Hướng dẫn về trí tuệ nhân tạo cho người mới bắt đầu năm 2024 | Tìm hiểu hướng dẫn AI từ các chuyên gia

Hướng dẫn về Trí tuệ nhân tạo này cung cấp thông tin cơ bản và trung cấp về các khái niệm về Trí tuệ nhân tạo. Nó được thiết kế để giúp sinh viên và các chuyên gia đang làm việc hoàn toàn mới bắt đầu. Trong hướng dẫn này, trọng tâm của chúng tôi sẽ là trí tuệ nhân tạo, nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về học máy, bạn có thể xem hướng dẫn này để biết hoàn thành hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu về Machine Learning.

Thông qua quá trình này Bài giảng Trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ xem xét các khái niệm khác nhau như ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo, cấp độ của AI, tại sao AI lại quan trọng, các ứng dụng khác nhau, tương lai của trí tuệ nhân tạo, v.v.

Thông thường, để làm việc trong lĩnh vực AI, bạn cần phải có nhiều kinh nghiệm. Vì vậy, chúng tôi cũng sẽ thảo luận về các hồ sơ công việc khác nhau có liên quan đến trí tuệ nhân tạo và cuối cùng sẽ giúp bạn đạt được kinh nghiệm liên quan. Bạn không cần phải có nền tảng kiến ​​thức cụ thể trước khi tham gia vào lĩnh vực AI vì bạn có thể học hỏi và đạt được các kỹ năng cần thiết. Trong khi các thuật ngữ Khoa học dữ liệu, Artificial Intelligence (AI) và Học máy thuộc cùng một miền và được kết nối với nhau, chúng có những ứng dụng và ý nghĩa cụ thể. Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích cho phép máy móc thực hiện lý luận bằng cách tái tạo trí thông minh của con người. Vì mục tiêu chính của các quy trình AI là dạy máy móc từ kinh nghiệm nên việc cung cấp thông tin chính xác và tự điều chỉnh là rất quan trọng.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ phụ thuộc vào người bạn hỏi. Một người bình thường, với hiểu biết thoáng qua về công nghệ, sẽ liên kết nó với robot. Nếu bạn hỏi một nhà nghiên cứu AI về trí tuệ nhân tạo, anh ta sẽ nói rằng đó là một tập hợp các thuật toán có thể tạo ra kết quả mà không cần phải được hướng dẫn rõ ràng để làm như vậy. Cả hai câu trả lời này đều đúng. Vậy tóm lại, Trí tuệ nhân tạo là:

• Một thực thể thông minh được tạo ra bởi con người.
• Có khả năng thực hiện nhiệm vụ một cách thông minh mà không cần được hướng dẫn rõ ràng.
• Có khả năng suy nghĩ và hành động hợp lý và nhân văn.

Cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo, nó là một nhánh của khoa học máy tính nhằm tạo ra hoặc tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc. Nhưng điều gì làm nên một cỗ máy thông minh? Nhiều hệ thống AI được hỗ trợ bởi sự trợ giúp của học máy và học kĩ càng thuật toán. AI không ngừng phát triển, những gì trước đây được coi là một phần của AI giờ đây có thể chỉ được coi là một chức năng của máy tính. Ví dụ: trước đây máy tính có thể được coi là một phần của AI. Bây giờ, nó được coi là một chức năng đơn giản. Tương tự, có nhiều cấp độ khác nhau của AI, hãy cùng chúng tôi tìm hiểu những cấp độ đó.

Tại sao Trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

Mục tiêu của Trí tuệ nhân tạo là hỗ trợ khả năng của con người và giúp chúng ta đưa ra những quyết định nâng cao với những hậu quả sâu rộng. Từ góc độ kỹ thuật, đó là mục tiêu chính của AI. Khi nhìn tầm quan trọng của AI từ góc độ triết học hơn, chúng ta có thể nói rằng nó có tiềm năng giúp con người sống một cuộc sống có ý nghĩa hơn mà không cần lao động nặng nhọc. AI cũng có thể giúp quản lý mạng lưới phức tạp gồm các cá nhân, công ty, tiểu bang và quốc gia được kết nối với nhau để hoạt động theo cách có lợi cho toàn nhân loại.

Hiện tại, Trí tuệ nhân tạo được chia sẻ bởi tất cả các công cụ và kỹ thuật khác nhau đã được chúng ta phát minh ra trong hàng nghìn năm qua – để đơn giản hóa nỗ lực của con người và giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn. Trí tuệ nhân tạo là một trong những sáng tạo như vậy sẽ giúp chúng ta phát minh thêm các công cụ và dịch vụ mang tính đột phá nhằm thay đổi theo cấp số nhân cách chúng ta dẫn dắt cuộc sống, với hy vọng loại bỏ xung đột, bất bình đẳng và đau khổ của con người.

Chúng ta vẫn còn một chặng đường dài mới đạt được những kết quả như vậy. Nhưng nó có thể xuất hiện trong tương lai. Trí tuệ nhân tạo hiện đang được các công ty sử dụng chủ yếu để cải thiện hiệu quả quy trình của họ, tự động hóa các tác vụ tiêu tốn nhiều tài nguyên và đưa ra dự đoán kinh doanh dựa trên dữ liệu có sẵn cho chúng tôi. Như bạn thấy, AI có ý nghĩa quan trọng đối với chúng ta theo nhiều cách. Nó đang tạo ra những cơ hội mới trên thế giới, giúp chúng ta cải thiện năng suất và hơn thế nữa. 

