Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Ứng dụng AI vào trong cuộc sống

Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ đang dần trở nên quen thuộc với con người trong những năm gần đây. Trí tuệ nhân tạo là gì? Và trí tuệ nhân tạo được ứng dụng vào cuộc sống con người ra sao. Tất cả câu trả lời đều có trong bài viết này. Cùng FAST theo dõi nhé!

1. Trí tuệ nhân tạo - AI là gì?

AI là viết tắt của Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các tác nhân thông minh, có thể suy nghĩ và hành động tự chủ. Các tác nhân này có thể là robot, phần mềm hoặc bất kỳ hệ thống nào khác có thể học hỏi và thích ứng với môi trường xung quanh.

Trí tuệ nhân tạo đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc được lập trình để suy nghĩ giống như con người và bắt chước hành động của họ.

Nghiên cứu AI ban đầu vào những năm 1950 khám phá các chủ đề như giải quyết vấn đề và các phương pháp biểu tượng. Trong những năm 1960, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã quan tâm đến công việc này và bắt đầu đào tạo máy tính để bắt chước các suy luận cơ bản của con người. Ví dụ, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (DARPA) đã hoàn thành các dự án lập bản đồ đường phố vào những năm 1970. Và DARPA đã sản xuất các trợ lý cá nhân thông minh vào năm 2003, rất lâu trước khi Siri, Alexa hay Cortana là những cái tên quen thuộc.

2. Các loại trí tuệ nhân tạo

Vào năm 2020, trí tuệ nhân tạo được chia thành 4 loại riêng biệt. Các loại này được chia gần giống với cách chia hệ thống phân cấp nhu cầu của Maslow.

Bốn loại của trí tuệ nhân tạo đó là: Máy phản ứng, Bộ nhớ hạn chế, Lý thuyết tâm trí, Tự nhận thức.

Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machines)

Máy phản ứng là cấp độ đơn giản nhất của AI. AI sẽ có khả năng phân tích những động thái khả nghi nhất của mình và đối thủ. Sau đó, sẽ đưa ra giải pháp tốt nhất.

Deep Blue của IBM, một cỗ máy được thiết kế để chơi cờ vua với con người. Deep Blue đánh giá các quân cờ trên bàn cờ và phản ứng với chúng, dựa trên các chiến lược cờ vua được mã hóa trước. Deep Blue không học hỏi hoặc cải thiện khi chơi - nó chỉ đơn giản là ‘phản ứng’. Và nó đánh bại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov vào năm 1997.

Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Limited Memory)

Máy có bộ nhớ hạn chế, có thể giữ lại một số thông tin học được từ việc quan sát các sự kiện hoặc dữ liệu trước đó. AI có thể xây dựng kiến thức bằng cách sử dụng bộ nhớ đó kết hợp với dữ liệu được lập trình sẵn.

Ví dụ: Đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tính toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe.

Lý thuyết tâm trí (Theory of Mind)

Con người có những suy nghĩ và cảm xúc, ký ức hoặc các mô hình não khác điều khiển và ảnh hưởng đến hành vi của họ.

Dựa trên tâm lý này, các nhà nghiên cứu lý thuyết về tâm trí hy vọng phát triển các máy tính có khả năng bắt chước các mô hình tinh thần của con người. Máy móc có thể hiểu rằng con người và động vật có những suy nghĩ và cảm xúc có thể ảnh hưởng đến hành vi của chính chúng.

Lý thuyết về máy móc tâm trí sẽ được yêu cầu sử dụng thông tin thu được từ con người và học hỏi từ nó, sau đó sẽ thông báo bằng cách máy móc giao tiếp hoặc phản ứng với một tình huống khác.

Tự nhận thức (Self-awareness)

Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người. Đây được xem là bước phát triển cao nhất của công nghệ AI và đến thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa khả thi.

