Công Nghệ AI là gì

Công nghệ AI là gì? Viết tắt của từ gì? Ứng dụng gì vào cuộc sống và Smarthome?

Bảng Nội Dung Ẩn Đi
Công nghệ AI là gì? Viết tắt của từ gì? Ứng dụng gì vào cuộc sống và Smarthome?
VIII. 6 Ví dụ về những Ứng dụng công nghệ AI

I. Tổng Quan

Công nghệ Ai là gì? Viết tắt của từ gì?

Ứng dụng của nó vào cuộc sống hiện đại?

Nhà thông minh Smart Home sẽ được ứng dụng Ai trong tương lai?

Trí tuệ nhân tạo trong thời gian gần đây luôn nhận được sự quan tâm trái chiều của dư luận. Vào tháng 3/2016, lần đầu tiên Alpha Go (Một công nghệ Ai của Google) đã đánh bại hoàn toàn tuyển thủ cờ vây số 1 thế giới. Qua đó làm dấy lên những quan ngại về ngày phán xét như phim “Terminator”. Ngày mà các Ai thống trị trái đất. Nhưng cũng phải nhìn nhận những lợi ích mà nó mang đến. Các công cụ tìm kiếm trở nên thông minh hơn. Nhà thông minh Smart Home hay Smart City sẽ có thể tự vận hành và thông minh đúng nghĩa. Giúp các thanh toán và học tập trở nên dễ dàng và thuận tiện. Hay các trợ lý ảo trở nên thông minh và gần gũi hơn với người dùng.. và rất nhiều lĩnh vực, khía cạnh để ứng dụng công nghệ Ai.

Bài viết này sẽ cho bạn cái nhìn tổng quan nhất về công nghệ Ai là gì?

II. Công nghệ Ai là gì? Viết tắt của từ gì?

Công nghệ Ai hay Trí tuệ nhân tạo (Viết tắt của từ Artificial intelligence) là mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính.

Lập trình trí tuệ nhân tạo tập trung vào ba kỹ năng nhận thức sau: học tập, lý luận và tự điều chỉnh.

  • Quá trình học tập: Khía cạnh này của công nghệ AI là tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc. Và biến dữ liệu thành thông tin có thể thực hiện được. Các quy tắc này còn được gọi là thuật toán. Sau đó Ai sẽ cung cấp cho các thiết bị máy tính những hướng dẫn về cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.
  • Quá trình suy luận: Khía cạnh này của trí thông minh nhân tạo có nghĩa là tập trung vào việc chọn thuật toán phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.
  • Quá trình tự điều chỉnh. Quá trình này của trí tuệ nhân tạo được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán và đảm bảo chúng cung cấp kết quả chính xác nhất có thể.

III. Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Mạng lưới thần kinh nhân tạo (Artificial neural networks) và công nghệ trí tuệ nhân tạo học sâu (Deep Learning) đang phát triển nhanh chóng. Chủ yếu giúp cho công nghệ AI xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra dự đoán chính xác hơn so với khả năng của con người.

Mặc dù khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày đủ để “chôn vùi” một người nghiên cứu. Nhưng các AI hoàn toàn co thể lấy dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được.

Nhược điểm hiện tại là tốn quá nhiều không gian, tiền bạc và nguồn nhân lực để tạo thành một công nghệ AI hoàn chỉnh. Nhưng trong tương lai, khi máy tính lượng tử (Quantum Computer) thành công và ứng dụng được. Lúc này mới là lúc trí tuệ nhân tạo phát triển một cách mạnh mẽ nhất là phổ biến trên khắp thế giới.

IV. AI mạnh so với AI yếu

Công nghê trí tuệ nhân tạo AI có thể được phân loại mạnh và yếu. Loại yếu hay còn được gọi là AI hẹp, là một hệ thống AI được thiết kế và đào tạo để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. Robot công nghiệp và trợ lý cá nhân ảo ( Siri của Apple, Google Assistant của Google hay Alexa của Amazone) sử dụng là công nghệ AI yếu.

