Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là khả năng của một máy tính kỹ thuật số hoặc rô bốt do máy tính điều khiển để thực hiện các nhiệm vụ thường liên quan đến các sinh vật thông minh. AI cũng được định nghĩa là,
- Một thực thể thông minh được tạo ra bởi con người
- Có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh mà không cần được hướng dẫn rõ ràng
- Có khả năng suy nghĩ và hành động hợp lý và nhân văn
Một giáo dân với sự hiểu biết thoáng qua về công nghệ sẽ liên kết nó với robot. Họ sẽ nói Trí tuệ nhân tạo là một kẻ hủy diệt giống như một nhân vật có thể tự hành động và suy nghĩ
Nếu bạn hỏi về trí tuệ nhân tạo với một nhà nghiên cứu AI, [các] anh ấy sẽ nói rằng đó là một tập hợp các thuật toán có thể tạo ra kết quả mà không cần phải được hướng dẫn rõ ràng để làm như vậy. Trí thông minh được thể hiện bởi máy móc được gọi là Trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo đã trở nên rất phổ biến trong thế giới ngày nay. Đó là sự mô phỏng trí thông minh tự nhiên trong máy móc được lập trình để học và bắt chước hành động của con người. Những cỗ máy này có thể học hỏi kinh nghiệm và thực hiện các nhiệm vụ giống như con người. Khi các công nghệ như AI tiếp tục phát triển, chúng sẽ có tác động lớn đến chất lượng cuộc sống của chúng ta. Điều tự nhiên là mọi người ngày nay đều muốn kết nối với công nghệ AI bằng cách nào đó, có thể đó là người dùng cuối hoặc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo
Tìm hiểu thêm về trí tuệ nhân tạo
Học máy trí tuệ nhân tạo
Làm cách nào để đo lường liệu Trí tuệ nhân tạo có hành động giống con người hay không?
Ngay cả khi chúng ta đạt đến trạng thái mà AI có thể hành xử như con người, thì làm sao chúng ta có thể chắc chắn rằng nó có thể tiếp tục hành xử như vậy?
- phép thử Turing
- Phương pháp tiếp cận mô hình nhận thức
- Quy luật tiếp cận tư duy
- Phương pháp tiếp cận tác nhân hợp lý
Chúng ta hãy xem xét chi tiết cách các phương pháp này thực hiện
Thử nghiệm Turing trong Trí tuệ nhân tạo là gì?
Cơ sở của Thử nghiệm Turing là thực thể Trí tuệ nhân tạo có thể tổ chức một cuộc trò chuyện với một tác nhân là con người. Lý tưởng nhất là tác nhân con người không thể kết luận rằng họ đang nói chuyện với Trí tuệ nhân tạo. Để đạt được những mục đích này, AI cần sở hữu những phẩm chất này
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp thành công
- Biểu diễn tri thức hoạt động như bộ nhớ của nó
- Tự động suy luận sử dụng thông tin được lưu trữ để trả lời các câu hỏi và đưa ra kết luận mới
- Học máy để phát hiện các mẫu và thích ứng với hoàn cảnh mới
Phương pháp tiếp cận mô hình nhận thức
Đúng như tên gọi, cách tiếp cận này cố gắng xây dựng một mô hình Trí tuệ nhân tạo dựa trên Nhận thức của con người. Để chắt lọc tinh túy của tâm trí con người, có 3 cách tiếp cận
- nội quan. quan sát suy nghĩ của chúng tôi và xây dựng một mô hình dựa trên đó
- Thí nghiệm tâm lý. tiến hành thí nghiệm trên người và quan sát hành vi của họ
- Hình ảnh não. Sử dụng MRI để quan sát cách thức hoạt động của não trong các tình huống khác nhau và sao chép điều đó thông qua mã
Các quy luật của cách tiếp cận tư duy
Các Quy luật Tư duy là một danh sách lớn các phát biểu logic chi phối hoạt động của tâm trí chúng ta. Các luật tương tự có thể được mã hóa và áp dụng cho các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Vấn đề với cách tiếp cận này là bởi vì việc giải quyết một vấn đề về nguyên tắc [theo đúng quy luật tư duy] và giải quyết chúng trong thực tế có thể khá khác nhau, đòi hỏi phải áp dụng các sắc thái ngữ cảnh. Ngoài ra, có một số hành động mà chúng tôi thực hiện mà không chắc chắn 100% về kết quả mà thuật toán có thể không sao chép được nếu có quá nhiều tham số
Phương pháp tiếp cận tác nhân hợp lý
Một tác nhân hợp lý hành động để đạt được kết quả tốt nhất có thể trong hoàn cảnh hiện tại của nó
Theo cách tiếp cận Quy luật Tư duy, một thực thể phải hành xử theo các mệnh đề logic. Nhưng có một số trường hợp, không có điều gì hợp lý để làm, với nhiều kết quả liên quan đến các kết quả khác nhau và các thỏa hiệp tương ứng. Cách tiếp cận tác nhân hợp lý cố gắng đưa ra lựa chọn tốt nhất có thể trong hoàn cảnh hiện tại. Điều đó có nghĩa là nó là một tác nhân năng động và dễ thích nghi hơn nhiều
Bây giờ chúng ta đã hiểu cách Trí tuệ nhân tạo có thể được thiết kế để hoạt động như con người, hãy xem cách các hệ thống này được xây dựng
Trí tuệ nhân tạo [AI] hoạt động như thế nào?
Xây dựng một hệ thống AI là một quá trình cẩn thận về kỹ thuật đảo ngược các đặc điểm và khả năng của con người trong một cỗ máy và sử dụng năng lực tính toán của nó để vượt qua khả năng của chúng ta.
Để hiểu Trí tuệ nhân tạo thực sự hoạt động như thế nào, người ta cần đi sâu vào các lĩnh vực phụ khác nhau của Trí tuệ nhân tạo và hiểu cách các lĩnh vực đó có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác nhau của ngành. Bạn cũng có thể tham gia một khóa học về trí tuệ nhân tạo để giúp bạn có được sự hiểu biết toàn diện
- Học máy. ML dạy cho máy cách đưa ra suy luận và quyết định dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ. Nó xác định các mẫu và phân tích dữ liệu trong quá khứ để suy ra ý nghĩa của các điểm dữ liệu này nhằm đưa ra kết luận có thể xảy ra mà không cần liên quan đến trải nghiệm của con người. Việc tự động hóa này để đưa ra kết luận bằng cách đánh giá dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian của con người cho doanh nghiệp và giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn. Để tìm hiểu các khái niệm cơ bản, bạn có thể đăng ký khóa học máy miễn phí dành cho người mới bắt đầu
- Học kĩ càng. Deep Learning là một kỹ thuật ML. Nó dạy một cỗ máy xử lý đầu vào thông qua các lớp để phân loại, suy luận và dự đoán kết quả
- Mạng thần kinh. Mạng thần kinh hoạt động trên các nguyên tắc tương tự như các tế bào thần kinh của con người. Chúng là một loạt các thuật toán nắm bắt mối quan hệ giữa các biến cơ bản khác nhau và xử lý dữ liệu giống như bộ não con người.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. NLP là khoa học đọc, hiểu và giải thích ngôn ngữ bằng máy. Khi một máy hiểu những gì người dùng định giao tiếp, nó sẽ phản hồi tương ứng
- Tầm nhìn máy tính. Thuật toán thị giác máy tính cố gắng hiểu một hình ảnh bằng cách chia nhỏ hình ảnh và nghiên cứu các phần khác nhau của đối tượng. Điều này giúp máy phân loại và học hỏi từ một tập hợp các hình ảnh, để đưa ra quyết định đầu ra tốt hơn dựa trên các quan sát trước đó
- Điện toán nhận thức. Các thuật toán điện toán nhận thức cố gắng bắt chước bộ não con người bằng cách phân tích văn bản/lời nói/hình ảnh/đối tượng theo cách mà con người thực hiện và cố gắng đưa ra đầu ra mong muốn. Ngoài ra, hãy đăng ký các khóa học về trí tuệ nhân tạo miễn phí
Các loại trí tuệ nhân tạo là gì?
Không phải tất cả các loại AI đồng thời tất cả các lĩnh vực trên. Các thực thể Trí tuệ nhân tạo khác nhau được xây dựng cho các mục đích khác nhau và đó là cách chúng khác nhau. AI có thể được phân loại dựa trên Loại 1 và Loại 2 [Dựa trên chức năng]. Đây là một giới thiệu ngắn gọn về loại đầu tiên
3 loại trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ thu hẹp nhân tạo [ANI]
- Trí tuệ tổng hợp nhân tạo [AGI]
- Siêu trí tuệ nhân tạo [ASI]
Hãy cùng xem chi tiết
Trí tuệ thu hẹp nhân tạo [ANI] là gì?
Đây là dạng AI phổ biến nhất mà bạn có thể tìm thấy trên thị trường hiện nay. Các hệ thống Trí tuệ nhân tạo này được thiết kế để giải quyết một vấn đề duy nhất và có thể thực hiện tốt một nhiệm vụ duy nhất. Theo định nghĩa, chúng có các khả năng hẹp, chẳng hạn như giới thiệu sản phẩm cho người dùng thương mại điện tử hoặc dự đoán thời tiết. Đây là loại Trí tuệ nhân tạo duy nhất tồn tại cho đến ngày nay. Chúng có thể tiến gần đến hoạt động của con người trong những bối cảnh rất cụ thể và thậm chí vượt qua chúng trong nhiều trường hợp, nhưng chỉ xuất sắc trong những môi trường được kiểm soát chặt chẽ với một bộ tham số hạn chế
Để xây dựng nền tảng AI vững chắc, bạn cũng có thể nâng cao kỹ năng với sự trợ giúp của khóa học trực tuyến miễn phí do Great Learning Academy cung cấp về Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo. Với sự trợ giúp của khóa học này, bạn có thể tìm hiểu tất cả các khái niệm cơ bản cần thiết để xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo [AGI] là gì?
AGI vẫn là một khái niệm lý thuyết. Nó được định nghĩa là AI có chức năng nhận thức ở cấp độ con người, trên nhiều lĩnh vực khác nhau như xử lý ngôn ngữ, xử lý hình ảnh, chức năng tính toán và lý luận, v.v.
Chúng tôi vẫn còn một chặng đường dài để xây dựng một hệ thống AGI. Một hệ thống AGI sẽ cần bao gồm hàng nghìn hệ thống Trí tuệ nhân tạo hẹp hoạt động song song, giao tiếp với nhau để bắt chước suy luận của con người. Ngay cả với các hệ thống và cơ sở hạ tầng máy tính tiên tiến nhất, chẳng hạn như K của Fujitsu hay Watson của IBM, chúng cũng phải mất 40 phút để mô phỏng một giây hoạt động của tế bào thần kinh. Điều này nói lên cả sự phức tạp to lớn và tính liên kết của bộ não con người, cũng như mức độ thách thức của việc xây dựng một AGI với các nguồn lực hiện tại của chúng ta
Siêu trí tuệ nhân tạo [ASI] là gì?
Chúng ta gần như bước vào lãnh thổ khoa học viễn tưởng ở đây, nhưng ASI được coi là sự phát triển hợp lý từ AGI. Một hệ thống Siêu trí tuệ nhân tạo [ASI] sẽ có thể vượt qua mọi khả năng của con người. Điều này sẽ bao gồm việc ra quyết định, đưa ra quyết định hợp lý và thậm chí bao gồm những thứ như tạo ra tác phẩm nghệ thuật đẹp hơn và xây dựng các mối quan hệ tình cảm
Khi chúng ta đạt được Trí tuệ nhân tạo tổng quát, các hệ thống AI sẽ nhanh chóng có thể cải thiện khả năng của chúng và tiến vào những lĩnh vực mà chúng ta có thể chưa từng mơ tới. Mặc dù khoảng cách giữa AGI và ASI sẽ tương đối hẹp [một số người nói chỉ bằng nano giây, bởi vì đó là tốc độ mà Trí tuệ nhân tạo sẽ học hỏi] nhưng hành trình dài phía trước của chúng ta đối với bản thân AGI khiến đây có vẻ như là một khái niệm còn xa vời trong tương lai. Hãy xem khóa học này về cách Xây dựng sự nghiệp trong ai
Sự khác biệt giữa Augmentation và AI
Trí tuệ nhân tạoAugmented IntelligenceAI thay thế con người và vận hành với độ chính xác cao. Tăng cường không thay thế con người mà tạo ra các hệ thống giúp sản xuất. Thay thế việc ra quyết định của con ngườiTăng cường quá trình ra quyết định của con ngườiRobot/IoT công nghiệp. Robot sẽ thay thế tất cả con người trong nhà máy. Robot/IoT công nghiệp. Robot hợp tác làm việc cùng với con người để xử lý các nhiệm vụ khó khăn và lặp đi lặp lại. Các ứng dụng thời gian thực của AI trong sự thành công của khách hàng1. Hỗ trợ khách hàng tự động và Chatbots
2. Trợ lý ảo Quy trình làm việc tự động Các ứng dụng thời gian thực của IA trong sự thành công của khách hàng
1. Phân tích khách hàng hỗ trợ IA
2. Khám phá những khách hàng có rủi ro cao/tiềm năng cao
3. dự báo bán hàng
Trí tuệ nhân tạo mạnh và yếu
Nghiên cứu sâu rộng về Trí tuệ nhân tạo còn chia nó thành hai loại nữa là Trí tuệ nhân tạo mạnh và Trí tuệ nhân tạo yếu. Các thuật ngữ do John Searle đặt ra để phân biệt các mức hiệu suất trong các loại máy AI khác nhau. Dưới đây là một số khác biệt cốt lõi giữa chúng
AI yếuAI mạnh Đó là một ứng dụng hẹp với phạm vi hạn chế. Nó là một ứng dụng rộng hơn với phạm vi rộng lớn hơn. Ứng dụng này tốt ở các nhiệm vụ cụ thể. Ứng dụng này có trí thông minh đáng kinh ngạc ở cấp độ con người. Nó sử dụng học tập có giám sát và không giám sát để xử lý dữ liệu. Nó sử dụng phân cụm và liên kết để xử lý dữ liệu. Ví dụ. Siri, Alexa. Ví dụ. Người máy nâng caoMục đích của trí tuệ nhân tạo là gì?
Mục đích của Trí tuệ nhân tạo là hỗ trợ khả năng của con người và giúp chúng ta đưa ra quyết định nâng cao với những hậu quả sâu rộng. Đó là câu trả lời từ quan điểm kỹ thuật. Từ góc độ triết học, Trí tuệ nhân tạo có khả năng giúp con người sống một cuộc sống có ý nghĩa hơn mà không phải lao động nặng nhọc và giúp quản lý mạng lưới phức tạp của các cá nhân, công ty, tiểu bang và quốc gia được kết nối với nhau để hoạt động theo cách có lợi cho toàn nhân loại
Hiện tại, mục đích của Trí tuệ nhân tạo được chia sẻ bởi tất cả các công cụ và kỹ thuật khác nhau mà chúng ta đã phát minh ra trong hàng nghìn năm qua – để đơn giản hóa nỗ lực của con người và giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn. Trí tuệ nhân tạo cũng được quảng cáo là Phát minh cuối cùng của chúng tôi, một sáng tạo sẽ phát minh ra các công cụ và dịch vụ đột phá sẽ thay đổi theo cấp số nhân cách chúng ta dẫn dắt cuộc sống của mình, bằng cách hy vọng loại bỏ xung đột, bất bình đẳng và đau khổ của con người
Tuy nhiên, đó là tất cả trong tương lai xa - chúng ta vẫn còn một chặng đường dài để đạt được những kết quả như vậy. Hiện tại, Trí tuệ nhân tạo đang được hầu hết các công ty sử dụng để cải thiện hiệu quả quy trình, tự động hóa các nhiệm vụ nặng về tài nguyên và đưa ra dự đoán kinh doanh dựa trên dữ liệu cứng thay vì cảm tính. Vì tất cả các công nghệ đã có trước đó, nên chi phí nghiên cứu và phát triển cần phải được trợ cấp bởi các tập đoàn và cơ quan chính phủ trước khi nó có thể tiếp cận được với người bình thường. Để tìm hiểu thêm về mục đích của trí tuệ nhân tạo và nơi nó được sử dụng, bạn có thể tham gia khóa học AI và hiểu chi tiết về khóa học trí tuệ nhân tạo cũng như nâng cao kỹ năng ngay hôm nay
Trí tuệ nhân tạo [AI] được sử dụng ở đâu?
AI được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người dùng và đưa ra đề xuất dựa trên dữ liệu. Ví dụ: thuật toán tìm kiếm dự đoán của Google đã sử dụng dữ liệu người dùng trong quá khứ để dự đoán nội dung người dùng sẽ nhập tiếp theo vào thanh tìm kiếm. Netflix sử dụng dữ liệu người dùng trong quá khứ để đề xuất bộ phim mà người dùng có thể muốn xem tiếp theo, khiến người dùng bị cuốn hút vào nền tảng và tăng thời gian xem. Facebook sử dụng dữ liệu trong quá khứ của người dùng để tự động đưa ra gợi ý tag bạn bè của bạn, dựa trên đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh của họ. AI được các tổ chức lớn sử dụng ở mọi nơi để giúp cuộc sống của người dùng cuối trở nên đơn giản hơn. Việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo nói chung sẽ thuộc danh mục xử lý dữ liệu, bao gồm những điều sau đây
- Tìm kiếm trong dữ liệu và tối ưu hóa tìm kiếm để đưa ra kết quả phù hợp nhất
- Chuỗi logic cho suy luận nếu-thì, có thể được áp dụng để thực thi một chuỗi lệnh dựa trên các tham số
- Phát hiện mẫu để xác định các mẫu quan trọng trong tập dữ liệu lớn để có thông tin chi tiết độc đáo
- Các mô hình xác suất được áp dụng để dự đoán kết quả trong tương lai
Ưu điểm của trí tuệ nhân tạo là gì?
