Hiện nay, công nghệ AI đang dần trở thành xu hướng và được sử dụng phổ biến bởi tất cả mọi người trên thế giới. Theo Forbes, năm 2025 sẽ có 95% doanh nghiệp và khách hàng được tự động hoá nhiều công việc bởi AI.
Thế nhưng có thực sự bao nhiêu người biết và hiểu được AI là gì? Sự phát triển nhanh chóng của AI không chỉ mang lại những tiện ích vượt trội mà còn đặt ra nhiều câu hỏi về bản chất, ứng dụng, và tiềm năng của nó. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá rõ hơn về công nghệ AI, các loại AI phổ biến, và những ứng dụng thực tiễn của nó trong cuộc sống hiện đại.
1. Công nghệ AI là gì?
Công nghệ AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là một nhánh của khoa học máy tính, chuyên nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy móc có khả năng thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người.
AI có thể bao gồm từ các thuật toán đơn giản giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu, đến các hệ thống phức tạp có khả năng tự động ra quyết định hoặc thậm chí dự đoán các hành vi trong tương lai.
Khái niệm AI lần đầu tiên được giới thiệu vào giữa thế kỷ 20, khi các nhà khoa học như Alan Turing và John McCarthy bắt đầu khám phá cách mà máy móc có thể “học” và “suy nghĩ” như con người. Từ đó, công nghệ AI đã phát triển vượt bậc, từ những hệ thống máy tính ban đầu chỉ có thể thực hiện các tác vụ đơn giản, đến nay đã có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, tự động hóa quy trình sản xuất, và thậm chí là tham gia vào quá trình sáng tạo.
Sự phổ biến của AI trong thời đại ngày nay bắt nguồn từ ba yếu tố chính: sự bùng nổ của dữ liệu (big data), tiến bộ trong công nghệ xử lý (như máy học và deep learning), và khả năng tính toán ngày càng mạnh mẽ. Những yếu tố này đã giúp AI trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính, đến giải trí và giáo dục.
2. Các loại công nghệ AI phổ biến hiện nay
Công nghệ AI hiện nay được phân loại thành 4 loại chính theo chức năng đó là công nghệ AI phản ứng (Reactive Machines), công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Limited memory), Theory-of-mind và tự nhận thức (Self-aware)
2.1. Công nghệ AI phản ứng – Reactive Machines
Reactive machines là dạng AI cơ bản nhất. Những hệ thống này không có khả năng lưu trữ ký ức hoặc học hỏi từ các kinh nghiệm trong quá khứ. Thay vào đó, chúng phản ứng ngay lập tức với các tình huống hiện tại dựa trên những gì đã được lập trình sẵn. Các máy này hoạt động hoàn toàn theo các quy tắc cụ thể và không thể cải thiện hay thay đổi hành vi theo thời gian.
Đây là một loại AI rất “AI” bởi vì một con người bình thường không thể lưu trữ và xử lý được một lượng data rất lớn như là lịch sử duyệt web hay là những lời đánh giá về sản phẩm. Nó không có khả năng nhớ và học hỏi từ những trải nghiệm trước đó, mà chỉ có thể xử lý khi có được dữ liệu đầu vào và phản ứng ngay tức thì với dữ liệu đó.
Reactive machines thường được sử dụng trong các trò chơi máy tính hoặc các ứng dụng yêu cầu phản hồi ngay lập tức. Một ví dụ điển hình là hệ thống chơi cờ vua của IBM, Deep Blue, hệ thống này đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov vào năm 1997. Deep Blue chỉ có khả năng phản ứng với các nước đi của đối thủ mà không cần sử dụng bất kỳ ký ức hay kinh nghiệm nào.
2.2. Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế – Limited memory
Limited memory AI có khả năng lưu trữ và sử dụng thông tin từ quá khứ để đưa ra quyết định. Đây là một bước tiến lớn so với Reactive Machines vì nó cho phép AI học hỏi từ dữ liệu trước đó và áp dụng những gì đã học vào tình huống hiện tại. Loại AI này thường được sử dụng trong các hệ thống machine learning, nơi các thuật toán được huấn luyện dựa trên lượng lớn dữ liệu trước khi đưa ra quyết định.
Limited memory AI thường được ứng dụng trong các hệ thống nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, và đặc biệt là trong các hệ thống lái xe tự động. Ví dụ điển hình là xe tự lái của Tesla, nó sử dụng dữ liệu từ các chuyến đi trước để cải thiện khả năng điều hướng và đưa ra quyết định trong thời gian thực.
2.3. Theory-of-mind – ToM
Theory of Mind AI là một dạng tiên tiến hơn, nơi hệ thống không chỉ nhận thức về môi trường xung quanh mà còn có khả năng hiểu và tương tác với các trạng thái cảm xúc, niềm tin và ý định của con người. AI với khả năng này có thể hiểu được cảm xúc, dự đoán hành vi của người khác, và điều chỉnh phản ứng của nó cho phù hợp.
Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển, loại AI này có tiềm năng lớn trong các lĩnh vực như tâm lý học, chăm sóc sức khỏe tâm thần, và robot xã hội. Ví dụ, các robot xã hội như Sophia của Hanson Robotics đã được thiết kế với khả năng tương tác với con người, hiểu cảm xúc và tham gia vào các cuộc trò chuyện theo cách tương đối tự nhiên.
2.4. Tự nhận thức – Self-aware
Self-Aware AI là cấp độ phát triển cao nhất của trí tuệ nhân tạo, nơi hệ thống AI không chỉ hiểu được cảm xúc và ý định của người khác mà còn có nhận thức về chính bản thân nó. Điều này nghĩa là AI có thể tự đánh giá hành vi của mình, hiểu được vị trí của mình trong thế giới và đưa ra quyết định dựa trên sự tự nhận thức.
Hiện tại, Self-Aware AI vẫn chỉ là một khái niệm trong lý thuyết và chưa có ví dụ thực tiễn nào trên thị trường. Tuy nhiên, nếu phát triển thành công, nó có thể cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, từ y tế đến khoa học xã hội, và có thể sẽ là bước ngoặt trong việc phát triển các robot với khả năng tự hành động và tự học hỏi như con người.
Tuy nhiên, trên phim ảnh có một ví dụ cụ thể chính là Jarvis trong phim Iron Man. Đây chính là hình mẫu cho các nhà khoa học muốn phát triển một trợ lý toàn diện về mọi mặt, có thể nói chuyện, tương tác và giúp đỡ mọi việc cho người dùng, có thể thay thế cho nhiều người trong quá trình làm việc.
3. Trình độ công nghệ AI của hiện tại và tương lai
3.1. Trình độ công nghệ AI hiện tại
Hiện tại, công nghệ AI đã đạt được những bước tiến vượt bậc, với nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Các công nghệ cốt lõi đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển này bao gồm:
Machine Learning (ML)
Machine Learning là nền tảng của nhiều ứng dụng AI hiện đại, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không cần phải lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Các thuật toán ML, như học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning), và học tăng cường (reinforcement learning), đã và đang được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, và thương mại điện tử.
Deep Learning (DL)
Deep Learning là một nhánh của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp. DL đã cách mạng hóa các lĩnh vực như nhận diện giọng nói (speech recognition), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), và thị giác máy tính (computer vision). Ví dụ điển hình là các hệ thống như Google Translate và Siri của Apple, nơi DL được sử dụng để cải thiện độ chính xác và khả năng hiểu ngữ cảnh của ngôn ngữ.
Natural Language Processing (NLP)
NLP là công nghệ giúp máy tính hiểu, diễn giải và phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP hiện đang được ứng dụng mạnh mẽ trong các chatbot, trợ lý ảo, và phân tích cảm xúc. Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 (hiện tại đã là GPT 4o) của OpenAI đã chứng minh khả năng tạo ra văn bản có tính logic và gần giống như con người, mở ra những tiềm năng mới trong việc tự động hóa các công việc liên quan đến ngôn ngữ.
Computer Vision (Thị giác máy tính)
Computer Vision là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống giúp máy tính “nhìn” và hiểu được thế giới xung quanh. Các ứng dụng của công nghệ này bao gồm nhận diện khuôn mặt, phân loại hình ảnh, và phân tích video. Trong công nghiệp, thị giác máy tính được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, trong khi trong y tế, nó giúp phát hiện sớm các bệnh lý qua hình ảnh chụp X-quang hoặc MRI.
Nhờ vào những tiến bộ này, AI đã trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp giải quyết các vấn đề phức tạp mà trước đây con người khó có thể thực hiện, từ việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, dự báo tài chính, đến phát hiện gian lận và thậm chí là hỗ trợ trong các quyết định chiến lược trong doanh nghiệp, cả trong cuộc sống của mỗi cá thể nữa.
>> Xem thêm: 10 ứng dụng AI phổ biến nhất cho doanh nghiệp
3.2. Tương lai của công nghệ AI
Trong tương lai, AI được dự đoán sẽ còn tiến xa hơn nữa, vượt ra ngoài các ứng dụng hiện tại để chạm tới những khả năng mà hiện nay vẫn chỉ là lý thuyết:
General AI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát)
Hiện tại, AI chủ yếu là Narrow AI, tức là các hệ thống chỉ có thể thực hiện tốt một hoặc một số nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, mục tiêu dài hạn của các nhà nghiên cứu là phát triển General AI – một hệ thống AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được, với khả năng hiểu biết và học hỏi sâu rộng.
AI Ethics và Explainable AI (AI đạo đức và AI có thể giải thích)
Khi AI trở nên phức tạp hơn, nhu cầu về các hệ thống AI minh bạch, có thể giải thích được càng trở nên quan trọng. Điều này sẽ giúp đảm bảo rằng các quyết định do AI đưa ra là công bằng, có thể hiểu và kiểm chứng được. Các nghiên cứu về Explainable AI (XAI) đang cố gắng tạo ra các mô hình AI có khả năng tự giải thích về các quyết định của mình, từ đó tăng cường sự tin tưởng và chấp nhận từ phía người dùng.
AI và Tự động hóa siêu cao (Hyper Automation)
Tự động hóa đang trở thành xu hướng trong hầu hết các ngành công nghiệp. Với sự kết hợp của AI, IoT (Internet of Things), và các công nghệ tiên tiến khác, tương lai sẽ chứng kiến sự ra đời của Hyper Automation, nơi các hệ thống AI có thể tự động hóa toàn bộ quy trình kinh doanh, từ lập kế hoạch đến thực thi, mà hầu như không cần sự can thiệp của con người.
Quantum AI (Trí tuệ nhân tạo lượng tử)
Công nghệ AI lượng tử, dù còn đang trong giai đoạn đầu, được kỳ vọng sẽ giải quyết những vấn đề mà AI truyền thống không thể làm được do giới hạn về sức mạnh tính toán. Quantum AI có thể mở ra một kỷ nguyên mới trong việc xử lý các bài toán phức tạp như mô phỏng phân tử trong y học, tối ưu hóa tài chính ở quy mô lớn, và phát triển các loại vật liệu mới.
AI và Sáng tạo
AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn có thể trở thành người sáng tạo trong tương lai. Các hệ thống AI sẽ không chỉ giúp trong việc tối ưu hóa các quy trình hiện có mà còn có thể sáng tạo ra các giải pháp, thiết kế, và thậm chí là nghệ thuật. Điều này có thể thấy qua sự phát triển của các hệ thống như DALL-E của OpenAI, có khả năng tạo ra hình ảnh từ văn bản.
Sự phát triển của AI hứa hẹn sẽ tiếp tục thay đổi mạnh mẽ cách mà chúng ta sống và làm việc, tạo ra những cơ hội mới nhưng cũng đặt ra những thách thức không nhỏ về đạo đức, quản lý và an ninh.
4. Ứng dụng thực tế của AI vào cuộc sống
Công nghệ AI đã nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống, từ những công việc hàng ngày đến những ngành công nghiệp phức tạp. AI không chỉ giúp con người thực hiện công việc một cách hiệu quả hơn mà còn thay thế hoàn toàn con người trong một số tác vụ nhất định. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của AI trong đời sống hiện đại:
Y tế và chăm sóc sức khỏe
- AI hỗ trợ trong việc chẩn đoán bệnh lý, phân tích hình ảnh y khoa như X-quang, MRI với độ chính xác cao.
- Các hệ thống AI như IBM Watson có thể đưa ra phác đồ điều trị cá nhân hóa dựa trên phân tích dữ liệu bệnh nhân.
- Robot phẫu thuật hỗ trợ bác sĩ thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp với độ chính xác cao hơn.
Giao thông và vận tải
- Xe tự lái như của Tesla sử dụng AI để phân tích môi trường và điều hướng mà không cần sự can thiệp của con người.
- AI được áp dụng trong quản lý giao thông, giúp tối ưu hóa lưu lượng xe cộ và giảm thiểu ùn tắc giao thông.
Tài chính và ngân hàng
- AI hỗ trợ trong việc phát hiện gian lận giao dịch, phân tích rủi ro tài chính và dự đoán xu hướng thị trường.
