AI là gì? Các loại hình của trí tuệ nhân tạo

Khám phá trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Các loại hình, các ứng dụng của AI như thế nào? Cùng tìm hiểu trong bài viết đầy đủ thông tin này.

Xem thêm:

• Lợi ích khi ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu
• Bing AI Chatbot: Hướng dẫn sử dụng và tính năng
• Tổng quan về các ứng dụng AI trong tìm kiếm

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ giúp máy tính và thiết bị kỹ thuật số thực hiện nhiều công việc giống như con người như học, đọc, viết, nói chuyện, sáng tạo và phân tích dữ liệu. AI cũng liên quan đến lĩnh vực khoa học máy tính phát triển công nghệ này. Nó kết hợp khoa học máy tính và dữ liệu mạnh. Dùng để giải quyết vấn đề, bao gồm học máy và học sâu. AI đã phát triển và ChatGPT của OpenAI là một bước tiến quan trọng. Đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Công nghệ này có nhiều ứng dụng tiềm năng. Tuy nhiên cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức khi sử dụng AI trong kinh doanh.

Các loại hình của AI là gì?

AI yếu, hay còn gọi là AI thu hẹp. Đây là loại AI được tập trung vào thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như Siri, Alexa, IBM watsonx và xe tự lái. Trong khi đó, AI mạnh bao gồm trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) và trí tuệ siêu nhân tạo (ASI). Nó khả năng tự nhận thức và vượt qua khả năng của con người. Mặc dù AI mạnh vẫn chỉ là lý thuyết và chưa có ứng dụng thực tế, nhưng nó đang được nghiên cứu phát triển.

Deep learning và machine learning

Deep learning và machine learning thường được sử dụng thay thế cho nhau. Tuy nhiên vẫ có sự khác biệt nhỏ giữa hai khái niệm này. Deep learning là một phần của machine learning và cụ thể hơn. Đây là một phần của AI. Deep learning dựa vào mạng neural có nhiều hơn ba lớp, bao gồm cả đầu vào và đầu ra, được coi là một thuật toán deep learning. Deep learning tự động hóa phần lớn quá trình trích xuất đặc trưng. Nó giảm bớt sự can thiệp của con người và cho phép sử dụng tập dữ liệu lớn hơn. Deep learning có thể được xem như “machine learning có khả năng mở rộng”.

Trái với đó, machine learning cần nhiều sự can thiệp của con người hơn để được huấn luyện. Deep learning và machine learning đều cần sử dụng GPU mạnh để xử lý các công việc toán học phức tạp. Deep learning có thể sử dụng các tập dữ liệu được gán nhãn hoặc thực hiện học không giám sát, tự động xác định cấp độ của các đặc trưng phân biệt các loại dữ liệu khác nhau mà không cần can thiệp của con người. Điều này giúp deep learning mở rộng quy mô machine learning theo cách thú vị hơn.

Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Nhận dạng giọng nói

Nó còn được gọi là nhận dạng giọng nói tự động (ASR), chuyển giọng nói thành văn bản. Nhiều thiết bị di động sử dụng tính năng này để tìm kiếm bằng giọng nói hoặc truy cập nhiều ngôn ngữ khi nhắn tin.

Dịch vụ khách hàng

Các đại lý ảo và chatbot trực tuyến đang thay thế đại lý con người trong việc hỗ trợ khách hàng. Chúng giải đáp câu hỏi thông thường và cung cấp lời khuyên cá nhân hóa, sản phẩm liên quan hoặc kích thước đề xuất cho người dùng. Điều này thay đổi cách chúng ta tương tác với khách hàng trên trang web và mạng xã hội. Ví dụ bao gồm các chatbot trên trang thương mại điện tử, ứng dụng nhắn tin như Slack và Facebook Messenger, cũng như trợ lý ảo và trợ lý giọng nói.

Thị giác máy tính

Công nghệ AI này giúp máy tính và hệ thống phân tích thông tin từ hình ảnh số, video và các đầu vào trực quan khác để thực hiện các hành động. Khả năng đưa ra khuyến nghị này giúp nó phân biệt với việc nhận dạng hình ảnh. Sử dụng mạng lưới thần kinh tích chập, thị giác máy tính được áp dụng trong việc gắn thẻ ảnh trên mạng xã hội, chụp X quang trong lĩnh vực y tế và hệ thống lái tự động trong ngành công nghiệp ô tô.

Công cụ đề xuất

Dựa vào thông tin về hành vi mua sắm trong quá khứ. Các thuật toán AI có thể phân tích xu hướng dữ liệu. Từ đó tạo ra các chiến lược bán hàng kèm hiệu quả hơn. Điều này giúp đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ phụ thuộc vào nhu cầu của khách hàng khi họ thanh toán trên các trang web bán lẻ trực tuyến.

Chuỗi cung ứng

Robot thích ứng hoạt động dựa trên thông tin từ Internet of Things (IoT) cũng như dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Từ đó tự đưa ra quyết định. Công cụ NLP có khả năng hiểu lời nói của con người và phản ứng với những gì họ nói. Phân tích dự đoán được áp dụng để đáp ứng nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và mạng. Đồng thời bảo trì phòng ngừa và sản xuất kỹ thuật số. Các thuật toán tìm kiếm và nhận dạng mẫu.

Nó không chỉ dự đoán mà còn phân tích chi tiết, xử lý dữ liệu thời gian thực. Qua đó giúp chuỗi cung ứng phản ứng thông minh với sự hỗ trợ từ máy móc. Đồng thời cung cấp thông tin hiển thị và minh bạch ngay lập tức.

Giao dịch chứng khoáng tự động

Nền tảng giao dịch tần số cao do AI điều khiển được thiết kế để tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán. Bằng cách thực hiện hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không cần sự can thiệp của con người.

Dự báo thời tiết

Để đưa ra dự báo thời tiết chính xác, các đài truyền hình sử dụng các mô hình thời tiết phức tạp chạy trên siêu máy tính. Kỹ thuật học máy giúp cải thiện các mô hình này. Bằng cách làm cho chúng phù hợp và chính xác hơn.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn