Với sự phát triển của công nghệ chatbot như ChatGPT đã thu hút sự quan tâm từ các công ty công nghệ lớn. Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI tiếp tục là động lực chính cho sự đổi mới và tăng trưởng trong ngành công nghệ. Trong bài viết này hãy cùng Vbee điểm qua Top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay nhé.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo AI hiểu cơ bản là trí thông minh do máy hiển thị, mô phỏng hành vi hoặc suy nghĩ của con người và có thể được đào tạo để giải quyết các vấn đề cụ thể. Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là sự kết hợp giữa các thuật toán Machine Learning và Deep Learning.
Các loại mô hình trí tuệ nhân tạo được đào tạo bằng cách sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng đưa ra quyết định thông minh. Để hiểu rõ hơn trí tuệ nhân tạo AI, bạn đọc có thể tham khảo thêm bài viết dưới đây.
Xem thêm: Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là gì? 5 sự thật thú vị về trí tuệ nhân tạo AI
Top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo Hot nhất 2024
Công nghệ trí tuệ nhân tạo đã và đang tạo nên làn sóng trong những năm gần đây và tiềm năng của công nghệ này dường như là vô hạn. Từ dịch vụ khách hàng đến lĩnh vực tài chính ngân hàng, AI đang tạo ra tác động đáng kể đến các ngành công nghiệp khác nhau và xu hướng này sẽ tiếp tục.
Dưới đây là Top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay.
1. Natural Language Generation (Sinh ngôn ngữ tự nhiên)
Ngay cả việc con người giao tiếp hiệu quả và rõ ràng cũng có thể gặp phải một số khó khăn. Tương tự, để máy móc xử lý thông tin là một quá trình hoàn toàn khác so với bộ não con người và quá trình này cực kỳ khó khăn và phức tạp.
Natural Language Generation là một nhánh của công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng chuyển đổi văn bản thành dữ liệu và giúp hệ thống truyền đạt ý tưởng, suy nghĩ một cách rõ ràng nhất có thể. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong dịch vụ khách hàng để tạo báo cáo và tóm tắt thị trường.
2. Natural Language Understanding (Hiểu ngôn ngữ tự nhiên)
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là công nghệ được phát triển dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc hiểu được ngôn ngữ của con người. Công nghệ này sắp xếp các phát âm sai, ngữ pháp sai, từ sai chính tả và câu để xác định ý định thực sự của một người. Để làm được điều này, NLU phải phân tích các từ, cú pháp cũng như ngữ cảnh và ý định đằng sau các từ đó.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) kết nối với ý nghĩa và mục đích sâu sắc hơn trong giao tiếp của con người, chẳng hạn như cảm xúc, mục tiêu hoặc động lực. NLU sử dụng thuật toán và công nghệ trí tuệ nhân tạo AI, được hỗ trợ bởi các kho dữ liệu khổng lồ, để giải thích ngôn ngữ của con người.
3. Speech Recognition (Nhận dạng giọng nói)
Đúng như tên gọi, nhận dạng giọng nói sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để chuyển đổi giọng nói của con người thành định dạng mà máy tính có thể truy cập được. Quá trình này rất hữu ích và đóng vai trò là cầu nối trong tương tác giữa người và máy tính.
Bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói, máy tính có thể hiểu giọng nói của con người bằng một số ngôn ngữ tự nhiên. Điều này còn cho phép máy tính tương tác nhanh hơn và mượt hơn với con người.
4. Nền tảng học máy (Machine Learning)
Học máy là một nhánh quan trọng của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này tập trung vào việc đào tạo một cỗ máy (máy tính) có khả năng tự học và suy nghĩ. Machine Learning thường sử dụng nhiều thuật toán phức tạp để đào tạo máy.
Trong quá trình này, máy được cung cấp một tập hợp dữ liệu huấn luyện được phân loại hoặc chưa được phân loại liên quan đến một miền cụ thể hoặc một miền chung. Sau đó, máy sẽ phân tích dữ liệu, rút ra suy luận và lưu trữ để sử dụng trong tương lai. Khi máy gặp bất kỳ dữ liệu mẫu nào khác của miền mà máy đã học, máy sẽ sử dụng các suy luận được lưu trữ để đưa ra kết luận cần thiết và đưa ra phản hồi thích hợp.
Với sự trợ giúp của các thuật toán, API (giao diện lập trình ứng dụng), công cụ phát triển, đào tạo, dữ liệu lớn và ứng dụng, nền tảng học máy đang trở nên phổ biến hơn.
5. Trợ lý ảo
Thuật ngữ trợ lý ảo để chỉ một tác nhân máy tính hoặc một chương trình có khả năng tương tác hiệu quả với con người. Khá phổ biến trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, trợ lý ảo được phát triển dựa trên sự kết hợp của lập trình công nghệ trí tuệ nhân tạo, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…để hiểu khách hàng và những vấn đề, câu hỏi của họ.
Sự hiểu biết rõ ràng của trợ lý ảo phụ thuộc vào độ phức tạp và công nghệ được sử dụng. Các hệ thống này ngày nay được sử dụng nhiều thông qua nhiều ứng dụng như chatbot, hệ thống liên kết,….Các hệ thống này có khả năng tương tác với con người một cách hiệu quả.
Xem thêm: Trợ lý ảo là gì? Tất tần tật thông tin về trợ lý ảo
6. Quản lý quyết định (Decision Management)
Các hệ thống quản lý quyết định phụ thuộc nhiều vào khả năng của công nghệ trí tuệ nhân tạo để diễn giải và chuyển đổi dữ liệu thành các mô hình dự đoán. Về lâu dài, những mô hình này sẽ giúp tổ chức đưa ra các quyết định cần thiết và hiệu quả.
Các hệ thống này được sử dụng rộng rãi tại nhiều doanh nghiệp nhằm mục đích hỗ trợ khả năng ra quyết định tự động cho bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào sử dụng.
7. Học sâu (Deep Learning)
Học sâu (Deep Learning) là một nhánh đặc biệt của học máy (Machine Learning) dựa trên mạng thần kinh nhân tạo. Trong quá trình này, việc học được thực hiện ở các cấp độ khác nhau, trong đó mỗi cấp độ có khả năng chuyển đổi tập dữ liệu đầu vào thành các biểu diễn tổng hợp và trừu tượng.
Thuật ngữ “deep” (sâu) trong Deep Learning đề cập đến số cấp độ chuyển đổi dữ liệu được thực hiện bởi hệ thống máy tính. Công nghệ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như Thị giác máy tính (Computer Vision), Tổng hợp tin tức (dựa trên cảm xúc), phát triển chatbot hiệu quả, dịch tự động, trải nghiệm khách hàng phong phú,….
8. Tự động hóa quy trình bằng robot
Công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để tự động hóa các quy trình khác nhau. Mặc dù robot thủ công có khả năng hoàn thành công việc nhưng nó thiếu tính năng tự động hóa cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ mà không có sự can thiệp của con người.
Tuy nhiên điều quan trọng mà bạn cần lưu ý là ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực tự động hóa không nhằm mục đích thay thế con người mà chỉ là công cụ hỗ trợ.
9. Phân tích văn bản
Phân tích văn bản có thể được định nghĩa là phân tích cấu trúc văn bản. Hệ thống công nghệ trí tuệ nhân tạo thông minh sử dụng phân tích văn bản để diễn giải và tìm hiểu cấu trúc, ý nghĩa và ý định của văn bản mà chúng có thể gặp.
Những hệ thống như vậy được tìm thấy trong các hệ thống phát hiện gian lận và bảo mật. Hệ thống được hỗ trợ bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo AI có thể phân biệt giữa hai loại mẫu văn bản bất kỳ mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Sự độc lập này làm cho một hệ thống như vậy trở nên hiệu quả, năng suất và nhanh hơn so với các hệ thống tương tự của con người.
Trên đây là Top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay. Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI được tích hợp vào các lĩnh vực và hoạt động kinh doanh khác nhau và đã tạo ra tác động to lớn nhờ khả năng tự động hóa hầu hết quy trình mà không cần nhiều sự can thiệp của con người. Biểu đồ về công nghệ trí tuệ nhân tạo AI dự kiến sẽ tiếp tục “nóng lên” trong thời gian tới và được ứng dụng trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực hơn.
Xem thêm:
- 5 công cụ Content AI tốt nhất 2024 cho dân marketing
- Text To Voice là gì? Tìm hiểu công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói
- AI Voice là gì? Lợi ích của công nghệ AI Voice cho doanh nghiệp
- Cách sử dụng callbot hiệu quả với Vbee AI Callbot
- Trí tuệ nhân tạo AI là gì? 5 sự thật thú vị về trí tuệ nhân tạo AI
[…] Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI tiếp tục là động lực chính cho sự đổi mới và tăng trưởng trong ngành công nghệ. Cùng Vbee điểm qua Top 9 công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay nhé. […]