Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Ứng dụng công nghệ AI trong đời sống

Trí tuệ nhân tạo – hay AI là một thuật ngữ quen thuộc trong thời đại số hiện nay. Nhắc tới AI, ta có thể ngay lập tức hình dung ra một thế giới đầy sự tiên tiến, tối tân và hiện đại. Sự xuất hiện của AI đã giải quyết được vô số nhu cầu của loài người trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau của đời sống xã hội. Không một quốc gia nào trên thế giới có thể phát triển bền vững nếu không nhờ đến sự hỗ trợ của AI. Để có thể hiểu rõ hơn về trí tuệ nhân tạo AI và những ứng dụng của công nghệ này trong đời sống.

AI – Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một chủ đề rất được quan tâm trong thời đại sống công nghệ hiện nay. Trong đó, AI được định nghĩa là khả năng của máy tính, robot hay máy móc khác để học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây chỉ có con người mới làm được. AI bắt đầu xuất hiện vào năm 1950 với các nghiên cứu về lý thuyết trí tuệ máy và học máy. Từ đó đến nay, AI đã có nhiều bước tiến trong việc phát triển các thuật toán học máy nâng cao.

AI bắt đầu xuất hiện vào năm 1950 với các nghiên cứu về lý thuyết trí tuệ máy và học máy (Nguồn: Internet)

AI bắt đầu xuất hiện vào năm 1950 với các nghiên cứu về lý thuyết trí tuệ máy và học máy (Nguồn: Internet)

AI giúp chúng ta giải quyết nhiều vấn đề trong đời sống, từ y tế, giáo dục, kinh doanh, sản xuất cho đến giải trí. AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như robot học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái và mô phỏng quân sự, chẩn đoán y khoa, dạy học, phân tích dữ liệu, sáng tạo nội dung, dự báo thời tiết, và nhiều hơn thế nữa. Nhờ vào sự tiến bộ của AI, chúng ta có thể tận dụng công nghệ để giải quyết các vấn đề khó khăn hơn và đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc.

Các loại AI – Trí tuệ nhân tạo

Phân loại trí tuệ nhân tạo AI hiện nay (Nguồn: Internet)

Phân loại trí tuệ nhân tạo AI hiện nay (Nguồn: Internet)

Công nghệ AI phản ứng

Công nghệ AI phản ứng là một loại AI được lập trình để phản ứng với các tình huống cụ thể trong một môi trường nhất định. Công nghệ này có thể giúp chúng ta giải quyết các vấn đề cụ thể và đạt được kết quả nhanh chóng. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống tự động hóa, robot, hệ thống điều hành và các ứng dụng thương mại điện tử.

Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế là một loại AI được lập trình để lưu trữ và xử lý các thông tin trong một khoảng thời gian ngắn. Công nghệ AI này có thể giúp giảm thiểu thời gian xử lý và tăng cường hiệu suất làm việc. Người ta ứng dụng nó trong các hệ thống nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng tương tác giọng nói.

Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Đây là một loại AI được lập trình để học hỏi và tự điều chỉnh các mô hình để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó có thể giúp chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp và tăng cường sự sáng tạo. Lý thuyết trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong các hệ thống máy học, trích xuất thông tin và các ứng dụng tương tự.

Tự nhận thức

Loại AI này được lập trình để tự đánh giá và phát triển chính nó. Công nghệ tự nhận thức có thể giúp chúng ta phát triển các hệ thống AI độc lập và tăng cường khả năng học hỏi. Tự nhận thức được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống tự chẩn đoán, tự động vận hành và các ứng dụng tương tự.

Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

AI là một công nghệ tiên tiến và đầy tiềm năng, mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và con người.

  • Khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp: Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý hàng triệu dữ liệu trong thời gian ngắn, giúp chúng ta tìm ra những mối quan hệ và thông tin quan trọng từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
  • Tăng cường hiệu suất làm việc: AI có thể thực hiện các tác vụ tốt hơn và nhanh hơn con người, giúp chúng ta tiết kiệm thời gian và năng lượng trong công việc.
  • Cải thiện chất lượng cuộc sống: Những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo rất đa dạng, từ việc giúp tăng cường an ninh, dự đoán thời tiết, tìm kiếm thông tin, xử lý hình ảnh, đến việc cải thiện các sản phẩm và dịch vụ.
AI vừa mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và con người, vừa tồn tại nhiều khuyết điểm và hạn chế (Nguồn: Internet)

AI vừa mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và con người, vừa tồn tại nhiều khuyết điểm và hạn chế (Nguồn: Internet)

Tuy nhiên, AI chưa phải là công cụ hoàn thiện nhất. Nó vẫn còn tồn tại nhiều khuyết điểm, hạn chế và nhiều thách thức cho các nhà phát triển trong tương tai.

  • Thiếu tính xác thực và độ tin cậy: AI có thể bị lệch giá hoặc không chính xác nếu không được lập trình đúng cách hoặc không được giám sát chặt chẽ.
  • Thiếu sáng tạo và khả năng tương tác: AI có thể không thể sáng tạo và tương tác giống như con người trong một số trường hợp.
  • Gây ra sự lo lắng về việc thay thế con người: AI có thể thay thế con người trong một số tác vụ, gây ra sự lo lắng về việc mất việc làm và sự ảnh hưởng đến sinh hoạt của con người.

10 công nghệ trí tuệ nhân tạo AI tốt nhất hiện nay

Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)

Công nghệ nhận dạng giọng nói (Speech recognition) có khả năng nhận biết và chuyển đổi giọng nói của con người thành văn bản hoặc ngược lại. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như trợ lý ảo, điều khiển bằng giọng nói; trong các hệ thống gọi điện tự động, hệ thống nhận dạng giọng nói của người dùng để xác thực danh tính và hệ thống dịch thuật giọng nói để giúp người dùng giao tiếp với nhau bằng các ngôn ngữ khác nhau. Một số ví dụ về công cụ AI về nhận dạng giọng nói như: Google Assistant, ChatGPT, v.v.

Công nghệ nhận dạng giọng nói có khả năng nhận biết và chuyển đổi giọng nói của con người thành văn bản hoặc ngược lại (Nguồn: Internet)

Công nghệ nhận dạng giọng nói có khả năng nhận biết và chuyển đổi giọng nói của con người thành văn bản hoặc ngược lại (Nguồn: Internet)

Trợ lý ảo (Virtual agent)

Trợ lý ảo (VA) là một công nghệ AI được lập trình để tương tác với con người thông qua các nền tảng kỹ thuật số, bao gồm các trang web, ứng dụng di động, các hệ thống trò chuyện và các thiết bị thông minh. VA có khả năng tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên cũng như bằng nhiều thứ tiếng khác nhau, trả lời các câu hỏi và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. VA được sử dụng trong lĩnh vực như thương mại điện tử, chăm sóc khách hàng, giáo dục, y tế… Một số ví dụ về công cụ AI về trợ lý ảo là Siri, Alexa, Cortana,…

Trợ lý ảo được lập trình để tương tác với con người thông qua các nền tảng kỹ thuật số (Nguồn: Internet)

Trợ lý ảo được lập trình để tương tác với con người thông qua các nền tảng kỹ thuật số (Nguồn: Internet)

Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)

Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là một AI được lập trình để tạo ra các văn bản tự động và tự nhiên giống như ngôn ngữ của con người. NLG có thể tạo ra các báo cáo, mô tả, tin tức và các tài liệu khác một cách dễ dàng, nhanh chóng, chuyên nghiệp và hấp dẫn, đồng thời tăng cường hiệu quả làm việc. Ứng dụng của sản sinh ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu, tạo ra các bài viết (blog, quảng cáo,…).

