Trí tuệ nhân tạo (AI) & Học máy (Machine Learning) 

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh lớn của khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng các cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Mặc dù AI là một ngành khoa học liên ngành với nhiều cách tiếp cận, nhưng những tiến bộ trong học máy và học sâu, đặc biệt, đang tạo ra sự thay đổi mô hình trong hầu hết mọi lĩnh vực của ngành công nghệ.

Trí thông minh nhân tạo cho phép máy móc mô hình hóa, hoặc thậm chí cải thiện khả năng của trí óc con người. Và từ sự phát triển của ô tô tự lái cho đến sự phổ biến của các trợ lý thông minh như Siri và Alexa, AI đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hàng ngày — và là lĩnh vực mà các công ty trong mọi ngành đang đầu tư vào.

Một số ứng dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo-AI

Công nghệ trí tuệ nhân tạo có nhiều hình thức, từ chatbot đến ứng dụng điều hướng và thiết bị theo dõi sức khỏe có thể đeo được. Các ví dụ dưới đây minh họa phạm vi ứng dụng tiềm năng của AI.

ChatGPT

ChatGPT là một chatbot trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo nội dung bằng văn bản ở nhiều định dạng, từ bài tiểu luận đến câu trả lời cho các câu hỏi đơn giản. Được OpenAI ra mắt vào tháng 11 năm 2022, ChatGPT được hỗ trợ bởi một mô hình ngôn ngữ lớn cho phép ChatGPT mô phỏng chặt chẽ chữ viết của con người.

GoogleMaps

Google Maps sử dụng dữ liệu vị trí từ điện thoại thông minh, cũng như dữ liệu do người dùng báo cáo về những thứ như công trình xây dựng và tai nạn ô tô, để theo dõi tình trạng lên xuống của lưu lượng giao thông và đưa ra tuyến đường nhanh nhất.

Trợ lý thông minh

Các trợ lý cá nhân như Siri, Alexa và Cortana sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc NLP nhận hướng dẫn từ người dùng để đặt lời nhắc, tìm kiếm thông tin trực tuyến và điều khiển các thiết bị điện trong nhà. Trong nhiều trường hợp, những trợ lý này được thiết kế để tìm hiểu sở thích của người dùng và cải thiện trải nghiệm của họ theo thời gian với các đề xuất tốt hơn và phản hồi phù hợp hơn.

Bộ lọc Snapchat

Bộ lọc Snapchat sử dụng thuật toán ML để phân biệt giữa chủ thể và nền của hình ảnh, theo dõi chuyển động của khuôn mặt và điều chỉnh hình ảnh trên màn hình dựa trên những gì người dùng đang làm.

Ô tô tự lái

Ô tô tự lái là một ví dụ dễ nhận biết về Deep Learning, vì chúng sử dụng mạng lưới nơ-ron để phát hiện các vật thể xung quanh, xác định khoảng cách của chúng với những ô tô khác, xác định tín hiệu giao thông,

Thiết bị theo dõi sức khỏe đeo được

Các cảm biến và thiết bị đeo được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe cũng áp dụng Deep Learning để đánh giá tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, bao gồm lượng đường trong máu, huyết áp và nhịp tim. Họ cũng có thể lấy các mẫu từ dữ liệu y tế trước đây của bệnh nhân và sử dụng dữ liệu đó để dự đoán tình trạng sức khỏe nào trong tương lai.

MuZero

MuZero, một chương trình máy tính do DeepMind tạo ra, là ứng cử viên hàng đầu đầy hứa hẹn trong nhiệm vụ đạt được trí thông minh nhân tạo thực sự nói chung. Nó đã thành thạo các trò chơi mà nó thậm chí còn chưa được dạy chơi, bao gồm cờ vua và toàn bộ bộ trò chơi Atari, thông qua vũ lực, chơi các trò chơi hàng triệu lần.

Machine Learning

Machine learning hay học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), nó là một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy tính có khả năng cải thiện chính bản thân chúng dựa trên dữ liệu mẫu (training data) hoặc dựa vào kinh nghiệm.Machine learning có thể tự dự đoán hoặc đưa ra quyết mà không cần được lập trình cụ thể.

Ứng dụng của Machine Learning

Học máy được ứng dụng cực kỳ nhiều trong mọi lĩnh vực trong đời sống hiện nay:

• Tài chính – ngân hàng
• Sinh học
• Tìm kiếm, trích xuất thông tin
• Tự động hóa
• Robotics
• Hóa học
• Mạng máy tính
• Khoa học vũ trụ
• Quảng cáo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Thị giác máy tính

Khi áp dụng Học máy vào trong các lĩnh vực đạt được kết quả vô cùng tối ưu, hơn hẳn con người trong các lĩnh vực cụ thể. Ví dụ trong việc dự báo thời tiết, con người sẽ sử dụng các phép tính hoặc quan sát hiện tượng tự nhiên như độ cao của chuồn chuồn khi bay, kiến dọn tổ hay màu sắc bầu trời… để dự báo thời tiết những ngày tiếp theo. 

Tuy nhiên cách dự đoán này chỉ đúng trong trường hợp quan sát một vài sự việc, nếu sự việc cần quan sát lên đến hàng chục, hàng triệu thì con người sẽ không thể nào thực hiện được việc tính toán trên.Khi đó, việc ứng dụng học máy để máy tính quan sát các sự việc trong quá khứ, chúng có thể dự đoán chính xác thời tiết tương lai với xác suất chính xác cao hơn.

Ưu điểm và nhược điểm của Machine Learning

Ưu điểm của học máy

• Khả năng học từ dữ liệu và tự động hóa.
• Khả năng phân tích dữ liệu lớn và dự báo chính xác hơn.

Nhược điểm của học máy

• Không thể áp dụng cho tất cả các trường hợp.
• Cần nhiều dữ liệu và thời gian để huấn luyện.
• Có thể có lỗi khi áp dụng vào thực tế.

Kết Luận 

Trí tuệ thông minh và Machine Learning là công nghệ đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Đây là một trong những công nghệ thông minh rất tiềm năng, nhưng chưa có nhiều người khám phá hết.

Vậy nên, nếu ứng dụng được trí tuệ nhân tạo và học máy vào trong quá trình sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp, bạn sẽ có cơ hội khai thác và vận dụng những ưu thế mạnh mẽ của AI và Machine Learning cho doanh nghiệp của mình. Theo dõi Tinasoft để tìm hiểu nhiều kiến thức công nghệ hơn nữa.