Làn sóng của các AI ChatGPT, Gemini, Preny,... đã làm cho nhiều người quan tâm và muốn biết nhiều kiến thức tổng quan về trí tuệ nhân tạo hơn. AI trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực khoa học máy tính chuyên phát triển các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tương tự con người, chẳng hạn như học tập, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí là ra quyết định. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn trí tuệ nhân tạo AI là gì, tác động mà nó mang lại, cũng như các ứng dụng thực tiễn của nó.
Trải nghiệm ngay trí tuệ nhân tạo AI chatbot Preny với khả năng giao tiếp bằng tiếng Việt thông minh nhất hiện nay. Đây là sản phẩm AI chatbot được phát triển bởi đội ngũ IT giàu kinh nghiệm Askany cải tiến từ những công nghệ AI tân tiến nhất hiện nay, dùng để tích hợp website bán hàng và tăng doanh thu hiệu quả. Bạn có thể trải nghiệm Preny chatbot miễn phí ngay TẠI ĐÂY!
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Muốn biết mọi kiến thức tổng quan về trí tuệ nhân tạo thì trước tiên bạn nên hiểu trí tuệ nhân tạo AI là gì. Trí tuệ nhân tạo (AI - artificial intelligence) là lĩnh vực thuộc ngành khoa học máy tính, với mục đích là phát triển các hệ thống có khả năng học hỏi, sáng tạo và nhận diện hình ảnh như con người. AI sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tìm hiểu và áp dụng kiến thức đó nhằm giải quyết các vấn đề mới.
Mục tiêu cốt lõi của AI là phát triển các hệ thống tự học, có khả năng tìm ra ý nghĩa từ những dữ liệu thu thập được. Những hệ thống này có thể sử dụng kiến thức đã học để giải quyết những vấn đề mới một cách giống con người. Ví dụ, các phần mềm Chatbot AI hiện nay cũng có thể tham gia vào cuộc trò chuyện một cách tự nhiên, tạo ra hình ảnh và văn bản độc đáo, đồng thời đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu theo thời gian thực. Nhờ vậy, tổ chức của bạn có thể tích hợp AI vào các ứng dụng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI
Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu vào năm 1950, khi Alan Turing công bố bài viết "Máy tính và trí tuệ", trong đó ông đặt câu hỏi liệu máy móc có thể suy nghĩ như con người. Thuật ngữ "AI" được đưa ra sau đó, và từ năm 1957 đến 1974, sự phát triển của điện toán giúp máy tính xử lý dữ liệu nhanh hơn. Đây cũng là thời kỳ các thuật toán máy học (tìm hiểu công nghệ máy học machine learning là gì) đầu tiên được nghiên cứu và phát triển.
Đến những năm 1980, với sự hỗ trợ tài chính tăng lên, các thuật toán AI được cải tiến hơn. Nghiên cứu về học sâu (deep learning) cho phép máy tính tự học từ kinh nghiệm. Trong những năm 1990, AI đạt được các cột mốc lớn, bao gồm việc AI Deep Blue IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov.
Kể từ đó, AI đã phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự bùng nổ của dữ liệu và khả năng tính toán, cho phép máy móc tự ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, đưa AI trở nên phổ biến hơn trong đời sống. Trí tuệ nhân tạo trong tương lai có thể phát triển vượt bậc, nhanh đóng để hỗ trợ, ứng dụng vào rất nhiều khía cạnh trong cuộc sống con người.
Các loại AI trí tuệ nhân tạo hiện nay
Một phần nữa mà bạn cần biết khi tìm hiểu tổng quan về trí tuệ nhân tạo là cách mà con người chúng ta phân biệt các loại AI. Trên thế giới, hiện có 7 loại AI chính sau đây:
Reactive Machines - AI phản ứng
AI phản ứng là loại trí tuệ nhân tạo cơ bản nhất, không có khả năng ghi nhớ hay học hỏi từ các trải nghiệm trước đó. Loại AI này chỉ phản ứng với các tình huống diễn ra ngay tại thời điểm hiện tại.
Một ví dụ điển hình là Deep Blue của IBM, từng đánh bại kiện tướng cờ vua Gary Kasparov. Deep Blue không ghi nhớ các trận đấu trước mà chỉ nhận diện vị trí quân cờ và các quy tắc di chuyển để đưa ra nước đi chính xác trong từng khoảnh khắc. Khả năng này cho thấy mặc dù AI phản ứng đơn giản, nhưng vẫn có thể đạt được thành tựu nổi bật trong các tình huống cụ thể.
