icantech
Kiến thức công nghệ
1316
14/12/2023

Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Tất cả những gì bạn cần biết về trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo, hay AI là một khái niệm phổ biến trong thời đại số ngày nay. Khi nhắc đến AI, chúng ta thường liên tưởng đến một thế giới tiên tiến và hiện đại. Sự xuất hiện của AI đang đáp ứng nhiều nhu cầu của con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đóng góp tích cực trong đời sống xã hội. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng ICANTECH tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo AI nhé!

1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi sự thông minh như con người. Mục tiêu của AI là tạo ra các chương trình máy tính hoặc máy học (người máy có trí tuệ nhân tạo) có khả năng thực hiện các công việc mà thông thường đòi hỏi sự hiểu biết, tư duy, và quyết định của con người.

tri-tue-nhan-tao

1.1. Ứng dụng của AI trong cuộc sống 

Đặc biệt ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống được phổ biến rộng rãi. Dưới đây là một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo: 

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Hệ thống NLP được sử dụng để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ điển hình là các trợ lý ảo như Siri của Apple, Google Assistant, và Amazon Alexa, cũng như các công cụ dịch ngôn ngữ như Google Translate.

tri-tue-nhan-tao

  • Ô tô tự lái (Self-Driving Cars): Công nghệ AI được tích hợp vào ô tô để giúp chúng tự lái. Các hệ thống này sử dụng cảm biến, radar, và thị giác máy tính để nhận diện môi trường xung quanh và đưa ra quyết định lái xe.
  • Hệ thống gợi ý: (Recommendation Systems): Các công ty như Netflix, Amazon, và YouTube sử dụng AI để phân tích dữ liệu người dùng và đề xuất nội dung phù hợp dựa trên lịch sử tìm kiếm và xem.
  • Trí tuệ nhân tạo trong Y Tế và chẩn đoán: (Healthcare and Diagnostics): Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong việc phân tích hình ảnh y khoa, giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác và nhanh chóng. AI cũng có thể được sử dụng để dự đoán các bệnh lý và hiệu quả của phác đồ điều trị.
  • Tài chính và giao dịch tài chính: (Finance and Financial Trading): AI được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường tài chính, thực hiện giao dịch tự động, và quản lý rủi ro tài chính.

tri-tue-nhan-tao

  • Robotics và quản lý chuỗi cung ứng: (Robotics and Supply Chain Management): Trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào robot công nghiệp để tăng cường khả năng tự động hóa trong sản xuất. Bên cạnh đó, cũng được sử dụng để tối ưu hóa quá trình quản lý chuỗi cung ứng.
  • Dự báo thời tiết: (Weather Forecasting): AI được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn từ các đồng hồ khí tượng, vệ tinh, và các nguồn dữ liệu khác để dự đoán thời tiết với độ chính xác cao.

1.2. Các loại trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Weak AI): Còn được gọi là AI yếu, loại này được thiết kế để thực hiện một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể. Nó không có khả năng tự ý thức hay hiểu biết như con người. Hệ thống thực hiện công việc mà nó được lập trình để làm và không thể chuyển đổi giữa các nhiệm vụ khác nhau. Hệ thống chơi cờ, trợ lý ảo và các hệ thống gợi ý là một số ví dụ của AI yếu.

Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI): Đây là một mức độ cao hơn của AI, mô tả một hệ thống có khả năng tự hiểu, tự ý thức, và thậm chí làm mọi nhiệm vụ mà con người có thể làm. AI mạnh vẫn là một mục tiêu và chưa đạt được tính đến thời điểm kiến thức của tôi được cập nhật (tháng 1 năm 2022).

  • Máy học (Machine Learning): Máy học là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo, nơi mà máy tính học từ dữ liệu mà nó được cung cấp mà không cần được lập trình một cách cụ thể. Các thuật toán máy học có thể được chia thành hai loại chính: học có giám sát (supervised learning) và học không giám sát (unsupervised learning).
  • Học sâu (Deep Learning): Là một phân nhánh của máy học, học sâu sử dụng các mô hình có nhiều lớp (neural networks) để học và hiểu các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. Học sâu đã đạt được sự chú ý đặc biệt trong nhiều ứng dụng, bao gồm xử lý hình ảnh, giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên.
  • Trí tuệ tăng cường (Reinforcement Learning): Loại học máy này liên quan đến việc đưa ra quyết định dựa trên việc học từ các tương tác với môi trường. Một hệ thống tương tác với môi trường và nhận phản hồi (thưởng hoặc phạt) dựa trên các quyết định nó đưa ra.
  • Trí tuệ nhân tạo học máy (AI/ML Ops): Là một lĩnh vực mới phát triển, AI/ML Ops kết hợp các phương pháp và công cụ quản lý và triển khai mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả.

2. Ưu nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là một số lợi ích và tác hại của trí tuệ nhân tạo:

2.1. Ưu điểm của trí tuệ nhân tạo

Ưu điểm của trí tuệ nhân tạo (AI) rất đa dạng và có ảnh hưởng tích cực đến nhiều lĩnh vực trong xã hội và kinh doanh. Dưới đây là lợi ích của trí tuệ nhân tạo mang lại như: 

  • Tăng cường năng suất: AI có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp lại một cách hiệu quả và nhanh chóng, giúp tăng cường năng suất làm việc.
  • Xử lý dữ liệu lớn: Có khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, giúp đưa ra thông tin quan trọng và xu hướng tiềm ẩn.
  • Dự đoán và phân tích: AI có khả năng dự đoán xu hướng và phân tích dữ liệu, giúp người quyết định có thông tin quan trọng để đưa ra quyết định chiến lược.
  • Tối ưu hoá quy trình: Cải thiện quy trình sản xuất, quản lý kho, và các hoạt động kinh doanh khác, giảm chi phí và tăng hiệu suất.
  • Tăng cường trải nghiệm người dùng: Sử dụng trong các ứng dụng như chatbot, hệ thống gợi ý cá nhân để cải thiện trải nghiệm người dùng.
  • Dịch ngôn ngữ và giao tiếp: Có khả năng dịch ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản tự động, giúp kết nối giữa ngôn ngữ và giao tiếp.
  • Đổi mới công nghệ: Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực AI có thể dẫn đến sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, công nghiệp, và nhiều ngành khác.
  • Giải quyết vấn đề phức tạp: Có khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp và khó khăn mà con người gặp khó khăn.
  • Tích hợp vào sản phẩm và dịch vụ: AI có thể tích hợp vào nhiều sản phẩm và dịch vụ để cải thiện chất lượng và hiệu suất.
  • Tạo ra cầu nối giữ dữ liệu: Kết hợp và liên kết thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu, giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố.

2.2. Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Bên cạnh những ưu điểm thì trí tuệ nhân tạo cũng có những nhược điểm. Dưới đây là một số tác hại của trí tuệ nhân tạo:

  • Hạn chế về tư duy tự động: AI chủ yếu dựa vào dữ liệu và không có khả năng tư duy tự động như con người. Nó thiếu khả năng cảm nhận và hiểu biết sâu rộng.
  • Vấn đề đạo đức và quyền riêng tư: AI có thể gây xâm phạm đạo đức và quyền riêng tư, đặc biệt khi thuật toán phản ánh độ chệch và kỳ thị từ dữ liệu đào tạo.
  • Nguy cơ thất nghiệp: Sự tự động hóa do AI có thể dẫn đến thay thế công việc người lao động, tăng nguy cơ thất nghiệp trong một số ngành.

tri-tue-nhan-tao

  • An toàn và bảo mật: AI có thể là mục tiêu của các tấn công mạng, và vấn đề an ninh có thể xuất phát từ cả phần cứng và phần mềm.
  • Tạo ra thông tin giả mạo: AI có thể tạo ra thông tin giả mạo (deepfake), tăng rủi ro sử dụng thông tin sai lệch.
  • Phụ thuộc và dữ liệu: Hiệu suất của AI phụ thuộc nhiều vào chất lượng và đại diện của dữ liệu đào tạo, gây nên nguy cơ đưa ra kết quả không chính xác.
  • Lan truyền các thông tin không chính xác: AI có thể được sử dụng để tạo ra nội dung độc hại hoặc thực hiện các hành động có hại.
  • Nguy cơ kiểm soát: Sự phát triển nhanh chóng của AI có thể dẫn đến nguy cơ kiểm soát bởi một số ít tổ chức hoặc quốc gia.
  • Thách thức pháp lý và đạo luật: Cần phải giải quyết những thách thức liên quan đến pháp lý và quy định trong việc sử dụng AI.
  • Hiểu biết hạn chế về ngữ cảnh: AI có khó khăn trong việc hiểu biết ngữ cảnh, gây hiểu lầm và quyết định không chính xác.

3. Top 10 phần mềm trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất 

Những trí tuệ nhân tạo mạnh nhất hiện nay phải kể đến như: 

1. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)

2. Trợ lý ảo (Virtual agent)

tri-tue-nhan-tao

3. Quản lý quyết định (Decision management) 

4. Sinh trắc học (Biometrics)

5. Học máy (Machine learning)

tri-tue-nhan-tao

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

7. Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)

8. Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)

9. Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware)

3.1. Một số phần mềm trí tuệ nhân tạo phổ biến

Có nhiều phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển để giải quyết các vấn đề cụ thể trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số phần mềm trí tuệ nhân tạo phổ biến:

3.1.1. TensorFlow

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi Google, chủ yếu được sử dụng trong machine learning và deep learning.

Ứng dụng: Xử lý học máy, việc phát triển mô hình học sâu, và nhiều ứng dụng khác.

tensorflow

3.1.2. PyTorch

PyTorch là một thư viện machine learning mã nguồn mở, phổ biến cho việc phát triển mô hình học sâu.

