1. Down
1.1. What?
1.1.1. AI là gì?
1.1.1.1. AI (Artificial Intelligence) là thuật ngữ dùng để chỉ các công nghệ và hệ thống máy tính được thiết kế để thực hiện các tác vụ tương tự như hoặc gần giống như những tác vụ được coi là đòi hỏi sự thông minh của con người.
1.1.2. Có những loại AI nào?
1.1.2.1. có 2 loại AI chính
1.1.2.1.1. AI mạnh (Strong AI)
1.1.2.1.2. AI yếu (Weak AI)
1.1.3. AI đã và đang tạo ra, hỗ trợ những ngành nghề mới nào?
1.1.3.1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
1.1.3.1.1. Sử dụng AI để phân tích và hiểu các ngôn ngữ con người, từ đó cải thiện việc tương tác với khách hàng.
1.1.3.2. Tư vấn tài chính
1.1.3.2.1. Các công ty tư vấn tài chính sử dụng AI để phân tích dữ liệu về đầu tư và tài chính để đưa ra các quyết định có lợi nhất.
1.1.3.3. Y tế
1.1.3.3.1. AI được sử dụng trong việc xử lý hình ảnh y khoa, phân tích dữ liệu và hỗ trợ chẩn đoán bệnh.
1.1.3.4. Ô tô tự lái
1.1.3.4.1. Các công ty sản xuất ô tô đang sử dụng AI để phát triển ô tô tự lái.
1.1.3.5. Marketing
1.1.3.5.1. AI được sử dụng để phân tích dữ liệu và tạo ra các chiến lược marketing hiệu quả.
1.1.3.6. Quản lý chuỗi cung ứng
1.1.3.6.1. AI được sử dụng để tối ưu hóa quá trình sản xuất, lưu trữ và vận chuyển hàng hóa.
1.1.4. công nghệ AI hiện đại bao gồm những AI phổ biến nào?
1.1.4.1. Học sâu (deep learning)
1.1.4.1.1. Deep learning là một lĩnh vực công nghệ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc thiết kế, huấn luyện và sử dụng các mô hình mạng neural sâu để giải quyết các vấn đề khó khăn trong việc xử lý dữ liệu, phân loại, dự đoán, nhận dạng và đưa ra quyết định. Các mô hình này được xây dựng dựa trên nhiều lớp ẩn để học tập từ dữ liệu đầu vào và trích xuất các đặc trưng ẩn bên trong dữ liệu.
1.1.4.2. Mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network)
1.1.4.2.1. Mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) là một mô hình tính toán bắt chước cách thức hoạt động của các nơ-ron trong não. Sử dụng một tập hợp các nơ-ron nhân tạo (artificial neurons) để xử lý thông tin đầu vào và tạo ra đầu ra. Các nơ-ron trong mạng nơ-ron nhân tạo có thể kết nối với nhau để xử lý thông tin tương tự như các nơ-ron trong não người..
1.1.4.2.2. Mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, phân tích dữ liệu và dự đoán.
1.1.4.3. Học tăng cường (reinforcement learning)
1.1.4.3.1. Học tăng cường (reinforcement learning) là phương pháp học máy cho phép một máy tính hoặc một tác nhân tương tác với một môi trường và học cách đưa ra các hành động để tối đa hóa một mục tiêu. Trong đó,nó được cung cấp một trạng thái ban đầu, chiến lược hoạt động khi tương tác với môi trường. sau đó nó nhận được phản hồi từ môi trường và điểm số của nó được tính toán dựa trên mục tiêu đã đặt ra sau đó điều chỉnh chiến lược của mình để đạt được mục tiêu tốt nhất. Quá trình tương tác tiếp tục cho đến khi máy tính đạt được hiệu suất tối ưu hoặc không thể cải thiện được nữa.
1.1.4.3.2. Học tăng cường được sử dụng trong các lĩnh vực như robot học, game, thị giác máy tính và quản lý tài sản.
1.1.4.4. Học máy (machine learning)
1.1.4.4.1. Học máy (machine learning) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, giúp máy tính học hỏi, cải thiện hiệu suất việc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể mà không cần được lập trình một cách tường minh. Thay vào đó, học máy sử dụng thuật toán và mô hình để tìm ra những quy luật tiềm ẩn trong dữ liệu và sử dụng chúng để dự đoán và phân loại các bài toán.
1.1.4.4.2. Học máy được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trích xuất thông tin, quản lý dữ liệu và nhiều ứng dụng khác.
1.1.4.4.3. Rule-based Machine Learning
1.1.4.5. Natural Language Processing (NLP)
1.1.4.5.1. Natural Language Processing (NLP) là lĩnh vực trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc khai thác và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP sử dụng các phương pháp và thuật toán máy tính để hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên qua các tác vụ như dịch thuật, phân loại văn bản, tổng hợp giọng nói, trích xuất thông tin và phân tích tình cảm.
1.1.4.5.2. Nó đang được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot, hỗ trợ khách hàng, công cụ tìm kiếm và dịch vụ đối thoại tự động.
1.1.4.6. Chat GPT(3-4)
1.1.4.6.1. Nó là một hệ thống hoạt động bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ huấn luyện sâu, được trang bị với khả năng suy luận và tự học thông qua việc phân tích ngữ nghĩa của dữ liệu đầu vào.
1.1.4.6.2. Chat GPT được sử dụng để tạo ra các phản hồi tự động thông minh cho các trò chuyện trên mạng, đặc biệt là ứng dụng chatbot.
1.1.4.7. Google Assistant
1.1.4.7.1. là một trợ lý ảo cho phép người dùng tương tác bằng giọng nói với điện thoại thông minh, máy tính bảng hoặc các thiết bị điện tử khác. Google Assistant có khả năng trả lời các câu hỏi, thực hiện các tác vụ và cung cấp thông tin về thời tiết, giao thông, các sự kiện gần đây, v.v. Nó cũng có thể tích hợp với các thiết bị thông minh trong nhà, cho phép người dùng điều khiển thiết bị từ xa bằng giọng nói.
1.1.4.8. Siri
1.1.4.8.1. là một trợ lý ảo được tích hợp trên các sản phẩm của họ như iPhone, iPad, Apple Watch và Mac. Siri có thể trả lời các câu hỏi, thực hiện các tác vụ và cung cấp thông tin cho người dùng.
1.1.4.9. Alexa
1.1.4.9.1. Alexa là một trợ lý ảo được sử dụng trên các thiết bị như loa thông minh, máy tính, điện thoại và các thiết bị kết nối internet khác.
1.1.4.9.2. Alexa có thể giúp bạn thực hiện nhiều tác vụ như phát nhạc, đặt báo thức, trả lời câu hỏi, đặt hàng trực tuyến, kiểm tra thời tiết và nhiều hơn nữa.
1.1.4.10. Cortana
1.1.4.10.1. Cortana là một trợ lý ảo của hệ điều hành Windows 10 và Windows Phone. Nó được thiết kế để giúp người dùng thực hiện các tác vụ một cách nhanh chóng và thuận tiện bằng giọng nói hoặc bằng bàn phím.
1.1.4.10.2. Cortana cung cấp thông tin và giải đáp các câu hỏi của người dùng, quản lý lịch trình, nhắc nhở, tìm kiếm file và ứng dụng trên máy tính hoặc điện thoại di động. Nó cũng có thể tùy chỉnh và học hỏi từ các ứng dụng và hoạt động của người dùng để cung cấp các giải pháp và thông tin phù hợp hơn với nhu cầu của người sử dụng.
1.1.4.11. IBM Watson
1.1.4.11.1. IBM Watson là một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Watson được thiết kế để hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người và đưa ra dự đoán hoặc suy luận theo hướng dẫn của những thông tin được cung cấp cho nó.
1.1.4.11.2. Watson được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến tài chính, giúp tăng cường khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định cho các tổ chức.
1.1.4.12. TensorFlow
1.1.4.12.1. TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở để xây dựng và huấn luyện các mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo. TensorFlow cho phép người dùng xử lý các tác vụ như phân loại, nhận dạng hình ảnh, dịch văn bản, tạo video và nhiều ứng dụng khác đòi hỏi sự hiểu biết về AI và machine learning.
1.1.4.12.2. TensorFlow cung cấp các công cụ lập trình cho phép người dùng xây dựng mô hình, huấn luyện và đánh giá chúng một cách dễ dàng. Nó trở thành một trong những thư viện phổ biến nhất trong lĩnh vực của machine learning và AI.
1.1.4.13. PyTorch
1.1.4.13.1. PyTorch là một thư viện mã nguồn mở cho phép định nghĩa, xây dựng và huấn luyện các mạng neuron trong machine learning và deep learning. Nó hỗ trợ tính toán trên GPU và được xây dựng dựa trên mô hình đồ thị tính toán, cung cấp nhiều tính năng linh hoạt như autograd (tự động tính đạo hàm), đa luồng tính toán và tính năng gieo hạt ngẫu nhiên.
1.1.4.13.2. PyTorch cũng có cộng đồng phát triển rộng lớn và được sử dụng rộng rãi trong việc giải quyết các bài toán như nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo nội dung nhân tạo và nhiều ứng dụng khác.
1.1.4.14. Keras
1.1.4.14.1. Keras là một thư viện mã nguồn mở (open source) cho việc xây dựng các mô hình mạng nơ-ron. Thư viện này được thiết kế để làm cho xây dựng các mạng nơ-ron trở nên dễ dàng hơn bằng cách cung cấp các API đơn giản và dễ sử dụng cho người dùng.
1.1.4.14.2. Keras cung cấp hỗ trợ cho nhiều loại mạng nơ-ron, bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng (feedforward neural networks), mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural networks, CNNs) và mạng nơ-ron tái tạo (recurrent neural networks, RNNs).
1.1.4.15. Caffe
1.1.4.15.1. Caffe là một công cụ để huấn luyện mạng neuron sâu và thực hiện xử lý hình ảnh và video thông qua lập trình Python hoặc C++. Nó được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính.
1.1.5. Triển Vọng Phát Triển
1.1.5.1. Theo như những gì mà các nhà khoa học báo cáo, AI đang có xu hướng triển vọng về GIÁO DỤC con người và giáo dục Trí tuệ nhân tạo.
1.1.5.1.1. Ví dụ
1.1.6. có những chương trình đào tạo về AI nào ?
1.1.6.1. Một số khóa học trực tuyến miễn phí hoặc có phí thấp
1.1.6.1.1. Coursera
1.1.6.1.2. edX
1.1.6.1.3. Udacity
1.1.7. Một số ví dụ về các ứng dụng AI thành công trong lĩnh vực giáo dục là gì?
1.1.7.1. SmartBook
1.1.7.1.1. Đây là một ứng dụng giáo dục dựa trên AI, nó tạo ra một hệ thống học tập tùy biến bằng cách đọc tác vụ của nhà xuất bản.
1.1.7.1.2. Nó giúp tăng cường hiệu quả học tập và giảm thiểu thời gian học tập không hiệu quả.
1.1.7.2. Carnegie Learning
1.1.7.2.1. Đây là một ứng dụng học toán dựa trên AI, giúp phân loại các học sinh và tạo ra một kế hoạch học tập riêng cho từng học sinh. Bằng cách kiểm tra và đánh giá kỹ năng toán của học sinh, hệ thống sẽ tạo ra một kế hoạch học tập tùy chỉnh cho học sinh đó.
1.1.7.3. Brainly
1.1.7.3.1. Đây là một ứng dụng học tập trực tuyến cho phép người dùng hỏi và trả lời câu hỏi liên quan đến giáo dục. Hệ thống sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ các câu trả lời đã được cung cấp và cung cấp các gợi ý, giúp người dùng tìm kiếm câu trả lời nhanh chóng và hiệu quả hơn.
1.1.7.4. Duolingo
1.1.7.4.1. Đây là một ứng dụng học ngoại ngữ sử dụng AI để phân tích và đánh giá kỹ năng ngôn ngữ của người dùng.
1.1.7.4.2. Nó tạo ra một kế hoạch học tập cá nhân cho từng học viên và cung cấp phản hồi đối với các lỗi phát sinh trong quá trình học tập.
1.2. When?
1.2.1. điểm khởi nguồn của AI
1.2.1.1. AI (Artificial Intelligence - Trí thông minh nhân tạo) xuất phát từ sự phát triển của lĩnh vực khoa học máy tính. Các nhà khoa học đã bắt đầu nghiên cứu và phát triển AI vào năm 1949.
1.2.2. Những AI hiện đại ngày nay được tạo ra khi nào
1.2.2.1. Học sâu (deep learning)
1.2.2.1.1. đầu những năm 2000
1.2.2.2. Mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network)
1.2.2.2.1. những năm 1940 và 1950
1.2.2.3. Học tăng cường (reinforcement learning)
1.2.2.3.1. đầu những năm 1950
1.2.2.4. Học máy (machine learning)
1.2.2.4.1. khoảng đầu thập niên 1950
1.2.2.5. Natural Language Processing (NLP)
1.2.2.5.1. những năm 1950
1.2.2.6. ChatGpt
1.2.2.6.1. năm 2020
1.2.2.7. Google assistant
1.2.2.7.1. tháng 5 năm 2016
1.2.2.8. Siri
1.2.2.8.1. tháng 10 ngày 4, 2011.
1.2.2.9. Alexa
1.2.2.9.1. năm 2014
1.2.2.10. Cortana
1.2.2.10.1. năm 2014
1.2.2.11. IBM Watson
1.2.2.11.1. năm 2010
1.2.2.12. TensorFlow
1.2.2.12.1. năm 2015
1.2.2.13. PyTorch
1.2.2.13.1. năm 2016
1.2.2.14. Keras
1.2.2.14.1. năm 2015
1.2.2.15. Caffe
1.2.2.15.1. năm 2013
1.2.3. Khi nào AI sẽ trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày đối với người bình thường?
1.2.3.1. AI đã trở thành một phần của cuộc sống đối với chúng ta thông qua các ứng dụng gia đình thông minh, trợ lý ảo và hệ thống nhận diện giọng nói.
1.2.3.2. Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển và sẽ tiếp tục được phát triển trong tương lai.
1.2.4. Khi nào robot AI sẽ trở thành tiêu chuẩn trong sản xuất công nghiệp?
1.2.4.1. Hiện tại, robot AI đã được áp dụng rộng rãi trong một số ngành công nghiệp, nhưng nó vẫn chưa trở thành tiêu chuẩn trong tất cả các lĩnh vực sản xuất.
1.2.4.2. Sự phát triển của AI và các công nghệ liên quan đến nó vẫn tiếp tục đưa ra cơ hội cho sự phát triển trong tương lai.
1.2.5. Khi nào AI sẽ trở nên đủ tiên tiến để phát triển chương trình và mã của riêng mình?
1.2.5.1. Việc AI có thể phát triển chương trình và mã của riêng mình phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm sự tiến bộ trong công nghệ, sự phát triển của quy trình học máy đột phá, và sự phát triển của các mô hình học sâu.
1.2.5.2. Hiện tại, AI đã có thể tự động hóa một số công việc lập trình đơn giản và tự động tối ưu hóa việc xây dựng các chương trình.
1.2.5.3. Tuy nhiên, việc tạo ra một AI đủ thông minh để phát triển chương trình và mã của riêng mình vẫn đang được nghiên cứu và phát triển.
1.3. Who?
1.3.1. ai tạo ra AI?
1.3.1.1. Năm 1950, Nhà khoa học máy tính John Mccathy, Marvin Minsky, Allen Newell và Herbert a. Simon đắt đầu nghiên cứu xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng tự học + giải quyết những bài toán phức tạp giống con người.
1.3.2. Người, công ty đã tạo ra, sử dụng những loại AI hiện đại ngày nay
1.3.2.1. siri
1.3.2.1.1. Apple
1.3.2.2. Alexa
1.3.2.2.1. Amazon
1.3.2.3. Cortana
1.3.2.3.1. Microsoft
1.3.2.4. IBM Watson
1.3.2.4.1. IBM
1.3.2.5. TensorFlow
1.3.2.5.1. Google Brain Team
1.3.2.6. PyTorch
1.3.2.6.1. Facebook
1.3.2.7. Keras
1.3.2.7.1. Python
1.3.2.8. ChatGPT
1.3.2.8.1. Open AI
1.3.3. Ai đang làm việc để cải thiện độ chính xác, hiệu quả của các thuật toán AI?
1.3.3.1. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư trí tuệ nhân tạo và học máy đang làm việc để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của thuật toán AI.
1.3.3.2. Các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft, Amazon và Facebook cũng đang đầu tư nhiều vào nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này.
1.3.4. Ai bị ảnh hưởng bởi khả năng thay đổi công việc do tự động hóa AI gây ra?
1.3.4.1. Các công việc liên quan đến đơn giản hóa, lặp lại hay những công việc mà chỉ cần làm theo một quy trình đã có sẵn có thể bị thay thế bằng các hệ thống tự động hóa được xây dựng bằng AI. Những người làm việc trong các lĩnh vực này sẽ phải thích nghi với công nghệ mới và có thể phải chuyển sang các công việc khác mà AI không thể thay thế được.
1.3.5. Ai quy định việc sử dụng công nghệ AI trong các ngành công nghiệp khác nhau?
1.3.5.1. Các quy định về việc sử dụng công nghệ AI trong các ngành công nghiệp khác nhau đang được xây dựng bởi từng quốc gia, khu vực hay tổ chức.
1.3.5.2. Ví dụ
1.3.5.2.1. ở Mỹ, chính phủ đã phát triển nhiều hướng dẫn và định hướng trong việc áp dụng công nghệ AI, trong khi ở Châu Âu, EU đã ban hành quy định về quyền riêng tư và đạo đức trong sử dụng AI.
1.3.5.3. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều thách thức về mặt pháp lý và đạo đức đang cần giải quyết khi sử dụng công nghệ AI.
1.3.6. Ai đang dẫn đầu trong nghiên cứu và phát triển AI?
1.3.6.1. Các quốc gia và công ty công nghệ lớn đang dẫn đầu trong nghiên cứu và phát triển AI, bao gồm Mỹ, Trung Quốc, Anh, Canada, Nhật Bản, Đức, Pháp, Hàn Quốc,...
1.3.6.2. Các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu thế giới như Google, Apple, Amazon, Facebook, Microsoft, IBM đều có sự đầu tư và nghiên cứu về AI.
1.3.7. Ai chịu trách nhiệm về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của các hệ thống AI?
1.3.7.1. Đối với việc bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong các hệ thống AI, các doanh nghiệp và nhà phát triển AI chịu trách nhiệm đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập, lưu trữ, sử dụng đúng cách và theo các quy định pháp luật của từng quốc gia.
1.3.7.2. Cơ quan quản lý chính phủ cũng có trách nhiệm thiết lập các khung pháp lý để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong các hệ thống AI.
1.4. Where?
1.4.1. AI xuất hiện ở đâu
1.4.1.1. AI đã xuất hiện ở nhiều lĩnh vực và sản phẩm khác nhau. sau đây là những lĩnh vục AI xuất hiện và đóng góp nhiều nhất:
1.4.1.2. trong các ứng dụng di động, trợ lý ảo, công nghệ xe không người lái, hệ thống thông minh nhà thông minh, công nghệ y tế, giáo dục, quân sự, tài chính, bán lẻ, sản xuất, và quản lý nguồn nhân lực, bao gồm Windows, iOS, Android, Linux, và các hệ thống nhúng khác và nhiều lĩnh vực khác.
1.4.2. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI thường làm việc ở đâu?
1.4.2.1. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI có thể làm việc ở nhiều nơi khác nhau, bao gồm các trường đại học, viện nghiên cứu, công ty công nghệ hoặc các tổ chức chính phủ. Nhiều công ty công nghệ lớn như Google, Facebook và Amazon có các nhóm nghiên cứu và phát triển AI riêng của mình.
1.4.2.2. Trong đó, các trường đại học có các phòng thí nghiệm AI và viện nghiên cứu AI như Viện Nghiên cứu Công nghệ Massachusetts (MIT), Đại học Stanford và Đại học Carnegie Mellon.
1.4.3. Các cá nhân có thể tìm hiểu thêm về AI và phát triển các kỹ năng trong lĩnh vực này ở đâu?
1.4.3.1. Các cá nhân có thể tìm hiểu về AI và phát triển kỹ năng trong lĩnh vực này thông qua các khóa học trực tuyến, trung tâm đào tạo và các tổ chức có chuyên môn trong lĩnh vực này.
1.4.3.2. Một số khóa học trực tuyến miễn phí hoặc có phí thấp mà các cá nhân có thể tham gia để học về AI bao gồm:
1.4.3.2.1. Coursera
1.4.3.2.2. edX
1.4.3.2.3. Udacity
1.4.3.3. Ngoài ra, các cá nhân cũng có thể tìm kiếm các tổ chức chuyên về AI để đăng kí vào một khóa học hoặc chương trình đào tạo. Một số tổ chức nổi tiếng chuyên về AI bao gồm:
1.4.3.3.1. Sentient
1.4.3.3.2. Google AI
1.4.4. AI có thể có tác động lớn nhất đến xã hội và cuộc sống hàng ngày ở đâu?
1.4.4.1. AI có thể có tác động lớn nhất đến xã hội và cuộc sống hàng ngày ở nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
1.4.4.1.1. Công nghiệp
1.4.4.1.2. Y tế
1.4.4.1.3. Giáo dục
1.4.4.1.4. An ninh
1.4.4.1.5. Vận tải
1.5. How?
1.5.1. Cách con người sử dụng trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống hoặc công việc?(cùng với ứng dụng kèm)
1.5.1.1. Y tế
1.5.1.1.1. Chăm sóc sức khoẻ và y học
1.5.1.2. Tài chính
1.5.1.2.1. Quản trị tài chính và đầu tư
1.5.1.2.2. Nâng cao hiệu quả sản xuất
1.5.1.3. Xã hội
1.5.1.3.1. Trợ lý ảo
1.5.1.3.2. Nhận diện giọng nói và dịch thuật
1.5.1.3.3. Quản lý nguồn lực thiên nhiên và môi trường
1.5.1.4. Giáo dục
1.5.1.4.1. Hệ thống giáo dục
1.5.1.5. Tác vụ khác
1.5.1.5.1. Gợi ý và đề xuất sản phẩm
1.5.1.5.2. Phát hiện và ngăn chặn gian lận
1.5.1.5.3. Đánh giá và nâng cao chất lượng dịch vụ
1.5.2. AI đã và đang phát triển như thế nào?
1.5.2.1. Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển một cách đáng kể, đặc biệt là nhờ vào sự tiến bộ của máy học và khai phá dữ liệu.
1.5.3. Làm thế nào để giải quyết những vấn đề, điểm yếu của AI ?
1.5.3.1. Để giải quyết những vấn đề và điểm yếu của AI, có thể thực hiện các bước sau:
1.5.3.1.1. Tăng cường đào tạo
1.5.3.1.2. Kiểm soát chất lượng dữ liệu
1.5.3.1.3. Kiểm soát giám sát và cải thiện hệ thống
1.5.3.1.4. Phát triển đạo đức và quy định
1.5.3.1.5. Nghiên cứu đổi mớ
1.5.3.1.6. Hợp tác và trao đổi
1.5.4. AI "học" như thế nào?
1.5.4.1. AI được huấn luyện thông qua các thuật toán máy học (machine learning algorithms).Các thuật toán này đưa vào các tập dữ liệu để học và tìm ra các mô hình để giải quyết các vấn đề.
1.5.4.2. Các thuật toán này đưa vào các tập dữ liệu để học và tìm ra các mô hình để giải quyết các vấn đề. Quá trình huấn luyện này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp giám sát hoặc không giám sát. Giám sát nghĩa là thông tin đầu vào (input) và output của mô hình được cung cấp trước đó, trong khi không giám sát không có thông tin này.
1.5.4.3. Sau khi được huấn luyện, AI sẽ trở nên thông minh hơn trong việc xử lý các tác vụ và có thể tự động hóa các công việc phức tạp.
1.5.5. AI đưa ra quyết định như thế nào?
1.5.5.1. AI thường dựa trên các thuật toán và mô hình học máy để đưa ra quyết định. Các thuật toán này có thể được huấn luyện để phân loại và dự đoán dữ liệu từ các bộ dữ liệu được cung cấp, hoặc thích nghi với các tương tác của người dùng để cải thiện quyết định. Tùy thuộc vào mục đích sử dụng, các tiêu chuẩn và thang đo khác nhau có thể được sử dụng để đánh giá độ chính xác của quyết định mà AI đưa ra.
1.5.6. AI khác với trí thông minh của con người như thế nào?
1.5.6.1. Trí thông minh của AI
1.5.6.1.1. Trí thông minh của AI tập trung vào khả năng xử lý thông tin, tính toán, phân tích dữ liệu, học máy và tự động hóa các nhiệm vụ.
1.5.6.1.2. Các hệ thống AI có thể tiếp nhận và sử dụng các phương pháp học máy để cải thiện các thuật toán tự động.
1.5.6.2. trí thông minh của con người
1.5.6.2.1. trí thông minh của con người bao gồm những khả năng tư duy, logic, sáng tạo, cảm xúc, chính trực, đạo đức và khả năng học tập.
1.5.6.2.2. trí thông minh của con người cho phép chúng ta áp dụng kiến thức và kinh nghiệm trong các tình huống mới và khó khăn.
1.5.7. Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong AI hoạt động như thế nào?
1.5.7.1. Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong AI bao gồm các bước như sau:
1.5.7.1.1. 1.Thu thập dữ liệu
1.5.7.1.2. 2.Tiền xử lý
1.5.7.1.3. 3.Tokenization
1.5.7.1.4. 4.Phân tích cú pháp
1.5.7.1.5. 5.Phân tích ngữ nghĩa
1.5.7.1.6. 6.Tạo ra các câu văn mới
1.5.7.1.7. 7.Xác định tầm quan trọng
1.5.7.1.8. 8.Đào tạo và cải tiến
1.5.8. Các giải pháp an ninh mạng sử dụng AI như thế nào?
1.5.8.1. Có rất nhiều giải pháp an ninh mạng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết các vấn đề an ninh và bảo vệ dữ liệu. sau đây là một số giải pháp:
1.5.8.1.1. Phân tích động hành vi (Behavioral Analytics)
1.5.8.1.2. Giám sát và phát hiện sự tấn công
1.5.8.1.3. Gỉam sát bảo mật đám mạng (Network Security Monitoring)
1.5.8.1.4. Kiểm soát truy cập (Access Control)
1.5.8.1.5. Học máy (Machine Learning)
2. Up
2.1. Why
2.1.1. Tại sao nên sử dụng AI
2.1.1.1. Điểm mạnh
2.1.1.1.1. Tặng độ chính xác + Hiệu quả công việc
2.1.1.1.2. Khả năng học tập
2.1.1.1.3. Sản cuất và dịch vụ tốt
2.1.1.1.4. Hỗ trợ tài chính + Quyết định đầu tư
2.1.1.1.5. Hỗ trợ Y tế và chăm sóc sức khỏe
2.1.1.1.6. Tối ưu hóa chi phí
2.1.1.1.7. Cải tiến tra cứu và tìm kiếm
2.1.1.1.8. Tối ưu hóa dịch vụ khách hàng
2.1.2. Tại sao không nên sử dụng AI?
2.1.2.1. Điểm yếu
2.1.2.1.1. Không thể thay thế hoàn toàn con người.
2.1.2.1.2. Phụ thuộc vào dữ liệu
2.1.2.1.3. Tiềm ẩn nguy hiểm
2.1.2.1.4. Chi phí triển khai cao
2.1.2.1.5. Không đảm bảo quyền riêng tư, đặtra các vấn đề pháp lý
2.1.2.1.6. Khó thích ứng với môi trường mới.
2.1.2.1.7. Tác động thay thế việc làm của con người