1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Tiểu luận học phần tin học đại cương trí tuệ nhân tạo

38 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Trí Tuệ Nhân Tạo
Tác giả Nguyễn Minh Kha, Nguyễn Hoàng Hồng Ngọc, Trần Minh Nguyên, Nguyễn Ánh Nguyệt, Hoàng Trương Ngọc Nhi, Nguyễn Tâm Như
Người hướng dẫn Huỳnh Ngọc Thành Trung
Trường học Trường Đại Học Tài Chính-Marketing
Chuyên ngành Tin Học Đại Cương
Thể loại tiểu luận
Năm xuất bản 2023
Thành phố TPHCM
Định dạng
Số trang 38
Dung lượng 16,24 MB

Cấu trúc

  • I. Khái quát chung về trí tuệ nhân tạo (AI) (6)
    • 1. Khái niệm trí tuệ nhân tạo (6)
    • 2. Phân loại trí tuệ nhân tạo (8)
    • 3. Tiền đề cơ bản của trí tuệ nhân tạo (11)
  • II. Lịch sử hình thành trí tuệ nhân tạo (AI) (12)
    • 1. Thập kỷ 1950 (12)
    • 2. Thập kỷ 1960 và 1970 (13)
    • 3. Thập kỷ 1980 (14)
    • 4. Thập kỷ 1990 và 2000 (14)
    • 5. Thập kỷ 2010 đến nay (15)
  • III. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực/ngành (16)
    • 1. Trong y tế (16)
    • 2. Trong giáo dục (17)
    • 3. Trong nông nghiệp (18)
    • 4. Trong sản xuất (19)
    • 5. Trong tài chính, ngân hàng (20)
    • 6. Trong ngành marketing (21)
    • 7. Trong ngành thương mại điện tử (22)
    • 8. Trong ngành quản trị nhân sự (23)
  • IV. Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo (24)
    • 1. Ưu điểm (24)
    • 2. Nhược điểm (26)
  • V. Trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam (28)
    • 1. Thực trạng (29)
    • 2. Cơ hội (33)
    • 3. Thách thức (33)
    • 4. Giải pháp (34)
  • KẾT LUẬN (35)

Nội dung

Khái quát chung về trí tuệ nhân tạo (AI)

Khái niệm trí tuệ nhân tạo

H nh 1 H nh ảnh minh họa khái niệm của trí tuệ nhân tạo

-Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một ngành khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có thể suy nghĩ và hành động như con người.

AI được định nghĩa là khả năng của một cỗ máy thực hiện các tác vụ vốn đòi hỏi trí tuệ con người, chẳng hạn như học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề và giao tiếp.

-Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để nghiên cứu AI, nhưng cách tiếp cận phổ biến là xem nó là khả năng của một hệ thống để thực hiện các tác vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như học hỏi, suy luận, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề và giao tiếp.

Document continues below hệ thống thông tin

Phân loại trí tuệ nhân tạo

* Công nghệ AI được chia làm 4 loại chính: a Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)

-Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.

H nh 2 H nh ảnh minh họa công nghệ AI phản ứng

-Ví dụ: Deep Blue – chương trình đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov Đây là một chương trình chơi cờ vua tự động, được tạo ra bởi IBM, với khả năng xác định các nước cờ đồng thời dự đoán những bước đi tiếp theo của đối thủ Thông qua đó, Deep Blue đưa ra những nước đi thích hợp nhất Tuy nhiên vẫn còn hạn

Phân lo i ạ trí tu ệ nhân t o ạ

Lý thuyếết vếề trí tu ệ nhân t o ạ

AI t nh n ự ậ th c ứ lý thuy ế t môn h ệ th ố ng thông tin qu ả …

H ướ ng d ẫ n trình bày báo cáo Word

Script Filipino TV Broadcasting Final

Weather Forcasting APP Project Report

IT essentials 87% (23)28 chế về công nghệ => một thành công lớn trong lĩnh vực nghiên cứu về AI của IBM.

H nh 3 H nh ảnh minh họa Deep Blue b Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

-Công nghệ AI này khắc phục được những nhược điểm của của AI phản ứng, đặc điểm của công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế là khả năng sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai Đây được xem là một trong những thành công lớn khi ứng dụng thành công AI vào một số lĩnh vực và sản phẩm công nghệ như xe không người lái, máy bay drone hoặc những tàu ngầm hiện đại Công nghệ AI này thường kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh nhằm mục đích dự đoán những trường hợp có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt nhất cho thiết bị.

-Ví dụ: đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tỉnh toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe và tránh gây tai nạn giao thông.

H nh 4 H nh ảnh xe không người lái c Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo:

-Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể Tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ đã đẩy sự phát triển của AI lên một tầm cao mới.

H nh 5 H nh ảnh minh họa về lý thuyết về trí tuệ nhân tạo

-Ví dụ: AI do Facebook tạo ra nhằm hỗ trợ giao tiếp kỹ thuật số được tốt hơn, tuy nhiên các AI này lại vượt ra khỏi tầm kiểm soát của đội ngũ Facebook, chúng được lập trình để sử dụng ngôn ngữ là tiếng Anh, giúp con người có thể đọc hiểu được, tuy nhiên trong quá trình phát triển, những AI này đã cho rằng tiếng Anh là ngôn ngữ chậm phát triển và chúng đã tự tạo ra một ngôn ngữ mới dựa trên dữ liệu có sẵn Dẫn đến việc các chuyên gia không giải mã được ngôn ngữ này ⇒Facebook buộc phải cho dừng hoạt động để các AI này trước khi chúng bị mất kiểm soát bởi con người Vì vậy hiện nay, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương án khả thi. d.Loại 4: Công nghệ AI tự nhận thức

-Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người, chúng có thể chia sẻ buồn vui với con người Đây được xem là bước phát triển cao nhất của công nghệ AI Tuy nhiên nó vẫn chưa thực sự khả thi ở thời điểm hiện tại do con người vẫn chưa thể hoàn toàn kiểm soát được chúng.

H nh 6 H nh ảnh minh họa về công nghệ Tư nhận thức

Tiền đề cơ bản của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học và kỹ thuật nhằm tạo ra các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thông minh mà thông thường chỉ được thực hiện bởi con người AI dựa trên một số tiền đề cơ bản, bao gồm:

-Tính toán: AI sử dụng tính toán để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề Các thuật toán AI được thiết kế để tận dụng sức mạnh của máy tính để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả (Các thuật toán AI được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.)

-Dữ liệu: AI học hỏi từ dữ liệu Các hệ thống AI được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về thông tin và mẫu Dữ liệu này giúp các hệ thống AI học cách thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra các quyết định chính xác (các hệ thống AI được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về hình ảnh khuôn mặt.)

-Tính sáng tạo: AI có thể tạo ra các giải pháp mới và sáng tạo cho các vấn đề Các hệ thống AI có thể được sử dụng để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và quy trình mới ( sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, nhạc và văn bản.)

-Học tập: AI có thể học hỏi và thích ứng với môi trường Các hệ thống AI có thể được đào tạo lại để thực hiện các nhiệm vụ mới hoặc để cải thiện hiệu suất của chúng trong các nhiệm vụ hiện có (các hệ thống AI được sử dụng để chơi trò chơi có thể được đào tạo lại để chơi các trò chơi mới hoặc để cải thiện hiệu suất của chúng trong các trò chơi hiện có.)

=> Các tiền đề cơ bản của AI là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tích cực. Các nhà khoa học AI đang nghiên cứu các cách mới để cải thiện hiệu suất của các hệ thống AI và mở rộng phạm vi các ứng dụng của AI.

