Thông tin hình thành trong quá trình giao tiếp”.- Theo quan điểm triết học: “Thông tin là sự phản ánh của tự nhiên và xã hội thế giới vật chất bằng ngôn từ, ký hiệu, hình ảnh; rộng hơn b
Quản lý tri thức
Tri thức
Quản trị tri thức là quá trình quản lý cẩn trọng tri thức để đáp ứng nhu cầu hiện hữu, nhận ra và khai thác tài sản tri thức hiện có, cũng như phát triển cơ hội mới Trong bối cảnh toàn cầu hóa, tri thức đã trở thành nhân tố quyết định trong sự phát triển của tổ chức, là chìa khóa cho sự thành công hoặc thất bại Để đạt được mục tiêu một cách nhanh chóng và hiệu quả, các nhà lãnh đạo cần chủ động quản trị tri thức của tổ chức mình, dựa trên hai nguồn lực cốt lõi là tri thức và con người Con người đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định hệ thống dựa trên tri thức phong phú và chất lượng, cũng như là chủ thể lan truyền tri thức Để hiểu rõ khái niệm tri thức, cần phân biệt nó với các khái niệm tương đồng khác như dữ liệu và thông tin.
- Phân Biệt Tri Thức Với Thông Tin Và Dữ Liệu?
Một trong những khó khăn lớn nhất khi định nghĩa tri thức là mối quan hệ phức tạp giữa tri thức, thông tin và dữ liệu Mặc dù tri thức có liên hệ chặt chẽ với cả thông tin và dữ liệu, nhưng nó không phải là dữ liệu hoặc thông tin thuần túy Để hiểu rõ hơn về khái niệm tri thức, chúng ta cần phân biệt rõ ràng giữa tri thức, thông tin và dữ liệu.
- Là một tập hợp các dữ kiện, chẳng hạn như số, từ, hình ảnh, nhằm đo lường, quan sát hoặc là mô tả về sự vật
- Trong doanh nghiệp, dữ liệu có thể là ghi chép về các giao dịch
Ví dụ: một khách hàng có giao dịch với công ty Giao dịch ấy được miêu tả bởi các dữ liệu:
Thời gian khách hàng mua
Anh ta mua những thứ gì
Anh ta đã trả bao tiền
Dữ liệu thu thập được không cung cấp thông tin về lý do khách hàng lựa chọn mua hàng từ công ty của bạn thay vì các đối thủ cạnh tranh khác, cũng như không dự đoán được khả năng khách hàng đó sẽ tiếp tục mua hàng trong tương lai Đồng thời, dữ liệu cũng không phản ánh chất lượng phục vụ của công ty đối với khách hàng, cũng như không chỉ ra những khó khăn mà công ty đang gặp phải trong việc điều hành hoạt động kinh doanh.
Thông tin là tất cả các sự việc, sự kiện, ý tưởng và phán đoán giúp tăng cường sự hiểu biết của con người Quá trình hình thành thông tin diễn ra trong quá trình giao tiếp, nơi mà thông tin được chia sẻ, trao đổi và tiếp nhận.
Theo quan điểm triết học, thông tin được định nghĩa là sự phản ánh của tự nhiên và xã hội, hay còn gọi là thế giới vật chất, thông qua các ngôn từ, ký hiệu, hình ảnh và các phương tiện khác tác động lên giác quan của con người.
- Theo quan điểm của lý thuyết thông tin (Infor- mation Theory): “Thông tin là sự loại trừ bất định của hiện thực tự nhiên”.
Hoạt động thông tin - tư liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, xử lý và truyền tải thông tin Thông tin là những dữ liệu, tin tức được xem xét trong quá trình tồn tại và hoạt động theo không gian và thời gian, giúp tăng cường kiến thức và hỗ trợ quá trình ra quyết định Trong một quá trình truyền thông, thông tin là thông điệp nói chung được dùng để trình bày thông tin một cách hiệu quả, giúp người nhận hiểu rõ và nắm bắt thông tin một cách chính xác.
Thông tin là những tin tức, số liệu, dữ liệu, khái niệm, tri thức giúp chúng ta hiểu biết về sự vật, hiện tượng tự nhiên Thông tin thường được thể hiện dưới dạng văn bản hoặc giao tiếp, có thể thấy được hoặc không thấy được, với mục đích thay đổi cách nhận thức và ảnh hưởng đến sự đánh giá, hành vi của người nhận Thông tin được tổ chức lại từ dữ liệu để giảm bớt sự không chắc chắn, tạo nên sự khác biệt cơ bản giữa thông tin và dữ liệu Ngoài ra, thông tin cũng được mã hoá và dễ dàng truyền tải, tương tự như dữ liệu.
Thông tin thường được thể hiện dưới dạng tài liệu, video, ghi âm hoặc file dữ liệu, và luôn tồn tại một người gửi và một người nhận Khi tiếp nhận thông tin, người nhận thường có sự thay đổi về cách nhìn nhận và đánh giá sự vật, sự việc, từ đó ảnh hưởng đến quyết định và hành động của họ.
Thông tin được định nghĩa theo cách hiểu hẹp là phụ thuộc vào người nhận, chứ không phải người gửi Dữ liệu chỉ được coi là thông tin khi nó thực sự làm thay đổi cách nhìn nhận của người nhận về một sự việc cụ thể Điều này có nghĩa là một dữ liệu có thể được người gửi xem là thông tin quan trọng, nhưng với người nhận, nó lại chỉ là một thông điệp không liên quan hoặc thậm chí là thư rác.
Quay lại ví dụ về việc mua hàng, dữ liệu về chủng loại thiết bị của khách hàng khi tập hợp lại có thể giúp chúng ta biết được khách hàng đó thường xuyên mua những món hàng gì và có đặc điểm, yêu cầu ra sao Bằng cách xử lý dữ liệu này, chúng ta có thể dự báo được một số xu hướng về hình thức, chủng loại và thời gian mà loại đối tượng khách hàng tương đồng sẽ có nhu cầu, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp.
Tri thức là việc sử dụng tối đa thông tin và dữ liệu kết hợp với tiềm năng con người về kỹ thuật, trình độ, ý tưởng, mức độ cam kết và động cơ làm việc, thường thể hiện trong những hoàn cảnh cụ thể kết hợp với kinh nghiệm và việc phán quyết hay ra quyết định Tuy nhiên, quá trình xử lý thông tin này với mỗi cá nhân khác nhau sẽ cho ra những "đầu ra" khác nhau, dẫn đến cùng một thông tin nhưng tri thức mà từng người nhận được sẽ khác nhau Điều này cho thấy tri thức thiên về những thông tin được cấu trúc hoá và cá nhân hoá nằm trong mỗi con người cụ thể, do đó khả năng tiếp cận khó hơn và sự thể hiện ra ngoài không phải lúc nào cũng chính xác.
