Công nghệ AI mà mọi người thường biết đến là công nghệ trí thông minh nhân tạo, tuy nhiên cách chúng hoạt động ra sao, các nền tảng tài nguyên nào cần cho chúng thì không phải ai cũng biết. Khi chưa biết và chưa nắm rõ thì thật khó cho chúng ta chen chân, cũng như ứng dụng chúng một cách hiệu quả.
Cách chia công nghệ AI thành hai nhóm như chúng tôi đề cập dưới đây không hoàn toàn chính xác theo cách phân loại truyền thống, nhưng thử tư duy theo 1 góc độ khác để tìm cơ hội đầu tư vào chúng. Thông thường, AI được phân loại dựa trên khả năng và phạm vi ứng dụng, nhưng nếu xét theo chức năng và mục đích sử dụng, có thể tạm chia thành hai nhóm như sau:
1. Nhóm "nền tảng máy học" giúp AI thông minh hơn:
-
Nhóm này bao gồm các công nghệ và kỹ thuật giúp cải thiện khả năng học hỏi, xử lý thông tin và đưa ra quyết định của AI. Các công nghệ này thường liên quan đến việc phát triển các thuật toán, mô hình và hệ thống để AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
-
Ví dụ:
-
Học máy (Machine Learning): Giúp AI học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
-
Học sâu (Deep Learning): Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
-
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp AI hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người.
-
Thị giác máy tính (Computer Vision): Cho phép AI nhận dạng và phân tích hình ảnh, video.
-
Học tăng cường (Reinforcement Learning): Giúp AI học cách đưa ra quyết định thông qua thử nghiệm và nhận phần thưởng.
-
2. Nhóm truy xuất dữ liệu AI:
-
Nhóm này tập trung vào việc khai thác, quản lý và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ AI hoạt động hiệu quả. Dữ liệu là yếu tố quan trọng để AI học hỏi và đưa ra quyết định, vì vậy các công nghệ trong nhóm này giúp thu thập, xử lý và truy xuất dữ liệu một cách tối ưu.
-
Thông thường chúng ta chỉ được tiếp cận đại chúng ở mức độ này. Các câu hỏi, truy vấn AI qua ChatGPT, POE, Deepseek để được AI trả lời, giải đáp trong thời gian ngắn là ứng dụng chính của chúng.
-
Ví dụ:
-
Cơ sở dữ liệu thông minh: Hệ thống quản lý dữ liệu được tối ưu hóa cho AI.
-
Xử lý dữ liệu lớn (Big Data): Công nghệ giúp xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ.
-
Hệ thống truy vấn dữ liệu: Công cụ giúp AI truy xuất thông tin nhanh chóng và chính xác.
-
Data Mining (Khai phá dữ liệu): Kỹ thuật giúp phát hiện các mẫu và thông tin hữu ích từ dữ liệu.
-
Có rất nhiều đội ngũ, công ty tập trung xây dựng và khai thác nhóm truy xuất dữ liệu này dựa trên nền tảng API mà các đơn vị lớn cung cấp.
Theo cách này, dựa trên các đơn vị lớn chúng ta hoàn toàn có thể xây dựng 1 cơ sở dữ liệu riêng, dành cho các danh mục mà chúng ta cung cấp, vận dụng để tối ưu hóa trong sản xuất. Hãy để lại ý kiến của bạn để tôi chia sẻ các bước xây dựng, vận dụng tối ưu AI trong lĩnh vực của bạn.
