Những điều bạn cần biết về Trí tuệ nhân tạo AI

• 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
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Trí tuệ nhân tạo AI có thể được phép thay thế toàn bộ hệ thống, đưa ra mọi quyết định từ đầu đến cuối hoặc nó có thể được sử dụng để nâng cao một quy trình cụ thể. Ví dụ, một hệ thống quản lý kho tiêu chuẩn có thể hiển thị mức độ hiện tại của nhiều sản phẩm khác nhau, trong khi một hệ thống thông minh có thể xác định tình trạng thiếu hụt, phân tích nguyên nhân và ảnh hưởng của nó đối với chuỗi cung ứng tổng thể và thậm chí thực hiện các bước để khắc phục.

1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo AI, còn được gọi là trí tuệ máy, là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc xây dựng và quản lý công nghệ có thể học cách tự động đưa ra quyết định và thực hiện các hành động thay mặt con người .

Trí tuệ nhân tạo AI không phải là một công nghệ duy nhất. Thay vào đó, nó là một thuật ngữ chung bao gồm bất kỳ loại thành phần phần mềm hoặc phần cứng nào hỗ trợ học máy , hệ thống chuyên gia,  AI tổng hợp và một số loại robot nhất định.

Trí tuệ nhân tạo AI ngày nay chủ yếu hoạt động trên phần cứng dựa trên CMOS thông thường và kết hợp sự kết hợp giữa các thuật toán truyền thống và mô hình học máy dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, khi công nghệ ngày càng được áp dụng nhiều hơn trong các ứng dụng hàng ngày, mối quan tâm đến kỹ thuật mô phỏng thần kinh ngày càng tăng, một lĩnh vực nghiên cứu nhằm mô phỏng cấu trúc của bộ não con người thông qua thiết kế phần cứng và thuật toán chuyên dụng được tối ưu hóa để tiêu thụ điện năng thấp và thời gian thực.

>>> Xem thêm: Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

2. Các trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo AI trong kinh doanh

AI hiện đang được áp dụng cho một loạt chức năng cả trong phòng thí nghiệm và trong môi trường thương mại/người tiêu dùng, bao gồm các công nghệ sau:

• Mạng thần kinh nhân tạo là các mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Chúng bao gồm các nút được kết nối với nhau ( tế bào thần kinh) xử lý và truyền thông tin, cho phép mạng tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ từ dữ liệu thông qua đào tạo.
• Học sâu là một cách tiếp cận lặp đi lặp lại đối với trí tuệ nhân tạo AI, sắp xếp các thuật toán học máy theo thứ bậc có độ phức tạp và trừu tượng ngày càng tăng. Học sâu hiện là kiến ​​trúc AI phức tạp nhất được sử dụng hiện nay.
• Nhận dạng giọng nói cho phép một hệ thống thông minh chuyển đổi giọng nói của con người thành văn bản hoặc mã.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên cho phép tương tác đàm thoại giữa con người và máy tính.
• Thị giác máy tính cho phép máy quét hình ảnh và sử dụng phân tích so sánh để xác định các đối tượng trong hình ảnh.

Hệ thống chuyên gia đạt được là một trong những công nghệ AI đầu tiên được phát triển vào những năm 1970 và 1980. Các hệ thống này nhằm mục đích nắm bắt kiến ​​thức và quá trình ra quyết định của các chuyên gia con người trong các lĩnh vực cụ thể và sử dụng kiến ​​thức đó để đưa ra khuyến nghị hoặc đưa ra quyết định. Mặc dù các hệ thống chuyên gia có thể không được thảo luận rộng rãi như các công nghệ AI gần đây hơn như học sâu và mạng lưới thần kinh, nhưng chúng vẫn có những ứng dụng thực tế trong chăm sóc sức khỏe, tài chính và kỹ thuật.

>>> Đọc thêm: 20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

3. Các loại AI là gì và chúng khác nhau như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo AI thường được nói đến dưới dạng yếu hoặc mạnh. Ngày nay, hầu hết các ứng dụng kinh doanh của AI đều là ứng dụng machine-learning của AI yếu.