- Các chatbot tài chính, như Erica của Bank of America, giúp khách hàng quản lý tài khoản và tư vấn tài chính.
Bán lẻ và thương mại điện tử
- AI được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi người dùng như trên các nền tảng Amazon và Netflix.
- Các hệ thống quản lý kho hàng tự động giúp tối ưu hóa quá trình vận hành và giảm thiểu lỗi con người.
Giáo dục
- AI cung cấp các nền tảng học tập trực tuyến thông minh, như Khan Academy, nơi các bài học được cá nhân hóa theo trình độ và phong cách học tập của từng học sinh.
- Các công cụ như Grammarly sử dụng AI để giúp học sinh và sinh viên cải thiện kỹ năng viết.
Nông nghiệp
- Các hệ thống AI giúp phân tích dữ liệu từ cảm biến để tối ưu hóa quy trình tưới tiêu, bón phân, và thu hoạch, nâng cao năng suất và giảm thiểu lãng phí.
- Drones AI được sử dụng để giám sát mùa màng và phát hiện sớm các vấn đề như sâu bệnh.
Truyền thông và giải trí
- AI giúp tạo ra nội dung tự động như viết bài báo, tạo nhạc hoặc vẽ tranh dựa trên các thuật toán học sâu.
- Các nền tảng như YouTube và Spotify sử dụng AI để đề xuất video và âm nhạc phù hợp với sở thích của người dùng.
An ninh và quốc phòng
- AI được sử dụng trong giám sát an ninh, nhận diện khuôn mặt, và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để ngăn chặn tội phạm.
- Trong lĩnh vực quốc phòng, AI hỗ trợ trong việc phân tích tình báo, điều khiển drone và các hệ thống vũ khí tự động.
AI đang ngày càng thâm nhập sâu rộng vào mọi khía cạnh của cuộc sống, từ việc hỗ trợ các quyết định phức tạp đến thay thế con người trong những công việc đòi hỏi sự chính xác và tốc độ cao. Với sự phát triển không ngừng, AI không chỉ giúp nâng cao chất lượng cuộc sống mà còn mở ra những cơ hội mới, đồng thời đặt ra những thách thức cần phải được giải quyết.
>> Xem thêm: Top 20 công cụ AI miễn phí, tốt nhất hiện nay
5. Các thách thức khi triển khai công nghệ AI trong doanh nghiệp
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp, việc triển khai công nghệ này không phải lúc nào cũng dễ dàng. Các doanh nghiệp đối mặt với nhiều thách thức từ khía cạnh kỹ thuật đến quản lý và con người. Dưới đây là một số thách thức chính khi áp dụng AI trong môi trường doanh nghiệp:
Thiếu nguồn nhân lực có chuyên môn cao
Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai AI là sự thiếu hụt nguồn nhân lực có chuyên môn cao. AI đòi hỏi đội ngũ nhân viên phải có kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu, học máy, và kỹ năng lập trình. Tuy nhiên, nguồn nhân lực đáp ứng được yêu cầu này hiện đang rất khan hiếm trên thị trường lao động. Do đó, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tuyển dụng hoặc đào tạo nhân viên để có thể triển khai AI hiệu quả.
Chi phí đầu tư ban đầu cao
Việc triển khai AI trong doanh nghiệp đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu lớn, bao gồm chi phí cho cơ sở hạ tầng, phần mềm, và nhân sự. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào máy chủ, hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn, và công cụ AI tiên tiến. Ngoài ra, chi phí cho việc duy trì và cập nhật công nghệ cũng không hề nhỏ. Điều này có thể là rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa khi tiếp cận AI.
Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư
AI đòi hỏi việc thu thập và xử lý khối lượng lớn dữ liệu, trong đó có nhiều dữ liệu nhạy cảm liên quan đến khách hàng, đối tác, và các hoạt động kinh doanh. Điều này đặt ra các thách thức lớn về bảo mật và quyền riêng tư. Doanh nghiệp cần phải tuân thủ các quy định pháp luật liên quan đến bảo mật dữ liệu, đồng thời xây dựng các biện pháp bảo vệ an toàn thông tin để tránh các rủi ro về an ninh mạng.
Khả năng tích hợp với hệ thống hiện tại
Một trong những thách thức khác là khả năng tích hợp AI với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp. Nhiều doanh nghiệp sử dụng các hệ thống công nghệ thông tin cũ, không tương thích hoặc khó tích hợp với các giải pháp AI mới. Việc nâng cấp hệ thống hoặc thay đổi toàn bộ kiến trúc công nghệ để phù hợp với AI có thể gây gián đoạn hoạt động kinh doanh và đòi hỏi thời gian cũng như chi phí đáng kể.
Thiếu dữ liệu chất lượng
AI hoạt động hiệu quả nhất khi có một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để phân tích và học hỏi. Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng có sẵn dữ liệu này. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thu thập, làm sạch, và quản lý dữ liệu, dẫn đến việc các mô hình AI không đạt được kết quả như mong đợi. Việc thiếu dữ liệu chất lượng có thể làm giảm hiệu quả và giá trị của các ứng dụng AI.
Có rất nhiều thách thức trong việc tích hợp công nghệ AI trong trong doanh nghiệp. Vì vậy nhu cầu về một bộ sản phẩm chất lượng có thể ứng dụng một công cụ AI nào đó hữu hiệu đang rất lớn. Và nền tảng quản trị doanh nghiệp MISA AMIS đang đi đầu trong xu thế này hiện nay.
Nền tảng quản trị doanh nghiệp MISA AMIS đã tích hợp trợ lý trí tuệ nhân tạo mang tên AVA để tạo ra trải nghiệm cho người dùng mượt mà, thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và tiện lợi khi sử dụng.
Mô hình SDAC (Summarizing – Discovering – Automating – Creating) được áp dụng một cách độc đáo, nâng cao hiệu quả trong việc quản lý dữ liệu. Tính năng tổng hợp dữ liệu của AVA giúp kế toán dễ dàng thực hiện nhiều nghiệp vụ, từ đó tiết kiệm thời gian đến 5 lần. Với tổ hợp Summarizing, Discovering, Automating, và Creating, AVA tạo nên một cầu nối mạnh mẽ giữa dữ liệu và quyết định, mang lại lợi ích đa chiều cho người dùng.
Ngoài ra, bộ sản phẩm này còn khắc phục được các khó khăn ở trên:
- Dễ sử dụng, không cần trình độ cao để thiết kế và xây dựng một công cụ hoàn toàn mới: AVA đã được thiết kế để áp dụng thẳng vào doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp có thể vận hành dễ dàng, và nhân viên hành chính cũng có thể tiếp cận với chúng nhanh chóng hơn.
- Chi phí đầu tư ban đầu vừa phải: Khi mua bộ sản phẩm này, AVA sẽ được tích hợp thẳng vào trong bộ sản phẩm, là tính năng của phần mềm chứ không tính thêm giá trị gia tăng cho bộ sản phẩm này.
- Bảo mật dữ liệu cho khách hàng: Khi sử dụng MISA AMIS, toàn bộ dữ liệu của doanh nghiệp sẽ được lưu trữ tại các trung tâm dữ liệu (data center) ở tiêu chuẩn mức 3 (3rd tiers) của quốc tế về data center.
- Tích hợp với hệ thống hiện tại: Sẵn sàng tích hợp với hệ thống hiện tại khi có đội ngũ chăm sóc khách hàng luôn túc trực và xử lý các vấn đề phát sinh khi cần thiết.
- Dữ liệu lớn: Với số lượng khách hàng lớn, MISA tự tin có thể tạo ra một công cụ AI xử lý được các tác vụ tương đối phức tạp với độ chính xác cao.
Dùng thử và khám phá sức mạnh của MISA AMIS ngay tại đây:
6. Kết luận
Công nghệ AI đang thay đổi sâu sắc cách chúng ta sống và làm việc, từ những ứng dụng trong y tế, tài chính, đến việc tự động hóa quy trình sản xuất và dịch vụ khách hàng. Sự phát triển của các loại AI từ máy phản ứng đơn giản đến các hệ thống tự nhận thức đang mở ra những tiềm năng vô hạn cho tương lai. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích to lớn, việc triển khai AI cũng đi kèm với nhiều thách thức, từ việc thiếu hụt nguồn nhân lực chuyên môn, chi phí đầu tư cao, đến vấn đề bảo mật và quyền riêng tư.
AI không chỉ là một công cụ công nghệ mà còn là tương lai của các ngành công nghiệp. Việc hiểu và ứng dụng đúng cách sẽ mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh vượt trội, đồng thời mở ra những cánh cửa mới cho sự phát triển bền vững và sáng tạo.
0904 885 833
https://www.misa.vn/
