Đón xem YOLO Vision 2025!
25 tháng 9, 2025
10:00 — 18:00 BST
Sự kiện kết hợp
Yolo Vision 2024

Trí tuệ nhân tạo là gì? Tổng quan nhanh

Abirami Vina

Đọc trong 7 phút

Ngày 5 tháng 5, 2025

Tìm hiểu trí tuệ nhân tạo là gì và khám phá các nhánh chính của nó, như học máy, thị giác máy tính, v.v., những thứ đang cung cấp sức mạnh cho các hệ thống thông minh ngày nay.

Công nghệ luôn được cải tiến và với tư cách là một xã hội, chúng ta không ngừng tìm kiếm những cách mới để làm cho cuộc sống của mình hiệu quả hơn, an toàn hơn và dễ dàng hơn. Từ phát minh ra bánh xe đến sự trỗi dậy của internet, mỗi tiến bộ đã thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Công nghệ then chốt mới nhất trong nỗ lực này là trí tuệ nhân tạo (AI).

Chúng ta hiện đang ở trong giai đoạn được gọi là "bùng nổ AI" - một giai đoạn tăng trưởng và áp dụng nhanh chóng các công nghệ AI trong các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, đây không phải là lần đầu tiên AI chứng kiến sự gia tăng về sự quan tâm. Đã có những làn sóng trước đó, có niên đại từ những năm 1950 và một lần nữa vào những năm 1980, nhưng sự bùng nổ ngày nay được thúc đẩy bởi sức mạnh tính toán lớn, dữ liệu lớn và các mô hình học máy tiên tiến mạnh mẽ hơn bao giờ hết.

__wf_reserved_inherit
Hình 1. Cái nhìn về AI trong những năm qua.

Mỗi tuần, các nhà nghiên cứu, công ty khởi nghiệp và gã khổng lồ công nghệ đều giới thiệu những khám phá và đổi mới mới, đẩy lùi ranh giới của những gì AI có thể làm. Từ việc cải thiện chẩn đoán chăm sóc sức khỏe đến cung cấp năng lượng cho trợ lý thông minh, AI đang ngày càng được tích hợp sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Trên thực tế, đến năm 2033, giá trị thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ đạt 4,8 nghìn tỷ đô la.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về trí tuệ nhân tạo thực sự là gì, chia nhỏ các nhánh chính của nó và thảo luận về cách nó đang thay đổi thế giới.

Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một trong những công nghệ được bàn tán nhiều nhất hiện nay, nhưng nó thực sự có nghĩa là gì? Về cốt lõi, AI đề cập đến các máy móc hoặc hệ thống máy tính được xây dựng để thực hiện các tác vụ mà thông thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Các tác vụ này có thể bao gồm hiểu ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh, đưa ra quyết định hoặc học hỏi từ kinh nghiệm.

Mặc dù ý tưởng về những cỗ máy biết suy nghĩ có vẻ mang tính tương lai, nhưng AI đã và đang được áp dụng nhanh chóng xung quanh chúng ta. Ví dụ, AI tạo thành trái tim của các ứng dụng như hệ thống đề xuất, trợ lý giọng nói và máy ảnh thông minh.

Hầu hết các giải pháp AI mà chúng ta sử dụng ngày nay thuộc loại AI hẹp hoặc AI yếu. Điều này có nghĩa là nó được thiết kế để thực hiện một tác vụ - và thực hiện nó thực sự tốt. Ví dụ: một hệ thống AI có thể chỉ được huấn luyện để nhận dạng khuôn mặt trong ảnh, trong khi một hệ thống khác được xây dựng để đề xuất phim dựa trên lịch sử xem của bạn. Các hệ thống này không thực sự suy nghĩ như con người hoặc hiểu thế giới; chúng chỉ đơn giản là tuân theo các mẫu trong dữ liệu để hoàn thành các công việc cụ thể. 

Để thực hiện tất cả những điều này, các đổi mới AI dựa vào một thứ gọi là mô hình. Bạn có thể coi mô hình AI như một bộ não kỹ thuật số học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu. Các mô hình này được huấn luyện bằng cách sử dụng các thuật toán (một tập hợp các hướng dẫn từng bước) để phát hiện các mẫu, đưa ra dự đoán hoặc thậm chí tạo nội dung. Chúng càng có nhiều dữ liệu và được huấn luyện càng tốt thì chúng càng trở nên chính xác và hữu ích.