• AI hẹp (yếu) chỉ có khả năng thực hiện một số chức năng được xác định trước.
• AI chung (Mạnh) được cho là tương đương với khả năng hoạt động tự chủ của tâm trí con người theo một loạt các kích thích;
• Super AI được kỳ vọng một ngày nào đó sẽ vượt qua trí thông minh của con người (và có thể chiếm lĩnh thế giới).

Các sáng kiến ​​AI cũng được đề cập đến dưới góc độ chúng thuộc một trong bốn loại:

• AI phản ứng dựa vào dữ liệu thời gian thực để đưa ra quyết định.
• Trí nhớ hạn chế AI dựa vào dữ liệu được lưu trữ để đưa ra quyết định.
• Lý thuyết về tâm trí AI có thể xem xét các yếu tố chủ quan như ý định của người dùng khi đưa ra quyết định.
• AI tự nhận thức sở hữu ý thức giống con người, có khả năng độc lập đặt ra mục tiêu và sử dụng dữ liệu để quyết định cách tốt nhất để đạt được mục tiêu.

Một cách hay để hình dung những khác biệt này là hãy tưởng tượng AI như một người chơi poker chuyên nghiệp. Người chơi phản ứng dựa trên tất cả các quyết định về ván bài hiện tại đang chơi, trong khi người chơi có trí nhớ hạn chế sẽ xem xét các quyết định trong quá khứ của chính họ và của người chơi khác.

Lý thuyết về tâm trí của người chơi ảnh hưởng đến các tín hiệu hành vi của người chơi khác và cuối cùng, một người chơi AI chuyên nghiệp tự nhận thức sẽ dừng lại để xem xét liệu chơi bài poker để kiếm sống có thực sự là cách sử dụng tốt nhất thời gian và công sức của họ hay không.

>>> Xem thêm: Xu hướng việc làm Trí tuệ nhân tạo và Học máy năm 2023

4. Sự khác biệt giữa AI và Học máy

Machine Learning (ML) là một tập hợp con của AI tập trung vào việc xây dựng các mô hình cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu. Thay vì được lập trình rõ ràng để thực hiện một nhiệm vụ, mô hình ML sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Về cơ bản, tất cả ML đều là AI, nhưng không phải AI nào cũng sử dụng kỹ thuật ML. Ví dụ: các hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc  và AI tượng trưng  thuộc ô AI nhưng không nhất thiết liên quan đến việc học từ dữ liệu theo cách ML thực hiện.

>>> Đọc ngay: Tìm hiểu sự khác biệt Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

5. Các giai đoạn phát triển của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có thể được phép thay thế toàn bộ hệ thống, đưa ra mọi quyết định từ đầu đến cuối hoặc nó có thể được sử dụng để nâng cao một quy trình cụ thể. Ví dụ, một hệ thống quản lý kho tiêu chuẩn có thể hiển thị mức độ hiện tại của nhiều sản phẩm khác nhau, trong khi một hệ thống thông minh có thể xác định tình trạng thiếu hụt, phân tích nguyên nhân và ảnh hưởng của nó đối với chuỗi cung ứng tổng thể và thậm chí thực hiện các bước để khắc phục.

Nhu cầu xử lý thông tin nhanh hơn, tiết kiệm năng lượng hơn đang tăng theo cấp số nhân khi AI trở nên phổ biến hơn trong các ứng dụng kinh doanh. Phần cứng xử lý kỹ thuật số thông thường không thể đáp ứng được nhu cầu này. Đó là lý do tại sao các nhà nghiên cứu đang lấy cảm hứng từ bộ não và xem xét các kiến ​​trúc thay thế trong đó mạng lưới nơ-ron nhân tạo và khớp thần kinh xử lý thông tin với tốc độ cao và khả năng học tập thích ứng theo cách tiết kiệm năng lượng, có thể mở rộng.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc