Tìm hiểu các mảng lĩnh vực trong AI

Trí tuệ nhân tạo sẽ đi đầu trong các đổi mới và đến cuối năm 2027, quy mô thị trường sẽ đạt 266.92 tỉ đô la với mức tăng trưởng kép 33.2%. Nhiều tổ chức sử dụng AI để cải thiện các dịch vụ khách hàng, giúp trải nghiệm khách hàng tốt hơn, chất lượng được nâng cao và năng suất được tăng mạnh.  

AI cung cấp các giải pháp đặc biệt cho mọi lĩnh vực, mọi công ty. Nó đã làm thay đổi góc nhìn về sức khỏe, cuộc sống, học tập và các hoạt động hàng ngày khác. Một trong những cải tiến đáng chú ý nhất đến từ Thị giác máy tính với sản phẩm xe tự lái. Năm 2020 chứng kiến sự phát triển vượt bậc về xe tự hành cấp độ 5 của Tesla, giúp Elon Musk vượt Bill Gates trở thành người giàu thứ 2 thế giới. 

Thế giới cũng đã ghi nhận rất nhiều thành tựu về AI / Machine Learning trong các lĩnh vực khác như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Phân tích Video và thị giác máy tính – một mảng trong Xử lý đồ họa, hoạt hình, hình ảnh và video, Robotics. Sau đây chúng ta cũng điểm lại các mảng lĩnh vực chính của AI:

1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) – Language

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là công nghệ cho phép máy tính dự đoán, suy luận ngôn ngữ của con người bằng cách học hỏi từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học máy tính và ngôn ngữ học tính toán.

Với mục đích rút ngắn khoảng cách giao tiếp của con người và sự hiểu biết của máy, công nghệ này cho phép tự động hóa giao tiếp, tương tác quảng bá của doanh nghiệp với khách hàng thông qua các giải pháp chatbot, trợ lý ảo…

Đây là một trong những nhánh khó của trí tuệ nhân tạo. Bởi lẽ ngôn ngữ là một hệ thống phức tạp để giao tiếp giữa những động vật bậc cao hay có năng lực tư duy như con người. Nếu NLP được giải quyết thành công đồng nghĩa với việc máy tính có thể hiểu và sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp như chúng ta.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được chia ra thành hai nhánh lớn, không hoàn toàn độc lập, bao gồm xử lý tiếng nói (speech processing)xử lý văn bản (text processing).

Một vài bài toán của xử lý ngôn ngữ tự nhiên như:

  • Speech Recognition: Nhận dạng giọng nói
  • Text to Speech: chuyển đổi từ văn bản sang giọng đọc
  • Speech to Text: Chuyển đổi từ đọc sang văn bản
  • Spell checking: phát hiện và sửa lỗi chính tả
  • Finding synonyms: Tìm từ có nghĩa tương đồng
  • Extracting information: Trích rút thông tin từ websites như giá sản phẩm, ngày tháng, địa điểm, tên người và tên công ty
  • Classifying: Phân loại quan điểm(Tích cực/ Tiêu cực) của một văn bản dài, phân loại tin tức,…
  • Machine translation: Dịch từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích
  • Spoken dialog systems: Các hệ thống hội thoại giữa người và máy(Tư vấn khách hàng tự động, điều khiển thiết bị, đặt hàng,…)
  • Question Answering: Các hệ hỏi đáp

2. Xử lý hội thoại (Conversation)

  • Chatbot: là việc chương trình máy tính có khả năng trò chuyện (chat), hỏi đáp với con người qua hình thức hội thoại dưới dạng văn bản (text). Chatbot thường được sử dụng trong ứng dụng hỗ trợ khách hàng, giúp người dùng tìm kiếm thông tin sản phẩm, hoặc giải đáp thắc mắc.
  • Voicebot: là một công nghệ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ người dùng thông qua quá trình nghe, hiểu và phản hồi giọng nói một cách tự động

3. Xử lý hình ảnh và video (Computer Vision)

Phân tích video và Thị giác máy tính

Những tiến bộ về AI/Deep Learning làm cho việc phân tích hình ảnh và video trở nên khả thi hơn với chi phí thấp. Công nghệ thị giác máy tính đang ảnh hưởng lớn đến ngành sản xuất trong việc đưa ra các kỹ thuật quản lý an toàn và kiểm soát chất lượng tự động.

