Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành khoa học máy tính đề cập đến quá trình tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Nó bao gồm một loạt các kỹ thuật và công cụ khác nhau, nhiều kỹ thuật đã được phát triển và đưa vào thực tế, có tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực của đời sống xã hội.
Dưới đây là danh sách 10 công nghệ trí tuệ nhân tạo hot nhất hiện nay.
Mục lục nội dung
1. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)
Việc tạo ra ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – NLG) đánh dấu sự tiến bộ trong khả năng xử lý và truyền đạt thông tin của máy móc, khác biệt hoàn toàn so với bộ não của con người. NLG là một công nghệ phổ biến, cho phép chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành ngôn ngữ tự nhiên, thông qua việc lập trình máy tính với các thuật toán phù hợp để tạo ra định dạng ngôn ngữ phù hợp với nhu cầu người dùng.
NLG không chỉ là một phần của trí tuệ nhân tạo, mà còn là công cụ hữu ích cho việc tự động hóa nội dung và phân phối thông tin. Các nhà phát triển nội dung có thể sử dụng NLG để tạo ra nội dung quảng cáo trên nhiều nền tảng mạng xã hội và phương tiện truyền thông khác, đáp ứng đa dạng nhu cầu của đối tượng mục tiêu.
Sự can thiệp của con người trong quá trình sản sinh nội dung sẽ giảm đáng kể, do dữ liệu được tự động chuyển đổi thành các định dạng ngôn ngữ và biểu đồ mong muốn, giúp tăng tính hiệu quả và tự động hóa trong quá trình truyền thông và truyền đạt thông tin.
2. Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)
Nhận dạng giọng nói là một phần quan trọng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chuyên biến đổi giọng nói của con người thành định dạng có ích và có thể được hiểu bởi các ứng dụng máy tính. Công nghệ này đóng vai trò là cầu nối tương tác giữa máy tính và con người, mở ra khả năng tương tác trực tiếp thông qua giọng nói. Ví dụ điển hình cho công nghệ này là ứng dụng Siri trên các thiết bị iPhone.
3. Trợ lý ảo (Virtual agent)
Trợ lý ảo đã trở thành một công cụ vô cùng hữu ích đối với các nhà thiết kế hướng dẫn. Được hiểu đơn giản là các ứng dụng máy tính tương tác với con người, trợ lý ảo thường tồn tại trong các ứng dụng web và di động dưới hình thức chatbot, đóng vai trò như các trợ lý dịch vụ khách hàng để tương tác và giải đáp các câu hỏi của người dùng.
Ví dụ như Google Assistant giúp quản lý cuộc họp, còn Amazon’s Alexa hỗ trợ mua sắm. Những trợ lý ảo này cũng có khả năng hoạt động như trợ lý ngôn ngữ, thích ứng với sở thích và lựa chọn của người dùng. Ví dụ, trợ lý ảo Watson của IBM có khả năng hiểu và xử lý các truy vấn dịch vụ khách hàng một cách linh hoạt.
Ngoài ra, các trợ lý ảo còn được triển khai dưới dạng phần mềm dưới hình thức dịch vụ (SaaS) – một mô hình phân phối dịch vụ ứng dụng phần mềm, trong đó nhà cung cấp không bán sản phẩm phần mềm mà cung cấp dịch vụ dựa trên phần mềm đó.
4. Quản lý quyết định (Decision management)
Các doanh nghiệp hiện nay đang áp dụng các hệ thống quản lý quyết định để chuyển đổi và phân tích dữ liệu thành các mô hình dự đoán. Hệ thống quản lý quyết định được sử dụng để tiếp nhận thông tin mới, sau đó phân tích dữ liệu kinh doanh để hỗ trợ quá trình ra quyết định trong tổ chức. Việc quản lý quyết định giúp tăng tốc độ ra quyết định, giảm thiểu rủi ro và tự động hóa quá trình quyết định. Hệ thống này được triển khai rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm và thương mại điện tử.
5. Sinh trắc học (Biometrics)
Sinh trắc học là quá trình đo và phân tích các đặc điểm sinh học và hành vi duy nhất của con người. Công nghệ này chủ yếu được sử dụng để nhận dạng và kiểm soát truy cập, cũng như xác định cá nhân trong các hệ thống giám sát. Xác thực sinh trắc học ngày càng phổ biến trong các hệ thống an ninh công cộng, doanh nghiệp, điện tử tiêu dùng và các ứng dụng bán lẻ POS. Một trong những động lực chính đằng sau sự phổ biến của xác thực sinh trắc học là tính tiện lợi, vì không yêu cầu phải nhớ mật khẩu hay mang theo mã thông báo bảo mật. Các phương pháp xác thực sinh trắc học bao gồm dấu vân tay, dái tai, võng mạc, hình dạng bàn tay, khuôn mặt và chữ ký văn bản. Trong số đó, xác thực bằng dấu vân tay là phổ biến và được sử dụng từ lâu nhất.
