5 loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay

Trí tuệ nhân tạo hiện đang là một chủ đề đang nhận được nhiều sự quan tâm nhất hiện nay. Thế nhưng bạn có biết trí tuệ nhân tạo bao gồm những loại nào, và chức năng của mỗi loại là gì không? Hãy theo dõi bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về 5 loại trí tuệ nhân tạo được cho là phổ biến nhất hiện nay nhé!

Học máy (Machine Learning)

Học máy là một thành phần phụ của trí tuệ nhân tạo. Trong đó máy móc hoạt động thông qua những thuật toán có sẵn, sau đó xem xét hiệu suất của các thuật toán đó để đưa ra những giải pháp khả thi hơn.

5 loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay

Đây là một loại trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng rộng rãi để phát triển các công cụ cho ngành công nghiệp và xã hội. Các thuật toán học máy tập trung vào việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực bằng các tác vụ tự động. Các tác vụ này bao gồm dịch vụ âm nhạc theo yêu cầu hoặc thậm chí là dịch vụ bảo mật dữ liệu cho các doanh nghiệp lớn.

Trong học máy, vấn đề được chia thành nhiều phần và mỗi phần được giải quyết riêng lẻ. Kết quả sau đó được tổng hợp và phân tích để đưa ra một giải pháp chung nhất. Do đó, đây được xem là một loại trí tuệ nhân tạo có thuật toán khá đơn giản và dễ hiểu cho người mới bắt đầu làm quen với lĩnh vực này.

>> Giáo cụ hỗ trợ bé tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo: xBot – Robot STEM Kit

Mục lục

2. Học sâu (Deep learning)

Học sâu (Deep learning) được coi là một tập hợp con của học máy (Machine learning). Học sâu tập trung vào việc làm đơn giản hoá các khái niệm phức tạp, và là một loại AI có thể bắt chước trí thông minh của con người.

Học sâu hoạt động dựa trên mô hình phân tích dữ liệu liên tục với cấu trúc logic tương tự như bộ não con người. Nó hoạt động trên nhiều lớp thuật toán được gọi là Mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Những mạng lưới này giống hệt như cách mạng lưới thần kinh sinh học của não. Do đó, học sâu là lĩnh vực tạo ra ANN tự học và đưa ra các quyết định thông minh.

Để thực thi các thuật toán Deep learning, bạn cần các máy cao cấp đặc biệt có công suất GPU đặc biệt. Bởi vì các thuật toán học sâu thực hiện nhiều hoạt động, vì vậy chỉ những GPU đặc biệt mới có thể thực hiện được mục đích này. Ngoài ra, các thuật toán học sâu yêu cầu một lượng lớn dữ liệu, vì chúng không hoạt động tốt trên quy mô dữ liệu nhỏ.

3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Neuro Linguistics Programming)

NLP cho phép máy tính hiểu, thông dịch và vận dụng ngôn ngữ của con người. NLP cho thấy tầm quan trọng của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong trí thông minh nhân tạo. Nó được sử dụng phổ biến trong các nền tảng kích hoạt bằng giọng nói, chatbots…

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là sự kết hợp giữa AI và ngôn ngữ học để giao tiếp với máy bằng ngôn ngữ tự nhiên. Một ví dụ đơn giản nhất về NLP phải kể đến đó chính là tính năng tìm kiếm bằng giọng nói của Google.

Như tên của quá trình cho thấy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cố gắng rút ra ý nghĩa của văn bản đã cho thông qua các công cụ như:

Lexical Ambiguity – Để kiểm tra xem các từ có nhiều nghĩa hay không
Syntactic Ambiguity – Phân tích ngữ pháp của các từ có nhiều nghĩa
Semantic Ambiguity – Sử dụng để kiểm tra xem câu có nhiều nghĩa hay không
Anaphoric Ambiguity – Cụm từ hoặc từ, mặc dù đã được đề cập trước đây nhưng có thể có nghĩa khác.

>> Tìm hiểu thêm: 9 ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo tốt nhất 2022

4. Thị giác máy tính (Computer Vision)

Computer Vision được sử dụng trong các ngành công nghiệp để nâng cao trải nghiệm của người tiêu dùng với chi phí thấp và độ bảo mật cao hơn. Thị trường của Computer Vision đang phát triển với tốc độ khá nhanh và ước tính đạt 26,2 tỷ đô la vào năm 2025. Con số này gần như tăng 30% mỗi năm.

Thị giác máy tính trong trí tuệ nhân tạo tuân theo ba quy trình liên tiếp thực hiện nối tiếp nhau.

Thu nhận ảnh
Xử lý hình ảnh
Phân tích và hiểu hình ảnh

Thị giác máy tính trong trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực đã đạt được tiến bộ vượt bậc với tỷ lệ nhận dạng và phân loại đối tượng chính xác ngày càng cao. Computer Vision, nói một cách đơn giản, huấn luyện máy tính hiểu và đưa ra các giải pháp thông qua hình ảnh. Nó là một ngành khoa học kết hợp lý thuyết và công nghệ để xây dựng các hệ thống nhân tạo, thu thập thông tin từ hình ảnh hoặc dữ liệu đa chiều.

Một ứng dụng quan trọng của Computer Vision chính là giúp robot di chuyển robot qua một số môi trường. Computer Vision trong trí tuệ nhân tạo cung cấp cho robot một cảm biến tầm nhìn và thông tin về môi trường xung quanh. Từ đó, robot có thể tránh né các vật cản gặp phải trên trường đi. Ứng dụng này cũng đã được áp dụng khá thành công trong xe tự lái.

5. Explainable AI (XAI)

Có khi nào bạn thắc mắc rằng máy tính sử dụng quy trình như thế nào để xử lý dữ liệu hay không?

Explainable AI là một tập hợp các quy trình, và phương pháp cho phép người dùng hiểu cách máy tính làm như thế nào để tạo ra được các kết quả đầu ra. Explainable AI được xem là yếu tố quan trọng đối với một tổ chức trong việc xây dựng lòng tin, và sự tự tin khi đưa các mô hình AI vào sản xuất.

Lời kết

Trên đây là 5 loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay. Tìm hiểu sâu về những loại trí tuệ này sẽ giúp bạn rất nhiều trong công việc cũng như đời sống. Chúng tôi rất mong rằng những thông tin trên đây sẽ thực sự hữu ích với bạn đọc. Nếu muốn tìm hiểu thêm về lĩnh vực này, các bạn có thể liên hệ với chúng tôi tại đây để được tư vấn thêm.

Để tìm hiểu thêm về các đồ chơi, giáo cụ STEAM cho bé, vui lòng liên hệ OhStem qua: