Trí tuệ nhân tạo là gì? Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một lĩnh vực đơn thuần trong máy tính học, mà còn là một ngành khoa học sâu sắc đề cập đến quá trình tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Được xây dựng trên nền tảng của khoa học máy tính, AI bao gồm một loạt các kỹ thuật và công cụ đa dạng, mỗi cái đều đóng góp vào việc phát triển khả năng “tư duy” nhân tạo.
Những kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực AI không chỉ dừng lại ở mức độ lý thuyết mà đã được triển khai và ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Ảnh hưởng của AI đã lan tỏa sâu rộng đến mọi lĩnh vực của đời sống xã hội, từ kinh tế đến y tế, từ giáo dục đến giao thông vận tải. Điều này chứng tỏ sự đa chiều và mạnh mẽ của lĩnh vực này, khiến cho AI không chỉ là một xu hướng, mà còn là một trụ cột quan trọng định hình tương lai của chúng ta.
Dưới đây là một danh sách chi tiết về 10 công nghệ trí tuệ nhân tạo AI đang được đánh giá cao và thu hút sự chú ý rộng rãi trong cộng đồng hiện nay.
Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)
Máy móc không chỉ xử lý mà còn tương tác theo một cách khác với bộ não con người. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, công nghệ tạo ngôn ngữ tự nhiên đang trở nên ngày càng phổ biến, đó là một công cụ mạnh mẽ giúp chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành ngôn ngữ tự nhiên. Các máy móc được lập trình với các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả sang định dạng ngôn ngữ mà người dùng mong muốn.
Ngôn ngữ tự nhiên không chỉ là một phần của trí tuệ nhân tạo AI mà còn là một nhánh quan trọng giúp các nhà phát triển nội dung tự động hóa việc tạo và phân phối nội dung. Việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên giúp tạo ra nội dung được cá nhân hóa và phù hợp với yêu cầu cụ thể của đối tượng mục tiêu.
Qua đó, sự can thiệp của con người trong quá trình xử lý và hiển thị dữ liệu sẽ giảm đáng kể, do dữ liệu được chuyển đổi và trình bày theo các định dạng mong muốn như biểu đồ, đồ thị, và nhiều hình thức truyền đạt thông tin khác.
Nhận dạng giọng nói bằng AI (Speech recognition)
Nhận dạng giọng nói đại diện cho một lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo, nơi máy tính có khả năng chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng hữu ích và có thể hiểu được thông qua ứng dụng máy tính. Công nghệ này không chỉ giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ nói mà còn tạo ra một giao diện tương tác trực tiếp giữa máy tính và con người. Một trong những ứng dụng nổi bật của công nghệ nhận dạng giọng nói là Siri trên điện thoại iPhone, một minh chứng cho khả năng tiên tiến của trí tuệ nhân tạo AI trong việc tương tác qua giọng nói.
Trợ lý ảo AI (Virtual agent)
Trợ lý ảo, đôi khi được gọi là virtual agent, đã trở thành một công cụ vô cùng quan trọng trong lĩnh vực thiết kế hướng dẫn và tương tác với người dùng. Đây là một ứng dụng máy tính có khả năng tương tác trực tiếp với con người thông qua các ứng dụng web và di động. Các tính năng chatbot của trợ lý ảo đóng vai trò như các trợ lý dịch vụ khách hàng, giúp người dùng tương tác và nhận câu trả lời cho các truy vấn của họ.
Ví dụ, Google Assistant, một trợ lý ảo của Google, có thể hỗ trợ tổ chức cuộc họp, trong khi Amazon’s Alexa giúp đơn giản hóa quá trình mua sắm trực tuyến. Các trợ lý ảo cũng có khả năng đa dạng, thích ứng với lựa chọn và sở thích của người sử dụng. Trợ lý ảo Watson của IBM, ví dụ, có khả năng hiểu các truy vấn dịch vụ khách hàng thông qua nhiều cách tiếp cận khác nhau.
Đáng chú ý, trợ lý ảo không chỉ hoạt động như một trợ lý ngôn ngữ thông thường mà còn hoạt động như một dịch vụ phần mềm dưới dạng SaaS (Software as a Service). Mô hình phân phối dịch vụ ứng dụng phần mềm này không chỉ cung cấp sản phẩm phần mềm mà còn cung cấp dịch vụ dựa trên phần mềm đó, mang lại tính linh hoạt và hiệu quả cho người sử dụng.
Quản lý quyết định (Decision management)
Hiện nay, các doanh nghiệp đang tích cực triển khai và ứng dụng các hệ thống quản lý quyết định nhằm chuyển đổi và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Hệ thống quản lý quyết định không chỉ đơn giản là công cụ thu thập thông tin cập nhật mà còn là nền tảng quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh, nhằm hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định của doanh nghiệp.
Quản lý quyết định mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng, giảm thiểu rủi ro và tự động hóa quy trình ra quyết định. Việc sử dụng hệ thống quản lý quyết định không chỉ giúp tối ưu hóa quá trình quyết định mà còn mang lại sự linh hoạt và đồng bộ trong hoạt động kinh doanh.
Các lĩnh vực như tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm, và thương mại điện tử đều đang mạnh mẽ áp dụng và tirển khai rộng rãi các hệ thống quản lý quyết định để nâng cao hiệu suất và khả năng cạnh tranh trong môi trường kinh doanh ngày nay.
Sinh trắc học (Biometrics)
Sinh trắc học, một lĩnh vực nghiên cứu chuyên sâu về phép đo và phân tích các đặc điểm sinh học và hành vi độc đáo của con người, đang trở thành một lực lượng quan trọng trong lĩnh vực an ninh và xác thực. Công nghệ sinh trắc học chủ yếu được áp dụng để nhận dạng và kiểm soát truy cập, đồng thời còn được sử dụng để xác định các cá nhân trong các hệ thống giám sát.
Xác thực sinh trắc học, hay còn gọi là biometric authentication, đang ngày càng trở nên phổ biến trong các lĩnh vực như an ninh công cộng, doanh nghiệp, điện tử tiêu dùng và ứng dụng điểm bán lẻ POS. Ngoài tính hiệu quả về mặt bảo mật, sự tiện lợi là một trong những động lực chính thúc đẩy sự phát triển của xác thực sinh trắc học. Công nghệ này loại bỏ nhu cầu phải nhớ mật khẩu hay mang theo các mã thông báo bảo mật (security tokens).
Các phương pháp xác thực sinh trắc học bao gồm nhiều dạng nhận diện như dấu vân tay, dái tai, võng mạc, hình dạng bàn tay, khuôn mặt, hoặc chữ ký bằng văn bản. Trong số này, xác thực bằng dấu vân tay là một trong những phương pháp phổ biến và lâu đời nhất.
Học máy (Machine learning)
Học máy, một lĩnh vực nổi bật trong trí tuệ nhân tạo AI, đặc biệt tập trung vào khả năng của máy móc tự hiểu và xử lý các tập dữ liệu mà không cần phải được lập trình một cách cụ thể. Kỹ thuật học máy đã đem lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, giúp chúng ra những quyết định sáng tạo dựa trên phân tích dữ liệu được thực hiện bằng các thuật toán và mô hình thống kê.
Ứng dụng của học máy lan rộng qua nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y tế, kỹ thuật học máy đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu bệnh nhân, từ đó dự đoán các bệnh lý và đề xuất các phương pháp điều trị hiệu quả. Ngành tài chính và ngân hàng tirên đến học máy để phân tích dữ liệu khách hàng, nhằm xác định và đề xuất các lựa chọn đầu tư phù hợp cho từng khách hàng, đồng thời giúp phòng ngừa rủi ro và lừa đảo. Trong lĩnh vực bán lẻ, các doanh nghiệp sử dụng học máy để phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó có thể dự đoán được những thay đổi trong sở thích và hành vi của khách hàng, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tăng trải nghiệm mua sắm.
Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để định cấu hình robot, tức là các ứng dụng phần mềm có khả năng tự động thực hiện, diễn giải, truyền đạt, và phân tích dữ liệu. Công cụ này, chủ yếu dựa trên trí tuệ nhân tạo, có khả năng tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại và theo quy luật trong quy trình kinh doanh.
