AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng của máy tính để thực hiện các chức năng nhận thức mà chúng ta thường liên kết với tâm trí con người.
Trí tuệ nhân tạo là khả năng của máy móc để thực hiện các chức năng nhận thức mà chúng ta liên kết với trí óc con người, chẳng hạn như nhận thức, suy luận, học hỏi, tương tác với môi trường, giải quyết vấn đề và thậm chí là rèn luyện khả năng sáng tạo. Bạn có thể đã tương tác với AI ngay cả khi bạn không nhận ra điều đó—các trợ lý giọng nói như Siri và Alexa được thành lập dựa trên công nghệ AI, cũng như một số chatbot dịch vụ khách hàng bật lên để giúp bạn điều hướng các trang web.
Trí tuệ nhân tạo ứng dụng—đơn giản là trí tuệ nhân tạo được áp dụng cho các vấn đề trong thế giới thực—có ý nghĩa đối với thế giới kinh doanh. Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, các công ty có tiềm năng kinh doanh hiệu quả hơn và có lợi hơn. Cuối cùng, giá trị của trí tuệ nhân tạo không nằm ở bản thân các hệ thống mà ở cách các công ty sử dụng các hệ thống đó để hỗ trợ con người—và khả năng giải thích cho các nhà đầu tư và công chúng về những gì các hệ thống đó làm—theo cách xây dựng và giành được lòng tin.
Machine Learning là gì?
Machine Learning là một dạng trí tuệ nhân tạo dựa trên các thuật toán được đào tạo trên dữ liệu. Các thuật toán này có thể phát hiện các mẫu và tìm hiểu cách đưa ra dự đoán cũng như đề xuất bằng cách xử lý dữ liệu và trải nghiệm, thay vì nhận hướng dẫn lập trình rõ ràng. Các thuật toán cũng thích ứng để đáp ứng với dữ liệu và trải nghiệm mới nhằm cải thiện hiệu quả của chúng theo thời gian. Khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu hiện đang được tạo ra, quá lớn để con người có thể tính toán một cách hợp lý, đã làm tăng tiềm năng của máy học cũng như nhu cầu về nó. Trong những năm kể từ khi được triển khai rộng rãi, bắt đầu từ những năm 1970, học máy đã có tác động đến một số ngành, bao gồm cả những thành tựu trong phân tích hình ảnh y tế và dự báo thời tiết có độ phân giải cao.
Deep learning là gì?
Deep learning là một loại Machine Learning có thể xử lý nhiều loại tài nguyên dữ liệu hơn (ví dụ: hình ảnh, ngoài văn bản), thậm chí ít cần sự can thiệp của con người hơn và thường có thể tạo ra kết quả chính xác hơn so với học máy truyền thống. Deep learning sử dụng các mạng thần kinh—dựa trên cách các tế bào thần kinh tương tác trong não người—để nhập dữ liệu và xử lý dữ liệu đó qua nhiều lần lặp lại nhằm tìm hiểu các tính năng ngày càng phức tạp của dữ liệu. Sau đó, mạng thần kinh có thể đưa ra các quyết định về dữ liệu, tìm hiểu xem liệu một quyết định có chính xác hay không và sử dụng những gì nó đã học được để đưa ra quyết định về dữ liệu mới. Ví dụ: một khi nó “học” một đối tượng trông như thế nào, nó có thể nhận ra đối tượng đó trong một hình ảnh mới.
Dưới đây là ba loại mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng trong Marchine Learning
- Mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu
Trong mạng thần kinh đơn giản này, lần đầu tiên được đề xuất vào năm 1958, thông tin chỉ di chuyển theo một hướng: chuyển tiếp từ lớp đầu vào của mô hình sang lớp đầu ra của nó, mà không bao giờ di chuyển ngược lại để được mô hình phân tích lại. Điều đó có nghĩa là bạn có thể cung cấp hoặc nhập dữ liệu vào mô hình, sau đó “huấn luyện” mô hình để dự đoán điều gì đó về các tập dữ liệu khác nhau. Chỉ là một ví dụ, mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu được sử dụng trong ngân hàng, trong số các ngành khác, để phát hiện các giao dịch tài chính gian lận.
Đây là cách nó hoạt động: đầu tiên, bạn đào tạo một mô hình để dự đoán xem một giao dịch có phải là gian lận hay không dựa trên tập dữ liệu mà bạn đã sử dụng để gắn nhãn các giao dịch là gian lận hay không theo cách thủ công. Sau đó, bạn có thể sử dụng mô hình để dự đoán liệu các giao dịch mới sắp tới có phải là gian lận hay không để bạn có thể gắn cờ chúng để nghiên cứu kỹ hơn hoặc chặn chúng ngay lập tức.
- Mạng thần kinh tích chập (CNN)
CNN là một loại mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu được mô phỏng theo cấu tạo của vỏ não thị giác động vật, phần não xử lý hình ảnh. Do đó, CNN rất phù hợp với các nhiệm vụ nhận thức, chẳng hạn như có thể xác định các loài chim hoặc thực vật dựa trên các bức ảnh. Các trường hợp sử dụng kinh doanh bao gồm chẩn đoán bệnh từ quét y tế hoặc phát hiện logo công ty trên phương tiện truyền thông xã hội để quản lý danh tiếng của thương hiệu hoặc để xác định các cơ hội tiếp thị chung tiềm năng.
Đây là cách CNN hoạt động:
Đầu tiên, CNN nhận được một hình ảnh—ví dụ: của chữ “A”—mà nó xử lý dưới dạng một tập hợp các pixel.
Trong các lớp ẩn, CNN xác định các tính năng độc đáo—ví dụ: các dòng riêng lẻ tạo nên chữ “A”.
CNN hiện có thể phân loại một hình ảnh khác là chữ “A” nếu nhận thấy rằng hình ảnh đó có các đặc điểm độc đáo được xác định trước đó là tạo nên chữ cái.
- Mạng thần kinh tái phát (RNN)
RNN là mạng thần kinh nhân tạo có kết nối bao gồm các vòng lặp, nghĩa là mô hình vừa di chuyển dữ liệu về phía trước vừa lặp lại dữ liệu đó để chạy lại qua các lớp trước đó. RNN rất hữu ích để dự đoán cảm xúc hoặc kết thúc của một chuỗi, chẳng hạn như một mẫu lớn văn bản, lời nói hoặc hình ảnh. Họ có thể làm điều này bởi vì mỗi đầu vào riêng lẻ được đưa vào mô hình của chính nó cũng như kết hợp với đầu vào trước đó.
Tiếp tục với ví dụ về ngân hàng, RNN có thể giúp phát hiện các giao dịch tài chính gian lận giống như mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu có thể, nhưng theo cách phức tạp hơn. Mặc dù mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu có thể giúp dự đoán liệu một giao dịch riêng lẻ có khả năng là gian lận hay không, nhưng mạng thần kinh tái phát có thể “học” từ hành vi tài chính của một cá nhân—chẳng hạn như chuỗi giao dịch như lịch sử thẻ tín dụng—và đo lường từng giao dịch chống lại toàn bộ hồ sơ của người đó. Nó có thể làm điều này ngoài việc sử dụng các bài học chung của mô hình mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu.
Những lĩnh vực nào có thể hưởng lợi từ Machine Learning và Deep Learning?
Gần như tất cả các ngành đều có thể hưởng lợi từ Machine Learning và Deep Learning. Dưới đây là một số ví dụ về các trường hợp sử dụng xuyên suốt một số lĩnh vực:
- Bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán là một phần quan trọng của bất kỳ ngành công nghiệp hoặc doanh nghiệp nào phụ thuộc vào thiết bị. Thay vì chờ đợi cho đến khi một thiết bị bị hỏng, các công ty có thể sử dụng bảo trì dự đoán để dự đoán khi nào cần bảo trì, do đó ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động và giảm chi phí vận hành. Học máy và học sâu có khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu nhiều mặt, điều này có thể làm tăng độ chính xác của bảo trì dự đoán. Ví dụ: những người thực hành AI có thể tạo lớp dữ liệu từ các đầu vào mới, như dữ liệu âm thanh và hình ảnh, có thể thêm sắc thái cho phân tích của mạng thần kinh.
- Tối ưu hóa hậu cần
Sử dụng AI để tối ưu hóa hậu cần có thể giảm chi phí thông qua dự báo thời gian thực và huấn luyện hành vi. Ví dụ: AI có thể tối ưu hóa định tuyến lưu lượng giao hàng, cải thiện hiệu quả sử dụng nhiên liệu và giảm thời gian giao hàng.
- Dịch vụ khách hàng
Các kỹ thuật AI trong các trung tâm cuộc gọi có thể mang lại trải nghiệm liền mạch hơn cho khách hàng và xử lý hiệu quả hơn. Công nghệ này vượt xa việc hiểu lời nói của người gọi: phân tích âm thanh học sâu có thể đánh giá giọng điệu của khách hàng. Nếu người gọi đang khó chịu, hệ thống có thể định tuyến lại cho người điều hành hoặc người quản lý là con người.