Ngược lại, loại mạnh mẽ hay còn được gọi là artificial general intelligence (AGI). Chúng có thể tái tạo khả năng nhận thức của con người. Khi đối mặt với một nhiệm vụ xa lạ, một hệ thống AGI có thể sử dụng logic mờ (Fuzzy Logic) để áp dụng kiến ​​thức từ miền này sang miền khác trong liên kết thần kinh nhân tạo và tìm ra giải pháp một cách tự động. Về lý thuyết, một chương trình AI mạnh sẽ có thể vượt qua cả bài kiểm tra Turing (Turning Test) và bài kiểm tra phòng Trung Quốc (Chinese room test).

V. Vấn đề đạo đức trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo

Mặc dù các công cụ của công nghệ AI hiện có một loạt các chức năng mới, ưu việt cho các doanh nghiệp. Nhưng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức. Bởi vì một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự củng cố những gì nó đã học ngày này qua ngàu nọ. Và  trong tương lai làm một điều không ai đoán trước được.

Điều này có thể có vấn đề vì các thuật toán máy học hay machine learning (nền tảng của nhiều công nghệ AI) tiên tiến nhất, chỉ thật sự thông minh dựa vào dữ liệu chúng được cung cấp trong đào tạo. Vì vậy chính con người sẽ lựa chọn dữ liệu nào được sử dụng để đào tạo chương trình AI. Do đó cần giám sát thật kỹ quy trình này để tránh làm biến đổi tính chất của trí tuệ nhân tạo.

VI. AI là một dịch vụ - AI as a service (AIaaS)

Do chi phí phần cứng, phần mềm và nhân sự cho AI rất đắt đỏ. Do đó nhiều nhà cung cấp đưa công nghệ AI vào việc kinh doanh như là một dịch vụ tiêu chuẩn của họ hoặc cung cấp quyền truy cập vào dưới dạng nền tảng dịch vụ (AIaaS). Dịch vụ này cho phép các cá nhân và công ty có thể thử nghiệm trí tuệ nhân tạo cho các mục đích kinh doanh khác nhau hoặc làm thí nghiệm trước khí đưa vào sử dụng.

Các dịch vụ đám mây trí thông minh nhân tạo phổ biến trên thế giới bao gồm:

  • Amazon AI.
  • IBM Watson Assistant.
  • Microsoft Cognitive Services.
  • Google AI.

VII. 4 loại hình trí thông minh nhân tạo

4 loại AI

Arend Hintze, trợ lý giáo sư sinh học tích hợp và khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan, đã phân loại AI thành 4 loại. Bắt đầu với các hệ thống thông minh tồn tại ngày nay cho các hệ thống của tương lai. Danh mục của ông ấy như sau:

  • Loại 1: Reactive machines – Máy phản ứng. Các hệ thống trí thông minh này không có bộ nhớ và chỉ thực hiện một nhiệm vụ đặc biệt cụ thể. Một ví dụ là Deep Blue, chương trình cờ vua của IBM. Nó đã đánh bại Garry Kasparov vào những năm 1990. Deep Blue có thể xác định các quân cờ trên bàn cờ và đưa ra dự đoán, nhưng vì nó không có bộ nhớ nên nó không thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo cho những sự việc khác trong tương lai.
  • Loại 2: Limited memory – Bộ nhớ hạn chế. Các hệ thống AI này có bộ nhớ, vì vậy chúng có thể sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định trong tương lai. Một số chức năng đưa ra quyết định trong xe tự lái được thiết kế theo loại này.
  • Loại 3: Theory of mind. Đây là một thuật ngữ tâm lý học. Khi áp dụng vào trí tuệ nhân tạo, điều đó có nghĩa là hệ thống sẽ hiểu được cảm xúc. Loại AI này sẽ có thể suy ra ý định và dự đoán hành vi khi nó có đầy đủ thông tin cần thiết.
  • Loại 4: Self-awareness – Tự nhận thức. Trong thể loại này, các hệ thống AI có ý thức về bản thân. Tức nó có thể ý thức được mọi thứ xung quanh. Máy móc tự nhận thức hiểu tình trạng hiện tại của chính nó và đưa ra những đánh giá và hướng giải quyết một cách độc lập, tự động.

