Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Top 10 Trí tuệ nhân tạo hiện nay

AI, viết tắt của Artificial Intelligence, nghĩa là trí tuệ nhân tạo hoặc trí thông minh nhân tạo. Đây là công nghệ được con người lập trình nhằm mục đích giúp máy tính tự động hóa các hành vi thông minh giống như con người. Hãy cùng Keygame khám phá thêm về AI trong bài viết sau!

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là máy tính, có khả năng “học” và “suy nghĩ” tương tự con người. Khác với lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình, AI sử dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí thông minh của con người trong những tác vụ mà con người thực hiện tốt hơn máy tính. Cụ thể, AI giúp máy tính có khả năng tư duy và lập luận để giải quyết vấn đề, giao tiếp thông qua hiểu ngôn ngữ và tiếng nói, cũng như học hỏi và tự thích nghi.

Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Ưu điểm của AI

• Năng suất vượt trội: AI tự động hóa các công việc lặp lại, giúp giảm tải sức lao động của con người và xử lý thông tin với tốc độ và khối lượng lớn hơn nhiều so với khả năng của con người. AI có thể hoạt động liên tục 24/7 mà không cần nghỉ ngơi.
• Độ chính xác cao: AI giảm thiểu tối đa các lỗi do con người gây ra, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thuật toán, ít bị chi phối bởi cảm xúc. Nó phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra kết quả chính xác hơn.
• Khả năng sáng tạo: AI hỗ trợ con người trong các lĩnh vực sáng tạo như nghệ thuật, âm nhạc, và thiết kế, đồng thời tìm ra những giải pháp mới và đột phá cho các vấn đề phức tạp.
• Cá nhân hóa trải nghiệm: AI cung cấp dịch vụ và sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên sở thích và hành vi của người dùng, nâng cao trải nghiệm khách hàng trong nhiều lĩnh vực như mua sắm, giải trí, và giáo dục.
• Giải quyết bài toán toàn cầu: AI được ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, môi trường, và năng lượng để giải quyết những thách thức toàn cầu, phân tích dữ liệu lớn để dự đoán và phòng ngừa rủi ro.

Nhược điểm của AI

• Nguy cơ mất việc làm: Tự động hóa có thể thay thế con người trong nhiều ngành nghề, dẫn đến tình trạng thất nghiệp và yêu cầu người lao động phải thích nghi và nâng cao kỹ năng để đáp ứng nhu cầu mới.
• Phân biệt đối xử: AI có thể bị sai lệch nếu dữ liệu đầu vào không khách quan hoặc mang định kiến, dẫn đến những quyết định không công bằng và ảnh hưởng đến các nhóm người yếu thế.
• Vấn đề về đạo đức: Có lo ngại rằng AI có thể vượt khỏi tầm kiểm soát của con người và bị sử dụng cho mục đích xấu như phát triển vũ khí tự động hoặc thao túng thông tin.

Top 10 Trí tuệ nhân tạo tốt nhất hiện nay

1. Công nghệ Tạo Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Máy móc xử lý và giao tiếp theo cách không giống như bộ não con người. Công nghệ tạo ngôn ngữ tự nhiên là một giải pháp phổ biến, giúp biến đổi dữ liệu có cấu trúc thành ngôn ngữ địa phương. Các thuật toán được sử dụng để lập trình cho máy móc có khả năng chuyển đổi dữ liệu theo định dạng mà người dùng yêu cầu.

Ngôn ngữ tự nhiên thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hỗ trợ các nhà phát triển trong việc tự động hóa nội dung và phân phối dưới dạng mong muốn. Nội dung tự động hóa có thể được sử dụng để quảng bá trên nhiều nền tảng mạng xã hội và truyền thông khác, nhằm tiếp cận đối tượng mục tiêu.

Sự can thiệp của con người sẽ được giảm thiểu đáng kể nhờ vào việc dữ liệu được chuyển đổi thành các định dạng mong muốn, chẳng hạn như biểu đồ hoặc đồ thị.

2. Công nghệ Nhận Dạng Giọng Nói

Nhận dạng giọng nói là một lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, có khả năng chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng mà các ứng dụng máy tính có thể hiểu và sử dụng. Công nghệ này tạo ra cầu nối tương tác giữa con người và máy tính. Siri trên iPhone là một ví dụ tiêu biểu về ứng dụng của nhận dạng giọng nói.

3. Trợ Lý Ảo

Trợ lý ảo đã trở thành công cụ hữu ích cho các nhà thiết kế hướng dẫn, hoạt động như ứng dụng máy tính tương tác với con người. Các ứng dụng web và di động tích hợp chatbot, đóng vai trò như trợ lý dịch vụ khách hàng, giúp tương tác và giải đáp các thắc mắc.