Tri thức là những dữ liệu, thông tin được cấu trúc hoá, kiểm nghiệm và sử dụng được vào một mục đích cụ thể tạo ra giá trị (nói )
Dựa trên các nghiên cứu về lý thuyết nguồn tri thức, sự khác biệt giữa "hiểu" (knowing how) và "biết" (knowing about) đã được chỉ ra, phân biệt rõ ràng giữa chủ thể và khách thể của tri thức, cũng như sự khác biệt giữa tri thức ẩn và hiện Theo đó, "biết" được coi là tri thức hiện, còn "hiểu" là tri thức ẩn Nhà nghiên cứu Grant (1996) cũng đã phân loại tri thức thành hai loại chính: tri thức hiện và tri thức ẩn.
Dựa trên phân tích về khả năng quan sát được hoặc không của các tri thức hiện, Boisot
(1998) đã tìm ra 3 dạng của tri thức: Tri thức ẩn (Tacit knowledge), tri thức được mã hóa (Codified knowledge) và tri thức đóng gói (Encapsulated knowledge)
Tri thức được hình thành từ thông tin, và thông tin lại được tạo ra từ dữ liệu Để thông tin trở thành tri thức, chúng ta cần trải qua một số quá trình quan trọng, bao gồm so sánh (Comparison) để hiểu rõ hơn về hoàn cảnh và sự việc thông qua việc đối chiếu với những gì đã biết, rút ra bài học (Consequense) để hỗ trợ cho việc đưa ra quyết định và hành động, kết nối (Connection) để liên hệ tri thức này với những tri thức khác, và tham gia hội thoại (Conversation) để hiểu được quan điểm của người khác về thông tin đó.
Tiếp tục ví dụ về khách hàng công ty, sau khi thu thập được các thông tin có ý nghĩa, chúng ta có thể đúc kết được một số kết luận quan trọng về loại khách hàng, hình thức mua hàng, chủng loại hàng hóa thường mua, đối thủ cùng ngành và người có tiếng nói quyết định khi mua hàng, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.
1 ví dụ tổng quan để hiểu rõ hơn về 3 khái niệm này :
- dữ liệu : nhiệt độ ngoài trời là 5 độ C
- thông tin : ngoài trời thời tiết lạnh
- Tri thức : Nếu ngoài trời thời tiết lạnh thì nên mặc áo choàng ấm khi đi ra ngoài
Giá trị sử dụng của dữ liệu sẽ tăng lên đáng kể khi nó được chuyển đổi thành tri thức thực sự Quá trình này cho phép khai thác thông tin có giá trị từ dữ liệu thô, từ đó tạo ra những hiểu biết sâu sắc và hữu ích Sử dụng tri thức này sẽ cho phép đưa ra các quyết định phù hợp và hiệu quả, giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Mối quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và tri thức
Tháp DIKW Đây là một mô hình rất nổi tiếng về các cấp bậc: sơ khai nhất là tầng dữ liệu thô Data
Sau quá trình được nhào nặn, tổng hợp và nghiên cứu qua nhiều bước, các dữ liệu và thông tin "thô sơ" ban đầu đã được chuyển hóa thành Wisdom - Sự Thông Thái của con người, giúp con người có cái nhìn sâu sắc và toàn diện hơn về thế giới xung quanh.
Giao tiep trong kinh doanh
Bài t ậ p ch ủ nghĩa xã hội khoa học
Gttkd - Bài t ậ p l ớ n Giao tiếp trong kinh…
Giao tiep trong kinh… None 13
Giao tiep trong kinh… None 1
Nhóm 7 Kỹ năng làm vi ệ c nhóm trong kin…
Giao tiep trong kinh… None 15
Gi ả i quy ế t xung đ ộ t con rùa
Data đóng vai trò như tầng "phân bón" cần thiết cho sự phát triển của cây kim tự tháp DIKW Qua quá trình chuyển đổi chất, dữ liệu sẽ được chuyển hóa thành thông tin, sau đó được khái quát thành kiến thức và cuối cùng tổng hợp thành tri thức thông thái Đây chính là trái ngọt của quá trình chuyển đổi dữ liệu thành giá trị thực sự.
Mô hình tháp thể hiện sự đột phá lớn trong quá trình chuyển đổi, nơi mỗi tầng trên là kết tinh của các tầng dưới Quá trình này liên quan đến việc xử lý, phân loại và chuyển hóa thông tin qua từng tầng, trước khi đạt đến điểm "turning point" - điểm đột phá quan trọng để dẫn thông tin lên tầng trên.
Giải mã mối quan hệ giữa dữ liệu , thông tin và kiến thức
Giao tiep trong kinh… None
Giao tiep trong kinh… None11
Là 1 dạng "thông tin" ở mức thấp.
Là các nguồn dữ liệu phục vụ nghiên cứu một vấn đề nào đó (liên quan đến số liệu, bảng biểu, )
Câu trả lời đơn lẻ trong Bảng hỏi khảo sát
Tầng này giúp bạn hiểu rõ các mối quan hệ và cấu trúc dữ liệu
Từ kho data khổng lồ này, bằng cách sắp xếp, tổ chức lại chúng theo nhóm taxonomy
Thông tin được tạo ra thông qua việc sắp xếp các yếu tố theo thứ tự, mối quan hệ và bối cảnh cụ thể, giúp chúng ta hiểu được ý nghĩa và giá trị của dữ liệu Khi các yếu tố được sắp xếp theo mối quan hệ nhân quả, trước sau, chúng ta có thể nhận ra được mối liên hệ giữa chúng và từ đó có được thông tin hữu ích Bối cảnh cụ thể cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thông tin, giúp chúng ta hiểu được ý nghĩa của dữ liệu trong một tình huống cụ thể.
"hữu ích" Có rất nhiều công cụ để phân loại, thí dụ như Affinity Diagram dưới đây:
Thông tin có ý nghĩa và được tổ chức với mục tiêu cụ thể, khác biệt so với dữ liệu thuần túy Dữ liệu trở thành thông tin khi người tạo ra nó thêm vào ý nghĩa và giá trị Quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có thể được thực hiện thông qua một số cách quan trọng, bao gồm tạo bối cảnh, phân loại dữ liệu thành các nhóm hoặc dạng, tính toán và phân tích dữ liệu, cũng như sửa chữa và loại bỏ lỗi khỏi dữ liệu.
