Cho đến nay, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hoặc công nghệ AI và vai trò của nó trong việc định hình lại cấu trúc tồn tại của chúng ta. Từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính, giao thông đến giải trí, AI đã trở thành động lực đằng sau vô số những tiến bộ đột phá — và thật khó để theo kịp tất cả những điều đó!
Dù bạn là người mới học hay chỉ là người tò mò không chuyên về công nghệ, việc tìm hiểu các thuật ngữ AI có thể giống như khám phá một vùng đất lạ. Bạn sẽ bị bao quanh bởi những cụm từ mới, thuật ngữ chuyên ngành và khái niệm, từ các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng nơ-ron đến mô hình học máy, mà không phải lúc nào cũng dễ hiểu ngay lập tức.
Với tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ, việc dành thời gian để tham khảo một từ điển gọn gàng sẽ giúp bạn nắm bắt các thuật ngữ và cụm từ AI mới một cách hiệu quả.
Chúng tôi đã tổng hợp 50 thuật ngữ cần biết trong từ điển thuật ngữ AI này để cung cấp cho bạn nền tảng kiến thức vững chắc trong không gian này. Đến cuối bài viết, bạn sẽ cảm thấy thoải mái với các thuật ngữ AI, có thể hiểu được ý nghĩa của chúng và thậm chí có thể tận dụng khả năng của AI cho các mục đích cá nhân!
A–F: Từ Adapter đến Fine-Tuning
Hãy bắt đầu với các thuật ngữ AI khóa từ A đến F, giúp bạn hiểu rõ hơn về lĩnh vực phức tạp này.
1. Adapter
Bộ điều hợp là một khung giúp chuyển giao kiến thức sang một mô hình AI mới bằng cách ghép các lớp vào một mô hình hiện có. Mục đích là để mô hình chuyển sang các công việc mới mà không phải bắt đầu lại từ đầu. Các mô-đun bộ điều hợp giúp tiết kiệm thời gian, tiền bạc và không gian lưu trữ bằng cách tái sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn cho các công việc khác nhau như trò chuyện với máy tính, dịch từ một ngôn ngữ cơ bản phổ biến sang một ngôn ngữ mới hoặc cung cấp năng lượng cho robot.
2. Thuật toán AI
Thuật toán AI là chương trình cụ thể chỉ cho máy móc cách hoạt động độc lập. Nó bao gồm các hướng dẫn hoặc quy tắc từng bước cho phép hệ thống AI xử lý dữ liệu thô, đưa ra quyết định và học hỏi từ đó. Bạn có ấn tượng với khả năng hiểu ngôn ngữ, nhận diện khuôn mặt, chơi cờ vua hoặc thậm chí lái xe của AI? Vâng, thuật toán chính là bộ não của AI! 🧠
3. An toàn AI
An toàn AI là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm các khái niệm khác nhau về việc đảm bảo rằng các hệ thống trí tuệ nhân tạo tuyệt vời của chúng ta không chỉ thông minh mà còn hoạt động tốt và thân thiện, ngay cả trong các cài đặt lạ lẫm. Nó đề cập đến các nguyên tắc, thực tiễn và nỗ lực nghiên cứu dành riêng cho việc nghiên cứu thiết kế, xây dựng và triển khai hệ thống AI. Mục tiêu là giảm thiểu rủi ro như kết quả không đáng tin cậy, hậu quả không mong muốn và tác hại tiềm ẩn đối với loài người.
4. Trí tuệ nhân tạo
Sự phát triển kỹ thuật số của trí tuệ con người tương tự như trí tuệ nhân tạo. AI bao gồm lĩnh vực khoa học máy tính, bao gồm thị giác máy tính, cho phép các hệ thống suy nghĩ, học hỏi và thực hiện các hoạt động mà bình thường cần đến trí tuệ con người, nhưng ở quy mô và tốc độ khiến chúng ta, những con người bình thường, phải ghen tị.
5. Tự động hóa
Tự động hóa có nghĩa là sử dụng công nghệ AI để thực hiện các công việc và quy trình kinh doanh tẻ nhạt một cách tự động — trọng tâm là hiệu quả công việc và giảm thiểu lỗi trong công việc thủ công.
ClickUp Automations là điểm khởi đầu tuyệt vời cho người mới bắt đầu muốn khám phá các khả năng tự động hóa thông qua giao diện đơn giản. Nó giúp bạn đặt kích hoạt và điều kiện để tự động hóa các công việc thường ngày, từ gửi email cho khách hàng tiềm năng và cập nhật trạng thái đến thực hiện công việc quản trị viên, tất cả chỉ với vài cú nhấp chuột. Với các tùy chọn tự động hóa có sẵn và tùy chỉnh trong bộ công cụ của bạn, bạn sẽ ngạc nhiên về lượng thời gian và nỗ lực mà bạn có thể tiết kiệm được trong khi vẫn giữ cho các dự án và danh sách việc cần làm của bạn đi đúng hướng.
Bài đọc bổ sung: Hãy xem 10 công cụ AI tốt nhất cho tự động hóa!
6. AI hộp đen
Black box AI hoặc BAI là thuật ngữ dùng để chỉ một mô hình AI không hoàn toàn minh bạch về cách thức ra quyết định. Cả người dùng và nhà thiết kế đều khó hiểu hoặc giải thích cơ chế hoạt động bên trong hoặc quy trình ra quyết định của mô hình này, trái ngược với mô hình white box, dễ hiểu hơn. Sự thiếu minh bạch này có thể dẫn đến các câu hỏi về đạo đức, trách nhiệm và khả năng xảy ra sai lệch, khiến BAI không phù hợp để sử dụng trong các lĩnh vực quan trọng như quân sự hoặc y tế.
7. Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn bao gồm các tập dữ liệu lớn và phức tạp, quá lớn để có thể xử lý hoặc phân tích bằng các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống. Bạn cần các công nghệ AI chuyên biệt để khám phá những thông tin, mẫu và xu hướng có giá trị từ dữ liệu. Đổi lại, dữ liệu lớn được sử dụng để huấn luyện AI, do đó tạo ra mối quan hệ cộng sinh. 🤝
8. ChatGPT
ChatGPT là một trợ lý hội thoại dựa trên AI được thiết kế để tham gia vào các cuộc hội thoại tự nhiên và giàu thông tin về các chủ đề khác nhau. Nó phản hồi bằng cách trả lời câu hỏi, cung cấp giải thích và đưa ra những hiểu biết sâu sắc. ChatGPT được huấn luyện bằng cách sử dụng học có giám sát và Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), khiến nó trở thành một công cụ AI đa năng có khả năng tương tác giống con người.
Nếu bạn thích cách nó hoạt động, bạn cũng có thể xem các lựa chọn thay thế ChatGPT — hoặc có thể bạn sẽ thích các câu hỏi sẵn có của ClickUp để trích xuất các câu trả lời thông minh từ các công cụ như vậy!
9. Chatbot
Một chương trình máy tính thông minh luôn sẵn sàng trò chuyện, trả lời truy vấn và giúp đỡ với các công việc cụ thể — đó là chatbot. Đây là anh hùng thầm lặng của hỗ trợ khách hàng và tìm kiếm thông tin, vì mục đích chính của nó là tương tác bằng ngôn ngữ của con người.
Vì vậy, lần tới khi bạn thưởng thức một văn bản giới thiệu từ dịch vụ phát trực tuyến hoặc trang web thương mại điện tử, có lẽ bạn đang chứng kiến sự kỳ diệu của một bot được hỗ trợ bởi AI!
10. AI hội thoại
AI hội thoại là công nghệ cho phép các máy móc, như chatbot, trợ lý ảo và các ứng dụng dựa trên giọng nói tương tự, thực hiện các cuộc hội thoại giống như con người. AI này sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và sức mạnh tính toán cao trên nhiều ngữ cảnh và ngôn ngữ khác nhau để thực hiện các hàm đa năng, như nhận diện một bản nhạc hoặc đặt hàng bánh sandwich cho bạn! 🥪
11. Tăng cường dữ liệu
Tăng cường dữ liệu liên quan đến việc thao tác và mở rộng dữ liệu hiện có một cách khéo léo. Thực tiễn này là nền tảng của học máy và AI, vì nó tăng cường khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện cho mô hình. Mục đích là tăng cường khả năng của các thuật toán bằng cách cung cấp cho chúng phạm vi ví dụ rộng hơn để học hỏi.
12. Học sâu
Học sâu là bộ não đằng sau cuộc cách mạng AI. Đây là một nhánh của hệ thống học máy nhằm mô phỏng cấu trúc não bộ của con người, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Các mô hình học sâu có thể nhận dạng mẫu, đưa ra dự đoán và học các công việc phức tạp, cách mạng hóa các trường như nhận dạng khuôn mặt và giọng nói cũng như lái xe tự động.
13. Trí tuệ nhân tạo đạo đức
AI đạo đức là một nhánh bao gồm các vấn đề liên quan đến chuẩn mực đạo đức của AI. Nó liên quan đến việc thiết kế và sử dụng các hệ thống AI theo cách ưu tiên sự công bằng, minh bạch, trách nhiệm giải trình và tôn trọng các giá trị và quyền con người mà không gây hại hoặc phân biệt đối xử.
14. Điều chỉnh
Tinh chỉnh tương tự như đào tạo chuyên sâu cho các mô hình học máy đã có sẵn để nâng cao hiệu suất của chúng cho các công việc hoặc lĩnh vực cụ thể, đảm bảo chúng trở nên thành thạo trong việc phục vụ các lĩnh vực đó.
G–L: Từ Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đến Mô hình ngôn ngữ lớn
Bạn sẽ thường gặp các thuật ngữ sau trong phạm vi G-L, những thuật ngữ này cũng rất quan trọng để bạn hiểu về AI.
15. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh
AI tạo ra nội dung (Generative AI hoặc GenAI) là các mô hình AI tạo ra nội dung mới, như ảnh hoặc văn bản, phản ánh phong cách và mẫu được lấy từ dữ liệu huấn luyện. Từ nghệ thuật giàu trí tưởng tượng đến các bài báo thông tin, các công cụ GenAI có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau mà không cần mã, đó là lý do tại sao chúng trở thành trợ thủ đắc lực giúp tăng năng suất cho nhiều chuyên gia.
Trong số các công cụ AI tập trung vào năng suất nổi bật nhất, ClickUp nổi bật với các chức năng AI tạo ra nội dung. Trợ lý viết dựa trên nghiên cứu, ClickUp AI, có thể tạo văn bản với tiêu đề và bảng được cấu trúc sẵn về hầu hết mọi chủ đề, cho dù bạn đang tạo kế hoạch tiếp thị, viết email cho khách hàng, tóm tắt báo cáo lỗi hay lên lịch trò chơi để xây dựng nhóm. Công cụ này đã được tối ưu hóa và thử nghiệm rộng rãi, nên mang lại kết quả rõ ràng và nhất quán.
Ngoài ra, với Mẫu theo dõi KPI AI tạo ra bởi ClickUp, bạn có thể đo lường tác động của việc sử dụng AI trong các lĩnh vực như tạo/lập nội dung và đổi mới sản phẩm!
16. Thuật toán di truyền
Thuật toán di truyền, hay GA, là một phần của bộ thuật toán tiến hóa lớn hơn, hoạt động tương tự như quá trình tiến hóa kỹ thuật số. GA là một kỹ thuật tính toán lấy cảm hứng từ quá trình chọn lọc tự nhiên, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng các chủ đề trong quá trình tiến hóa sinh học, chẳng hạn như đột biến và sự sống còn của loài mạnh nhất. 🐒
Các thuật toán này được sử dụng rộng rãi trong tối ưu hóa tìm kiếm và học máy.
17. GPT-3
GPT (Generative Pre-trained Transformers) là một tập hợp các mô hình ngôn ngữ dựa trên mạng nơ-ron được phát triển bởi Open AI.
GPT-3 được xếp hạng là một trong những mô hình tiên tiến nhất hiện nay. Với kích thước từ vựng lên tới 175 tỷ từ, sức mạnh của nó nằm ở khả năng giải mã và tạo ra văn bản giống như con người, khiến nó trở thành một tài sản đa năng cho các công việc ngôn ngữ tự nhiên khác nhau, từ chatbot và tạo/lập nội dung đến dịch thuật ngôn ngữ và hơn thế nữa.
18. GPT-4
GPT-4 là một mô hình đa phương thức còn tinh vi và được huấn luyện tốt hơn so với phiên bản trước. Nó có thể làm việc với cả đầu vào văn bản và hình ảnh, đồng thời đủ khả năng hỗ trợ sự hợp tác sáng tạo phức tạp — hãy nghĩ đến việc hợp tác với nó để sáng tác nhạc, viết kịch bản hoặc thậm chí mô phỏng phong cách viết đặc trưng của bạn.
19. Ảo giác
Trong bối cảnh AI, ảo giác xảy ra khi hệ thống tạo ra thông tin không chính xác, không mạch lạc hoặc vô nghĩa, thường do lỗi hoặc giới hạn trong khả năng đào tạo, hiểu hoặc xử lý. Đây là một trục trặc có thể khiến hệ thống AI trở nên không đáng tin cậy.
20. Ngôn ngữ xử lý thông tin — IPL
Được phát triển vào cuối những năm 1950, Ngôn ngữ Xử lý Thông tin (IPL) là một trong những ngôn ngữ lập trình cấp cao đầu tiên được sử dụng để thao tác dữ liệu và xử lý thông tin. Ngày nay, IPLs là duy nhất cho từng ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
21. Internet of Things (IoT)
Internet vạn vật, hay IoT, hoạt động như một mạng lưới các đối tượng kỹ thuật số được nhúng vào thế giới vật lý của chúng ta. Đây là một mạng lưới các thiết bị thông minh, từ các vật dụng hàng ngày như bộ điều nhiệt và đồng hồ thông minh đến các máy móc công nghiệp, có thể thu thập, trao đổi và hành động dựa trên dữ liệu. Khi kết hợp với AI, các máy IoT thể hiện khả năng bảo trì dự đoán tốt hơn.
22. Hệ thống dựa trên kiến thức — KBS
Hãy nghĩ về hệ thống dựa trên kiến thức (KBS) như một nhà hiền triết ảo. Đây là một chương trình máy tính dựa trên cơ sở kiến thức, một kho lưu trữ thông tin và quy tắc, để giải quyết các vấn đề phức tạp và cung cấp hướng dẫn chuyên môn trong một lĩnh vực cụ thể. Nó giúp ra quyết định và khắc phục sự cố trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Ví dụ, ClickUp Docs hỗ trợ AI có thể là một cơ sở kiến thức tuyệt vời cho các doanh nghiệp. Trợ lý AI tích hợp sẵn có thể tóm tắt nội dung dài để giúp bạn tiếp thu thông tin và ra quyết định nhanh hơn. Nó cũng có thể trích xuất các mục hành động từ ghi chú cuộc họp và quy trình công việc, giúp cải thiện hiệu quả tổng thể của bạn.
23. Mô hình ngôn ngữ lớn — LLM
Một gã khổng lồ ngôn ngữ trong thế giới AI là Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM). Đây là một hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ được xây dựng trên dữ liệu rộng lớn và các thuật toán phức tạp, cho phép nó hiểu, tạo ra và thao tác ngôn ngữ của con người với trình độ thành thạo đáng kinh ngạc.
M–R: Từ Học máy đến Hệ thống dựa trên quy tắc
Tiếp tục với các thuật ngữ AI từ M đến R, chúng ta sẽ khám phá các khái niệm như mô hình học máy và mạng nơ-ron, những yếu tố tạo nên nền tảng của nhiều hệ thống AI tiên tiến.
24. Học máy
Học máy liên quan đến việc huấn luyện các thuật toán trên dữ liệu để nhận diện các mẫu và đưa ra quyết định. Khi một thuật toán tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn, quá trình phân biệt của nó sẽ được cải thiện, giúp nó trở nên thành thạo hơn trong các công việc được giao. Nó giống như dạy máy tính tự học và tự thích nghi.
25. Sinh thành ngôn ngữ tự nhiên — NLG
Hệ thống tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) lấy các sự kiện, số liệu và điểm dữ liệu, biến chúng thành các câu chuyện mạch lạc, tạo ra các báo cáo, bài viết và nội dung mà con người có thể dễ dàng hiểu được. Công nghệ này hỗ trợ các báo cáo tự động và phản hồi được cá nhân hóa cho khách hàng.
26. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên — NLP
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giống như một cầu nối giữa con người và máy móc, cho phép máy tính hiểu, diễn giải và phản hồi ngôn ngữ của con người. Nó sử dụng các khái niệm tiên tiến như phân tích cảm xúc để cải thiện khả năng diễn giải.
Dưới đây là minh họa về cách NLP hoạt động trong ClickUp—nền tảng này cho phép người dùng sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên để:
- Tạm dừng thông báo
- Đặt ngày bắt đầu và ngày kết thúc/ngày đáo hạn cho các công việc
- Thêm hoặc chỉnh sửa mục nhập thời gian theo cách thủ công
Bộ tính năng này giúp bạn luôn cập nhật các cuộc họp và lịch trình, đồng thời điều hướng ngày của bạn mà không bị làm phiền bởi các thông báo!
27. Mạng nơ-ron
Mạng nơ-ron là một hệ thống tính toán lấy cảm hứng từ não bộ con người. Nó bao gồm các lớp nút kết nối với nhau, phối hợp với nhau để phân tích và xử lý dữ liệu, tạo điều kiện cho việc học sâu và nhận dạng mẫu.
28. AI không cần mã
Phát triển không cần mã là cách để bất kỳ ai không có kiến thức về mã hóa cũng có thể tạo ra ứng dụng và phần mềm. Với AI không cần mã, bạn thường có thể tận dụng các cấu hình trực quan và đồ họa để tạo ra các ứng dụng AI. Mục đích là làm cho công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn.
29. OpenAI
Open AI là một công ty nghiên cứu AI của Mỹ và là bộ não đằng sau những sản phẩm thay đổi cuộc chơi như GPT-3 và GPT-4. Công ty này nỗ lực cung cấp các sản phẩm có trách nhiệm, đạo đức và thân thiện với người dùng. Gần đây, công ty đã ra mắt GPTs, một trợ lý AI mà người dùng có thể tùy chỉnh cho các vai trò và mục đích khác nhau.
30. Nhận dạng ký tự quang học — OCR
Công cụ công nghệ này sẽ biến giấy thành pixel. OCR quét cả văn bản in và văn bản viết tay, chuyển đổi thành văn bản có thể đọc được bằng máy. Các công cụ CR hiện đại sử dụng AI để giúp nội dung trên giấy dễ dàng chỉnh sửa và tìm kiếm, thậm chí cho phép xử lý tự động với các tính năng đọc lướt theo ngữ cảnh.
31. Tối ưu hóa
Tối ưu hóa là việc tinh chỉnh mô hình AI để nó hoạt động hiệu quả nhất có thể. Cho dù là thuật toán học máy, quy trình sản xuất hay chuỗi cung ứng, các kỹ thuật tối ưu hóa đều nhằm tìm ra giải pháp tốt nhất trong các ràng buộc nhất định. Mục đích là tối đa hóa hiệu suất, giảm thiểu chi phí và khiến mọi thứ vận hành trơn tru như một cỗ máy được bôi trơn tốt.
32. Đào tạo trước
Đào tạo sơ bộ là giai đoạn ban đầu, trong đó các mô hình AI học các kiến thức cơ bản để hoàn thành một công việc cụ thể, giống như học bảng chữ cái trước khi bắt đầu viết câu hoàn chỉnh. Các mô hình được tiếp xúc với các tập dữ liệu lớn, giúp chúng nắm bắt ngôn ngữ và các mẫu. Điều này tạo tiền đề cho giai đoạn tinh chỉnh, trong đó các mô hình được đào tạo để chuyên môn hóa các công việc cụ thể.
33. Gợi ý
Prompt là đầu vào hoặc truy vấn mà mô hình AI sử dụng để tạo ra kết quả có ý nghĩa và phù hợp với ngữ cảnh. Chúng có thể bao gồm các truy vấn đơn giản như Dịch câu này sang tiếng Pháp đến các yêu cầu phức tạp hơn như Viết một truyện ngắn về một thám tử giải quyết một vụ án bí ẩn. 🕵️
Sử dụng câu hỏi phù hợp là rất quan trọng để nhận được phản hồi hữu ích từ AI. Bạn phải diễn đạt câu hỏi một cách phù hợp để nó phù hợp với cách xử lý của hệ thống.
Với ClickUp AI, bạn không còn phải lo lắng về các lời nhắc nữa! Nền tảng này cung cấp hơn 100 lời nhắc dành riêng cho từng vai trò và các lệnh AI để kích hoạt các phản hồi hoàn toàn phù hợp với sở thích và yêu cầu của bạn. Bạn thậm chí có thể nhắc lại để tinh chỉnh kết quả!
34. Lập luận
Suy luận trong AI là sức mạnh nhận thức cốt lõi thúc đẩy trí tuệ nhân tạo. Khả năng suy luận của một hệ thống AI có thể dựa trên logic, quy tắc và mẫu đã được thiết lập, hoặc kiến thức thông thường, nhưng nhiều mô hình cũng được đào tạo trên suy luận suy diễn hoặc suy luận đơn điệu.
35. Học tăng cường
Học tăng cường giống như dạy chó những trò mới, nhưng thay vì mong đợi phần thưởng, AI học thông qua phần thưởng và hình phạt. Đại lý AI khám phá môi trường và khi thực hiện động tác tốt, nó sẽ nhận được vỗ về ảo — phần thưởng — và khi làm sai, nó sẽ nhận vỗ tay kỹ thuật số — hình phạt. Theo thời gian, nó sẽ tìm ra kế hoạch tốt nhất để tối đa hóa những điều tốt.
36. Robotics
Đó là sự kết hợp hấp dẫn giữa kỹ thuật, trí tuệ máy tính và AI, mang robot đến với cuộc sống. Những kỳ quan cơ khí này có thể là bất cứ thứ gì, từ máy hút bụi hữu ích đến những người bạn giống con người trong tương lai. Tất cả là về việc truyền cho máy móc khả năng hành động, khiến chúng trở nên không thể thiếu trong các lĩnh vực như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và thậm chí là khám phá không gian. 🤖
37. Hệ thống dựa trên quy tắc
Hệ thống dựa trên quy tắc dựa vào các quy tắc và logic được xác định trước để đưa ra quyết định và thực hiện công việc. Nó giống như một cuốn sách quy tắc, trong đó hệ thống AI tuân theo các hướng dẫn và điều kiện cụ thể để đưa ra kết luận hoặc thực hiện hành động. Hãy lấy ứng dụng bảo mật nhà thông minh làm ví dụ. Nếu cảm biến chuyển động phát hiện có chuyển động — Điều kiện — nó sẽ kích hoạt thông báo đến điện thoại thông minh của chủ nhà — Hành động.
S–Z: Từ Thuật toán Tìm kiếm đến Học mà không cần dữ liệu (Zero-Shot Learning)
Phần cuối cùng của từ điển thuật ngữ trí tuệ nhân tạo của chúng tôi bao gồm các thuật ngữ từ S đến Z.
38. Thuật toán tìm kiếm
Đây là một quy trình từng bước được sử dụng trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm thông tin cụ thể trong một tập dữ liệu khổng lồ. Ví dụ: ClickUp sử dụng các thuật toán tiên tiến cho tính năng Tìm kiếm toàn cầu, giúp người dùng điều hướng một cách có hệ thống qua các nhiệm vụ và dữ liệu đã lưu trữ.
39. Bản đồ tự tổ chức — SOM
Hãy tưởng tượng Bản đồ tự tổ chức (SOM) là những người tổ chức dữ liệu trong thế giới AI. Chúng được huấn luyện để biểu diễn dữ liệu đa chiều thành một mô hình đơn giản hơn mà vẫn giữ nguyên địa hình ban đầu. Ý tưởng là làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn.
40. Phân tích cảm xúc
Phân tích cảm xúc là một kỹ thuật AI được sử dụng để giải mã giá trị âm điệu của câu, có thể là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Các doanh nghiệp thường sử dụng nó để phân tích các bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá hoặc bài báo và nắm bắt ý kiến cơ bản về sản phẩm của họ.
41. Chuyển đổi giọng nói thành văn bản
Một công nghệ tiện lợi có thể lắng nghe giọng nói của bạn và chuyển những gì bạn nói thành văn bản trên màn hình — chỉ có vậy thôi. Cho dù là đọc lệnh, ghi chép cuộc họp hay sử dụng lệnh thoại với thiết bị của bạn, tính năng chuyển lời nói thành văn bản giúp việc giao tiếp và nhập dữ liệu trở nên dễ dàng.
42. Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI)
Thường được gọi là Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hoặc Trí tuệ nhân tạo sâu (Deep AI), Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI) đại diện cho cấp độ cao nhất của trí tuệ nhân tạo. Nó sở hữu trí tuệ giống con người và có thể hiểu, học, suy luận và áp dụng kiến thức trong một phạm vi công việc rộng lớn, không thể phân biệt được với con người. Trí tuệ nhân tạo mạnh là một khái niệm rộng, không phải là một công cụ cụ thể.
Một ví dụ về sản phẩm AI mạnh mẽ có thể kể đến là Trợ lý viết AI của ClickUp. Công cụ này không chỉ tập trung vào một lĩnh vực tạo nội dung — bạn có thể sử dụng nó để nhận hỗ trợ soạn thảo thời gian thực, tóm tắt văn bản hiệu quả, cải thiện ngữ pháp và giọng điệu của văn bản, đồng thời đưa ra những ý tưởng mới. Cho dù bạn là một giám đốc kinh doanh dày dạn kinh nghiệm hay chỉ là chủ một công ty khởi nghiệp mới, công cụ này là thứ không thể thiếu để viết văn bản chuyên nghiệp hiệu quả.
43. Trình tạo văn bản thành hình ảnh
Đây là một công cụ AI mạnh mẽ, lấy các mô tả bằng văn bản hoặc dữ liệu đầu vào dựa trên văn bản và tạo ra hình ảnh dựa trên những gợi ý đó. Midjourney là một ví dụ điển hình về trình tạo hình ảnh từ văn bản.
44. Chuyển văn bản thành giọng nói
Trái ngược với chuyển đổi giọng nói thành văn bản, chuyển đổi văn bản thành giọng nói biến văn bản thành lời nói. Cho dù là trình đọc màn hình giúp người khiếm thị hay trợ lý ảo đọc to tin nhắn của bạn, chuyển đổi văn bản thành giọng nói giúp thông tin dễ tiếp cận hơn và giao tiếp trở nên toàn diện hơn, giống như một người kể chuyện AI.
45. Học chuyển giao
Đây là một kỹ thuật trong đó các mô hình AI tận dụng kiến thức thu được từ một công việc để hoàn thành xuất sắc công việc khác. Thay vì bắt đầu lại từ đầu mỗi lần, chúng xây dựng dựa trên những gì đã học được. Trong thế giới AI, học chuyển giao được sử dụng để làm cho các mô hình thông minh hơn và hiệu quả hơn trong các công việc dự định.
46. Học không giám sát
Giống như một nhà thám hiểm tự do, học không có giám sát là một thuật toán học máy trong đó mô hình không có giáo viên/huấn luyện viên cung cấp câu trả lời rõ ràng. Thay vào đó, nó sàng lọc dữ liệu, tìm ra các mẫu và tự mình hiểu ý nghĩa của chúng. Nó được sử dụng cho các công việc như phân nhóm dữ liệu tương tự hoặc giảm độ phức tạp của thông tin.
47. Thực tế ảo — VR
Gõ cửa, gõ cửa, thực tế ảo đã đến! Với sự trợ giúp của AI, nó đưa bạn từ môi trường thực tế vào một thế giới do máy tính tạo ra. Với một chiếc kính thực tế ảo, bạn có thể đi bộ trên sao Hỏa, chiến đấu với rồng—hoặc có thể tham dự tour diễn Eras của Taylor Swift một ngày nào đó—tất cả mà không cần rời khỏi phòng. 🕺
48. Trí tuệ nhân tạo yếu — Trí tuệ nhân tạo hẹp
AI yếu, hay AI hẹp, là chuyên gia AI trong phòng. Nó không phải là người biết tuốt, mà là một bậc thầy trong một công việc cụ thể. Hãy tưởng tượng nó như một chuyên gia ảo, được điều chỉnh tinh vi để xử lý một công việc cụ thể, cho dù đó là chơi cờ vua hay nhận diện khuôn mặt trong ảnh. Mặc dù rất xuất sắc trong lĩnh vực chuyên môn của mình, nhưng nó không bước vào thế giới trí tuệ chung của con người.
49. XAI — Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được
Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (Explainable AI) là một loại trí tuệ nhân tạo đặc biệt được thiết kế để cho chúng ta thấy các thành phần và cơ chế bên trong quá trình ra quyết định của AI. Với XAI, bạn không cần phải đoán tại sao AI đưa ra các lựa chọn cụ thể—nó sẽ giải thích cho bạn. Sự minh bạch này cực kỳ quan trọng, đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng như y tế, tài chính và xe tự lái, nơi chúng ta cần hiểu và tin tưởng vào quyết định của AI.
50. Học không cần dữ liệu (Zero-shot learning)
Học từ không có dữ liệu (Zero-shot learning) là một phương pháp học máy thông minh, trong đó các mô hình AI học cách nhận diện các đối tượng hoặc khái niệm mà không cần ví dụ trước. Thay vì được hiển thị vô số hình ảnh, ví dụ như các loài động vật quý hiếm, chúng có thể nhận diện chúng ngay cả khi chưa từng thấy trước đó. Bạn đang dạy AI suy nghĩ nhanh, giúp nó có khả năng thích ứng đáng kinh ngạc trong các tình huống mà các phương pháp học máy truyền thống có thể gặp khó khăn. 🦾
Khám phá lĩnh vực AI với ClickUp!
Bạn đã vượt qua mê cung của những thuật ngữ AI đang thịnh hành! Để thành công trong môi trường công nghệ không ngừng thay đổi này, chúng ta cần nuôi dưỡng tư duy học hỏi liên tục và sẵn sàng đón nhận công nghệ mới.
Bằng cách đó, chúng ta sẽ luôn bắt kịp xu hướng và trở thành những người tham gia tích cực trong việc định hình tương lai. Với các công cụ phù hợp, như ClickUp, bạn có thể bắt kịp nhịp độ đổi mới và trở thành người tiên phong trong thế giới AI. Hãy thích nghi, học hỏi và phát triển với tài khoản ClickUp và mở rộng kinh doanh cũng như nỗ lực nghề nghiệp của bạn! ☘️