15 công nghệ AI mới nhất hàng đầu năm 2024: Biến đổi cuộc sống của chúng ta trở nên tốt đẹp hơn!

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về 15 công nghệ AI mới nhất hàng đầu và cách chúng tác động đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính liên quan đến việc tạo ra những cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà con người thường thực hiện, chẳng hạn như nhận thức trực quan, ra quyết định, nhận dạng giọng nói và dịch ngôn ngữ.

Theo Gray Scott, một chuyên gia về AI, “Không có lý do gì và không có cách nào mà tâm trí con người có thể theo kịp cỗ máy trí tuệ nhân tạo vào năm 2035.” 

Thị trường AI được dự đoán sẽ tăng 76.44 tỷ USD từ năm 2020 đến năm 2025 với CAGR 21%.AI đã có tác động đáng kể đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta và được thiết lập để biến đổi thế giới của chúng ta trong những năm tới. 

Chẳng hạn, rô-bốt hỗ trợ AI đang được sử dụng trong các bệnh viện để trợ giúp các công việc như khử trùng phòng và cung cấp vật tư y tế, và các chatbot do AI điều khiển đã được nhiều công ty sử dụng để cung cấp hỗ trợ khách hàng.

Nhưng đừng lo lắng, robot AI vẫn chưa thể giặt giũ hay dọn giường cho bạn – chưa! Công nghệ AI vẫn đang ở giai đoạn đầu và còn một chặng đường dài trước khi nó có thể phù hợp với khả năng của con người.

Mặc dù AI có thể tự động hóa một số nhiệm vụ nhất định và cung cấp hỗ trợ, nhưng nó vẫn cần được con người theo dõi và giám sát để đảm bảo rằng nó được sử dụng một cách có trách nhiệm và có đạo đức.

Top 15 công nghệ AI mới nhất 2024

Dưới đây là danh sách 15 công nghệ AI mới nhất hàng đầu giúp thay đổi cuộc sống của chúng ta tốt hơn:

1. Máy biến thế được đào tạo trước thế hệ thứ 3 (GPT-3)

GPT-3 là một nâng cao mô hình xử lý ngôn ngữ được phát triển bởi OpenAI để tạo văn bản giống con người. Nó có thể thực hiện một loạt tác vụ như viết luận, soạn email và thậm chí viết mã.

GPT-3 đã được đánh giá cao về khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên và được các doanh nghiệp sử dụng để tự động hóa việc tạo nội dung và hỗ trợ khách hàng.

GPT-3 được coi là một trong những công cụ AI mạnh mẽ nhất từng được tạo ra, với các ứng dụng tiềm năng từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch máy cho đến tạo nội dung tự động.

Nó đã được coi là một bước đột phá trong trí tuệ nhân tạo và có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính.

Ví dụ: GPT-3 được sử dụng để tạo trợ lý ảo có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp giảm thời gian và nguồn lực cần thiết cho hỗ trợ khách hàng.

3. Xe tự hành

Xe tự lái là xe có thể tự lái mà không cần sự can thiệp của con người. Họ sử dụng các cảm biến, GPS và AI để điều hướng các con đường và đưa ra quyết định.

Xe tự hành được thiết lập để cách mạng hóa ngành giao thông vận tải bằng cách giảm tai nạn, cải thiện lưu lượng giao thông và tăng khả năng tiếp cận cho những người không thể lái xe.

Theo Allied Market Research, thị trường xe tự hành toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng trưởng từ 54.23 tỷ USD trong 2019 tới 556.67 tỷ USD vào năm 2026, tại một CAGR 39.47%.

Công nghệ xe tự hành đang được phát triển bởi các nhà sản xuất ô tô lớn, các công ty công nghệ và các công ty khởi nghiệp. Các công ty như Tesla, Toyota và Apple đều đang đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển xe tự lái.

Ngoài ra, nhiều quốc gia trên thế giới đang thực hiện các bước để tạo ra các khuôn khổ pháp lý và quy định cho việc áp dụng các phương tiện tự lái.

Ví dụ, Singapore đã thành lập Sáng kiến ​​xe tự hành Singapore để giám sát sự phát triển của công nghệ xe tự lái và đảm bảo an toàn cho công chúng.

4. Người máy

Robotics là lĩnh vực AI liên quan đến việc tạo ra các robot thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Những nhiệm vụ này bao gồm công việc dây chuyền lắp ráp, phẫu thuật và thậm chí là chữa cháy.

Robotics đã được sử dụng trong các ngành công nghiệp như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. ResearchAndMarkets kỳ vọng thị trường robot toàn cầu sẽ tăng trưởng từ 62.75 tỷ USD trong 2020 tới 103.94 tỷ USD vào năm 2026, tại một CAGR 8.8%.

Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi việc sử dụng robot ngày càng nhiều trong các ứng dụng công nghiệp và phi công nghiệp. Nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng và chi phí lao động tăng cao là những yếu tố khác thúc đẩy sự phát triển của thị trường robot.

Ví dụ, trong lĩnh vực nông nghiệp, robot đang được sử dụng cho các công việc như trồng trọt, làm cỏ, thu hoạch và cắt tỉa, vốn sử dụng nhiều lao động và đòi hỏi độ chính xác.

6. Hệ thống khuyến nghị

Hệ thống đề xuất là các thuật toán AI phân tích dữ liệu người dùng để đề xuất các sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung mà người dùng có thể quan tâm.

Các hệ thống đề xuất đã được sử dụng bởi các trang web thương mại điện tử, dịch vụ phát trực tuyến và nền tảng truyền thông xã hội.

Theo Zion Market Research, thị trường công cụ khuyến nghị toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 3.6 tỷ USD trong 2020 tới 11.1 tỷ USD vào năm 2026, tại một CAGR 20.9%.

Khi các hệ thống khuyến nghị tiếp tục được cải thiện, chúng ngày càng trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp để duy trì tính cạnh tranh trong thời đại kỹ thuật số.

Bằng cách phân tích các mẫu, sở thích và sở thích mua hàng của khách hàng, các hệ thống đề xuất có thể đưa ra các đề xuất được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa để tăng tỷ lệ tương tác và chuyển đổi.

Ví dụ: hệ thống đề xuất “thường xuyên mua cùng nhau” của Amazon được thiết kế để đề xuất các mặt hàng cho khách hàng mà họ có thể quan tâm dựa trên các lần mua trước đây.

8. Nhận dạng giọng nói

Nhận dạng giọng nói là lĩnh vực AI liên quan đến việc cho phép máy móc nhận dạng và diễn giải lời nói của con người. Nhận dạng giọng nói đã được sử dụng trong trợ lý ảo, loa thông minh và phần mềm đọc chính tả.

Theo MarketsandMarkets, thị trường nhận dạng giọng nói và giọng nói toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 7.5 tỷ USD trong 2020 tới 27.16 tỷ USD vào năm 2026, tại một CAGR là 23.0%.

Công nghệ này đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm chăm sóc sức khỏe, ô tô, người tiêu dùng và doanh nghiệp. Nó cũng đang ngày càng trở nên phổ biến trong giáo dục, vì nó đang giúp cho việc học trở nên tương tác và hấp dẫn hơn.

Ví dụ, việc sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói trong lớp học đã cho phép sinh viên thực hành nói bằng ngoại ngữ và nhận được phản hồi tức thì về cách phát âm của họ.

9. Học sâu

Học sâu là một lĩnh vực con của AI liên quan đến việc cho phép máy móc học hỏi và cải thiện thông qua kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng.

Học sâu đã được sử dụng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính và vận tải.

Theo MarketsandMarkets, thị trường học sâu toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng trưởng từ 2.9 tỷ USD trong 2020 tới 17.2 tỷ USD vào năm 2025, tại một CAGR là 42.7%.

Sự tăng trưởng này phần lớn được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp hỗ trợ AI và nhu cầu phân tích dữ liệu theo thời gian thực ngày càng tăng.

