Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người. Các hệ thống AI có thể học hỏi từ dữ liệu, nhận dạng mẫu, hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên; và thậm chí tự động ra quyết định.
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo AI
1. Tăng cường hiệu suất và năng suất lao động
AI giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian; giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn. Ví dụ, trong sản xuất, robot và hệ thống AI có thể thực hiện các công việc lắp ráp, kiểm tra chất lượng một cách nhanh chóng và chính xác.
2. Cải thiện dịch vụ khách hàng
AI được sử dụng để phát triển chatbot và trợ lý ảo, giúp cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7. Các hệ thống này có thể giải đáp các câu hỏi thường gặp; hỗ trợ giải quyết các vấn đề cơ bản và thậm chí thực hiện các giao dịch.
3. Phân tích và dự báo
AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và chính xác; giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh hơn. Các hệ thống AI có thể dự báo xu hướng thị trường; hành vi khách hàng và nhu cầu sản phẩm, giúp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
4. Cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ
AI giúp phát hiện lỗi và cải tiến sản phẩm và dịch vụ một cách liên tục. Trong sản xuất, các hệ thống AI có thể giám sát quy trình sản xuất và phát hiện lỗi ngay lập tức; giảm thiểu rủi ro và tăng chất lượng sản phẩm.
5. Tối ưu hóa quản lý và vận hành
AI có thể tối ưu hóa quy trình quản lý và vận hành trong nhiều lĩnh vực như logistics, quản lý kho, và chuỗi cung ứng. Các hệ thống AI giúp dự báo nhu cầu; tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và quản lý kho hàng hiệu quả hơn.
Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo đang được phát triển hiện nay
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ và trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là danh sách 10 công nghệ trí tuệ nhân tạo hot nhất hiện nay.
1. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)
Khác với con người, máy móc xử lý và giao tiếp khá cứng nhắc và rập khuôn. Ngôn ngữ tự nhiên là một công nghệ cần thiết giúp chuyển đổi dữ liệu của máy móc thành ngôn ngữ giống của con người. Máy móc được lập trình bởi các thuật toán chuyển đổi dữ liệu sang ngôn ngữ mong muốn của người sử dụng.
Ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh nhỏ của trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra các nội dung tự động hóa một cách tự nhiên và tùy chỉnh theo định dạng như mong muốn. Các nội dung được tự động hóa này có thể được sử dụng để quảng cáo trên các nền tảng mạng xã hội; truyền thông khác nhau với văn phong và ngôn từ khác nhau để tiếp cận đối tượng mục tiêu ở nhiều khu vực.
Giảm thiểu thời gian và công sức cho người dùng vì các dữ liệu được chuyển đổi thành các định dạng mong muốn. Ngoài ra, dữ liệu còn được hiển thị dưới nhiều dạng khác nhau biểu đồ, đồ thị…
2. Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)
Nhận dạng giọng nói là một ứng dụng quan trọng khác của trí tuệ nhân tạo; chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng mà máy tính có thể hiểu được. Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy móc và con người. Ứng dụng siri trên Iphone là một ví dụ về nhận dạng giọng nói.
3. Trợ lý ảo (Virtual agent)
Trợ lý ảo là một ứng dụng trên máy tính để tương tác với con người. Trợ lý ảo thường được tích hợp vào các ứng dụng web và di động; cung cấp tính năng chatbot và hỗ trợ người dùng tương tác với khách hàng và trả lời các câu hỏi của họ.
Trợ lý ảo Google (Google Assistant) giúp quản lý công việc và lịch trình; trong khi Alexa – trợ lý ảo của Amazon giúp bạn tìm kiếm thông tin và mua sắm trở nên dễ dàng hơn. Trợ lý ảo Watson của IBM có thể hiểu được các câu hỏi của khách hàng theo nhiều cách khác nhau để hỗ trợ người dùng.
4. Quản lý quyết định (Decision management)
Hiện nay, nhiều công ty đang triển khai các hệ thống quản lý quyết định để phân tích dữ liệu và đưa ra các mô hình dự đoán; hỗ trợ việc ra quyết định của doanh nghiệp. Hệ thống quản lý quyết định sẽ ghi nhận các thông tin cập nhật; sau đó phân tích dữ liệu kinh doanh rồi gợi ý việc đưa ra quyết định cho doanh nghiệp.
Quản lý quyết định giúp đưa ra quyết định một các nhanh chóng, giảm thiểu rủi ro. Ứng dụng này được nghiên cứu triển khai rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm…
5. Sinh trắc học (Biometrics)
Sinh trắc học là phép đo và phân tích các đặc điểm sinh học và hành vi; sở thích, tính cách của con người. Công nghệ này được phát triển để kiểm soát việc truy cập; bảo mật hoặc xác định các cá nhân thuộc diện bị giám sát.
