Tìm hiểu các loại trí tuệ nhân tạo AI có thể bạn chưa biết

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trí tuệ nhân tạo có lợi ích gì? Top 8 lợi ích của AI trong thời đại 4.0
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX

Các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay dành cho những người làm trong lĩnh vực công nghệ cần phải biết để ứng dụng vào mô hình kinh doanh của mình hiệu quả nhất.

1. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo, thường được gọi là AI, là quá trình truyền dữ liệu, thông tin và trí tuệ con người cho máy móc. Mục tiêu chính của Trí tuệ nhân tạo là phát triển những cỗ máy tự lực có thể suy nghĩ và hành động giống như con người. Những cỗ máy này có thể bắt chước hành vi của con người và thực hiện các nhiệm vụ bằng cách học hỏi và giải quyết vấn đề. Hầu hết các hệ thống AI đều mô phỏng trí thông minh tự nhiên để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Amazon Echo là một chiếc loa thông minh sử dụng Alexa, công nghệ trợ lý ảo AI do Amazon phát triển. Amazon Alexa có khả năng tương tác bằng giọng nói, phát nhạc, đặt báo thức, phát sách nói và đưa ra thông tin theo thời gian thực như báo cáo tin tức, thời tiết, thể thao và giao thông.

Như bạn có thể thấy trong hình minh họa bên dưới, người đó muốn biết nhiệt độ hiện tại ở Chicago. Trước tiên, giọng nói của người đó được chuyển đổi thành định dạng máy có thể đọc được. Dữ liệu được định dạng sau đó được đưa vào hệ thống Amazon Alexa để xử lý và phân tích. Cuối cùng, Alexa trả về đầu ra giọng nói mong muốn thông qua Amazon Echo.

>>> ĐỌC THÊM: Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

2. Các loại trí tuệ nhân tạo

Các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất những người làm công nghệ cần biết:

2.1 Máy phản ứng

Đây là những hệ thống chỉ phản ứng. Những hệ thống này không hình thành ký ức và chúng không sử dụng bất kỳ kinh nghiệm nào trong quá khứ để đưa ra quyết định mới.

2.2 Bộ nhớ giới hạn

Các hệ thống này tham chiếu quá khứ và thông tin được thêm vào trong một khoảng thời gian. Thông tin tham khảo chỉ tồn tại trong thời gian ngắn. 

2.3 Lý thuyết về Tâm trí

Điều này bao gồm các hệ thống có thể hiểu được cảm xúc của con người và cách chúng ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Họ được đào tạo để điều chỉnh hành vi của mình cho phù hợp.

2.4 Tự nhận thức

Các hệ thống này được thiết kế và tạo ra để nhận thức về bản thân. Họ hiểu rõ trạng thái nội tâm của chính mình, dự đoán cảm xúc của người khác và hành động phù hợp.

>>> Xem thêm bài viết: Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

3. Một số ví dụ về AI

3.1 Loại bỏ các dấu trọng âm đã chọn trong các trung tâm cuộc gọi

Công ty khởi nghiệp Sanas ở Bay Area đã phát triển một hệ thống dịch giọng dựa trên AI để làm cho các nhân viên trung tâm cuộc gọi từ khắp nơi trên thế giới trở nên quen thuộc hơn với khách hàng Mỹ. Công cụ chuyển giọng của người nói thành giọng Mỹ “trung tính” trong thời gian thực. Như SFGATE báo cáo , chủ tịch Sanas, Marty Sarim nói rằng trọng âm là một vấn đề vì “chúng gây ra sự thiên vị và chúng gây ra hiểu lầm”.

Không thể loại bỏ thành kiến ​​về chủng tộc bằng cách làm cho mọi người nghe có vẻ là người da trắng và người Mỹ. Ngược lại, nó sẽ làm trầm trọng thêm những thành kiến ​​này vì nhân viên tổng đài không phải người Mỹ không sử dụng công nghệ này sẽ phải đối mặt với sự phân biệt đối xử thậm chí tồi tệ hơn nếu giọng Mỹ da trắng trở thành tiêu chuẩn.