Lịch sử hình thành trí tuệ nhân tạo (AI)

Thập kỷ 1950

-Những ý tưởng ban đầu về trí tuệ nhân tạo bắt đầu xuất hiện, đặc biệt là sau khi Alan Turing đưa ra bài báo về "Máy tính và trí tuệ" vào năm 1950, đề xuất "Kiểm định Turing" để đánh giá khả năng của máy tính để "nghĩ" như con người.

-Ví dụ : Điển hình cho giai đoạn này là máy tính cờ vây của Claude Shannon Ông đã sử dụng ý tưởng của trí tuệ nhân tạo để thiết kế một chương trình máy tính có thể chơi cờ vây Đây được coi là một trong những ứng dụng đầu tiên của trí tuệ nhân tạo trong việc mô phỏng khả năng tư duy và quyết định của con người.

H nh 7 Máy tính cờ vây của Claude Shannon

Thập kỷ 1960 và 1970

-Các nhà nghiên cứu bắt đầu tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình để mô phỏng khả năng học tập và giải quyết vấn đề của con người Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các hệ thống logic và ngôn ngữ lập trình như LISP và Prolog.

-Ví dụ : Trong những năm 1960, John McCarthy và nhóm nghiên cứu tại Stanford đã phát triển hệ thống Logic Theorem Proving (LTP), một phần mềm sử dụng logic để tìm ra chứng minh cho các định lý toán học Đây là một trong những ví dụ đầu tiên về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề logic và toán học.

Thập kỷ 1980

-Sự phát triển của các hệ thống chuyên gia và khoa học máy tính bắt đầu trở nên phổ biến, đặc biệt sau khi học máy trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng Các thuật toán như mạng nơ-ron nhân tạo cũng được phát triển và áp dụng rộng rãi.

-Ví dụ : Trong thời kỳ này, một ví dụ tiêu biểu là hệ thống chuyên gia Các hệ thống này được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp trong lĩnh vực y tế, kỹ thuật và quản lý Ví dụ, hệ thống chuyên gia Dendral được phát triển để phân tích dữ liệu từ phổi khí quản để xác định các hợp chất hóa học.

H nh 8 Hệ thống chuyên gia Dendral

Thập kỷ 1990 và 2000

-AI bắt đầu áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghiệp đến y tế và tài chính Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính cũng được phát triển mạnh mẽ.

-Ví dụ : Một ví dụ nổi bật trong thời kỳ này là công nghệ xe tự lái Công ty Google đã phát triển một hệ thống xe tự lái dựa trên trí tuệ nhân tạo, có khả năng tự động lái xe và phản ứng với môi trường xung quanh một cách an toàn.

Thập kỷ 2010 đến nay

-Sự phát triển của học sâu (deep learning), học tăng cường và các mô hình học máy phức tạp đã tạo ra sự chú ý lớn đối với trí tuệ nhân tạo Công nghệ AI ngày càng được tích hợp vào các ứng dụng thực tế như xe tự lái, trợ lý ảo và dịch máy.

-Ví dụ : Trong thời kỳ hiện đại, trí tuệ nhân tạo đã được tích hợp vào nhiều ứng dụng thông thường, ví dụ như trợ lý ảo Các trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazon và Google Assistant là các ví dụ điển hình cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong việc tương tác ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp thông tin và dịch vụ cho người dùng.

=> Trên thực tế, lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo là một hành trình liên tục của nhiều cải tiến và phát triển, và nó tiếp tục mở ra nhiều triển vọng và tiềm năng trong tương lai.

Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực/ngành

Trong y tế

-Các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo mang đến những giải pháp y tế hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn cho bệnh nhân Các bác sĩ có thể nhanh chóng xác định ung thư bằng cách sử dụng AI và học máy (machine learning) trước khi quá muộn AI nâng cao độ chính xác trong chuẩn đoán và sự an toàn của bệnh nhân nhờ tăng khả năng dự đoán, tính nhất quán và độ tin cậy. Một các tên chúng ta phải kể đến là IBM Watson, một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay Nó có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và trả lời các câu hỏi được đưa ra Hệ thống sẽ tổng hợp báo cáo từ dữ liệu bệnh nhân và nguồn dữ liệu có sẵn khác và trình bày báo cáo cùng lược đồ mức độ tin cậy.

-Để phòng ngừa đột quỵ, tổ chức Cambio Health Care đã phát triển một hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng với sự hỗ trợ của AI Hệ thống này có khả năng phát hiện và đưa ra cảnh báo cho bác sĩ khi bệnh nhân có nguy cơ bị đột quỵ tim.

-Một ứng dụng tiêu biểu khác của trí tuệ nhân tạo trong y tế là máy bay không người lái được sử dụng trong trường hợp cứu hộ khẩn cấp Thiết bị này có tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng đến 40% và có khả năng tiếp cận những địa điểm có địa hình hiểm trở.

- Các ứng dụng của AI như chatbot, chương trình máy tính trực tuyến cũng được sử dụng để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc cung cấp phản hồi y tế cơ bản bởi các trợ lý y tế ảo.

H nh 11 Ứng dụng của AI trong y tế

Trong giáo dục

-Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi tích cực trong ngành giáo dục. Các hoạt động giáo dục như chấm điểm, dạy kèm dần được tự động hóa. Nhờ đó, giáo viên có thể sử dụng thời gian đó để trao đổi với học sinh, chuẩn bị trang bị lớp học hay các công việc khác phục vụ thiết yếu cho học tập.

-Học sinh cũng được sử dụng thường xuyên hơn các chương trình học tập, trò chơi, phần mềm thích ứng Các hệ thống AI đáp ứng nhu cầu của học sinh, tập trung vào các chủ đề, lặp lại những điều học sinh chưa nắm vững, học sinh có thể học tập với tốc độ của riêng mình.

-Bên cạnh đó, với sự hỗ trợ từ công nghệ AI, học sinh, sinh viên có thể học ở mọi nơi trên thế giới tại bất kì thời điểm nào, giúp trải nghiệm học tập của các bạn trở nên đa dạng, tiện lợi và thú vị hơn.

H nh 12 Ứng dụng của AI trong giáo dục

Trong nông nghiệp

-Trí tuệ nhân tạo và học máy đang nhanh chóng được áp dụng trong ngành nông nghiệp, đối với sản phẩm cây trồng và phương thức canh tác Điện toán nhận thức (cognitive computing) đang trên đà trở thành công nghệ mang tính cách mạng nhất trong ngành nông nghiệp bởi khả năng hiểu, học và phản ứng với nhiều tình huống khác nhau để nâng cao tính hiệu quả.Nhờ đó, công nghệ AI có thể hỗ trợ nông dân khai thác tốt hơn tiềm năng trên mảnh đất của họ, cũng như sử dụng nguồn tài nguyên quý giá này một cách bền vững hơn.

-Một ứng dụng AI nổi bật trong nông nghiệp là Hệ thống theo dõi sức khoẻ của đất và cây trồng Một ứng dụng tên Plantix của công ty khởi nghiệp công nghệ PEAT có thể xác định sự thiếu hụt chất dinh dưỡng trong đất bao gồm sâu bệnh hại cây trồng, nhờ đó nông dân cũng có thể đưa ra những phương án sử dụng phân bón giúp cải thiện chất lượng thu hoạch.

-Ngoài ra, thiết bị phân tích dự báo thời tiết, máy bay không người lái phân tích sức khỏe, Robot nông nghiệp phục vụ canh tác, hệ thống hỗ trợ AI để phát hiện dịch hại…cũng đang có những tác động tích cực giúp canh tác hiệu quả gia tăng năng suất và chất lượng cây trồng.

H nh 13 Ứng dụng của AI trong nông nghiệp

Trong sản xuất

-Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để xây dựng những quy trình sản xuất tối ưu hơn Công nghệ AI có khả năng phân tích cao, làm cơ sở định hướng cho việc ra quyết định trong sản xuất

H nh 14 Ứng dụng của AI trong sản xuất

Trong tài chính, ngân hàng

-Công nghệ AI là giải pháp giúp các ngân hàng phân tích, xử lý dữ liệu hiệu quả hơn, và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

-Để thực hiện tốt hơn các dịch vụ quản lý tài sản và danh mục đầu tư, tập đoàn đầu tư lớn nhất thế giới BlackRock (Mỹ) đã xây dựng một phòng thí nghiệm AI chuyên dụng hỗ trợ đo lường lợi nhuận, rủi ro, tư vấn chứng khoán và đánh giá tài sản nào sẽ mang lại lợi nhuận cao nhất.

-Các ngân hàng sử dụng trợ lý AI và ứng dụng Revolut’s để cung cấp các dịch vụ tức thì cho khách hàng Hệ thống Camera thông minh tích hợp AI cũng được sử dụng nhằm ghi lại biểu cảm khuôn mặt của khách hàng để cung cấp phản hồi tức thì về trải nghiệm của họ.

-Trí tuệ nhân tạo cũng là một trợ thủ đắc lực trong phòng chống rửa tiền, phát hiện và ngăn chặn gian lận Công nghệ AI có khả năng sàng lọc qua khối lượng lớn dữ liệu, xác định các xu hướng và kiểu mẫu trong thời gian ngắn.Hình ảnh Camera thời gian thực và các kỹ thuật AI tiên tiến như Học sâu

(deep learning) có thể được sử dụng để nhận dạng hình ảnh và khuôn mặt nhằm phát hiện và ngăn chặn tội phạm.

H nh 15 Ứng dụng của AI trong tài chính, ngân hàng

Trong ngành marketing

-Các nhà tiếp thị và doanh nhân trên khắp thế giới đang chuyển sang sử dụng

AI như một trợ thủ đắc lực Trong những năm gần đây, các doanh nghiệp vừa và nhỏ đã bắt đầu kết hợp các ứng dụng dựa trên AI hoặc học máy vào kênh bán hàng của mình Các nhà tiếp thị có thể có sự hiểu biết rõ ràng hơn về đối tượng khách hàng mục tiêu của mình hơn bao giờ hết nhờ sự phát triển của dữ liệu lớn và các giải pháp phân tích dữ liệu tiên tiến bằng công nghệ AI.

H nh 16 Ứng dụng của AI trong ngành Marketing

Trong ngành thương mại điện tử

-Ứng dụng công nghệ AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng bằng cách đưa ra các đề xuất dựa trên lịch sử tìm kiếm và sở thích của họ Nhờ đó, mối quan hệ và sự trung thành của khách hàng với thương hiệu được cải thiện Ngoài ra, trợ lý mua sắm ảo và chatbots giúp cải thiện trải nghiệm người dùng khi mua sắm trực tuyến.

-Để đối phó với tình trạng gian lận thẻ tín dụng và đánh giá giả mạo, các công ty thương mại điện tử đã sử dụng công nghệ AI Bằng cách xem xét các khuôn mẫu sử dụng, AI có thể giúp giảm thiểu khả năng xảy ra gian lận thẻ tín dụng cũng như giúp xác định và xử lý các đánh giá giả mạo.

H nh 17 Ứng dụng AI trong ngành thương mại điện tử

Trong ngành quản trị nhân sự

-Các doanh nghiệp sử dụng công nghệ AI để đơn giản hóa quá trình tuyển dụng bằng blind hiring Phần mềm học máy cho phép nhà tuyển dụng đánh giá hồ sơ ứng tuyển dựa trên các thông số cụ thể Hệ thống AI có thể quét hồ sơ của ứng viên và cung cấp những hiểu biết về nhóm ứng viên tiềm năng mà nhà tuyển dụng có thể lựa chọn.

H nh 18 Ứng dụng AI trong ngành nhân sự

Ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Ưu điểm

-Ưu điểm rõ ràng nhất của trí tuệ nhân tạo có thể xử lý khối lượng lớn công việc, với dữ liệu lớn hơn, nhiều vấn đề hơn cũng như có thể đưa ra những phân tích và dự đoán chính xác hơn con người Đây vẫn đang là một lợi thế lớn của công nghệ AI hiện nay.

H nh 19 H nh ảnh minh họa về AI xử lý công việc, dữ liệuNgoài ra, AI còn có những ưu điểm đáng nói nữa như sau:

+ Phát hiện và ngăn chặn rủi ro

Trí tuệ nhân tạo giúp con người dự báo trước những nguy hiểm và rủi ro trong tương lai và giảm thiểu các thiệt hại đem lại Các rủi ro được AI công nhận bao gồm các mối nguy hiểm trong kinh doanh và công nghiệp cũng như các thảm họa thiên nhiên như động đất, sóng thần, núi lửa và dịch bệnh.

+ Hạn chế sức lao động của con người

Nhờ vào sự phát triển của robot trong cả công nghiệp và cuộc sống hàng ngày và quá trình học máy Lượng lao động cần thiết từ con người để sản xuất và vận hành sẽ ở mức tối thiểu.

H nh 20.H nh ảnh AI làm việc

+ Xóa bỏ khoảng cách ngôn ngữ

Trí tuệ nhân tạo giúp con người giao tiếp và hiểu nhau dễ dàng hơn trên toàn cầu. Bên cạnh đó, AI tạo ra nhiều cơ hội hơn cho việc làm và học tập trên khắp thế giới.

H nh 21 H nh ảnh minh họa AI xóa bỏ khoảng cách ngôn ngữ

+ Ứng dụng trong cuộc sống

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống như nhận dạng tiếng nói, nhận dạng ngôn ngữ, tự động dịch từ đó tạo điều kiện hết sức thuận lợi để con người có thể thích ứng được với những môi trường làm việc đa dạng, phong phú Bên cạnh đó, nó còn giúp chúng ta tiếp cận được vô số nguồn kiến thức khổng lồ, tăng kỹ năng và đam mê học hỏi mọi lúc mọi nơi.

H nh 22 H nh minh họa ảnh AI ứng dụng trong cuộc sống

 Cho tới nay, trí tuệ nhân tạo đã góp phần không nhỏ vào việc cải thiện đời sống xã hội của con người, thúc đẩy quá trình tích hợp tự động hoá và số hoá nền kinh tế, làm cho nó trở nên trẻ và dồi dào sức sống.

Nhược điểm

Khả năng tạo ra một cỗ máy có thể mô phỏng trí thông minh của con người là một kỳ công không hề nhỏ Nó đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực và có thể tốn rất nhiều tiền AI cũng cần hoạt động trên phần cứng và phần mềm mới nhất để có thể cập nhật và dáp ứng các yêu cầu mới nhất, vì vậy khiến nó trở nên khá tốn kém.

H nh 23 H nh ảnh minh họa về việc AI tốn chi phí cao

AI có khả năng học hỏi theo thời gian với dữ liệu được cung cấp trước và kinh nghiệm trong quá khứ, nhưng lại không thể sáng tạo trong cách tiếp cận của nó.

H nh 24 H nh ảnh minh họa về việc AI làm giảm sự sáng tạo

- Dẫn đến sự thất nghiệp

AI đang trở nên dần thay thế và làm gia tăng tỉ lệ thất nghiệp của nhiều đất nước Chẳng hạn như thay thế nguồn nhân lực trong các dây chuyền sản xuất tiên tiến ở một số đất nước như Nhật Bản.

H nh 25 H nh ảnh minh họa về việc AI dẫn đến sự thất nghiệp

- Khiến con người trở nên lười biếng, thụ động

Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI tự động hóa phần lớn các nhiệm vụ tẻ nhạt và lặp đi lặp lại Vì chúng ta không phải ghi nhớ mọi thứ hoặc giải câu đố để hoàn thành công việc, nên chúng ta có xu hướng ngày càng ít sử dụng bộ não của mình hơn Việc này có thể gây ra vấn đề cho các thế hệ tương lai khi mà trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển hơn.

H nh 26 H nh ảnh minh họa AI làm cho con người lười biếng

Trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam

Thực trạng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và có tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực của đời sống xã hội Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng này Trong những năm gần đây, AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực tại Việt Nam, bao gồm:

-Chẩn đoán và điều trị: AI được sử dụng để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh, đưa ra phác đồ điều trị Một số công nghệ AI được sử dụng trong lĩnh vực này bao gồm: + Hệ thống phân tích hình ảnh y tế: sử dụng AI để phân tích các hình ảnh y tế, như chụp X-quang, chụp CT, chụp MRI, để phát hiện các bất thường. + Hệ thống trợ lý bác sĩ: sử dụng AI để hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra chẩn đoán, kê đơn thuốc,

-Dịch vụ chăm sóc sức khỏe: AI được sử dụng để cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe trực tuyến, như tư vấn sức khỏe, đặt lịch khám, Một số công nghệ AI được sử dụng trong lĩnh vực này bao gồm:

+ Hệ thống chatbot: sử dụng AI để trò chuyện, tư vấn với bệnh nhân. + Hệ thống robot y tế: sử dụng robot để thực hiện các nhiệm vụ y tế, như phẫu thuật, chăm sóc bệnh nhân,

H nh 27 Ứng dụng của AI trong y tế ở Việt Nam

-Giáo dục trực tuyến: AI được sử dụng để phát triển các khóa học trực tuyến, cung cấp các dịch vụ hỗ trợ học tập, Một số công nghệ AI được sử dụng trong lĩnh vực này bao gồm:

+ Hệ thống học tập cá nhân hóa: sử dụng AI để cá nhân hóa các khóa học, nội dung học tập cho từng học sinh.

+ Hệ thống đánh giá tự động: sử dụng AI để đánh giá bài tập, bài kiểm tra của học sinh.

-Giáo dục STEM: AI được sử dụng để giảng dạy các môn học STEM, như toán học, khoa học, kỹ thuật, Một số công nghệ AI được sử dụng trong lĩnh vực này bao gồm:

+ Hệ thống mô phỏng: sử dụng AI để tạo ra các mô phỏng thực tế, giúp học sinh tiếp cận các kiến thức STEM một cách trực quan, sinh động.

+ Hệ thống trò chơi giáo dục: sử dụng AI để tạo ra các trò chơi giáo dục, giúp học sinh tiếp thu kiến thức một cách thú vị, hiệu quả.

H nh 28 Ứng dụng của AI trong giáo dục ở Việt Nam

-Quản lý kho bãi: AI được sử dụng để quản lý hàng hóa trong kho, bao gồm: + Tự động hóa nhận diện, phân loại hàng hóa.

+ Tự động hóa di chuyển, bốc xếp hàng hóa.

-Quản lý vận tải: AI được sử dụng để quản lý các hoạt động vận tải, bao gồm:

+ Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển.

+ Quản lý lịch trình giao hàng.

+ Theo dõi trạng thái hàng hóa.

H nh 29 Ứng dụng của AI trong logistics ở Việt Nam

-Phân tích dữ liệu: AI được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn, giúp các nhà đầu tư, ngân hàng đưa ra các quyết định đầu tư, tài chính hiệu quả hơn.

-Tự động hóa các quy trình: AI được sử dụng để tự động hóa các quy trình tài chính, như xử lý giao dịch, xét duyệt hồ sơ vay vốn,

-Chăm sóc khách hàng: AI được sử dụng để cung cấp các dịch vụ chăm sóc khách hàng, như tư vấn, giải đáp thắc mắc,

H nh 30 Ứng dụng của AI trong tài chính ở Việt Nam

-Tự động hóa sản xuất: AI được sử dụng để tự động hóa các dây chuyền sản xuất, giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm chi phí.

