Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mang tính chuyển đổi cho phép máy móc thực hiện các tác vụ giải quyết vấn đề giống con người. Từ nhận dạng hình ảnh và tạo nội dung sáng tạo đến đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu, AI hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn trên quy mô lớn.
Trong bối cảnh kỹ thuật số ngày nay, các tổ chức tạo ra một lượng lớn dữ liệu từ các cảm biến, tương tác của người dùng và bản ghi hệ thống. AI khai thác dữ liệu này để hợp lý hóa hoạt động – tự động hóa hỗ trợ khách hàng, nâng cao chiến lược tiếp thị và cung cấp thông tin chuyên sâu hữu ích thông qua các phân tích nâng cao.
Với AWS, các doanh nghiệp có thể tích hợp liền mạch AI để tăng tốc đổi mới, tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng và giải quyết các thách thức phức tạp. Các giải pháp AI của AWS giúp các công ty cung cấp các tương tác được cá nhân hóa, tự động hóa việc ra quyết định và mở ra các cơ hội phát triển mới trong thế giới kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng — tất cả đều được hưởng lợi từ cam kết của AWS về quyền riêng tư, bảo mật và AI có trách nhiệm.
AI có lịch sử như thế nào?
Năm 1950, Alan Turing đã giới thiệu khái niệm trí tuệ nhân tạo trong bài báo quan trọng của mình, “Máy tính và trí tuệ”, trong đó ông khám phá khả năng máy móc suy nghĩ như con người. Trong khi Turing đặt nền tảng lý thuyết, AI mà chúng ta biết ngày nay là kết quả của nhiều thập kỷ đổi mới, được định hình bởi những nỗ lực tập thể của các nhà khoa học và kỹ sư thúc đẩy công nghệ trên nhiều lĩnh vực.
1940–1980
Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đề xuất một mô hình tế bào thần kinh nhân tạo, đặt nền móng cho mạng nơ-ron, công nghệ cốt lõi của AI.
Không lâu sau đó, vào năm 1950, Alan Turing đã xuất bản cuốn “Máy tính và trí tuệ”, trong đó giới thiệu khái niệm Phép thử Turing để đánh giá trí tuệ của máy tính.
Điều này dẫn đến việc các cử nhân Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng cỗ máy mạng nơ-ron đầu tiên với tên gọi SNARC, Frank Rosenblatt phát triển Perceptron, một trong những mô hình mạng nơ-ron đầu tiên, cũng như Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên mô phỏng phương pháp tâm lý trị liệu Rogerian từ năm 1951 đến năm 1969.
Từ năm 1969 đến năm 1979, Marvin Minsky đã chứng minh những hạn chế của mạng nơ-ron, khiến nghiên cứu mạng nơ-ron tạm thời lắng xuống. “Mùa đông AI” đầu tiên xảy ra do kinh phí suy giảm và các hạn chế về phần cứng và điện toán.
1980–2006
Những năm 1980 đánh dấu sự quan tâm mới của sự quan tâm đến AI, được thúc đẩy bởi tài trợ và nghiên cứu của chính phủ, đặc biệt là trong các lĩnh vực như dịch thuật và chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Trong thời gian này, các hệ thống chuyên gia như MYCIN đã trở nên nổi bật bằng cách mô phỏng việc ra quyết định của con người trong các lĩnh vực chuyên ngành như y học. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron cũng đã hình thành, với công trình đột phá của David Rumelhart và John Hopfield về các kỹ thuật học sâu, chứng minh rằng máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm.
Tuy nhiên, từ năm 1987 đến năm 1997, các yếu tố kinh tế xã hội, bao gồm cả sự bùng nổ dot-com, đã dẫn đến một “mùa đông AI” thứ hai, trong đó nghiên cứu trở nên phân mảnh hơn và hạn chế về mặt thương mại.
Tình thế thay đổi bắt đầu từ năm 1997, khi Deep Blue của IBM nổi tiếng đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, một thành tựu quan trọng đối với AI. Cùng thời gian đó, công trình nghiên cứu của Judea Pearl về lý thuyết xác suất và quyết định đã nâng cao lĩnh vực này, và những người tiên phong như Geoffrey Hinton đã khơi dậy lại sự quan tâm đến học sâu, tạo tiền đề cho sự hồi sinh của mạng nơ-ron. Mặc dù lợi ích thương mại vẫn đang được xây dựng, những đổi mới này đã đặt nền tảng cho giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của AI.