Nhận diện khuôn mặt

Xử lý ảnh và nhận diện vật thể là một trong những thành tựu lớn về AI trong năm 2020. Các ứng dụng AI về xác thực bằng khuôn mặt dần quen thuộc với những người sử dụng smartphone. Facebook và Google là những đơn vị đi đầu trong việc phát triển nhận dạng khuôn mặt, tìm kiếm vật thể.

4. Robotics

Robot nắm và di chuyển vật thể

Covid-19 khiến người người nhà nhà phải mua hàng hóa online, điều này đặt vấn đề cho các nhà bán lẻ cần phải đảm bảo an toàn cho nhân viên của họ. Đây là cơ hội để phát triển robot với đủ kỹ năng và tốc độ nhằm mục đích hỗ trợ công nhân trong các nhà xưởng.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley phát triển một phần mềm giúp nắm và di chuyển đồ vật. Sản phẩm có tên Grasp-Optimized Motion Planner. Họ thiết lập một mạng nơ-ron cho robot, giúp chúng học, sau đó phân quyền bắt chúng di chuyển các đồ vật cụ thể. Cả nhóm đã kết hợp mạng nơ-ron với hoạch định chuyển động, giúp tốc độ tính toán của robot có thể đạt mức 80 mili giây so với tốc độ trung bình là 29 giây. Đây cũng là một thành tựu nổi bật về AI trong năm 2020.

Nhận diện cử chỉ

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Nanyang (Singapore) đã tạo ra một hệ thống tổng hợp dữ liệu sinh học sử dụng cảm biến stretchable strain kết hợp với AI. Các ống nano carbon được sử dụng để tạo cảm biến, trong khi AI giúp xử lý (cảm nhận và hình dung) các quá trình trong não. Họ kết hợp 3 mạng nơ-ron để nhận diện cử chỉ tay, bao gồm: Convolutional Neural NetworkMultilayer Neural Network, và Spare Neural Network. Kết quả mang lại độ chính xác cao kể cả trong điều kiện ban đầu không tốt. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Nanyang đang tìm cách để đưa công nghệ Thực tế ảo và Thực tế tăng cường vào trong lĩnh vực giải trí và phục hồi chức năng, nơi đòi hỏi độ chính xác cao.

5. AI Knowledge Base

Knowdge base trong AI có chức năng tập hợp thống nhất tất cả thông tin từ các nhóm silo khác nhau, giúp các agent dễ dàng truy cập thông tin hơn. Tính năng này vừa giúp loại bỏ việc phải chuyển khách hàng sang bộ phận khác để nhận câu trả lời, vừa ngăn chặn sự gián đoạn của nhân viên để trả lời các truy vấn của đại lý.

6. Machine Learning (Deep Learning / Predictive Analytic)

Khả năng cơ bản nhất của machine learning là sử dụng thuật toán để phân tích những thông tin có sẵn, học hỏi từ nó rồi đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một thứ gì đó có liên quan.

Thay vì tạo ra một phần mềm với những hành động, hướng dẫn chi tiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, máy tính được “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ.

Kết

Trên đây là các lĩnh vực nổi bật về AI trong năm 2020. Mặc dù năm 2020 phủ một màu u ám bởi đại dịch Covid, vẫn có những điểm sáng le lói của AI xuất hiện. Hi vọng rằng, năm 2021 sẽ mang những điều tích cực trở lại, và AI sẽ nở rộ trên bước đường phát triển của thế giới!

Tham khảo:

https://codelearn.io/sharing/top-5-thanh-tuu-ai-thay-doi-the-gioi-2020?fbclid=IwAR2L4XUwnvIHcFpmdj4O_p-UmjiMssGljNJ5mhMeqWzcYtxyqYaUts3Yr3o

https://www.kmslh.com/what-is-knowledge-base-in-artificial-intelligence/

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *