Khái niệm về AI và 10 Công Dụng Đầy Bất Ngờ Bạn Phải Biết

Khám phá Artificial Intelligence là gì? Top 10 Công Dụng Artificial Intelligence.

Tuần trước, mình đã ăn tối với một nhóm bạn và họ bắt đầu khám phá AI – về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). Thỉnh thoảng mình cùng các anh chị em trong công ty cũng hay thảo luận về chủ đề này thường xuyên. Điều đó thật tuyệt phải không? Một nhóm bạn bè nói chuyện về trí tuệ nhân tạo trong một bữa tối bình thường. Trừ một vấn đề nhỏ, không có gì trong cuộc thảo luận của họ là đúng sự thật! Ví dụ, trí tuệ nhân tạo không có nghĩa là Chat-GPT. Đó là hai thứ khác nhau và Artificial Intelligence cũng không được phát minh vào năm 2023.

Tối đó về nhà, mình bắt đầu viết một bài viết giải thích về trí tuệ nhân tạo. Mình mong muốn nó là một hướng dẫn đơn giản, dễ hiểu về trí tuệ nhân tạo để bạn bè của mình và có thể là cả bạn bè của bạn có thể dễ dàng nắm bắt khái niệm này để những cuộc thảo luận chính xác hơn.

Vì vậy, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) một thuật nghữ mà bạn có thể thường xuyên nghe thấy ngày nay. Có thể mới đầu nghe thì nghĩ là kỹ thuật phức tạp cao siêu nên không hiểu đâu. Nhưng đừng lo, mình sẽ giải thích nó bằng những thuật ngữ đơn giản, không mang tính kỹ thuật.

Artificial Intelligence (AI)

Hãy nghĩ về thời điểm khi bạn yêu cầu điện thoại đặt báo thức hoặc khi ô tô của bạn đề xuất một lộ trình khác để tránh kẹt xe – đây là những ví dụ về trí tuệ nhân tạo. Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo là việc tạo ra các máy móc hoặc phần mềm có thể thực hiện các nhiệm vụ mà thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Điều này có thể bao gồm các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói, học hỏi, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề và nhiều hơn nữa.

Machine Learning (ML)

Hãy tưởng tượng việc dạy một đứa trẻ nhận biết các loại trái cây khác nhau. Bạn cho các bé xem nhiều hình ảnh của các loại trái cây và theo thời gian, các bé có thể tự nhận biết chúng. Machine Learning hoạt động tương tự như vậy. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, nơi các máy móc được truy cập vào dữ liệu và chúng sử dụng dữ liệu này để học hỏi và đưa ra quyết định một cách tự động mà không cần phải được lập trình rõ ràng. Càng tiếp xúc với nhiều dữ liệu, chúng càng trở nên tốt hơn.

Large Language Models (LLMs)

Đúng như tên gọi, Large Language Models là các mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người trên quy mô lớn. Hãy nghĩ về chúng như những Chatbot rất tiên tiến. Chúng được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ và có thể trả lời câu hỏi, viết bài luận, tóm tắt các tài liệu dài, dịch ngôn ngữ và thậm chí tạo ra các nội dung sáng tạo như thơ ca hoặc truyện ngắn.

Deep Learning (DL)

Deep Learning giống như machine learning nhưng tiên tiến hơn một chút. Nó giống như việc đứa trẻ sau khi có thể nhận biết các loại trái cây thì bắt đầu tìm hiểu về hàm lượng dinh dưỡng của từng loại trái cây. Deep Learning sử dụng các lớp thuật toán, được gọi là mạng nơ-ron (Neural networks) nhân tạo. Nó mô phỏng cách hoạt động của não người, để xử lý dữ liệu và tạo ra các mẫu (patterns) được sử dụng trong việc ra quyết định.