3.2 Công cụ tuyển dụng của Amazon

Với ước mơ tự động hóa quy trình tuyển dụng , Amazon đã bắt đầu một dự án AI vào năm 2014. Dự án của họ chỉ dựa trên việc xem xét hồ sơ của người xin việc và đánh giá ứng viên bằng cách sử dụng các thuật toán do AI cung cấp để nhà tuyển dụng không mất thời gian cho các nhiệm vụ màn hình sơ yếu lý lịch thủ công.

3.3 Chẩn đoán y tế

Học máy có thể giúp chẩn đoán bệnh. Nhiều bác sĩ sử dụng chatbot với khả năng nhận dạng giọng nói để phân biệt các mô hình trong các triệu chứng.

Các ví dụ thực tế để chẩn đoán y tế:

• Hỗ trợ xây dựng chẩn đoán hoặc đề xuất một lựa chọn điều trị
• Ung thư học và bệnh học sử dụng máy học để nhận ra mô ung thư 
• Phân tích chất lỏng cơ thể

Trong trường hợp mắc các bệnh hiếm gặp, việc sử dụng chung phần mềm nhận dạng khuôn mặt và máy học giúp quét ảnh bệnh nhân và xác định các kiểu hình tương quan với các bệnh di truyền hiếm gặp.

3.4 Kinh doanh chênh lệch giá thống kê

Chuyên kinh doanh chênh lệch giá là một chiến lược giao dịch tự động được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để quản lý một khối lượng lớn chứng khoán. Chiến lược sử dụng một thuật toán giao dịch để phân tích một tập hợp các chứng khoán bằng cách sử dụng các biến số và mối tương quan kinh tế.

Các ví dụ trong thế giới thực về kinh doanh chênh lệch giá thống kê:

• Giao dịch thuật toán phân tích cấu trúc vi mô thị trường
• Phân tích các tập dữ liệu lớn
• Xác định các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá theo thời gian thực
• Máy học tối ưu hóa chiến lược kinh doanh chênh lệch giá để nâng cao kết quả.

3.5 Phân tích dự đoán

Học máy có thể phân loại dữ liệu có sẵn thành các nhóm, sau đó được xác định bởi các quy tắc do các nhà phân tích đặt ra. Khi việc phân loại hoàn tất, các nhà phân tích có thể tính toán xác suất lỗi.

Các ví dụ thực tế về phân tích dự đoán:

• Dự đoán liệu một giao dịch là gian lận hay hợp pháp
• Cải thiện hệ thống dự đoán để tính toán khả năng xảy ra lỗi
• Phân tích dự đoán là một trong những ví dụ hứa hẹn nhất về học máy. Nó có thể áp dụng cho mọi thứ từ phát triển sản phẩm đến định giá bất động sản.

Amazon đã sử dụng dữ liệu lịch sử trong 10 năm qua để đào tạo mô hình AI của họ. Dữ liệu lịch sử có thành kiến ​​đối với phụ nữ vì nam giới thống trị trong ngành công nghệ và nam giới chiếm 60% nhân viên của Amazon. Do đó, hệ thống tuyển dụng của Amazon đã hiểu sai rằng các ứng viên nam được ưu tiên hơn.

Trên đây là bài viết về Các loại trí tuệ nhân tạo và những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào các ngành nghề, l ĩnh vực. Hy vọng bài viết mang lại kiến thức hữu ích cho quý đọc giả. Hãy theo dõi website FUNiX để đón đọc nhiều bài viết giá trị về công nghệ, trí tuệ nhân tạo AI.

>>> Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong kỷ nguyên số

Ngôn ngữ lập trình nên học khi học lập trình trí tuệ nhân tạo

Những phẩm chất cần thiết để phát triển trí tuệ nhân tạo

Sức hút từ lĩnh vực AI – Trí tuệ nhân tạo với người Việt trẻ

Nguyễn Cúc