Không có nghi ngờ gì về thực tế là công nghệ đã làm cho cuộc sống của chúng ta tốt hơn. Từ đề xuất âm nhạc, chỉ đường bản đồ và ngân hàng di động đến phòng chống gian lận, AI và các công nghệ khác đã tiếp quản. Có một ranh giới mong manh giữa thăng tiến và hủy diệt. Đồng xu luôn có hai mặt và đó cũng là trường hợp của AI. Chúng ta hãy xem xét một số lợi thế của Trí tuệ nhân tạo-
Ưu điểm của Trí tuệ nhân tạo [AI]
- Giảm lỗi của con người
- Có sẵn 24×7
- Giúp đỡ trong công việc lặp đi lặp lại
- hỗ trợ kỹ thuật số
- Quyết định nhanh hơn
- Người ra quyết định hợp lý
- ứng dụng y tế
- Cải thiện an ninh
- Giao tiếp hiệu quả
Hãy xem xét kỹ hơn
Điều kiện tiên quyết cho trí tuệ nhân tạo
Là người mới bắt đầu, đây là một số điều kiện tiên quyết cơ bản sẽ giúp bắt đầu với chủ đề này
- Nắm chắc môn Toán – cụ thể là Giải tích, Thống kê và xác suất
- Có nhiều kinh nghiệm về các ngôn ngữ lập trình như Java hoặc Python
- Nắm chắc trong việc hiểu và viết các thuật toán
- Nền tảng vững chắc về kỹ năng phân tích dữ liệu
- Một lượng kiến thức tốt về toán học rời rạc
- Ý chí học ngôn ngữ học máy
Lịch sử Trí tuệ nhân tạo [AI]
Công nghệ Trí tuệ nhân tạo lâu đời hơn nhiều so với bạn tưởng tượng và thuật ngữ “AI” không phải là mới đối với các nhà nghiên cứu. Thuật ngữ “AI” lần đầu tiên được đặt ra tại trường đại học Dartmouth vào năm 1956 bởi một nhà khoa học tên là Marvin Minsky
Được chứng nhận về AI sẽ giúp bạn có lợi thế hơn những người có nguyện vọng khác trong ngành này. Với những tiến bộ như Nhận dạng khuôn mặt, AI trong chăm sóc sức khỏe, Chat-bot, v.v., giờ là lúc để xây dựng con đường dẫn đến sự nghiệp thành công trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Trợ lý ảo đã đi vào cuộc sống hàng ngày, giúp chúng ta tiết kiệm thời gian và năng lượng. Những chiếc xe tự lái của những gã khổng lồ công nghệ như Tesla đã cho chúng ta thấy bước đầu tiên đến tương lai. AI có thể giúp giảm thiểu và dự đoán rủi ro của biến đổi khí hậu, cho phép chúng ta tạo ra sự khác biệt trước khi quá muộn. Và tất cả những tiến bộ này mới chỉ là khởi đầu, còn nhiều điều nữa sẽ đến. 133 triệu việc làm Trí tuệ nhân tạo mới được cho là sẽ được tạo ra bởi Trí tuệ nhân tạo vào năm 2023
Thần thoại Hy Lạp cổ đại lần đầu tiên bao gồm robot thông minh và thực thể nhân tạo. Việc tạo ra tam đoạn luận và ứng dụng suy luận suy diễn của Aristotle là một bước ngoặt trong quá trình tìm kiếm của loài người để hiểu được trí thông minh của chính mình. Mặc dù có nguồn gốc lâu đời và sâu xa, trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay chỉ mới xuất hiện chưa đầy một thế kỷ
Hãy cùng điểm qua mốc thời gian quan trọng của các sự kiện liên quan đến trí tuệ nhân tạo
1943 – Warren McCulloch và Walter Pits xuất bản bài báo “Tính toán logic về các ý tưởng tồn tại trong hoạt động thần kinh”, đây là tác phẩm đầu tiên về trí tuệ nhân tạo [AI] vào năm 1943. Họ đề xuất một mô hình nơ ron nhân tạo
1949 – Donald Hebb đề xuất lý thuyết sửa đổi cường độ kết nối giữa các nơ-ron trong cuốn sách Tổ chức hành vi của ông. Một lý thuyết tâm thần kinh
1950 – Alan Turing, một nhà toán học người Anh xuất bản “Máy tính và trí thông minh”, trong đó ông đề xuất một bài kiểm tra để xác định xem một cỗ máy có khả năng thể hiện hành vi của con người hay không. Bài kiểm tra này nổi tiếng là bài kiểm tra Turing
Cùng năm đó, hai sinh viên tốt nghiệp Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds đã chế tạo máy tính mạng thần kinh đầu tiên có tên SNARC
1956 – “Chương trình trí tuệ nhân tạo đầu tiên” có tên “Logic Theorist” được xây dựng bởi Allen Newell và Herbert A. Simon. Chương trình này đã xác minh 38 trong số 52 định lý toán học, cũng như khám phá những cách chứng minh mới và tinh tế hơn cho một số định lý đó
Cùng năm đó, từ "Trí tuệ nhân tạo" lần đầu tiên được John McCarthy, một nhà khoa học người Mỹ, sử dụng tại Hội nghị Dartmouth và lần đầu tiên được đặt ra như một lĩnh vực học thuật.
Sự nhiệt tình đối với Trí tuệ nhân tạo đã tăng lên nhanh chóng sau năm nay
1959 – Arthur Samuel đặt ra thuật ngữ máy học khi ông đang làm việc tại IBM
1963 – John McCarthy thành lập Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tại Stanford
1966 – Joseph Weizenbaum tạo ra chatbot đầu tiên có tên ELIZA
1972 – Robot hình người đầu tiên được chế tạo tại Nhật Bản có tên là WABOT-1
1974 đến 1980 – Giai đoạn này nổi tiếng là giai đoạn mùa đông AI đầu tiên. Rất nhiều nhà khoa học không thể theo đuổi/tiếp tục nghiên cứu của họ ở mức độ tốt nhất do họ không được chính phủ tài trợ và sự quan tâm đến AI dần giảm sút
1980 – AI đã trở lại với một cú nổ. Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số đã phát triển R1, hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên và chính thức kết thúc thời kỳ mùa đông AI
Cùng năm, hội nghị quốc gia đầu tiên của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ được tổ chức tại Đại học Stanford
1987 đến 1993 – Với công nghệ máy tính mới nổi và các lựa chọn thay thế rẻ hơn, nhiều nhà đầu tư và chính phủ đã ngừng tài trợ cho nghiên cứu AI dẫn đến giai đoạn Mùa đông AI thứ hai
1997 – Máy tính đánh bại con người. Máy tính IBM Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới lúc bấy giờ là Gary Kasparov và trở thành máy tính/máy tính đầu tiên đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới
2002 – Sự ra đời của máy hút bụi đã đưa AI vào nhà
2005 – Quân đội Mỹ bắt đầu đầu tư vào robot tự hành như “Big Dog” của Boston Dynamics và “PackBot” của iRobot. ”
2006 – Các công ty như Facebook, Google, Twitter, Netflix bắt đầu sử dụng AI
2008 – Google tạo ra bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng nhận dạng giọng nói trong ứng dụng iPhone
2011 – Watson – một máy tính của IBM, đã giành chiến thắng trong Jeopardy vào năm 2011, một chương trình trò chơi trong đó nó phải giải các câu hỏi và câu đố phức tạp. Watson đã chứng minh rằng nó có thể hiểu ngôn ngữ đơn giản và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách nhanh chóng
2012 – Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, đã đưa 10 triệu video YouTube vào mạng thần kinh sử dụng thuật toán học sâu. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không được thông báo con mèo là gì, đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới trong mạng lưới thần kinh và học tập sâu
2014 – Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên vượt qua bài kiểm tra lái xe
2014 – Alexa của Amazon được phát hành
2016 – Hanson Robotics đã tạo ra “công dân người máy” đầu tiên, Sophia Sophia, một người máy hình người có khả năng nhận dạng khuôn mặt, trò chuyện bằng lời nói và cảm xúc trên khuôn mặt
2020 – Trong giai đoạn đầu của đại dịch SARS-CoV-2, Baidu đã cung cấp thuật toán LinearFold AI cho các nhóm khoa học và y tế đang tìm cách tạo ra vắc-xin. Hệ thống có thể dự đoán trình tự RNA của virus chỉ trong 27 giây, nhanh hơn 120 lần so với các phương pháp trước đây
Từng ngày trôi qua, Trí tuệ nhân tạo đang có những tiến bộ nhanh chóng trong mọi lĩnh vực. AI không còn là tương lai, mà là hiện tại
AI trong cuộc sống hàng ngày
Dưới đây là danh sách các ứng dụng AI mà bạn có thể sử dụng trong cuộc sống hàng ngày
mua sắm trực tuyến. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong mua sắm trực tuyến để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng, dựa trên các tìm kiếm và mua hàng trước đây của họ
Trợ lý cá nhân kỹ thuật số. Điện thoại thông minh sử dụng AI để cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa. Trợ lý AI có thể trả lời các câu hỏi và giúp người dùng sắp xếp các thói quen hàng ngày của họ một cách dễ dàng. Kiểm tra AI như một dịch vụ tại đây
Máy dịch. Phần mềm dịch ngôn ngữ dựa trên AI cung cấp các bản dịch, phụ đề và phát hiện ngôn ngữ có thể giúp người dùng hiểu các ngôn ngữ khác
An ninh mạng. Các hệ thống AI có thể giúp nhận biết và chống lại các cuộc tấn công mạng dựa trên việc nhận dạng các mẫu và theo dõi lại các cuộc tấn công
Trí tuệ nhân tạo chống lại Covid-19. Trong trường hợp của Covid-19, AI đã được sử dụng để xác định các đợt bùng phát, xử lý các yêu cầu chăm sóc sức khỏe và theo dõi sự lây lan của dịch bệnh
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
AI thực sự có tiềm năng biến đổi nhiều ngành công nghiệp, với nhiều trường hợp sử dụng khả thi. Điểm chung của tất cả các ngành và trường hợp sử dụng khác nhau này là chúng đều dựa trên dữ liệu. Vì Trí tuệ nhân tạo là một hệ thống xử lý dữ liệu hiệu quả ở cốt lõi nên có rất nhiều tiềm năng để tối ưu hóa ở mọi nơi
Cùng điểm qua những ngành mà AI đang tỏa sáng
- Sự quản lý. Các hệ thống AI đang trợ giúp các công việc hành chính hàng ngày, thông thường để giảm thiểu sai sót của con người và tối đa hóa hiệu quả. Phiên âm các ghi chú y tế thông qua NLP và giúp cấu trúc thông tin bệnh nhân để giúp các bác sĩ đọc nó dễ dàng hơn
- y tế từ xa. Đối với các tình huống không khẩn cấp, bệnh nhân có thể liên hệ với hệ thống AI của bệnh viện để phân tích các triệu chứng, nhập các dấu hiệu sinh tồn và đánh giá xem có cần chăm sóc y tế hay không. Điều này làm giảm khối lượng công việc của các chuyên gia y tế bằng cách chỉ mang đến cho họ những trường hợp quan trọng
- Hỗ trợ chẩn đoán. Thông qua thị giác máy tính và mạng lưới thần kinh tích chập, AI hiện có khả năng đọc các bản quét MRI để kiểm tra khối u và các khối u ác tính khác, với tốc độ nhanh hơn theo cấp số nhân so với các bác sĩ X quang, với tỷ lệ sai sót thấp hơn đáng kể
- Phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot. Các ca phẫu thuật bằng robot có sai số rất nhỏ và có thể thực hiện các ca phẫu thuật liên tục suốt ngày đêm mà không bị kiệt sức. Vì chúng hoạt động với độ chính xác cao như vậy nên chúng ít xâm lấn hơn so với các phương pháp truyền thống, điều này có khả năng làm giảm thời gian bệnh nhân ở trong bệnh viện để hồi phục
- Theo dõi chỉ số quan trọng. Tình trạng sức khỏe của một người là một quá trình liên tục, tùy thuộc vào các mức độ khác nhau của chỉ số sức sống tương ứng của họ. Với việc các thiết bị đeo được trở nên phổ biến trên thị trường đại chúng hiện nay, dữ liệu này không có sẵn trên máy, chỉ chờ được phân tích để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích. Vì các dấu hiệu sinh tồn có khả năng dự đoán những biến động về sức khỏe ngay cả trước khi bệnh nhân nhận thức được, nên có rất nhiều ứng dụng cứu sống ở đây
- Khuyến nghị tốt hơn. Đây thường là ví dụ đầu tiên mà mọi người đưa ra khi được hỏi về các ứng dụng kinh doanh của AI và đó là bởi vì đó là lĩnh vực mà AI đã mang lại kết quả tuyệt vời rồi. Hầu hết những người chơi thương mại điện tử lớn đã kết hợp Trí tuệ nhân tạo để đưa ra các đề xuất sản phẩm mà người dùng có thể quan tâm, điều này đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể trong lợi nhuận của họ
- Chatbot. Một ví dụ nổi tiếng khác, dựa trên sự phổ biến của các chatbot Trí tuệ nhân tạo trong các ngành và mọi trang web khác mà chúng tôi dường như truy cập. Các chatbot này hiện cũng đang phục vụ khách hàng vào giờ lẻ và giờ cao điểm, gỡ bỏ nút thắt về nguồn nhân lực hạn chế
- Lọc thư rác và đánh giá giả mạo. Do số lượng lớn đánh giá mà các trang web như Amazon nhận được, mắt người sẽ không thể quét qua chúng để lọc nội dung độc hại. Thông qua sức mạnh của NLP, Trí tuệ nhân tạo có thể quét các đánh giá này để tìm các hoạt động đáng ngờ và lọc chúng ra, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người mua
- tối ưu hóa tìm kiếm. Tất cả thương mại điện tử phụ thuộc vào việc người dùng tìm kiếm những gì họ muốn và có thể tìm thấy nó. Trí tuệ nhân tạo đã và đang tối ưu hóa kết quả tìm kiếm dựa trên hàng nghìn tham số để đảm bảo rằng người dùng tìm thấy chính xác sản phẩm mà họ đang tìm kiếm
- Chuỗi cung ứng. AI đang được sử dụng để dự đoán nhu cầu đối với các sản phẩm khác nhau trong các khung thời gian khác nhau để họ có thể quản lý kho hàng của mình nhằm đáp ứng nhu cầu
- Xây dựng văn hóa làm việc. AI đang được sử dụng để phân tích dữ liệu của nhân viên và sắp xếp họ vào đúng nhóm, chỉ định các dự án dựa trên năng lực của họ, thu thập phản hồi về nơi làm việc và thậm chí cố gắng dự đoán xem họ có sắp rời bỏ công ty hay không.
- tuyển dụng. Với NLP, AI có thể xem qua hàng nghìn CV chỉ trong vài giây và xác định xem có phù hợp hay không. Điều này có lợi vì nó sẽ không có bất kỳ lỗi hoặc thành kiến nào của con người và sẽ giảm đáng kể thời gian của chu kỳ tuyển dụng
Robot trong AI
Lĩnh vực robot đã phát triển ngay cả trước khi AI trở thành hiện thực. Ở giai đoạn này, trí tuệ nhân tạo đang giúp người máy đổi mới nhanh hơn với những người máy hiệu quả. Robot trong AI đã tìm thấy các ứng dụng trên các ngành dọc và ngành công nghiệp, đặc biệt là trong ngành sản xuất và đóng gói. Dưới đây là một vài ứng dụng của robot trong AI
Cuộc họp
- AI cùng với các hệ thống tầm nhìn tiên tiến có thể giúp điều chỉnh hướng đi theo thời gian thực
- Nó cũng giúp robot tìm hiểu con đường nào là tốt nhất cho một quy trình nhất định khi nó đang hoạt động
Dịch vụ khách hàng
- Robot hỗ trợ AI đang được sử dụng trong khả năng phục vụ khách hàng trong ngành bán lẻ và khách sạn
- Những robot này tận dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với khách hàng một cách thông minh và giống như con người
- Các hệ thống này tương tác với con người nhiều hơn, chúng học được nhiều hơn với sự trợ giúp của máy học
bao bì
- AI cho phép đóng gói nhanh hơn, rẻ hơn và chính xác hơn
- Nó giúp lưu lại các chuyển động nhất định mà rô-bốt đang thực hiện và liên tục tinh chỉnh chúng, giúp việc lắp đặt và di chuyển các hệ thống rô-bốt trở nên dễ dàng
Robot mã nguồn mở
- Các hệ thống robot ngày nay đang được bán dưới dạng các hệ thống nguồn mở có khả năng AI.
- Bằng cách này, người dùng có thể dạy robot thực hiện các tác vụ tùy chỉnh dựa trên một ứng dụng cụ thể
- Ví dụ. nông nghiệp quy mô nhỏ
Điều gì làm cho công nghệ AI trở nên hữu ích?
Trí tuệ nhân tạo mang lại một số lợi ích quan trọng khiến nó trở thành một công cụ tuyệt vời, chẳng hạn như
- Tự động hóa – AI có thể tự động hóa các quy trình/nhiệm vụ tẻ nhạt mà không gây mệt mỏi
- Nâng cao – AI có thể nâng cao tất cả các sản phẩm và dịch vụ một cách hiệu quả bằng cách cải thiện trải nghiệm cho người dùng cuối và đưa ra các đề xuất sản phẩm tốt hơn
- Phân tích và Độ chính xác– Phân tích AI nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với con người. AI có thể sử dụng khả năng diễn giải dữ liệu với các quyết định tốt hơn
Nói một cách đơn giản, AI giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn, nâng cao sản phẩm và quy trình kinh doanh với tốc độ nhanh hơn nhiều
Xu hướng nghề nghiệp trong trí tuệ nhân tạo
Nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo đã cho thấy sự tăng trưởng ổn định trong vài năm qua và sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ chóng mặt. 57% công ty Ấn Độ đang tìm kiếm nhân tài phù hợp với yêu cầu của thị trường. Những người khao khát đã chuyển đổi thành công sang vai trò AI đã thấy mức lương tăng trung bình là 60-70%. Mumbai đứng cao trong cạnh tranh và theo sau là Bangalore và Chennai. Theo WEF, 133 triệu việc làm sẽ được tạo ra trong lĩnh vực AI vào năm 2020. Nghiên cứu chỉ ra rằng nhu cầu việc làm đã tăng lên nhưng lực lượng lao động không thể bắt kịp với nó.
AI đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và tài chính, tiếp thị và ngành công nghiệp giải trí. Kỹ sư Deep Learning, Nhà khoa học dữ liệu, Giám đốc Khoa học dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu cấp cao là một số công việc hàng đầu yêu cầu Kỹ năng AI
Với sự gia tăng các cơ hội có sẵn, có thể nói rằng bây giờ là thời điểm thích hợp để nâng cao kỹ năng trong lĩnh vực này.
Mối quan hệ giữa AI, ML và DL là gì?
Như hình ảnh trên mô tả, ba hình bầu dục đồng tâm mô tả DL là một tập hợp con của ML, cũng là một tập hợp con khác của AI. Do đó, AI là khái niệm bao gồm tất cả ban đầu nổ ra. Tiếp theo là ML phát triển mạnh sau đó và cuối cùng là DL hiện đang hứa hẹn sẽ đưa những tiến bộ của AI lên một tầm cao mới
Ví dụ về trí tuệ nhân tạo
- Đồng hồ Facebook
- Đề xuất bạn bè trên Facebook
- Siri, Alexa và các trợ lý thông minh khác
- ô tô tự lái
- Robo cố vấn
- bot đàm thoại
- Bộ lọc thư rác
- Đề xuất của Netflix
- Quản lý chăm sóc sức khỏe chủ động
- lập bản đồ bệnh tật
- Đầu tư tài chính tự động
- Đại lý đặt phòng du lịch ảo
- Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
Tương lai của trí tuệ nhân tạo
Là con người, chúng ta luôn bị mê hoặc bởi những thay đổi công nghệ và viễn tưởng, ngay bây giờ, chúng ta đang sống giữa những tiến bộ vĩ đại nhất trong lịch sử của chúng ta. Trí tuệ nhân tạo đã nổi lên là điều lớn tiếp theo trong lĩnh vực công nghệ. Các tổ chức trên khắp thế giới đang đưa ra những cải tiến đột phá về trí tuệ nhân tạo và máy học. Trí tuệ nhân tạo không chỉ tác động đến tương lai của mọi ngành công nghiệp và mọi con người mà còn đóng vai trò là động lực chính của các công nghệ mới nổi như dữ liệu lớn, robot và IoT. Xem xét tốc độ tăng trưởng của nó, nó sẽ tiếp tục hoạt động như một nhà đổi mới công nghệ trong tương lai gần. Do đó, có rất nhiều cơ hội cho các chuyên gia được đào tạo và được chứng nhận bước vào một sự nghiệp bổ ích. Khi những công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng sẽ ngày càng có tác động nhiều hơn đến môi trường xã hội và chất lượng cuộc sống.
Cơ hội nghề nghiệp trong AI
- Nhà phát triển/Kỹ sư AI & ML
Kỹ sư/Nhà phát triển AI & ML chịu trách nhiệm thực hiện phân tích thống kê, chạy thử nghiệm thống kê và triển khai các thiết kế thống kê. Hơn nữa, họ phát triển các hệ thống học sâu, quản lý các chương trình ML, triển khai các thuật toán ML, v.v.
Vì vậy, về cơ bản, họ triển khai các giải pháp dựa trên AI & ML cho công ty. Để trở thành nhà phát triển AI & ML, bạn sẽ cần có kỹ năng lập trình tốt về Python, Scala và Java. Bạn có thể làm việc trên các framework như Azure ML Studio, Apache Hadoop, Amazon ML, v.v. Nếu bạn tiếp tục con đường học tập kỹ sư thiết lập ai, thành công là của bạn. Mức lương trung bình của một kỹ sư AI ở Ấn Độ được cho là dao động từ 4 vạn INR mỗi năm. a. đến INR 20 vạn p. a.
- Nhà phân tích/Chuyên gia AI
Vai trò của một nhà phân tích hoặc chuyên gia ai tương tự như vai trò của một kỹ sư ai. Trách nhiệm chính là phục vụ các giải pháp và kế hoạch theo định hướng AI để nâng cao các dịch vụ do một ngành nhất định cung cấp bằng cách sử dụng các kỹ năng phân tích dữ liệu để nghiên cứu xu hướng và mẫu của các bộ dữ liệu nhất định. Cho dù bạn nói về ngành chăm sóc sức khỏe, ngành tài chính, ngành địa chất, an ninh mạng hay bất kỳ lĩnh vực nào khác, các nhà phân tích hoặc chuyên gia AI được cho là có tác động khá tốt đến tất cả. Nhà phân tích/Chuyên gia AI phải có nền tảng lập trình, phân tích hệ thống và thống kê tính toán tốt. Bằng cử nhân hoặc bằng cấp tương đương có thể giúp bạn đạt được vị trí mới bắt đầu, nhưng bằng thạc sĩ hoặc bằng cấp tương đương là bắt buộc đối với các vị trí phân tích AI cốt lõi. Mức lương trung bình của một nhà phân tích ai có thể nằm trong khoảng từ 3 vạn INR mỗi năm đến 10 vạn INR mỗi năm, dựa trên số năm kinh nghiệm và công ty bạn đang làm việc.
- Nhà khoa học dữ liệu
Do nhu cầu rất lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu, có nhiều khả năng bạn đã quen thuộc với thuật ngữ này. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu liên quan đến việc xác định các nguồn và luồng dữ liệu có giá trị, làm việc cùng với các kỹ sư dữ liệu để tự động hóa các quy trình thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để tìm hiểu các xu hướng và mẫu để phát triển các mô hình ML dự đoán. Một nhà khoa học dữ liệu cũng chịu trách nhiệm đưa ra các giải pháp và chiến lược cho những người ra quyết định với sự trợ giúp của các công cụ và kỹ thuật trực quan hấp dẫn. SQL, Python, Scala, SAS, SSAS và R là những công cụ hữu ích nhất đối với nhà khoa học dữ liệu. Họ được yêu cầu làm việc trên các framework như Amazon ML, Azure ML Studio, Spark MLlib, v.v. Mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu ở Ấn Độ là 5-22 Lakh INR mỗi năm, tùy thuộc vào kinh nghiệm của họ và công ty họ được thuê.
- nhà khoa học nghiên cứu
Nhà khoa học nghiên cứu là một trong những công việc trí tuệ nhân tạo hấp dẫn khác. Vị trí công việc ai này có trách nhiệm liên quan đến nghiên cứu lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Học máy để đổi mới và khám phá các giải pháp theo định hướng AI cho các vấn đề trong thế giới thực. Như chúng ta biết, nghiên cứu trong bất kỳ luồng nào có thể đòi hỏi chuyên môn cốt lõi. Tương tự như vậy, vai trò của một nhà khoa học nghiên cứu đòi hỏi phải thành thạo trong các lĩnh vực AI khác nhau như Thống kê tính toán, Toán ứng dụng, Học sâu, Học máy và Mạng thần kinh. Một nhà khoa học nghiên cứu dự kiến sẽ có kỹ năng lập trình Python, Scala, SAS, SSAS và R. Apache Hadoop, Apache Signa, Scikit learn, H20 là một số framework phổ biến để làm việc với tư cách là một nhà khoa học nghiên cứu. Bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ tiên tiến là điều bắt buộc để trở thành nhà khoa học nghiên cứu AI. Theo các nghiên cứu hiện tại, một nhà khoa học nghiên cứu AI kiếm được tối thiểu 35 vạn INR hàng năm ở Ấn Độ.
- Giám đốc sản xuất
Ngày nay, ở mọi công ty hàng đầu, công việc của một giám đốc sản phẩm đều có vai trò không nhỏ của trí tuệ nhân tạo. Giải quyết các vấn đề thách thức bằng cách thu thập dữ liệu một cách chiến lược thuộc nhiệm vụ của người quản lý sản phẩm. Bạn phải có kỹ năng xác định các vấn đề cản trở kinh doanh có liên quan và thu thập thêm các bộ dữ liệu liên quan để giải thích dữ liệu. Sau khi diễn giải dữ liệu được thực hiện, người quản lý sản phẩm sẽ triển khai các chiến lược AI hiệu quả để đánh giá các tác động kinh doanh được mô tả bằng các suy luận rút ra từ diễn giải dữ liệu. Theo quan điểm về vai trò công việc quan trọng, mọi tổ chức đều cần một người quản lý sản phẩm hiệu quả. Do đó, chúng ta có thể nói rằng người quản lý sản phẩm đảm bảo rằng sản phẩm đang chạy tích cực. Một người phải có các ngôn ngữ lập trình thực hành tốt như Python, R, SQL và các ngôn ngữ thiết yếu khác. Ban đầu, mức lương trung bình của người quản lý sản phẩm là khoảng 7-8 Lakh INR mỗi năm, có thể tăng lên một Crore trong những năm sau đó. Không có những điều như một bữa ăn trưa miễn phí; . Cuối cùng, kinh nghiệm, kỹ năng, công ty và địa điểm là những yếu tố chính quyết định mức lương của bạn với tư cách là người quản lý sản phẩm.