VIII. 6 Ví dụ về những Ứng dụng công nghệ AI

8 ứng dụng công nghệ AI

Trí thông minh nhân tạo được tích hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là 6 ví dụ:

1) Tự động hóaAutomation: 

Điều này làm cho một hệ thống hoặc xử lý chức năng tự động. Ví dụ, Tự động hóa nhà thông minh Smart Home. Tương lại bạn có thể không cần ra lệnh hay điều khiển nhà thông minh qua điện thoại hoặc giọng nói nữa. Ngôi nhà sẽ có khả năng tự động hành động theo từng hoàn cảnh của bạn. Bạn không có ở nhà thì ngôi nhà cũng sẽ tự vận hành giống như khi bạn đang ở nhà.

2) Máy học – Machine Learning: 

Đây là kỹ thuật lập trình, khoa học để có được một máy tính có thể hành động mà không cần lập trình thêm. Học sâu (Deep Learning) là một tập hợp con của máy học (Machine learning). Đơn giản, có thể được coi là tự động hóa của các phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:

  • Học có giám sát. Ngĩa là ta có ccác tập dữ liệu được gắn nhãn sao cho các mẫu có thể được phát hiện và sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.
  • Học tập không giám sát. Các tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt.
  • Học tăng cường: Ở đây các bộ dữ liệu thông tin không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hành động hoặc một vài hành động, hệ thống AI được cung cấp phản hồi.

3) Thị giác máy – Machine Vision: 

Đây là lĩnh vực khoa học cho phép máy tính có thể nhìn thấy. Công nghệ này nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng cách sử dụng máy ảnh. Sau đó chuyển đổi tương tự sang tín hiệu số và xử lý tín hiệu số. Nó thường được so sánh với thị lực của con người, nhưng tầm nhìn của máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường, chẳng hạn. Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng từ nhận dạng chữ ký đến phân tích hình ảnh y tế và nhận dạng khuôn mặt. Hiện nay, các hệ thống camera nhận diện khuôn mặt ứng dụng công nghệ AI đang dần thịnh hành. Nó giúp nâng cao khả năng an ninh và hỗ trợ nhiều tiện ích khác như chấm công, phát hiện kẻ xấu. Hay bạn có thể sử dụng nó vào việc lưu trữ data khách hàng khi họ đến cửa hàng. Qua đó có thể giúp bạn nâng cao khả năng chăm sóc khách hàng nếu như họ quay lại lần sau.

4) Xử lý ngôn ngữ tự nhiênNatural language processing (NLP): 

Đây là cách xử lý ngôn ngữ của con người – chứ không phải máy tính – bằng một chương trình máy tính được học sâu đặc biệt. Một trong những ví dụ cũ và nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và văn bản của email và quyết định xem đó có phải là rác không. Phương pháp tiếp cận hiện tại đối với NLP dựa trên học máy. Nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói. Ngày nay các trợ lý ảo thông minh nhứ Amazon Alexa, Apple SiriGoogle Assistant cũng sử dụng dạng này để phân tích giọng nói thành chữ và phản hồi lại.

5) Người máy – Robot: 

Lĩnh vực kỹ thuật này tập trung vào thiết kế và sản xuất robot. Chúng thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn cho con người. Chúng được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất xe hơi hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng đang sử dụng máy học để chế tạo robot có thể tương tác trong các thiết lập xã hội.

6) Xe tự lái – Self-driving cars: 

Chúng sử dụng kết hợp tầm nhìn máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh các vật cản bất ngờ, như người đi bộ.

