Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích chế tạo những cỗ máy có khả năng bắt chước trí thông minh của con người. Nó liên quan đến việc tạo ra các thuật toán cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu thay vì chỉ làm theo các hướng dẫn được lập trình rõ ràng. Công nghệ AI có thể sử dụng các mạng máy học và học sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng trí tuệ giống con người. Ví dụ, AI có thể xử lý thông tin ở quy mô lớn, như phát hiện gian lận, chẩn đoán y tế và phân tích kinh doanh. Nó là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp phát triển và cải thiện theo nhiều cách.
Hãy cùng Ceus tìm hiểu về AI
1. Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực khoa học máy tính chuyên giải quyết các vấn đề nhận thức thường liên quan đến trí tuệ con người, chẳng hạn như học tập, sáng tạo và nhận diện hình ảnh. Các tổ chức hiện đại thu thập vô số dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến thông minh, nội dung do con người tạo, công cụ giám sát và nhật ký hệ thống. Mục tiêu của AI là tạo ra các hệ thống tự học có thể tìm ra ý nghĩa của dữ liệu. Sau đó, AI áp dụng kiến thức thu được để giải quyết các vấn đề mới theo cách giống như con người. Ví dụ: công nghệ AI có thể trả lời cuộc trò chuyện với con người một cách hợp lý, tạo hình ảnh và văn bản gốc cũng như đưa ra quyết định dựa trên đầu vào dữ liệu theo thời gian thực. Tổ chức bạn có thể tích hợp tính năng AI vào ứng dụng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng và đẩy mạnh quá trình đổi mới.
Chi tiết hơn về AI
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích chế tạo những cỗ máy có khả năng bắt chước trí thông minh của con người. Nó liên quan đến việc tạo ra các thuật toán cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu thay vì chỉ làm theo các hướng dẫn được lập trình rõ ràng.
Machine Learning (ML), một tập hợp con của AI, liên quan đến các hệ thống có thể “học” từ dữ liệu. Các thuật toán này cải thiện hiệu suất của chúng khi số lượng bộ dữ liệu chúng học được tăng lên.
Deep Learning, một tập hợp con khác của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để đưa ra quyết định và dự đoán. Nó được thiết kế để bắt chước cách bộ não con người học hỏi và đưa ra quyết định.
Natural Language Processing (NLP) là một khía cạnh quan trọng khác của AI, xử lý sự tương tác giữa máy tính và con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Điều này thường liên quan đến việc hệ thống AI xử lý yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên, phân tích nó, tìm ra ngữ cảnh và sau đó tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên.
2. Công nghệ trí tuệ nhân tạo đã phát triển như thế nào?
Trong bài báo chuyên đề của Alan Turing từ năm 1950, “Máy tính và trí tuệ”, ông đã xem xét vấn đề liệu máy móc có thể suy nghĩ hay không. Trong bài báo này, Turing lần đầu tiên đưa ra thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và trình bày nó như một khái niệm lý thuyết và triết học.
Từ năm 1957 đến năm 1974, sự phát triển của điện toán cho phép máy tính lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và xử lý nhanh hơn. Trong giai đoạn này, các nhà khoa học đã phát triển thêm các thuật toán máy học (ML). Sự tiến bộ trong lĩnh vực này đã khiến các cơ quan như Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) tạo ra một quỹ cho nghiên cứu AI. Lúc đầu, mục tiêu chính của nghiên cứu này là khám phá xem máy tính có thể phiên âm và dịch ngôn ngữ nói hay không.
Trong suốt những năm 1980, có nguồn tài trợ được tăng cường và các nhà khoa học về bộ công cụ thuật toán mở rộng được sử dụng trong phát triển AI phù hợp. David Rumelhart và John Hopfield đã xuất bản các bài báo về kỹ thuật học sâu, cho thấy máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm.
Từ năm 1990 đến đầu những năm 2000, các nhà khoa học đã đạt được nhiều mục tiêu cốt lõi của AI, như đánh bại nhà đương kim vô địch cờ vua thế giới. Với nhiều dữ liệu điện toán và khả năng xử lý trong thời đại hiện đại hơn so với những thập kỷ trước, nghiên cứu AI hiện nay trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn. Nó nhanh chóng phát triển thành trí tuệ chung để phần mềm có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Phần mềm có thể tự tạo, ra quyết định và tự học các nhiệm vụ mà trước đây chỉ giới hạn ở con người.
3. Lợi ích Ứng dụng AI trong thực tế
Giải quyết các vấn đề phức tạp
Công nghệ AI có thể sử dụng các mạng máy học và học sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng trí tuệ giống con người. AI có thể xử lý thông tin ở quy mô lớn — xử lý các mẫu, xác định thông tin và cung cấp câu trả lời. Bạn có thể sử dụng AI để giải quyết các vấn đề trong một loạt các lĩnh vực như phát hiện gian lận, chẩn đoán y tế và phân tích kinh doanh.
Tăng hiệu quả kinh doanh
Không giống như con người, công nghệ AI có thể hoạt động 24/7 mà không làm giảm mức hiệu suất. Nói cách khác, AI có thể thực hiện các tác vụ thủ công mà không có lỗi. Bạn có thể cho phép AI tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tẻ nhạt, vì vậy bạn có thể sử dụng nguồn nhân lực vào các lĩnh vực kinh doanh khác. AI có thể giảm khối lượng công việc của nhân viên đồng thời điều chỉnh tất cả các nhiệm vụ liên quan đến kinh doanh.
Đưa ra quyết định thông minh hơn
AI có thể sử dụng máy học để phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể so sánh. Nền tảng AI có thể phát hiện xu hướng, phân tích dữ liệu và cung cấp hướng dẫn. Với chức năng dự báo dữ liệu, AI có thể giúp đề xuất hướng hành động tốt nhất trong tương lai.
Tự động hóa quy trình kinh doanh
Bạn có thể đào tạo AI với máy học để thực hiện các tác vụ chính xác và nhanh chóng. Điều này có thể làm tăng hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các hoạt động kinh doanh mà nhân viên gặp khó khăn hoặc cảm thấy nhàm chán. Tương tự, bạn có thể sử dụng tự động hóa AI để giải phóng tài nguyên nhân viên cho công việc phức tạp và sáng tạo hơn.
Xử lý tài liệu thông minh
Xử lý tài liệu thông minh (IDP) diễn giải các định dạng tài liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có thể sử dụng được. Ví dụ: chức năng này chuyển đổi các tài liệu kinh doanh như email, hình ảnh và PDF thành thông tin có cấu trúc. IDP sử dụng các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu và tầm nhìn máy tính để trích xuất, phân loại và xác thực dữ liệu.
Ví dụ: HM Land Registry (HMLR) xử lý các quyền sở hữu tài sản cho hơn 87% của Anh và xứ Wales. Nhân viên HMLR so sánh và xem xét các văn bản pháp lý phức tạp liên quan đến giao dịch tài sản. Tổ chức đã triển khai một ứng dụng AI để tự động hóa việc so sánh tài liệu, giúp cắt giảm 50% thời gian xem xét và tăng cường quy trình phê duyệt chuyển nhượng tài sản. Để biết thêm thông tin, hãy tìm hiểu cách HMLR sử dụng Amazon Textract.
Giám sát hiệu năng ứng dụng
Theo dõi hiệu suất ứng dụng (APM) là quá trình sử dụng các công cụ phần mềm và dữ liệu đo từ xa để theo dõi hiệu suất của các ứng dụng quan trọng với doanh nghiệp. Các công cụ APM dựa trên AI sử dụng dữ cũ để dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Chúng cũng có thể giải quyết các vấn đề trong thời gian thực bằng cách đề xuất các giải pháp hiệu quả cho các nhà phát triển của bạn. Chiến lược này duy trì các ứng dụng chạy hiệu quả và giải quyết các vấn đề bế tắc.
Ví dụ: Atlassian tạo ra các sản phẩm để hợp lý hóa tinh thần làm việc nhóm và tổ chức. Atlassian sử dụng các công cụ AI APM để liên tục theo dõi các ứng dụng, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và ưu tiên các vấn đề nghiêm trọng. Với chức năng này, các nhóm có thể nhanh chóng phản hồi các khuyến nghị do ML đưa ra và giải quyết sự suy giảm hiệu suất.
Tìm hiểu về APM
Bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán nâng cao AI là quá trình sử dụng khối lượng lớn dữ liệu để xác định các vấn đề có thể dẫn đến thời gian chết trong hoạt động, hệ thống hoặc dịch vụ. Bảo trì dự đoán cho phép các doanh nghiệp giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, giúp giảm thời gian chết và tránh gián đoạn.
Ví dụ: Baxter sử dụng 70 cơ sở sản xuất trên toàn thế giới và hoạt động 24/7 để cung cấp công nghệ y tế. Baxter sử dụng bảo trì dự đoán để tự động phát hiện các điều kiện bất thường trong thiết bị công nghiệp. Người dùng có thể triển khai các giải pháp hiệu quả trước thời hạn để giảm thời gian chết và nâng cao hiệu quả hoạt động. Để tìm hiểu thêm, hãy tìm hiểu cách Baxter sử dụng Amazon Monitron.
Nghiên cứu y học
Nghiên cứu y học sử dụng AI để hợp lý hóa các quy trình, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và xử lý số lượng lớn dữ liệu. Bạn có thể sử dụng công nghệ AI trong nghiên cứu y học để tạo điều kiện phát hiện và phát triển dược phẩm từ đầu đến cuối, sao chép hồ sơ y tế và cải thiện thời gian đưa ra thị trường các sản phẩm mới.
Một ví dụ thực tế là C2i Genomics sử dụng trí tuệ nhân tạo để chạy các đường ống gen quy mô cao, có thể tùy chỉnh và kiểm tra lâm sàng. Bằng cách sử dụng các giải pháp tính toán, các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào hiệu suất lâm sàng và phát triển phương pháp. Các nhóm kỹ thuật cũng sử dụng AI để giảm nhu cầu tài nguyên, bảo trì kỹ thuật và chi phí NRE. Để biết thêm chi tiết, hãy tìm hiểu cách C2i Genomics sử dụng AWS HealtHomics.
