Trí tuệ nhân tạo (AI) cần những công nghệ nào để phát triển?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được xem là một trong những phần quan trọng để phát triển AI. Nó cho phép trí tuệ nhân tạo nhận biết, phân tích, giải thích và hiểu thực sự ngôn ngữ viết và nói của người.

• Trí tuệ nhân tạo phim: Loại hình phim & Cách ứng dụng AI khi làm phim
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trí tuệ nhân tạo ChatGPT: Công nghệ đột phá của thế kỷ 21
• Trí tuệ nhân tạo và giao thông thông minh: bước tiến vượt trội của tương lai
• Top 6 công cụ AI cho sinh viên phổ biến mà bạn nên biết

Công nghệ trí tuệ nhân tạo đang được ứng dụng rộng rãi và mang đến những hiệu quả không ngờ, đặc biệt với sự ra đời của ChatGPT, được sử dụn như một công cụ hỗ trợ trong học tập, làm việc và rất nhiều các lĩnh vực liên quan, thậm chí có thể tạo ra thêm nguồn thu nhập. Vậy câu hỏi đặt ra là AI được phát triển như thế nào và cần những công nghệ nào để phát triển trí tuệ nhân tạo? 

1. AI được phát triển như thế nào? 

Cần phải khẳng định trí tuệ nhân tạo là một khái niệm phức tạp bao gồm nhiều lĩnh vực, nguyên tắc và công nghệ. 

1.1 Học máy (Machine learning)

Học máy là công nghệ phổ biến nhất được sử đụng dể phát triển trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này cho phép các hệ thống máy tính và các chương trình ứng dụng học tự động và phát triển kết quả tốt hơn và không cần quá nhiều đến lập trình. Học máy cho phép AI tìm được các mẫu trong dữ liệu cho trước, khám phá thông tin chuyên sâu và cải thiện kết quả của bất kỳ nhiệm vụ nào mà hệ thống đặt ra. 

1.2 Học sâu (Deep learning)

Đây là một dạng chuyên sâu hơn của học máy, cho phép AI học hỏi và cải thiện bằng cách xử lý dữ liệu. Công nghệ này sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (mạng neural – một mô hình toán học được xây dựng dựa trên các neural sinh học) bắt chước mạng thần kinh sinh học trong não người để xử lý dữ liệu, tìm kết nối và đưa ra kết luận hoặc kết quả. Đây là công nghệ AI tiên tiến nhất hiện nay và được đánh giá sẽ phát triển mạnh mẽ trong năm 2023. 

1.3 Điện toán nhận thức (Cognative Computing)

Điện toán nhận thức cho phép AI bắt chước cách học động của bộ não con người khi thực hiện một nhiệm vụ phức tạp. Nó có thể là phân tích văn bản, lời nói, hình ảnh, mô phỏng quá trình suy nghĩ trong những tình huống phức tạp, mà câu trả lời cho những tình huống này thường không có sự chắc chắn. 

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

1.4 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 

Công nghệ này được xem là một trong những phần quan trọng để phát triển AI. Nó cho phép trí tuệ nhân tạo nhận biết, phân tích, giải thích và hiểu thực sự ngôn ngữ viết và nói của người. Chức năng này rất cần thiết cho bất kỳ hệ thống điều khiển bằng AI để tương tác với con người, thông qua đầu vào bằng văn bản hoặc giọng nói, tiêu biểu như ChatGPT hay Siri. 

1.5 Thị giác máy tính (Computer Vision)

Khả năng xem xét và giải thích nội dung của hình ảnh thông qua nhận dạng mẫu và học sâu được coi là một trong những năng lực quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Thị giác máy tính cho phép các hệ thống AI xác định các thành phần của dữ liệu trực quan để giúp chúng học cách xác định các đối tượng cụ thể như ô tô, xe đạp, con người.

2. Những công nghệ nào cần thiết cho sự phát triển của AI? 

2.1 Bộ dữ liệu rộng mở, có thể sẵn sàng truy cập 

Trí tuệ nhân tạo phát triển dựa trên dữ liệu và ngày càng trở nên thiết yếu cùng với sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu và quyền truy cập dữ liệu. Các ứng dụng tiềm năng của AI đang phát triển nhờ sự vượt bậc của IoT – Internet vạn vật, tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ từ các thiết bị được kết nối. 

2.2 Bộ xử lý đồ hoạ GPU

Đây là một trong những yếu tố quan trọng làm gia tăng giá trị của AI. GPU cung cấp lượng tính toán cần thiết để AI xử lý và diễn giải dữ liệu lớn một cách nhanh chóng. 

>>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể khiến lập trình viên thất nghiệp?

2.3 Bộ xử lý dữ liệu thông minh 

AI yêu cầu dữ liệu và cần xử lý dữ liệu tốt hơn để cho phép tạo ra các thuật toán phần mềm tiên tiến hơn nhằm phân tích dữ liệu nhanh hơn, ở nhiều cấp độ hơn. Từ đó, hiểu các hệ thống phức tạp và dự đoán những sự cố hiếm gặp một cách nhanh chóng hơn. 

2.4 Giao diện lập trình ứng dụng API 

Các giao diện này rất cần thiết vì chúng cho phép tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các chương trình máy tính và ứng dụng phần mềm truyền thống, cho phép chúng trở nên thông minh hơn bằng cách nâng cao khả năng xác định và hiểu các mẫu trong dữ liệu đã cho trước. 

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

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

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Minh Tiến