù thường được so sánh với thị giác của con người, thị giác máy tính lại không bị ràng buộc bởi yếu tố sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên các vật thể.
  • Ứng dụng AI để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ thông thường của con người bằng một chương trình máy tính (computer program). Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác. Công nghệ này sẽ phân tích các tiêu đề hay văn bản của email và sau đó quyết định xem đó có phải là thư rác hay không.
  • Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) vào người máy (Robot). AI được sử dụng để hỗ trợ thiết kế và sản xuất robot. Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó thực hiện hoặc không thể thực hiện một cách nhất quán.

Ví dụ, robot được sử dụng trong dây chuyền sản xuất ô tô hoặc NASA sử dụng Robot để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng công nghệ máy học để chế tạo ra những con robot có thể tương tác trong môi trường xã hội.

  • Ứng dụng AI vào xe ô tô tự lái. Các hãng xe tự lái ví dụ như Tesla (chưa tự động lái hoàn toàn) sử dụng kết hợp các công nghệ như thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng các kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi di chuyển trong các làn đường nhất định và tránh được những chướng ngại vật bất ngờ, chẳng hạn như người đi bộ.
  • Ứng dụng AI để tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Là một trong những ứng dụng phổ biến nhất ở giai đoạn hiện tại, các AI tổng quát (Generative AI) được sử dụng trong các chatbot AI như hay Google Bard có thể tạo ra văn bản (text), hình ảnh, âm thanh và thậm chí là cả video (hiện chưa có trong ).

Machine Learning là gì?

Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng tự học hỏi, cải thiện và thích ứng mà không cần lập trình rõ ràng.

Thay vì cung cấp cho máy tính tất cả các quy tắc cụ thể để giải quyết một vấn đề, machine learning sử dụng các thuật toán và dữ liệu lớn để cho phép máy tính tự học cách giải quyết vấn đề. Máy tính phân tích các mẫu trong dữ liệu rồi tự điều chỉnh thuật toán dựa trên những gì nó học được.

Có 3 loại machine learning chính:

  • Học có giám sát (supervised learning): Sử dụng các dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện máy.
  • Học không giám sát (unsupervised learning): Cho phép máy tự tìm ra các mẫu trong dữ liệu chưa được phân loại.
  • Học tăng cường (reinforcement learning): Khuyến khích máy tự điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi tích cực/tiêu cực từ môi trường.

Machine learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, gợi ý sản phẩm, dự đoán chứng khoán, tự lái xe, v.v… Đây là công nghệ then chốt giúp máy móc trở nên thông minh hơn.

Deep Learning là gì?

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có nhiều lớp để học các đặc trưng phức tạp trong dữ liệu.

Khác với machine learning thông thường chỉ sử dụng vài lớp mạng nơ-ron, deep learning có thể sử dụng hàng chục hoặc hàng trăm lớp nơ-ron, cho phép xử lý thông tin ở mức độ sâu hơn.

Deep learning đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu lớn không có cấu trúc như hình ảnh, video, âm thanh… và tự động trích xuất các đặc trưng. Một số ứng dụng phổ biến của deep learning bao gồm:

  • Nhận dạng khuôn mặt
  • Nhận dạng giọng nói
  • Dịch ngôn ngữ tự nhiên
  • Xe tự lái
  • Chẩn đoán y tế

So với machine learning thông thường, deep learning cho kết quả chính xác hơn trong nhiều tác vụ. Tuy nhiên, deep learning cũng đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán mạnh hơn. Đây là xu hướng công nghệ then chốt giúp AI ngày càng trở nên thông minh hơn.

Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ AI (Trí tuệ nhân tạo).

Khái niệm về những đồ vật vô tri vô giác nhưng cũng có trí thông minh đã có từ thời cổ đại.

Trong suốt nhiều thế kỷ, các nhà tư tưởng từ Aristotle đến nhà thần học người Tây Ban Nha ở thế kỷ 13 là Ramon Llull đến René Descartes và Thomas Bayes đã sử dụng các công cụ và logic của thời đại họ để mô tả cá các quá trình suy nghĩ của con người dưới dạng biểu tượng (symbols), chính điều này đã đặt nền móng đầu tiên cho khái niệm AI.

Cuối thế kỷ 19 và nửa đầu thế kỷ 20 là thời điểm mà nhiều công trình nghiên cứu đã giúp tạo ra cái gọi là máy tính hiện đại (Modern Computer). Năm 1836, nhà toán học Charles Babbage của Đại học Cambridge và Ada Lovelace, đã phát minh ra thiết kế đầu tiên cho một cỗ máy có thể lập trình được (programmable machine).