__wf_reserved_inherit
Hình 2. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Lịch sử tóm tắt về AI

Dưới đây là một cái nhìn nhanh về cách AI đã phát triển qua các thập kỷ, từ những lý thuyết ban đầu về tư duy máy móc đến các công cụ có tác động mà chúng ta sử dụng ngày nay:

  • Những năm 1950: Alan Turing đề xuất ý tưởng về trí thông minh của máy móc và giới thiệu Bài kiểm tra Turing. Năm 1956, thuật ngữ AI được đặt ra tại Hội nghị Dartmouth, đánh dấu sự khởi đầu của AI như một lĩnh vực.
  • Những năm 1970-1980: Các hệ thống dựa trên quy tắc bắt chước việc ra quyết định của con người trong các lĩnh vực chuyên môn như y học và kỹ thuật. Sự phấn khích ban đầu được theo sau bởi một mùa đông AI do chi phí cao và các hạn chế kỹ thuật.
  • 1997: Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, lần đầu tiên chứng minh rằng một máy tính có thể vượt trội hơn một con người trong một trò chơi mang tính chiến lược và phức tạp cao.
  • Những năm 2010: Với nhiều dữ liệu và sức mạnh tính toán hơn, học sâu và mạng nơ-ron dẫn đến những đột phá lớn trong nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và dịch ngôn ngữ. AI trở nên phổ biến trong các ứng dụng tiêu dùng.
  • Những năm 2020: Các mô hình AI như ChatGPT và DALL-E thể hiện sức mạnh của AI tạo sinh. Nghiên cứu về AI tăng tốc và AI được tích hợp vào các công cụ, nơi làm việc và cuộc sống hàng ngày.

Giới thiệu các nhánh cốt lõi của AI

Thuật ngữ AI có thể được xem như một chiếc ô bao phủ nhiều lĩnh vực hoặc nhánh khác nhau, mỗi nhánh tập trung vào một khả năng cụ thể - như học hỏi từ dữ liệu, hiểu ngôn ngữ hoặc diễn giải hình ảnh. Các nhánh này thường phối hợp với nhau để giúp các hệ thống AI thực hiện các tác vụ hữu ích trong thế giới thực.

Dưới đây là tổng quan nhanh về một số nhánh cốt lõi của AI:

  • Học máy (ML): Đây là một trong những nhánh được sử dụng rộng rãi nhất. Thay vì tuân theo các hướng dẫn chính xác, máy tính học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian. Học máy được sử dụng trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận, đề xuất cá nhân hóa và các công cụ dự đoán.
  • Thị giác máy tính: Thị giác AI cung cấp cho máy móc khả năng nhìn và hiểu hình ảnh và video. Đây là công nghệ đằng sau nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái và phân tích hình ảnh y tế như X-quang và MRI.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Nó giúp máy móc hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người - cả nói và viết. Nó được sử dụng trong chatbot, trợ lý giọng nói như Siri hoặc Alexa, công cụ dịch thuật và thậm chí cả bộ lọc thư rác.
  • AI tạo sinh: Nhánh AI này hỗ trợ tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc thậm chí cả mã máy tính. Các công cụ như ChatGPT, DALL-E và trợ lý viết AI đều dựa vào AI tạo sinh.
  • Robot học: Robot học tích hợp AI với máy móc vật lý. Robot có thể di chuyển, cảm nhận môi trường xung quanh và hoàn thành các nhiệm vụ trong thế giới thực, như phân loại các gói hàng trong nhà kho, hỗ trợ phẫu thuật hoặc giúp làm việc nhà.

Mỗi nhánh này đóng một vai trò khác nhau, nhưng cùng nhau, chúng cho phép phát triển các hệ thống thông minh đang trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Phân tích các nhánh chính của AI

Bây giờ chúng ta đã giới thiệu các nhánh cốt lõi của AI, hãy xem xét kỹ hơn từng nhánh. Chúng ta sẽ xem xét cách các lĩnh vực khác nhau này hoạt động và nơi bạn có thể thấy chúng trong thực tế.

Tổng quan về học máy

Khoa học dữ liệu thường bị nhầm lẫn với học máy, nhưng chúng không giống nhau. Khoa học dữ liệu tập trung vào việc hiểu và phân tích dữ liệu để tìm kiếm các xu hướng, tạo trực quan hóa và giúp mọi người đưa ra quyết định sáng suốt. Mục tiêu của nó là diễn giải thông tin và kể những câu chuyện bằng dữ liệu. 

Mặt khác, học máy tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng. Trong khi khoa học dữ liệu hỏi, "Dữ liệu này cho chúng ta biết điều gì?", thì học máy hỏi, "Làm thế nào một hệ thống có thể sử dụng dữ liệu này để tự động cải thiện theo thời gian?"

__wf_reserved_inherit
Hình 3. Học máy là gì? Nguồn ảnh: Studyopedia.

Một ví dụ điển hình về học máy trong thực tế là danh sách phát "Khám phá hàng tuần" của Spotify. Spotify là một nhà cung cấp dịch vụ phát trực tuyến âm thanh và phương tiện không chỉ theo dõi những bài hát bạn phát. Nó học hỏi từ những gì bạn thích, bỏ qua hoặc lưu và so sánh hành vi đó với hàng triệu người dùng khác. 

Sau đó, nó sử dụng các mô hình học máy để dự đoán và đề xuất những bài hát bạn có thể thích. Trải nghiệm được cá nhân hóa này có được là do hệ thống liên tục học hỏi và thích ứng, giúp bạn khám phá âm nhạc mà bạn thậm chí không biết mình đang tìm kiếm.

Tổng quan về thị giác máy tính 

Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 giúp máy móc hiểu hình ảnh và video bằng cách xác định các đối tượng, con người và cảnh vật. Các mô hình này được huấn luyện bằng cách sử dụng hình ảnh được gắn nhãn để chúng có thể học cách nhận biết các đối tượng khác nhau. 

Sau khi được huấn luyện, chúng có thể được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện đối tượng (tìm và định vị các vật thể trong một hình ảnh), phân loại hình ảnh (xác định nội dung hình ảnh) và theo dõi chuyển động. Điều này cho phép các hệ thống AI nhìn thấy và phản ứng với thế giới xung quanh - cho dù đó là trong một chiếc xe tự lái, một máy quét y tế hoặc một camera an ninh.

Ví dụ, một ứng dụng thú vị của thị giác máy tính là trong bảo tồn động vật hoang dã. Máy bay không người lái được trang bị camera và các mô hình như YOLO11 có thể được sử dụng để theo dõi các loài động vật có nguy cơ tuyệt chủng ở các khu vực отдалённых. Chúng có thể đếm số lượng động vật trong một nhóm, theo dõi chuyển động của chúng và thậm chí phát hiện các mối đe dọa như những kẻ săn trộm, tất cả mà không làm xáo trộn môi trường. 

Đó là một ví dụ tuyệt vời về cách thị giác máy tính không chỉ là một công cụ công nghệ cao, mà còn là một thứ đang tạo ra tác động thực sự đối với việc bảo vệ hành tinh.

__wf_reserved_inherit
Hình 4. Một ví dụ về việc sử dụng YOLO11 để phát hiện động vật.

Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tương tự như thị giác máy tính, NLP chỉ tập trung vào một loại dữ liệu duy nhất - ngôn ngữ. Thay vì hình ảnh hoặc video, NLP giúp máy móc hiểu và làm việc với ngôn ngữ của con người ở cả dạng viết và nói. Nó cho phép máy tính đọc văn bản, hiểu ý nghĩa, nhận dạng giọng nói và thậm chí phản hồi một cách tự nhiên. Đây là công nghệ đằng sau các công cụ như trợ lý giọng nói (Siri, Alexa), chatbot, ứng dụng dịch thuật và bộ lọc email. 

Ví dụ, Duolingo, ứng dụng học ngôn ngữ phổ biến, sử dụng mô hình ngôn ngữ để mô phỏng các cuộc trò chuyện thực tế - như gọi món ăn hoặc đặt phòng khách sạn. Mô hình AI hiểu những gì bạn đang cố gắng nói, sửa lỗi của bạn và giải thích ngữ pháp bằng các thuật ngữ đơn giản, dễ hiểu, giống như một gia sư thực thụ. Điều này làm cho việc học ngôn ngữ trở nên tương tác và hấp dẫn hơn, thể hiện cách NLP giúp mọi người giao tiếp hiệu quả hơn với sự hỗ trợ của AI.

Khám phá AI tạo sinh

Sự gia tăng đột ngột về sự quan tâm đến AI trên toàn thế giới là nhờ vào AI tạo sinh. Không giống như các hệ thống AI truyền thống phân tích hoặc phân loại dữ liệu, AI tạo sinh học các mẫu từ các tập dữ liệu khổng lồ và sử dụng kiến thức đó để tạo ra nội dung gốc. Các mô hình này không chỉ tuân theo hướng dẫn; chúng tạo ra tài liệu mới dựa trên những gì chúng đã học, thường bắt chước sự sáng tạo và phong cách của con người.

Một trong những ví dụ phổ biến nhất là ChatGPT, có thể viết bài luận, trả lời câu hỏi và trò chuyện tự nhiên. Gần đây, các công cụ tiên tiến tương tự như Grok-3 của xAI đã được giới thiệu.

__wf_reserved_inherit
Hình 5. ChatGPT đã có một ảnh hưởng lớn đến sự bùng nổ của AI.

Ngoài ra, trong các lĩnh vực như giải trí và trò chơi, AI tạo sinh đang mở ra những khả năng sáng tạo mới. Các nhà phát triển trò chơi đang sử dụng AI để tạo ra các cốt truyện, đoạn hội thoại và nhân vật động phản hồi người chơi trong thời gian thực.