Hệ thống sản sinh ngôn ngữ tự nhiên có khả năng tự động tạo ra các báo cáo, mô tả (Nguồn: Internet)

Hệ thống sản sinh ngôn ngữ tự nhiên có khả năng tự động tạo ra các báo cáo, mô tả (Nguồn: Internet)

Sinh trắc học (Biometrics)

Sinh trắc học (Biometrics) cho phép nhận diện và xác thực danh tính của con người dựa trên các đặc điểm sinh học như khuôn mặt, vân tay, mống mắt, giọng nói… Sinh trắc học được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như an ninh, thanh toán, kiểm soát ra vào… Việc sử dụng sinh trắc học giúp tăng cường tính bảo mật và giảm thiểu rủi ro an ninh. Sinh trắc học còn được sử dụng trong y tế để xác định danh tính và cải thiện quản lý bệnh nhân. Một số ví dụ về công cụ AI về sinh trắc học là FaceID, TouchID, Iris Scanner,….

Sinh trắc học hoạt động dựa trên các đặc điểm sinh học như khuôn mặt, vân tay, mống mắt, giọng nói (Nguồn: Internet)

Sinh trắc học hoạt động dựa trên các đặc điểm sinh học như khuôn mặt, vân tay, mống mắt, giọng nói (Nguồn: Internet)

Học máy (Machine learning)

Học máy (Machine learning) là một công nghệ trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng AI. Học máy sử dụng các thuật toán, mô hình để phân tích và học từ dữ liệu một cách tự động, giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống AI. Công nghệ này có khả năng tự học hỏi và cải thiện hiệu suất của nó từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Ứng dụng của học máy trong phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, nhận diện hình ảnh,…

Học máy được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận (Nguồn: Internet)

Học máy được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận (Nguồn: Internet)

Quản lý quyết định (Decision management)

Quản lý quyết định (Decision management) là một phương pháp sử dụng công nghệ để tự động hóa và tối ưu hóa quá trình ra quyết định. Quản lý quyết định có thể giúp các doanh nghiệp/ tổ chức cải thiện hiệu quả và độ chính xác của quyết định, đồng thời giảm thiểu sai sót. Công nghệ AI này đưa ra các quyết định tốt nhất cho các tình huống khác nhau dựa trên các luật và tiêu chí được xác định trước. Quản lý quyết định được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, y tế, sản xuất,…

Quản lý quyết định được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, y tế, sản xuất (Nguồn: Internet)

Quản lý quyết định được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, y tế, sản xuất (Nguồn: Internet)

Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một phương pháp sử dụng các robot máy tính để tự động hóa các quy trình, tác vụ lặp đi lặp lại (như đọc và ghi dữ liệu, xử lý hồ sơ, v.v) và không yêu cầu sự can thiệp của con người. RPA được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như kế toán, hành chính, khách hàng… Sử dụng công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng, đồng thời giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu suất làm việc. Một số ví dụ về công cụ RPA AI là UiPath, Automation Anywhere, v.v.

Tự động hóa quy trình bằng robot là phương pháp sử dụng các robot máy tính để tự động hóa các quy trình, tác vụ lặp đi lặp lại (Nguồn: Internet)

Tự động hóa quy trình bằng robot là phương pháp sử dụng các robot máy tính để tự động hóa các quy trình, tác vụ lặp đi lặp lại (Nguồn: Internet)

Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)

Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms) là các công cụ phần mềm được sử dụng để phát triển và triển khai các mô hình học sâu. Công nghệ này phát triển từ các mô hình học sâu (deep learning models), là một loại mô hình học máy phức tạp và mạnh mẽ. Các mô hình học sâu có thể xử lý được các loại dữ liệu không cấu trúc hoặc bán cấu trúc như âm thanh, video, ảnh… Các nền tảng học sâu cung cấp các công cụ và thư viện để phân tích và học từ dữ liệu, giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống AI. Ứng dụng của công nghệ này trong các lĩnh vực như thị giác máy tính (computer vision), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), sinh âm thanh (audio synthesis)…. Một số ví dụ về công cụ AI về các nền tảng học sâu là Keras, Google Cloud Machine Learning Engine, IBM SPSS Modeler, v.v.

Tự động hóa quy trình bằng robot là phương pháp sử dụng các robot máy tính để tự động hóa các quy trình, tác vụ lặp đi lặp lại (Nguồn: Internet)

Các nền tảng học sâu là các công cụ phần mềm được sử dụng để phát triển và triển khai các mô hình học sâu (Nguồn: Internet)

Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)

Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network – P2P network) là một mô hình mạng máy tính trong đó các thiết bị kết nối trực tiếp với nhau mà không thông qua một máy chủ trung tâm. P2P network cho phép các thiết bị chia sẻ tài nguyên và dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Mạng ngang hàng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như chia sẻ tập tin (file sharing), giao tiếp thoại và video (voice and video communication), tiền điện tử (cryptocurrency)… Một số ví dụ về công cụ AI về mạng ngang hàng là BitTorrent, Skype, Bitcoin…

P2P network là một mô hình mạng máy tính mà các thiết bị kết nối trực tiếp với nhau không thông qua server (Nguồn: Internet)

P2P network là một mô hình mạng máy tính mà các thiết bị kết nối trực tiếp với nhau không thông qua server (Nguồn: Internet)

Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimized hardware)

Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimized hardware) là các thiết bị phần cứng được thiết kế đặc biệt để chạy các thuật toán và mô hình AI một cách hiệu quả, nhanh chóng. Phần cứng tối ưu hóa cho AI có thể bao gồm các chip đồng bộ, các bộ xử lý đồ họa (GPU) và các thiết bị lưu trữ dữ liệu tối ưu hóa cho AI. Công nghệ này được sử dụng để gia tăng sức mạnh tính toán của các thiết bị di động, máy tính cá nhân hoặc máy chủ. Một số ví dụ về công cụ AI về phần cứng tối ưu hóa cho AI là NVIDIA GPU, Google TPU, Intel Nervana,…

Phần cứng tối ưu hóa cho AI có thể bao gồm các chip đồng bộ, các bộ xử lý đồ họa - GPU (Nguồn: Internet)

Phần cứng tối ưu hóa cho AI có thể bao gồm các chip đồng bộ, các bộ xử lý đồ họa – GPU (Nguồn: Internet)

Các ứng dụng AI – Trí tuệ nhân tạo trong đời sống

Trí tuệ nhân tạo AI có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống, mang lại nhiều lợi ích cho con người. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của AI trong các lĩnh vực khác nhau.

Trong ngành y tế

AI được ứng dụng để cải thiện và chăm sóc sức khỏe của con người. AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, chẩn đoán và điều trị các loại bệnh. Thông qua việc sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu y tế và học máy để đề xuất điều trị cũng như cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe. AI cũng có thể giúp phát triển các thiết bị y tế thông minh, theo dõi và điều chỉnh các chỉ số sức khỏe của người dùng. Đồng thời, nghiên cứu và phát triển các loại thuốc/ vaccine mới.

AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, chẩn đoán và điều trị các bệnh tật (Nguồn: Internet)

AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, chẩn đoán và điều trị các bệnh tật (Nguồn: Internet)

Trong ngành vận tải

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để nâng cao an toàn và hiệu quả của việc vận tải. AI được sử dụng để tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, giảm thiểu thời gian giao hàng và đưa ra các đề xuất cho chiến lược vận tải. Điều khiển và giám sát các phương tiện vận tải tự lái, như ô tô hay máy bay không người lái. AI cũng có khả năng phân tích và dự báo tình hình giao thông, đưa ra các lộ trình và phương án vận chuyển tối ưu.