Những năm 1940. Nhà toán học Princeton John Von Neumann đã tạo nên những kiến trúc đầu tiên cho những chiếc máy tính lưu trữ chương trình (stored-program computer) – ý tưởng rằng các chương trình của máy tính và dữ liệu mà nó xử lý có thể được lưu giữ trong bộ nhớ của máy tính. Warren McCulloch và Walter Pitts sau đó là những người đã đặt nền móng cho khái niệm mạng lưới thần kinh (neural networks).

Những năm 1950. Với sự ra đời của những chiếc máy tính hiện đại, các nhà khoa học có thể kiểm tra ý tưởng của họ về trí thông minh của máy móc.

Các phương pháp khác nhau đã được sử dụng để xác định xem liệu một máy tính có trí thông minh hay không. Bài kiểm tra được sử dụng tập trung vào khả năng của máy tính trong việc đánh lừa những người thẩm vấn tin rằng câu trả lời của nó đối với các câu hỏi của họ là do con người thực hiện.

Năm 1956. Đây là thời điểm khi mà AI được đánh dấu như một công nghệ thực sự. Một số nhà kinh tế học, nhà khoa học chính trị và nhà tâm lý học nhận thức đã chứng minh một chương trình máy tính có khả năng chứng minh một số định lý toán học nhất định, và đây được xem là chương trình AI đầu tiên (AI program).

Những năm 1950 và 1960. Nhiều chuyên gia trong lĩnh vực AI còn non trẻ đã dự đoán rằng cái được gọi là AI hay trí thông minh nhân tạo sẽ phát triển đến giai đoạn tương đương với bộ não của con người, phát ngôn này sau đó đã thu hút nhiều sự chú ý của không chỉ những người trong ngành công nghệ mà còn cả từ phía chính phủ.

Vào giữa những năm 1960, Giáo sư Joseph Weizenbaum của trường MIT (Học viện công nghệ nổi tiếng và có sức ảnh hưởng nhất thế giới tính đến hiện nay) đã phát triển ELIZA, một chương trình NLP đặt nền móng cho các chatbot ngày nay.

Những năm 1970 và 1980. Giai đoạn này được gọi là “Mùa đông AI” khi có nhiều vấn đề phát sinh chứng minh tính hạn chế của các bộ vi xử lý máy tính và cả tính phức tạp của vấn đề, thứ mà AI không thể hiểu và giải quyết được.

Vào những năm 1980, những nghiên cứu về các kỹ thuật học sâu (deep learning) cùng với đó là những hệ thống mới được thích nghi đã khơi dậy một làn sóng mới về sự phát triển của AI. Tuy nhiên, làn sóng này đã bị dập tắt không lâu sau đó. “Mùa đông AI” thứ hai kéo dài đến mãi giữa những năm 1990.

Những năm 1990. Sự gia tăng của năng lực tính toán và sự bùng nổ của yếu tố dữ liệu (Data) đã châm ngòi cho sự phục hưng của AI vào cuối những năm 1990 giúp tạo tiền đề cho những tiến bộ vượt bậc trong AI mà chúng ta thấy như ngày nay.

Sự kết hợp giữa dữ liệu lớn (big data) và sức mạnh tính toán gia tăng đã thúc đẩy những bước đột phá mới trong NLP (ngôn ngữ lập trình tự nhiên), thị giác máy tính, người máy (robot), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning).

Năm 1997, Với những tiến bộ vượt bậc, khi Deep Blue của IBM đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua người Nga Garry Kasparov, sự kiện này đã đánh dấu việc một chương trình máy tính đầu tiên có thể đánh bại một nhà vô địch cờ vua thế giới.

Những năm 2000. Sự phát triển của AI là tiền đề để công cụ tìm kiếm Google được ra mắt, cùng với đó là công cụ đề xuất của Amazon cũng được giới thiệu vào năm 2001.

Những năm 2010. Thập kỷ từ 2010 đến 2020 là khoảng thời gian chứng kiến sự phát triển ổn định nhất của AI.

Hàng loạt sự kiện đã diễn ra trong thời kỳ này như sự ra mắt của trợ lý giọng nói Siri của Apple và Alexa của Amazon; ô tô tự lái; mô hình học sâu mã nguồn mở của Google; thành lập phòng thí nghiệm nghiên cứu OpenAI, mô hình ngôn ngữ GPT-3 hay công cụ xây dựng hình ảnh Dall-E.

Những năm 2020. Thập kỷ hiện tại đã chứng kiến sự ra đời và phát triển bùng nổ của AI thế hệ mới, một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung mới được gọi là Generative AI.

Generative AI là một mô hình AI hiện được sử dụng trong các chatbot như của OpenAI hay Bard của Google. Người dùng có thể tương tác với các ứng dụng này bằng cách nhập vào các lời nhắc (câu hỏi), hệ thống sau đó sẽ đưa ra các câu trả lời tương ứng.

Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI

Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI là gì và nó được sử dụng ra sao?

Với khả năng mang lại hiệu suất cao hơn, AI hay Trí tuệ nhân tạo hiện được tích hợp vào rất nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất.

  • Ứng dụng AI vào tự động hóa. Khi được kết hợp với các công nghệ AI, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và các loại tác vụ có thể thực hiện. Một ví dụ tiêu biểu là tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA – robotic process automation), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại vốn do con người thực hiện.
  • Ứng dụng AI trong Digital Marketing cho Marketers. Người làm Digital Marketing hay còn gọi là Digital Marketer, đang cố gắng tận dụng AI để lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định tối ưu cho các chiến dịch. Các công cụ phân tích do AI hỗ trợ có khả năng cung cấp nhiều insights cho chiến dịch, lập kế hoạch ngân sách và cả phân tích tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI). AI có thể thu thập nhiều thông tin chi tiết từ một lượng lớn các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc chỉ trong vài giây.
  • Ứng dụng AI vào công nghệ máy học (học máy). Học máy là khoa học làm cho các máy tính hoạt động mà không cần phải lập trình. Học sâu (Deep learning) là một tập hợp con của học máy, nói một cách đơn giản, nó chính là tự động hóa các phân tích dự đoán (predictive analytics).
  • Ứng dụng AI vào thị giác máy tính (Machine vision). Thị giác máy hay thị giác máy tính là công nghệ mang lại cho máy tính khả năng nhìn thấy (thị giác). Thị giác máy tính ghi nhận và phân tích các thông tin trực quan bằng camera. Mặc dù thường được so sánh với thị giác của con người, thị giác máy tính lại không bị ràng buộc bởi yếu tố sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên các vật thể.
  • Ứng d – Ứng dụng AI để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ thông thường của con người bằng một chương trình máy tính (computer program). Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác. Công nghệ này sẽ phân tích các tiêu đề hay văn bản của email và sau đó quyết định xem đó có phải là thư rác hay không.
  • Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) vào người máy (Robot). AI được sử dụng để hỗ trợ thiết kế và sản xuất robot. Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó thực hiện hoặc không thể thực hiện một cách nhất quán.

Ví dụ, robot được sử dụng trong dây chuyền sản xuất ô tô hoặc NASA sử dụng Robot để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng công nghệ máy học để chế tạo ra những con robot có thể tương tác trong môi trường xã hội.

  • Ứng dụng AI vào xe ô tô tự lái. Các hãng xe tự lái ví dụ như Tesla (chưa tự động lái hoàn toàn) sử dụng kết hợp các công nghệ như thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng các kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi di chuyển trong các làn đường nhất định và tránh được những chướng ngại vật bất ngờ, chẳng hạn như người đi bộ.
  • Ứng dụng AI để tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Là một trong những ứng dụng phổ biến nhất ở giai đoạn hiện tại, các AI tổng quát (Generative AI) được sử dụng trong các chatbot AI như hay Google Bard có thể tạo ra văn bản (text), hình ảnh, âm thanh và thậm chí là cả video (hiện chưa có trong ).

FAQs – Những câu hỏi thường gặp về công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo).

  • AI là gì?
    • AI là viết tắt của Artificial Intelligence, có nghĩa là trí tuệ nhân tạo. Đây là khái niệm chỉ khả năng của máy móc và phần mềm trong việc mô phỏng các khả năng vốn có ở con người như nhận thức, suy luận, học hỏi, tự điều chỉnh…nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp.
  • Các lĩnh vực ứng dụng AI?
    • AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: tự động hóa, tài chính, y tế, giao thông, bán lẻ, giáo dục, an ninh…nhằm tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm người dùng.
  • Machine learning khác gì với AI?
    • Machine learning là một nhánh của AI tập trung vào việc huấn luyện máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Machine learning là một phương pháp để phát triển AI.
  • Lợi ích của AI là gì?
    • AI giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tiết kiệm chi phí vận hành. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng, chính xác dựa trên khối lượng dữ liệu lớn.
  • AI có thay thế được con người không?
    • Trí tuệ nhân tạo chỉ là công cụ hỗ trợ, nâng cao hiệu quả làm việc cho con người. Trong nhiều lĩnh vực, sự kết hợp giữa AI và con người vẫn mang lại kết quả tốt nhất. AI không thể thay thế hoàn toàn lao động của con người.
  • Tương lai của AI sẽ đi về đâu?
      • Các xu hướng AI trong tương lai bao gồm: AI đa năng dụng, tích hợp AI vào robot, xe tự lái, mạng 5G, IoT, dữ liệu lớn…nhằm đem lại cuộc sống thông minh và tiện nghi hơn cho con người.

BÌNH LUẬN

Please enter your comment!
Please enter your name here