Neural Network

Não người có các nơ-ron truyền đạt thông tin, Neural Network là một hệ thống được lấy cảm hứng từ điều này. Đây là một tập hợp các thuật toán được thiết kế để nhận diện các mẫu (patterns). Chúng diễn giải dữ liệu liên quan đến cảm giác, giác quan như hình ảnh hoặc âm thanh, bằng cách xử lý thông tin qua nhiều lớp khác nhau, tương tự như cách mà não của chúng ta hoạt động.

Natural Language Processing (NLP)

Bạn có thắc mắc làm thế nào mà Siri hay Alexa hiểu lệnh thoại (yêu cầu bằng giọng nói) của bạn không? Điều này là nhờ vào Natural Language Processing, NLP là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người.

Supervised Learning

Học có giám sát (Supervised Learning) là một loại machine learning, trong đó máy móc được “giám sát” hoặc dạy sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn (label). Ví dụ, nếu chúng ta dạy một cái máy nhận diện mèo, chúng ta sẽ cho nó xem các hình ảnh mà mèo được gán nhãn là “mèo”. Vì vậy điều này giúp máy học hỏi được các hình ảnh của mèo.

Unsupervised Learning

Học không giám sát (Unsupervised Learning) không phụ thuộc vào dữ liệu đã được gán nhãn (label). Nó giống như việc đưa cho một đứa bé một hộp đồ chơi và để bé tự tìm cách phân loại chúng. Máy móc sẽ tự nhận diện các mẫu (patterns) và mối quan hệ trong dữ liệu.

Reinforcement Learning

Học tăng cường (Reinforcement Learning) là một loại machine learning, trong đó một tác nhân học cách ra quyết định bằng cách thực hiện các hành động trong một môi trường để tối đa hoá phần thưởng. Hãy nghĩ về nó như việc huấn luyện một bé cún – bé cún học cách thực hiện một trò chơi để nhận phần thưởng.

Algorithm

Một thuật toán (Algorithm) là một tập hợp các hướng dẫn mà máy móc thực hiện để giải quyết một vấn đề hoặc đạt được một mục tiêu cụ thể. Nó giống như một công thức nấu ăn, mô tả các nguyên liệu cần thiết và các bước cần thực hiện để nấu món ăn.

Data Mining

Khai thác dữ liệu (Data Mining) giống như việc tìm vàng trong một dòng sông dữ liệu. Đây là quá trình khám phá các mẫu (patterns) và kiến thức từ lượng dữ liệu lớn. Nó giúp đưa ra các quyết định thông minh bằng cách cung cấp những hiểu biết (insights).

Robotics

Robotics là một nhánh của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc tạo ra và sử dụng robot để thực hiện các nhiệm vụ với sự can thiệp tối thiểu của con người. Hãy nghĩ về các robot được sử dụng trong các nhà máy sản xuất hoặc Roomba đang hút bụi trong nhà bạn.

Computer Vision

Bạn có bao giờ thắc mắc làm thế nào Facebook nhận diện khuôn mặt của bạn trong số bạn bè cùng chung một bức ảnh không? Điều này là nhờ vào thị giác máy tính (Computer Vision). Đây là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo về việc huấn luyện máy tính để diễn giải và hiểu về thế giới hình ảnh.

Chatbot

Chatbot là phần mềm được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng, đặc biệt là qua internet. Hãy nghĩ về nó như một trợ lý ảo có thể giúp bạn đặt chuyến bay, trả lời câu hỏi hoặc gọi pizza.

Bạn có biết rằng bạn đang sử dụng Artificial Intelligence hàng ngày không?

Sự hiện diện của trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống của chúng ta rất phổ biến đến nỗi chúng ta thường sử dụng nó mà không hề nhận ra. Hãy cùng xem một số ứng dụng hàng ngày của trí tuệ nhân tạo:

Search Engines

Khi bạn tìm kiếm một câu hỏi hoặc từ khóa trên Google, lúc này trí tuệ nhân tạo sẽ hoạt động. Công cụ tìm kiếm sử dụng trí tuệ nhân tạo để hiểu yêu cầu của bạn, lướt qua hàng tỷ trang và hiển thị các kết quả phù hợp nhất. Nó cũng sử dụng các tìm kiếm trước đây của bạn để cá nhân hóa những kết quả này.