Phân tích kinh doanh
Phân tích kinh doanh sử dụng AI để thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu phức tạp. Bạn có thể sử dụng phân tích AI để dự báo các giá trị trong tương lai, hiểu rõ nguyên nhân gốc rễ của dữ liệu và giảm các quy trình tốn thời gian.
Ví dụ: Foxconn sử dụng phân tích kinh doanh nâng cao AI để cải thiện độ chính xác của dự báo. Họ đã đạt mức tăng 8% về độ chính xác dự báo, giúp tiết kiệm 533.000 USD hàng năm trong các nhà máy của họ. Họ cũng sử dụng phân tích kinh doanh để giảm lãng phí lao động và tăng sự hài lòng của khách hàng thông qua việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
3. AI đang được sử dụng như thế nào?
1. Chatbot
Ngay cả khi bạn không quan tâm nhiều đến công nghệ, bạn có thể đã từng nghe đến cái tên “ChatGPT”. ChatGPT (viết tắt của Chat Generative Pre-transformer) là một chatbot generative AI. Nhưng điều này không giống như các chatbot mà bạn có thể đã sử dụng trước đây. ChatGPT sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người, tìm dữ liệu và đưa ra phản hồi.
Các khả năng của ChatGPT tạo thành một danh sách dài, bao gồm kiểm tra tính xác thực, kiểm tra chính tả và ngữ pháp, tạo lịch trình, viết sơ yếu lý lịch và thậm chí cả dịch ngôn ngữ.
HuggingChat, Claude và Gemini (trước đây là Bard) là những ví dụ khác về chatbot AI. Tất cả các dịch vụ này đều khác nhau theo những cách nhất định. Một số miễn phí, một số trả phí, một số chuyên về một số lĩnh vực nhất định, trong khi một số khác làm tốt hơn các nhiệm vụ chung.
2. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng trong thế giới của chúng ta, cho dù trong nghiên cứu, chăm sóc sức khỏe, kinh doanh hay lĩnh vực khác. Máy tính đã phân tích dữ liệu trong nhiều năm, nhưng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể đưa mọi thứ lên một tầm cao mới.
Hệ thống AI có thể phát hiện các xu hướng, mô hình và sự không nhất quán hiệu quả hơn so với một máy tính thông thường (hoặc con người). Ví dụ, hệ thống AI có thể làm nổi bật rõ ràng hơn các thói quen hoặc sở thích ít rõ ràng hơn của người dùng đối với các nền tảng mạng xã hội, cho phép hệ thống hiển thị nhiều quảng cáo được cá nhân hóa hơn.
3. Sản xuất và thiết kế
Khi thiết kế sản phẩm cần phải cân nhắc nhiều yếu tố. Chi phí nguyên liệu, nguồn gốc nguyên liệu và hiệu quả hoạt động của sản phẩm chỉ là một số yếu tố mà các công ty cần lưu ý và đây là lúc AI có thể trợ giúp.
Bởi vì AI có thể học hỏi và khám phá những điều mới dựa trên thông tin được cung cấp nên nó có thể được sử dụng để tạo ra các vật liệu và phương thức sản xuất bền vững, tiết kiệm chi phí hơn cho doanh nghiệp. Ví dụ, hệ thống AI có thể liệt kê nhiều vật liệu thân thiện với môi trường hơn có thể được sử dụng trong pin của sản phẩm dựa trên bộ dữ liệu toàn diện để hoạt động.
4. Sáng tạo nghệ thuật
Nghệ thuật do AI tạo ra đã gây bão trên toàn thế giới vào năm 2022, với các sản phẩm như DALL-E, Stable Diffusion và Midjourney trở nên cực kỳ phổ biến. Các công cụ chuyển văn bản thành hình ảnh AI này nhận lời nhắc dựa trên văn bản và tạo ra tác phẩm nghệ thuật dựa trên yêu cầu.
Ví dụ, nếu bạn nhập “hoàng hôn tím trên mặt trăng” vào DALL-E, bạn sẽ nhận được nhiều kết quả. Một số công cụ tạo tác phẩm nghệ thuật cũng cho phép bạn chọn phong cách cho hình ảnh được tạo, chẳng hạn như cổ điển, siêu thực hoặc anime. DALL-E đã phát triển rất nhiều kể từ lần phát hành đầu tiên và hiện có phiên bản thứ ba, DALL-E 3. Bạn có thể sử dụng DALL-E trên ChatGPT Plus để tạo hình ảnh AI trong cuộc trò chuyện của mình.
Một số nghệ sĩ đã phản đối các công cụ tạo tác phẩm nghệ thuật AI. Các nghệ sĩ cho rằng đây là hành vi vi phạm bản quyền và góp phần đánh cắp tác phẩm nghệ thuật gốc, một vấn đề đã lan rộng trên mạng.
Tóm lại
Nếu AI được quản lý chính xác, việc phát triển và sử dụng nó có thể được kiểm soát để ngăn chặn những kẻ xấu tiếp cận công nghệ tiên tiến.
