5 Thuật Ngữ Về Trí Tuệ Nhân Tạo Giúp Bạn Tiếp Cận Thời Đại Số Một Cách Dễ Dàng

Khi dừng đèn đỏ và ngắm cảnh xung quanh, bạn đã bao giờ thấy biển quảng cáo có thể di chuyển như mô hình thực tế chưa?

1. Trợ Lý Ảo (AI Assistant)

Trợ lý ảo (AI Assistant) là một chương trình được tạo ra để có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người và thực hiện các nhiệm vụ theo yêu cầu của người dùng.

Trợ lý ảo có thể hỗ trợ người dùng trong nhiều tình huống như: hướng dẫn đường, sửa lỗi chính tả, thực hiện cuộc gọi điện, nhắc nhở về các lịch trình...

2. AR (Thực Tế Ảo)

Thực Tế Ảo Tăng Cường (AR - Augmented Reality) là công nghệ mô phỏng thông tin số như video, âm thanh, mô hình 3D... và đưa chúng vào thế giới thực.

AI và AR có thể hỗ trợ lẫn nhau, AI có thể cải thiện trải nghiệm của AR bằng cách cung cấp khả năng phân tích thời gian thực, nhận dạng đối tượng, từ đó tăng khả năng tương tác với người dùng.

Ví dụ, Ứng dụng IKEA Place của thương hiệu nội thất IKEA giúp người dùng hình dung món đồ nội thất sẽ trông như thế nào bằng cách đặt các món đồ nội thất ảo vào không gian sống của họ.

Nhờ việc tích hợp mô hình kỹ thuật số vào thực tế, hình ảnh và âm thanh trở nên hấp dẫn hơn, AR đang được áp dụng rộng rãi trong y tế, giáo dục, truyền thông...

Theo Vibrant Media, 67% các công ty đang sử dụng AR nhiều hơn trong truyền thông, quảng cáo và 70% người tiêu dùng từ 16 đến 44 tuổi biết về AR.

Đối với các doanh nghiệp, AR đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các chiến dịch sáng tạo, tăng sự nhận diện thương hiệu và tương tác với khách hàng.

3. Supervised learning - Học tập giám sát

Học tập giám sát (supervised learning) là quá trình mà AI học từ dữ liệu có sẵn với câu trả lời chính xác, giúp hệ thống đưa ra câu trả lời khi có dữ liệu mới được nhập vào.

Ví dụ: Phát hiện thư rác trong email - Hệ thống email có thể học cách phân loại thư gửi đến là thư rác hay không dựa trên các phân loại trước đó.

Các mô hình học giám sát có thể dự đoán chính xác và được áp dụng rộng rãi từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mô hình này góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách đề xuất sản phẩm, nội dung dựa trên sở thích cá nhân, từ đó tăng mức độ tương tác và doanh số cho doanh nghiệp.

4. Unsupervised learning

Học tập không giám sát là quá trình mà AI tự học từ dữ liệu có sẵn để tự động phân loại và tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả.

Ví dụ: Nếu doanh nghiệp có một tập dữ liệu khách hàng, mô hình này có thể phân loại các nhóm người tiêu dùng có hành vi mua hàng tương tự nhau, giúp doanh nghiệp tìm kiếm phân khúc khách hàng mà không cần nhiều công đoạn tìm hiểu thị trường.

Giải thích AI (XAI) - Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích

Giải thích AI - Trí tuệ nhân tạo giải thích, là một lĩnh vực tập trung vào việc phát triển các mô hình có thể mô tả chi tiết, minh bạch lý do hệ thống đưa ra các quyết định dựa trên yêu cầu của con người.

Ví dụ: XAI được áp dụng trong hệ thống đánh giá tín dụng tự động tại các ngân hàng. Bạn có thể biết ngay lập tức liệu khoản vay của bạn được chấp nhận hay từ chối.

Đối với các khoản vay bị từ chối, XAI có thể cung cấp lý do rõ ràng như: 'Khoản vay của bạn bị từ chối do điểm tín dụng thấp và nợ tồn đọng cao.'

Nhờ vào các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, cuộc sống của chúng ta đã được hỗ trợ và hiện đại hóa hơn. Với doanh nghiệp, AI là công cụ quan trọng giúp thúc đẩy tốc độ phát triển, phát triển và phân phối sản phẩm và dịch vụ hữu ích cho thị trường.

Do đó, để không bị tồn tại bên ngoài trong thời đại số hóa, việc tiếp nhận và áp dụng thông tin mới vào cuộc sống là vô cùng cần thiết và hữu ích.