Các loại trí tuệ nhân tạo AI là gì? Phân tích các loại AI

Mã Sản Phẩm: : Ung dung cong nghe 21
Tên Sản Phẩm: : Các loại trí tuệ nhân tạo AI là gì? Phân tích các loại AI
Danh Mục: : HỆ THỐNG QLSX MES
Thương Hiệu: : Hệ thống điều hành và thực thi sản xuất
Giá: : Liên Hệ

Các loại trí tuệ nhân tạo AI được phân loại dựa theo khả năng học và chức năng sẽ giúp bạn hiểu được bức tranh toàn cảnh về các loại AI hiện nay.

Chi Tiết Sản Phẩm

Công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) là một khái niệm quen thuộc với nhiều người, đang trở nên phổ biến trong mọi ngành nghề trong xã hội. Tuy nhiên bạn đã biết các loại AI là gì hay các loại trí tuệ nhân tạo chưa? Hãy cùng DACO tìm hiểu về chủ đề này trong bài viết sau.

cac-loai-ai-tri-tue-nhan-tao

1. Phân loại các loại trí tuệ nhân tạo

Các loại trí tuệ nhân tạo hay các loại AI được phân loại theo khả năng học và chức năng như sau:

1.1 Dựa theo khả năng học

Dựa trên cách thức học và phạm vi ứng dụng, các loại AI được phân loại thành ba nhóm chính: AI Hẹp (Narrow AI), AI Tổng Quát (General AI), và AI Siêu Việt (Super AI).

1.1.1 AI hẹp (Narrow AI)

AI Hẹp, còn được gọi là trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) hay AI yếu, là các công cụ AI được thiết kế để thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Những công nghệ ANI chỉ hoạt động tốt trong một khả năng nhận thức nhất định và không thể tự học thêm ngoài phạm vi đã thiết kế. Thường sử dụng thuật toán Machine Learning và mạng nơ-ron, ANI hoàn thành các nhiệm vụ đã được lập trình rõ ràng.

Ví dụ, xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một dạng AI Hẹp vì nó có thể nhận diện và phản hồi lệnh thoại, nhưng không thực hiện các tác vụ khác. Một số ví dụ điển hình của AI Hẹp bao gồm phần mềm nhận diện hình ảnh, xe tự lái, và trợ lý ảo.

1.1.2 Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), còn được gọi là AI mạnh, là AI có khả năng học hỏi, suy nghĩ và thực hiện các tác vụ đa dạng giống như con người. Mục tiêu của AGI là tạo ra những cỗ máy có khả năng thực hiện đa tác vụ, đóng vai trò như trợ lý linh hoạt, có trí tuệ gần như tương đương với con người trong cuộc sống hàng ngày.

Dù chưa hoàn thiện, nền tảng của AGI có thể được xây dựng từ các công nghệ tiên tiến như siêu máy tính, phần cứng lượng tử và các mô hình AI sáng tạo như ChatGPT.

1.1.3 Trí tuệ siêu việt (ASI)

Trí tuệ siêu việt (ASI), hay còn gọi là siêu AI, là một ý tưởng hiện tại còn nằm trong giả thuyết khoa học. Dự đoán rằng, khi AI đạt đến trình độ tổng quát, nó sẽ tiến hóa với tốc độ rất nhanh, trở nên thông minh vượt trội so với con người.

ASI được hình dung là nền tảng của AI có khả năng tự nhận thức và độc lập hoàn toàn. Khái niệm này cũng là cơ sở cho những câu chuyện về AI chiếm quyền kiểm soát trong truyền thông. Tuy nhiên, hiện tại đây vẫn mới là suy đoán.

Dave Rogenmoser, CEO của công ty AI Jasper, cho biết: "Trí tuệ siêu việt sẽ trở thành dạng trí tuệ mạnh nhất trên Trái Đất, thông minh như con người và có khả năng vượt trội ở mọi lĩnh vực.”

phan-loai-cac-loai-tri-tue-nhan-tao-dua-theo-kha-nang-hoc

1.2 Dựa theo chức năng của AI

Các loại trí tuệ nhân tạo dựa theo chức năng của AI phụ thuộc vào khả năng chúng học hỏi, xử lý dữ liệu và phản hồi môi trường. Các loại AI được phân loại theo chức năng như sau:

1.2.1 AI phản ứng (Reactive Machine AI)

AI phản ứng chỉ có khả năng phản hồi ngay lập tức mà không thể lưu trữ ký ức, học hỏi từ kinh nghiệm hoặc nâng cao khả năng theo thời gian. Chúng chỉ phản ứng với một số lượng giới hạn các đầu vào và là loại AI cơ bản nhất.

Trong thực tế, AI phản ứng được sử dụng cho các tác vụ tự động cơ bản, như lọc thư rác trong hộp thư điện tử hoặc gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua sắm của người dùng. Tuy nhiên, AI này không thể xây dựng kiến thức từ kinh nghiệm quá khứ hoặc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Ví dụ AI Phản Ứng:

IBM Deep Blue: Máy tính của IBM đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov năm 1997 nhờ khả năng phân tích tình huống theo thời gian thực.

Công Cụ Đề Xuất Của Netflix: Nền tảng như Netflix sử dụng AI để đề xuất nội dung dựa trên lịch sử xem của người dùng.

1.2.2 AI bộ nhớ giới hạn (Limited Memory AI)

AI bộ nhớ giới hạn có khả năng lưu trữ dữ liệu quá khứ và sử dụng dữ liệu này để đưa ra dự đoán, nghĩa là chúng xây dựng một kho kiến thức tạm thời và thực hiện các tác vụ dựa trên thông tin đã học được.

Lõi của AI bộ nhớ giới hạn là học sâu, bắt chước chức năng của các nơ-ron trong não người, giúp máy móc “học” từ kinh nghiệm để tăng độ chính xác. Hiện nay, AI này chiếm phần lớn các ứng dụng AI, từ chatbot đến xe tự lái.

Ví dụ AI Bộ Nhớ Giới Hạn:

Chatbot và Trợ lý ảo: Những trợ lý này sử dụng học sâu để mô phỏng cuộc trò chuyện tự nhiên và nhớ thông tin từ người dùng, cung cấp phản hồi cá nhân hóa.

Xe tự lái: Xe tự lái thu thập và xử lý dữ liệu môi trường khi di chuyển, giúp dự đoán khi cần rẽ, dừng hoặc tránh chướng ngại vật.

1.2.3 AI lý thuyết về tâm trí (Theory of Mind AI)

AI lý thuyết về tâm trí một trong các loại trí tuệ nhân tạo AI có thể nhận diện và phản hồi cảm xúc của người khác, tương tự khả năng đọc hiểu cảm xúc trong tâm lý học. Dù chưa hoàn thiện, lý thuyết này đánh dấu bước tiến lớn tiếp theo của AI.

Lý thuyết này có thể mang lại nhiều thay đổi tích cực nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro. Do các tín hiệu cảm xúc phức tạp, AI có thể mắc lỗi lớn trong giai đoạn đầu, và có thể thay thế một số công việc khi đạt đến mức độ hoàn thiện.

Ví dụ AI lý thuyết về tâm trí:

Xe tự lái cấp cao: Ví dụ, một chiếc xe có thể biết rằng một đứa trẻ thường chơi gần đường và sẽ giảm tốc độ theo phản xạ của con người, điều mà AI cơ bản không làm được.

1.2.4 AI tự nhận thức (Self-Aware AI)

AI tự nhận thức là một trong các loại AI có khả năng tự ý thức về bản thân. Đây là giai đoạn cao nhất của phát triển AI, vượt qua lý thuyết về tâm trí và là mục tiêu tối thượng của công nghệ AI. Khi đạt đến trình độ này, AI sẽ có khả năng nhận thức bản thân và phản hồi không chỉ dựa trên cảm xúc của người khác mà còn theo ý thức của chính nó.

Ví dụ AI tự nhận thức:

Sophia: Robot Sophia của Hanson Robotics, mặc dù chưa hoàn toàn tự nhận thức, nhưng là một ví dụ tiên tiến về khả năng của AI tự nhận thức trong tương lai.

phan-loai-cac-loai-tri-tue-nhan-tao-dua-theo-chuc-nang

2. Một số ứng dụng của AI trong sản xuất

Trong bức tranh toàn cảnh về AI trong sản xuất, các loại trí tuệ nhân tạo đã và đang mang đến nhiều giải pháp đột phá, hiệu quả. Một số ứng dụng AI phổ biến như sau:

2.1 Dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa sản xuất

AI phân tích dữ liệu lịch sử về doanh số, xu hướng thị trường, mùa vụ, và các yếu tố kinh tế vĩ mô để dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai.

Dựa trên những dự đoán này, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa kế hoạch sản xuất, phân bổ nguồn lực hiệu quả, giảm thiểu tồn kho và tránh lãng phí nguyên vật liệu. Ví dụ, một nhà máy sản xuất bánh kẹo có thể sử dụng AI để dự đoán nhu cầu tiêu thụ trong dịp lễ Tết, từ đó lên kế hoạch sản xuất và phân phối hợp lý.

2.2 Bảo trì dự đoán máy móc

Hệ thống AI được huấn luyện trên dữ liệu vận hành của máy móc, thiết bị để dự đoán thời điểm cần bảo trì. Việc này giúp doanh nghiệp chủ động lên lịch bảo trì, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài ý muốn, kéo dài tuổi thọ máy móc và tiết kiệm chi phí sửa chữa. Ứng dụng này đặc biệt hữu ích trong các ngành công nghiệp nặng, nơi việc ngừng hoạt động máy móc gây thiệt hại lớn về kinh tế.

2.3 Kiểm soát chất lượng tự động

AI có khả năng phân tích hình ảnh và dữ liệu cảm biến để phát hiện lỗi sản phẩm một cách tự động và chính xác hơn con người. Điều này giúp nâng cao chất lượng sản phẩm đầu ra, giảm thiểu tỷ lệ hàng lỗi, bảo vệ uy tín thương hiệu và tiết kiệm chi phí kiểm tra chất lượng thủ công. Trong ngành dệt may, AI có thể được sử dụng để phát hiện các lỗi nhỏ trên vải, đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng đều.

2.4 Quản lý chuỗi cung ứng

AI tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng, từ quản lý kho hàng, vận chuyển, đến phân phối sản phẩm. Các loại AI mạnh mẽ có thể dự đoán thời gian giao hàng, tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, quản lý tồn kho hiệu quả, giúp giảm chi phí logistics và nâng cao hiệu quả hoạt động. Ví dụ, AI có thể đề xuất tuyến đường vận chuyển tối ưu, tránh tắc đường, giúp hàng hóa đến tay khách hàng nhanh chóng hơn.

2.5 Tự động hóa quy trình sản xuất

Robot được trang bị AI có thể thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, nguy hiểm, hoặc đòi hỏi độ chính xác cao, giải phóng sức lao động cho con người tập trung vào các công việc sáng tạo hơn. Trong ngành công nghiệp ô tô, robot AI được sử dụng để lắp ráp các bộ phận xe, hàn, sơn, và thực hiện các công việc khác trên dây chuyền sản xuất.

Hiện nay, các doanh nghiệp sản xuất truyền thống có nhu cầu chuyển đổi số, ứng dụng AI để tối ưu hoá hoạt động sản xuất, có thể tiến hành triển khai giải pháp điều hành và thực thi sản xuất SEEACT-MES có tích hợp ứng dụng AI. Đây chính là sự đầu tư mang đến sự phát triển tốt nhất cho doanh nghiệp. Từ đó xây dựng vị trí vững chắc cho doanh nghiệp trên thương trường. Liên hệ đến hotline DACO - Đơn vị phát triển giải pháp quản trị sản xuất - 0904.675.995 để được hỗ trợ tư vấn.

3. Lĩnh vực nghiên cứu và phát triển AI

Hiện nay, một số lĩnh vực nghiên cứu trọng điểm về các loại trí tuệ nhân tạo AI có thể kể đến như:

linh-vuc-nghien-cuu-va-su-dung-ai

Học máy (Machine Learning): Một nhánh của AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Các kỹ thuật như học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường đang được ứng dụng để nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ,...
Học sâu (deep learning): Học sâu là một phần của học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích dữ liệu phức tạp.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp máy tính hiểu và tương tác với con người qua ngôn ngữ tự nhiên. NLP được ứng dụng rộng rãi trong các chatbot hỗ trợ khách hàng. Trong quản lý sản xuất, NLP có thể được sử dụng để phân tích báo cáo sự cố, hướng dẫn vận hành máy móc, và giao tiếp với hệ thống điều khiển bằng giọng nói.
Thị giác máy tính: Cho phép máy tính nhìn và hiểu hình ảnh, video tương tự như con người. Ứng dụng là kiểm tra chất lượng sản phẩm, điều hướng robot, giám sát an toàn lao động.

Lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các loại trí tuệ nhân tạo có tiềm năng rất lớn, tuy nhiên hiện nay vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. Các vấn để nổi bật cần được quan tâm là thu thập và xử lý dữ liệu lớn, tính bảo mật, đạo đức. Với tốc độ phát triển như hiện nay, AI hứa hẹn sẽ cách mạng hoá không chỉ ngành sản xuất, mang đến hiệu suất vượt bậc mà còn thành công ở những ngành công nghiệp khác, giúp xã hội ngày càng phát triển.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời mà đã trở thành công cụ thiết yếu trong quản lý sản xuất hiện đại. Với sự ra mắt của Chat GPT, AI ngày càng được mở rộng, được biết đến và phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu, hứa hẹn sẽ mang đến những phát triển và ứng dụng vượt bậc. Các loại trí tuệ nhân tạo hay các loại AI, mỗi loại đều mang đến những ứng dụng độc đáo và tạo giá trị riêng cho doanh nghiệp. Để thành công ứng dụng AI, các doanh nghiệp cần chuẩn bị cho mình cơ sở hạ tầng công nghệ, đặc biệt là nguồn nhân lực am hiểu AI để bắt đầu ứng dụng công nghệ này vào hoạt động của mình. Bắt đầu với AI chính là bắt đầu mở cánh cửa tương lai hưng thịnh.

Xem thêm:

Sản Phẩm Liên quan