IX. 9 Ứng dụng cơ bản của trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh vực của đời sống

Trí tuệ nhân tạo đã đi vào một loạt các lĩnh vực của đời sống. Dưới đây là 9 ví dụ:

1) Ứng dụng chăm sóc sức khỏe.

Mục đích là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Các công ty đang áp dụng học máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn đối với một bác sĩ bình thường.

Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó nó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy.

Các ứng dụng khác bao gồm chatbot. Một chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng. Qua đó giúp sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân trở nên thuận tiện hơn.

2) AI trong kinh doanh.

Các thuật toán máy học machine learning đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và CRM. Nhằm khám phá thông tin về hành vi của khách hàng cũng như nâng cao quá trình chăm sóc khách hàng.

Chatbots đã được kết hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng. Làm tăng trải nghiệm và sự tin tưởng của khách hàng với doanh nghiệp.

3) Áp dụng cho giáo dục.

Các AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các nhà thầy cô giáo có thêm thời gian. Nó có thể đánh giá sinh viên và thích ứng giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng họ.

Gia sư “robot” thông minh có thể cung cấp hỗ trợ bổ sung cho sinh viên, đảm bảo họ luôn đi đúng hướng. Và nó có thể thay đổi cách học sinh học hay thậm chí thay thế một số giáo viên.

4) Sử dụng trong lĩnh vực tài chính.

AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, như Mint của Intuit hoặc TurboTax, đang phá vỡ các tổ chức tài chính.

Các chương trình khác như IBM Watson, đã được áp dụng cho quá trình mua nhà. Ngày nay, phần mềm trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.

5) AI trong pháp luật.

Quá trình khám phá – sàng lọc thông qua các tài liệu – trong pháp luật thường là quá sức đối với con người. Tự động hóa quá trình này giúp các luật gia, thẩm phán, công tố sử dụng thời gian hiệu quả hơn.

6) Trong sản xuất.

Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và được tách ra khỏi công nhân của con người, nhưng khi công nghệ tiến bộ đã thay đổi.

7) Lĩnh vực ngân hàng cũng sử dụng.

Các ngân hàng đã tìm thấy kết quả tốt trong việc sử dụng chatbot để làm cho khách hàng của họ biết về các dịch vụ và dịch vụ bổ sung.

Họ cũng đang sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định cho vay, đặt giới hạn tín dụng và xác định cơ hội đầu tư.

8) Nhà ở dân dụng, cá nhân.

Các AI cũng được áp dụng vào đời sống cá nhân của mỗi con người. Các trợ lý ảo đang dần trở nên thông minh hơn. Dẫn đến các hệ thống nhà thông minh đang dần hoàn thiện.

9) Trí tuệ nhân tạo trong bảo mật

AI và máy học đang đứng đầu trong danh sách các nhà cung cấp hệ thống bảo mật. Trí tuệ nhân tạo và máy học trong các sản phẩm an ninh mạng đang gia tăng giá trị thực cho các nhóm bảo mật. Nó giúp tìm cách xác định các cuộc tấn công, phần mềm độc hại và các mối đe dọa an ninh mạng khác.

Các tổ chức ngày nay sử dụng học máy trong phần mềm quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) và các lĩnh vực liên quan. Nhằm để phát hiện sự bất thường và xác định các hoạt động đáng ngờ chỉ ra các mối đe dọa. Bằng cách phân tích dữ liệu và sử dụng logic để xác định sự tương đồng với mã độc đã biết. AI có thể cung cấp cảnh báo cho các cuộc tấn công mới sớm hơn nhiều so với nhân viên là con người và các công nghệ lặp lại trước đây.

Do đó, công nghệ bảo mật AI vừa giảm đáng kể số nguy cơ an ninh mạng vừa giúp các tổ chức có thêm thời gian để chống lại các mối đe dọa thực sự trước khi thiệt hại xảy ra.