Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng như thế nào và thách thức của nó
Trên thế giới hiện nay trí tuệ nhân tạo đang phát triển rất mạnh mẽ, là một trong những xu thế tiềm năng trong tương lai và được rất nhiều gã khổng lồ về công nghệ chú ý và đặt lên hàng đầu trong xu thế phát triển. Vì những ứng dụng của nó rất hữu ích trong đời sống thường ngày cũng như là công cụ để phát triển kinh tế.
Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng như thế nào?
 |
| Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng như thế nào? |
Mọi ngành đều có nhu cầu cao về khả năng AI - đặc biệt là các hệ thống trả lời các câu hỏi có được thể sử dụng để hỗ trợ pháp lý, tìm kiếm bằng sáng chế, thông báo rủi ro và nghiên cứu y tế. Những ứng dụng khác của AI bao gồm:
Chăm sóc sức khỏe
Các ứng dụng AI có thể cung cấp các bài đọc về thuốc và tia X được cá nhân hóa. Các trợ lý chăm sóc sức khỏe cá nhân có thể hoạt động như huấn luyện viên cuộc sống, nhắc nhở bạn uống thuốc, tập thể dục mỗi ngày hoặc ăn uống điều độ và lành mạnh hơn.
Bán lẻ
AI cung cấp khả năng mua sắm ảo cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và thảo luận về các lựa chọn mua hàng với người tiêu dùng. Công nghệ quản lý kho và bố cục trang web cũng sẽ được cải thiện với AI. Trí tuệ nhân tạo giúp ngành dịch vụ phát triển ngành càng mạnh và đem đến trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.
Chế tạo
AI có thể phân tích dữ liệu IoT của nhà máy khi nó truyền từ thiết bị được kết nối để dự báo tải và nhu cầu dự kiến bằng cách sử dụng mạng lặp lại, một loại mạng học sâu cụ thể được sử dụng với dữ liệu trình tự.
Ngân hàng
Trí tuệ nhân tạo nâng cao tốc độ, độ chính xác và hiệu quả của những nỗ lực của con người. Trong một số tổ chức tài chính, các kỹ thuật AI có thể được sử dụng để xác định các giao dịch nào có khả năng gian lận, áp dụng tính điểm tín dụng nhanh chóng và chính xác, cũng như tự động hóa các nhiệm vụ quản lý dữ liệu thủ công.
Những thách thức của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo là gì?
 |
| Những thách thức của trí tuệ nhân tạo |
Hạn chế về nguyên tắc của AI là nó học từ dữ liệu. Không có cách nào khác mà kiến thức có thể được kết hợp. Điều đó có nghĩa là bất kỳ sự không chính xác nào trong dữ liệu sẽ được phản ánh trong kết quả. Và bất kỳ dự đoán hoặc phân tích bổ sung nào phải được thêm vào riêng biệt.
Các hệ thống AI hiện nay được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ được xác định rõ ràng. Hệ thống chơi poker thì không thể chơi cờ vua. Hệ thống phát hiện gian lận không thể lái xe hoặc đưa ra lời khuyên pháp lý cho bạn. Thực tế, một hệ thống AI phát hiện gian lận chăm sóc sức khỏe không thể phát hiện chính xác gian lận thuế hoặc gian lận yêu cầu bảo hành.
Nói cách khác, các hệ thống này rất, rất chuyên biệt. Chúng chỉ tập trung vào một nhiệm vụ duy nhất và còn lâu mới cư xử như con người.
Tương tự như vậy, hệ thống tự học không phải là hệ thống tự trị. Các công nghệ AI tưởng tượng mà bạn thấy trong phim và TV vẫn chỉ là khoa học viễn tưởng. Nhưng máy tính có thể thăm dò dữ liệu phức tạp để học và hoàn thiện các tác vụ cụ thể đang trở nên khá phổ biến.
Sau những nỗ lực phát triển trí tuệ nhân tạo AI thì nó đã thành công một phần khi áp dụng được vào rất nhiều ngành nghễ khác nhau, góp phần hỗ trợ nền kinh tế phát triển nhưng đằng sau đó là những thách thức không hề nhỏ đòi hỏi các nhà công nghệ phải giải quyết vấn đề đó để trí tuệ nhân tạo phát triển hơn nữa trong tương lai. Hãy theo dõi Blog của Ruby để cập nhật những xu hướng công nghệ mới nhất các bạn nhé! Chúc các bạn một ngày vui vẻ!
Không có nhận xét nào: