Trong thời đại phát triển của trí tuệ nhân tạo AI, việc hiểu rõ các thuật ngữ phổ biến trong AI là rất cần thiết, đặc biệt khi bạn đang chuẩn bị cho kỳ thi, phỏng vấn hoặc tìm kiếm công việc liên quan đến AI. Dưới đây là danh sách các thuật ngữ phổ biến giúp bạn nắm bắt những thông tin cơ bản về AI và máy học (machine learning). Dù bạn mới bắt đầu công việc hay chuyển từ lĩnh vực khác sang làm về AI, bài viết này sẽ giúp bạn tự tin hơn trên con đường học tập và làm việc với AI.
Lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo AI
Trong bài báo chuyên đề “Máy tính và trí tuệ” của Alan Turing năm 1950, ông đã xem xét vấn đề liệu máy móc có khả năng suy nghĩ hay không. Trong bài báo này, Turing lần đầu tiên giới thiệu thuật ngữ trí tuệ nhân tạo AI và trình bày nó như một khái niệm lý thuyết và triết học.
Từ năm 1957 đến năm 1974, sự phát triển của công nghệ điện toán đã cho phép máy tính lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và xử lý nhanh hơn. Trong giai đoạn này, các nhà khoa học đã phát triển thêm các thuật toán máy học (ML). Sự tiến bộ trong lĩnh vực này đã thúc đẩy các tổ chức như Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) tài trợ cho nghiên cứu AI. Ban đầu, mục tiêu chính của nghiên cứu này là khám phá xem liệu máy tính có thể phiên âm và dịch ngôn ngữ nói hay không.
Trong suốt những năm 1980, nguồn tài trợ được tăng cường và các nhà khoa học đã mở rộng bộ công cụ thuật toán được sử dụng trong phát triển AI. David Rumelhart và John Hopfield đã công bố các bài báo về kỹ thuật học sâu (Deep Learning), cho thấy máy tính có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm.
Từ năm 1990 đến đầu những năm 2000, các nhà khoa học đã đạt được nhiều mục tiêu cốt lõi của AI, chẳng hạn như AI đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới. Với lượng dữ liệu điện toán và khả năng xử lý tốt hơn trong thời đại ngày nay so với những thập kỷ trước, nghiên cứu AI trở nên phổ biến và dễ tiếp cận. Nó nhanh chóng phát triển thành trí tuệ chung, cho phép phần mềm thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Phần mềm có thể tự ra quyết định và tự học các nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới có thể thực hiện.
Các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo AI
1. AI (Trí tuệ nhân tạo)
AI (viết tắt của artificial intelligence) là sự mô phỏng các trí tuệ của con người bởi máy móc hoặc hệ thống máy tính. Trí tuệ nhân tạo AI có thể bắt chước các khả năng của con người như giao tiếp, học hỏi và ra quyết định.
Các lĩnh vực sử dụng phổ biến: Công nghệ thông tin, khoa học máy tính, robot học, phân tích dữ liệu.
2. Token (Đơn vị ngôn ngữ)
Token là đơn vị cơ bản của ngôn ngữ mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng để hiểu và tạo ra văn bản. Một token có thể là một từ hoàn chỉnh hoặc một phần của từ.
3. Algorithm (Thuật toán)
Thuật toán là tập hợp các quy tắc được đưa ra cho AI để nó thực hiện nhiệm vụ hoặc giải quyết vấn đề. Các thuật toán phổ biến bao gồm phân loại (classification), hồi quy (regression) và phân cụm (clustering).
Cấu trúc: Một thuật toán thường bao gồm các bước tuần tự, có thể bao gồm các phép toán, điều kiện logic và vòng lặp, nhằm chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành kết quả đầu ra mong muốn.
4. API (Application Programming Interface - Giao diện lập trình ứng dụng)
API là tập hợp các giao thức xác định cách hai ứng dụng phần mềm sẽ tương tác với nhau. API thường được viết bằng các ngôn ngữ lập trình như C++ hoặc JavaScript.
Phân loại:
- API Web: Được sử dụng để giao tiếp giữa các máy chủ web và trình duyệt hoặc ứng dụng di động.
- API Thư viện: Cung cấp các chức năng sẵn có để lập trình viên sử dụng trong việc phát triển phần mềm.
- API Hệ điều hành: Cung cấp các dịch vụ của hệ điều hành cho các ứng dụng phần mềm.
Ví dụ: Phần mềm quản lý SlimCRM cho phép các ứng dụng bên ngoài kết nối và thao tác với các đối tượng dữ liệu của SlimCRM thông qua kết nối API. Hoặc API của Google Maps cho phép các ứng dụng nhúng bản đồ và các chức năng định vị vào trong ứng dụng của mình.
5. Big Data (Dữ liệu lớn)
Bigdata liên quan đến hoạt động phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để phát hiện các mô hình và xu hướng, từ đó giúp hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh. Các tổ chức có thể thu thập lượng dữ liệu phức tạp nhanh chóng và lưu trữ dưới nhiều định dạng khác nhau.
Ứng dụng: Bigdata được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, marketing, sản xuất và công nghệ thông tin. Ví dụ, trong y tế, dữ liệu lớn có thể giúp phân tích hồ sơ bệnh án để dự đoán xu hướng bệnh tật và cải thiện chăm sóc sức khỏe.
6. Chatbot (Trợ lý ảo)
Chatbot là một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người thông qua giọng nói hoặc văn bản. Chatbot thường được sử dụng để hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm thông tin, thực hiện các tác vụ hoặc cung cấp dịch vụ khách hàng..
Ứng dụng thực tế:
- Sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng nhắn tin như Facebook Messenger, WhatsApp và các trang web thương mại điện tử để hỗ trợ khách hàng.
- Các chatbot nổi tiếng bao gồm ChatGPT của OpenAI, Siri của Apple, Alexa của Amazon và Google Assistant.
7. Cognitive Computing (Điện toán nhận thức)
Điện toán nhận thức là một nhánh của công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo AI nhằm mô phỏng các quá trình suy nghĩ của con người trong một mô hình máy tính. Mục tiêu của điện toán nhận thức là tạo ra các hệ thống máy tính có khả năng hiểu, học hỏi và tương tác với con người theo cách tự nhiên nhất có thể.
Ví dụ: Tạo các chương trình học tập cá nhân hóa dựa trên nhu cầu của học sinh.
8. Computer Vision (Thị giác máy tính)
Thị giác máy tính là một lĩnh vực khoa học và công nghệ liên ngành tập trung vào cách máy tính có thể hiểu được hình ảnh và video. Các thuật toán thị giác máy tính thường được dùng trong các ứng dụng như phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, hình ảnh trí tuệ nhân tạo trong y tế và xe tự động.
Ứng dụng thực tiễn:
- Ô tô tự lái: Sử dụng thị giác máy tính để nhận diện và phản ứng với các đối tượng trên đường.
- Y tế: Phân tích hình ảnh y khoa để hỗ trợ chẩn đoán bệnh.
- An ninh: Nhận diện khuôn mặt và giám sát video để tăng cường an ninh.
- Thương mại điện tử: Tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh và đề xuất sản phẩm tương tự.
9. Data Mining (Khai thác dữ liệu)
Khai thác dữ liệu là quá trình khám phá các mẫu, mối quan hệ và thông tin hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu thô. Đây là một phần của quá trình phân tích dữ liệu, giúp chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa để hỗ trợ việc ra quyết định.
Ứng dụng:
- Kinh doanh: Dự đoán xu hướng thị trường, phân tích khách hàng, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
- Y tế: Phân tích dữ liệu bệnh nhân để cải thiện chẩn đoán và điều trị.
- Tài chính: Phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
- Khoa học: Phân tích dữ liệu nghiên cứu để khám phá các phát hiện khoa học mới.
10. Data Science (Khoa học dữ liệu)
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực công nghệ liên ngành sử dụng các thuật toán và quy trình để thu thập và phân tích lượng dữ liệu (data) lớn nhằm khám phá các mẫu và thông tin chuyên sâu hỗ trợ quyết định kinh doanh.
11. Deep Learning (Học sâu)
Học sâu là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), bắt chước bộ não con người bằng cách học hỏi từ cách cấu trúc và xử lý thông tin để đưa ra quyết định. Thay vì dựa vào một thuật toán chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, học sâu có thể học từ dữ liệu phi cấu trúc mà không cần giám sát.
Cấu trúc:
- Mạng nơ-ron nhiều lớp: Bao gồm một lớp đầu vào, nhiều lớp ẩn, và một lớp đầu ra.