AI trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để nâng cao an toàn và hiệu quả của việc vận tải (Nguồn: Internet)

AI trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để nâng cao an toàn và hiệu quả của việc vận tải (Nguồn: Internet)

Trong ngành dịch vụ

AI được sử dụng để cải thiện chất lượng và hiệu quả của các dịch vụ khác nhau. Ví dụ như dịch vụ khách hàng, dịch vụ tài chính, dịch vụ du lịch, dịch vụ giao hàng… Các chatbot và trợ lý ảo được thiết lập để tư vấn khách hàng, giải đáp thắc mắc, đưa ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. AI có thể phân tích và dự báo xu hướng thị trường, hành vi mua sắm của khách hàng, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và marketing. Hơn nữa, AI cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, đưa ra các đề xuất sản phẩm và dịch vụ mới.

Trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng để cải thiện chất lượng và hiệu quả của các dịch vụ khác nhau (Nguồn: Internet)

Trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng để cải thiện chất lượng và hiệu quả của các dịch vụ khác nhau (Nguồn: Internet)

Trong ngành truyền thông

AI có thể tạo ra nội dung truyền thông, phân tích tương tác với khách hàng và đưa ra các đề xuất cho chiến lược truyền thông. Sử dụng AI biên tập và phát triển các bài báo tự động, dựa trên các nguồn thông tin khác nhau để tạo ra các nội dung truyền thông mới mẻ và hấp dẫn dưới dạng tin tức, video, âm thanh, hình ảnh, v.v. AI có khả năng tạo ra video hoặc hình ảnh sinh động và chân thực theo nhiều kỹ thuật xử lý chuyên nghiệp, độc đáo; tạo ra các bản nhạc, các bài hát mới lạ bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và phân tích âm thanh.

AI có khả năng tạo ra video hoặc hình ảnh sinh động, tạo ra các bản nhạc hoặc bài hát có giai điệu độc đáo (Nguồn: Internet)

AI có khả năng tạo ra video hoặc hình ảnh sinh động, tạo ra các bản nhạc hoặc bài hát có giai điệu độc đáo (Nguồn: Internet)

Trong ngành sản xuất

AI được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thời gian sản xuất. AI giúp điều khiển và giám sát các máy móc trong quá trình sản xuất, phát hiện và khắc phục các sự cố kịp thời. AI cũng có thể thiết kế và lắp ráp các sản phẩm một cách chính xác và nhanh chóng. AI giúp kiểm tra và đánh giá chất lượng sản phẩm bằng cách sử dụng các kỹ thuật nhận diện hình ảnh và tiếng nói.

AI được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, điều khiển và giám sát các máy móc trong quá trình sản xuất (Nguồn: Internet)

AI được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, điều khiển và giám sát các máy móc trong quá trình sản xuất (Nguồn: Internet)

Trong ngành giáo dục

AI trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để cải thiện chất lượng và hiệu quả của việc giáo dục và học tập. Bằng cách sử dụng thuật toán để đưa ra các đề xuất học tập phù hợp với từng cá nhân, cung cấp phản hồi tức thời và phân tích dữ liệu học tập. Xây dựng các hệ thống giáo dục, phân tích năng lực và nhu cầu của từng học viên để thiết kế nên các bài học, bài giảng hay bài tập. AI có khả năng tự động hóa các hoạt động giáo dục như chấm điểm hay giao bài tập. AI cũng có thể tạo ra các trò chơi hay phần mềm giáo dục mới mẻ, thú vị để tăng thêm hứng thú học tập.

AI sử dụng thuật toán để đưa ra các đề xuất học tập phù hợp với từng người học (Nguồn: Internet)

AI sử dụng thuật toán để đưa ra các đề xuất học tập phù hợp với từng người học (Nguồn: Internet)

Mong rằng, qua bài viết trên, bạn đã hiểu hơn về AI, công nghệ mang tiềm năng lớn trong tương lai. AI là một công cụ mạnh mẽ và hữu ích trong thời kỳ chuyển đổi số hiện nay. Tuy nhiên, để sử dụng AI đúng cách và hiệu quả, chúng ta cần có sự hiểu biết, tận dụng công nghệ này đúng lúc, đúng nơi theo cách có trách nhiệm và cân nhắc.