Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong kỷ nguyên số

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo phim: Loại hình phim & Cách ứng dụng AI khi làm phim
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX

Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong những năm tới sẽ được thể hiện như thế nào? Những thay đổi của công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong các lĩnh vực giáo dục, y tế, ngân hàng, tài chính,….

1. Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong kỷ nguyên số

Công nghệ AI sử dụng các mô hình được đào tạo về dữ liệu và thường thuộc các loại học sâu hoặc học máy không bị ảnh hưởng. Điều đó đặc biệt đúng trong vài năm qua, khi việc thu thập và phân tích dữ liệu đã tăng lên đáng kể nhờ kết nối IoT mạnh mẽ, sự gia tăng của các thiết bị được kết nối và quá trình xử lý máy tính ngày càng nhanh hơn.

• Phương tiện di chuyển: Mặc dù có thể mất một khoảng thời gian để hoàn thiện chúng, nhưng một ngày nào đó ô tô tự lái sẽ đưa chúng ta đi từ nơi này đến nơi khác.
• Sản xuất: Robot được hỗ trợ bởi AI làm việc cùng với con người để thực hiện một số tác vụ hạn chế như lắp ráp và xếp chồng, đồng thời các cảm biến phân tích dự đoán giúp thiết bị hoạt động trơn tru.
• Chăm sóc sức khỏe: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe tương đối mới bằng AI, các bệnh được chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, việc khám phá thuốc được đẩy nhanh và sắp xếp hợp lý, trợ lý điều dưỡng ảo theo dõi bệnh nhân và phân tích dữ liệu lớn giúp tạo ra trải nghiệm bệnh nhân được cá nhân hóa hơn.
• Giáo dục: Sách giáo khoa được số hóa với sự trợ giúp của AI, trợ giảng ảo giai đoạn đầu hỗ trợ giáo viên hướng dẫn con người và phân tích khuôn mặt đo cảm xúc của học sinh để giúp xác định ai đang gặp khó khăn hoặc buồn chán và điều chỉnh trải nghiệm phù hợp hơn với nhu cầu cá nhân của họ.
• Truyền thông: Báo chí cũng đang khai thác AI và sẽ tiếp tục hưởng lợi từ nó. Bloomberg sử dụng công nghệ Cyborg để giúp hiểu nhanh các báo cáo tài chính phức tạp. Associated Press sử dụng khả năng ngôn ngữ tự nhiên của Automated Insights để tạo ra 3.700 câu chuyện về báo cáo thu nhập mỗi năm – gần gấp 4 lần so với trước đây.
• Dịch vụ khách hàng: Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, Google đang làm việc trên một trợ lý AI có thể thực hiện các cuộc gọi giống như con người để đặt lịch hẹn tại tiệm làm tóc ở khu vực lân cận của bạn.
• Thương mại điện tử: Trí tuệ nhân tạo sẽ đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực thương mại điện tử trong thời gian ngắn. Nó sẽ tác động tích cực đến từng khía cạnh của lĩnh vực thương mại điện tử, từ trải nghiệm người dùng đến tiếp thị và phân phối sản phẩm. Chúng ta có thể mong đợi thương mại điện tử với kho và hàng tồn kho tự động, cá nhân hóa người mua hàng và việc sử dụng chatbot trong tương lai.

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

2. Top 5 Xu hướng AI vào năm 2025

Sau đại dịch, chúng ta đã chứng kiến ​​việc áp dụng AI và ML nhanh chóng trong các ngành công nghiệp. Hơn nữa, tự động hóa, cùng với sự phát triển phần cứng và phần mềm AI, càng thúc đẩy phong bì siêu AI. Mặc dù ASI vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng các xu hướng AI gần đây gần như chắc chắn sẽ đặt nền móng cho các hệ thống AI tiên tiến trong tương lai.

Hãy cùng xem xét năm Tương lai trí tuệ nhân tạo AI sẽ tăng tốc những tiến bộ của siêu AI vào năm 2025.

