Trong suốt giai đoạn lịch sử của trí tuệ nhân tạo này, đã chuyển từ một khái niệm đơn thuần sang các thí nghiệm hữu hình và ứng dụng thực tế.. Trong thời đại này, các chuyên gia AI đã ch
Trang 1MỤC LỤC
CHƯƠNG 1 KHÁI NIỆM AI 2
1.1 AI hoạt động như thế nào? 2
1.2 Lịch sử phát triển của AI 2
1.2.1 Sự trưởng thành của trí tuệ nhân tạo (1943-1952) 2
1.2.2 Sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo (1952-1956) 3
1.2.3 Những năm tháng vàng son - Nhiệt huyết ban đầu (1956-1974) 3
1.2.4 Mùa đông AI đầu tiên (1974-1980) 4
1.2.5 Sự bùng nổ của AI (1980-1987) 4
1.2.6 Mùa đông AI thứ hai (1987-1993) 5
1.2.7 Sự xuất hiện của các AI thông minh (1993-2011) 5
1.2.8 Học sâu, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo tổng quát (2011-nay) 6
1.3 Các con chat đang có hiện nay: 7
CHƯƠNG 2 CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA AI 8
2.1 Trong ngành y tế: 8
2.2 Trong ngành giáo dục 8
2.3 Trong ngành vận tải 8
2.4 Trong ngành ngân hàng tài chính 8
2.5 Trong ngành dịch vụ 9
2.6 Trong ngành kinh doanh 9
2.7 Trong ngành sản xuất 9
CHƯƠNG 3 TÁC ĐỘNG CỦA AI 10
3.1 Tích cực 10
3.2 Tiêu cực 10
CHƯƠNG 4 THÁCH THỨC VÀ VẤN ĐỀ CỦA AI 12
4.1 Đạo đức và bảo mật 12
4.2 Thiên vị và công bằng 12
4.3 Ảnh hưởng đến việc làm 12
4.4 Kiểm soát và rủi ro 12
CHƯƠNG 5 TƯƠNG LAI CỦA AI 13
5.1 Tăng cường các ngành nghề 13
5.2 Tích hợp vào đời sống hàng ngày 13
5.3 Phát triển AI đạo đức và bền vững 13
5.4 Khám phá mới 13
CHƯƠNG 6 CÁC TRANH CÃI VỀ AI 14
6.1 Vấn đề đạo đức và quyền riêng tư 14
6.2 Trách nhiệm pháp lý 14
6.3 Tác động kinh tế và việc làm 14
6.4 An ninh và an toàn 14
6.5 Ảnh hưởng đến sáng tạo và con người 14
6.6 Nguy cơ mất kiểm soát 14
CHƯƠNG 7 KẾT LUẬN 14
TÀI LIỆU THAM KHẢO 16
Trang 2CHƯƠNG 1 KHÁI NIỆM AI
AI (artificial intelligence) là một thuật ngữ dùng để chỉ sự mô phỏng các quá trình suy nghĩ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính
AI được sử dụng để tạo ra rất nhiều chức năng và tiện ích, bao gồm hệ thống chuyên gia, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy
1.1 AI hoạt động như thế nào? [1]
Khi sự cường điệu xung quanh AI ngày càng gia tăng, các nhà cung cấp
đã cố gắng quảng bá cách các sản phẩm và dịch vụ của họ sử dụng AI Thông thường những gì họ gọi là AI chỉ đơn giản là một thành phần của AI, chẳng hạn như học máy AI yêu cầu nền tảng là phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và dạy các thuật toán học máy AI không chỉ sử dụng riêng một ngôn ngữ nào, nhưng một số ít, bao gồm Python, R và Java, rất phổ biến
Nói chung, các hệ thống AI hoạt động bằng cách nhập một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, phân tích dữ liệu để tìm các mối tương quan và các mẫu, đồng thời sử dụng các mẫu này để đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai Bằng cách này, một chatbot được cung cấp các ví dụ về các cuộc trò chuyện văn bản có thể học cách tạo ra các cuộc trao đổi sống động như thật với mọi người hoặc một công cụ nhận dạng hình ảnh có thể học cách xác định và
mô tả các đối tượng trong hình ảnh bằng cách xem lại hàng triệu ví dụ
Việc phát triển AI chủ yếu sẽ tập trung vào ba khía cạnh của nhận thức: học hỏi, suy luận và tự điều chỉnh
- Các quá trình học tập. Khía cạnh này sẽ tập trung vào việc tìm kiếm, thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc về cách biến dữ liệu thành thông tin có thể hành động Các quy tắc, được gọi là thuật toán, cung cấp cho các thiết
bị tính toán hướng dẫn từng bước về cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể
- Các quy trình lập luận. Việc lập trình AI thường hay có các quy trình này
để lựa chọn thuật toán phù hợp và đạt được kết quả mong muốn
- Các quy trình tự sửa lỗi. AI sẽ được lập trình để liên tục chỉnh sửa lại các thuật toán và đảm bảo chúng cung cấp kết quả chính xác nhất có thể
1.2 Lịch sử phát triển của AI [2]
1.2.1 Sự trưởng thành của trí tuệ nhân tạo (1943-1952)
Từ năm 1943 đến năm 1952, đã có những tiến bộ đáng kể trong việc mở rộng trí tuệ nhân tạo (AI) Trong suốt giai đoạn lịch sử của trí tuệ nhân tạo này,
đã chuyển từ một khái niệm đơn thuần sang các thí nghiệm hữu hình và ứng dụng thực tế Sau đây là một số sự kiện chính đã xảy ra trong giai đoạn này:
- Năm 1943: Công trình đầu tiên hiện được công nhận là AI được thực hiện bởi Warren McCulloch và Walter Pits vào năm 1943 Họ đề xuất một mô hình tế bào thần kinh nhân tạo
- Năm 1949: Donald Hebb đã chứng minh một quy tắc cập nhật để sửa đổi cường độ kết nối giữa các tế bào thần kinh Quy tắc của ông hiện được gọi
là học tập Hebbian
- Năm 1950: Alan Turing là một nhà toán học người Anh và là người tiên phong trong lĩnh vực Học máy vào năm 1950 Alan Turing xuất bản "Máy
Trang 3tính và trí thông minh" trong đó ông đề xuất một bài kiểm tra Bài kiểm tra
có thể kiểm tra khả năng của máy móc thể hiện hành vi thông minh tương đương với trí thông minh của con người, được gọi là bài kiểm tra Turing
- Năm 1951: Marvin Minsky và Dean Edmonds đã tạo ra mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đầu tiên có tên là SNARC Họ sử dụng 3.000 ống chân không để mô phỏng mạng lưới gồm 40 nơ-ron
1.2.2 Sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo (1952-1956)
Từ năm 1952 đến năm 1956, AI nổi lên như một lĩnh vực nghiên cứu độc đáo Trong giai đoạn này, những người tiên phong và những người có tư duy tiến bộ đã bắt đầu xây dựng nền tảng cho những gì cuối cùng sẽ chuyển thành một lĩnh vực công nghệ mang tính cách mạng Sau đây là những sự kiện đáng chú ý từ thời đại này:
- Năm 1952: Arthur Samuel là người tiên phong trong việc tạo ra Chương trình chơi cờ đam Samuel, đánh dấu chương trình tự học chơi trò chơi đầu tiên trên thế giới
- Năm 1955: Allen Newell và Herbert A Simon đã tạo ra "chương trình trí tuệ nhân tạo đầu tiên" được đặt tên là "Logic Theorist" Chương trình này
đã chứng minh được 38 trong số 52 định lý Toán học và tìm ra những cách chứng minh mới và tinh tế hơn cho một số định lý
- Năm 1956: Thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" lần đầu tiên được nhà khoa học máy tính người Mỹ John McCarthy sử dụng tại Hội nghị Dartmouth Lần đầu tiên, AI được coi là một lĩnh vực học thuật
Vào thời điểm đó, các ngôn ngữ máy tính cấp cao như FORTRAN, LISP hoặc COBOL đã được phát minh Và sự nhiệt tình dành cho AI rất cao vào thời điểm đó
1.2.3 Những năm tháng vàng son - Nhiệt huyết ban đầu (1956-1974)
Giai đoạn từ năm 1956 đến năm 1974 thường được gọi là "Thời đại hoàng kim" của lịch sử trí tuệ nhân tạo (AI) Trong khoảng thời gian này, các nhà nghiên cứu và nhà đổi mới AI tràn đầy nhiệt huyết và đạt được những tiến
bộ đáng kể trong lĩnh vực này Sau đây là một số sự kiện đáng chú ý trong thời đại này:
- Năm 1958: Trong giai đoạn này, Frank Rosenblatt đã giới thiệu perceptron, một trong những mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên có khả năng học từ dữ liệu Phát minh này đã đặt nền tảng cho các mạng nơ-ron hiện đại Đồng thời, John McCarthy đã phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, nhanh chóng được cộng đồng AI ưa chuộng và trở nên rất phổ biến trong