Ứng dụng: Xử lý học máy, nghiên cứu và phát triển mô hình neural networks.

pytorch

3.1.3. OpenCV (Open Source Computer Vision Library):

OpenCV cung cấp các thư viện và công cụ cho xử lý ảnh và thị giác máy tính.

Ứng dụng: Nhận diện đối tượng, xử lý ảnh, và thị giác máy tính.

3.1.4. Scikit-learn

Scikit-learn là một thư viện machine learning cho Python, cung cấp các công cụ cho việc phân loại, hồi quy, clustering, và xử lý dữ liệu.

Ứng dụng: Học máy, phân loại và dự đoán.

3.1.5. IBM Watson:

Watson là một nền tảng trí tuệ nhân tạo của IBM, cung cấp nhiều dịch vụ AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại hình ảnh, và trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp.

Ứng dụng: Hệ thống trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, chatbots, và ứng dụng dựa trên AI.

3.1.6. Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AI là một nền tảng đám mây cung cấp các dịch vụ AI, bao gồm máy học, học máy tăng cường, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Ứng dụng: Phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên nền tảng đám mây.

3.1.7. Natural Language Toolkit (NLTK)

NLTK là một thư viện Python dành cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Ứng dụng: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc, và trích xuất thông tin.

3.1.8. Wit.ai

Wit.ai là một nền tảng của Facebook dành cho việc xử lý và hiểu giọng nói tự nhiên.

Ứng dụng: Xây dựng ứng dụng và trợ lý ảo có khả năng hiểu và đáp ứng theo giọng nói.

3.1.9. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker là một dịch vụ của Amazon Web Services (AWS) cho việc phát triển, đào tạo, và triển khai mô hình machine learning.

Ứng dụng: Xử lý học máy, triển khai mô hình dự đoán.

3.1.10. Dialogflow (by Google):

Dialogflow là một nền tảng của Google để xây dựng ứng dụng trò chuyện và chatbot.

Ứng dụng: Phát triển chatbot, trợ lý ảo, và hệ thống trò chuyện tự động.

3.2. App trí tuệ nhân tạo

Có nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trên thị trường, cung cấp nhiều tính năng và dịch vụ thông minh. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến sử dụng trí tuệ nhân tạo:

  • Cortana (Microsoft): Cortana là trợ lý ảo của Microsoft, sử dụng AI để cung cấp thông tin, lịch trình, và thực hiện các nhiệm vụ theo yêu cầu người dùng.
  • Siri (Apple): Siri là trợ lý ảo tích hợp trong các sản phẩm của Apple, như iPhone và iPad. Nó sử dụng trí tuệ nhân tạo để hiểu và thực hiện các lệnh giọng nói.
  • Google Assistant: Google Assistant là một trợ lý ảo của Google, có khả năng trả lời câu hỏi, thực hiện cuộc gọi, và thậm chí điều khiển các thiết bị trong nhà thông minh.

tri-tue-nhan-tao

  • Alexa (Amazon Echo): Alexa là trợ lý ảo tích hợp trong loạt sản phẩm Echo của Amazon. Nó sử dụng AI để thực hiện nhiều nhiệm vụ, từ đặt báo thức đến mua sắm trực tuyến.
  • Waze: Waze sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực và cung cấp hướng dẫn điều hướng thông minh để giảm ùn tắc giao thông.
  • Prisma: Prisma là ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo để biến ảnh chụp thành tranh vẽ hoặc tranh nghệ thuật với nhiều kiểu vẽ khác nhau.
  • Replika: Replika là ứng dụng chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo để học từ người dùng và tạo ra một "bản sao" ảo của họ để thảo luận và cung cấp hỗ trợ tâm lý.
  • FaceApp: FaceApp sử dụng công nghệ học máy để chỉnh sửa ảnh khuôn mặt, bao gồm việc làm già hoặc trẻ hóa khuôn mặt.
  • SwiftKey Keyboard: SwiftKey sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán từ và cụm từ tiếp theo khi bạn gõ, tối ưu hóa trải nghiệm bàn phím trên điện thoại di động.
  • Grammarly: Grammarly sử dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm tra và sửa lỗi ngữ pháp, chính tả, và cung cấp gợi ý viết trong văn bản.

4. Lời Kết

Trong bài viết trên, ICANTECH đã cùng bạn trả lời cho câu hỏi “trí tuệ nhân tạo AI là gì” cũng như vai trò của trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hiện nay. Đồng hành cùng với Internet vạn vật (IoT), Big Data, và điện toán đám mây (Cloud Computing), những thành tựu của trí tuệ nhân tạo AI đã trở thành một nguồn động viên mạnh mẽ cho sự đổi mới và tiến bộ. Không chỉ là một xu hướng, AI thực sự là một phần không thể tách rời của thế giới số ngày nay.  

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết, nếu bạn đang quan tâm đến học lập trình thì hãy tham khảo ngay các khóa học lập trình online dưới đây tại ICANTECH nhé!

Nguồn ảnh: ICANTECH.

Share
Tags
Kiến thức công nghệ

Bài tương tự