AI là viết tắt của từ Artifical Intelligence hay được gọi là trí thông minh nhân tạo. Công nghệ AI giúp mô phỏng được những suy nghĩ, khả năng học tập, cư xử,… của con người áp dụng cho máy móc. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về AI và ứng dụng của nó.
1. AI là gì?
AI (Artificial Intelligence) nghĩa là trí tuệ nhân tạo, công nghệ này mô phỏng những suy nghĩ và quá trình tiếp thu kiến thức của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính.
Tại hội nghị The Dartmouth diễn ra vào năm 1956, khái niệm về công nghệ AI xuất hiện đầu tiên bởi John McCarthy, một nhà khoa học máy tính Mỹ. Hiện nay, công nghệ AI là thuật ngữ phổ biến rộng rãi ở nhiều ngành nghề khác nhau bao gồm cả quá trình tự động hoá robot đến người máy AI.
2. Ưu, nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI
- Ưu điểm
Mạng lưới thần kinh nhân tạo và công nghệ trí tuệ nhân tạo với khả năng học tập sâu đang phát triển nhanh chóng, AI xử lý được lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra dự đoán chính xác hơn khả năng của con người.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu, AI sử dụng học máy để có thể lấy những dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được.
- Nhược điểm
Việc sử dụng AI là tốn kém rất nhiều khi xử lý một lượng lớn dữ liệu mà lập trình AI yêu cầu.
Khả năng giải thích sẽ một trở ngại trong việc sử dụng AI trong các lĩnh vực hoạt động theo các yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt.
Ví dụ: Các tổ chức tài chính, khi quyết định từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi AI, khó có thể đưa ra những giải thích rõ ràng, các lý do không cấp tín dụng cho khách hàng.
3. Phân loại công nghệ AI
- Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)
Công nghệ AI phản ứng là công nghệ có khả năng phân tích được những hành động của bản thân và đối thủ. Từ đó đưa ra được những chiến lược hoàn hảo nhất.
Ví dụ: Deep Blue là chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại siêu đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov. Công nghệ AI của Deep Blue có thể xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nhưng nó không có ký ức và không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện trong tương lai.
- Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Công nghệ AI này có thể tự nhận biết được những trường hợp bất ngờ. Ngoài ra nó còn có thể đưa ra được những hướng xử lý tốt nhất.
- Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo
Đây là một thuật ngữ tâm lý. Công nghệ AI này có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi những thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó cho một việc cụ thể. Loại công nghệ AI này chưa khả thi hiện nay.
- Công nghệ tự nhận thức
Công nghệ AI này có ý thức về chính mình và có những cư xử như người. Ngoài ra nó còn có được cảm xúc của chính con người, nó có thể chia sẻ buồn vui với người dùng. Tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa khả thi.
4. Tích hợp vào nhiều công nghệ khác nhau
- Tự động hóa: Giúp cho một hệ thống có khả năng xử lý tự động. Ví dụ: Tự động hóa quá trình robot trong các ngành như công nghiệp, cơ khí có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ có thể lặp lại với khối lượng lớn.
- Máy học: Việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Ví dụ: Các máy có thể "học" cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.
- Thị giác máy: Công nghệ này giúp nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng cách sử dụng máy ảnh, chuyển đổi sang tín hiệu số và xử lý nó. Thị giác máy có thể được lập trình để nhìn xuyên tường,... Ứng dụng trong việc nhận dạng chữ ký, phân tích hình ảnh y tế.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Đây là cách xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một ví dụ nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và nội dung của email và quyết định xem đó có phải là rác không. Nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.
- Robotics: Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn của con người. Chúng được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất xe hơi hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian.
- Xe tự lái: Sử dụng kết hợp tầm nhìn của máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh các vật cản bất ngờ, như người đi bộ.
5. Ứng dụng của AI trong thực tế
- Chăm sóc sức khỏe
Ứng dụng AI vào y tế sẽ giúp cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi. Hệ thống dữ liệu bệnh nhân kết hợp AI sẽ giúp cung cấp chính xác hơn về thông tin bệnh nhân và chẩn đoán sức khỏe.
- Trong kinh doanh
Tự động hóa robot đang được áp dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. Các thuật toán máy học đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và tìm hiểu thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.
- Trong giáo dục
AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các thầy cô có thêm nhiều thời gian hơn. Nó có thể đánh giá sinh viên và cải thiện hiểu quả học tập của từng cá nhân.
- Trong tài chính
AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, như Intuit’s Mint, đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính. Ngày nay, phần mềm trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.
- Trong sản xuất
Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện những công việc lặp đi lặp lại và khó khăn của con người.
- Trong ngân hàng
Các ngân hàng đã tìm thấy kết quả tốt trong việc sử dụng chatbot để làm cho khách hàng của họ biết về các dịch vụ và dịch vụ bổ sung. Họ cũng đang sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định cho vay, đặt giới hạn tín dụng và xác định cơ hội đầu tư.
Bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về trí tuệ nhân tạo. Hy vọng bài viết này sẽ giúp ích cho bạn!