số các nhà phát triển
- Năm 1959: Arthur Samuel được ghi nhận là người giới thiệu cụm từ
"học máy" trong một bài báo quan trọng trong đó ông đề xuất rằng máy tính có thể được lập trình để vượt qua những người tạo ra chúng về hiệu suất Ngoài ra, Oliver Selfridge đã có những đóng góp đáng chú ý cho học máy với ấn phẩm "Pandemonium: A Paradigm for Learning" của ông Công trình này đã phác thảo một mô hình có khả năng tự cải thiện, cho phép nó khám phá các mô hình trong các sự kiện hiệu quả hơn
Trang 4- Năm 1964: Trong thời gian làm nghiên cứu sinh tiến sĩ tại MIT, Daniel Bobrow đã tạo ra STUDENT, một trong những chương trình đầu tiên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), với mục đích cụ thể là giải các bài toán đại số
- Năm 1965: Hệ thống chuyên gia ban đầu, Dendral, được Edward Feigenbaum, Bruce G Buchanan, Joshua Lederberg và Carl Djerassi phát minh Nó hỗ trợ các nhà hóa học hữu cơ trong việc xác định các hợp chất hữu cơ không quen thuộc
- Năm 1966: Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh vào việc phát triển các thuật toán có thể giải quyết các vấn đề toán học Joseph Weizenbaum đã tạo ra chatbot đầu tiên vào năm 1966, được đặt tên là ELIZA Hơn nữa, Viện nghiên cứu Stanford đã tạo ra Shakey, robot thông minh di động đầu tiên kết hợp AI, thị giác máy tính, điều hướng và NLP Nó có thể được coi
là tiền thân của xe tự lái và máy bay không người lái ngày nay
- Năm 1968: Terry Winograd đã phát triển SHRDLU, AI đa phương thức tiên phong có khả năng làm theo hướng dẫn của người dùng để thao tác và suy luận trong thế giới khối hộp
- Năm 1969: Arthur Bryson và Yu-Chi Ho đã phác thảo một thuật toán học tập được gọi là backpropagation, cho phép phát triển các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp Điều này thể hiện một bước tiến đáng kể vượt ra ngoài perceptron và đặt nền tảng cho việc học sâu Ngoài ra, Marvin Minsky và Seymour Papert đã biên soạn cuốn sách "Perceptrons", làm sáng tỏ những hạn chế của các mạng nơ-ron cơ bản Ấn phẩm này đã dẫn đến sự suy giảm trong nghiên cứu mạng nơ-ron và sự hồi sinh trong nghiên cứu AI biểu tượng
- Năm 1972: Robot hình người thông minh đầu tiên được chế tạo tại Nhật Bản, có tên là WABOT-1
- Năm 1973: James Lighthill công bố báo cáo có tựa đề "Trí tuệ nhân tạo: Một cuộc khảo sát chung", dẫn đến việc chính phủ Anh giảm đáng kể
sự hỗ trợ cho nghiên cứu AI
1.2.4 Mùa đông AI đầu tiên (1974-1980)
Mùa đông AI đầu tiên, diễn ra từ năm 1974 đến năm 1980, được biết đến là giai đoạn khó khăn đối với trí tuệ nhân tạo (AI) Trong thời gian này, nguồn tài trợ nghiên cứu đã giảm đáng kể và AI phải đối mặt với cảm giác thất vọng
Khoảng thời gian từ năm 1974 đến năm 1980 là khoảng thời gian mùa đông AI đầu tiên Mùa đông AI ám chỉ khoảng thời gian mà các nhà khoa học máy tính phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng nguồn tài trợ từ chính phủ cho các nghiên cứu AI
Trong mùa đông AI, sự quan tâm của công chúng đối với trí tuệ nhân tạo đã giảm xuống
1.2.5 Sự bùng nổ của AI (1980-1987)
Trong khoảng thời gian từ 1980 đến 1987, AI đã trải qua thời kỳ phục hưng và sức sống mới sau kỷ nguyên đầy thách thức của Mùa đông AI đầu tiên Sau đây là những sự kiện đáng chú ý trong khoảng thời gian này:
Trang 5- Năm 1980, hội nghị toàn quốc đầu tiên của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ được tổ chức tại Đại học Stanford
- Năm 1980: Sau thời kỳ mùa đông của AI, AI đã trở lại với "Hệ thống chuyên gia" Các hệ thống chuyên gia được lập trình để mô phỏng khả năng ra quyết định của một chuyên gia con người Ngoài ra, các máy Lisp Symbolics đã được đưa vào sử dụng thương mại, đánh dấu sự khởi đầu của