3. Ưu và nhược điểm của AI - Trí thông minh nhân tạo

Ưu điểm

AI mang lại nhiều lợi ích tiềm năng cho nhiều ngành công nghiệp và khía cạnh của cuộc sống. Một số ưu điểm chính bao gồm:

• Tăng hiệu quả và năng suất: AI có thể tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt và phức tạp, giải phóng thời gian và nguồn lực của con người cho các công việc sáng tạo và có giá trị hơn. Ví dụ, AI được sử dụng trong sản xuất để tự động hóa các quy trình lắp ráp, trong dịch vụ khách hàng để trả lời các câu hỏi thường gặp và trong chăm sóc sức khỏe để chẩn đoán bệnh.
• Cải thiện ra quyết định: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu mà con người có thể bỏ lỡ. Điều này có thể dẫn đến ra quyết định tốt hơn trong các lĩnh vực như kinh doanh, tài chính và y học. Ví dụ, AI được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro tín dụng và cá nhân hóa kế hoạch điều trị.
• Tăng cường sáng tạo: AI có thể được sử dụng để tạo ra các ý tưởng và giải pháp mới mà con người có thể không nghĩ ra. Điều này có thể dẫn đến đột phá trong các lĩnh vực như khoa học, nghệ thuật và thiết kế. Ví dụ, AI được sử dụng để phát triển các loại thuốc mới, sáng tác nhạc và tạo ra nghệ thuật.
• Cá nhân hóa: AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm cho từng cá nhân. Điều này có thể dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn, hiệu quả hoạt động tốt hơn và tăng trưởng doanh thu. Ví dụ, AI được sử dụng để đề xuất sản phẩm cho khách hàng trực tuyến, tạo các kế hoạch học tập được cá nhân hóa cho học sinh và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe được điều chỉnh theo nhu cầu cá nhân của bệnh nhân.
• Khả năng tiếp cận được nâng cao: AI có thể được sử dụng để làm cho các sản phẩm và dịch vụ dễ tiếp cận hơn với những người khuyết tật hoặc ở những vùng xa xôi. Ví dụ, AI được sử dụng để phát triển phần mềm hỗ trợ ngôn ngữ, cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa và tạo ra các công nghệ hỗ trợ cho phép mọi người có khả năng di chuyển hạn chế sống độc lập hơn.

Nhược điểm

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích tiềm năng, nhưng nó cũng đi kèm với một số rủi ro tiềm ẩn cần được giải quyết trước khi nó có thể được triển khai rộng rãi. Một số nhược điểm chính bao gồm:

• Thiếu kiến thức và khả năng giải thích: Các hệ thống AI đôi khi có thể đưa ra quyết định mà không giải thích được lý do đằng sau chúng. Điều này có thể khiến con người khó tin tưởng vào AI và hiểu được tác động của nó. Ví dụ, một hệ thống AI có thể được sử dụng để đưa ra quyết định về việc ai được cấp khoản vay, nhưng nó có thể không giải thích được lý do tại sao một số người nhất định bị từ chối.
• Rủi ro thiên vị và phân biệt đối xử: Các hệ thống AI có thể bị thiên vị phản ánh thành kiến của những người tạo ra chúng hoặc dữ liệu mà chúng được đào tạo. Điều này có thể dẫn đến phân biệt đối xử đối với các nhóm người nhất định. Ví dụ, một hệ thống AI được sử dụng để tuyển dụng nhân viên có thể bị thiên vị chống lại các ứng viên từ các nhóm nhất định, chẳng hạn như phụ nữ hoặc người thiểu số.
• Mất việc làm: AI có thể tự động hóa nhiều công việc hiện đang được thực hiện bởi con người, dẫn đến thất nghiệp và bất bình đẳng kinh tế. Điều quan trọng là phải xem xét tác động tiềm ẩn của AI đối với thị trường lao động và phát triển các chính sách để hỗ trợ những người bị ảnh hưởng bởi tự động hóa.
• Lạm dụng: AI có thể bị lạm dụng cho mục đích độc hại, chẳng hạn như phát triển vũ khí tự trị hoặc giám sát hàng loạt. Điều quan trọng là phải phát triển các biện pháp bảo vệ để ngăn chặn AI bị sử dụng cho mục đích gây hại.
• Các vấn đề an toàn và bảo mật: Các hệ thống AI có thể dễ bị tấn công mạng và vi phạm dữ liệu. Điều quan trọng là phải phát triển các biện pháp bảo mật để bảo vệ các hệ thống AI và dữ liệu mà chúng sử dụng.

Nhìn chung, AI là một công nghệ mạnh mẽ có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích cho xã hội. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải phát triển AI một cách có trách nhiệm và đạo đức để đảm bảo rằng nó được sử dụng cho lợi ích của nhân loại. Điều này bao gồm việc giải quyết các rủi ro tiềm ẩn như thiên vị, phân biệt đối xử, mất việc làm, lạm dụng và các vấn đề an toàn.

4. Trí tuệ nhân tạo đang được ứng dụng như thế nào?

Chăm sóc sức khỏe

Các ứng dụng AI có thể cung cấp các thông tin về y khoa đã được cá nhân hóa theo dạng bài đọc. Các trợ lý chăm sóc sức khỏe cá nhân có thể hoạt động như một người hướng dẫn trong cuộc sống, nhắc nhở bạn uống thuốc, tập thể dục hoặc ăn uống lành mạnh hơn.

Ví dụ, đai thông minh - Welt dựa vào cảm biến từ tính để cảnh báo khi ăn quá nhiều.

Sản xuất

Với hệ thống mạng định kỳ - loại hệ thống “deep learning” sử dụng chuỗi dữ liệu, AI có thể phân tích dữ liệu IoT từ nhà máy khi được truyền trực tiếp từ thiết bị đã được kết nối nhằm dự báo tải trọng và nhu cầu dự kiến.

Ứng dụng công nghệ AI thiết kế xe tự lái

Trong ngành bán lẻ

AI cung cấp tiềm năng mua sắm ảo cho người tiêu dùng khi đưa ra các đề xuất mang tính cá nhân hóa và tư vấn lựa chọn mua hàng. Công nghệ quản lý kho và kỹ thuật thiết kế web cũng sẽ được cải thiện với AI.

Ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo nâng cao tốc độ, tính chính xác và hiệu quả công việc cho con người. Trong các tổ chức tài chính, AI có thể được sử dụng để xác định giao dịch có khả năng gian lận, áp dụng tính năng chấm điểm tín dụng một cách nhanh chóng và chính xác, cũng như tự động hóa các công việc thủ công trong quản lý dữ liệu “nặng”.

Trong ngành Marketing

AI trong Marketing đã trở nên phổ biến và bạn có thể tương tác với AI hàng ngày. Một vài trường hợp mà bạn đã tương tác với trí tuệ nhân tạo:

• Công cụ tìm kiếm Google sử dụng AI (thuật toán Rankbrain) để xác định kết quả phù hợp nhất cho một tìm kiếm
• Email marketing tự động sử dụng AI để tìm ra những email tiềm năng dựa trên cách tương tác với một doanh nghiệp hoặc trang web
• Chatbots trở nên ngày càng phổ biến hơn, tăng khả năng hỗ trợ khách hàng tức thời và hiệu quả
• Sử dụng công nghệ AI trong tìm kiếm giọng nói trên loa thông minh hoặc điện thoại di động để xác định các tìm kiếm bằng từ khóa dài và truy vấn kết quả một cách tốt nhất.

5. Trí tuệ nhân tạo và ERP: Bộ đôi kết hợp hoàn hảo

Dù là công nghệ tương đối mới, trí tuệ nhân tạo (AI) đã cho thấy tiềm năng và tạo ra được tiếng vang trên thị trường phần mềm. Việc ứng dụng AI vào phần mềm ERP sẽ giúp nâng cao hiệu quả của phần mềm. Công nghệ AI sẽ phân tích lượng lớn dữ liệu, đưa ra dự đoán và đề xuất các bước tiếp theo.

Phân tích nâng cao và dự báo

Công nghệ AI có thể cải thiện phân tích và dự đoán chính xác bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ và các điều kiện hiện tại. Bằng cách này AI sẽ hỗ trợ các phân tích một cách hiệu quả:

• Sản xuất: Quản lý tốt thời vụ, tránh sản xuất thừa hoặc thiếu
• Quản lý kho hàng: Giúp kiểm tra hàng trăm mô hình, lô hàng và khả năng dự báo nhu cầu với độ chính xác cao
• Bán hàng: Phân tích chi tiết hơn về doanh số bán hàng, có thể cung cấp dự báo tốt hơn để chuyển thành khách hàng tiềm năng, cải thiện hiệu suất của nhân viên.

Nhân sự

Hệ thống AI có thể lập kế hoạch, tổ chức và điều phối thành công các chương trình đào tạo cho tất cả nhân viên. Bằng cách xác định mối quan hệ cá nhân và tiết lộ ai sẽ được tăng lương hoặc ai có thể không hài lòng với sự cân bằng giữa cuộc sống và công việc, các hệ thống AI có thể chủ động và giải quyết vấn đề nhân viên nghỉ việc trước khi nó xảy ra.

Quản lý tài chính - kế toán

Cụ thể, AI trong quản lý tài chính có thể

• Tự động hóa các chức năng kế toán lặp đi lặp lại
• Tăng hiệu quả xử lý giao dịch
• Xác minh tính chính xác của các báo cáo.

Dịch vụ khách hàng

Hệ thống ERP tích hợp AI có thể cho phép cung cấp dịch vụ nhanh hơn, tiết kiệm chi phí và nhất quán. Một ứng dụng đang được sử dụng rộng rãi là chatbot để trả lời các câu hỏi phổ biến của khách hàng nhanh nhất. Do đó, nhân viên có thể xử lý các truy vấn phức tạp hơn của khách hàng.

Tích hợp vào nhiều công nghệ khác nhau

- Tự động hóa: Giúp cho một hệ thống có khả năng xử lý tự động. Ví dụ: Tự động hóa quá trình robot trong các ngành như công nghiệp, cơ khí có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ có thể lặp lại với khối lượng lớn.

- Máy học: Việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.

Ví dụ: Các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.

- Thị giác máy: Công nghệ này giúp nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng cách sử dụng máy ảnh, chuyển đổi sang tín hiệu số và xử lý nó. Thị giác máy có thể được lập trình để nhìn xuyên tường,… Ứng dụng trong việc nhận dạng chữ ký, phân tích hình ảnh y tế.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Đây là cách xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một ví dụ nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng tiêu đề và nội dung của email và quyết định xem đó có phải là rác không. Nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.

- Robotics: Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn của con người. Chúng được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp để sản xuất xe hơi hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian.

- Xe tự lái: Sử dụng kết hợp tầm nhìn của máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh các vật cản bất ngờ, như người đi bộ.

6. Top 5 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay

6.1 Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)

6.2 Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)

Nhận dạng giọng nói là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo, giúp chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng có ích và có thể hiểu được bằng các ứng dụng máy tính. Công nghệ này tạo ra một cầu nối tương tác giữa máy tính và con người. Ví dụ điển hình cho ứng dụng này là Siri trên các thiết bị iPhone.

6.3 Trợ lý ảo (Virtual agent)

Trợ lý ảo (virtual agent) đã trở thành một công cụ rất hữu ích đối với các nhà thiết kế hướng dẫn. Đây là một ứng dụng máy tính tương tác với con người. Các ứng dụng web và di động cung cấp tính năng chatbot hoạt động như các trợ lý dịch vụ khách hàng để tương tác với con người và trả lời các truy vấn của họ.

Trợ lý ảo Google (Google Assistant) giúp tổ chức các cuộc họp, trong khi Alexa - trợ lý ảo của Amazon giúp việc mua sắm của bạn trở nên dễ dàng hơn. Trợ lý ảo cũng hoạt động giống như một trợ lý ngôn ngữ, tùy theo sự lựa chọn và sở thích của bạn. Trợ lý ảo Watson của IBM có thể hiểu được các truy vấn dịch vụ khách hàng điển hình được hỏi theo nhiều cách khác nhau.

Bên cạnh đó, các trợ lý ảo cũng hoạt động như một phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) - mô hình phân phối dịch vụ ứng dụng phần mềm, trong đó nhà cung cấp không bán sản phẩm phần mềm mà bán dịch vụ dựa trên phần mềm đó.

6.4 Quản lý quyết định (Decision management)

Các công ty hiện nay đang tích cực triển khai 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 nhận thông tin cập nhật, sau đó tiến hành phân tích dữ liệu kinh doanh nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.

Quản lý quyết định giúp đưa ra quyết định nhanh chóng, tránh được những rủi ro, và tự động hóa quy trình ra quyết định. Hệ thống quản lý quyết định được triển khai rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm, thương mại điện tử…

6.5 Sinh trắc học (Biometrics)