2007–Hiện tại
Từ năm 2007 đến năm 2018, tiến bộ trong điện toán đám mây đã làm cho công suất điện toán và cơ sở hạ tầng AI trở nên dễ tiếp cận hơn. Điều này dẫn đến sự gia tăng trong việc áp dụng, đổi mới và tiến bộ trong máy học. Những tiến bộ này bao gồm một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) với tên gọi AlexNet, được phát triển bởi Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton, giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet, thể hiện sức mạnh của việc học sâu trong nhận dạng hình ảnh; và AlphaZero của Google thành thạo các trò chơi như cờ vua, cờ shogi và cờ vây bằng cách tự chơi mà không cần dữ liệu của con người.
Vào năm 2022, các chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để thực hiện các cuộc trò chuyện giống con người và hoàn thành các tác vụ như ChatGPT của OpenAI đã nổi tiếng khắp nơi với khả năng giao tiếp, một lần nữa thổi bùng lên sự quan tâm và xu hướng phát triển AI.
Điểm khác biệt giữa máy học, học sâu và trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là thuật ngữ bao trùm cho các chiến lược và kỹ thuật khác nhau để biến các cỗ máy trở nên giống người hơn. AI bao gồm tất cả mọi thứ từ xe ô tô tự lái đến robot hút bụi và trợ lý thông minh như Alexa. Mặc dù máy học và học sâu đều thuộc phạm trù AI, nhưng không phải tất cả các hoạt động AI đều là máy học và học sâu. Ví dụ: AI tạo sinh thể hiện khả năng sáng tạo giống con người và là một hình thức học sâu rất tiên tiến.
Máy học
Mặc dù bạn có thể thấy các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và máy học được sử dụng thay thế cho nhau ở nhiều nơi, nhưng về mặt kỹ thuật, máy học là một trong nhiều nhánh khác của trí tuệ nhân tạo. Đó là khoa học phát triển các thuật toán và mô hình thống kê để tương quan dữ liệu. Các hệ thống máy tính sử dụng thuật toán máy học để xử lý khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và xác định các khuôn mẫu dữ liệu. Trong bối cảnh hiện tại, máy học đề cập đến một tập hợp các kỹ thuật thống kê được gọi là mô hình máy học mà bạn có thể sử dụng độc lập hoặc để hỗ trợ các kỹ thuật AI phức tạp hơn khác.
Học sâu
Học sâu đưa máy học tiến thêm một bước nữa. Các mô hình học sâu sử dụng các mạng nơ-ron hoạt động cùng nhau để học và xử lý thông tin. Các mô hình này bao gồm hàng triệu thành phần phần mềm thực hiện các phép toán vi mô trên các đơn vị dữ liệu nhỏ để giải quyết một vấn đề lớn hơn. Ví dụ: chúng xử lý các pixel riêng lẻ trong một hình ảnh để phân loại hình ảnh đó. Các hệ thống AI hiện đại thường kết hợp nhiều mạng nơ-ron sâu để thực hiện các tác vụ phức tạp như viết thơ hoặc tạo hình ảnh từ câu lệnh văn bản.
AI hoạt động như thế nào?
Hệ thống AI tận dụng các công nghệ tiên tiến để chuyển đổi dữ liệu thô - cho dù đó là văn bản, hình ảnh, video hoặc âm thanh - thành những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa. Bằng cách xác định các mô hình và mối quan hệ với dữ liệu này, AI hỗ trợ ra quyết định thông minh trên quy mô lớn. Các hệ thống này được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng liên tục học hỏi và cải thiện theo thời gian, giống như cách con người học hỏi từ kinh nghiệm. Với mỗi tương tác, các mô hình AI trở nên chính xác hơn, thúc đẩy sự đổi mới và mở ra cơ hội mới cho các doanh nghiệp.
Mạng nơ-ron
Mạng nơ-ron nhân tạo sẽ hình thành cốt lõi của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Chúng phản ánh quá trình xử lý diễn ra trong não người. Bộ não chứa hàng triệu nơ-ron giúp xử lý và phân tích thông tin. Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng các nơ-ron nhân tạo cùng nhau xử lý thông tin. Mỗi nơ-ron nhân tạo, hoặc nút, sử dụng các phép tính toán học để xử lý thông tin và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng mạng nơ-ron để giải thích, hiểu và thu thập ý nghĩa từ dữ liệu văn bản. Phương thức này sử dụng các kỹ thuật điện toán khác nhau chuyên giải mã và hiểu ngôn ngữ của con người. Những kỹ thuật này cho phép máy xử lý các từ, cú pháp ngữ pháp và kết hợp từ để xử lý văn bản của con người và thậm chí tạo ra văn bản mới. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất quan trọng cho các chatbot tóm tắt tài liệu và tiến hành phân tích cảm xúc.
Thị giác máy tính
Tầm nhìn máy tính sử dụng các kỹ thuật học sâu để trích xuất thông tin và thông tin từ các video và hình ảnh. Bạn có thể sử dụng tầm nhìn máy tính để giám sát nội dung trực tuyến để tìm hình ảnh không phù hợp, nhận dạng khuôn mặt và phân loại chi tiết hình ảnh. Điều này vô cùng quan trọng trong mọi lĩnh vực, từ kiểm duyệt nội dung đến các phương tiện tự lái, nơi những quyết định trong tích tắc là yếu tố then chốt.
Nhận dạng giọng nói
Phần mềm nhận dạng giọng nói sử dụng các mô hình học sâu để diễn giải lời nói của con người, xác định các từ và phát hiện ý nghĩa. Các mạng nơ-ron có thể chuyển thể lời nói thành văn bản và biểu thị tình cảm giọng nói. Bạn có thể sử dụng chức năng nhận dạng giọng nói trong các công nghệ như trợ lý ảo và phần mềm trung tâm cuộc gọi để xác định ý nghĩa và thực hiện các nhiệm vụ có liên quan.
Tìm hiểu về chuyển đổi giọng nói thành văn bản
AI tạo sinh
AI tạo sinh đề cập đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung và tạo tác mới như hình ảnh, video, văn bản và âm thanh từ các câu lệnh bằng văn bản đơn giản. Không giống như AI trước đây chỉ giới hạn trong việc phân tích dữ liệu, AI tạo sinh tận dụng học sâu và tập dữ liệu khổng lồ để tạo ra đầu ra sáng tạo chất lượng cao, giống như con người. Trong khi kích hoạt các ứng dụng sáng tạo thú vị, mối quan tâm xoay quanh sự thiên vị, nội dung có hại và sở hữu trí tuệ vẫn tồn tại. Nhìn chung, AI tạo sinh thể hiện một sự tiến hóa lớn trong khả năng AI để tạo ra ngôn ngữ con người cũng như nội dung và tạo tác mới theo cách giống như con người.
Các thành phần chính của cấu trúc ứng dụng AI là gì?
Kiến trúc trí tuệ nhân tạo bao gồm ba lớp cốt lõi, tất cả được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng CNTT mạnh mẽ cung cấp sức mạnh tính toán và bộ nhớ cần thiết để chạy AI ở quy mô lớn. Mỗi lớp đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép các hoạt động AI liền mạch, từ xử lý dữ liệu đến ra quyết định nâng cao.
Lớp 1: lớp dữ liệu
AI được xây dựng trên nhiều công nghệ khác nhau như máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh. Trọng tâm của các công nghệ này là dữ liệu, tạo thành lớp nền tảng của AI. Lớp này chủ yếu tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng AI.
Lớp 2: lớp mô hình
Trí tuệ nhân tạo ngày nay chủ yếu sử dụng các mô hình nền tảng và mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện các tác vụ kỹ thuật số phức tạp. Mô hình nền tảng là các mô hình học sâu được đào tạo trên một loạt các dữ liệu tổng quát và không được dán nhãn. Dựa trên câu lệnh đầu vào, các mô hình này có thể thực hiện một loạt các tác vụ hoàn toàn khác biệt với độ chính xác cao.
Các tổ chức tùy chỉnh các mô hình nền tảng hiện có, được đào tạo trước với dữ liệu nội bộ để bổ sung các khả năng AI vào các ứng dụng hiện có hoặc tạo ra các ứng dụng AI mới.
Điều quan trọng cần lưu ý là nhiều tổ chức tiếp tục sử dụng các mô hình máy học cho nhiều tác vụ kỹ thuật số. Các mô hình máy học có thể hoạt động tốt hơn các mô hình nền tảng trong nhiều trường hợp sử dụng và các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo có thể linh hoạt lựa chọn các mô hình tốt nhất cho từng tác vụ cụ thể.
Tìm hiểu thêm về các mô hình nền tảng »
Lớp 3: lớp ứng dụng
Lớp thứ ba là lớp ứng dụng, là phần hướng tới khách hàng của kiến trúc AI. Bạn có thể yêu cầu các hệ thống AI hoàn thành các tác vụ cụ thể, tạo thông tin, cung cấp thông tin hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Lớp ứng dụng cho phép người dùng cuối tương tác với các hệ thống AI.
Làm thế nào để các doanh nghiệp khai thác sức mạnh của AI?
Khám phá một số ví dụ trong thế giới thực về cách các doanh nghiệp đang khai thác sức mạnh của AI để đổi mới và thúc đẩy hiệu quả.
Chatbot và trợ lý thông minh
Các chatbot và trợ lý ảo dựa trên AI đang chuyển đổi các tương tác của khách hàng bằng cách cung cấp các cuộc trò chuyện giống con người, nhận biết ngữ cảnh. Chúng vượt trội trong việc hỗ trợ khách hàng, hỗ trợ ảo và tạo nội dung bằng cách cung cấp các phản hồi thông minh, mạch lạc cho các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình AI này liên tục học hỏi và cải thiện theo thời gian, đảm bảo trải nghiệm được cá nhân hóa thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động.
Deriv, một trong những nhà môi giới trực tuyến lớn nhất thế giới, đã triển khai trợ lý được hỗ trợ bởi AI để quản lý dữ liệu trên các nền tảng hỗ trợ khách hàng, tiếp thị và tuyển dụng. Bằng cách tận dụng AI, Deriv đã rút ngắn thời gian đào tạo nhân viên mới xuống 45% và giảm 50% thời gian thực hiện các nhiệm vụ tuyển dụng.
Xử lý tài liệu thông minh (IDP)
AI đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu có ý nghĩa từ các định dạng phi cấu trúc như email, PDF và hình ảnh, biến chúng thành thông tin chuyên sâu có thể hành động được. Xử lý tài liệu thông minh (IDP) sử dụng các công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu và thị giác máy tính để tinh gọn các quy trình làm việc dựa nhiều vào tài liệu.
HM Land Registry (HMLR), quản lý quyền sở hữu tài sản cho hơn 87% nước Anh và xứ Wales, đã triển khai AI để tự động so sánh tài liệu pháp lý. Nhờ có AI, họ cắt giảm 50% thời gian xem xét tài liệu và đẩy nhanh quá trình phê duyệt cho việc chuyển nhượng tài sản. Tìm hiểu cách HMLR sử dụng Amazon Textract.
Giám sát hiệu năng ứng dụng (APM)
Giám sát hiệu năng ứng dụng dựa trên AI giúp các doanh nghiệp duy trì hiệu suất cao nhất bằng cách dự đoán và ngăn ngừa các vấn đề trước khi chúng tác động đến người dùng. Các công cụ này phân tích dữ liệu lịch sử để đề xuất các giải pháp chủ động, đảm bảo thời gian hoạt động liên tục và hiệu quả hoạt động.
Atlassian dựa vào các công cụ APM được hỗ trợ bởi AI để liên tục theo dõi và ưu tiên các vấn đề ứng dụng. Bằng cách tận dụng các khuyến nghị về máy học, nhóm của họ có thể giải quyết các thách thức về hiệu năng nhanh hơn và cải thiện độ tin cậy của ứng dụng. Tìm hiểu thêm về APM.
Sức mạnh của công nghệ AI là gì?
AI cung cấp một loạt các công nghệ mạnh mẽ đang chuyển đổi các ngành công nghiệp và mở ra cơ hội mới cho các doanh nghiệp. Dưới đây là các khả năng AI chính mà bạn có thể tận dụng để đổi mới và điều chỉnh quy mô hoạt động của mình.
Tạo hình ảnh
AI chuyển đổi mô tả văn bản đơn giản thành hình ảnh chất lượng cao, chân thực trong vài giây. Ví dụ: bằng cách nhập câu lệnh như “hoàng hôn trên núi”, AI có thể ngay lập tức tạo ra hình ảnh tuyệt đẹp. Công nghệ đột phá này đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp sáng tạo như tiếp thị, giải trí và thiết kế, đẩy nhanh đáng kể quá trình sáng tạo nội dung.
Tạo văn bản
AI có thể tự động tạo ra văn bản giống con người, từ nội dung dạng ngắn như email đến các báo cáo phức tạp. Được áp dụng rộng rãi trong hỗ trợ khách hàng, tiếp thị và tạo nội dung, công nghệ này nâng cao độ hiệu quả và tiết kiệm thời gian quý báu bằng cách hợp lý hóa quy trình viết.
Tạo và nhận dạng giọng nói
Tạo giọng nói dựa trên AI tạo ra lời nói tự nhiên, giống như con người, trong khi nhận dạng giọng nói cho phép máy móc hiểu và xử lý các từ được nói. Những công nghệ này là chìa khóa để cung cấp trải nghiệm liền mạch, kích hoạt bằng giọng nói thông qua các trợ lý ảo như Alexa, nâng cao dịch vụ khách hàng, thiết bị thông minh và các giải pháp trợ năng.
AI đa phương thức
AI đa phương thức tích hợp văn bản, hình ảnh và dữ liệu âm thanh để cung cấp hiểu biết toàn diện hơn về nội dung phức tạp. Bằng cách nhận dạng các đối tượng, chép lại lời nói và giải thích văn bản trên màn hình cùng một lúc, AI đa phương thức cung cấp thông tin chuyên sâu nâng cao trong thời gian thực. Khả năng này rất quan trọng đối với các ngành công nghiệp tận dụng AI để phân tích video, xe tự hành, v.v. – cho phép ra quyết định thông minh hơn, nhanh hơn và mở ra các khả năng mới để đổi mới.
AI đang chuyển đổi các ngành công nghiệp hiện nay như thế nào?
AI đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp, thúc đẩy đổi mới, tự động hóa các quy trình phức tạp và mang lại trải nghiệm người dùng vượt trội trên quy mô lớn.
Đề xuất nội dung
AI hỗ trợ các công cụ đề xuất cho các dịch vụ phát trực tuyến hàng đầu như Netflix và Spotify, phân tích sở thích của người dùng để cung cấp các đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Bằng cách duy trì sự gắn kết của khách hàng, AI giúp các doanh nghiệp cải thiện khả năng giữ chân và tăng độ hài lòng của khách hàng.
Mua sắm cá nhân hóa
Các nền tảng thương mại điện tử sử dụng AI để cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên lịch sử duyệt web và sở thích của khách hàng, thúc đẩy tăng doanh số bán hàng cao và trải nghiệm mua sắm tốt hơn.
Chăm sóc sức khỏe
AI đang tái định hình ngành chăm sóc sức khỏe với chẩn đoán tiên tiến, lập kế hoạch điều trị và giám sát bệnh nhân. Hệ thống AI có thể phân tích hình ảnh y tế để phát hiện bệnh sớm và giúp tùy chỉnh kế hoạch điều trị dựa trên lịch sử và dữ liệu bệnh nhân.
Quản lý lưu lượng truy cập
AI tối ưu hóa luồng giao thông bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, dự đoán kiểu mẫu giao thông và đề xuất các tuyến đường thay thế. Điều này cải thiện hiệu quả giao thông vận tải, giảm tắc nghẽn và giúp giảm lượng khí thải.
Bảo tồn
AI là một công cụ mạnh mẽ trong các nỗ lực bảo tồn, giúp theo dõi động vật hoang dã, chống phá rừng và ngăn chặn nạn săn trộm bằng máy bay không người lái và hình ảnh vệ tinh dựa trên AI. Khả năng giám sát thời gian thực của AI đang thay đổi các chiến lược bảo vệ môi trường.
Lợi ích của AI đối với chuyển đổi kinh doanh là gì?
Tổ chức của bạn có thể tận dụng sức mạnh của AI để tối ưu hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy đổi mới trên quy mô lớn.
Tự động hóa một cách thông minh
Các hệ thống do AI điều khiển có thể quét và ghi dữ liệu một cách thông minh, như hóa đơn, trên bất kỳ mẫu nào, phân loại thông tin dựa trên các tiêu chí khác nhau như nhà cung cấp hoặc khu vực và thậm chí phát hiện lỗi để đảm bảo xử lý thanh toán liền mạch với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Tăng năng suất
AI hỗ trợ nhân viên tri thức bằng cách cho phép họ truy cập vào thông tin quan trọng ngay lập tức theo ngữ cảnh. Cho dù là các chuyên gia chăm sóc sức khỏe truy xuất hồ sơ bệnh nhân hay nhân viên hãng hàng không tìm kiếm dữ liệu chuyến bay, AI hợp lý hóa các tác vụ này, cho phép nhân viên tập trung vào những gì thực sự quan trọng. Ví dụ: Ryanair, hãng hàng không lớn nhất châu Âu, đã triển khai các hệ thống AI để nâng cao năng suất và sự hài lòng của nhân viên, giúp truy xuất thông tin nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Giải quyết các vấn đề phức tạp
AI vượt trội trong việc phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để xác định các kiểu mẫu và mở khóa thông tin chuyên sâu có thể giải quyết những thách thức thậm chí phức tạp nhất. Các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe có thể tận dụng AI để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như xác định lịch bảo trì tối ưu bằng cách phân tích dữ liệu máy và báo cáo mức sử dụng, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí. AI cũng có thể cách mạng hóa các lĩnh vực như nghiên cứu bộ gen, giúp tăng tốc những đột phá trong khám phá và đổi mới thuốc.