sự hồi sinh của AI Tuy nhiên, trong những năm tiếp theo, thị trường máy Lisp đã trải qua một sự suy thoái đáng kể
- Năm 1981: Danny Hillis đã tạo ra các máy tính song song được thiết
kế riêng cho AI và nhiều chức năng tính toán khác nhau, có kiến trúc tương
tự như GPU hiện đại
- Năm 1984: Marvin Minsky và Roger Schank đã giới thiệu cụm từ "AI winter" trong một cuộc họp của Hiệp hội vì sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo
Họ cảnh báo thế giới kinh doanh rằng kỳ vọng thái quá về AI sẽ dẫn đến sự
vỡ mộng và sự sụp đổ cuối cùng của ngành công nghiệp, điều này thực sự
đã xảy ra ba năm sau đó
- Năm 1985: Judea Pearl giới thiệu phương pháp phân tích nhân quả mạng Bayes, trình bày các phương pháp thống kê để mã hóa sự không chắc chắn trong hệ thống máy tính
1.2.6 Mùa đông AI thứ hai (1987-1993)
Khoảng thời gian từ năm 1987 đến năm 1993 là khoảng thời gian AI Winter thứ hai
Một lần nữa, các nhà đầu tư và chính phủ ngừng tài trợ cho nghiên cứu
AI vì chi phí cao nhưng kết quả không hiệu quả Hệ thống chuyên gia như XCON rất hiệu quả về mặt chi phí
1.2.7 Sự xuất hiện của các AI thông minh (1993-2011)
Từ năm 1993 đến năm 2011, trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến đáng kể, đặc biệt là trong việc phát triển các chương trình máy tính thông minh Trong thời đại này, các chuyên gia AI đã chuyển trọng tâm từ việc cố gắng bắt kịp trí thông minh của con người sang việc tạo ra phần mềm thực dụng, khéo léo phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể Sau đây là một số sự kiện đáng chú ý trong khoảng thời gian này:
- Năm 1997: Năm 1997, Deep Blue của IBM đã đạt được một cột mốc trong lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo khi đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov, đánh dấu lần đầu tiên một máy tính chiến thắng một nhà vô địch cờ vua thế giới đương nhiệm Hơn nữa, Sepp Hochreiter và Jürgen Schmidhuber đã giới thiệu mạng nơ-ron hồi quy Long Short-Term Memory, cách mạng hóa khả năng xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu như giọng nói hoặc video
- Năm 2002: lần đầu tiên, AI xâm nhập vào ngôi nhà dưới dạng Roomba, một máy hút bụi
- Năm 2006: AI xuất hiện trong thế giới kinh doanh cho đến năm 2006 Các công ty như Facebook, Twitter và Netflix cũng bắt đầu sử dụng AI
- Năm 2009: Rajat Raina, Anand Madhavan và Andrew Ng đã phát hành bài báo có tựa đề "Sử dụng bộ xử lý đồ họa cho học sâu không giám
Trang 6sát mở rộng", giới thiệu khái niệm sử dụng GPU để đào tạo mạng nơ-ron
mở rộng
- Năm 2011: Jürgen Schmidhuber, Dan Claudiu Cire?an, Ueli Meier và Jonathan Masci đã tạo ra CNN đầu tiên đạt được hiệu suất "siêu phàm" khi trở thành người chiến thắng trong cuộc thi Nhận dạng biển báo giao thông của Đức Ngoài ra, Apple đã ra mắt Siri, một trợ lý cá nhân được kích hoạt bằng giọng nói có khả năng tạo ra phản hồi và thực hiện hành động để đáp lại các lệnh thoại
1.2.8 Học sâu, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo tổng quát (2011-nay)
Từ năm 2011 đến thời điểm hiện tại, những tiến bộ đáng kể đã diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) Những thành tựu này có thể là nhờ sự kết hợp của học sâu, ứng dụng dữ liệu mở rộng và quá trình tìm kiếm trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang diễn ra Sau đây là những sự kiện đáng chú ý trong khoảng thời gian này:
- Năm 2011: Năm 2011, Watson của IBM đã giành chiến thắng trong Jeopardy, một chương trình đố vui mà nó phải giải quyết các câu hỏi phức tạp cũng như câu đố Watson đã chứng minh rằng nó có thể hiểu ngôn ngữ
tự nhiên và có thể giải quyết các câu hỏi khó một cách nhanh chóng
- Năm 2012: Google ra mắt tính năng ứng dụng Android, "Google Now", có thể cung cấp thông tin cho người dùng dưới dạng dự đoán Ngoài
ra, Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever và Alex Krizhevsky đã trình bày một cấu trúc CNN sâu đã giành chiến thắng trong thử thách ImageNet, làm bùng nổ sự phát triển của nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực học sâu
- Năm 2013: Hệ thống Tianhe-2 của Trung Quốc đã đạt được một kỳ tích đáng chú ý khi tăng gấp đôi tốc độ của các siêu máy tính hàng đầu thế giới để đạt 33,86 petaflop Nó vẫn giữ được vị thế là hệ thống nhanh nhất thế giới trong ba lần liên tiếp Hơn nữa, DeepMind đã công bố học tăng cường sâu, một CNN có được các kỹ năng thông qua quá trình học lặp đi lặp lại và phần thưởng, cuối cùng vượt qua các chuyên gia con người trong việc chơi trò chơi Ngoài ra, nhà nghiên cứu Tomas Mikolov của Google
và nhóm của ông đã giới thiệu Word2vec, một công cụ được thiết kế để tự động phân biệt các kết nối ngữ nghĩa giữa các từ
- Năm 2014: Vào năm 2014, Chatbot "Eugene Goostman" đã giành chiến thắng trong cuộc thi "bài kiểm tra Turing" khét tiếng Trong khi Ian Goodfellow và nhóm của ông tiên phong trong mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), một loại khuôn khổ học máy được sử dụng để tạo hình ảnh, thay đổi hình ảnh và tạo deepfake, và Diederik Kingma và Max Welling đã giới thiệu bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE) để tạo hình ảnh, video và văn bản Ngoài ra, Facebook đã thiết kế hệ thống nhận dạng khuôn mặt học sâu DeepFace, có khả năng nhận dạng khuôn mặt người trong hình ảnh kỹ thuật số với độ chính xác gần như tương đương với khả năng của con người
- Năm 2016: AlphaGo của DeepMind đã giành chiến thắng trước kỳ thủ cờ vây nổi tiếng Lee Sedol tại Seoul, Hàn Quốc, gợi lại trận đấu cờ vua giữa Kasparov và Deep Blue gần hai thập kỷ trước Trong khi đó, Uber đã
Trang 7khởi xướng một chương trình thí điểm cho xe tự lái ở Pittsburgh, phục vụ cho một nhóm người dùng hạn chế
- Năm 2018: "Project Debater" của IBM đã tranh luận về các chủ đề phức tạp với hai chuyên gia tranh luận lão luyện và cũng đã thể hiện rất tốt
- Google đã trình diễn một chương trình AI có tên "Duplex", đây là một trợ lý ảo có khả năng nhận cuộc hẹn làm tóc theo yêu cầu, và người phụ nữ ở đầu dây bên kia không nhận ra rằng cô ấy đang nói chuyện với máy móc
- Năm 2021: OpenAI ra mắt hệ thống AI đa phương thức Dall-E, có khả năng tạo ra hình ảnh dựa trên lời nhắc dạng văn bản
- Năm 2022: Vào tháng 11, OpenAI đã ra mắt ChatGPT, cung cấp giao diện hướng trò chuyện cho GPT-3.5 LLM
1.3 Các con chat đang có hiện nay:
- Official bot: ChatGPT, Claude 3.5, LLama, Gemini, Mistral Medium, Poe, Imagen 3, Ideogram v2, Flux pro, StabelDiffusionXL,
- Video: Hailuo-AI, Dream Machine, Pika, Runaway,
- Image: ImageToPromp, Midjourny, Iudi
- Healthcare: Babylon Health, Youper, OneRemission,
- Microsoft Copilot: Online search, text, and image generation
- Jasper chat: Content writing
- Ada, botsonic: customer support chatbot
Trang 8CHƯƠNG 2 CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA AI
2.1 Trong ngành y tế:
Ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo AI là cải thiện sức khỏe của con người và giảm chi phí AI được sử dụng như một trợ lí chăm sóc sức khỏe cá nhân, chúng được sử dụng cho nghiên cứu và phân tích Ví dụ như IBM Watson, nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng trả lời các câu hỏi
Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy Các ứng dụng AI khác bao gồm chatbot , chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, giúp sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân thông qua quy trình thanh toán và trợ lý sức khỏe ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản Bệnh nhân có thể dùng các app trên điện thoại chụp hình và điền các thông tin gửi lên một hệ thống trí tuệ nhân tạo
và gần như tức thì kết quả chuẩn bệnh cũng như cách điều trị có thể được trả về
2.2 Trong ngành giáo dục
Vận dụng trí tuệ nhân tạo trong các thao tác dạy và học, các trò chơi, phần mềm giáo dục giúp cải thiện và nâng cao trình độ học tập của con người Ngoài
ra, trí tuệ nhân tạo trong giáo dục còn có khả năng theo dõi sự tiến bộ của học sinh để giáo viên có thể biết và điều chỉnh cách dạy học sao cho hợp lý AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các giáo viên có thêm thời gian AI có thể đánh giá năng lực và quản lý sinh viên Gia sư AI có thể cung cấp hỗ trợ cho sinh viên, đảm bảo họ hoàn thành đúng theo giáo trình từ trước Thậm chí
AI có thể thay thế giáo viên ở một số nội dung cụ thể Như ứng dụng AI vào việc dạy học online từ xa, cho học sinh dù ở nhà vẫn nắm được kiến thức
2.3 Trong ngành vận tải.
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong ngành vận tải thông qua những phương tiện giao thông vận tải tự lái, đặc biệt là ô tô đã đem lại những lợi ích kinh tế đáng kể nhờ khả năng cắt giảm chi phí và hạn chế những rủi ro tai nạn giao thông những vấn đề gây nguy hiểm đến tính mạng của con người Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo chính là máy bay không người lái với tốc độ nhanh hơn xe chuyên dụng lên đến 40%, thích hợp sử dụng cho những trường hợp cứu hộ khẩn cấp tại những vị trí có địa hình hiểm trở
2.4 Trong ngành ngân hàng tài chính.
Đây là lĩnh vực các công cụ AI đang có ưu thế vượt trội đối với người lao động ở các vị trí nhân viên thống kê, cập nhật thông tin, theo dõi biến động, thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính Các ngân hàng, tổ chức tài chính đang sử dụng AI trong việc xử lí các hoạt động tài chính, tiền đầu tư và
cổ phiếu, quản lí các tài sản khác nhau,… AI có thể vượt qua con người trong việc xử lí các giao dịch , giúp ngân hàng hỗ trợ khách hàng tốt hơn, cung cấp các giải pháp nhanh chóng hoặc nhận diện gương mặt của chủ tài khoản
Trang 92.5 Trong ngành dịch vụ
Công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng nắm bắt được những thông tin về các hoạt động sử dụng dịch vụ của khách hàng thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu để từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu sử dụng của họ Điều này giúp ngành dịch vụ có thể hoạt động tốt hơn và mang lại những trải nghiệm thú vị, mới mẻ hơn cho người dùng Chatbot chính
là ví dụ điển hình cho ứng dụng này
2.6 Trong ngành kinh doanh
Tự động hóa quá trình robot đang được áp dụng cho các công việc có tính chất lặp đi lặp lại Trí tuệ nhân tạo AI ra đời đã mang lại sự thay đổi lớn cho ngành trong việc tiếp cận các mục tiêu, đối tượng khách hàng tiềm năng Dựa trên việc phân tích về nhân khẩu học, thói quen hoạt động trực tuyến hay những nội dung quảng cáo khách hàng hay xem để điều chỉnh thời gian và không gian cung cấp quảng cáo sao cho phù hợp Chatbots đã được kết hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng
2.7 Trong ngành sản xuất.
Nhà máy FANUC, Nhật bản là một trong những điển hình của việc ứng dụng AI vào trong sản xuất và sử dụng robot để sản xuất robot sản xuất ra 5.000 robot mỗi tháng, sở hữu một trong những dây chuyền sản xuất vô cùng hiện đại của thế giới, dây chuyền tạo ra những thiết bị giúp chế tạo nhiều nhiều sản phẩm, từ ô tô cho đến điện thoại iPhone Ở FANUC các robot tự xây dựng, giám sát và kiểm tra lẫn nhau
Trang 10CHƯƠNG 3 TÁC ĐỘNG CỦA AI 3.1 Tích cực
- Phát huy tác dụng trong phát hiện, ngăn chặn, xử lý các rủi ro
- Tiết kiệm sức lao động, nâng cao khả năng can thiệp và tăng cường an toàn tính mạng của con người
+ Đối với những thao tác giản đơn, chính xác, lặp đi lặp lại liên tục trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp, sử dụng robot và AI là sự lựa chọn tốt nhằm nâng cao năng suất lao động; loại trừ những thiếu sót chủ quan của con người, tiết kiệm nguyên, vật liệu; bảo đảm sự chính xác tiếp cận mức tuyệt đối cho các thông số của sản phẩm
+ Đối với các thao tác đòi hỏi tính chính xác cao ở những vị trí mà con người rất khó can thiệp hoặc sự can thiệp thông qua hành vi trực tiếp của con người sẽ dẫn tới những tổn hại khác Như can thiệp vào điều trị ngoại khoa đối với hệ thống huyết mạch ở những vị trí nhạy cảm như não, tim… thì việc sử dụng robot AI có tác dụng và hiệu quả rõ rệt
+ Đối với những công việc nguy hiểm hoặc con người không thể thực hiện nếu có thể sử dụng robot AI là một lựa chọn tốt nhất Đặc biệt là cứu hộ, cứu nạn, cứu hỏa, thám hiểm biển sâu; dò gỡ bom mìn, vật liệu nổ…
- Xóa bỏ khoảng cách ngôn ngữ Công nghệ AI thông qua các phương tiện dịch thuật bằng văn bản, bằng âm thanh ngày càng chính xác và nhanh chóng
sẽ giúp con người ở mọi quốc gia khác nhau có thể nói chuyện và hiểu nhau, thoải mái tiếp xúc mà không cần người phiên dịch hoặc học ngoại ngữ.
- Cá nhân hóa Công nghệ AI sẽ đánh giá và thích ứng cũng như đáp ứng tối đa nhu cầu của đối tượng mà nó phục vụ Từ đó, đưa ra phản ứng phù hợp nhất cho từng đối tượng riêng biệt
3.2 Tiêu cực
- Sự lệ thuộc của con người vào AI: AI đã làm được những điều mà một
người bình thường không thể hoàn thành.Tuy nhiên, trong những công việc cụ thể mang tính chuyên sâu và sáng tạo mới AI hiện nay chưa thể đáp ứng Nếu không có sự kiểm tra, giám sát, thẩm định, chỉnh sửa, hoàn thiện của con người, những kết quả của AI sẽ dẫn tới sự sai lầm trong các quyết định
+ AI càng phát triển thì càng giúp con người nhiều hơn trong mọi mặt của đời sống kinh tế - xã hội Sự phát triển sẽ tiến dần theo những vấn đề cơ bản như: AI giúp con người trong sản xuất vật chất, đáp ứng nhu cầu sinh tồn của
xã hội AI giúp con người trong chăm sóc sức khỏe AI giúp con người trong quản lý xã hội AI giúp con người trong giáo dục, đào tạo AI giúp con người trong kiến tạo, hoạch định tương lai…Dần dần, con người tồn tại không thể thiếu các sản phẩm AI và các sản phẩm đó có khả năng tự chủ trong quá trình tồn tại, phát triển Và con người sẽ trở nên không thể tự chủ duy trì được cuộc sống bình thường
- Việc sử dụng AI vào mục đích không chính đáng, gây tổn hại cho
cộng đồng, xã hội và loài người cần phòng ngừa.