RPA giúp cải thiện hiệu suất và hiệu quả của các quy trình kinh doanh bằng cách giảm bớt sự phụ thuộc vào lao động thủ công, giảm lỗi và tăng tốc độ thực hiện nhiệm vụ. Điều này cho phép tự động hóa các công việc có tính chất lặp lại và dựa trên quy tắc, giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và đòi hỏi sự sáng tạo hơn.
Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)
Mạng ngang hàng là một hệ thống kết nối các hệ thống và máy tính khác nhau để chia sẻ dữ liệu mà không phải truyền qua máy chủ trung gian. Điều này mang lại khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp mà không phụ thuộc vào mô hình truyền thống điểm-trung (client-server). Công nghệ mạng ngang hàng thường được áp dụng trong lĩnh vực tiền điện tử và có khả năng tối ưu hóa các quy trình phức tạp và đa nguồn lực.
Việc triển khai mạng ngang hàng không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn mang lại lợi ích về chi phí. Điều này là do các máy trạm, có hiệu năng và cấu hình vượt trội hơn so với máy tính thông thường, có thể được kết nối trực tiếp mà không cần sự phụ thuộc vào máy chủ trung gian. Điều này giúp giảm thiểu cần thiết phải cài đặt và duy trì các máy chủ trung gian, đồng thời giảm bớt chi phí liên quan đến chúng.
Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)
Học sâu, một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, tận dụng các mạng nơ-ron nhân tạo và lấy cảm hứng từ cách bộ não con người hoạt động. Với khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp tương tự như bộ não con người, học sâu sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để đối mặt với các thách thức đa dạng.
Thuật ngữ “sâu” xuất phát từ việc mạng nơ-ron thường có nhiều lớp ẩn. Một mạng nơ-ron truyền thống thường chỉ có 2-3 lớp ẩn, trong khi mạng học sâu có thể bao gồm tới 150 lớp ẩn. Quá trình đào tạo mô hình và đơn vị xử lý đồ họa trong học sâu thường dựa trên lượng lớn dữ liệu. Các thuật toán học sâu hoạt động thông qua hệ thống phân cấp, tự động hóa quá trình phân tích và dự đoán.
Ứng dụng của học sâu rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, trong hàng không vũ trụ và quân sự, nó được sử dụng để phát hiện các vật thể qua hình ảnh từ vệ tinh. Trong lĩnh vực an toàn lao động, học sâu có thể giúp xác định nguy cơ rủi ro khi công nhân tiếp cận các thiết bị máy móc. Ngoài ra, nó được ứng dụng để hỗ trợ việc phát hiện tế bào ung thư trong lĩnh vực y học.
Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware)
Trong thời kỳ hiện nay, doanh nghiệp đang trở nên ngày càng quan tâm đến phần mềm trí tuệ nhân tạo, điều này đã dẫn đến sự tăng cường về phần cứng để hỗ trợ các ứng dụng và mô hình phức tạp. Sự gia tăng này không chỉ đặt ra nhu cầu cho các giải pháp phần mềm mà còn tạo ra yêu cầu cao về phần cứng tiên tiến.
Các con chip thông thường không thể đáp ứng được yêu cầu của các mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như mạng nơ-ron, học sâu và thị giác máy tính. Do đó, một thế hệ mới của chip trí tuệ nhân tạo đang được phát triển để đáp ứng những yêu cầu đặc biệt này. Phần cứng này bao gồm CPU, được thiết kế để xử lý các khối công việc ngày càng lớn, silicon tích hợp chuyên dụng cho các mạng nơ-ron và thậm chí là các chip mô phỏng hệ thần kinh người.
Các công ty hàng đầu như Nvidia, Qualcomm và AMD đang chú trọng vào việc phát triển những con chip có khả năng thực hiện các phép tính AI phức tạp. Các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và công nghiệp ô-tô đang trở thành những ngành có tiềm năng lớn để hưởng lợi từ sự tiến bộ của loại chip này, giúp tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng đòi hỏi độ thông minh và phức tạp.
