Blog

We’re glad you’re here!

Breathe deeply, grab your preferred coffee mug, and look through our blog.

Giải mã 1 số thuật ngữ AI hàng đầu

Jackson Tran

July 7, 2024

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực của khoa học máy tính, liên quan đến việc tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng suy luận, học hỏi và hành động một cách tự chủ. Mặc dù AI đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, nhưng chỉ gần đây mới bắt đầu đáp ứng được những kỳ vọng từ trước. Dưới đây là một số khái niệm chính trong lĩnh vực AI:

Machine learning: Machine learning là một dạng của AI cho phép máy tính học từ dữ liệu. Có nhiều thuật toán học máy khác nhau, nhưng tất cả đều có chung mục tiêu là giúp máy tính cải thiện hiệu suất thực hiện một nhiệm vụ cụ thể theo thời gian.
Deep learning: Deep learning là một dạng của học máy sử dụng các mạng nơron nhân tạo. Mạng nơron được lấy cảm hứng từ cấu trúc của não người và có khả năng học các mẫu phức tạp từ dữ liệu.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP là một phân ngành của AI liên quan đến tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ con người. Các nhiệm vụ NLP bao gồm dịch máy, nhận diện giọng nói và phân tích cảm xúc.
Thị giác máy tính (Computer vision): Thị giác máy tính là một lĩnh vực của AI liên quan đến khả năng để thấy và hiểu thế giới của máy tính. Các tác vụ thị giác máy tính bao gồm nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh và hiểu ngữ cảnh.
Sự thiên vị trong AI (Bias in AI): Sự thiên vị trong AI là một vấn đề xảy ra khi các hệ thống AI đưa ra các quyết định không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Thiên vị có thể được đưa vào các hệ thống AI thông qua dữ liệu thiên vị hoặc các thuật toán thiên vị.
Thuật toán (Algorithm): Thuật toán là một quy trình từng bước để giải quyết một vấn đề. Các thuật toán được sử dụng trong tất cả các khía cạnh của khoa học máy tính, bao gồm AI.
Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs): GANs là một loại mạng nơron có thể được sử dụng để tạo ra dữ liệu mới. GANs bao gồm hai mạng nơron cạnh tranh với nhau. Một mạng, gọi là bộ tạo (generator), cố gắng tạo ra dữ liệu mới không thể phân biệt được với dữ liệu thực. Mạng còn lại, gọi là bộ phân biệt (discriminator), cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu được tạo ra.
Tính công bằng của thuật toán (Algorithmic fairness): Tính công bằng thuật toán là một phân ngành của AI liên quan đến việc phát triển các hệ thống AI công bằng và không thiên vị. Tính công bằng của thuật toán rất quan trọng để đảm bảo rằng các hệ thống AI không phân biệt đối xử với bất kỳ nhóm người nào.
Đạo đức AI (AI ethics): Đạo đức AI là một nhánh của đạo đức học, liên quan đến những hàm ý về mặt đạo đức của trí tuệ nhân tạo. Đạo đức AI quan tâm đến những lợi ích và rủi ro tiềm ẩn của AI, cũng như sự phát triển và sử dụng AI một cách an toàn, có lợi và công bằng.

Nguồn: Brij kishore Pandey