CNTT, công nghệ: Trí tuệ nhân tạo giúp các ứng dụng hàng ngày hoạt động như thế nào

Trí tuệ nhân tạo không còn là chủ đề nghiên cứu xa vời. Nó nằm bên trong các ứng dụng mà mọi người mở trước bữa sáng, trong suốt hành trình đi làm và vào cuối ngày. Trong lĩnh vực CNTT, AI thường được mô tả là một tập hợp các phương pháp giúp máy tính học các mẫu, đưa ra dự đoán và tạo ra các đầu ra hữu ích. Trong sử dụng hàng ngày, cùng một ý tưởng đó xuất hiện dưới dạng một gợi ý, một câu trả lời bằng giọng nói hoặc một bức ảnh đẹp hơn.

Hướng dẫn này giải thích cách trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong các ví dụ thực tế hàng ngày mà hầu hết người đọc đã gặp phải. Nó cũng cho thấy phần mềm thực sự đang làm gì, giới hạn ở đâu và cách để có kết quả tốt hơn mà không cần trở thành chuyên gia.

Các gợi ý định hình những gì bạn xem và nghe

Các dịch vụ phát trực tuyến, nguồn cấp tin tức và cửa hàng trực tuyến sử dụng hệ thống gợi ý để thu hẹp một danh mục khổng lồ thành một danh sách ngắn. Hệ thống so sánh hành vi trong quá khứ của bạn với những người dùng tương tự và với các đặc điểm của từng mục: thể loại, độ dài, giá cả, ngày phát hành hoặc thời gian đọc. Sau đó, nó ước tính những nội dung bạn có khả năng cao nhất sẽ thích hoặc mua.

Kết quả hiển thị là một hàng tiêu đề, bài hát hoặc sản phẩm. Đằng sau đó, mô hình liên tục cập nhật dự đoán của nó khi bạn tạm dừng, bỏ qua, lưu hoặc mua. Đây là lý do tại sao chỉ một cú nhấp chuột có thể thay đổi bộ gợi ý tiếp theo. Hệ thống không đọc được suy nghĩ của bạn; nó đang ghép nối các tín hiệu với các mẫu học được từ một lượng lớn dữ liệu tương tác.

Các gợi ý cũng minh họa một sự đánh đổi hữu ích. Một mô hình chỉ được tối ưu hóa cho các cú nhấp chuột có thể tiếp tục hiển thị nội dung quen thuộc, điều này có thể tạo ra một bong bóng lọc hẹp. Do đó, nhiều nền tảng kết hợp các dự đoán mạnh mẽ với các mục mới hoặc đa dạng. Là người dùng, bạn có thể cải thiện sự cân bằng bằng cách lưu nội dung bạn đánh giá cao, bỏ qua những gì bạn không muốn và xóa lịch sử cũ khi sở thích của bạn thay đổi.

Trợ lý giọng nói và con đường từ lời nói đến hành động

Trợ lý giọng nói dựa trên nhiều bước AI liên tiếp. Đầu tiên, nhận dạng giọng nói chuyển âm thanh thành văn bản đồng thời lọc bỏ tiếng ồn nền và thích ứng với các giọng nói khác nhau. Tiếp theo, một mô hình ngôn ngữ diễn giải yêu cầu, xác định ý định như đặt hẹn giờ, phát một bài hát hoặc kiểm tra thời tiết. Cuối cùng, hệ thống kết nối ý định đó với thiết bị, dịch vụ hoặc ứng dụng và trả lời bằng giọng nói hoặc trên màn hình.

Mỗi bước có thể thất bại theo một cách khác nhau. Nhận dạng có thể nghe nhầm tên, phát hiện ý định có thể chọn sai hành động, hoặc một dịch vụ có thể trả về thông tin không đầy đủ. Các yêu cầu tốt là ngắn gọn, cụ thể và không có chi tiết thừa. Thay vì một câu dài, hãy thử nêu hành động, đối tượng và điều kiện: “Đặt hẹn giờ 20 phút cho pasta” dễ xử lý hơn một câu chuyện cẩu thả về bữa tối.

Cài đặt quyền riêng tư cũng quan trọng không kém. Nhiều trợ lý lưu trữ lịch sử giọng nói để cải thiện khả năng nhận dạng, trong khi một số chỉ xử lý âm thanh khi từ kích hoạt được phát hiện. Hãy xem xét các cài đặt trên điện thoại hoặc loa của bạn, xóa các bản ghi bạn không cần và giới hạn quyền truy cập danh bạ hoặc vị trí khi ứng dụng không yêu cầu chúng.

Chỉnh sửa ảnh loại bỏ công việc lặp đi lặp lại

Các công cụ ảnh hiện đại sử dụng thị giác máy tính để tách người khỏi nền, phát hiện khu��n mặt và nhận diện cảnh. Các điều chỉnh tự động sau đó thay đổi độ phơi sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc và nhiễu dựa trên những gì mô hình nhìn thấy. Các công cụ xóa đối tượng dự đoán những gì sẽ xuất hiện đằng sau một mục đã bị xóa, trong khi chế độ chân dung mô phỏng độfocus nông của ống kính máy ảnh lớn hơn.

Những tính năng này tiết kiệm thời gian, nhưng chúng không khách quan. Mô hình có thể mắc lỗi với tóc, kính, phản chiếu hoặc ánh sáng bất thường. Chúng cũng có thể làm mịn da hoặc thay đổi màu sắc theo cách làm thay đổi đặc điểm của khoảnh khắc. Một quy trình làm việc bình tĩnh là để công cụ xử lý các sửa lỗi thường xuyên, sau đó xem xét kết quả ở kích thước đầy đủ và giữ một bản sao của tệp gốc.

Để có kết quả tốt hơn, hãy cung cấp cho trình chỉnh sửa một hình ảnh rõ ràng với độ phơi sáng hợp lý và rung tối thiểu. Sử dụng các điều chỉnh có chọn lọc cho khuôn mặt, bầu trời hoặc văn bản thay vì áp dụng một bộ lọc toàn cục. Khi độ chính xác quan trọng, hãy kiểm tra các cạnh và chi tiết nhỏ một cách thủ công. Mục tiêu là một điểm khởi đầu hữu ích, không phải một quyết định tự động chưa được kiểm tra.

Ở mọi nơi khác: bản đồ, hộp thư, mua sắm và hỗ trợ

Cùng một mô hình xuất hiện trên nhiều dịch vụ phổ biến. Ứng dụng điều hướng dự đoán thời gian di chuyển bằng cách kết hợp giao thông thời gian thực, hình dạng đường đi và các mẫu lịch sử. Hệ thống email phân loại tin nhắn, phát hiện thư rác và gợi ý câu trả lời ngắn gọn. Các trang web mua sắm ước tính ngày giao hàng, đánh dấu các mặt hàng có khả năng bị trả lại và so sánh giá cả. Chatbot hỗ trợ khách hàng truy xuất câu trả lời từ cơ sở kiến thức, sau đó chuyển cuộc trò chuyện cho một người khi độ tin cậy thấp.

Những hệ thống này hữu ích khi chúng giảm bớt sự cản trở, nhưng chúng cũng có thể che giấu sự không chắc chắn. Thời gian đến dự đoán là một ước tính, không phải lời hứa. Một câu trả lời được gợi ý có thể bỏ qua ngữ cảnh hoặc giọng điệu. Xếp hạng sản phẩm có thể phản ánh mục tiêu kinh doanh cũng như nhu cầu của bạn. Hãy coi đầu ra của AI như một bản nháp hoặc một gợi ý và áp dụng phán đoán của riêng bạn trước khi gửi, mua hoặc cam kết.

Ba thói quen để sử dụng AI hàng ngày hiệu quả

• Cung cấp ngữ cảnh hữu ích. Thêm điểm đến, thời hạn, loại tệp hoặc phong cách ưa thích để hệ thống có đủ thông tin để thu hẹp các lựa chọn.
• Kiểm tra các kết quả quan trọng. Xác minh tên, số, địa chỉ và sự thật trước khi chia sẻ chúng, đặc biệt khi đầu ra ảnh hưởng đến người khác.
• Kiểm soát dữ liệu của bạn. Xem xét quyền truy cập, giới hạn lịch sử không cần thiết và sử dụng các điều khiển thủ công khi một gợi ý không còn phù hợp với sở thích của bạn.

Công nghệ có thể và không thể làm gì

AI hàng ngày giỏi trong việc tìm các mẫu, xếp hạng các tùy chọn và chuyển đổi một hình thức thông tin thành một hình thức khác. Nó kém tin cậy hơn khi tình huống hiếm gặp, hướng dẫn mơ hồ hoặc dữ liệu không đầy đủ. Mô hình có thể lặp lại lỗi từ các ví dụ huấn luyện của chúng, tạo ra các lỗi nghe có vẻ tự tin và thay đổi hành vi khi ứng dụng cập nhật.

Phản ứng thực tế không phải là sự phấn khích hay sợ hãi. Bắt đầu với một nhiệm vụ rõ ràng, giữ một bước đánh giá của con người cho các quyết định quan trọng và học các điều khiển nhỏ định hình kết quả. Được sử dụng theo cách này, AI trở thành một lớp hỗ trợ thầm lặng: nó xử lý phần lặp đi lặp lại của một ứng dụng trong khi bạn giữ quyền quyết định cuối cùng.

Đó là thực tế hàng ngày đằng sau công nghệ tiêu đề. Từ chương trình tiếp theo được đề xuất cho đến hẹn giờ bạn đặt bằng giọng nói, những công cụ này hữu ích nhất khi mục đích, giới hạn và thực hành dữ liệu của chúng dễ hiểu.