Social Media

Bạn có bao giờ nhận thấy cách mà Facebook hoặc Instagram dường như “biết” quảng cáo nào nên hiển thị cho bạn không? Đó chính là trí tuệ nhân tạo, phân tích sở thích, chia sẻ và tìm kiếm của bạn để hiển thị nội dung phù hợp. Tính năng nhận diện khuôn mặt gợi ý ai nên được gắn thẻ trong bức ảnh của bạn? Đó cũng là trí tuệ nhân tạo!

Voice Assistants

Siri, Alexa và Google Assistant đều được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Chúng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu lệnh thoại của bạn, học hỏi từ các yêu cầu của bạn và cung cấp các phản hồi cá nhân hóa.

Navigation Apps

Các ứng dụng như Google Maps sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực (real-time) và đề xuất những lộ trình nhanh nhất. Nó cũng học hỏi từ các điểm đến thường xuyên của bạn để cung cấp các gợi ý cá nhân hóa.

Email

Trí tuệ nhân tạo thậm chí còn giúp hòm thư (inbox) của chúng ta thông minh hơn. Các tính năng như lọc thư rác, phản hồi thông minh hoặc phân loại email trên các nền tảng như Gmail đều là nhờ vào trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo sẽ phát triển như thế nào trong tương lai?

Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội thú vị trong nhiều lĩnh vực:

Healthcare

Trí tuệ nhân tạo có thể cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Từ việc hỗ trợ phát hiện bệnh sớm đến y học cá nhân hóa, trợ giúp trong các ca phẫu thuật và nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân, những khả năng là vô cùng lớn.

Environment

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp đối phó với biến đổi khí hậu bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, theo dõi nạn phá rừng, dự đoán các mô hình thời tiết, và thậm chí phát triển các vật liệu mới cho sản xuất năng lượng sạch.

Transportation

Xe tự lái không còn là khoa học viễn tưởng nữa. Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy cuộc cách mạng này, giúp các phương tiện tự động trở nên an toàn và hiệu quả hơn.

Education

Trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, thích ứng với phong cách và tốc độ học của từng học sinh. Nó cũng có thể tự động hóa các công việc hành chính, giúp giáo viên có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc giảng dạy.

Job Market

Trong khi có những lo ngại về việc trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế các công việc, nó cũng đang tạo ra các vai trò và ngành nghề mới. Sẽ có nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia trí tuệ nhân tạo, và trí tuệ nhân tạo thậm chí có thể giúp kết nối những người tìm việc với các vị trí lý tưởng.

Tổng kết

Có vẻ như có quá nhiều thứ để chúng ta có thể tiếp nhận, nhưng mỗi thuật ngữ này đại diện cho một phần của bức tranh hấp dẫn về trí tuệ nhân tạo. Bằng cách phân tích những ý tưởng phức tạp này thành những thuật ngữ đơn giản, mình hy vọng đã giúp trí tuệ nhân tạo trở nên gần gũi và dễ hiểu hơn.

Artificial Intelligence không chỉ là một cuộc cách mạng công nghệ, nó còn là một công cụ mà nếu được sử dụng khôn ngoan thì sẽ có tiềm năng nâng cao hầu hết mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. Khi chúng ta tiếp tục khám phá tiềm năng của nó, ranh giới của những khả năng tiềm ẩn sẽ không ngừng mở rộng. Dẫn dắt chúng ta vào một tương lai mà chúng ta chỉ mới bắt đầu hình dung.

Bây giờ, đến lượt bạn, bạn hãy hình dung trí tuệ nhân tạo sẽ ở đâu trong tương lai? Trong việc nấu ăn và tạo ra những loại thực phẩm mới bằng cách phân tích thực đơn và nguyên liệu? Trong việc pha chế đồ uống và sáng tạo ra các loại cocktail mới? Hãy cho mình biết ý kiến của bạn.