Limited Memory - AI với bộ nhớ hạn chế
Loại AI này được coi là thông minh hơn so với AI phản ứng vì có khả năng ghi nhớ và lưu trữ thông tin từ các tình huống trước đó. AI với trí nhớ hạn chế có thể học hỏi, phân tích và cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu đã lưu.
Trợ lý ảo như Siri và Google Assistant là những ví dụ điển hình của loại AI này. Khi bạn hỏi về thời tiết, chúng không chỉ đưa ra thông tin ngay lập tức mà còn có thể ghi nhớ những câu hỏi trước đó để cải thiện độ chính xác trong các phản hồi tiếp theo. Khả năng học hỏi này giúp chúng phục vụ người dùng hiệu quả hơn trong nhiều tình huống.
Theory of Mind - AI ToM
ToM - AI lý thuyết về tâm trí được phát triển để mô phỏng khả năng của con người trong việc phán đoán tâm lý và cảm xúc của người khác. Loại AI này cần hiểu các yếu tố xã hội và tâm lý để đưa ra quyết định chính xác trong những tình huống xã hội.
Ví dụ, một ứng dụng AI có thể phân tích cảm xúc trong các tin nhắn hoặc bình luận trên mạng xã hội. Nếu AI nhận thấy ai đó đang buồn hoặc tức giận, nó có thể đề xuất nội dung an ủi hoặc khuyến khích, như "Hãy chia sẻ cảm xúc của bạn với tôi”. Khả năng này cho phép AI tương tác một cách tinh tế hơn với con người, góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng.
Self-Aware - AI tự nhận thức
AI tự nhận thức là loại trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất, có khả năng nhận thức bản thân và hiểu rõ nhu cầu, cảm xúc của chính mình. Nó không chỉ đơn thuần thực hiện lệnh mà còn phát triển ý thức về sự tồn tại của mình. Loại AI này có thể đưa ra quyết định dựa trên mong muốn tự bảo vệ, tương tự như con người. Tuy nhiên, hiện tại AI tự nhận thức vẫn chỉ tồn tại trong lý thuyết, và do đó nó mở ra nhiều câu hỏi thú vị về tương lai của trí tuệ nhân tạo.
Trí thông minh hạn hẹp (ANI - Narrow AI)
Các loại AI này được thiết kế để thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Mặc dù không có khả năng nhận thức toàn diện như con người, ANI có thể hoạt động xuất sắc trong phạm vi huấn luyện. Một số ứng dụng phổ biến của ANI bao gồm: trợ lý ảo như Siri, hệ thống gợi ý của Netflix, Spotify dựa trên hành vi người dùng, chatbot hỗ trợ khách hàng, xe tự lái như Tesla, hoạt động trong các đoạn đường an toàn đã lập trình, nhận diện khuôn mặt và giọng nói trong y tế và dịch thuật.
Trí thông minh tổng quát (AGI)
Có khả năng tương đương con người. Các AI AGI có ý thức và có thể tự học hỏi, giải quyết vấn đề mà không cần huấn luyện trước. Tuy nhiên, AGI vẫn chỉ tồn tại trong lý thuyết, với nhiều thách thức trong việc phát triển.
Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI)
Các loại AI ASI sẽ có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn con người. Tuy nhiên, ASI hiện vẫn là khái niệm lý thuyết, xuất hiện chủ yếu trong phim ảnh. Việc phát triển ASI còn nhiều thách thức và phải đạt được AGI trước.
Ứng dụng AI trong các ngành nghề
Trí tuệ nhân tạo AI hiện nay được ứng dụng trong rất nhiều khía cạnh của đời sống thực tế:
Ngành vận tải
Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi ngành vận tải, đặc biệt là trong việc phát triển phương tiện tự lái, như ô tô. Ứng dụng này không chỉ giúp giảm chi phí mà còn làm giảm thiểu rủi ro tai nạn giao thông, bảo vệ tính mạng con người.
