Hiểu sự Khác biệt giữa Trí tuệ Nhân tạo và các Kỹ thuật Truyền thống
Sự phổ biến gần đây của Trí tuệ Nhân tạo, cùng với việc lĩnh vực này mới mẻ và hấp dẫn, đã khiến nhiều tổ chức tuyên bố các dự án của họ sử dụng những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực AI khi họ chủ yếu chỉ sử dụng logic điều kiện tiêu chuẩn, xác suất và thống kê. Điều này dẫn đến việc các tổ chức không nhận ra những lợi ích mà AI mang lại.
Sự hiểu biết chung về Trí tuệ Nhân tạo của công chúng là điều cần thiết để đảm bảo sự đồng thuận chính xác và để công nghệ được phát triển một cách an toàn và có trách nhiệm. Mặc dù có nhiều lý do và áp lực nội bộ để tuyên bố sử dụng AI khi một tuyên bố như vậy là không chính xác, các tổ chức, kết quả là, cũng không được hưởng lợi từ những tiến bộ thực tế. Logic điều kiện, các kỹ thuật xác suất và thống kê là nền tảng của hầu hết các tổ chức ngày nay và mặc dù phức tạp và tinh vi theo cách riêng của chúng cũng như mang lại những lợi ích đáng kể, chúng khác với những gì thường được gọi là Trí tuệ Nhân tạo ngày nay.
Hầu hết các ứng dụng kinh doanh hiện đại đều dựa vào logic điều kiện. Trong bối cảnh của các ngôn ngữ lập trình và công cụ công thức đương đại, logic kinh doanh ngày nay thường được thể hiện dưới dạng logic Boolean, các câu lệnh If-Then-Else và câu lệnh Case. Logic kinh doanh của tổ chức có thể được nắm bắt và thể hiện qua lập luận điều kiện. Mặc dù đã chứng minh được giá trị to lớn, nó khác với những gì thường được gọi là Trí tuệ Nhân tạo ngày nay. Các kỹ thuật Xác suất và Thống kê thường được sử dụng nhiều cho dự báo và tiên đoán, mặc dù cũng đáng tin cậy và hợp lý, nhưng thực tế không phải là Trí tuệ Nhân tạo. Các cấu trúc toán học này ít nhiều được xác định sẵn một cách hợp lý trước thời hạn, với ít hằng số thay đổi hoặc biến thiên, trong khi Trí tuệ Nhân tạo dựa vào tính động.
Thay vào đó, Trí tuệ Nhân tạo, như được mô tả ngắn gọn, thường dựa vào các mô hình học từ dữ liệu và tự xác định logic từ dữ liệu. Kể từ khi bằng chứng của Định lý Xấp xỉ Toàn cầu được trình bày vào năm 1999, chứng minh cách một mạng nơ-ron có thể xấp xỉ bất kỳ hàm nào, nhiều nỗ lực hơn hiện đang được hướng tới việc giải quyết các chương trình thông qua Trí tuệ Nhân tạo thay vì các mô hình khác. Mặc dù về mặt lý thuyết, có thể xấp xỉ bất kỳ hàm nào, sức mạnh tính toán và các kỹ thuật để đạt được điều này là một yếu tố hạn chế trong thực tế. Tuy nhiên, những tiến bộ gần đây đã đạt được nhiều bước tiến lớn trong việc thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực tế.
Trí tuệ nhân tạo hiện đại sử dụng các kỹ thuật bao gồm Học tăng cường Sâu, Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, LSTMs và các mô hình Đối kháng-Tạo sinh với các khung công tác bao gồm TensorFlow và PyTorch được sử dụng trong triển khai. Một bài kiểm tra tốt để xem dự án của bạn có sử dụng Trí tuệ nhân tạo hay không là xem xét các bộ công cụ đang được sử dụng tích cực trong các dự án. Dự án đó có thể không phải là một dự án được vận hành bằng AI nếu nó không sử dụng các công cụ trong lĩnh vực này, ngoại trừ trường hợp ngoại lệ rõ ràng là dựa vào các bộ công cụ tùy chỉnh thực hiện các tác vụ AI hàng ngày như phép nhân ma trận.
Các Ứng dụng Dựa trên Trí tuệ Nhân tạo và Các Ứng dụng Không Dựa trên Trí tuệ Nhân tạo
Here are some genuine examples of Artificial Intelligence that are used in the real world:
- Các hệ thống Thị giác Máy tính học cách phát hiện và theo dõi các đối tượng từ dữ liệu được gắn nhãn;
- Các hệ thống xử lý ngôn ngữ học cách trả lời câu hỏi và cải thiện theo thời gian, chẳng hạn như Chat-Bots;
- Các tác nhân chơi game chỉ từ đầu vào pixel, có thể học cách chơi các trò chơi như Space Invaders, Pacman và Tetris.
Ngược lại, dưới đây là một số ví dụ thường được tuyên bố là ví dụ về Trí tuệ Nhân tạo trong khi thực tế không phải và không nên được tuyên bố như vậy:
- Các mô hình dự báo dựa vào Xác suất và Thống kê;
- Các truy vấn SQL truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và thực hiện một số loại tổng hợp hoặc sắp xếp;
- Bảng điều khiển phân tích dựa trên quy tắc được tạo trong Tableau hoặc Microsoft Power BI;
- Bảng tính Excel sử dụng các công thức đơn giản;
- Các sổ làm việc được điều khiển bởi Excel Macro có một số mã VBA;
- Các hệ thống cảm biến gửi tín hiệu trở lại trung tâm điều khiển, nơi một chuyên gia con người sẽ diễn giải chúng.
Hướng phát triển trong tương lai cho các Tổ chức muốn Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo
Trong nhiều trường hợp, trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, nhưng có những hạn chế khi mà logic điều kiện chuẩn, xác suất và thống kê sẽ vượt trội hơn. Một ví dụ là các trường hợp miễn trừ yêu cầu độ tin cậy 100%, trong đó các hệ thống AI đôi khi có thể tạo ra kết quả không nhất quán. Trong trường hợp của các kỹ thuật truyền thống, sẽ có lợi nếu nêu rõ cách chúng được triển khai thay vì nói rằng chúng dựa trên trí tuệ nhân tạo, vì điều này sẽ cải thiện luồng kiến thức.
Trí tuệ Nhân tạo liên tục tiến hóa, với các cải tiến đến nhanh chóng, từ từ len lỏi vào đời sống hàng ngày thông qua việc được triển khai trên nền tảng công nghệ và cơ sở hạ tầng đã có sẵn. Khi nó trở nên phổ biến hơn, độ chính xác quan trọng hơn bao giờ hết, và điều cốt yếu là phải xem xét cách nó được áp dụng và giải thích. Khi lĩnh vực này tất yếu trở nên được quản lý chặt chẽ hơn, một số tự do nhất định trong việc tuyên bố sai về việc sử dụng AI sẽ được giải quyết theo thời gian. Tuy nhiên, các tổ chức có thể đi trước một bước bằng cách áp dụng các định nghĩa AI chính xác ngay từ hiện tại.
Những lợi ích của Trí tuệ Nhân tạo thực sự là rất to lớn, và Telemus AI có thể làm việc cùng tổ chức của bạn để thúc đẩy các kết quả hữu hình vượt xa các kỹ thuật truyền thống.
Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.