6. Học máy (Machine learning)
Học máy là một phân nhánh của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc tự hiểu và rút ra các thông tin từ các tập dữ liệu mà không cần phải được lập trình cụ thể. Công nghệ học máy giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh bằng cách phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê.
Ứng dụng của học máy lan rộng vào nhiều lĩnh vực. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y tế, nó được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, dự đoán bệnh và đề xuất phương pháp điều trị hiệu quả. Trong ngành tài chính và ngân hàng, học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, xác định và đề xuất các lựa chọn đầu tư cho khách hàng, đồng thời giúp ngăn chặn rủi ro và các hình thức lừa đảo. Các doanh nghiệp bán lẻ cũng áp dụng học máy để phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó dự đoán và thích ứng với các thay đổi trong sở thích và hành vi của họ.
7. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)
Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo giúp định cấu hình robot (ứng dụng phần mềm) để thực hiện, truyền đạt và phân tích dữ liệu. Công cụ AI này tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại và theo quy trình.
8. Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)
Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network) là một hệ thống kết nối các máy tính và hệ thống khác nhau để chia sẻ dữ liệu mà không cần thông qua máy chủ trung gian. Mạng ngang hàng có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tiền điện tử. Triển khai mạng ngang hàng giúp tiết kiệm chi phí, vì các máy tính cá nhân có hiệu suất và cấu hình cao hơn có thể kết nối trực tiếp mà không cần sự trung gian của các máy chủ.
9. Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)
Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms) là các hệ thống phần mềm được phát triển để hỗ trợ việc triển khai và thực thi các mô hình học sâu. Học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo, được lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người. Học sâu giúp giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách mô phỏng cách bộ não con người hoạt động, thông qua việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau.
Thuật ngữ “sâu” được đặt ra bởi vì các mạng nơ-ron trong học sâu thường có nhiều lớp ẩn. Thông thường, một mạng nơ-ron có thể có từ 2 đến 3 lớp ẩn, và đôi khi có thể lên đến 150 lớp ẩn. Học sâu thường đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để đào tạo mô hình và các đơn vị xử lý đồ họa hiệu suất cao.
Các thuật toán trong học sâu thường hoạt động theo cấu trúc phân cấp, tự động hóa quá trình phân tích dự đoán từ dữ liệu đầu vào.
Học sâu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm hàng không vũ trụ và quân sự để phát hiện các vật thể thông qua dữ liệu từ vệ tinh. Nó cũng được sử dụng để cải thiện an toàn lao động bằng cách xác định các sự cố rủi ro khi công nhân tiếp cận gần với các thiết bị máy móc. Ngoài ra, học sâu cũng đã được áp dụng trong việc phát hiện tế bào ung thư và nhiều ứng dụng y tế khác.
10. Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware)
Phần cứng tối ưu hóa cho Trí tuệ Nhân tạo (AI-optimised hardware) đã trở thành một nhu cầu quan trọng trong giới kinh doanh hiện nay. Khi sự quan tâm đối với phần mềm Trí tuệ Nhân tạo ngày càng tăng, nhu cầu về phần cứng để hỗ trợ các ứng dụng này cũng tăng lên. Các con chip thông thường thường không đủ mạnh mẽ để hỗ trợ các mô hình Trí tuệ Nhân tạo, do đó, một thế hệ mới của chip tối ưu hóa cho AI đang được phát triển để phục vụ cho các ứng dụng như mạng nơ-ron, học sâu và thị giác máy tính (computer vision).
Phần cứng dành cho Trí tuệ Nhân tạo bao gồm CPU để xử lý khối lượng công việc ngày càng lớn, silicon tích hợp cho các mục đích đặc biệt, chẳng hạn như hỗ trợ mạng nơ-ron, cũng như các chip mô phỏng hệ thống thần kinh của con người. Các công ty như Nvidia, Qualcomm và AMD đang tiến hành 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 có thể là những ngành sẽ được hưởng lợi nhiều từ sự tiến bộ của loại chip này.