Năm 2016, Otto, công ty phát triển xe tự lái của Uber, đã thực hiện thành công việc vận chuyển 50.000 lon bia Budweiser bằng xe tự lái qua quãng đường dài 193 km. Theo dự báo từ Gartner, trong tương lai, xe có thể kết nối với nhau qua Wifi để tối ưu hóa lộ trình vận tải, đảm bảo hiệu quả hơn.
Ngành sản xuất
Trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ, AI giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác hơn, thúc đẩy năng suất và hiệu quả trong sản xuất.
Ngành y tế
Trong y tế, ứng dụng nổi bật của AI là việc sử dụng thiết bị bay không người lái trong các tình huống cứu hộ khẩn cấp. Những thiết bị này có thể di chuyển nhanh hơn xe cứu thương tới 40%, đặc biệt hữu ích ở những khu vực khó khăn về địa hình.
Ngành giáo dục
AI đang tạo ra những biến chuyển lớn trong giáo dục. Công nghệ này giúp tự động hóa công việc chấm điểm và giảng dạy, từ đó hỗ trợ học sinh học theo tiến độ cá nhân. Các trò chơi và phần mềm học tập cũng được thiết kế để phục vụ nhu cầu riêng biệt của từng học sinh, cải thiện kết quả học tập.
Bên cạnh đó, AI có khả năng phân tích các khóa học, chỉ ra những điểm cần cải thiện. Công nghệ này còn giám sát sự tiến bộ của học sinh và cảnh báo giáo viên khi có dấu hiệu khó khăn trong việc học.
Sinh viên có thể học từ bất kỳ đâu trên thế giới nhờ vào các phần mềm hỗ trợ AI. Công nghệ này cũng giúp sinh viên lựa chọn các khóa học phù hợp với nhu cầu và sở thích của mình.
Ngành truyền thông
AI đang thay đổi cách các công ty tiếp cận khách hàng. Nhờ vào khả năng phân tích mạnh mẽ, AI giúp xác định thời điểm và đối tượng phù hợp để quảng cáo, từ đó tăng hiệu quả tiếp cận khách hàng. Các công ty có thể đưa ra quảng cáo dựa trên thói quen trực tuyến, nhân khẩu học và những nội dung khách hàng đã từng tương tác.
Ngành dịch vụ
AI đang giúp ngành dịch vụ hoạt động hiệu quả hơn, mang đến trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Thông qua việc thu thập và phân tích hành vi sử dụng dịch vụ, công nghệ này có thể đưa ra các giải pháp phù hợp, đáp ứng nhu cầu của từng cá nhân một cách tối ưu.
Lợi ích và tác hại của trí tuệ nhân tạo AI
Khi đã nắm được những khái niệm tổng quan về trí tuệ nhân tạo và cân nhắc xem có nên ứng dụng trí tuệ nhân tạo hay không thì bạn nên tìm hiểu lợi ích và tác hại của AI trước.
Lợi ích của AI
AI trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng rộng rãi bởi những ưu điểm vượt trội mà nó mang lại, dưới đây là một số lợi ích của trí tuệ nhân tạo:
- Năng suất vượt trội: Tự động hóa các công việc lặp lại, xử lý thông tin khổng lồ với tốc độ nhanh hơn con người, hoạt động liên tục 24/7.
- Độ chính xác cao: Hạn chế lỗi con người, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, ít bị ảnh hưởng bởi cảm xúc.
- Khả năng sáng tạo: Hỗ trợ các lĩnh vực như nghệ thuật, thiết kế, và âm nhạc; giúp tạo ra các giải pháp mới, đột phá.
- Cá nhân hóa trải nghiệm: Tùy chỉnh dịch vụ và sản phẩm theo sở thích người dùng, nâng cao trải nghiệm khách hàng trong nhiều lĩnh vực.
- Giải quyết vấn đề toàn cầu: Đóng góp vào các lĩnh vực như y tế, môi trường, năng lượng, phân tích dữ liệu lớn (big data) để dự đoán và phòng ngừa rủi ro.
Nhược điểm của AI
Trí tuệ AI cũng có một số hạn chế nhất định, cũng như những nguy cơ tiềm ẩn khiến con người dè chừng:
- Nguy cơ mất việc làm: Công nghệ AI tự động hóa automation có thể thay thế công việc của con người, buộc người lao động phải nâng cao kỹ năng để thích ứng.