2.1 Phát triển các mô hình ngôn ngữ

Các mô hình ngôn ngữ sử dụng các kỹ thuật và thuật toán NLP để dự đoán sự xuất hiện của một chuỗi các từ trong một câu. Các mô hình như vậy là các hệ thống chuyên gia có thể tóm tắt dữ liệu văn bản và tạo biểu đồ trực quan từ chính các văn bản đó.

Các mô hình LLM được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn. Các ví dụ phổ biến về LLM bao gồm OpenAIs GPT-2 và GPT-3 và BERT của Google. Tương tự, Naver, một công ty Hàn Quốc, đã xây dựng một mô hình ngôn ngữ tiếng Hàn toàn diện dựa trên AI. Các mô hình này có thể tạo ra các bài luận đơn giản, phát triển các công cụ AI hội thoại thế hệ tiếp theo và thậm chí thiết kế các mô hình tài chính phức tạp cho các tập đoàn.

2.2 Những tiến bộ trong AI đa phương thức

Các thuật toán học sâu đã đào tạo các mô hình cơ bản trên một nguồn dữ liệu duy nhất. Ví dụ, một mô hình NLP được đào tạo trên nguồn dữ liệu văn bản, trong khi một mô hình thị giác máy tính được đào tạo trên một tập dữ liệu hình ảnh. Tương tự, một mô hình âm thanh sử dụng các tham số phát hiện từ đánh thức và loại bỏ tiếng ồn để xử lý giọng nói. Loại ML được sử dụng ở đây là một AI theo phương thức duy nhất vì kết quả của mô hình được ánh xạ tới một nguồn kiểu dữ liệu văn bản, hình ảnh và lời nói.

2.3 Lập trình dựa trên AI

Đã có sự phát triển đáng kể trong lập trình dựa trên AI trong vài năm qua. Một số công cụ như Amazon CodeGuru đã cung cấp các khuyến nghị có liên quan để cải thiện chất lượng mã tổng thể bằng cách xác định mã tốn kém của ứng dụng. Hơn nữa, gần đây, GitHub và OpenAI đã ra mắt ‘Github Copilot’ như một ‘lập trình viên cặp AI’ để giúp các lập trình viên và nhà phát triển viết mã hiệu quả. Một ví dụ khác đến từ Salesforce, nơi CodeT5 đã được khởi chạy như một dự án mã nguồn mở để hỗ trợ các lập trình viên mã hóa do AI hỗ trợ.

Do đó, những tiến bộ trong LLM và sự sẵn có rộng rãi hơn của mã nguồn mở sẽ thúc đẩy quá trình tạo mã thông minh, sẽ nhỏ gọn và chất lượng cao. Ngoài ra, các hệ thống như vậy cũng sẽ dịch mã từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, mở ra mã của ứng dụng cho một cộng đồng rộng lớn hơn.

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

2.4 Tích hợp dọc các giải pháp AI

Các nhà cung cấp AI hàng đầu như Amazon, Google và Microsoft hiện thương mại hóa các sản phẩm dựa trên AI của họ. Amazon Connect và Google Contact Center AI là những nỗ lực để quản lý trung tâm liên hệ tốt hơn. Cả hai sản phẩm đều tận dụng khả năng ML để cung cấp hỗ trợ tự động cho các đại lý của trung tâm liên hệ và thúc đẩy các cuộc trò chuyện thông qua bot. 

2.5 Các phát minh do AI tạo ra

AI đã cung cấp năng lượng cho các phát minh trong hầu hết mọi lĩnh vực, từ tạo ra âm nhạc, nghệ thuật và văn học cho đến phát triển các lý thuyết khoa học. Gần đây, DABUS, một cỗ máy phát minh nhân tạo, đã đưa ra ý tưởng cho hai phát minh có thể được cấp bằng sáng chế. Trong khi phát minh đầu tiên liên quan đến một thiết bị thu hút sự chú ý và hữu ích trong các hoạt động tìm kiếm và cứu nạn, thì phát minh thứ hai là một loại hộp đựng nước giải khát.

Trên đây là bài viết về Tương lai trí tuệ nhân tạo trong những năm tới, theo dõi website FUNiX để đọc thêm nhiều kiến thức về công nghệ trí tuệ nhân tạo AI.

>>> 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