Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh lớn của ngành khoa học máy tính. Vậy trí tuệ nhân tạo là gì? xu hướng phát triển của AI trong năm 2022 như thế nào? Mời bạn tham khảo bài viết sau cùng Quán Trà AI.

Phạm vi trong bài viết này, mình chỉ giải thích một cách dễ hiểu nhất về trí tuệ nhân tạo (AI). Bạn nào muốn tìm hiểu sâu hơn thì có thể đọc bài viết sau để biết thêm về AI gồm những loại nào ? cũng như AI được chia thành những mảng nào ? nhé!

I. Trí tuệ nhân tạo là gì ?

Định nghĩa một cách dễ hiểu “trí tuệ” là trí thông minh, “nhân tạo” là do con người tạo ra. Chung quy lại, trí tuệ nhân tạo chính là trí thông minh do con người tạo ra.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh lớn của ngành khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng các chương trình hay làm ra các cổ máy thông minh, có khả năng thực hiện các tác vụ đòi hỏi trí thông minh của con người.

Trí thông minh ở đây là khả năng tự phân tích, tự học hỏi, tự nhận xét, tự phán đoán, suy nghĩ và tự đưa ra quyết định.

Các bạn cần phân biệt được từ “trí thông minh” khác với từ “thông minh” mà mọi người thường dùng nhé.

Mình ví dụ, đèn thông minh khác với đèn có áp dụng trí thông minh hay trí tuệ nhân tạo (gọi tắt là đèn AI cho ngắn gọn).

  • Đa phần các đèn thông minh hiện nay điều sử dụng cảm biến, cảm biến phát hiện có người thì mở đèn, không có người thì tắt đèn. Do đó, chẳng có gì gọi là “Trí tuệ” ở đây cả.
  • Đối với đèn áp dụng trí tuệ nhân tạo (Đèn AI) thì sẽ làm được nhiều hơn thế. Ví dụ: ngoài phát hiện có người thì nó còn phân tích được hành vi của người đó là đang làm gì. Chẳng hạn, nếu như là đang ngủ mà mắc đi vệ sinh thì nó sẽ mở đèn với ánh sáng dịu, nhẹ.

Thật là vi diệu phải không nào !

III. Những xu hướng phát triển của AI trong năm 2022 ?

Sau khi đã hiểu trí tuệ nhân tạo là gì ! Chúng ta hãy đi tìm hiểu xem xu hướng phát triển của AI trong năm 2022 là gì ?

1. Hệ thống trả lời tự động (Chatbot)

Trong những năm gần đây, chúng ta đã thấy sự phát triển vượt trội của Chatbot. Các tổ chức, doanh nghiệp, cửa hàng đang dần hòa mình vào công nghệ, áp dụng các hệ thống trả lời tự động để làm giảm chi phí về nhân sự.

Thách thức của các năm qua là làm sao để hệ thống có thể tự động trả lời được nhiều câu hỏi hơn, giải quyết được nhiều vấn đề hơn.

Trước đây, các hệ thống Chatbot đa phần sử dụng các câu lệnh if else để đưa ra lựa chọn các câu trả lời.

Tuy nhiên, cùng một câu hỏi lại có nhiều cách hỏi, ví dụ như: Bạn khỏe chưa?, bạn đã hết bệnh chưa?, bạn đã khỏi chưa?,… việc sử dụng if else sẽ không thể bắt hết được các trường hợp của nó, cũng như việc viết nhiều lệnh sẽ tốn nhiều tài nguyên và hệ thống trở nên chậm chạp.

Với sự phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Machine Learning sẽ giúp hệ thống trả lời tự động phát triển hơn trong thời gian tới.

2. Trợ lý ảo

Có rất nhiều bạn không phân biệt được giữa Chatbot và Trợ lý ảo khác nhau như thế nào?. Về cơ bản, cách hoạt động của Chatbot và Trợ lý ảo là tương tự nhau. Tuy nhiên, vai trò và nhiệm vụ là khác nhau, dẫn đến mô hình huấn luyện cũng khác nhau.

Sự khác biệt giữa Chatbot và Trợ lý ảo:

  • Chatbot là hệ thống trả lời tự động giúp các tổ chức, doanh nghiệp, cửa hàng giải quyết một vấn đề trong một lĩnh vực chuyên môn nào đó và mỗi hệ thống chatbot điều chỉ phục vụ được cho một cửa hàng, một doanh nghiệp, một tổ chức nhất định. Chẳng hạn như: Hệ thống trả lời tự động của trường ĐH Cần Thơ thì không thể nào áp dụng được cho trường ĐH Kinh Tế TP HCM.
  • Trợ lý ảo là người trợ lý, nhiệm vụ của nó là hỗ trợ bạn các sinh hoạt hàng ngày hay các vấn đề trong cuộc sống. Chẳng hạn như bạn có thể kêu nó mở đèn, mở nhạc, mở tivi,… hay trò chuyện, tâm sự với bạn, thậm chí bạn có thể yêu cầu nó hát, làm thơ, kể chuyện cười,… Đặc biệt, một trợ lý ảo có thể áp dụng được cho nhiều bạn, 1 bạn có thể sử dụng được nhiều trợ lý ảo. Ví dụ: một ngày nào đó bạn chán con Google Assistant của mình thì có thể mượn con Siri hay Alexa của đứa bạn mà dùng.

Ngoài ra, chúng còn khác nhau về quy mô dữ liệu và thuật toán huấn luyện. Đối với Chatbot thì qui mô dữ liệu nhỏ hơn, nhưng chuyên sâu. Còn đối với Trợ lý Ảo thì quy mô dữ liệu lớn hơn, nhưng lại không chuyên sâu. Do đó, thường Trợ lý ảo chỉ được xây dựng bởi các công ty sở hữu dữ liệu lớn như Google, Apple, Amazon,… Và tất nhiên thuật toán huấn luyện của Trợ Lý Ảo cũng khó và phức tạp hơn rất nhiều so với Chatbot.

Nhìn chung, khi mà Internet of Things đang là xu hướng của tương lai thì chúng ta không thể nào thiếu một người trợ lý ảo được.

Bạn nào biết lập trình Python có thể tự xây dựng cho mình một Trợ Lý Ảo với quy mô của 1 Chatbot để giải trí nhé ! Hướng Dẫn Chi Tiết từ Quán Trà AI .

Còn bạn nào yêu thích và đam mê lĩnh vực này mà chưa biết lập trình với ngôn ngữ Python thì có thể tự trang bị hành trang cho mình bằng khóa học sau nhé !

3. Hệ thống nhà thông minh.

Như ở phần giải thích về “trí tuệ nhân tạo là gì ?” mình có nhắc đến “Đèn AI”, đây chỉ là ví dụ nhỏ mình đưa ra để giúp các bạn hiểu kỹ hơn về AI. Trên thực tế, một hệ thống nhà thông minh có thể chỉ cần 1 bộ não AI để quan sát, học hỏi và phân tích đưa ra quyết định. Giống như người quản gia nhà bạn vậy.

Nó sẽ tự học tất cả hành vi mà con người thực hiện. Chẳng hạn như, mỗi khi bạn đi ra ngoài điều đóng cửa lại, khi hệ thống AI nhận thấy được hành vi đó, nó sẽ giúp bạn đóng cửa một cách tự động.

Hay mỗi sáng thức dậy bạn đều kéo rèm cửa sổ, khi AI học được việc này, nó sẽ kéo rèm giùm bạn.

Ngoài ra, AI có thể dễ dàng nhận ra các đối tượng hoặc khuôn mặt nhờ vào tính năng nhận dạng khuôn mặt. Nhận dạng khuôn mặt có thể dễ dàng kiểm tra các điểm nổi bật trên khuôn mặt, chẳng hạn như xương gò má, mắt, cằm, v.v. và so sánh chúng với dữ liệu hiện có. Từ đó nó có thể phát hiện kẻ lạ, kẻ trộm,… giúp ngôi nhà bạn trở nên an toàn hơn.

Thách thức của AI trong hệ thống nhà thông minh là việc học hỏi hành vi người dùng và kết nối mọi thứ trong nhà bạn lại với nhau.

4. Xe tự lái

Xe tự lái là phương tiện kết hợp các cảm biến, camera, radar và trí tuệ nhân tạo (AI) để di chuyển giữa các điểm đến mà không cần con người điều khiển.

Các nhà phát triển ô tô tự lái sử dụng một lượng lớn dữ liệu từ các hệ thống nhận dạng hình ảnh , cùng với máy học (machine learning) và mạng nơron , để xây dựng các hệ thống lái xe tự động.

Sau khi trích xuất dữ liệu hình ảnh từ camera trên ô tô, Mạng nơron sẽ giúp hệ thống học cách xác định đèn giao thông, cây cối, lề đường, người đi bộ, biển báo đường phố,…

Khi mà công nghệ xe tự lái được phát triển rộng, thì tỉ lệ số tai nạn giao thông sẽ được giảm đi rất nhiều.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

facebook-icon