- Phân biệt đối xử: Thuật toán AI có thể bị sai lệch do dữ liệu không khách quan, dẫn đến những quyết định không công bằng.
- Vấn đề đạo đức: Hiện nay vẫn có nhiều lo ngại AI vượt khỏi tầm kiểm soát hoặc bị sử dụng cho mục đích tiêu cực như phát triển vũ khí hay thao túng thông tin.
Các thành phần cốt lõi trong cấu trúc ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Cấu trúc của trí tuệ nhân tạo được hình thành từ ba lớp chính:
Lớp dữ liệu
Dữ liệu là nền tảng cơ bản để xây dựng AI, tập trung vào các công nghệ như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện hình ảnh. Vai trò của lớp này là chuẩn bị và tối ưu hóa dữ liệu để sử dụng trong các ứng dụng AI. Các hệ thống AI phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng và sự sẵn sàng của dữ liệu được cung cấp.
Lớp mô hình
Các mô hình nền tảng và mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay được ứng dụng rộng rãi để giải quyết những tác vụ kỹ thuật số phức tạp. Các mô hình nền tảng, vốn được đào tạo trên tập dữ liệu lớn và không dán nhãn, cho phép xử lý đa dạng nhiệm vụ với độ chính xác cao dựa trên lệnh đầu vào. Nhiều tổ chức sử dụng các mô hình này sau khi tùy chỉnh bằng dữ liệu nội bộ để tích hợp khả năng AI vào hệ thống hiện tại hoặc phát triển các ứng dụng mới.
Lớp ứng dụng
Đây là lớp tương tác với người dùng cuối, nơi các hệ thống AI thực hiện nhiệm vụ, tạo thông tin hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Lớp ứng dụng giúp hiện thực hóa giá trị của AI trong các sản phẩm và dịch vụ, mang lại trải nghiệm trực tiếp cho người dùng thông qua các tác vụ cụ thể mà AI thực hiện.
Những công nghệ trí tuệ nhân tạo được chú ý nhất hiện nay
Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên
Máy móc không hoạt động như bộ não con người, nhưng công nghệ sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation) lại có thể giúp chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành văn bản dễ hiểu. Với các thuật toán được lập trình sẵn, hệ thống này biến dữ liệu khô khan thành những nội dung phù hợp với nhu cầu của người dùng.
Các nhà phát triển nội dung ứng dụng công nghệ này để tạo ra bài viết tự động, sau đó phân phối trên mạng xã hội hoặc các kênh truyền thông khác, đảm bảo tiếp cận đúng đối tượng mục tiêu. Kết quả, nội dung được tối ưu hóa và thể hiện dưới nhiều định dạng như biểu đồ, đồ thị mà không cần sự can thiệp nhiều từ con người.
Nhận dạng giọng nói
Công nghệ nhận dạng giọng nói (Speech Recognition) đã trở thành một phần không thể thiếu trong việc kết nối giữa con người và máy tính. Nó chuyển đổi lời nói của con người thành định dạng mà máy móc có thể hiểu và xử lý. Siri trên iPhone chính là ví dụ tiêu biểu, minh họa cách công nghệ này hỗ trợ giao tiếp hiệu quả giữa người dùng và thiết bị.
Trợ lý ảo (Virtual Agent)
Các trợ lý ảo hiện nay là công cụ đắc lực cho cả người dùng cá nhân lẫn doanh nghiệp. Trên các ứng dụng web và di động, chatbot đảm nhiệm vai trò hỗ trợ khách hàng, giải đáp thắc mắc một cách nhanh chóng và tiện lợi. Ngoài ra, nhiều trợ lý ảo còn được cung cấp dưới dạng dịch vụ phần mềm, mang đến giải pháp linh hoạt cho doanh nghiệp muốn tối ưu hóa hiệu suất làm việc.
Quản lý quyết định
Quản lý quyết định (Decision Management) là công cụ không thể thiếu để xử lý và phân tích dữ liệu. Các hệ thống này giúp xây dựng các mô hình dự đoán, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra lựa chọn chính xác và nhanh chóng.
Những hệ thống này được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, y tế, thương mại điện tử, và bảo hiểm. Ngoài việc tự động hóa quy trình ra quyết định, chúng còn giúp giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
Sinh trắc học (Biometrics)
Sinh trắc học tập trung vào việc phân tích các đặc điểm sinh học độc đáo của con người như dấu vân tay, dái tai, hay võng mạc. Công nghệ này không chỉ đảm bảo an ninh mà còn mang lại sự tiện lợi vượt trội khi không cần nhớ mật khẩu hoặc mang theo mã bảo mật.
Ứng dụng của xác thực sinh trắc học ngày càng phổ biến trong các hệ thống an ninh công cộng, thiết bị điện tử tiêu dùng và điểm bán lẻ. Trong đó, dấu vân tay là phương pháp lâu đời và được sử dụng rộng rãi nhất.
Tự động hóa quy trình bằng robot
Robot phần mềm, hay RPA, là công cụ giúp tự động hóa các nhiệm vụ thủ công lặp lại một cách hiệu quả. Công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA) không chỉ giải mã và phân tích dữ liệu mà còn có khả năng thực hiện các quy trình theo những quy tắc định sẵn. RPA trở thành lựa chọn lý tưởng để tối ưu hóa quy trình làm việc trong các tổ chức, giảm thiểu sai sót và tăng năng suất.
Mạng ngang hàng
Mạng ngang hàng (Peer-to-Peer Network) mang đến khả năng kết nối các hệ thống mà không cần trung gian máy chủ. Giải pháp này nổi bật trong việc chia sẻ dữ liệu một cách nhanh chóng, hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Công nghệ mạng ngang hàng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực tiền điện tử, nơi mỗi máy trạm hoạt động độc lập và không cần phụ thuộc vào máy chủ tập trung.
Các nền tảng học sâu
Học sâu (Deep Learning Platforms), dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo, mô phỏng hoạt động của bộ não con người để giải quyết các vấn đề phức tạp. Các mạng nơ-ron thường có nhiều lớp ẩn, từ vài lớp đến hàng trăm lớp, giúp tự động hóa các phân tích dự đoán với lượng dữ liệu lớn. Công nghệ này hiện diện trong nhiều lĩnh vực, từ hàng không vũ trụ và quân sự, nơi nó được dùng để phát hiện vật thể từ vệ tinh, đến y tế, nơi học sâu giúp nhận diện tế bào ung thư.
Học máy (Machine Learning)
Học máy là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc tự mình hiểu và xử lý tập dữ liệu mà không cần con người lập trình cụ thể. Đây là công nghệ có khả năng hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên các phân tích dữ liệu được thực hiện bằng thuật toán và mô hình thống kê.
Ứng dụng của học máy hiện diện ở nhiều lĩnh vực. Trong ngành y tế, nó giúp phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán bệnh lý và tìm ra phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Trong tài chính ngân hàng, công nghệ này hỗ trợ phân tích thông tin khách hàng, từ đó gợi ý các cơ hội đầu tư phù hợp cũng như phát hiện nguy cơ lừa đảo. Doanh nghiệp có thể tận dụng học máy để nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, dự đoán những thay đổi trong sở thích mua sắm của họ.
Phần cứng tối ưu hóa cho AI
Sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo không thể thiếu sự hỗ trợ từ các thế hệ phần cứng mới (AI-Optimized Hardware). Những con chip được thiết kế riêng cho AI đang dần thay thế các CPU thông thường để đáp ứng khối lượng công việc ngày càng lớn. Chip AI được phát triển với khả năng phục vụ mạng nơ-ron, học sâu, và thị giác máy tính. Các công ty như Nvidia, Qualcomm, và AMD dẫn đầu trong cuộc đua này, mang lại lợi ích to lớn cho ngành chăm sóc sức khỏe và công nghiệp ô tô.
Thông qua bài viết trên bạn đã biết được những kiến thức tổng quan về trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn và đầy tiềm năng, hứa hẹn mang đến những đột phá đáng kinh ngạc trong tương lai. Nếu bạn muốn hiểu sâu hơn về AI và các ứng dụng của nó, hoặc cách ứng dụng AI để phát triển doanh nghiệp, bạn có thể trao đổi trực tiếp với những chuyên gia trong lĩnh vực này. Hãy đặt câu hỏi của bạn cho các chuyên gia IT về AI, trí tuệ nhân tạo ngay trên ứng dụng Askany. Chúng tôi sẽ kết nối bạn với những người có kiến thức chuyên sâu nhất để giải đáp mọi thắc mắc của bạn.