-Kiểm soát chất lượng: AI được sử dụng để kiểm soát chất lượng sản phẩm, giúp giảm thiểu sản phẩm lỗi.

-Quản lý chuỗi cung ứng: AI được sử dụng để quản lý chuỗi cung ứng, giúp tối ưu hóa các hoạt động sản xuất, vận chuyển, phân phối.

H nh 31 Ứng dụng của AI trong sản xuất ở Việt Nam

Cơ hội

AI có thể mang lại nhiều cơ hội cho Việt Nam, bao gồm:

-Tăng năng suất và hiệu quả: AI có thể tự động hóa các công việc thủ công và lặp đi lặp lại, giúp các doanh nghiệp và tổ chức tiết kiệm thời gian và chi phí.

-Tăng cường khả năng cạnh tranh: AI có thể giúp các doanh nghiệp Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh, cả ở thị trường trong nước và quốc tế.

-Tạo ra các ngành nghề mới: AI có thể tạo ra các ngành nghề mới, đòi hỏi các kỹ năng và kiến thức mới.

Thách thức

Mặc dù ứng dụng AI đang là xu thế tất yếu và có nhiều tiềm năng lớn như vậy, nhưng theo Thứ trưởng Bộ Khoa học Công nghệ Bùi Thế Duy, Việt Nam đang đối mặt với khá nhiều thách thức để phát triển lĩnh vực này:

-So với các nước đi đầu công nghệ AI như Nhật Bản, châu u,Việt Nam đi sau rất nhiều

-Các nhóm nghiên cứu chưa kết hợp với nhau để tạo ra sản phẩm cốt lõi cho AI

-Nhiều cộng đồng AI đã hình thành, phần lớn do tư nhân tự làm.

-Các tập đoàn lớn như FPT, Vingroup, CMC đang nghiên cứu,phát triển AI phục vụ các sản phẩm khoa học công nghệ Tuy nhiên, các cộng đồng AI hiện chưa kết nối với nhau.

Giải pháp

Để phát huy điểm mạnh, khắc phục điểm yếu, khai thác cơ hội và giảm thiểu thách thức cho chiến lược AI của VN cần xem xét một số giải pháp định hướng sau đây:

-Một là , chuyển đổi số và AI cần được tiến hành song song và phù hợp với độ trưởng thành số (digital maturity) của tổ chức để chuyển đổi số và AI đạt hiệu quả cao nhất và cải thiện tốt nhất độ trưởng thành số Kinh nghiệm quốc tế cho thấy, triển khai sáng kiến chuyển đổi số và AI tại tổ chức cần tương ứng với độ trưởng thành số, nếu sẽ dẫn tới thất bại Một độ trưởng thành phù hợp là điều kiện tiên quyết để thực hiện thành công chuyển đổi số AI.

-Hai l à, xây dựng hệ thống văn bản pháp luật về: dữ liệu, an toàn thông tin, áp dụng

AI phù hợp với thể chế, văn hóa VN và các tiêu chuẩn tương ứng của Liên hợp quốc cũng như các hiệp định quốc tế mà Việt Nam tham gia Biên soạn và phổ biến về sử dụng và chuyên sâu sản xuất sản phẩm AI để nâng cao nhận thứ của toàn xã hội.

-Ba là , tập trung xây dựng một số trường đại học trọng điểm về AI theo mô hình đại học nghiên cứu – sáng nghiệp – đổi mới.

-Bốn là , nghiên cứu, xây dựng chính sách tạo bước đột phá về hợp tác cộng đồng doanh nghiệp trong phát tiển sản phẩm AI.

-Năm là , huy động lực lượng quốc gia vào hợp tác quốc tế để phát triển AI VN thông qua hoạt động hợp tác liên chính phủ, hợp tác quốc tế Tiếp thu, áp dụng các tiếp cận, phương pháp, mô hình tiên tiến quốc tế phù hợp với VN.

Ngày đăng: 27/02/2024, 11:56

w