Tương tự, trong lĩnh vực phim ảnh và truyền thông, các công cụ tạo sinh giúp thiết kế hiệu ứng hình ảnh, viết kịch bản và thậm chí sáng tác nhạc. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng không chỉ hỗ trợ người sáng tạo mà còn trở thành đối tác sáng tạo trong việc định hình những trải nghiệm cá nhân hóa, sống động.

Một cái nhìn thoáng qua về ngành robot 

Nhiều người so sánh sự đổi mới của AI với robot, như trong bộ phim The Terminator, nhưng thực tế là AI vẫn chưa tiên tiến đến vậy. Trong khi khoa học viễn tưởng thường tưởng tượng ra những cỗ máy hoàn toàn tự động có thể suy nghĩ và hành động như con người, thì robot ngày nay thực tế hơn nhiều và tập trung vào nhiệm vụ. 

Robot học, một nhánh của AI, kết hợp các hệ thống cơ khí với phần mềm thông minh để giúp máy móc di chuyển, cảm nhận môi trường xung quanh và hành động trong thế giới thực. Những robot này thường sử dụng các lĩnh vực khác của AI, như thị giác máy tính để nhìn và học máy để thích ứng, để chúng có thể hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể một cách an toàn và hiệu quả.

Lấy ví dụ, robot Stretch của Boston Dynamics, được thiết kế để tự động hóa kho hàng. Stretch có thể quét môi trường xung quanh, xác định các hộp và di chuyển chúng lên xe tải hoặc kệ với sự can thiệp tối thiểu của con người. Nó sử dụng AI để đưa ra các quyết định theo thời gian thực về cách di chuyển và nơi đặt các đồ vật, khiến nó trở thành một công cụ đáng tin cậy trong các hoạt động hậu cần và chuỗi cung ứng. 

__wf_reserved_inherit
Hình 6. Gặp gỡ Stretch.

Những lo ngại về đạo đức xung quanh các đổi mới AI

Cùng với sự nhiệt tình và quan tâm gần đây đến AI, cũng có nhiều cuộc trò chuyện quan trọng đang diễn ra xung quanh những tác động đạo đức của nó. Khi AI trở nên tiên tiến hơn và được tích hợp sâu hơn vào cuộc sống hàng ngày, mọi người đang nêu lên những lo ngại về cách nó được sử dụng, ai kiểm soát nó và những biện pháp bảo vệ nào được áp dụng. 

Một vấn đề lớn là sự thiên vị trong các hệ thống AI; vì các công nghệ này học hỏi từ dữ liệu thực tế, chúng có thể tiếp thu và củng cố những định kiến sẵn có của con người. Điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như tuyển dụng hoặc thực thi pháp luật. 

Ngoài ra, còn có những lo ngại về việc thiếu minh bạch, vì nhiều hệ thống AI hoạt động như những “hộp đen,” đưa ra các quyết định mà ngay cả người tạo ra chúng cũng không thể giải thích đầy đủ. Một vấn đề ngày càng tăng khác là việc lạm dụng AI tạo sinh, có thể tạo ra tin tức giả mạo, video deepfake hoặc hình ảnh gây hiểu lầm khó phân biệt với hình ảnh thật. 

Khi AI tiếp tục phát triển, cần có sự phát triển có trách nhiệm, có nghĩa là xây dựng các hệ thống công bằng, có trách nhiệm giải trình và tôn trọng quyền riêng tư và nhân quyền. Các chính phủ, công ty và nhà nghiên cứu hiện đang làm việc cùng nhau để tạo ra các hướng dẫn đảm bảo AI mang lại lợi ích cho mọi người đồng thời giảm thiểu tác hại.

Những điều cần nhớ

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng và trở thành một phần lớn hơn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó đang giúp ích cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, hiểu ngôn ngữ và đưa ra các quyết định thông minh trong thời gian thực. Từ sản xuất đến nông nghiệp, AI đang làm cho các công việc hàng ngày trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

Trong tương lai, chúng ta có thể thấy những thay đổi lớn hơn nữa với sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), nơi máy móc có thể học hỏi và suy nghĩ giống con người hơn. Khi công nghệ AI được cải thiện, nó có khả năng trở nên kết nối hơn, hữu ích hơn và có trách nhiệm hơn. Đây là một thời điểm thú vị và có rất nhiều điều để mong đợi khi AI tiếp tục phát triển.

Hãy trở thành một phần của cộng đồng năng động của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về thị giác máy tính. Nếu bạn quan tâm đến Vision AI, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu về thị giác máy tính trong lĩnh vực logisticsAI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trên các trang giải pháp của chúng tôi! 

Hãy cùng nhau xây dựng tương lai
của AI!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của học máy

Bắt đầu miễn phí
Đã sao chép liên kết vào clipboard