- Lớp ẩn: Các lớp giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra, nơi diễn ra phần lớn quá trình xử lý dữ liệu.
- Trọng số (Weights) và độ lệch (Biases): Các tham số điều chỉnh trong mạng nơ-ron để tối ưu hóa quá trình học.
12. Emergent Behavior (Hành vi nổi lên)
Hành vi nổi lên là khi hệ thống AI thể hiện các khả năng không lường trước hoặc không dự định được. Hiểu biết về hành vi nổi lên giúp các nhà khoa học và kỹ sư thiết kế các hệ thống AI hiệu quả hơn và có khả năng thích ứng tốt hơn với các tình huống không lường trước.
Ví dụ: Một hệ thống AI học cách chơi một trò chơi và phát triển chiến lược riêng mà không được lập trình sẵn.
13. Generative AI (AI Tạo sinh)
AI Tạo sinh là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Thay vì chỉ phân tích hoặc nhận diện dữ liệu, AI Tạo sinh có khả năng tự động tạo ra dữ liệu mới dựa trên những mẫu đã học.
Ứng dụng:
- Sáng tạo nội dung: Tạo văn bản, hình ảnh, và âm nhạc mới.
- Thiết kế và nghệ thuật: Hỗ trợ nghệ sĩ và nhà thiết kế trong việc tạo ra các tác phẩm sáng tạo.
- Giải trí và truyền thông: Tạo kịch bản phim, trò chơi, và nội dung truyền thông khác.
- Y tế: Trí tuệ nhân tạo trong y tế giúp mô phỏng hình ảnh y khoa hoặc tạo ra dữ liệu để đào tạo các mô hình AI khác.
14. Guardrails (Hàng rào bảo vệ)
Hàng rào bảo vệ đề cập đến các quy định và nguyên tắc được áp dụng lên hệ thống AI để đảm bảo rằng nó xử lý dữ liệu một cách phù hợp và không tạo ra nội dung phi đạo đức.
15. Hallucination (Ảo giác)
Ảo giác đề cập đến các phản hồi sai hoặc thông tin không liên quan mà hệ thống AI đưa ra.
Ví dụ: Mô hình AI nhận diện hình ảnh sai về một vật thể không có trong bức ảnh. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một chatbot có thể tạo ra câu trả lời không liên quan hoặc không chính xác do ảo giác.
16. Hyperparameter (Siêu tham số)
Siêu tham số là một tham số hoặc giá trị ảnh hưởng đến cách thức mà một mô hình AI học hỏi. Nó thường được thiết lập thủ công bên ngoài mô hình.
17. Image Recognition (Nhận diện hình ảnh)
Nhận diện hình ảnh là quá trình xác định đối tượng, người, địa điểm hoặc văn bản trong hình ảnh hoặc video.
Ứng dụng: Nhận diện hình ảnh được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như an ninh (nhận diện khuôn mặt), y tế (phân tích hình ảnh y khoa), ô tô tự lái (nhận diện vật thể trên đường) và nhiều lĩnh vực khác.
18. Large Language Model (Mô hình ngôn ngữ lớn)
Mô hình ngôn ngữ lớn là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình này có khả năng hiểu và tạo ra văn bản dựa trên một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ đã được huấn luyện.
Ví dụ: GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một ví dụ điển hình của mô hình ngôn ngữ lớn, được phát triển bởi OpenAI, có khả năng tạo ra văn bản giống con người. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) cũng là một mô hình ngôn ngữ lớn khác, được sử dụng rộng rãi trong việc hiểu ngữ cảnh từ ngữ trong văn bản.
Mô hình ngôn ngữ lớn là một phần quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, mở ra nhiều cơ hội và thách thức mới trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Xem thêm: Cách sử dụng ChatGPT viết content quảng cáo, kịch bản chuẩn Marketing
19. Limited Memory (Bộ nhớ giới hạn)
Bộ nhớ giới hạn là một loại hệ thống AI nhận thông tin từ các sự kiện diễn ra trong thời thực và lưu trữ nó vào cơ sở dữ liệu để dự đoán tốt hơn.
20. Machine Learning (Máy học)
Máy học là một nhánh con của AI kết hợp các yếu tố của khoa học máy tính, toán học và lập trình. Máy học tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình giúp máy học từ dữ liệu và dự đoán xu hướng cũng như hành vi mà không cần sự trợ giúp của con người.
Phân loại:
- Học có giám sát (Supervised Learning): Máy học từ một tập dữ liệu có nhãn, tức là dữ liệu đầu vào đã được gắn nhãn kết quả đầu ra mong muốn.
- Học không giám sát (Unsupervised Learning): Máy học từ dữ liệu không có nhãn, tìm kiếm các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning): Máy học thông qua tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt.
21. Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một loại AI cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ nói và viết của con người. NLP hỗ trợ các tính năng như nhận diện văn bản và giọng nói trên các thiết bị.
Ứng dụng:
- Dịch máy: Chuyển đổi văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
- Nhận dạng giọng nói: Chuyển đổi lời nói thành văn bản.
- Phân tích tình cảm: Xác định thái độ hoặc cảm xúc của người viết hoặc người nói đối với một chủ đề cụ thể.
- Tìm kiếm thông tin: Cải thiện khả năng tìm kiếm và truy xuất thông tin từ các cơ sở dữ liệu lớn.
22. Neural Network (Mạng nơ-ron)
Mạng nơ-ron là một kỹ thuật học sâu được thiết kế sao cho giống với cấu trúc của bộ não con người. Mạng nơ-ron cần các tập dữ liệu lớn để thực hiện các phép tính và tạo ra kết quả, điều này hỗ trợ các tính năng như nhận diện giọng nói và hình ảnh.
23. Overfitting (Quá khớp)
Quá khớp xảy ra khi mô hình AI chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện cụ thể và không thể tổng quát hóa để xử lý các nhiệm vụ mới.
24. Pattern Recognition (Nhận diện mẫu)
Nhận diện mẫu là phương pháp sử dụng các thuật toán máy tính để phân tích, phát hiện và gán nhãn các quy luật trong dữ liệu. Điều này giúp phân loại dữ liệu vào các danh mục khác nhau.
25. Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)
Phân tích dự đoán sử dụng công nghệ để dự đoán những gì sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian cụ thể dựa trên dữ liệu lịch sử và các mẫu.
26. Prescriptive Analytics (Phân tích quy định)
Phân tích quy định sử dụng công nghệ để phân tích dữ liệu cho các yếu tố như các tình huống có thể xảy ra, công việc trong quá khứ và hiện tại và các thông tin khác để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược tốt hơn.
27. Transfer Learning (Học chuyển giao)
Học chuyển giao (Transfer Learning) là một kỹ thuật trong máy học, trong đó kiến thức đã học từ một nhiệm vụ trước đó được áp dụng để cải thiện hiệu suất hoặc tăng tốc quá trình học của một nhiệm vụ mới. Điều này đặc biệt hữu ích khi nhiệm vụ mới có dữ liệu hạn chế.
Ví dụ: Một mô hình nhận dạng hình ảnh được huấn luyện trên tập dữ liệu ImageNet có thể được sử dụng làm cơ sở cho một mô hình nhận dạng các loài động vật cụ thể với dữ liệu huấn luyện ít hơn.
28. Quantum Computing (Máy tính lượng tử)
Máy tính lượng tử là quá trình sử dụng các hiện tượng cơ học lượng tử như rối lượng tử và chồng chất để thực hiện tính toán. Máy học lượng tử sử dụng các thuật toán này trên máy tính lượng tử để thúc đẩy công việc nhanh hơn so với một chương trình máy học và máy tính truyền thống.
Ứng dụng: Máy tính lượng tử có tiềm năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực như mật mã học, tối ưu hóa, mô phỏng hóa học lượng tử, và trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa được ứng dụng rộng rãi.
29. Reinforcement Learning (Học tăng cường)
Học tăng cường là một loại máy học (Machine Learning) trong đó một thuật toán học bằng cách tương tác với môi trường của nó và sau đó được thưởng khi thực hiện các hành vi mong muốn hoặc bị phạt hành vi không mong muốn dựa trên các hành động.
Thành phần chính: Tác nhân (Agent), môi trường (Environment), trạng thái (State), hành động (Action), phần thưởng (Reward), chính sách (Policy), hàm giá trị (Value Function), hàm Q (Q-Function).
Ứng dụng: Học tăng cường được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như robot tự hành, trò chơi điện tử, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tài chính. Một trong những ví dụ nổi bật là AlphaGo của DeepMind, một chương trình máy tính có khả năng chơi cờ vây vượt trội hơn cả con người.
30. Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc)
Phân tích cảm xúc là quá trình sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để tự động nhận diện và phân loại cảm xúc hoặc thái độ của người viết hoặc người nói trong một đoạn văn bản hoặc lời nói. Công nghệ này thường được áp dụng trong các lĩnh vực như marketing, dịch vụ khách hàng, và phân tích truyền thông xã hội.
Ứng dụng:
- Marketing: Giúp các công ty hiểu được phản hồi của khách hàng về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ thông qua các bình luận, đánh giá.
- Dịch vụ khách hàng: Tự động phân loại và xử lý các yêu cầu, khiếu nại của khách hàng dựa trên cảm xúc thể hiện trong lời nói hoặc văn bản.
- Phân tích truyền thông xã hội: Đánh giá tâm trạng chung của người dùng trên các nền tảng xã hội để đưa ra các chiến lược truyền thông phù hợp.
31. Structured Data (Dữ liệu có cấu trúc)
Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu đã được xác định và dễ dàng tìm kiếm.
Ví dụ: Cơ sở dữ liệu của một doanh nghiệp với các bảng chứa thông tin về khách hàng, sản phẩm và đơn hàng. Bảng tính Excel với các cột chứa thông tin như tên, tuổi, địa chỉ.
32. Unstructured Data (Dữ liệu phi cấu trúc)
Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không được xác định và khó tìm kiếm, phần lớn dữ liệu trên thế giới là dữ liệu phi cấu trúc.
Ví dụ: email, âm thanh, ảnh và video,...
33. Voice recognition (Nhận diện giọng nói)
Nhận diện giọng nói là một phương pháp tương tác giữa con người và máy tính trong đó máy tính lắng nghe, hiểu ngữ điệu của con người và tạo ra các đầu ra bằng văn bản hoặc âm thanh.
Ví dụ: Công nghệ nhận diện giọng nói được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như trợ lý ảo (ví dụ: Siri, Google Assistant), hệ thống điều khiển bằng giọng nói trong xe hơi, và các dịch vụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
34. Training Data (Dữ liệu huấn luyện)
Dữ liệu huấn luyện là thông tin hoặc ví dụ được cung cấp cho hệ thống AI để nó có thể học, tìm kiếm mẫu và tạo ra nội dung mới.
Ví dụ: Để phát triển một mô hình nhận diện khuôn mặt, cần có một tập dữ liệu huấn luyện bao gồm nhiều hình ảnh khuôn mặt khác nhau.
35. Prompt (Lời nhắc)
Prompt là dữ liệu đầu vào mà người dùng cung cấp cho hệ thống AI để nhận kết quả hoặc đầu ra mong muốn.
Xem thêm: AI Prompt Engineering Là Gì? Công Việc Của AI Prompt Engineer Gồm Những Gì?
36. Turing Test (Kiểm tra Turing)
Kiểm tra Turing được nhà khoa học máy tính Alan Turing tạo ra để đánh giá khả năng của một máy tính trong việc thể hiện trí thông minh tương tự với con người, đặc biệt là trong ngôn ngữ và hành vi. Khi thực hiện kiểm tra, một người được chọn sẽ phân biệt cuộc hội thoại giữa con người và máy móc. Nếu người đó không thể phân biệt được, thì máy móc đã vượt qua bài kiểm tra Turing.
37. Supervised Learning (Học có giám sát)
Học có giám sát là một loại máy học trong đó dữ liệu đầu ra đã phân loại được dùng để huấn luyện máy tính và tạo ra các thuật toán chính xác, thường phổ biến hơn so với học không có giám sát.
Ứng dụng: Phân loại (Classification) giúp xác định nhãn của dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như phân loại email thành thư rác hoặc không thư rác.
38. Unsupervised Learning (Học không giám sát)
Học không giám sát là một loại máy học mà ở đó thuật toán được huấn luyện với dữ liệu chưa phân loại và không được gán nhãn để nó có thể hoạt động mà không cần giám sát.
Ví dụ: Phân cụm (clustering) là một kỹ thuật học không giám sát phổ biến, trong đó dữ liệu được nhóm lại thành các cụm dựa trên sự tương đồng.
39. AI Ethics (Đạo đức AI)
Đạo đức AI đề cập đến những vấn đề mà các bên liên quan đến AI như các nhà phát triển AI và cơ quan chính phủ cần cân nhắc để đảm bảo AI được phát triển và sử dụng có trách nhiệm, an toàn, phù hợp chuẩn mực đạo đức, không gây hại cho con người và xã hội..
Lý do đạo đức trong AI lại quan trọng:
- Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, việc đảm bảo rằng các hệ thống này hoạt động có đạo đức là rất quan trọng để tránh các hậu quả tiêu cực tiềm ẩn.
- Đạo đức AI giúp xây dựng niềm tin của công chúng vào công nghệ và thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi hơn.
Ví dụ: Xây dựng các hệ thống AI trong y tế cần tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin bệnh nhân. Sử dụng AI trong tuyển dụng cần đảm bảo không có sự phân biệt đối xử dựa trên giới tính, chủng tộc, hoặc độ tuổi.
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI trong đời sống
Trong cuộc sống ngày nay, trí tuệ nhân tạo có vô số ứng dụng. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo AI:
- Xử lý tài liệu thông minh (IDP): Xử lý tài liệu thông minh chuyển đổi các tài liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có thể sử dụng một cách hiệu quả. Chức năng này cho phép biến đổi các tài liệu kinh doanh như email, hình ảnh và PDF thành thông tin có cấu trúc. IDP áp dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu (Deep Learning) và thị giác máy tính (Computer Vision) để thực hiện việc trích xuất, phân loại và xác thực dữ liệu.
- Bảo trì dự đoán: Bảo trì dự đoán nâng cao AI là việc sử dụng dữ liệu lớn để xác định các vấn đề tiềm ẩn có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động trong các hệ thống, quy trình hoặc dịch vụ. Phương pháp này cho phép doanh nghiệp xử lý các vấn đề trước khi chúng phát sinh, qua đó giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tránh các gián đoạn không mong muốn.
- Giám sát hiệu năng ứng dụng: Giám sát hiệu suất ứng dụng (APM) là quá trình sử dụng các công cụ phần mềm và dữ liệu đo lường từ xa để theo dõi hiệu suất của các ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp. Các công cụ APM tích hợp trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các sự cố trước khi chúng phát sinh. Ngoài ra, chúng có khả năng giải quyết các vấn đề trong thời gian thực bằng cách đề xuất các giải pháp tối ưu cho đội ngũ phát triển của bạn. Chiến lược này giúp duy trì hiệu quả hoạt động của các ứng dụng và khắc phục các điểm nghẽn kịp thời.
- Nghiên cứu y học: Nghiên cứu y học áp dụng trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa quy trình, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Công nghệ AI có thể được sử dụng trong nghiên cứu y học để hỗ trợ toàn bộ quá trình phát hiện và phát triển dược phẩm, sao chép hồ sơ y tế, cũng như cải thiện thời gian đưa các sản phẩm mới ra thị trường. Ví dụ, C2i Genomics đang áp dụng trí tuệ nhân tạo để vận hành các quy trình gen với quy mô lớn, tùy biến cao và kiểm nghiệm lâm sàng. Nhờ vào việc sử dụng các giải pháp tính toán, các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào hiệu quả lâm sàng và phát triển các phương pháp mới.
- Phân tích kinh doanh: Phân tích kinh doanh áp dụng trí tuệ nhân tạo AI để thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu phức tạp. Phân tích AI có thể được sử dụng để dự báo các giá trị trong tương lai, xác định nguyên nhân gốc rễ của dữ liệu và tối ưu hóa các quy trình tiêu tốn nhiều thời gian. Một ví dụ điển hình là Foxconn, công ty đã áp dụng phân tích kinh doanh nâng cao dựa trên AI để cải thiện độ chính xác trong dự báo. Kết quả là họ đã đạt được mức tăng 8% về độ chính xác dự báo, giúp tiết kiệm 533.000 USD mỗi năm trong các nhà máy của mình. Ngoài ra, Foxconn còn sử dụng phân tích kinh doanh để giảm lãng phí lao động và nâng cao sự hài lòng của khách hàng thông qua các quyết định dựa trên dữ liệu.
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo AI đang là một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại, việc hiểu rõ các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo AI phổ biến giúp bạn dễ dàng tiếp cận và ứng dụng AI vào cuộc sống. SlimCRM hy vọng bài viết giúp bạn khám phá những tiềm năng của AI trong việc phát triển và tối ưu hóa các giải pháp công nghệ cho doanh nghiệp của mình.