Vấn đề an ninh bảo mật ngày nay được đặt lên hàng đầu khi ngày càng có nhiều công nghệ lợi dụng lỗ hổng an toàn để đánh cắp dữ liệu người dùng. Xác thực sinh trắc học ngày càng trở nên phổ biến trong doanh nghiệp; điện tử tiêu dùng và các ứng dụng điểm bán lẻ POS.
Xác thực sinh trắc học bằng các dấu hiệu nhận diện như: dấu vân tay, dái tai, võng mạc, hình dạng bàn tau, khuôn mặt hoặc chữ ký. Trong đó, dấu vân tay là loại xác thực sinh trắc được sử dụng nhiều nhất.
6. Học máy (Machine learning)
Học máy giúp máy móc hiểu được các tập dữ liệu mà không cần được lập trình. Học máy liên quan đến việc thiết kế và triển khai các thuật toán có khả năng tự động rút ra các mẫu; xu hướng hoặc mối quan hệ từ dữ liệu. Thay vì lập trình một loạt các quy tắc cụ thể; máy học từ các ví dụ để đưa ra quyết định hoặc dự đoán.
Ứng dụng của học máy rất đa dạng từ dự đoán tài chính, chăm sóc sức khỏe (chăm sóc bệnh từ dữ liệu y tế), xe tự lái; cá nhân hóa nội dung (gợi ý sản phẩm, phim ảnh, bài hát dựa trên sở thích người dùng)… Mở ra nhiều khả năng ứng dụng mới và hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
7. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)
RPA sử dụng “robot phần mềm” hoặc “bot” để tự động hóa các tác vụ thường được thực hiện thủ công. Những robot này có thể tương tác với các ứng dụng và hệ thống giống như con người; thực hiện các nhiệm vụ như nhập dữ liệu, trích xuất thông tin, và xử lý các giao dịch.
RPA có thể tự động hóa các quy trình như nhập liệu hóa đơn, xử lý thanh toán, và đối chiếu tài khoản; xử lý các yêu cầu cơ bản của khách hàng, tự động trả lời email, và cập nhật thông tin tài khoản, tự động hóa quy trình tuyển dụng, xử lý bảng lương, và quản lý dữ liệu nhân viên…
8. Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)
Mạng ngang hàng (P2P) cho phép kết nối các hệ thống và máy tính khác nhau để chia sẻ dữ liệu trực tiếp mà không cần truyền qua máy chủ trung tâm. Công nghệ này có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và được ứng dụng rộng rãi trong tiền điện tử. Triển khai mạng ngang hàng giúp tiết kiệm chi phí bằng cách kết nối các máy trạm mạnh mẽ với nhau mà không cần phải cài đặt máy chủ riêng.
9. Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)
Học sâu là một nhánh nhỏ hơn của trí tuệ nhân tạo; hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks), được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Công nghệ này giúp giải quyết các vấn đề phức tạp giống như cách mà bộ não con người làm; thông qua việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau.
Thuật ngữ “sâu” ám chỉ sự tồn tại của nhiều lớp ẩn trong các mạng nơ-ron. Thông thường, một mạng nơ-ron có từ 2-3 lớp ẩn và có thể lên đến 150 lớp. Học sâu được sử dụng để đào tạo mô hình trên một lượng dữ liệu khổng lồ; thường sử dụng đơn vị xử lý đồ họa (GPU). Các thuật toán hoạt động theo hệ thống phân cấp, tự động hóa các phân tích dự đoán.
Học sâu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực; từ hàng không vũ trụ và quân sự để phát hiện vật thể qua vệ tinh; đến cải thiện an toàn lao động bằng cách xác định các rủi ro khi công nhân đến gần thiết bị máy móc, và hỗ trợ phát hiện tế bào ung thư.
10. Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware)
Khi sự quan tâm về phần mềm trí tuệ nhân tạo AI gia tăng; nhu cầu về phần cứng để hỗ trợ phần mềm này cũng gia tăng. Các con chip thông thường không thể đáp ứng được yêu cầu của mô hình AI; chính vì vậy nên một thế hệ chip AI mới được phát triển để phục vụ mạng nơ-ron, học sâu, học máy…
Phần cứng AI bao gồm CPU để xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng; silicon tích hợp chuyên biệt cho mạng nơ-ron, và các chip mô phỏng hệ thần kinh người. Các công ty như Nvidia, Qualcomm và AMD đang phát triển những con chip có khả năng thực hiện các phép tính AI phức tạp. Ngành chăm sóc sức khỏe và công nghiệp ô-tô có thể là những lĩnh vực hưởng lợi nhiều nhất từ loại chip này.