Tạo trải nghiệm khách hàng mới
AI giúp các doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa, an toàn và có tính phản hồi. Bằng cách kết hợp dữ liệu hồ sơ khách hàng với thông tin sản phẩm hoặc dịch vụ, AI cung cấp các đề xuất theo thời gian thực và các giải pháp phù hợp để tăng cường sự tương tác. Ví dụ: Lonely Planet đã sử dụng AI để tạo ra các hành trình du lịch được tuyển chọn cho khách hàng, giảm 80% thời gian cần thiết trong khi cung cấp các đề xuất du lịch được cá nhân hóa trên quy mô lớn.
Mở khóa tiềm năng kinh doanh với các dịch vụ và công cụ AI như thế nào?
AI tạo sinh
Tăng tốc đổi mới AI tạo sinh với bảo mật cấp doanh nghiệp, quyền riêng tư và nhiều lựa chọn mô hình nền tảng (FM) hàng đầu. Được hỗ trợ bởi phương pháp tiếp cận ưu tiên dữ liệu và cơ sở hạ tầng tiên tiến, AWS mang lại hiệu năng cao nhất trong khi tối ưu hóa chi phí. Các tổ chức thuộc mọi quy mô tin tưởng AWS để chuyển đổi các nguyên mẫu và bản minh họa của họ thành sự đổi mới và tăng năng suất có thể đo lường trong thế giới thực.
Khám phá các dịch vụ và công cụ AI tạo sinh
Dịch vụ AI
Dịch vụ AI được đào tạo trước của AWS cung cấp trí thông minh có sẵn cho quy trình làm việc và ứng dụng của bạn. Dịch vụ AI dễ dàng tích hợp với ứng dụng của bạn để giải quyết các trường hợp sử dụng thường gặp, chẳng hạn như các đề xuất được cá nhân hóa, hiện đại hóa trung tâm liên hệ, cải thiện độ an toàn và bảo mật, cũng như tăng tương tác khách hàng.
Máy học
Thu thập thông tin chuyên sâu hơn từ dữ liệu của bạn, đồng thời giảm chi phí nhờ công nghệ máy học (ML). AWS hỗ trợ cho bạn ở mọi giai đoạn trong hành trình áp dụng ML nhờ bộ dịch vụ ML toàn diện nhất và cơ sở hạ tầng được xây dựng cho mục đích nhất định. Amazon SageMaker giúp bạn dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình nền tảng và máy học trên quy mô lớn. Với SageMaker, các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML có thể sử dụng linh hoạt và kiểm soát chi tiết cơ sở hạ tầng cũng như các công cụ để đào tạo trước, đánh giá, tùy chỉnh và triển khai hơn 250 FM nhằm tối ưu hóa hiệu năng, độ trễ và chi phí.
Khám phá các dịch vụ và tài nguyên ML
Cơ sở hạ tầng AI
Sự phát triển của AI cũng kéo theo sự gia tăng về mức sử dụng, hoạt động quản lý và chi phí của tài nguyên cơ sở hạ tầng. Để tối đa hóa hiệu năng, giảm chi phí và đơn giản hóa trong quá trình đào tạo và triển khai các mô hình nền tảng vào sản xuất, AWS cung cấp cơ sở hạ tầng chuyên biệt được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng AI của bạn.
Tìm các dịch vụ cơ sở hạ tầng AI được xây dựng theo mục đích
Nền tảng dữ liệu cho AI
Chỉ AWS mới cung cấp bộ tính năng dữ liệu toàn diện nhất cho nền tảng dữ liệu toàn diện giúp hỗ trợ mọi khối lượng công việc hoặc trường hợp sử dụng, bao gồm cả AI tạo sinh. Kết nối và hành động một cách nhanh chóng và dễ dàng với tất cả dữ liệu của bạn nhờ tính năng quản trị dữ liệu toàn diện giúp đội ngũ của bạn tự tin phát triển một cách nhanh hơn. Với AI được tích hợp trong các dịch vụ dữ liệu của chúng tôi, AWS sẽ giúp đơn giản hóa những vấn đề phức tạp trong quá trình quản lý dữ liệu, nhờ đó bạn tốn ít thời gian hơn để quản lý dữ liệu và có nhiều thời gian để tạo ra giá trị từ đó.
AI có trách nhiệm là gì?
AI có trách nhiệm xem xét tác động xã hội và môi trường của các hệ thống AI đồng thời đảm bảo sự công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong cách AI được phát triển và sử dụng. Khi AI ngày càng mang tính chuyển đổi, các tổ chức được giao nhiệm vụ xây dựng các hệ thống thúc đẩy đổi mới mà không vi phạm quyền tự do dân sự hoặc quyền con người. Tại AWS, chúng tôi cam kết phát triển AI một cách có trách nhiệm, áp dụng phương pháp tiếp cận lấy con người làm trung tâm ưu tiên giáo dục, khoa học và khách hàng của chúng tôi để tích hợp AI có trách nhiệm trong vòng đời AI toàn diện với các công cụ như Quy tắc bảo vệ dành cho Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify và nhiều công cụ khác.
Những thách thức trong triển khai trí tuệ nhân tạo là gì?
Mặc dù AI mang lại tiềm năng to lớn, nhưng có những thách thức chính mà các tổ chức phải điều hướng để mở khóa đầy đủ giá trị của nó.
Quản trị AI
Các chính sách quản trị dữ liệu phải tuân thủ các hạn chế theo quy định và luật bảo mật. Để triển khai AI, bạn phải quản lý chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và bảo mật. Bạn chịu trách nhiệm về dữ liệu của khách hàng và bảo vệ quyền riêng tư. Để quản lý bảo mật dữ liệu, tổ chức của bạn cần hiểu cách các mô hình AI sử dụng và tương tác với dữ liệu của khách hàng trên mỗi lớp.
Khó khăn kỹ thuật
Đào tạo AI với máy học tiêu tốn lượng tài nguyên khổng lồ. Ngưỡng công suất xử lý cao là điều cần thiết để các công nghệ học sâu hoạt động. Bạn phải có cơ sở hạ tầng điện toán mạnh mẽ để chạy các ứng dụng AI và đào tạo các mô hình của mình. Khả năng xử lý có thể tốn kém và hạn chế khả năng điều chỉnh quy mô của hệ thống AI của bạn.
Hạn chế dữ liệu
Bạn cần nhập khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo các hệ thống AI công bằng. Bạn phải có đủ dung lượng lưu trữ để xử lý dữ liệu đào tạo. Tương tự, bạn phải có các quy trình quản lý và chất lượng dữ liệu hiệu quả để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo.
Làm cách nào để tôi có thể bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp của mình?
Để bắt đầu sử dụng AI cho doanh nghiệp của bạn, hãy xác định các lĩnh vực mà AI có thể cải thiện hiệu quả, chẳng hạn như tự động hóa dịch vụ khách hàng bằng chatbot, phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn hoặc cá nhân hóa các hoạt động tiếp thị. Các công cụ như phân tích dự đoán, tạo nội dung dựa trên AI và hệ thống đề xuất có thể giúp thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp.
Làm cách nào để tôi có thể bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống hằng ngày?
Bạn có thể bắt đầu sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày thông qua các trợ lý ảo như Alexa hoặc các thiết bị nhà ở thông minh giúp tự động hóa các tác vụ. Ngoài ra, các ứng dụng có sự hỗ trợ của AI giúp theo dõi hoạt động thể dục, học ngôn ngữ và lập ngân sách có thể khiến các hoạt động hàng ngày hiệu quả hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của bạn.
Đổi mới AI trên AWS là gì và bạn có thể xây dựng và điều chỉnh quy mô nó như thế nào?
Tái tạo trải nghiệm khách hàng và tinh gọn hoạt động với bộ dịch vụ trí tuệ nhân tạo và máy học toàn diện nhất.
Xây dựng với một đơn vị dẫn đầu về AI đã được kiểm chứng
Điều chỉnh quy mô làn sóng đổi mới về AI tiếp theo bằng cách tận dụng hơn 25 năm kinh nghiệm tiên phong về AI từ Amazon. AWS giúp nhiều người hơn có thể tiếp cận với AI – từ các nhà xây dựng và nhà khoa học dữ liệu đến các chuyên viên phân tích kinh doanh và học viên. Với bộ dịch vụ, công cụ và tài nguyên AI toàn diện nhất, AWS mang đến chuyên môn sâu cho hơn 100.000 khách hàng để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp và khai mở giá trị dữ liệu của họ. Khả năng bảo mật, quyền riêng tư và AI có trách nhiệm chưa bao giờ quan trọng như bây giờ. Khách hàng có thể xây dựng và điều chỉnh quy mô với AWS trên nền tảng quyền riêng tư, bảo mật toàn diện và quản trị AI để chuyển đổi với tốc độ chưa từng có.
