Nói về AI gần như phổ biến như nói về hương vị kem yêu thích của bạn ngày nay. Mọi người dường như đều biết AI là gì - nhưng ít người thực sự biết nó hoạt động như thế nào hoặc tất cả các tính năng khác nhau của nó.
Trong blog này, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn toàn bộ về trí tuệ nhân tạo. Mặc dù AI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và ngày càng tiến bộ hơn, nhưng việc làm quen với bảy loại AI chính này có thể giúp bạn phân biệt rõ hơn sự thật và hư cấu và đưa ra những dự đoán sáng suốt của riêng bạn về tương lai.
AI đã và đang chuyển đổi việc phát triển trang web , tiếp thị và nhiều khía cạnh khác của kinh doanh. Nhưng tiềm năng đầy đủ của AI vẫn chưa được nhìn thấy. Yaara Asaf, Giám đốc Sản phẩm của Wix cho biết: “Dựa trên tốc độ phát triển của công nghệ này trong sáu tháng trước, tôi chỉ có thể tưởng tượng rằng sáu tháng tới sẽ còn nhanh hơn nữa”. “Chúng tôi đang cố gắng thu thập những thành quả mà công nghệ mang lại cho chúng tôi nhanh nhất có thể.”
Hãy dùng thử các công cụ AI để viết bài quảng cáo, thiết kế web và hơn thế nữa trong trình tạo trang web miễn phí của Wix .
Hãy đọc tiếp để có bảy loại AI chính:
Các loại AI (theo khả năng)
Có lẽ cách tốt nhất để hiểu AI ngày nay là xem nó từ hai lăng kính khác nhau. Việc đầu tiên đòi hỏi phải phân loại AI theo khả năng, tức là mức độ nó có thể bắt chước quá trình suy nghĩ của con người. Các nhà nghiên cứu AI tiên phong đã phát triển hệ thống phân cấp AI để mô tả và thử nghiệm các dự án của họ.
01. Trí tuệ nhân tạo thu hẹp (hay còn gọi là “AI hẹp” hay “AI yếu”)
Đây là loại AI mà công nghệ ngày nay dựa vào. Nó bao gồm AI có thể hoàn thành một nhóm nhiệm vụ cụ thể được xác định trước. Ví dụ: Siri trên iPhone của bạn có thể phản hồi các lệnh thoại và câu hỏi dựa trên một tập hợp các chức năng tập trung. Nếu bạn yêu cầu Siri chỉ đường cho bạn đến sân bay, thuật toán AI sẽ kết hợp dữ liệu lộ trình và điều kiện giao thông hiện tại để tính toán tuyến đường tốt nhất. Nhưng đi quá xa các chủ đề thông thường sẽ dẫn đến ngõ cụt; Nếu bạn đã từng hỏi Siri một câu hỏi lạ hoặc phức tạp thì có lẽ bạn đã quen với cụm từ “Tôi không chắc là mình hiểu”.
AI hẹp cần một lượng lớn dữ liệu tham khảo để phát triển trí thông minh của nó và nó không thể học hỏi, mở rộng hoặc giải thích thông tin này và áp dụng nó vào các nhiệm vụ mới. Các công cụ hỗ trợ AI ngày nay phức tạp hơn những gì chúng ta có thể mơ ước thậm chí 5 năm trước; về cơ bản họ đã thay đổi cách tạo một trang web và cách các cơ sở sản xuất vận hành (làm ví dụ). Nhưng tất cả chúng vẫn dựa trên AI hẹp.
02. Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (còn gọi là “General AI” hay “strong AI”)
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) mô tả AI có khả năng bắt chước quá trình ra quyết định của con người và kết hợp logic, cảm xúc và học tập. Mặc dù ban đầu các nhà nghiên cứu nghĩ rằng AGI sẽ phổ biến rộng rãi trước đầu thế kỷ 21, nhưng hóa ra trí thông minh của con người hóa ra rất khó tái tạo.
Các nhà phát triển đã nghĩ ra một số thử nghiệm để xác định xem liệu tác phẩm của họ có đáp ứng tiêu chuẩn AGI hay không. Nổi tiếng nhất trong số đó là bài kiểm tra Turing , so sánh câu trả lời cho các câu hỏi do máy tính và con người đưa ra để xem liệu người kiểm tra có thể nhận ra sự khác biệt hay không.
Theo một số người, một số loại AI tổng quát như ChatGPT, hiện có thể đáp ứng ngưỡng Turing. Ví dụ: khi một nhóm nhỏ giám đốc điều hành quảng cáo thử so sánh quảng cáo kỹ thuật số do máy và con người tạo ra , họ chỉ có thể đoán quảng cáo nào được viết bởi AI với độ chính xác 57%.
Nhưng AI vẫn không thể vượt qua các bài kiểm tra AGI khác (bao gồm các nhiệm vụ trần tục nhưng phức tạp, như pha một tách cà phê trong một căn bếp xa lạ) và một số người cho rằng bài kiểm tra Turing đã lỗi thời . Nhìn chung, AGI vẫn được coi là mục tiêu hơn là thực tế.
03. Siêu trí tuệ nhân tạo (hay còn gọi là “siêu AI”)
Hiện nay là thứ khoa học viễn tưởng, siêu AI vượt qua trí tuệ và ý thức của con người, giúp máy móc chiếm thế thượng phong. Trong khi việc robot chiếm lĩnh thế giới nghe có vẻ xa vời, một số nhà nghiên cứu tin rằng một khi công nghệ đáp ứng ngưỡng AGI, các công cụ AI sẽ nhanh chóng có thể học hỏi, thích ứng và hoàn thiện chức năng của mình, cuối cùng vượt qua các kỹ năng của con người.
Các loại AI (theo chức năng)
Một cách khác để phân loại các công cụ AI là xem xét loại công việc mà nó có thể thực hiện. Nhà nghiên cứu Arend Hintze đã xác định bốn loại AI, trong đó có hai loại vẫn còn đầy khát vọng ở giai đoạn này.
04. AI phản ứng
Phản ứng hoặc phản ứng, AI hoạt động trong các tham số hẹp mà không tham chiếu đến các tương tác, phản hồi hoặc kết quả trong quá khứ. Dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI phản ứng là hết sức quan trọng vì đó là nguồn kiến thức duy nhất của thuật toán.
Mặc dù trọng tâm hạn chế, AI phản ứng có thể đánh bại con người ở các nhiệm vụ cụ thể nhờ tốc độ xử lý mạnh mẽ. Các ví dụ nổi tiếng nhất về AI phản ứng là Deep Blue của IBM , đã đánh bại một nhà vô địch cờ vua và Watson, đã giành chiến thắng trong chương trình trò chơi truyền hình “Jeopardy!”.
Nhiều công việc hàng ngày hiện dựa vào AI phản ứng để đưa ra quyết định đơn giản dựa trên nhận dạng mẫu, chẳng hạn như bộ lọc thư rác tự động cho email, cơ chế chấm điểm tín dụng trong tài chính và đề xuất sản phẩm Thương mại điện tử đơn giản.
05. Trí nhớ AI hạn chế
AI có bộ nhớ hạn chế sử dụng dữ liệu được lưu trữ để thông báo hành vi hiện tại, khiến hiệu suất của nó phức tạp hơn AI phản ứng. AI có bộ nhớ hạn chế có thể xử lý chuỗi đầu vào và phản ứng tương ứng. Ngoài ra, nó có thể sử dụng kết quả tương tác của mình làm dữ liệu huấn luyện mới, “học tập” và tinh chỉnh các hành động của mình theo thời gian.
AI bộ nhớ hạn chế cải thiện trải nghiệm kỹ thuật số bằng cách sử dụng dữ liệu tương tác trong quá khứ để dự đoán những gì khách truy cập trang web hoặc người dùng ứng dụng hiện tại muốn làm hoặc xem tiếp theo. Nó chọn nội dung động phù hợp với tình huống trong thời gian thực, đề xuất các sản phẩm mà bạn không biết là mình cần hoặc tạo ra câu trả lời chatbot chính xác cho các câu hỏi về dịch vụ khách hàng.