Nén lại (Condensed): tóm tắt dữ liệu lại trong dạng gọn hơn, khái quát dữ liệu.
Dựa trên các data thu được từ môi trường, có thể tiến hành Dự báo Thời tiết.
Dựa vào tập câu trả lời trong Questionnaire, có thể tiến hành thống kê về đặc điểm, xu hướng, phân nhóm của các đối tượng được hỏi
Tầng này bao gồm các thông tin đã được khái quát thành mẫu chung (patterns), cùng các cấu trúc có khả năng nhận thức cao (cognitive structuring).
Bản chất của Knowledge là kết nối các miếng ghép thông tin với nhau.
Tiến lên bậc thang tiếp theo là đến mức 3: Kiến thức - Chính là các thông tin được đi kèm với các giải thích ý nghĩa của chúng (Meaning).
Quá trình học tập, thảo luận, tiếp nhận, xử lý thông tin, ý tưởng và khái niệm là nền tảng để hình thành tri thức Sau một thời gian đủ dài, thông qua việc đối chiếu và so sánh, chúng ta có thể tìm ra những thông tin đúng đắn và hữu ích, từ đó bồi đắp tri thức nền tảng vững chắc.
Để đưa ra các quyết định hợp lý và hiệu quả trong kinh doanh, chúng ta cần loại bỏ kiến thức sai bằng kiến thức đúng Tri thức có giá trị hơn dữ liệu và thông tin vì nó gần với hành động hơn, giúp chúng ta đưa ra quyết định chiến lược kinh doanh, đối thủ, khách hàng, kênh phân phối và chu kỳ sống của sản phẩm và dịch vụ một cách hiệu quả hơn.
- Tri thức cũng có thể giảm giá trị, chuyển về trạng thái của thông tin hoặc dữ liệu
Một trong những lý do điển hình khiến tri thức bị bỏ quên là do quá tải thông tin Khi con người bị quá tải tri thức, họ thường không thể tận dụng được nó, và tri thức đó dần trở thành dữ liệu vô ích.
Tầng này đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các nguyên tắc, cơ chế và niềm tin được xây dựng trên nền tảng các tri thức đã có, giúp các lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
Là tầng cao nhất của tháp DIKW: Tư duy - Trí tuệ - Sự Thông Thái
Tài sản lớn nhất và bảo vật dữ liệu vàng của loài người chính là tập hợp tri thức đầy đủ về một lĩnh vực hoặc ngành nghề cụ thể Thông qua quá trình nâng cấp, đào sâu, áp dụng, phản biện và phân tích, con người có thể đạt được sự thấu hiểu sâu sắc - Insight, giúp mở rộng kiến thức và hiểu biết về lĩnh vực đó.
Mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary) là một ví dụ điển hình trong thương mại điện tử, giúp phân tích và chọn lọc dữ liệu khách hàng để đưa đến các góc nhìn về phân khúc khách hàng Qua đó, doanh nghiệp có thể tiếp cận khách hàng hiệu quả và xây dựng các chiến lược marketing phù hợp, từ đó tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.
Quản lý tri thức
Sau khi phân biệt được tri thức, thông tin và dữ liệu, bước tiếp theo là tìm hiểu khái niệm quản lý tri thức, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách thức quản lý và khai thác tri thức một cách hiệu quả Quản lý tri thức là quá trình thu thập, lưu trữ, phân tích và chia sẻ tri thức trong tổ chức hoặc cộng đồng, nhằm mục đích tạo ra giá trị và lợi thế cạnh tranh.
Quản lý tri thức (KM) là một loạt hoạt động quan trọng giúp nâng cao nhận thức, thúc đẩy học tập, tăng tốc hợp tác và đổi mới, cũng như trao đổi thông tin chi tiết Các tổ chức sử dụng KM để cho phép các cá nhân, nhóm và toàn bộ tổ chức tạo, chia sẻ và áp dụng tri thức một cách tập thể và có hệ thống, nhằm đạt được mục tiêu của họ Sự toàn cầu hóa, mở rộng lĩnh vực dịch vụ và sự xuất hiện của các công nghệ thông tin mới đã thúc đẩy nhiều tổ chức thiết lập các chương trình KM trong bộ phận CNTT hoặc quản lý nguồn nhân lực của họ Mục tiêu chính của KM là cải thiện việc tạo, lưu trữ, chia sẻ và tái sử dụng kiến thức thông qua một hệ thống quản lý tri thức có tổ chức, bao gồm con người, quy trình, phần mềm, cơ sở dữ liệu và thiết bị.
- Chúng ta đã và đang sống trong một môi trường không ngừng thay đổi và biến động
- Đối đầu với các chuyện sống còn này , các công ty Nhật Bản đã tìm ra con đường thành công riêng của mình
Con đường thành công của Nhật Bản trong kinh doanh có thể được tóm tắt qua ba giai đoạn quan trọng: Sáng tạo tri thức là nền tảng ban đầu, tạo ra những ý tưởng và giải pháp mới mẻ Từ đó, liên tục cách tân và cải tiến để biến những ý tưởng đó thành hiện thực Cuối cùng, ưu thế cạnh tranh được tạo ra thông qua việc áp dụng những đổi mới đó vào thực tiễn kinh doanh, giúp doanh nghiệp Nhật Bản vươn lên và khẳng định vị thế trên thị trường.
Giáo sư Xerox Distinguished, hiệu trưởng sáng lập của Trường Khoa học Tri thức, Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản, người đã đặt nền móng cho lý thuyết sáng tạo tri thức, đã chỉ ra rằng sự thành công của các công ty Nhật Bản phần lớn là nhờ vào khả năng tạo dựng và phát triển tri thức một cách hiệu quả.
- Xây dựng khái niệm tri thức hiện và tri thức ngầm , và lý thuyết tương tác của hai loại tri thức trên
Trong quản trị tri thức, cách phân loại tri thức phổ biến nhất là phân chia tri thức thành tri thức ẩn và tri thức hiện Tri thức ẩn được lưu trữ trong bộ não của con người, trong khi tri thức hiện được lưu trữ trong các tài liệu và phương tiện lưu trữ như sách vở, hoặc ẩn trong các thiết bị, sản phẩm, quy trình, dịch vụ và hệ thống bên ngoài bộ não của người.
