Vào mùa hè những năm 1950, một nhóm các nhà khoa học trẻ đã đặt ra thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” trong một buổi họp mặt, đánh dấu sự ra đời chính thức của lĩnh vực mới nổi này.
Trong suốt vài thập kỷ, AI đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển khác nhau.Nó bắt đầu với các hệ thống dựa trên quy tắc, trong đó các hệ thống AI dựa trên các quy tắc và logic được viết thủ công.Các hệ chuyên gia ban đầu là đại diện điển hình của giai đoạn này.Các hệ thống AI như vậy yêu cầu các quy tắc và kiến thức được xác định trước và không thể xử lý các tình huống không lường trước được.
Sau đó, học máy đã đạt được tiến bộ đáng kể bằng cách cho phép máy học các mẫu và quy tắc từ dữ liệu.Các phương pháp phổ biến bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.Trong giai đoạn này, các hệ thống AI có thể đưa ra dự đoán và quyết định dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tiếp theo, học sâu nổi lên như một nhánh của học máy.Nó sử dụng các mạng thần kinh nhiều lớp để mô phỏng cấu trúc và chức năng của bộ não con người.Học sâu đã đạt được những bước đột phá trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Các hệ thống AI trong giai đoạn này có thể học hỏi từ dữ liệu quy mô lớn và sở hữu khả năng suy luận và biểu diễn mạnh mẽ hơn.
Hiện nay, AI đang được ứng dụng rộng rãi và phát triển nhanh chóng.Nó đã được áp dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, giao thông vận tải, giáo dục, v.v.Sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, cải tiến thuật toán, nâng cao sức mạnh tính toán và tinh chỉnh bộ dữ liệu đã tiếp tục mở rộng phạm vi và hiệu suất của AI.AI đã trở thành trợ thủ đắc lực thông minh trong đời sống và sản xuất của con người.
Ví dụ: trong lái xe tự động, AI cho phép các phương tiện tự động nhận biết và phản ứng với các điều kiện đường xá, tín hiệu giao thông và các phương tiện khác thông qua nhận thức, ra quyết định và hệ thống kiểm soát, đạt được phương tiện giao thông không người lái an toàn và hiệu quả.Trong lĩnh vực chẩn đoán và hỗ trợ y tế, AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu y tế, hỗ trợ các bác sĩ đưa ra quyết định chẩn đoán và điều trị bệnh.Với machine learning và deep learning, AI có thể phát hiện khối u, phân tích hình ảnh y tế, hỗ trợ nghiên cứu dược phẩm, v.v., từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong y tế.
AI cũng tìm thấy ứng dụng rộng rãi trong kiểm soát rủi ro tài chính và quyết định đầu tư.Nó có thể phân tích dữ liệu tài chính, xác định các hoạt động gian lận, đánh giá rủi ro và hỗ trợ ra quyết định đầu tư.Với khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách nhanh chóng, AI có thể khám phá các mẫu và xu hướng, cung cấp các khuyến nghị và dịch vụ tài chính thông minh.
Hơn nữa, AI có thể được áp dụng để tối ưu hóa công nghiệp và bảo trì dự đoán.Nó có thể tối ưu hóa quy trình và bảo trì thiết bị trong sản xuất công nghiệp.Bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến và hồ sơ lịch sử, AI có thể dự đoán lỗi thiết bị, tối ưu hóa kế hoạch sản xuất và cải thiện hiệu quả sản xuất cũng như độ tin cậy của thiết bị.
Hệ thống khuyến nghị thông minh là một ví dụ khác.AI có thể cung cấp các đề xuất và đề xuất được cá nhân hóa dựa trên sở thích và sở thích của người dùng.Điều này đã được sử dụng rộng rãi trong các nền tảng thương mại điện tử, âm nhạc và video, giúp người dùng khám phá các sản phẩm và nội dung phù hợp với nhu cầu của họ.
Từ máy hút bụi robot đến công nghệ nhận dạng khuôn mặt, từ “Deep Blue” của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới cho đến ChatGPT nổi tiếng gần đây, sử dụng các kỹ thuật máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin và thực hiện các tác vụ, AI đã bước vào thế giới cái nhìn của công chúng.Những ứng dụng thực tế này chỉ là một phần nhỏ trong sự hiện diện của AI trong các lĩnh vực khác nhau.Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi nhiều ứng dụng AI sáng tạo hơn sẽ định hình lại các ngành và quy trình trên diện rộng.
Thời gian đăng: 17-07-2023