Tự học Data Analyst tại nhà chỉ 159K Tìm hiểu thêm Mua Ngay!

6 nhánh chính của trí tuệ nhân tạo AI là gì ?

Dưới đây tôi sẽ liệt kê ra 6 nhánh chính của trí tuệ nhân tạo đang được phát triển mạnh mẽ

( Weekly Study - IoT/AI )Theo định nghĩa dễ hiểu, Trí tuệ nhân tạo AI là khả năng của một máy móc hoặc thiết bị máy tính mô phỏng trí thông minh của con người (quá trình nhận thức), thu nhận từ kinh nghiệm, thích ứng với thông tin mới nhất và vận hành các hoạt động giống như con người.


Trí tuệ nhân tạo thực thi các tác vụ một cách thông minh mang lại khả năng tạo ra độ chính xác, khả năng thích ứng và năng suất rất lớn cho toàn bộ hệ thống. Các nhà phát triển về công nghệ đang tìm kiếm nhiều cách để triển khai đầy đủ các công nghệ trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp của họ để thu hút sự tham gia và tăng thêm giá trị cho chúng.

Ví dụ: AI, trong ngành truyền thông , được sử dụng ở quy mô lớn, chẳng hạn như truyền thông xã hội, báo chí tự động, v.v. Một ví dụ khác có thể thấy ở AI trong các ứng dụng ngân hàng như chatbot, ngân hàng di động, phát hiện gian lận, thu hút khách hàng.

Dưới đây tôi sẽ liệt kê ra 6 nhánh chính của trí tuệ nhân tạo đang được phát triển mạnh mẽ:

1- Machine Learning

Lĩnh vực đòi hỏi khắt khe nhất của trí tuệ nhân tạo là học máy, cho phép máy tính thu nhận kiến ​​thức mà không cần lập trình. Nó cung cấp các giải pháp một cách rất sáng tạo và sử dụng chúng trong cuộc sống hàng ngày. Nó được chia thành ba loại theo các loại dự báo được yêu cầu và dữ liệu có sẵn.

  • Học tập có giám sát

Dữ liệu đào tạo được gắn nhãn được đưa vào hệ thống theo cách xác định đầu vào và đầu ra.

  • Học tập không giám sát

Dữ liệu không được gắn nhãn được sử dụng để huấn luyện các thuật toán hệ thống để rút ra suy luận logic. Thuật toán hệ thống phân tích dữ liệu và thu được kết quả có ý nghĩa.

  • Học tăng cường

Khi có một quá trình yêu cầu nhiều bước để thực thi và các quy tắc được xác định trước, thì điều này được gọi là học củng cố. Các chuyên gia thiết kế các thuật toán hệ thống và đưa ra các tín hiệu tích cực và tiêu cực để thực hiện hành động, và đôi khi hệ thống sẽ quyết định hành động tiếp theo.

2- Mạng nơron

Nhánh trí tuệ nhân tạo này sử dụng khoa học thần kinh hoặc nghiên cứu về não và hệ thần kinh để thực hiện các hoạt động. Nó mô phỏng bộ não con người bằng cách mã hóa các tế bào thần kinh của con người thành các thuật toán hệ thống. Trong một hệ thống, nơron về cơ bản là một hàm toán học thu thập và phân loại thông tin theo một cấu trúc cụ thể bằng cách tuân theo các kỹ thuật nhất định.

Nó khám phá ra mối quan hệ giữa các dữ liệu thông qua một quá trình tương tự như não người, trong đó các tế bào thần kinh nhân tạo được gọi là perceptron.

3- Robot

Một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo rất hấp dẫn, xoay quanh việc nghiên cứu, phát triển, thiết kế và sản xuất robot. Lĩnh vực này liên quan đến khoa học và nghiên cứu cũng như nhiều lĩnh vực kỹ thuật, bao gồm kỹ thuật cơ khí, điện và máy tính.

Robot được sử dụng để cải thiện hiệu quả, trí thông minh, khả năng kiểm soát và chuyển đổi thông tin. Họ cũng tham gia vào các nhiệm vụ mà con người khó hoàn thành, chẳng hạn như lắp ráp phần cứng trong sản xuất ô tô và di chuyển các vật nặng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

4- Hệ thống chuyên gia

Nói về sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, phiên bản thành công đầu tiên của hệ thống trí tuệ nhân tạo là hệ thống chuyên gia. Ban đầu chúng được thiết kế vào những năm 1970 nhưng được hoàn thiện thêm vào những năm 1970. 80.

Khi một máy tính thu thập kiến ​​thức từ thư viện tài nguyên của nó thông qua suy luận logic để mô phỏng trí thông minh của các chuyên gia con người trong lĩnh vực ra quyết định, đây là ý nghĩa của hệ thống chuyên gia.

Lượng kiến ​​thức trong cơ sở dữ liệu hệ thống và độ chính xác của nó quyết định hiệu quả và độ chính xác của hệ thống chuyên gia. Điều này có nghĩa là nếu càng có nhiều kiến ​​thức và thông tin trong hệ thống, vì càng có nhiều kiến ​​thức được lưu trữ trong đó, thì việc giải quyết các vấn đề phức tạp và phức tạp thông qua suy luận sẽ càng hiệu quả hơn.

Hệ thống chuyên gia cực kỳ đáng tin cậy và hiệu quả.

5- Logic mờ

Nó là một công nghệ sửa đổi và trình bày thông tin không đầy đủ và không chắc chắn bằng cách tìm ra tính trung thực của các giả định cụ thể. Nó cũng được sử dụng để suy luận về các khái niệm và ý tưởng không chắc chắn. Đây là một cách rất linh hoạt để áp dụng công nghệ học máy bằng cách mô phỏng suy luận logic của con người.

6- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Công nghệ này xoay quanh việc nghiên cứu, phân tích, hiểu và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu thô dưới dạng văn bản. Phát hiện thư rác, nhận dạng giọng nói và chatbots để hỗ trợ trò chuyện khách hàng đều được thực hiện theo cách này. Phương pháp này chính xác và hiệu quả. Ngoài việc mang lại lợi ích cho các trợ lý cá nhân, nó còn có khả năng tự động tạo ra văn bản có thể đọc được.

Kết luận

Trên đây, tôi đã giải thích các nhánh khác nhau của trí tuệ nhân tạo AI và những tiến bộ đạt được trong lĩnh vực này.

Weekly Study - Kênh tri thức Việt

Đăng nhận xét

Cookie Consent
We serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
It seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
AdBlock Detected!
We have detected that you are using adblocking plugin in your browser.
The revenue we earn by the advertisements is used to manage this website, we request you to whitelist our website in your adblocking plugin.
Site is Blocked
Sorry! This site is not available in your country.