Google Assistant giúp sắp xếp cuộc họp, trong khi Alexa của Amazon hỗ trợ việc mua sắm dễ dàng hơn. Trợ lý ảo còn có thể hoạt động như trợ lý ngôn ngữ, tùy theo sở thích cá nhân. Watson của IBM có khả năng hiểu và xử lý các truy vấn dịch vụ khách hàng theo nhiều cách khác nhau.

Ngoài ra, trợ lý ảo còn hoạt động như phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS), cung cấp dịch vụ dựa trên phần mềm thay vì bán sản phẩm phần mềm trực tiếp.

4. Quản Lý Quyết Định

Hiện nay, các doanh nghiệp đang áp dụng hệ thống quản lý quyết định để chuyển đổi và phân tích dữ liệu thành các mô hình dự đoán. Hệ thống này giúp cập nhật thông tin và phân tích dữ liệu kinh doanh, hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Quản lý quyết định cho phép đưa ra quyết định nhanh chóng, giảm thiểu rủi ro và tự động hóa quy trình ra quyết định. Hệ thống này được sử dụng rộng rãi trong các ngành như tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm và thương mại điện tử.

5. Trí tuệ nhân tạo về Sinh Trắc Học

Sinh trắc học là việc đo lường và phân tích các đặc điểm sinh học và hành vi độc đáo của con người. Công nghệ này chủ yếu được áp dụng để nhận dạng, kiểm soát truy cập và xác định những cá nhân cần giám sát.

Xác thực sinh trắc học đang trở nên phổ biến trong các hệ thống an ninh công cộng, doanh nghiệp, thiết bị điện tử tiêu dùng và các ứng dụng bán lẻ POS. Ngoài việc nâng cao bảo mật, sự tiện lợi của công nghệ này cũng là động lực lớn vì không cần nhớ mật khẩu hoặc mang theo mã bảo mật.

Quá trình xác thực dựa trên các dấu hiệu như dấu vân tay, dái tai, võng mạc, hình dạng bàn tay, khuôn mặt hoặc chữ ký. Trong đó, dấu vân tay là phương pháp xác thực sinh trắc học phổ biến và lâu đời nhất.

6. Trí tuệ nhân tạo học máy

Học máy, một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc hiểu và phân tích các tập dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Kỹ thuật này hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh thông qua việc áp dụng các thuật toán và mô hình thống kê.

Học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong chăm sóc sức khỏe, nó giúp phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán bệnh và tối ưu hóa điều trị. Trong tài chính ngân hàng, học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, giúp xác định các lựa chọn đầu tư và phòng ngừa rủi ro, gian lận. Các nhà bán lẻ áp dụng học máy để hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi của khách hàng, từ đó dự đoán các xu hướng thay đổi.

7. Tự Động Hóa Quy Trình Bằng Robot

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, cho phép cấu hình các robot phần mềm để giải thích, truyền tải và phân tích dữ liệu. Công cụ AI này hỗ trợ tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các công việc thủ công lặp đi lặp lại và có tính quy luật.

8. Tự Động Hóa Quy Trình Bằng Robot

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, cho phép cấu hình các robot phần mềm để giải thích, truyền tải và phân tích dữ liệu. Công cụ AI này hỗ trợ tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các công việc thủ công lặp đi lặp lại và có tính quy luật.

9. Học Sâu

Học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo, được lấy cảm hứng từ cách hoạt động của bộ não con người. Công nghệ này giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng nhiều thuật toán khác nhau.

Thuật ngữ “sâu” xuất phát từ việc các mạng nơ-ron có nhiều lớp ẩn. Một mạng nơ-ron thường có từ 2-3 lớp ẩn và có thể có tối đa 150 lớp. Học sâu được sử dụng để huấn luyện mô hình và đơn vị xử lý đồ họa với lượng dữ liệu lớn, cho phép tự động hóa phân tích dự đoán thông qua hệ thống phân cấp.

Học sâu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hàng không vũ trụ và quân sự để phát hiện vật thể qua vệ tinh, cải thiện an toàn lao động bằng cách nhận diện rủi ro khi công nhân tiếp cận thiết bị, và hỗ trợ phát hiện tế bào ung thư.

10. Phần Cứng Tối Ưu Hóa Cho AI

Nhu cầu về phần mềm trí tuệ nhân tạo trong giới kinh doanh đang tăng cao, kéo theo sự cần thiết về phần cứng hỗ trợ. Các chip thông thường không đáp ứng được yêu cầu của các mô hình AI, do đó, một thế hệ chip AI mới đang được phát triển để phục vụ mạng nơ-ron, học sâu và thị giác máy tính.

Phần cứng AI bao gồm CPU để xử lý khối lượng công việc lớn, silicon tích hợp dành riêng cho mạng nơ-ron, và các chip mô phỏng hệ thần kinh. Các công ty như Nvidia, Qualcomm và AMD đang phát triển chip có khả năng thực hiện các phép tính AI phức tạp. Ngành chăm sóc sức khỏe và công nghiệp ô-tô có thể hưởng lợi nhiều từ các loại chip này.