Lịch sử của trí tuệ nhân tạo

Khái niệm về sinh vật thông minh đã có từ rất lâu và hiện đã tìm được đường vào nhiều lĩnh vực như AI trong giáo dục, ô tô, ngân hàng và tài chính, chăm sóc sức khỏe AI, v.v. Người Hy Lạp cổ đại có những huyền thoại về robot giống như các kỹ sư Trung Quốc và Ai Cập máy tự động được xây dựng. Tuy nhiên, sự khởi đầu của AI hiện đại đã bắt nguồn từ thời điểm các nhà triết học cổ điển cố gắng mô tả suy nghĩ của con người như một hệ thống biểu tượng. Giữa những năm 1940 và 50, một số nhà khoa học thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau đã thảo luận về khả năng tạo ra bộ não nhân tạo. Điều này dẫn đến sự nổi lên của lĩnh vực nghiên cứu AI – vốn được thành lập như một ngành học thuật vào năm 1956 – tại một hội nghị ở Đại học Dartmouth, ở Hanover, New Hampshire. Từ này được đặt ra bởi John McCarthy, người hiện được coi là cha đẻ của Trí tuệ nhân tạo.

Bất chấp nỗ lực toàn cầu được tài trợ tốt trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học nhận thấy việc tạo ra trí thông minh trong máy móc là vô cùng khó khăn. Giữa những năm 1970 và 1990, các nhà khoa học đã phải đối mặt với tình trạng thiếu kinh phí trầm trọng cho nghiên cứu AI. Những năm này được gọi là ‘Mùa đông AI’. Tuy nhiên, đến cuối năm 1990, các tập đoàn Mỹ lại một lần nữa quan tâm đến AI. Hơn nữa, chính phủ Nhật Bản cũng đã đưa ra kế hoạch phát triển máy tính thế hệ thứ năm để thúc đẩy sự phát triển của AI. Cuối cùng, vào năm 1997, Deep Blue của IBM đã đánh bại chiếc máy tính đầu tiên đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, Garry Kasparov.

Khi AI và công nghệ của nó tiếp tục phát triển – phần lớn là do những cải tiến về phần cứng máy tính, các tập đoàn và chính phủ cũng bắt đầu sử dụng thành công các phương pháp của nó trong các lĩnh vực hẹp khác. 15 năm qua, Amazon, Google, Baidu và nhiều công ty khác đã tìm cách tận dụng công nghệ AI để đạt được lợi thế thương mại to lớn. AI ngày nay được nhúng vào nhiều dịch vụ trực tuyến mà chúng ta sử dụng. Kết quả là, công nghệ không chỉ đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực mà còn thúc đẩy phần lớn thị trường chứng khoán. 

Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo được chia thành các miền phụ là Trí tuệ tổng hợp nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ siêu nhân tạo mà chúng ta sẽ thảo luận chi tiết trong bài viết này. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về sự khác biệt giữa AI và AGI.

Cấp độ trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành ba cấp độ chính:

1. Trí tuệ nhân tạo hẹp
2. Trí tuệ tổng hợp nhân tạo
3. Siêu trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)

Còn được gọi là AI hẹp hoặc AI yếu, Trí tuệ nhân tạo hẹp hướng tới mục tiêu và được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ. Mặc dù những cỗ máy này được coi là thông minh nhưng chúng hoạt động với những hạn chế tối thiểu và do đó được gọi là AI yếu. Nó không bắt chước trí thông minh của con người; nó kích thích hành vi của con người dựa trên các thông số nhất định. AI hẹp sử dụng NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các tác vụ. Điều này thể hiện rõ trong các công nghệ như chatbot và hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri. Việc sử dụng deep learning cho phép bạn cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như trợ lý ảo lưu trữ dữ liệu của bạn để giúp trải nghiệm trong tương lai của bạn tốt hơn. 

Ví dụ về AI yếu hoặc hẹp:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. Watson của IBM
3. Xe tự hành
4. Phần mềm nhận dạng khuôn mặt
5. Bộ lọc thư rác 
6. Công cụ dự đoán 

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI)

Còn được gọi là AI mạnh hoặc AI sâu, trí thông minh nhân tạo nói chung đề cập đến khái niệm mà qua đó máy móc có thể bắt chước trí thông minh của con người đồng thời thể hiện khả năng áp dụng trí thông minh của mình để giải quyết vấn đề. Các nhà khoa học vẫn chưa thể đạt được mức độ thông minh này. Nghiên cứu quan trọng cần phải được thực hiện trước khi đạt được mức độ thông minh này. Các nhà khoa học sẽ phải tìm ra cách để máy móc có thể trở nên có ý thức thông qua việc lập trình một tập hợp các khả năng nhận thức. Một số đặc tính của AI sâu là-

• Công nhận
• Nhớ lại 
• Kiểm định giả thuyết 
• Trí tưởng tượng
• Sự giống nhau
• Hàm ý

Rất khó để dự đoán liệu AI mạnh mẽ có tiếp tục phát triển hay không trong tương lai gần, nhưng với việc nhận dạng giọng nói và khuôn mặt liên tục cho thấy những tiến bộ, có một chút khả năng chúng ta có thể mong đợi sự tăng trưởng ở cấp độ AI này. 

Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI)

Hiện nay, siêu trí tuệ chỉ là một khái niệm mang tính giả thuyết. Mọi người cho rằng có thể phát triển trí tuệ nhân tạo như vậy trong tương lai, nhưng nó không tồn tại trong thế giới hiện tại. Siêu trí tuệ có thể được gọi là cấp độ trong đó máy móc vượt qua khả năng của con người và trở nên tự nhận thức. Khái niệm này đã trở thành nguồn cảm hứng cho một số bộ phim và tiểu thuyết khoa học viễn tưởng trong đó những robot có khả năng phát triển cảm xúc và cảm xúc của mình có thể vượt qua chính loài người. Nó sẽ có thể xây dựng cảm xúc của riêng mình và theo giả thuyết, nó sẽ giỏi hơn con người về nghệ thuật, thể thao, toán học, khoa học, v.v. Khả năng ra quyết định của siêu trí tuệ sẽ lớn hơn con người. Chúng ta vẫn chưa biết khái niệm về siêu trí tuệ nhân tạo, chưa thể đoán được hậu quả của nó và chưa thể đo lường được tác động của nó. 

Bây giờ chúng ta hãy hiểu sự khác biệt giữa AI yếu và AI mạnh. 

Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo ngày nay đã mở đường vào một số ngành và lĩnh vực. Từ chơi game đến chăm sóc sức khỏe, ứng dụng AI đã tăng lên rất nhiều. Bạn có biết rằng các ứng dụng Google Maps và nhận diện khuôn mặt như trên iPhone đều sử dụng công nghệ AI để hoạt động? AI ở xung quanh chúng ta và là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta nhiều hơn những gì chúng ta biết. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI, bạn có thể tham gia Khóa học trí tuệ nhân tạo và máy học PGP được cung cấp bởi Học tập tuyệt vời. Dưới đây là một số ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo.

Những ứng dụng tốt nhất của trí tuệ nhân tạo năm 2024

1. Dự đoán được hỗ trợ bởi AI của Google (Google Maps)
2. Ứng dụng chia sẻ chuyến đi (Uber, Lyft)
3. Hệ thống lái tự động AI trong các chuyến bay thương mại
4. Bộ lọc thư rác trên Email
5. Công cụ và công cụ kiểm tra đạo văn
6. Nhận diện khuôn mặt
7. Tìm kiếm đề xuất
8. Tính năng chuyển giọng nói thành văn bản
9. Trợ lý cá nhân thông minh (Siri, Alexa)
10. Bảo vệ và ngăn ngừa gian lận

Bây giờ chúng ta đã biết đây là những lĩnh vực ứng dụng AI. Hãy để chúng tôi hiểu những điều này một cách chi tiết hơn. Google đã hợp tác với DeepMind để cải thiện độ chính xác của dự đoán lưu lượng truy cập. Với sự trợ giúp của dữ liệu lịch sử giao thông cũng như dữ liệu trực tiếp, họ có thể đưa ra dự đoán chính xác thông qua công nghệ AI và thuật toán học máy. Một trợ lý cá nhân thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ dựa trên lệnh do chúng tôi đưa ra. Nó là một tác nhân phần mềm và có thể thực hiện các tác vụ như gửi tin nhắn, thực hiện tìm kiếm trên Google, ghi âm ghi chú thoại, chatbot, v.v. 

Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo

Cho đến nay, bạn đã biết ý nghĩa của AI, các cấp độ khác nhau của AI và các ứng dụng của nó. Nhưng mục tiêu của AI là gì? Kết quả mà chúng ta mong muốn đạt được thông qua AI là gì? Mục tiêu tổng thể là cho phép máy móc và máy tính học hỏi và hoạt động một cách thông minh. Một số mục tiêu khác của AI như sau:

1. Giải quyết vấn đề: Các nhà nghiên cứu đã phát triển các thuật toán có thể bắt chước quy trình từng bước mà con người sử dụng khi giải một câu đố. Vào cuối những năm 1980 và 1990, nghiên cứu đã đạt đến giai đoạn phát triển các phương pháp để xử lý thông tin không đầy đủ hoặc không chắc chắn. Nhưng đối với những bài toán khó, cần có nguồn lực tính toán và sức mạnh bộ nhớ khổng lồ. Vì vậy, việc tìm kiếm các thuật toán giải quyết vấn đề hiệu quả là một trong những mục tiêu của trí tuệ nhân tạo.

2. Biểu diễn tri thức: Máy móc được kỳ vọng sẽ giải quyết được các vấn đề đòi hỏi kiến ​​thức sâu rộng. Vì vậy, biểu diễn tri thức là trọng tâm của AI. Trí tuệ nhân tạo đại diện cho các đồ vật, thuộc tính, sự kiện, nguyên nhân và kết quả, v.v. 

3. Lập kế hoạch: Một trong những mục tiêu của AI là đặt ra các mục tiêu thông minh và đạt được chúng. Có thể đưa ra dự đoán về cách các hành động sẽ tác động đến sự thay đổi và những lựa chọn có sẵn là gì. Một tác nhân AI sẽ cần đánh giá môi trường của nó và từ đó đưa ra dự đoán. Đây là lý do tại sao việc lập kế hoạch lại quan trọng và có thể được coi là mục tiêu của AI. 

4. Học tập: Một trong những khái niệm cơ bản của AI, học máy, là nghiên cứu các thuật toán máy tính tiếp tục cải thiện theo thời gian thông qua trải nghiệm. Có nhiều loại ML khác nhau. Các loại thường được biết đến là Học máy không giám sát và Học máy được giám sát. Để tìm hiểu thêm về những khái niệm này, bạn có thể đọc blog của chúng tôi trên ML nghĩa là gì và nó hoạt động như thế nào. 

5. Trí tuệ xã hội: Điện toán cảm xúc về cơ bản là nghiên cứu các hệ thống có thể diễn giải, nhận biết và xử lý các nỗ lực của con người. Nó là sự kết hợp của khoa học máy tính, tâm lý học và khoa học nhận thức. Trí tuệ xã hội là một mục tiêu khác của AI vì điều quan trọng là phải hiểu các lĩnh vực này trước khi xây dựng thuật toán. 

Do đó, mục tiêu chung của AI là tạo ra các công nghệ có thể kết hợp các mục tiêu trên và tạo ra một cỗ máy thông minh có thể giúp chúng ta làm việc hiệu quả, đưa ra quyết định nhanh hơn và cải thiện tính bảo mật. 

Việc làm trong trí tuệ nhân tạo

Theo Indeed, nhu cầu về kỹ năng AI đã tăng hơn gấp đôi trong ba năm qua. Số lượng tin tuyển dụng trong lĩnh vực AI đã tăng 119%. Ngày nay, nhiệm vụ huấn luyện một thuật toán xử lý hình ảnh có thể được thực hiện trong vòng vài phút, trong khi vài năm trước, nhiệm vụ này sẽ phải mất hàng giờ để hoàn thành. Khi so sánh các chuyên gia lành nghề trên thị trường với số lượng cơ hội việc làm hiện nay, chúng ta có thể thấy sự thiếu hụt các chuyên gia lành nghề trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Mạng Bayes, Lưới thần kinh, khoa học máy tính (bao gồm kiến ​​thức về ngôn ngữ lập trình), vật lý, robot, các khái niệm tính toán và thống kê là một số kỹ năng mà một người phải biết trước khi đi sâu vào sự nghiệp AI. Nếu bạn là người đang muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI, bạn nên lưu ý về nhiều vai trò công việc khác nhau hiện có. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các vai trò công việc khác nhau trong thế giới AI và những kỹ năng mà một người phải có cho từng vai trò công việc. 

Cũng đọc: Câu hỏi phỏng vấn trí tuệ nhân tạo 2020

1. Kỹ sư học máy

Nếu bạn là người có nền tảng về Khoa học dữ liệu hoặc nghiên cứu ứng dụng, thì vai trò của một Kỹ sư học máy phù hợp với bạn. Bạn phải chứng tỏ hiểu biết về nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, Java. Hiểu biết về các mô hình dự đoán và có thể tận dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong khi làm việc với các bộ dữ liệu khổng lồ sẽ mang lại lợi ích. Làm quen với các công cụ IDE phát triển phần mềm như IntelliJ và Eclipse sẽ giúp bạn thăng tiến hơn nữa trong sự nghiệp kỹ sư máy học của mình. Bạn sẽ chủ yếu chịu trách nhiệm xây dựng và quản lý một số dự án học máy cùng với các trách nhiệm khác.

Là một kỹ sư ML, bạn sẽ nhận được mức lương trung bình hàng năm là 114,856 USD. Các công ty tìm kiếm các chuyên gia lành nghề, có bằng thạc sĩ trong lĩnh vực liên quan và có kiến ​​thức chuyên sâu về các khái niệm máy học, Java, Python và Scala. Các yêu cầu sẽ khác nhau tùy thuộc vào công ty tuyển dụng, nhưng kỹ năng phân tích và ứng dụng đám mây được coi là một điểm cộng. 

2. Nhà khoa học dữ liệu 

Với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, nhiệm vụ của bạn bao gồm thu thập, phân tích và giải thích các tập dữ liệu lớn và phức tạp bằng cách tận dụng các công cụ phân tích dự đoán và học máy. Các nhà khoa học dữ liệu cũng chịu trách nhiệm phát triển các thuật toán cho phép thu thập và làm sạch dữ liệu để phân tích và giải thích thêm. Trung bình hàng năm mức lương của nhà khoa học dữ liệu là $120,931 và các kỹ năng cần có như sau: 

• Tổ ong
• Hadoop
• Bản đồGiảm
• Heo
• Spark
• Python
• Scala
• SQL 

Các kỹ năng cần thiết có thể khác nhau tùy theo từng công ty và tùy thuộc vào mức độ kinh nghiệm của bạn. Hầu hết các công ty tuyển dụng đều tìm kiếm bằng thạc sĩ hoặc bằng tiến sĩ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc khoa học máy tính. Nếu bạn là Nhà khoa học dữ liệu muốn trở thành nhà phát triển AI, bằng cấp khoa học máy tính nâng cao sẽ có lợi. Bạn phải có khả năng hiểu dữ liệu phi cấu trúc và có kỹ năng phân tích và giao tiếp tốt. Những kỹ năng này rất cần thiết vì bạn sẽ làm việc để truyền đạt những phát hiện với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. 

3. Nhà phát triển kinh doanh thông minh 

Khi bạn xem xét các vai trò công việc khác nhau trong AI, nó cũng bao gồm vị trí nhà phát triển Business Intelligence (BI). Mục tiêu của vai trò này là phân tích các bộ dữ liệu phức tạp giúp chúng tôi xác định xu hướng kinh doanh và thị trường. Một nhà phát triển BI kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 92,278 USD. Nhà phát triển BI chịu trách nhiệm thiết kế, lập mô hình và duy trì dữ liệu phức tạp trên nền tảng dữ liệu dựa trên đám mây. Nếu muốn làm nhà phát triển BI, bạn phải có kỹ năng phân tích cũng như kỹ thuật vững vàng.

Có kỹ năng giao tiếp tốt rất quan trọng vì bạn sẽ nỗ lực truyền đạt các giải pháp cho những đồng nghiệp không có kiến ​​thức kỹ thuật. Bạn cũng nên thể hiện kỹ năng giải quyết vấn đề. Nhà phát triển BI thường được yêu cầu phải có bằng cử nhân trong bất kỳ lĩnh vực liên quan nào và kinh nghiệm làm việc cũng sẽ giúp bạn có thêm điểm. Các chứng chỉ rất được mong muốn và được coi như một chất lượng bổ sung. Các kỹ năng cần thiết đối với nhà phát triển BI sẽ là khai thác dữ liệu, truy vấn SQL, dịch vụ báo cáo máy chủ SQL, công nghệ BI và thiết kế kho dữ liệu. 

4. Nhà khoa học nghiên cứu 

Nhà khoa học nghiên cứu là một trong những nghề nghiệp hàng đầu trong Trí tuệ nhân tạo. Bạn phải là chuyên gia trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như toán học, học sâu, học máy và thống kê tính toán. Ứng viên phải có kiến ​​thức đầy đủ về nhận thức máy tính, mô hình đồ họa, học tăng cường và NLP. Tương tự như Nhà khoa học dữ liệu, các nhà khoa học nghiên cứu dự kiến ​​​​sẽ có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính. Mức lương trung bình hàng năm được cho là $99,809. Hầu hết các công ty đang tìm kiếm người có hiểu biết sâu sắc về điện toán song song, điện toán phân tán, đo điểm chuẩn và học máy. 

5. Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn 

Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn có công việc được trả lương cao nhất trong số tất cả các vai trò thuộc Trí tuệ nhân tạo. Mức lương trung bình hàng năm của Kỹ sư/Kiến trúc sư dữ liệu lớn là 151,307 USD. Chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển một hệ sinh thái cho phép các hệ thống kinh doanh giao tiếp với nhau và đối chiếu dữ liệu. So với các Nhà khoa học dữ liệu, Kiến trúc sư dữ liệu lớn nhận các nhiệm vụ liên quan đến lập kế hoạch, thiết kế và phát triển môi trường dữ liệu lớn hiệu quả trên các nền tảng như Spark và Hadoop. Các công ty thường tìm cách thuê những cá nhân có kinh nghiệm về C++, Java, Pythonvà Scala. 

Khai thác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệuvà kỹ năng di chuyển dữ liệu là một lợi ích bổ sung. Một phần thưởng khác sẽ là bằng Tiến sĩ toán học hoặc bất kỳ lĩnh vực khoa học máy tính nào liên quan.

Ưu điểm của Trí tuệ nhân tạo

Giống như hầu hết mọi thứ trên thế giới, AI cũng có những ưu và nhược điểm. Đầu tiên, chúng ta hãy hiểu những lợi thế của trí tuệ nhân tạo và nó đã giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn như thế nào so với thời trước. 

• Giảm lỗi của con người
• Có sẵn 24 × 7
• Giúp đỡ trong công việc lặp đi lặp lại
• Hỗ trợ kỹ thuật số 
• Quyết định nhanh hơn
• Người ra quyết định hợp lý
• Ứng dụng y tế
• Cải thiện bảo mật
• Giao tiếp hiệu quả

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn từng điểm đã nói ở trên. 

1. Giảm lỗi của con người

Tất cả các quyết định được đưa ra trong mô hình AI đều được lấy từ thông tin được thu thập trước đó sau khi áp dụng một bộ thuật toán. Điều này cho phép giảm sai sót và cơ hội chính xác tăng lên với mức độ chính xác cao hơn. Trong trường hợp con người thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào, luôn có một chút khả năng xảy ra lỗi. Vì chúng ta có khả năng mắc lỗi nên tốt hơn nên sử dụng các chương trình và thuật toán thông qua AI vì chúng làm giảm nguy cơ xảy ra lỗi. 

2. Có sẵn 24×7

Các mô hình trí tuệ nhân tạo được xây dựng để hoạt động 24/7 mà không có bất kỳ sự nghỉ ngơi hay nhàm chán nào. Khi so sánh với một người bình thường có thể làm việc từ sáu đến tám giờ một ngày, điều này hiệu quả hơn đáng kể. Con người không có khả năng làm việc trong thời gian dài hơn vì chúng ta cần thời gian nghỉ ngơi và trẻ hóa. Do đó, AI luôn sẵn sàng 24/7 và cải thiện hiệu quả ở mức độ lớn hơn. 

3. Giúp làm việc lặp đi lặp lại

Trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa hiệu quả các nhiệm vụ trần tục của con người. Nó có thể giúp chúng ta ngày càng trở nên sáng tạo hơn – ngay từ việc gửi thư cảm ơn đến việc sắp xếp hoặc trả lời các câu hỏi. Nó cũng có thể giúp chúng tôi xác minh tài liệu. Một công việc lặp đi lặp lại như chế biến thức ăn trong nhà hàng hoặc nhà máy có thể bị hủy hoại vì con người trở nên mệt mỏi hoặc không hứng thú sau một thời gian dài làm việc. AI có thể giúp chúng ta thực hiện những nhiệm vụ lặp đi lặp lại này một cách hiệu quả và không có lỗi. 

4. Hỗ trợ kỹ thuật số

Một số tổ chức tiên tiến hơn sử dụng trợ lý kỹ thuật số để tương tác với người dùng. Làm như vậy giúp tổ chức tiết kiệm được chi phí về nhân sự. Các trợ lý kỹ thuật số như Chatbots thường được sử dụng trong trang web của tổ chức để trả lời các truy vấn của người dùng. Nó cũng cung cấp một giao diện hoạt động mượt mà và trải nghiệm người dùng tốt. Chatbots là một ví dụ tuyệt vời về điều tương tự. Đọc ở đây để biết thêm về cách xây dựng Chatbot AI.

5. Quyết định nhanh hơn 

AI, cùng với các công nghệ khác, có thể giúp máy móc đưa ra quyết định nhanh hơn khi so sánh với con người bình thường. Điều này giúp thực hiện các hành động một cách nhanh chóng. Điều này là do trong khi đưa ra quyết định, con người có xu hướng phân tích các yếu tố thông qua cảm xúc, trái ngược với những cỗ máy được hỗ trợ bởi AI mang lại kết quả được lập trình một cách nhanh chóng.

6. Người ra quyết định hợp lý

Là con người, chúng ta có thể đã phát triển vượt bậc về mặt công nghệ, nhưng khi phải đưa ra quyết định, chúng ta vẫn cho phép cảm xúc của mình chi phối. Trong một số tình huống nhất định, điều thực sự quan trọng là phải đưa ra quyết định nhanh chóng, hiệu quả và hợp lý mà không để cảm xúc lấn át. Việc ra quyết định do AI hỗ trợ được kiểm soát bởi các thuật toán AI và do đó, không có phạm vi cho bất kỳ sự khác biệt về mặt cảm xúc nào. Các quyết định hợp lý với sự trợ giúp của AI đảm bảo rằng hiệu quả sẽ không bị ảnh hưởng và cũng làm tăng mức năng suất của tổ chức. 

7. Ứng dụng y tế

Trong số tất cả các ưu điểm khác của AI, một trong những ứng dụng lớn nhất của nó là được sử dụng trong lĩnh vực y tế. Các bác sĩ có thể đánh giá rủi ro sức khỏe của bệnh nhân với sự trợ giúp của các ứng dụng y tế được hỗ trợ bởi AI. Phương pháp xạ phẫu đang được sử dụng để phẫu thuật các khối u theo cách không làm tổn thương các mô xung quanh và gây ra bất kỳ vấn đề nào khác. Các chuyên gia y tế đã được đào tạo để sử dụng AI trong phẫu thuật. Chúng cũng có thể giúp phát hiện và theo dõi các rối loạn thần kinh khác nhau một cách hiệu quả và kích thích các chức năng của não. 

8. Cải thiện bảo mật

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, khả năng mọi người sử dụng nó vì những lý do phi đạo đức như lừa đảo hoặc đánh cắp danh tính sẽ cao hơn. Nếu được sử dụng đúng cách và đúng lý do, AI có thể chứng tỏ là một nguồn tài nguyên tuyệt vời trong việc cải thiện tính bảo mật của tổ chức. AI có thể được sử dụng để bảo vệ dữ liệu và tài chính của chúng ta. AI đang được triển khai chủ yếu trong lĩnh vực an ninh mạng. Nó đã thay đổi khả năng bảo mật dữ liệu cá nhân của chúng tôi trước mọi mối đe dọa trên mạng hoặc các cuộc tấn công dưới bất kỳ hình thức nào. Đọc thêm để biết về AI trong An ninh mạng và cách nó giúp ích, tại đây.

9. Giao tiếp hiệu quả 

Mọi người từ những nơi khác nhau trên thế giới nói những ngôn ngữ khác nhau và do đó, rất khó để giao tiếp với nhau. Khi nhìn lại quá khứ, chúng ta thấy những người phiên dịch sẽ giúp mọi người giao tiếp với nhau như thế nào nếu người kia không hiểu cùng ngôn ngữ với chúng ta. Những vấn đề như vậy sẽ không xảy ra nếu chúng ta sử dụng AI. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép hệ thống dịch các từ từ ngôn ngữ tự nhiên này sang ngôn ngữ tự nhiên khác, do đó loại bỏ người trung gian. Một trong những ví dụ điển hình nhất về điều này là Google dịch và cách nó phát triển theo thời gian. Bây giờ, nó cung cấp các ví dụ âm thanh về cách phát âm các từ/câu. Do đó, cải thiện độ chính xác và khả năng giao tiếp hiệu quả của chúng tôi.

Nhược điểm của Trí tuệ nhân tạo

Bây giờ chúng ta đã hiểu những ưu điểm của AI, chúng ta hãy xem xét một vài nhược điểm. 

• Vượt chi phí
• Thiếu tài năng
• Thiếu sản phẩm thiết thực
• Thiếu tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm
• Khả năng sử dụng sai
• Phụ thuộc nhiều vào máy móc
• Yêu cầu giám sát

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn những nhược điểm của AI. 

1. Vượt chi phí

Quy mô hoạt động của mô hình hỗ trợ AI khi so sánh với phát triển phần mềm cao hơn rất nhiều. Do đó, các nguồn lực cần thiết tăng lên với tốc độ cao hơn nhiều. Điều này đẩy chi phí hoạt động lên mức cao hơn.