Con người có thể tạo ra cả hai loại tri thức thông qua quá trình tương tác và sáng tạo Tri thức đóng vai trò quan trọng giúp các tổ chức hoạt động hiệu quả, thực hiện chức năng của mình để đạt được các mục tiêu đã đề ra Đồng thời, tri thức cũng hỗ trợ các tổ chức phản ứng linh hoạt với những tình huống và thách thức mới, giúp họ thích nghi và phát triển trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp.
3.1 Tri thức ẩn (Tacit knowledge )
Tri thức ẩn, còn được gọi là know-how, là loại tri thức khó thể hiện rõ ràng bằng lời nói hoặc văn bản, bao gồm cảm nhận, hiểu biết, trực giác và dự đoán Điều này khiến việc chuẩn hóa, ghi lại và trao đổi tri thức ẩn trở nên khó khăn hơn so với các loại tri thức khác.
Tri thức ẩn là kho tàng kiến thức và kinh nghiệm riêng biệt của từng cá nhân, được tích lũy qua quá trình học tập và trải nghiệm cuộc sống Qua quá trình tương tác với những người khác, thông qua thử nghiệm, sai lầm, thành công và thất bại, tri thức ẩn dần được hình thành và phát triển, trở thành một phần quan trọng trong bộ não của mỗi người.
Tri thức ẩn mang tính cá nhân cao, do đó mức độ và phương tiện để chia sẻ nó phụ thuộc nhiều vào khả năng và mong muốn chia sẻ của người sở hữu Điều này có nghĩa rằng việc chia sẻ tri thức ẩn đòi hỏi sự sẵn sàng và tự nguyện từ người nắm giữ nó, và cách thức chia sẻ cũng phụ thuộc vào khả năng truyền đạt của họ.
Việc chia sẻ tri thức ẩn là thách thức đối với mọi tổ chức và doanh nghiệp.
Dù việc chia sẻ tri thức ẩn có thể gặp nhiều khó khăn, nhưng hầu hết các học giả đều đồng thuận rằng nó vẫn có thể được truyền đạt thông qua nhiều hoạt động và cách thức khác nhau, chẳng hạn như đối thoại, hội thảo, quan sát thực hành và đặc biệt là với sự hỗ trợ của công nghệ hiện đại.
Để tự động hóa hoạt động triển khai các hệ thống tương tự, các kỹ sư thường tận dụng trải nghiệm và kiến thức của mình để quyết định chiến thuật triển khai hiệu quả Quá trình này thường bao gồm các bước chuẩn bị trước và thậm chí xây dựng hoặc mua các công cụ hỗ trợ triển khai đồng loạt Tuy nhiên, trong quản trị tri thức ẩn, thách thức lớn nhất là xác định tri thức ẩn nào thực sự hữu ích cho tổ chức.
Khi tri thức ẩn hữu ích được xác định, nó mang lại giá trị đặc biệt cho tổ chức Đây là tài sản vô hình độc nhất mà các tổ chức khác khó có thể bắt chước, tạo nên lợi thế cạnh tranh đáng kể.
Tri thức ẩn là tài sản quý giá và độc nhất của mỗi tổ chức, giúp tạo ra lợi thế cạnh tranh không thể bắt chước Do đó, việc khám phá, khai thác và sử dụng tri thức ẩn của các thành viên là điều kiện tiên quyết để tối ưu hóa việc sử dụng nguồn vốn tri thức, từ đó mang lại lợi ích cạnh tranh cho tổ chức.
Trong bất kỳ một tổ chức nào, tri thức ẩn là điều kiện cần cho việc đưa ra các quyết định đúng đắn.
Một nhà quản trị mới gia nhập tổ chức sẽ gặp nhiều khó khăn khi đưa ra quyết định quản trị nếu chưa nắm được tri thức ẩn về cách thức làm việc của tổ chức Tri thức ẩn đóng vai trò thiết yếu để tổ chức hoạt động suôn sẻ và tạo giá trị Trong một tổ chức học tập, cả nhà quản lý và nhân viên đều cần học tập, tiếp thu tri thức phù hợp thông qua kinh nghiệm và hành động, đồng thời tạo ra tri thức mới thông qua tương tác cá nhân và các đội ngũ.
3.2 Tri thức hiện (Explicit knowledge)
Tri thức hiện đại chủ yếu là tri thức dễ dàng mã hóa và lưu giữ trong các tài liệu, cơ sở dữ liệu, trang web, email và các nguồn thông tin khác Trong một công ty, tri thức hiện hữu thường được thể hiện dưới dạng tài sản cụ thể như báo cáo, kế hoạch kinh doanh, bản vẽ, bằng phát minh, nhãn hiệu và danh sách khách hàng Đây là sự tích lũy kinh nghiệm của tổ chức, được lưu giữ một cách có hệ thống để những người quan tâm có thể dễ dàng tiếp cận và thực hiện theo nếu muốn.
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Định nghĩa thuật ngữ AI và mục tiêu phát triển
Trí tuệ nhân tạo (AI) là kết quả của việc mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính Các quy trình này bao gồm việc học tập, hệ thống lý luận và tự điều chỉnh, cho phép máy móc thu nhận thông tin, sử dụng quy tắc để đạt được kết luận và tự thích nghi Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm hệ thống chuyên gia, nhận dạng giọng nói và thị giác máy, giúp mở rộng khả năng của con người trong nhiều lĩnh vực.
Với mong muốn tìm kiếm giải pháp giải quyết những bài toán khó của sự phát triển loài người trong tương lai, chúng ta cần phát triển những công nghệ có khả năng thực hiện các công việc yêu cầu trí thông minh của con người, từ đó giúp giải quyết những thách thức lớn mà nhân loại đang đối mặt.
Con người tạo ra trí thông minh nhân tạo (AI) nhằm tự động hóa các hành động thông minh tương tự con người, giúp giảm thiểu sức lao động và tăng độ chính xác cao hơn trong các quy trình.
Một số ví dụ phổ biến về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong cuộc sống hàng ngày bao gồm ô tô tự lái, phần mềm dịch thuật tự động, trợ lý ảo trên điện thoại và các đối thủ ảo trong trò chơi điện tử, thể hiện sự đa dạng và tiềm năng của công nghệ AI trong việc cải thiện và thay đổi cách chúng ta tương tác và trải nghiệm.