Đào tạo AI tạo sinh dành cho người mới bắt đầu là gì?
Chương trình đào tạo AI thường bắt đầu với kiến thức cơ bản về lập trình và khoa học máy tính. Bạn nên học các ngôn ngữ như Python, cùng với đó là toán học, thống kê và đại số tuyến tính.
Sau đó, bạn có thể chuyển sang chương trình đào tạo chuyên môn cao hơn. Theo học thạc sĩ về trí tuệ nhân tạo, máy học hoặc khoa học dữ liệu để có được hiểu biết sâu sắc hơn và kinh nghiệm thực tế. Các chương trình này thường liên quan đến các chủ đề như mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính chuyên sâu.
Tuy nhiên, giáo dục chính quy không phải là con đường duy nhất. Bạn có thể sử dụng các khóa học trực tuyến để học theo tốc độ của riêng bạn và học các kỹ năng cụ thể. Ví dụ: Đào tạo AI tạo sinh trên AWS bao gồm các chứng nhận của chuyên gia AWS về các chủ đề như:
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về trí tuệ nhân tạo của bạn như thế nào?
AWS giúp nhiều người hơn có thể tiếp cận với AI – từ các nhà xây dựng và nhà khoa học dữ liệu đến các chuyên viên phân tích kinh doanh và học viên. Với bộ dịch vụ, công cụ và tài nguyên AI toàn diện nhất, AWS mang đến chuyên môn sâu cho hơn 100.000 khách hàng để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp và khai mở giá trị dữ liệu của họ. Khách hàng có thể xây dựng và điều chỉnh quy mô với AWS trên nền tảng quyền riêng tư, bảo mật toàn diện và quản trị AI để chuyển đổi với tốc độ chưa từng có. AI trên AWS bao gồm các dịch vụ AI được đào tạo trước cho cơ sở hạ tầng AI và trí tuệ tạo sẵn để tối đa hóa hiệu năng và giảm chi phí.
AWS giúp nhiều người hơn có thể tiếp cận với AI – từ các nhà xây dựng và nhà khoa học dữ liệu đến các chuyên viên phân tích kinh doanh và học viên. Với bộ dịch vụ, công cụ và tài nguyên AI toàn diện nhất, AWS mang đến chuyên môn sâu cho hơn 100.000 khách hàng để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp và khai mở giá trị dữ liệu của họ. Khách hàng có thể xây dựng và điều chỉnh quy mô với AWS trên nền tảng quyền riêng tư, bảo mật toàn diện và quản trị AI để chuyển đổi với tốc độ chưa từng có.
AI trên AWS bao gồm các dịch vụ AI được đào tạo trước cho cơ sở hạ tầng AI và trí tuệ tạo sẵn để tối đa hóa hiệu năng và giảm chi phí.
Ví dụ về các dịch vụ được đào tạo trước:
- Amazon Rekogniton tự động hóa, sắp xếp hợp lý và điều chỉnh quy mô chức năng nhận dạng hình ảnh và phân tích video.
- Amazon Textract trích xuất văn bản in, phân tích chữ viết tay và tự động thu thập dữ liệu từ bất kỳ tài liệu nào.
- Amazon Transcribe chuyển đổi giọng nói thành văn bản, trích xuất thông tin chuyên sâu kinh doanh chính từ các tệp video và cải thiện kết quả kinh doanh.
Ví dụ về cơ sở hạ tầng AI:
- Amazon Bedrock cung cấp nhiều lựa chọn về FM hiệu suất cao và một loạt các khả năng. Bạn có thể thử nghiệm với các FM hàng đầu khác nhau và tùy chỉnh riêng chúng với dữ liệu của bạn.
- Amazon SageMaker cung cấp các công cụ để đào tạo trước các FM ngay từ đầu để sử dụng chúng trong nội bộ.
- Phiên bản Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1, được hỗ trợ bởi chip AWS Trainium, được xây dựng cho mục tiêu đào tạo học sâu (DL) hiệu năng cao cho các mô hình AI tạo sinh.
Bắt đầu với AI trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay! ngay hôm nay!