- nhà khoa học người máy
Theo sự dẫn dắt của xu hướng tự động hóa toàn cầu và sự xuất hiện của người máy trong lĩnh vực ai, chúng ta có thể nói rằng đó chắc chắn là một dấu hiệu cho thấy nhu cầu về các nhà khoa học người máy đang tăng lên. Trong thế giới có nhịp độ nhanh này, nơi công nghệ đang trở thành tiên phong, robot thực sự đang đánh cắp công việc của con người khi xử lý các công việc thủ công hoặc lặp đi lặp lại và nhàm chán. Ngược lại, nó đang tạo việc làm cho các chuyên gia có chuyên môn trong lĩnh vực người máy. Để xây dựng và quản lý các hệ thống rô-bốt này, chúng tôi cần một kỹ sư rô-bốt. Để theo đuổi nghề kỹ sư robot, bạn phải có bằng thạc sĩ về robot, Khoa học máy tính hoặc Kỹ thuật. Một nhà khoa học người máy là một trong những nghề nghiệp ai thú vị và được trả lương cao khác. Vì chúng ta đã biết rô-bốt phức tạp như thế nào nên việc giải quyết chúng đòi hỏi kiến thức ở các lĩnh vực khác nhau. Nếu lĩnh vực chế tạo người máy hấp dẫn bạn và bạn giỏi lập trình, cơ khí, điện tử, điện, cảm biến, tâm lý học và nhận thức ở một mức độ nào đó, thì bạn nên lựa chọn nghề nghiệp này.
Những câu hỏi thường gặp quan trọng về Trí tuệ nhân tạo [AI]
câu hỏi. AI được sử dụng ở đâu?
trả lời. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong các ngành công nghiệp trên toàn cầu. Một số ngành đã nghiên cứu sâu về lĩnh vực AI để tìm ra các ứng dụng mới là Thương mại điện tử, Bán lẻ, An ninh và Giám sát. Phân tích thể thao, Sản xuất và Sản xuất, Ô tô trong số những người khác.
câu hỏi. AI giúp ích như thế nào trong cuộc sống của chúng ta?
trả lời. Các trợ lý kỹ thuật số ảo đã thay đổi cách chúng ta thực hiện các công việc hàng ngày. Alexa và Siri đã trở thành những con người thực sự mà chúng ta tương tác hàng ngày cho mọi nhu cầu lớn nhỏ của chúng ta. Khả năng ngôn ngữ tự nhiên và khả năng tự học mà không cần sự can thiệp của con người là lý do khiến chúng phát triển rất nhanh và trở nên giống con người trong tương tác, chỉ thông minh hơn và nhanh hơn.
câu hỏi. Alexa có phải là AI không?
trả lời. Vâng, Alexa là Trí tuệ nhân tạo sống giữa chúng ta
câu hỏi. Siri có phải là AI không?
trả lời. Vâng, giống như Alexa Siri cũng là một trí thông minh nhân tạo sử dụng các công nghệ học máy tiên tiến để hoạt động
câu hỏi. Tại sao cần có AI?
trả lời. AI làm cho mọi quy trình tốt hơn, nhanh hơn và chính xác hơn. Nó cũng có một số ứng dụng rất quan trọng như xác định và dự đoán các giao dịch gian lận, chấm điểm tín dụng nhanh hơn và chính xác hơn cũng như tự động hóa các hoạt động quản lý dữ liệu cường độ cao theo cách thủ công. Trí tuệ nhân tạo cải thiện quy trình hiện có trong các ngành và ứng dụng, đồng thời giúp phát triển các giải pháp mới cho các vấn đề quá sức để giải quyết thủ công.
câu hỏi. Trí tuệ nhân tạo với các ví dụ là gì?
trả lời. Trí tuệ nhân tạo là một thực thể thông minh được tạo ra bởi con người. Nó có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh mà không cần được hướng dẫn rõ ràng để làm như vậy. Chúng ta sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày mà không hề nhận ra. Spotify, Siri, Google Maps, YouTube, tất cả các ứng dụng này đều sử dụng AI để hoạt động
câu hỏi. AI có nguy hiểm không?
trả lời. Mặc dù có một số suy đoán về việc AI nguy hiểm, nhưng hiện tại, chúng ta không thể nói rằng AI nguy hiểm. Nó đã mang lại lợi ích cho cuộc sống của chúng ta theo nhiều cách
câu hỏi. Mục tiêu của AI là gì?
trả lời. Mục tiêu cơ bản của AI là cho phép máy tính và máy móc thực hiện các nhiệm vụ trí tuệ như giải quyết vấn đề, ra quyết định, nhận thức và hiểu giao tiếp của con người.
câu hỏi. Ưu điểm của AI là gì?
trả lời. Có một số lợi thế của trí tuệ nhân tạo. Chúng được liệt kê dưới đây
- Có sẵn 24×7
- Hỗ trợ kỹ thuật số
- Quyết định nhanh hơn
- Những phát minh mới
- Giảm lỗi do con người gây ra
- Hỗ trợ các công việc lặp đi lặp lại
câu hỏi. Ai đã phát minh ra AI?
trả lời. Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo được đặt ra bởi John McCarthy. Ông được coi là cha đẻ của AI
câu hỏi. Trí tuệ nhân tạo có phải là tương lai?
trả lời. Chúng ta hiện đang sống trong những tiến bộ vĩ đại nhất của Trí tuệ nhân tạo trong lịch sử. Nó đã nổi lên là thứ tốt nhất tiếp theo trong công nghệ và đã tác động đến tương lai của hầu hết mọi ngành công nghiệp. Có nhu cầu lớn hơn đối với các chuyên gia trong lĩnh vực AI do sự gia tăng nhu cầu. Theo WEF, 133 triệu việc làm Trí tuệ nhân tạo mới được cho là sẽ được tạo ra bởi Trí tuệ nhân tạo vào năm 2023. Vâng, AI là tương lai
câu hỏi. AI là gì và ứng dụng của nó?
trả lời. AI đã mở đường vào các ngành công nghiệp khác nhau ngày nay. Có thể là chơi game, hoặc chăm sóc sức khỏe. AI ở khắp mọi nơi. Bây giờ bạn có biết rằng tính năng nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại của chúng tôi sử dụng AI không? . Bộ lọc thư rác trên Email, Tính năng chuyển giọng nói thành văn bản, Đề xuất tìm kiếm, Bảo vệ và ngăn chặn gian lận, Ứng dụng đi chung xe là một số ví dụ về AI và ứng dụng của nó