Quan điểm về AI
Máy tính ban đầu được thiết kế để thực hiện các phép toán đơn giản với tốc độ cực nhanh, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc nhận dạng các mẫu, thích ứng với tình huống mới và đưa ra kết luận khi không có đủ thông tin Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) ra đời để giải quyết những hạn chế này, giúp máy tính có thể mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người như học tập, suy luận và tự điều chỉnh Với sự kết hợp của con người, quy trình, phần cứng, phần mềm, dữ liệu và kiến thức cần thiết, hệ thống AI có thể phát triển các hệ thống máy tính và máy móc thông minh hơn, giúp chúng tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất trong các tình huống khác nhau.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực phức tạp và liên ngành, kết hợp các chuyên ngành như sinh học, khoa học máy tính, ngôn ngữ học, toán học, khoa học thần kinh, triết học và tâm lý học Việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống AI đặt ra nhiều câu hỏi triết học về bản chất của tâm trí con người và đạo đức của việc tạo ra các vật thể có trí thông minh giống con người Ngày nay, AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực, thu hút sự tham gia của các nhà nghiên cứu, nhà khoa học và chuyên gia về cách con người suy nghĩ trong việc phát triển các hệ thống này.
Đặc điểm của hành vi thông minh
Một số đặc điểm cụ thể của hành vi thông minh bao gồm khả năng thực hiện những việc sau:
Hành vi thông minh là khả năng học hỏi kinh nghiệm và áp dụng kiến thức thu được từ những kinh nghiệm
Xử lý các tình huống phức tạp.
Giải quyết vấn đề khi thiếu thông tin quan trọng
Xác định điều gì là quan trọng
Phản ứng nhanh chóng và chính xác với tình huống mới.
Hiểu các hình ảnh trực quan, xử lý và vận dụng các biểu tượng.
Sáng tạo và giàu trí tưởng tượng.
So sánh trí tuệ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ con người
Bản chất sự tồn tại
Xoay quanh việc thích nghi với môi trường bằng cách kết hợp một số quá trình nhận
Tập trung vào việc thiết kế máy móc có thể bắt chước các hành vi của con người. thức
Robot sử dụng các hướng dẫn tích hợp, được thiết kế bởi con người.
Con người sử dụng ghi nhớ nội dung và vùng suy nghĩ
Mặc dù trí tuệ con người đã tạo ra trí tuệ nhân tạo, nhưng vẫn chưa thể tạo ra một trí tuệ vượt trội Trí tuệ con người vẫn sở hữu những khả năng sáng tạo độc đáo mà trí tuệ nhân tạo chưa thể bắt chước Sự sáng tạo của trí tuệ con người là điều khiến nó trở nên đặc biệt và vượt trội so với trí tuệ nhân tạo.
Trí Tuệ Nhân Tạo đào tạo một nhiệm vụ cụ thể là không dễ dàng
Trí Tuệ Con Người dựa trên những trải nghiệm trong cuộc sống, những phản ứng mà họ nhận được có thể dẫn đến hàng triệu kỹ năng khác nhau.
Trí Tuệ Nhân Tạo có thể đánh bại Trí Tuệ Con Người trong một số trò chơi cụ thể như cờ vua.
Trí Tuệ Con Người là khả năng thích nghi với môi trường thông qua sự kết hợp của các quá trình nhận thức Trong khi đó, lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo tập trung vào việc thiết kế máy móc có thể bắt chước hành vi của con người, giúp cuộc sống trở nên thuận tiện hơn và thúc đẩy con người phát triển các kỹ năng mới Mặc dù Trí Tuệ Nhân Tạo có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn còn nghi ngờ về khả năng máy móc có thể thay thế hoàn toàn con người trong tương lai.
Xác định các thành phần chính trong lĩnh vực AI và đưa ra ví dụ
Trí tuệ nhân tạo có nhiều kiểu học tập khác nhau, trong đó phương pháp thử và sai đóng vai trò quan trọng Quá trình này liên quan đến việc thử các phương pháp khác nhau cho đến khi tìm được phương pháp phù hợp để hoàn thành nhiệm vụ Khi đạt được kết quả thành công, chương trình sẽ lưu trữ tất cả các bước dẫn đến kết quả đó vào cơ sở dữ liệu để áp dụng cho lần sau khi gặp phải thử thách tương tự.
Thành phần học tập của AI tập trung vào việc ghi nhớ thông tin riêng lẻ, thường được gọi là học vẹt, bao gồm các kỹ thuật giải quyết vấn đề khác nhau, từ vựng, ngoại ngữ và nhiều hơn nữa Thông qua phương pháp tổng quát hóa, chiến lược học tập này được áp dụng vào thực tế, cho phép AI phát triển khả năng học tập và giải quyết vấn đề một cách linh hoạt và hiệu quả.
Mạng thần kinh ( Neural network) :
Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) được phát triển dựa trên cảm hứng từ mạng thần kinh sinh học, tức là bộ não con người Với khả năng tìm kiếm các mẫu phức tạp trong dữ liệu, ANN trở thành một trong những công cụ quan trọng nhất trong Machine Learning, giúp máy tính nhận biết và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn.
Học hỏi chuyên sâu ( Deep learning ) :
Trong học hỏi chuyên sâu, thuật toán thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại để phân tích lượng lớn dữ liệu và cải thiện kết quả thông qua việc chỉnh sửa và xoắn dữ liệu từng chút một Điện toán nhận thức (Cognitive Computing) là một lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại, áp dụng các phương pháp học hỏi chuyên sâu để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.
Điện toán nhận thức hướng đến mục tiêu cuối cùng là mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người trong một mô hình máy tính Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu đang khám phá các cách thức mới để tích hợp trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào các hệ thống máy tính.
Máy tính có thể bắt chước cách suy nghĩ của con người thông qua việc sử dụng các thuật toán tự học, nhận dạng mẫu bằng mạng thần kinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Các mô hình vi tính hóa được triển khai để mô phỏng quá trình nhận thức của con người, cho phép máy tính hiểu và xử lý thông tin một cách thông minh hơn.
Tầm nhìn máy tính ( computer vision ) :
Thị giác máy tính hoạt động bằng cách cho phép máy tính nhìn, nhận dạng và xử lý hình ảnh giống như thị giác của con người, sau đó cung cấp đầu ra phù hợp Đây là một lĩnh vực liên quan mật thiết với trí tuệ nhân tạo, đòi hỏi máy tính phải hiểu và phân tích những gì nó nhìn thấy để đưa ra kết quả chính xác.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( Natural Language Processing ) :
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực công nghệ giúp con người giao tiếp với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người, chẳng hạn như tiếng Anh, thông qua việc phát triển các phương pháp và công cụ hỗ trợ.
Hiểu ngôn ngữ (Language-understanding)
Ngôn ngữ có thể được định nghĩa là một tập hợp các dấu hiệu hệ thống đa dạng sử dụng quy ước để truyền đạt ý định Khả năng hiểu ngôn ngữ thông qua các hình thức ngôn ngữ cụ thể, thay vì dựa vào các sắc thái khác nhau của ý nghĩa tự nhiên, như nói quá, là một trong những thành phần trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rộng rãi nhất.
Khả năng phân biệt giữa các chủ đề khác nhau trong tiếng Anh là một trong những đặc điểm cơ bản của ngôn ngữ, giúp trí tuệ nhân tạo dễ dàng hiểu được tiếng Anh, ngôn ngữ con người được sử dụng rộng rãi nhất Điều này cho phép máy tính hiểu rõ hơn về nhiều ứng dụng máy tính được chạy trên chúng, tạo nền tảng cho sự tương tác hiệu quả giữa con người và máy móc.
Khi áp dụng phương pháp tiếp cận mục đích đặc biệt, giải pháp cho một vấn đề cụ thể được điều chỉnh theo thứ tự và thường xuyên tập trung vào một tính năng duy nhất Ngược lại, kỹ thuật mục đích chung lại mở rộng phạm vi giải quyết nhiều vấn đề thú vị Khả năng giải quyết vấn đề của trí tuệ nhân tạo cho phép các chương trình kết hợp giảm dần chênh lệch giữa trạng thái mong muốn và trạng thái hiện tại, mang lại giải pháp toàn diện và linh hoạt.
Giao diện não- máy tính:
Phát triển mối liên hệ giữa bộ não con người và máy tính là một khía cạnh thú vị của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Giao diện não-máy tính (BCI) cho phép kết nối trực tiếp bộ não con người với máy tính, cho phép suy nghĩ của con người điều khiển các hoạt động của máy tính Ứng dụng tiềm năng của công nghệ BCI bao gồm cung cấp khả năng giao tiếp và điều khiển máy tính cho những người không có khả năng nói hoặc cử động Một ví dụ về hệ thống BCI là phát triển của Honda Motors, cho phép người dùng thực hiện các thao tác nhất định với độ chính xác cao Công nghệ này sử dụng một chiếc mũ bảo hiểm đặc biệt để đo và truyền hoạt động của não tới máy tính, mở ra khả năng mới cho tương tác giữa con người và máy tính.
Những hệ thống chuyên gia (expert systems)
Phần cứng và phần mềm lưu trữ kiến thức và suy luận, tương tự như chuyên gia con người
được sử dụng trong nhiều ứng dụng kinh doanh
Các hệ thống chuyên gia hiện đại đang được cải tiến đáng kể nhờ việc áp dụng phương pháp phỏng đoán hoặc quy tắc ngón tay cái, cho phép chúng đưa ra kết luận chính xác hơn hoặc đề xuất giải pháp hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
một hệ thống chuyên gia bao gồm một tập hợp các thành phần tích hợp và liên quan đến nhau
các thành phần: người máy (Robotics)
Kĩ thuật cơ khí là một nhánh kĩ thuật quan trọng liên quan đến việc phát triển và sản xuất các thiết bị cơ khí phức tạp, bao gồm cả sơn ô tô, tạo mối hàn chính xác và thực hiện các công việc khác đòi hỏi độ chính xác cao Nhánh kĩ thuật này đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức về cơ khí, vật liệu và công nghệ để tạo ra các sản phẩm chất lượng cao.
các tổ chức sử dụng robot để thực hiện các công việc nhàm chán, bẩn thỉu hoặc nguy hiểm
Việc triển khai các phương tiện tự trị trong tương lại sẽ thay thế các tài xế,
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
ChatGPT-Ví dụ minh họa về AI
Chat GPT là ứng dụng hỏi, đáp tự động, sử dụng kĩ thuật học máy, học tăng cường từ phản hồi con người (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF).
Chat GPT có khả năng mô phỏng các cuộc đối thoại và trò chuyện giống như con người, đồng thời có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác như làm thơ, phân tích dữ liệu và trả lời các câu hỏi phức tạp theo nhiều phong cách khác nhau Ngoài ra, Chat GPT còn có thể thách thức các tiền đề sai và bác bỏ các yêu cầu không phù hợp, giúp cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy.
Chat GPT sở hữu một hệ thống văn bản khổng lồ với 8 triệu tài liệu và hơn 10 tỉ từ, cho phép nó xử lí một lượng lớn văn bản và thực hiện các thao tác xử lí ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả Nhờ vào khối lượng dữ liệu này, Chat GPT có thể tạo ra văn bản mới mạch lạc và trôi chảy hơn con người, mang lại trải nghiệm giao tiếp tự nhiên và thông minh.
Chat GPT đã tạo ra cơn sốt toàn cầu chỉ sau một thời gian ngắn ra mắt, với hơn một triệu người đăng ký chỉ sau một tuần và cán mốc hơn 100 triệu người dùng tính đến ngày 31/01/2023 Điều này là nhờ vào khả năng thông minh vượt trội của Chat GPT, giúp nó thực hiện các cuộc trò chuyện với con người một cách tự nhiên và hiệu quả hơn so với nhiều Chatbot khác.
Chat GPT sở hữu giao diện trực quan, thân thiện và dễ dàng sử dụng, giúp người dùng tương tác một cách mượt mà Các câu trả lời mà Chat GPT cung cấp không chỉ dễ hiểu mà còn trôi chảy, vượt trội so với các công cụ Chatbot khác Ngoài ra, Chat GPT còn có khả năng ghi nhớ nội dung trò chuyện trước đó, từ đó cung cấp các đề xuất và hỗ trợ được cá nhân hóa, mang lại trải nghiệm người dùng tối ưu.
Chat GPT là công cụ hỗ trợ đắc lực cho doanh nghiệp trong việc chăm sóc khách hàng và xây dựng chiến dịch marketing hiệu quả Với khả năng hoạt động 24/7, Chat GPT luôn sẵn sàng hỗ trợ khách hàng bất cứ lúc nào, giúp tăng cường trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng Ngoài ra, Chat GPT còn hỗ trợ tạo ra danh sách từ khóa hoặc cụm từ tiềm năng, giúp doanh nghiệp xác định và tận dụng các cơ hội marketing mới.
- Bởi vì hạn chế về ngôn ngữ nên Chat GPT không xử lí được các yêu cầu phức tạp hoặc nhiều sắc thái.
Chất lượng câu trả lời phụ thuộc phần lớn vào chất lượng câu hỏi đầu vào Do đó, những câu hỏi chung chung, không có chủ đích cụ thể thường sẽ không nhận được câu trả lời rõ ràng và cụ thể.
Sử dụng Chat GPT tiềm ẩn một số rủi ro nhất định, đặc biệt là về độ chính xác của thông tin Chat GPT có thể cung cấp câu trả lời không chính xác hoặc sai lệch thông tin, điều này có thể gây ra những hậu quả không mong muốn Ngoài ra, việc chia sẻ thông tin nhạy cảm trên Chat GPT cũng có nguy cơ bị đánh cắp, do đó người dùng cần phải cẩn thận và cân nhắc kỹ lưỡng trước khi chia sẻ thông tin quan trọng.
Chat GPT được xây dựng và đào tạo dựa trên phản hồi của con người, giúp AI xác định được mong muốn của người dùng khi đặt câu hỏi Với tiềm năng hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực như kiếm tiền thụ động, giải quyết bất ổn tâm lý, Chat GPT có thể trở thành công cụ hữu ích trong công việc Tuy nhiên, việc đăng ký tài khoản Chat GPT ở Việt Nam còn phức tạp hơn so với các nước khác, nhưng vẫn có nhiều người quan tâm và sử dụng ứng dụng này.
Phân loại trí tuệ nhân tạo dựa trên sự phát triển có thể được chia thành ba loại chính: ANI (Trí tuệ nhân tạo hẹp), AGI (Trí tuệ nhân tạo chung) và ASI (Siêu trí tuệ nhân tạo) Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) là loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như chơi cờ vua hoặc nhận diện khuôn mặt.
Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence hay weak AI) là loại trí tuệ nhân tạo được lập trình để thực hiện một hoặc một số lượng công việc giới hạn, khác với việc sử dụng toàn bộ khả năng nhận thức như não bộ con người Ưu điểm của loại trí tuệ này là chỉ tập trung vào một số công việc cụ thể, giúp nó hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ và có khả năng thay thế con người trong những lĩnh vực đó.
Tuy nhiên, hạn chế của Weak AI là chỉ có thể thực hiện nhiệm vụ đã được lập trình sẵn, không thể xử lý các yêu cầu ngoài phạm vi huấn luyện Ứng dụng của Weak AI bao gồm các trợ lý ảo như Siri, tính năng gợi ý trên Netflix và Spotify, cũng như các chatbot mô phỏng cuộc hội thoại giữa khách hàng và nhân viên chăm sóc khách hàng Ngoài ra, xe tự lái như Tesla và các robot trong nhà máy cũng sử dụng Weak AI, mặc dù chúng phải được lập trình để tự lái trên các đoạn đường nguy hiểm Cuối cùng, nhận diện khuôn mặt và hình ảnh, giọng nói cũng là một ứng dụng phổ biến của Weak AI trên nhiều lĩnh vực và thiết bị.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) sở hữu khả năng tự nhận thức, cho phép nó giải quyết các vấn đề phức tạp, học hỏi từ kinh nghiệm và lên kế hoạch cho tương lai một cách độc lập Điều này có nghĩa là AGI có thể tự đưa ra quyết định mà không cần phải trải qua quá trình huấn luyện trước đó, thể hiện mức độ tự chủ cao trong việc xử lý và giải quyết vấn đề.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) phức tạp hơn so với trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), vì vậy việc tạo ra một cỗ máy thực sự là AGI vẫn còn là một thách thức Tuy nhiên, hiện nay, chúng ta đang tiến gần đến việc phát triển Partial AGI, hay còn gọi là AGI một phần Một bước tiến xa hơn nữa là sự xuất hiện của Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI), một dạng trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn cả AGI.
-ASI có khả năng nhận thức đủ để vượt qua khả năng trí não và hành vi của con người.
ASI sở hữu trí nhớ vượt trội so với con người, đồng thời có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn Điều này cho phép ASI đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn so với con người, nhờ vào khả năng tính toán và phân tích thông tin lớn một cách nhanh chóng và chính xác.
- Và đương nhiên chúng ta vẫn chưa thể tạo ra một ASI thật sự, chúng chỉ được xuất hiện trên những bộ phim khoa học viễn tưởng.
Phân loại dựa trên sự tương đồng với con người
2.7 Ưu và nhược điểm của AI ã Ưu điểm ã Phỏt hiện và ngăn chặn rủi ro: Cụng nghệ AI giỳp con người dự bỏo trước rủi ro và mối nguy hại tiềm ẩn để hạn chế tối đa những thiệt hại không đáng có. ã Giảm thiểu sức lao động của con người: Khi lắp đặt cụng nghệ AI vào robot hoặc mỏy múc thỡ thiết bị sẽ hoàn thành tốt những công việc đã được giao, giúp con người không cần lao động quá nhiều ã Xoỏ bỏ rào cản ngụn ngữ: Cụng nghệ AI giỳp con người tại mọi quốc gia cú thể núi chuyện và giao tiếp dễ dàng hơn. ã Cỏ nhõn hoỏ: Ứng dụng AI sẽ đỏnh giỏ và học hỏi nhanh chúng đối tượng mà mỡnh phục vụ để đưa ra phản ứng phù hợp nhất trong quá trình vận hành. ã Nhược điểm ã Việc sử dụng AI rất tốn kộm rất nhiều khi xử lớ một lượng lớn dữ liệu mà lập trỡnh AI yờu cầu ã AI chớnh là một trong những nguyờn nhõn của tỷ lệ thất nghiệp cao. ã Trớ tuệ nhõn tạo AI cũng là một sản phẩm khoa học của con người nờn cũng khụng trỏnh khỏi việc thiếu sự linh hoạt. ã Bằng việc sử dụng những thuật toỏn được lập trỡnh sẵn, trớ tuệ nhõn tạo cú khả năng tối ưu húa và làm gọn những quy trình xử lý dữ liệu, đặc biệt với cả những dữ liệu lớn, nhiều phân khúc đặc điểm.Tuy nhiên, đây cũng tiềm ẩn một tác hại của trí tuệ nhân tạo, đó là nguy cơ rò rỉ, bị tấn công và đánh cắp dữ liệu
Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác
Đa phương tiện và thực tế ảo
Thực tế ảo
a, Tổng quan về thực tế ảo
Thuật ngữ "thực tế ảo" được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1989 bởi Jaron Lanier, người sáng lập VPL Research Ban đầu, nó đề cập đến thực tế ảo nhập vai, nơi người dùng hoàn toàn đắm chìm trong một thế giới 3D nhân tạo do máy tính tạo ra, cho phép họ hiểu sâu hơn về hành vi và chức năng của thế giới ảo thông qua việc hòa nhập.
Hệ thống thực tế ảo cho phép người dùng trải nghiệm môi trường mô phỏng bằng máy tính một cách chân thực, với khả năng di chuyển và phản ứng tự nhiên Để đạt được điều này, các thiết bị giao diện đặc biệt được sử dụng để truyền tải hình ảnh, âm thanh và cảm giác của thế giới mô phỏng đến người dùng Các thiết bị này cũng có thể ghi lại và gửi lời nói, chuyển động của người tham gia đến chương trình mô phỏng, cho phép họ tương tác với các đối tượng ảo một cách tự nhiên Điều này mang lại cảm giác đắm chìm trong thế giới giả lập, tạo ra trải nghiệm thực tế ảo chân thực và hấp dẫn.
Thực tế ảo được hình thành và phát triển bởi các nhà khoa học máy tính và kỹ sư công nghệ thông tin từ những năm 1960, ban đầu được ứng dụng trong lĩnh vực quân sự, y tế và giáo dục Tuy nhiên, phải đến khi các công nghệ VR và AR mới hơn ra đời và trở nên phổ biến, thực tế ảo mới thực sự nổi lên như một lĩnh vực công nghệ đáng chú ý.
Các công ty và tổ chức công nghệ hàng đầu thế giới như Oculus VR (một công ty con của Facebook), HTC, Google, Samsung và Sony đã không ngừng phát triển và cải tiến các sản phẩm và ứng dụng thực tế ảo đa dạng Những nỗ lực này đã mang lại những trải nghiệm mới mẻ và độc đáo cho người dùng, đồng thời mở ra hướng đi mới cho công nghệ thực tế ảo trong tương lai.
Thực tế ảo (Virtual Reality - VR) là công nghệ tạo môi trường ảo cho phép người dùng tương tác với các đối tượng ảo thông qua thiết bị đeo kính VR và các thiết bị tương tự Các đối tượng ảo này có thể là những thứ mới lạ chưa từng được trải nghiệm hoặc là phiên bản ảo của các đối tượng thực tế, mang đến trải nghiệm mới mẻ và thú vị cho người dùng.
Trong một môi trường thực tế ảo (VR), người dùng có thể trải nghiệm một thế giới ảo hoàn toàn mới, nơi họ có thể di chuyển, tương tác với các đối tượng xung quanh và thực hiện các hành động một cách rõ ràng và sinh động Với khả năng tái tạo môi trường ảo chân thực, công nghệ VR đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực quan trọng như giáo dục, y tế, thể thao, giải trí và sản xuất công nghiệp, mang lại những trải nghiệm mới mẻ và hiệu quả cho người dùng.
Một ví dụ điển hình về thực tế ảo là các trò chơi video đòi hỏi người chơi đeo kính VR để tham gia, chẳng hạn như trò chơi Beat Saber, nơi người chơi sử dụng tay cầm để đánh bại các khối đến với nhịp điệu nhạc, tạo ra một trải nghiệm đắm chìm trong âm nhạc và hành động đầy phấn khích.
Một ví dụ điển hình khác về ứng dụng thực tế ảo trong giáo dục là Google Expeditions, cho phép học sinh khám phá các địa điểm khác nhau trên thế giới hoặc chinh phục vũ trụ một cách rõ ràng và sinh động, mang lại trải nghiệm học tập mới mẻ và thú vị.
Trong lĩnh vực y tế, công nghệ thực tế ảo (VR) đang được ứng dụng rộng rãi để mang lại những lợi ích đáng kể Một trong những ứng dụng quan trọng của VR là giảm đau và lo âu cho bệnh nhân, giúp họ cảm thấy thoải mái hơn trong quá trình điều trị Ngoài ra, VR còn được sử dụng để đào tạo các bác sĩ và y tá trong một môi trường giả lập và an toàn hơn, giúp họ nâng cao kỹ năng và kinh nghiệm thực tế mà không phải đối mặt với rủi ro thực sự.
Thực tế tăng cường (Augmented Reality - AR) là công nghệ hiện đại cho phép tích hợp các đối tượng ảo vào thế giới thực thông qua các thiết bị di động hoặc máy tính được trang bị cảm biến tiên tiến như camera, cảm biến vị trí và cảm biến gia tốc, từ đó tạo ra trải nghiệm tương tác mới mẻ và thú vị.
Thực tế tăng cường (AR) được phát triển từ các nghiên cứu trong lĩnh vực thực tế ảo và thị giác máy tính, sau đó trở thành một công nghệ riêng biệt Năm 1992, hai nhà nghiên cứu tại Boeing, Tom Caudell và David Mizell, đã sử dụng thuật ngữ "thực tế tăng cường" để mô tả việc sử dụng thiết bị điện tử hỗ trợ công việc trong các môi trường sản xuất phức tạp, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong sự phát triển của công nghệ này.
Thực tế tăng cường đã trở thành một công nghệ được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giáo dục đến y tế và kỹ thuật, nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ di động và các thiết bị thông minh trong những năm gần đây Các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Apple, Microsoft và Amazon cũng đã tham gia vào việc phát triển các ứng dụng thực tế tăng cường, góp phần thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này.
Trong những năm gần đây, thực tế tăng cường đã phát triển thành các dạng kỹ thuật liên quan, bao gồm thực tế hỗn hợp và thực tế mở rộng, tạo ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng và trải nghiệm thực tế ảo.
Khi sử dụng Công nghệ Thực tế Ưu tiên (AR), các đối tượng ảo sẽ được hiển thị trực tiếp trên màn hình của thiết bị, cho phép tương tác với các vật thể thực tế xung quanh Điều này cho phép người dùng trải nghiệm thông tin chi tiết về sản phẩm hoặc địa điểm chỉ bằng cách chụp hình hoặc điểm tới trên màn hình, mang lại sự tiện lợi và dễ dàng khi tìm kiếm thông tin.
Ứng dụng Pokemon Go là một ví dụ điển hình về công nghệ Thực tế ảo tăng cường (AR), cho phép người chơi trải nghiệm một thế giới mới lạ và thú vị Thông qua điện thoại, người chơi có thể tìm kiếm và bắt những sinh vật ảo Pokemon xuất hiện trong thế giới thực, tạo ra một trải nghiệm chơi game đầy hấp dẫn và mới mẻ.