-->

WE ARE CEE

CENTER ELECTRICAL ENGINEERING

FPGA, Embedded System, PCB Layout, Robotics and More

Khoa học & Công nghệ

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) dùng để chỉ các hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ thường được xem xét trong lĩnh vực ra quyết định của con người. Các hệ thống điều khiển phần mềm và các tác nhân thông minh này kết hợp các phân tích dữ liệu tiên tiến và các ứng dụng Dữ liệu lớn Các hệ thống AI tận dụng kho lưu trữ kiến ​​thức này để đưa ra quyết định và thực hiện các hành động gần đúng chức năng nhận thức, bao gồm học tập và giải quyết vấn đề.

AI, được giới thiệu là một lĩnh vực khoa học vào giữa những năm 1950, đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây. Nó đã trở thành một công cụ có giá trị và thiết yếu để phối hợp các công nghệ kỹ thuật số và quản lý các hoạt động kinh doanh. Đặc biệt hữu ích là AI tiến bộ như máy học và học chuyên sâu.

Điều quan trọng là phải nhận ra rằng AI là một mục tiêu di chuyển liên tục. Những thứ từng được xem xét trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo - ví dụ nhận dạng ký tự quang học và cờ vua máy tính - hiện được coi là điện toán thông thường. Ngày nay, robot, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các công cụ phân tích thời gian thực và các hệ thống được kết nối khác nhau trong Internet of Things (IoT) đều khai thác AI để cung cấp các tính năng và khả năng tiên tiến hơn.

Giúp phát triển AI là nhiều công ty đám mây cung cấp dịch vụ AI dựa trên đám mây . Các dự án của Statistica rằng AI sẽ tăng trưởng với tốc độ hàng năm vượt quá 127% cho đến năm 2025.

Đến lúc đó, thị trường cho các hệ thống AI sẽ đứng đầu 4,8 tỷ đô la. Công ty tư vấn Acckey báo cáo rằng AI có thể tăng gấp đôi tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm vào năm 2035 bằng cách thay đổi bản chất công việc và tạo ra mối quan hệ mới giữa con người và máy móc. đời sống.

trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực kinh doanh.

Lịch sử của AI: Nhân đôi tâm trí con người

Ước mơ phát triển những cỗ máy có thể bắt chước nhận thức của con người đã có từ hàng thế kỷ. Vào những năm 1890, các nhà văn khoa học viễn tưởng như HG Wells bắt đầu khám phá khái niệm robot và các máy móc khác suy nghĩ và hành động như con người.

Tuy nhiên, mãi đến đầu những năm 1940, ý tưởng về trí tuệ nhân tạo bắt đầu hình thành một cách thực sự. Sau khi Alan Turing đưa ra lý thuyết tính toán - về cơ bản làm thế nào các thuật toán có thể được sử dụng bởi các máy móc để tạo ra tư duy máy "- các nhà nghiên cứu khác bắt đầu khám phá các cách để tạo ra các khung AI.

Năm 1956, các nhà nghiên cứu tập hợp tại Đại học Dartmouth đã đưa ra ứng dụng thực tế của AI. Điều này bao gồm dạy máy tính chơi cờ đam ở cấp độ có thể đánh bại hầu hết con người. Trong những thập kỷ sau đó, sự nhiệt tình về AI bị tẩy chay và suy yếu dần.

Năm 1997, một máy tính chơi cờ được phát triển bởi IBM, Deep Blue, đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, Garry Kasparov. Năm 2011, IBM đã giới thiệu Watson, sử dụng các kỹ thuật tinh vi hơn nhiều, bao gồm học sâu và học máy, để đánh bại hai Nguy cơ hàng đầu vô địch.

Mặc dù AI tiếp tục tiến lên trong vài năm tới, nhưng các nhà quan sát thường gọi năm 2015 là năm mang tính bước ngoặt đối với AI. Google Cloud , Amazon Web Services và Microsoft Azure và các công ty khác bắt đầu đẩy mạnh nghiên cứu và cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và các công cụ phân tích.

Ngày nay, AI được nhúng vào ngày càng nhiều ứng dụng và công cụ. Chúng bao gồm từ các chương trình phân tích doanh nghiệp và trợ lý kỹ thuật số như Siri và Alexa đến các phương tiện tự trị và nhận dạng khuôn mặt.

AI có các hình thức khác nhau

Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ ô dùng để chỉ bất kỳ và tất cả trí thông minh máy móc. Tuy nhiên, có một số lĩnh vực nghiên cứu và sử dụng AI riêng biệt và riêng biệt - mặc dù đôi khi chúng trùng nhau. Bao gồm các:

  • AI nói chung. Các hệ thống này thường học hỏi từ thế giới xung quanh và áp dụng dữ liệu theo cách liên miền. Ví dụ, DeepMind, hiện thuộc sở hữu của Google, đã sử dụng mạng thần kinh để tìm hiểu cách chơi trò chơi video tương tự như cách con người chơi chúng.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Công nghệ này cho phép máy móc đọc, hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người. NLP sử dụng các phương pháp thống kê và lập trình ngữ nghĩa để hiểu ngữ pháp và cú pháp, và trong một số trường hợp, cảm xúc của người viết hoặc những người tương tác với một hệ thống như bot trò chuyện.
  • Nhận thức máy móc. Trong vài năm qua, những tiến bộ to lớn về cảm biến - máy ảnh, micro, gia tốc kế, GPS, radar và hơn thế nữa - đã nhận thức được máy móc, bao gồm nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt và đối tượng.
  • Rô bốt. Các thiết bị robot được sử dụng rộng rãi trong các nhà máy, bệnh viện và các cơ sở khác. Trong những năm gần đây, máy bay không người lái cũng đã thực hiện chuyến bay. Các hệ thống này - dựa trên lập bản đồ phức tạp và lập trình phức tạp, cũng sử dụng nhận thức của máy, để điều hướng qua các tác vụ.
  • Trí thông minh xã hội. Xe tự hành, robot và trợ lý kỹ thuật số như Siri và Alexa yêu cầu phối hợp và điều phối. Kết quả là, các hệ thống này phải có sự hiểu biết về hành vi của con người cùng với sự thừa nhận các chuẩn mực xã hội.

Phương pháp AI

Có một số cách tiếp cận được sử dụng để phát triển và xây dựng các hệ thống AI. Bao gồm các:

  • Máy học (ML). Chi nhánh AI này sử dụng các phương pháp và thuật toán thống kê để khám phá các mẫu và các hệ thống đào tạo trên cơ sở đào tạo để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Nó có thể bao gồm ML được giám sát và bán giám sát (bao gồm phân loại và nhãn) và ML không giám sát (chỉ sử dụng dữ liệu đầu vào và không có nhãn áp dụng cho con người).
  • Học kĩ càng. Cách tiếp cận này dựa trên các mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) để ước tính các con đường thần kinh của não người. Các hệ thống học tập sâu đặc biệt có giá trị để phát triển thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, dịch máy, lọc mạng xã hội, trò chơi video và chẩn đoán y tế.
  •  Mạng Bayes. Các hệ thống này dựa trên các mô hình đồ họa xác suất sử dụng các biến ngẫu nhiên và độc lập có điều kiện để hiểu rõ hơn và hành động về các mối quan hệ giữa các sự vật, như thuốc và tác dụng phụ hoặc bóng tối và bật công tắc đèn.
  • Thuật toán di truyền. Các thuật toán tìm kiếm này khai thác một cách tiếp cận heuristic được mô hình hóa sau khi chọn lọc tự nhiên. Họ sử dụng các mô hình đột biến và kỹ thuật chéo để giải quyết các thách thức sinh học phức tạp và các vấn đề khác.

AI trong thế giới thực

Không thiếu các trường hợp sử dụng hấp dẫn cho AI . Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến:

Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe có thể đóng một vai trò hàng đầu. Nó cho phép các chuyên gia y tế hiểu các yếu tố nguy cơ và bệnh tật ở mức độ sâu hơn. Nó có thể hỗ trợ chẩn đoán và cung cấp cái nhìn sâu sắc về rủi ro. AI cũng trang bị cho các thiết bị thông minh, robot phẫu thuật và hệ thống Internet of Things (IoT) hỗ trợ theo dõi hoặc cảnh báo bệnh nhân.

Nông nghiệp

AI hiện đang được sử dụng rộng rãi để theo dõi cây trồng. Nó giúp nông dân áp dụng nước, phân bón và các chất khác ở mức tối ưu. Nó cũng hỗ trợ bảo trì phòng ngừa cho các thiết bị nông trại và nó đang sinh ra các robot tự trị hái cây trồng.

Tài chính

Rất ít ngành công nghiệp đã được AI biến đổi nhiều hơn là tài chính. Ngày nay, các cổ phiếu (thuật toán) giao dịch cổ phiếu không có sự can thiệp của con người, các ngân hàng đưa ra quyết định tín dụng tự động ngay lập tức và các tổ chức tài chính sử dụng thuật toán để phát hiện gian lận. AI cũng cho phép người tiêu dùng quét séc giấy và gửi tiền bằng điện thoại thông minh.

Bán lẻ

Số lượng ứng dụng và công cụ hướng tới người tiêu dùng ngày càng tăng hỗ trợ nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên và các tính năng thực tế tăng cường (AR) cho phép người tiêu dùng xem trước một món đồ nội thất trong phòng hoặc văn phòng hoặc xem trang điểm trông như thế nào mà không cần đến cửa hàng vật lý. Các nhà bán lẻ cũng đang sử dụng AI để tiếp thị cá nhân, quản lý chuỗi cung ứng và an ninh mạng.

Du lịch, Giao thông vận tải và Khách sạn

Các hãng hàng không, khách sạn và các công ty cho thuê xe sử dụng AI để dự báo nhu cầu và điều chỉnh giá cả linh hoạt. Các hãng hàng không cũng dựa vào AI để tối ưu hóa việc sử dụng máy bay cho các tuyến đường, bao thanh toán trong điều kiện thời tiết, tải trọng hành khách và các biến số khác. Họ cũng có thể hiểu khi máy bay yêu cầu bảo trì. Các khách sạn đang sử dụng AI, bao gồm nhận dạng hình ảnh, để triển khai robot và giám sát an ninh. Xe tự hành và lưới giao thông thông minh cũng dựa vào AI.

Lợi ích và rủi ro AI

Đối với các doanh nghiệp, vấn đề không phải là có nên sử dụng AI hay không - nhiều tổ chức đã sử dụng nó hàng ngày. Đây là câu hỏi về cách tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro.

Khi bắt đầu, điều cần thiết là phải biết cách thức và nơi AI có thể cải thiện quy trình kinh doanh và xây dựng lực lượng lao động hiểu trí tuệ nhân tạo là gì, nơi phù hợp và cơ hội nào mang lại. Điều này có thể yêu cầu người lao động phải có kiến ​​thức và kỹ năng mới - và mức lương của AI có khả năng cạnh tranh - cùng với việc xem xét lại các nhà cung cấp dịch vụ, quy trình làm việc và quy trình nội bộ.

Trí tuệ nhân tạo phục vụ những thách thức khác. Một trong những điểm vấp ngã lớn nhất đối với AI, bao gồm học máy và học sâu, là các khung được xây dựng kém. Khi người dùng huấn luyện các mô hình có dữ liệu xấu hoặc xây dựng các mô hình thống kê thiếu sót, các kết quả không chính xác và thậm chí nguy hiểm thường xảy ra.

Các công cụ AI, trong khi ngày càng dễ sử dụng, đòi hỏi chuyên môn về khoa học dữ liệu. Các yếu tố quan trọng khác bao gồm: đảm bảo có đủ sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây phù hợp và giảm bớt nỗi sợ mất việc.

Trong mọi trường hợp, trí tuệ nhân tạo đang giới thiệu những cơ hội táo bạo để tạo ra những cỗ máy thông minh hơn và mạnh hơn. Trong những năm tới, AI chắc chắn sẽ thay đổi hơn nữa kinh doanh và cuộc sống.

BÀI VIẾT LIÊN QUAN:

IN 3D KIM LOẠI

Công nghệ in 3D kim loại ra đời trên thế giới và hiện nay nó liên tục phát ...

2030: Robot sẽ 'thay thế 20 triệu việc làm trong nhà máy'?

Có đến 20 triệu công việc sản xuất trên khắp thế giới có thể bị thay thế bởi ...

Vật liệu siêu chống dính: Ngay cả vi khuẩn kháng kháng sinh cũng không thể bám lên được

Khi vi khuẩn rơi trên đó, chúng sẽ bị trượt đi hoặc bật ngược lại ra ngoài.

A-GPS là gì, nó hoạt động như thế nào

Assisted GPS or Augmented GPS (thường được viết tắt là A-GPS hoặc aGPS) là một ...