Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành khoa học máy tính đề cập đến quá trình tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Nó bao gồm một loạt các kỹ thuật và công cụ khác nhau, nhiều kỹ thuật đã được phát triển và đưa vào thực tế, có tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực của đời sống xã hội.
Dưới đây là danh sách 10 công nghệ trí tuệ nhân tạo hot nhất hiện nay:
1. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)
Máy móc xử lý và giao tiếp theo một cách khác với bộ não con người. Tạo ngôn ngữ tự nhiên là một công nghệ phổ biến giúp chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành ngôn ngữ bản địa. Máy móc được lập trình với các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu sang định dạng mong muốn của người dùng.
Ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp các nhà phát triển nội dung tự động hóa nội dung và phân phối ở định dạng mong muốn. Các nhà phát triển nội dung có thể sử dụng nội dung được tự động hóa để quảng cáo trên các nền tảng mạng xã hội khác nhau và các nền tảng truyền thông khác để tiếp cận đối tượng mục tiêu.
Sự can thiệp của con người sẽ giảm đáng kể vì dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành các định dạng mong muốn. Dữ liệu có thể được hiển thị dưới dạng biểu đồ, đồ thị…
2. Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)
Nhận dạng giọng nói là một nhánh quan trọng khác của trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi giọng nói của con người thành một định dạng hữu ích và có thể hiểu được bằng các ứng dụng máy tính. Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy tính và con người. Ứng dụng Siri của iPhone là một ví dụ điển hình về nhận dạng giọng nói.
3. Trợ lý ảo (Virtual agent)
Trợ lý ảo (virtual agent) đã trở thành công cụ rất hữu ích đối với các nhà thiết kế hướng dẫn. Trợ lý ảo 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 Alexia – 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.
4. Quản lý quyết định (Decision management)
Các công ty hiện nay đang 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…
5. Sinh trắc học (Biometrics)
Sinh trắc học là phép đo và phân tích thống kê các đặc điểm sinh học và hành vi độc đáo của con người. Công nghệ này chủ yếu được sử dụng để nhận dạng và kiểm soát truy cập, hoặc để xác định các cá nhân thuộc diện bị giám sát.
Xác thực sinh trắc học (biometric authentication) ngày càng trở nên phổ biến trong các hệ thống an ninh công cộng và doanh nghiệp, điện tử tiêu dùng và các ứng dụng điểm bán lẻ POS. Ngoài vấn đề bảo mật, động lực thúc đẩy xác thực sinh trắc học là sự tiện lợi vì công nghệ này không yêu cầu phải nhớ mật khẩu khẩu hay mang theo mã thông báo bảo mật (security tokens).
Xác thực sinh trắc học thực hiện thông qua các dấu hiệu nhận diện như: dấu vân tay, dái tai, võng mạc, hình dạng bàn tay, khuôn mặt hoặc chữ ký bằng văn bản. Trong đó, dấu vân tay là loại xác thực sinh trắc học được sử dụng phổ biến và lâu đời nhất.
6. Học máy (Machine learning)
Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc hiểu được các tập dữ liệu mà không cần được lập trình. Kỹ thuật học máy giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt với các phân tích dữ liệu được thực hiện bằng thuật toán và mô hình thống kê.
Học máy được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và chuyên môn y tế cần các kỹ thuật học máy để phân tích dữ liệu bệnh nhân nhằm dự đoán bệnh và điều trị hiệu quả. Ngành tài chính ngân hàng cần học máy để phân tích dữ liệu khách hàng nhằm xác định và đề xuất các lựa chọn đầu tư cho khách hàng cũng như phòng ngừa rủi ro và lừa đảo. Các nhà bán lẻ sử dụng học máy để phân tích dữ liệu khách hàng, qua đó dự đoán được những thay đổi trong sở thích và hành vi của khách hàng.
7. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo giúp định cấu hình robot (ứng dụng phần mềm) để diễn giải, truyền đạt và phân tích dữ liệu. Công cụ AI này giúp tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại và theo quy luật.
8. Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)
Mạng ngang hàng (P2P) – một công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các thiết bị, bao gồm cả máy tính, tương tác với nhau mà không cần phải sử dụng một trung tâm điều khiển trung gian để điều phối các hoạt động. P2P cho phép các thiết bị kết nối trực tiếp với nhau và trao đổi dữ liệu một cách an toàn và bảo mật. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đồng tiền mã hóa, trò chơi trực tuyến và chia sẻ tệp.
9. Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)
Các nền tảng học sâu là các công nghệ trí tuệ nhân tạo cho phép các nhà phát triển tạo ra các mô hình học sâu và xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Các nền tảng này cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc tạo ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà không cần phải lo lắng về việc triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng. Các nền tảng học sâu được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và sản xuất.
10. Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware)
Phần cứng tối ưu hóa cho trí tuệ nhân tạo là các thiết bị phần cứng được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ liên quan đến AI. Các thiết bị này được tối ưu hóa để xử lý nhanh chóng các phép tính và truyền tải dữ liệu lớn. Phần cứng tối ưu hóa cho trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng AI y tế, xe tự hành và nhận dạng hình ảnh.
Trên đây là top 10 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay. Các công nghệ này đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau và đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động của các tổ chức và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết để phát triển các công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng tốt hơn và đáp ứng được các nhu cầu của xã hội và doanh nghiệp trong tương lai.
