Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang là một chủ đề nóng được nhắc đến nhiều. Hãy cùng mình tìm hiểu thêm về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo nhé.

Trí tuệ nhân tạo : Máy Học vs Học Sâu vs Khoa Học Dữ Liệu

AI (Trí tuệ nhân tạo) là quá trình mô phỏng lại sự thông minh của con người trên máy móc. AI hoạt động bằng cách kết hợp một số lượng lớn dữ liệu lại với nhau và xử lý chúng một cách nhanh chóng nhất bằng các thuật toán thông minh. Từ đó cho phép các máy móc có thể tự động học và hiểu được những đặc trưng hay khuôn mẫu quan trọng từ các dữ liệu đầu vào để đưa ra các quyết định hữu ích.

1. Các thành phần trong AI bao gồm những gì ?

AI chỉ là khái niệm về sự mô phỏng trí thông minh của con người. Các thành phần chi tiết trong AI có thể hiểu gồm : Máy Học, Học Sâu và Khoa Học Dữ Liệu.

  • Máy Học:

Là các công cụ/thuật toán giúp phân tích, hiểu và xác định được các mẫu hữu ích trong dữ liệu. Các kỹ thuật tận dụng các thuật toán học máy, ứng dụng công nghệ trong các lĩnh vực như nông nghiệp và kỹ thuật bảo vệ dữ liệu trong học máy. Theo một bài báo được chia sẻ bởi Tiến sĩ Ganapthi Pulipaka, một nhà khoa học dữ liệu chính, học máy là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất để phân tích hình ảnh. Các kỹ thuật khác là hỗ trợ máy của nhà cung cấp (SVM), mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và phân tích hồi quy, trong số những kỹ thuật khác.

Trong một tin khác, Jason Brownlee, một chuyên gia về học máy, đã chia sẻ một bài báo về khuôn khổ của các kỹ thuật chuẩn bị dữ liệu trong học máy. Trong một số trường hợp, dữ liệu của mô hình học máy tự nó có thể gợi ý việc chuẩn bị dữ liệu cần thiết. Trong các trường hợp khác, nó đòi hỏi một suy nghĩ có cấu trúc và đánh giá có hệ thống các kỹ thuật trên dữ liệu thô.

  • Học Sâu:

Là một phương pháp đặc biệt giúp máy tính có thể học thông qua các mô phỏng mạng neuron như não người.

  •  Khoa Học Dữ Liệu:

Là lĩnh vực thuần nghiên cứu về dữ liệu với quá trình từ trích xuất dữ liệu từ Dữ Liệu Lớn cho đến hiểu và đưa ra quyết định hữu ích từ các phương pháp và các thuật toán khác nhau.

dữ liệu lớn -AI
dữ liệu lớn -AI

2. Có bao nhiêu mức độ áp dụng AI ?

AI có 3 mức độ áp dụng :

  •  AI Hẹp :AI chỉ thực thi các công việc định sẵn và làm tốt hơn con người .
  • AI Tổng Quát: AI có thể thực thi bất cứ nhiệm vụ nào mà con người có thể làm .
  • AI Chủ Động: AI có thể đạt đến mức đánh bại con người hay nói cách khác làm những việc con người không thể làm được.

Vậy tầm quan trọng của AI trong Doanh nghiệp như thế nào ?

Không giống như các kỹ thuật BI chỉ giúp phân tích dữ liệu còn quyết định cuối cùng lại phụ thuộc hoàn toàn vào con người thì AI sẽ tự ra quyết định sau khi tự phân tích dữ liệu. Với sự giúp sức của AI chúng ta có thể :

– Tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc trong vận hành

– Có một cái nhìn chuyên sâu về nghiệp vụ kèm theo các quyết định hiệu quả và thông minh hơn

– Giúp tương tác với khách hàng tốt hơn

– Giúp nâng cao tính hiệu quả cao trong các sản phẩm cung cấp cho khách hàng

– Giảm thiểu các rủi ro hay sai sót từ con người

– Càng nhiều dữ liệu thì các đáng tin và mạnh mẽ hơn kinh nghiệm con người

Một vài ví dụ về dự án AI ở Việt Nam ?

Những dự án AI nổi bật, đáng chú ý nhất hiện nay như sau :

– Đánh giá các chiến dịch quảng cáo

– Hệ thông đảm bảo chất lượng sản phẩm (Xác định lỗi sản phẩm)

– Phân tích chuẩn đoán bệnh trong y khoa

dự án trí tuệ nhân tạo
dự án trí tuệ nhân tạo

 

Các ứng dụng 𝐜ô𝐧𝐠 𝐧𝐠𝐡ệ 𝐀𝐈 𝐭𝐫𝐨𝐧𝐠 cuộc sống hàng ngày

1. Google Maps – Cảnh báo giao thông(ứng dụng trí tuệ nhân tạo)

Google Maps là một ứng dụng tiện lợi với tính ứng dụng vô cùng cao trong cuộc sống hiện đại. Google Maps hỗ trợ chúng ta rất nhiều về phương hướng và giao thông, thậm chí nó còn có thể biết được đâu là tuyến đường tốt nhất. Vậy thì thông tin này ở đâu ra?

Đó là nhờ sự kết hợp của những người dùng App, nhờ sự thu thập theo thời gian của lịch sử các tuyến đường người dùng đã đi qua. Mỗi người sử dụng bản đồ đều cung cấp vị trí của họ, tốc độ trung bình, tuyến đường mà họ đang di chuyển, từ đó giúp Google thu thập dữ liệu khổng lồ về giao thông, giúp họ dự đoán giao thông sắp tới và điều chỉnh tuyến đường của bạn.

2. Facebook – Truyền thông xã hội

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Deep Learning là Đề xuất gắn thẻ bạn bè tự động. Facebook sử dụng tính năng nhận diện khuôn mặt, nhận dạng hình ảnh để tìm khuôn mặt của người phù hợp với cơ sở dữ liệu sẵn có và đề xuất gắn thẻ tự động dựa trên DeepFace.

3. Uber

Nếu bạn đã từng sử dụng một ứng dụng để đặt xe, bạn cũng đã sử dụng Machine Learning. Các AI Engineer đã sử dụng thuật toán Machine Learning dựa trên lịch sử các chuyến đi để đưa ra dự đoán ETA chính xác hơn thông qua tính năng cá nhân hóa dành riêng cho người dùng. Nó có thể tự động phát hiện vị trí và cung cấp các tùy chọn để về nhà hoặc văn phòng hoặc bất kỳ địa điểm thường xuyên nào khác dựa trên lịch sử di chuyển.

4. Đề xuất sản phẩm

Giả sử bạn kiểm tra một mặt hàng trên Amazon, nhưng bạn không mua nó ngay lập tức. Nhưng ngày hôm sau, bạn đang xem video trên YouTube và đột nhiên bạn thấy một quảng cáo cho cùng một mặt hàng. Bạn chuyển sang Facebook, ở đó bạn cũng thấy quảng cáo tương tự. Điều gì đang xảy ra?

Lý do chính là vì Google có thể theo dõi lịch sử tìm kiếm của bạn và đề xuất quảng cáo dựa trên điều đó. Đây là một trong những ứng dụng thú vị nhất của Machine Learning. Trên thực tế, 35% doanh thu của Amazon được tạo ra từ tính năng này.

5. Trợ lý cá nhân ảo

Trợ lý cá nhân ảo hỗ trợ tìm kiếm thông tin hữu ích khi được hỏi qua văn bản hoặc giọng nói. Tất cả những gì bạn cần làm là hỏi một câu hỏi đơn giản như “Lịch trình của tôi cho ngày mai là gì?” hoặc “Hiển thị các chuyến bay sắp tới của tôi”, trợ lý sẽ gửi đến cho bạn thông tin hữu ích ngay lập tức. Các trợ lý cá nhân gần đây đang được sử dụng để tạo Chatbot trong các ứng dụng đặt đồ ăn, các trang web đào tạo trực tuyến và trong cả các shop online,..

6. Ô tô tự lái(ứng dụng trí tuệ nhân tạo)

Đây là một trong những ứng dụng thú vị nhất của Deep Learning. Chắc rằng các bạn có nghe nói về Tesla – người dẫn đầu trong lĩnh vực. Công nghệ hiện tại của họ là của nhà sản xuất phần cứng NVIDIA, dựa trên Thuật toán học không giám sát (Unsupervised Learning Algorithm). Mô hình này hoạt động dựa trên Deep Learning và nó thu thập dữ liệu từ tất cả các phương tiện vào trình điều khiển. Theo dữ liệu do McKinsey thu thập, lượng dữ liệu này có giá trị khổng lồ lên đến 750 tỷ đô la.

trí tuệ nhân tạo:ô tô tự lái
trí tuệ nhân tạo:ô tô tự lái

7. Định giá tự động

Đặt giá phù hợp cho hàng hóa hoặc dịch vụ là một vấn đề lớn với mọi doanh nghiệp do có vô vàn chiến lược định giá khác nhau. Hiện nay, dù là vé xem phim, vé máy bay hay vé taxi, mọi thứ đều được định giá động. Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã cho phép các giải pháp định giá theo dõi xu hướng mua và xác định giá sản phẩm ở mức cạnh tranh hơn.

Một ví dụ điển hình cho tính năng này chiến lược tăng giá dựa trên mô hình Deep Learning của Uber, một mô hình học máy có biệt danh là “Geosurge”. Nếu bạn đến muộn một cuộc họp và bạn cần đặt một chiếc Uber ở một khu vực đông đúc, hãy sẵn sàng trả gấp đôi mức giá thông thường. Ngay cả đối với các chuyến bay, nếu bạn đi vào mùa lễ hội thì rất có thể giá sẽ đội lên gấp đôi mức giá gốc.

8. Google dịch(ứng dụng trí tuệ nhân tạo)

Bạn có còn nhớ khoảng thời gian khi du khách gặp rất nhiều khó khăn khi giao tiếp với người dân địa phương hoặc tìm kiếm các địa điểm khi mọi thứ được viết bằng một ngôn ngữ khác.

Những ngày đó xưa rồi, GNMT của Google (Google Neural Machine Translation) là một mô hình Deep Learning với hàng nghìn ngôn ngữ và từ điển, sử dụng NLP để cung cấp bản dịch chính xác nhất của bất kỳ câu hoặc từ nào. Vì giai điệu của các từ cũng quan trọng, các kỹ thuật khác như Gắn thẻ POS, NER (Nhận dạng đối tượng được đặt tên) và Chunking cũng được sử dụng. Đây là một trong những ứng dụng thiết thực nhất và được sử dụng nhiều nhất của Deep Learning.

9. Phát trực tuyến video (Netflix)

Thuật toán Netflix liên tục thu thập một lượng lớn dữ liệu về các hoạt động của người dùng như:

– Khi bạn tạm dừng, tua lại hoặc tua đi

– Nội dung bạn xem là gì, vào ngày nào

– Ngày và giờ bạn xem

– Khi bạn tạm dừng và thoát một chương trình (và sau đó bạn có xem tiếp không)

– Xếp hạng của người xem (khoảng 4 triệu lượt mỗi ngày), lượt tìm kiếm (khoảng 3 triệu mỗi ngày)

Và còn rất nhiều nữa. Họ thu thập dữ liệu này của từng người đăng ký và sử dụng Deep Learning để đưa ra các đề xuất phù hợp cho người dùng. Đó là lý do tại sao họ có tỷ lệ giữ chân khách hàng lớn như vậy.