Nhiều người vẫn liên tưởng trí tuệ nhân tạo (AI) với khoa học viễn tưởng viễn tưởng, nhưng đặc điểm đó đang giảm dần khi công nghệ phát triển và trở nên phổ biến hơn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Ngày nay, AI đã là một cái tên quen thuộc — và đôi khi thậm chí là sự hiện diện của hộ gia đình. Có lẽ quan trọng hơn, nó đang trở thành một công cụ kinh doanh ngày càng quan trọng với sự phân nhánh trên nhiều ngành.

Chúng tôi sẽ giải thích thêm về AI, cách nó tác động đến hoạt động kinh doanh và tại sao việc áp dụng công nghệ AI là bắt buộc để duy trì lợi thế cạnh tranh.

AI là gì?

AI là một thuật ngữ rộng dùng để chỉ phần mềm máy tính tham gia vào các hoạt động giống con người, bao gồm học tập, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề. Gọi các ứng dụng cụ thể là “trí tuệ nhân tạo” cũng giống như gọi ô tô là “phương tiện”. Nó đúng về mặt kỹ thuật, nhưng nó không bao gồm các chi tiết cụ thể.

Các trường hợp sử dụng phổ biến nhất trong kinh doanh của AI liên quan đến học máy (ML) và học sâu.

ML

ML là một trong những loại AI phổ biến nhất đang được phát triển cho mục đích kinh doanh. Nó chủ yếu được sử dụng để xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng. AI dựa trên ML bao gồm các thuật toán có vẻ như “học” theo thời gian. Nói cách khác, nếu bạn cung cấp cho thuật toán ML nhiều dữ liệu hơn thì mô hình hóa của nó sẽ được cải thiện.

ML có thể đưa kho dữ liệu khổng lồ - ngày càng được thu thập bởi các thiết bị được kết nối và Internet of Things (IoT) - vào bối cảnh dễ hiểu đối với con người.

Ví dụ ML:

Nếu bạn quản lý một nhà máy sản xuất, máy móc của bạn có thể được nối mạng. Các thiết bị được kết nối cung cấp luồng dữ liệu liên tục về chức năng, hoạt động sản xuất, v.v. về một vị trí trung tâm. Thật không may, con người có quá nhiều dữ liệu để sàng lọc - và ngay cả khi có thể, họ vẫn có thể bỏ lỡ hầu hết các mẫu.

Ngược lại, ML có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu khi có, xác định các mẫu và điểm bất thường. Nếu một máy trong nhà máy sản xuất hoạt động với công suất giảm, thuật toán ML có thể phát hiện sự cố và thông báo cho những người ra quyết định rằng đã đến lúc cử một nhóm bảo trì phòng ngừa.

Học kĩ càng

Học sâu là một phiên bản ML cụ thể hơn nữa, dựa vào mạng lưới thần kinh để tham gia vào lý luận phi tuyến tính. Điều quan trọng là phải thực hiện các chức năng nâng cao hơn, chẳng hạn như phát hiện gian lận, vì nó có thể phân tích đồng thời nhiều yếu tố.

Học sâu có hứa hẹn tuyệt vời trong kinh doanh. Trong khi các thuật toán ML cũ hơn có thể ổn định sau khi thu thập một lượng dữ liệu cụ thể, các mô hình học sâu tiếp tục cải thiện hiệu suất khi nhận được nhiều dữ liệu hơn. Chúng có khả năng mở rộng, chi tiết và độc lập hơn nhiều.

Ví dụ về học sâu:

Để ô tô tự lái hoạt động, một số yếu tố phải được xác định, phân tích và phản hồi đồng thời. Các thuật toán học sâu giúp ô tô tự lái bối cảnh hóa thông tin được cảm biến của chúng thu thập, chẳng hạn như khoảng cách của các vật thể khác, tốc độ chúng đang di chuyển và dự đoán chúng sẽ ở đâu sau 5 đến 10 giây. Tất cả thông tin này được tính toán cùng một lúc để giúp xe tự lái đưa ra quyết định như khi nào nên chuyển làn.

Nguồn: Businessnewsdaily