2. Thiếu nhân tài 

AI vẫn là một lĩnh vực đang phát triển. Vì vậy, việc tìm kiếm những chuyên gia được trang bị đầy đủ các kỹ năng cần thiết là điều không hề dễ dàng. Có khoảng cách giữa số lượng việc làm có sẵn trong lĩnh vực AI và lực lượng lao động có tay nghề cao trong lĩnh vực này. Việc thuê một người sở hữu tất cả các kỹ năng cần thiết sẽ làm tăng thêm chi phí mà tổ chức phải gánh chịu.

3. Thiếu tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm

Giá trị thực sự của Trí tuệ nhân tạo nằm ở sự cộng tác khi các hệ thống AI khác nhau kết hợp với nhau để tạo thành một ứng dụng lớn hơn, có giá trị hơn. Nhưng việc thiếu các tiêu chuẩn trong phát triển phần mềm AI có nghĩa là các hệ thống khác nhau khó có thể “nói chuyện” với nhau. Bản thân việc phát triển phần mềm Trí tuệ nhân tạo rất chậm và tốn kém vì điều này, điều này càng đóng vai trò là trở ngại cho sự phát triển AI.

4. Có khả năng bị lạm dụng

AI có tiềm năng đạt được những điều tuyệt vời và có sức mạnh to lớn trên thị trường hiện nay. Thật không may, sức mạnh to lớn lại có khả năng bị lạm dụng. Nếu sức mạnh của AI rơi vào tay người có động cơ phi đạo đức thì nguy cơ bị lạm dụng sẽ cao hơn.

5. Phụ thuộc nhiều vào máy móc

Các ứng dụng như Siri và Alexa đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng ta phụ thuộc rất nhiều vào các ứng dụng này và nhận được sự hỗ trợ từ các ứng dụng này, do đó làm giảm khả năng sáng tạo của chúng ta. Chúng ta đang trở nên phụ thuộc nhiều vào máy móc và mất đi khả năng học các kỹ năng đơn giản, do đó trở nên lười biếng hơn. 

6. Yêu cầu giám sát

Việc sử dụng thuật toán AI có rất nhiều ưu điểm và mang lại hiệu quả cao. Nhưng nó cũng đòi hỏi sự hỗ trợ và giám sát liên tục. Các thuật toán này không thể hoạt động nếu chúng ta không lập trình chúng và kiểm tra xem chúng có hoạt động đúng cách hay không. Một ví dụ là bot trò chuyện AI của Microsoft có tên ‘Tay’. Tay được làm mẫu để nói chuyện như một cô gái tuổi teen bằng cách học qua các cuộc trò chuyện trực tuyến. Nhưng vì nó được lập trình để học các kỹ năng đàm thoại cơ bản và không biết sự khác biệt giữa đúng và sai, nên nó đã tiếp tục tweet những thông tin mang tính chính trị cao và không chính xác vì bị troll trên mạng.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo

Chúng tôi luôn bị mê hoặc bởi những thay đổi công nghệ. Hiện tại, chúng ta đang sống giữa những tiến bộ AI lớn nhất trong lịch sử của chúng ta. Trí tuệ nhân tạo đã nổi lên là tiến bộ lớn nhất trong lĩnh vực công nghệ. Điều này không chỉ tác động đến tương lai của mọi ngành mà còn đóng vai trò là động lực thúc đẩy các công nghệ mới nổi như dữ liệu lớn, robot và IoT. Với tốc độ phát triển của AI, chắc chắn rằng nó sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Vì vậy, chúng ta có thể nói rằng AI là một lĩnh vực tuyệt vời để tham gia kể từ năm 2020. Với sự tiến bộ của AI và các công nghệ của nó, sẽ có nhu cầu lớn hơn về các chuyên gia lành nghề trong lĩnh vực này.

Chứng chỉ AI sẽ giúp bạn có lợi thế hơn những người tham gia khác trong ngành. Khi Nhận dạng khuôn mặt, AI trong chăm sóc sức khỏe, Chat-bot tiếp tục cho thấy sự phát triển, giờ đây sẽ là thời điểm thích hợp để hướng tới xây dựng sự nghiệp AI thành công. Trợ lý ảo đã là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta mà chúng ta không hề biết. Xe tự lái của những gã khổng lồ công nghệ như Tesla đã cho chúng ta thấy cái nhìn thoáng qua về tương lai sẽ như thế nào. Còn rất nhiều tiến bộ nữa cần được khám phá, đây mới chỉ là khởi đầu. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, 133 triệu việc làm mới về Trí tuệ nhân tạo được cho là sẽ được tạo ra bởi Trí tuệ nhân tạo vào năm 2022. Tương lai của AI chắc chắn rất tươi sáng.

Một dự án nhỏ về Trí tuệ nhân tạo đơn giản

Trước khi chuyển sang dự án, tôi khuyên bạn nên xem qua điều này Hướng dẫn học máy nếu bạn chưa quen với Machine learning. Nó cũng sẽ giúp bạn thực hiện dự án này nếu bạn biết về Thuật toán hồi quy logistic.

Phân loại động vật trong vườn thú

Trong dự án nhỏ này, chúng tôi sẽ sử dụng các thuật toán khác nhau thuộc miền Học máy của Trí tuệ nhân tạo để phân loại động vật trong vườn thú, dựa trên thuộc tính của chúng. Chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu này từ Kaggle, bao gồm 101 loài động vật từ một sở thú. Có 16 biến số với nhiều đặc điểm khác nhau để mô tả các loài động vật. 7 lớp là: Động vật có vú, Chim, Bò sát, Cá, Lưỡng cư, Côn trùng và Động vật không xương sống.

Mục đích của bộ dữ liệu này là có thể dự đoán việc phân loại động vật dựa trên các biến số. Bạn cũng có thể tìm thấy thông tin về các thuộc tính khác nhau được sử dụng trong tập dữ liệu này từ trang tải xuống được liên kết tại đây.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Đầu ra:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Đầu ra:
độ chính xác đào tạo: 1.0
kiểm tra độ chính xác: 0.9215686274509803 

Như bạn có thể thấy, mô hình hoạt động rất tốt khi đạt được độ chính xác 92% trên dữ liệu thử nghiệm. Bây giờ, nếu bạn được cung cấp các thuộc tính của bất kỳ con vật nào trong tập dữ liệu trên, bạn có thể phân loại nó với sự trợ giúp của mô hình trên.

• AI sẽ làm giảm việc làm trong tương lai?

AI vẫn đang phát triển. Có rất nhiều cơ hội để cải thiện và tiến bộ trong lĩnh vực AI và mặc dù có thể cần phải nâng cao kỹ năng một chút để theo kịp xu hướng thay đổi, nhưng AI rất có thể sẽ không thay thế hoặc giảm việc làm trong tương lai. Trên thực tế, một nghiên cứu của Gartner cho thấy rằng các công việc liên quan đến AI sẽ đạt được hai triệu việc làm mới vào năm 2025. Việc áp dụng AI sẽ giúp tổ chức thực hiện các nhiệm vụ dễ dàng hơn. Để luôn phù hợp trong thế giới không ngừng thay đổi, cần phải nâng cao kỹ năng và học hỏi những khái niệm mới này.

• AI hoạt động như thế nào?

Xây dựng hệ thống AI là một quá trình cẩn thận nhằm đảo ngược các đặc điểm và khả năng của con người trong máy, đồng thời sử dụng khả năng tính toán của nó để vượt qua những gì chúng ta có thể làm. Trí tuệ nhân tạo có thể được xây dựng trên một tập hợp các thành phần đa dạng và sẽ hoạt động như một sự kết hợp của:

• Triết học
• Toán học
• Kinh tế
• Khoa học thần kinh
• Tâm lý học
• Kỹ thuật máy tính
• Lý thuyết điều khiển và điều khiển học
• Ngôn ngữ học

• Trí tuệ nhân tạo được sử dụng như thế nào trong robot?

Trí tuệ nhân tạo và Robotics thường được coi là hai thứ khác nhau. AI liên quan đến trí thông minh lập trình trong khi chế tạo robot liên quan đến việc chế tạo robot vật lý. Tuy nhiên, hai khái niệm này có mối tương quan với nhau. Robotics sử dụng các kỹ thuật và thuật toán AI và AI thu hẹp khoảng cách giữa cả hai. Những robot này có thể được điều khiển bằng chương trình AIs.

• Tại sao trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

Từ đề xuất âm nhạc, chỉ đường trên bản đồ, ngân hàng di động đến phòng chống gian lận, AI và các công nghệ khác đã chiếm ưu thế. AI rất quan trọng vì một số lý do. AI có một số lợi thế, chẳng hạn như Giảm lỗi của con người, hoạt động 24×7, hỗ trợ công việc lặp đi lặp lại, hỗ trợ kỹ thuật số, đưa ra quyết định nhanh hơn, v.v.

• Phương pháp yếu trong AI là gì?

AI yếu là một ứng dụng hẹp với phạm vi hạn chế. Nó sử dụng phương pháp học có giám sát và không giám sát để xử lý dữ liệu. Ví dụ: Siri, Alexa.

• Các nhánh của AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo có thể được chia chủ yếu thành sáu nhánh. Đó là Học máy, mạng lưới thần kinh, Học sâu, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Điện toán nhận thức. 

• Làm cách nào tôi có thể bắt đầu học Trí tuệ nhân tạo?

Để học Trí tuệ nhân tạo, bạn cần có các kĩ năng như Toán, Khoa học và Khoa học máy tính. Bạn cũng có thể chọn một số hướng dẫn trực tuyến và tìm hiểu Trí tuệ nhân tạo một cách thoải mái tại nhà.

• 4 loại AI là gì? 

 Bốn loại Trí tuệ nhân tạo điển hình là Máy phản ứng, Trí nhớ hạn chế, Lý thuyết về tâm trí và Tự nhận thức.

• Những điều cơ bản để học Trí tuệ nhân tạo là gì?

Những điều cơ bản của Trí tuệ nhân tạo là Toán và Thống kê nâng cao, ngôn ngữ lập trình, Học máy và rất nhiều sự kiên nhẫn. Bạn phải biết rằng Trí tuệ nhân tạo và Học máy bao gồm học máy, mã python, khoa học máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khoa học dữ liệu, toán, tâm lý học, khoa học thần kinh và nhiều ngành khác.

• AI có khó học không?

 Trí tuệ nhân tạo không khó; tuy nhiên, bạn sẽ phải dành thời gian cho nó. Càng thực hiện nhiều dự án, bạn sẽ càng hoàn thành tốt hơn. Cùng với kỹ năng, bạn cần có quyết tâm học AI.

Điều này đưa chúng ta đến phần cuối của hướng dẫn về Trí tuệ nhân tạo. Đây là khóa học miễn phí về AIML điều đó có thể giúp bạn làm cho nền tảng của bạn vững chắc hơn nhiều.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/