Xe tự lái đang thử nghiệm công nghệ AI có bộ nhớ hạn chế. Họ được đào tạo để xử lý dữ liệu từ các cảm biến và nhận dạng các vật thể như đèn giao thông và xe buýt. Khi người đi bộ bước vào lối qua đường dành cho người đi bộ, ô tô sẽ sử dụng AI có bộ nhớ hạn chế để nhận biết, phản ứng và phanh.
Tuy nhiên, vẫn có những hạn chế: Vẫn cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện AI có bộ nhớ hạn chế thực hiện các tác vụ đơn giản. Kiến thức của nó mở rộng khi kết quả được phản hồi lại cho chính nó. Tập dữ liệu phát triển nhưng cơ chế xử lý vẫn giữ nguyên—trừ khi con người lập trình lại nó. Đó là lý do tại sao xe tự lái đã bị bối rối bởi những chướng ngại vật tưởng chừng như nhỏ nhặt nhưng không lường trước được, chẳng hạn như sương mù dày đặc ở San Francisco hay những người biểu tình được trang bị nón giao thông .
06. Lý thuyết tâm trí AI
Trong tâm lý học, thuật ngữ “lý thuyết về tâm trí” đề cập đến sự hiểu biết rằng những sinh vật khác có suy nghĩ và cảm xúc ảnh hưởng đến hành động của họ. Để tiếp cận trí thông minh của con người, AI cần phát triển nhận thức này của người khác và có thể tương tác theo những cách có tính đến kiến thức và kinh nghiệm của người khác. AI với lý thuyết về tâm trí vẫn chưa tồn tại.
07. AI tự nhận thức
Một phiên bản giả thuyết khác của AI, AI tự nhận thức có thể (về lý thuyết) nhận ra trạng thái tinh thần, cảm xúc và ký ức của chính nó. Ngoài ra, AI tự nhận thức sẽ có thể áp dụng trí tuệ cảm xúc của chính mình để diễn giải và đoán những động cơ và trạng thái bên trong không được nói ra của người khác.
Những ứng dụng hàng đầu của AI: làm thế nào bạn có thể sử dụng AI ngay hôm nay hoặc trong tương lai gần
Con đường phía trước của AI vẫn còn dài và chưa chắc chắn, nhưng AI đã định hình lại cách thức thực hiện công việc. Các nhiệm vụ trước đây lặp đi lặp lại, tốn thời gian và không thực tế để thực hiện trên quy mô lớn giờ đây đã có thể thực hiện được nhờ tốc độ xử lý và khả năng dự đoán của AI.
Ví dụ: bằng cách kết hợp AI với kiến thức có giá trị hàng thập kỷ về thiết kế web, Wix đã và đang xác định lại cách tạo ra các trang web và trải nghiệm kỹ thuật số. Các công cụ hỗ trợ AI của Wix cho phép bạn xây dựng toàn bộ trang web từ đầu, ngoài việc đơn giản hóa các tác vụ tẻ nhạt như viết nội dung trang web, thiết kế hình ảnh, v.v.
Đăng ký Wix ngay hôm nay để xem các công cụ AI của nó hoạt động.
Xem các ứng dụng thú vị khác của AI trong nhiều ngành công nghiệp.
AI trong bán lẻ và thương mại điện tử
Trong nhiều năm, các cửa hàng và trang web thương mại điện tử đã là những người sử dụng thuật toán thông minh cao cấp để hoàn thiện trải nghiệm mua sắm và khi AI phát triển, các thương nhân mong muốn triển khai các công nghệ mới. Theo khảo sát của Honeywell, 6 trong 10 nhà bán lẻ trên toàn cầu đang sử dụng hoặc có kế hoạch áp dụng AI trong năm tới. Sử dụng chính bao gồm:
Cá nhân hóa: AI có bộ nhớ hạn chế có thể xử lý các tương tác kỹ thuật số trong thời gian thực và dự đoán sản phẩm nào phù hợp nhất để giới thiệu cũng như ưu đãi nào sẽ gây được tiếng vang với từng người mua sắm, nâng cao trải nghiệm khi có người mua sắm cá nhân. Javascript trong mã trang web cho phép đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa để thích ứng với hành vi trong thời gian thực.
Quản lý hàng tồn kho: Việc đoán xem nên dự trữ bao nhiêu mặt hàng có thể khiến chủ cửa hàng đau đầu, nhưng AI có thể phân tích mô hình mua hàng và dự đoán chính xác thời điểm đặt hàng với nhà sản xuất.
Dịch vụ khách hàng: AI phản ứng có thể hỗ trợ tra cứu đơn hàng để giải quyết các câu hỏi về trạng thái lô hàng Thương mại điện tử, trong khi ứng dụng AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể đáp ứng các truy vấn dịch vụ khách hàng trực tuyến phức tạp hơn thông qua chatbot, email và ứng dụng nhắn tin xã hội, đáp ứng mong đợi của người tiêu dùng về khả năng phản hồi nhanh chóng lần.
AI trong du lịch, nhà hàng và khách sạn
Dịch vụ cao cấp là đặc trưng của trải nghiệm du lịch và ăn uống nổi bật, đồng thời AI hỗ trợ các công cụ quản trị và giao diện kỹ thuật số nhằm mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho mọi khách hàng đồng thời tối đa hóa hiệu quả sau hậu trường. Các ứng dụng bao gồm:
Hành trình được cá nhân hóa: AI có thể tận dụng lịch sử mua hàng để đề xuất các điểm đến, gói du lịch hoặc chuyến bay phù hợp với sở thích cá nhân. Dịch vụ nhà hàng có thể hiển thị các ưu đãi từ các địa điểm địa phương và làm nổi bật các cơ sở kinh doanh được xếp hạng hàng đầu mang đến không gian hoặc ẩm thực chính xác mà thực khách đang tìm kiếm.
Dự đoán nhu cầu theo mùa: Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử sử dụng và mua hàng, thuật toán AI có thể giúp xác định khoảng thời gian định giá cao điểm, ngày ngừng hoạt động, giờ hoạt động, cấp độ nhân viên và lịch trình tuyến đường.
AI trong chăm sóc sức khỏe và sức khỏe
Theo nghiên cứu của Morgan Stanley , 94% các tổ chức chăm sóc sức khỏe đã sử dụng AI hoặc ML dưới một số hình thức và có hàng tá ứng dụng tiềm năng. Hầu hết đều tự động hóa các quy trình và công việc hành chính để người chăm sóc có thể tập trung vào chẩn đoán, điều trị và kết nối với bệnh nhân. Các ứng dụng chăm sóc sức khỏe hàng đầu của AI bao gồm:
Nghiên cứu tổng hợp: Các công cụ AI có thể quét tài liệu y khoa và đưa ra các phương pháp thực hành tốt nhất cũng như thử nghiệm lâm sàng mới nhất để các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc xem xét.
Giải thích các lần quét và kết quả kiểm tra: AI có thể xử lý quét hình ảnh một cách nhanh chóng và phát hiện các điểm bất thường, đồng thời có thể kết hợp các kết quả kiểm tra với các mẫu dữ liệu lịch sử để đề xuất các chẩn đoán tiềm năng.
Giám sát và đề xuất chủ động: Các thiết bị đeo được theo dõi các chỉ số sức khỏe như huyết áp có thể kết nối với các công cụ AI xử lý dữ liệu trực tiếp và đưa ra khuyến nghị kịp thời về chế độ ăn uống, giấc ngủ, tập thể dục và thuốc men.
AI trong thiết kế và phát triển công nghệ
Các lập trình viên, kỹ sư và nhà thiết kế có thể tận dụng AI để tự động hóa các tác vụ thông thường và chạy thử nghiệm trên quy mô lớn, cho phép họ nhanh chóng tối ưu hóa tài sản kỹ thuật số. Sử dụng bao gồm:
Thử nghiệm A/B: Các công cụ AI có thể theo dõi hiệu suất của nhiều biến thể của trang web hoặc trải nghiệm ứng dụng, đồng thời tinh chỉnh các yếu tố dựa trên kết quả trực tiếp, cho phép doanh nghiệp chạy chu kỳ thử nghiệm nhanh hơn.
Kiểm tra lỗi: Các công cụ AI có thể quét mã, phát hiện lỗi và dự đoán sự không tương thích với các hệ thống hiện có.
Tự động hóa các quy trình: Cho dù họ đang tìm cách giải quyết các lỗi mã hóa hay thay đổi kích thước hàng loạt hình ảnh, thì các nhà sáng tạo kỹ thuật số và lập trình viên đều có thể giao các công việc thủ công cho AI. Tự động hóa thậm chí có thể được áp dụng cho nhiệm vụ xây dựng một trang web tĩnh chỉ với một vài thông tin đầu vào về thiết kế và nội dung ban đầu.
AI trong lĩnh vực tài chính, pháp lý và dịch vụ chuyên nghiệp
Các văn phòng kinh doanh và pháp lý có thể đạt được mức tăng năng suất rất lớn nhờ AI. Máy móc có thể được giao nhiệm vụ thực hiện nhiều công việc hành chính, trong khi mô hình dự đoán có thể hướng dẫn việc dự báo. Theo Gartner , 4 trong 5 CFO dự đoán họ sẽ tăng chi tiêu cho AI cho đến năm 2024. Điều này cho thấy 2/3 các nhà lãnh đạo tài chính tin rằng AI tự trị sẽ thực hiện các chức năng của họ trong thập kỷ này. Trong số những cách AI có thể nâng cao hiệu quả của bộ phận hỗ trợ:
Phát hiện gian lận và bảo mật: Sử dụng tính năng phát hiện mẫu để phát hiện các điểm bất thường, các công cụ hỗ trợ AI có thể gắn cờ các giao dịch có khả năng gian lận, yêu cầu bảo hiểm lừa đảo và vi phạm dữ liệu. IBM nhận thấy rằng AI giúp tăng tốc độ ngăn chặn các hành vi vi phạm dữ liệu lên tới 100 ngày.
Tự động hóa các tài liệu, hồ sơ và báo cáo theo mẫu: AI có thể tập hợp văn bản và biểu đồ cho các báo cáo và tài liệu chiếu lệ, đồng thời tạo thủ tục giấy tờ yêu cầu bảo hiểm. Đừng mong đợi AI viết những bản tóm tắt phức tạp; Các luật sư đã xét xử phát hiện ra rằng ChatGPT đã “gây ảo giác” cho các trường hợp tưởng tượng để hỗ trợ cho lập luận của mình .
Báo giá và định giá theo thời gian thực: Chính sách bảo hiểm và hợp đồng cho thuê tài sản có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi, chẳng hạn như nhu cầu thị trường tăng vọt hoặc thay đổi trong cách sử dụng của khách hàng.
Dự báo: Sử dụng các giao dịch trong quá khứ và dữ liệu về điều kiện hiện tại, AI có thể dự báo xu hướng cũng như dự đoán nhu cầu ngân sách và thu nhập.
AI trong sản xuất
Sản xuất “thông minh” đã phổ biến rộng rãi và AI sẵn sàng đạt được nhiều lợi ích hơn nữa về hiệu quả trong những năm tới khi robot, máy móc được trang bị “internet vạn vật” và các công cụ kỹ thuật số hợp tác để tối ưu hóa sản xuất. Những tiến bộ bao gồm:
Robot và cobot: Máy robot được trang bị sức mạnh tính toán được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc. Cobots, hay robot cộng tác, làm việc cùng với con người, với khả năng cảm nhận chuyển động và tránh chướng ngại vật cũng như hoàn thành các công việc đòi hỏi thể lực.
Bảo trì dự đoán: Máy móc được trang bị cảm biến có thể truyền trạng thái hoạt động của nó, các công cụ hỗ trợ AI có thể theo dõi các dấu hiệu hao mòn. Dự báo có thể dự đoán có thể giúp nhà sản xuất có ngân sách cho việc nâng cấp, sửa chữa và thay thế.
Kiểm soát chất lượng: Các cảm biến có thể giám sát sản lượng sản xuất và phát hiện những điểm không nhất quán và khiếm khuyết.
Chuỗi cung ứng bền vững: Nhu cầu của người tiêu dùng đối với các sản phẩm bền vững ngày càng tăng và AI có thể giúp các công ty đáp ứng kỳ vọng bằng cách giám sát lượng khí thải carbon và việc sử dụng nước thải, đồng thời tìm kiếm các nhà cung cấp bền vững có hiệu suất cao trên toàn cầu.
Dự báo nhu cầu: Dựa trên mô hình mua hàng trước đây và điều kiện kinh tế hiện tại, các mô hình AI có thể dự đoán khi nào các nhà sản xuất cần đẩy mạnh sản xuất, giúp họ điều chỉnh chi phí nhân sự và nguyên vật liệu cho phù hợp với các đơn đặt hàng dự kiến.
AI trong hậu cần và vận tải
McKinsey nhận thấy khả năng phân tích sự chuyển động của hàng hóa trên toàn cầu, cảm nhận các mô hình và dự đoán nhu cầu của AI có thể cải thiện hiệu quả thêm 15% và mức độ dịch vụ lên 65% . AI giúp các công ty hợp lý hóa hoạt động trên một số mặt:
Tự động hóa 24/7: Robot và xe nâng tự động có thể duy trì hoạt động của kho hàng suốt ngày đêm. Trên đường bộ, các công ty đang thử nghiệm công nghệ tự lái cho vận tải hàng hóa để giúp hàng hóa được vận chuyển qua đêm.
Dự báo nhân sự và hoạt động: AI có thể dự báo các giai đoạn nhu cầu cao điểm để các công ty vận tải và hậu cần có thể bố trí nhân sự và cung cấp kho hàng một cách phù hợp, điều chỉnh chi tiêu phù hợp với thu nhập dự kiến.
Giảm tác động đến môi trường: Sử dụng AI, các công ty vận tải và hậu cần có thể phân tích dữ liệu chuyến đi và tối ưu hóa các tuyến đường để giảm số km di chuyển và tổng lượng khí thải carbon.
AI trong giải trí, thể thao và văn hóa
Như cuộc đình công gần đây của các nhà văn Hollywood cho thấy, có những câu hỏi đạo đức chưa được giải quyết về việc sử dụng AI để tạo ra kịch bản, bài hát và hình ảnh — đặc biệt là khi bắt chước tác phẩm hiện có của các nghệ sĩ nổi tiếng. Tuy nhiên, các thương hiệu giải trí và thể thao đã đưa AI vào sử dụng theo những cách ít gây tranh cãi hơn để phục vụ khán giả và chuyên gia của họ tốt hơn. Trong số đó:
Trải nghiệm dành riêng cho người hâm mộ: Để trả lời một truy vấn, AI có thể phân tích, chọn và tập hợp các đoạn phim nổi bật thể hiện giá trị của những pha chạm bóng nổi bật hoặc màn trình diễn đáng hoan nghênh trong mùa, mang đến cho khán giả cái nhìn phù hợp theo yêu cầu.
Giám sát hoạt động và tập luyện: Sử dụng các cảm biến “thông minh” trong thiết bị và trang phục thể thao cùng với máy theo dõi sức khỏe, AI có thể giúp các đội tập luyện tốt hơn và ngăn ngừa chấn thương.
Tăng cường điều hành: Major League Baseball đang thử nghiệm sử dụng AI để giúp gọi bóng và đánh dựa trên nhận dạng mẫu. Trong tương lai, các quan chức sẽ không chỉ có thể tham khảo tính năng phát lại ngay lập tức mà còn có thể tham khảo phân tích AI tức thì về việc một trận đấu là công bằng hay phạm lỗi.
Tự động hóa sản xuất: Các tác vụ chỉnh sửa video và âm thanh cũng như kỹ thuật tạo điểm nhạc có thể được thực hiện và tối ưu hóa bằng AI, giúp cắt giảm thời gian sản xuất. Dịch tự động có thể soạn thảo phụ đề cho video và phim.
Comments