Ngoài ra, sự xuất hiện của mạng 5G dự kiến ​​sẽ tiếp tục đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng của thị trường.

Ví dụ: các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên học sâu được sử dụng để chẩn đoán các bệnh như ung thư, bệnh Alzheimer và Parkinson, Và để phát hiện những bất thường trong chụp X-quang và chụp cộng hưởng từ.

10. Nhận diện khuôn mặt

Nhận dạng khuôn mặt là một công nghệ cho phép máy móc nhận dạng và xác định khuôn mặt con người. Nhận dạng khuôn mặt đã được sử dụng trong bảo mật, tiếp thị và thậm chí cả chăm sóc sức khỏe.

Theo MarketsandMarkets, thị trường nhận dạng khuôn mặt toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 3.2 tỷ USD trong 2020 tới 8.5 tỷ USD vào năm 2025, tại một CAGR 21.3%.

Sự tăng trưởng này là do nhu cầu ngày càng tăng đối với công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong các lĩnh vực khác nhau cũng như việc áp dụng nó ngày càng tăng dưới dạng hệ thống giám sát và kiểm soát truy cập sinh trắc học.

Ngoài ra, việc sử dụng ngày càng nhiều công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong thực thi pháp luật là yếu tố chính thúc đẩy thị trường.

Ví dụ, các Sở cảnh sát đô thị Vương quốc Anh sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xác định những kẻ bị truy nã ở những khu vực đông đúc nhằm giảm tội phạm.

11. Máy tính cạnh

Điện toán cạnh là công nghệ cho phép xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện cục bộ trên thiết bị, thay vì trên máy chủ tập trung.

Điện toán cạnh đã được sử dụng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và vận tải.

Theo MarketsandMarkets, thị trường máy tính biên toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng trưởng từ 3.6 tỷ USD trong 2020 tới 15.7 tỷ USD vào năm 2025, tại một CAGR 34.1%.

Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi nhu cầu phân tích dữ liệu theo thời gian thực, tăng cường áp dụng các thiết bị IoT và nhu cầu về độ trễ thấp và băng thông cao.

Điện toán cạnh dự kiến ​​sẽ cách mạng hóa cách xử lý và phân tích dữ liệu.

Ví dụ: trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, điện toán biên có thể được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường trong hình ảnh y tế, cho phép bác sĩ chẩn đoán bệnh theo thời gian thực và cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế nhanh hơn.

12. Học tập củng cố

Học tăng cường là một lĩnh vực con của AI liên quan đến việc cho phép máy móc học hỏi từ phản hồi và cải thiện khả năng ra quyết định của chúng.

Học tăng cường đã được sử dụng trong các ngành như trò chơi, người máy và tài chính.

Theo MarketsandMarkets, thị trường học tăng cường toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 303 triệu USD trong 2020 tới 9.9 tỷ USD vào năm 2025, tại một CAGR 75.8%.

Sự tăng trưởng nhanh chóng này là do nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp tự động hóa và sáng tạo dựa trên AI trong các ngành công nghiệp.

Học tăng cường dự kiến ​​sẽ được sử dụng ngày càng nhiều trong những năm tới để tạo ra các hệ thống và quy trình thông minh hơn, hiệu quả hơn.

Chẳng hạn, Amazon đã tận dụng việc học tăng cường cho các nhiệm vụ như tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng và quyết định giá cả.

13. AI có thể giải thích được

AI có thể giải thích là một công nghệ cho phép diễn giải các quyết định và kết quả đầu ra của AI theo cách mà con người có thể dễ dàng hiểu được.

AI có thể giải thích được ngày càng trở nên quan trọng khi AI được tích hợp vào các quy trình ra quyết định quan trọng.

Theo Chợ và siêu thị, thị trường AI có thể giải thích toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 1.7 tỷ USD trong 2020 tới 4.5 tỷ USD vào năm 2025, tại một CAGR 21.7%.

Sự tăng trưởng này phần lớn là do sự tập trung ngày càng tăng vào tính minh bạch và tin tưởng vào các quyết định do AI điều khiển, cũng như nhu cầu tuân thủ các quy định khác nhau liên quan đến AI có thể giải thích được.

Nhu cầu ngày càng tăng đối với các ứng dụng hỗ trợ AI trong các ngành dọc cũng đang thúc đẩy sự phát triển của thị trường AI có thể giải thích được.

Chẳng hạn, thị trường chăm sóc sức khỏe dựa trên AI dự kiến ​​sẽ tăng trưởng đáng kể do việc sử dụng AI có thể giải thích ngày càng tăng trong lĩnh vực y tế.

14. Học liên kết

Học liên kết là một kỹ thuật cho phép huấn luyện các học máy các mô hình trên các nguồn dữ liệu phi tập trung mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của dữ liệu.

Học tập liên kết ngày càng trở nên quan trọng khi ngày càng có nhiều dữ liệu được tạo ra bởi các thiết bị IoT và các nguồn khác.

Theo MarketsandMarkets, thị trường học tập liên kết toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 117 triệu USD trong 2020 tới 831 triệu USD vào năm 2025, tại một CAGR 47.8%.

Công nghệ này đang thu hút sự chú ý của các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft và Apple. Nhu cầu ngày càng tăng về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đang thúc đẩy sự phát triển của thị trường học tập liên kết.

Chẳng hạn, Google đã phát triển một hệ thống học tập liên kết dựa trên AI để cải thiện khả năng nhận dạng giọng nói trên thiết bị di động, hệ thống này sử dụng dữ liệu từ chính thiết bị để cải thiện độ chính xác và giảm thiểu dữ liệu được gửi trở lại đám mây.

Liên kết nhanh:

• Trí tuệ nhân tạo là gì?
• GPT-3 là gì và tại sao nó lại thay đổi bộ mặt của trí tuệ nhân tạo?
• Những ví dụ mạnh mẽ về trí tuệ nhân tạo được sử dụng ngày nay
• Trí tuệ nhân tạo được sử dụng ngày nay ở đâu?

Kết luận: Công nghệ AI mới nhất 2024

Tóm lại, AI đang nhanh chóng thay đổi cuộc sống hàng ngày của chúng ta và tác động đến các ngành công nghiệp khác nhau. 15 công nghệ AI này chỉ là một vài ví dụ về những đổi mới đang định hình tương lai của chúng ta.

Điều quan trọng là xem xét tác động của những công nghệ này đối với xã hội và đảm bảo rằng chúng đang được phát triển và sử dụng một cách có đạo đức và có trách nhiệm.

Khi AI tiếp tục phát triển, chắc chắn nó sẽ mang đến những cơ hội và thách thức mới, và chúng ta phải đảm bảo rằng chúng ta khai thác sức mạnh của nó để cải thiện nhân loại. Tốt hơn hết chúng ta nên đảm bảo rằng chúng ta không tạo ra ngày tận thế bằng robot!

Nhìn chung, các công nghệ AI đang cách mạng hóa cuộc sống của chúng ta và thị trường toàn cầu về AI dự kiến ​​sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng trong vài năm tới.

Đây là thời điểm thú vị cho AI và chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều đổi mới và đột phá hơn nữa trong lĩnh vực này trong những năm tới.

Thị trường AI toàn cầu dự kiến ​​sẽ có giá trị gần bằng hai nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2030, lên từ giá trị hiện tại của nó khoảng 100 tỷ đô la Mỹ.

Khi chúng ta nắm bắt những công nghệ mới này, điều quan trọng cần nhớ là chúng không phải không có rủi ro và thách thức.

Tùy thuộc vào chúng ta để đảm bảo rằng chúng đang được phát triển và sử dụng theo cách mang lại lợi ích cho toàn xã hội đồng thời giảm thiểu các rủi ro và hạn chế tiềm ẩn.

Mặc dù điều quan trọng là phải nhận thức được những rủi ro và thách thức liên quan đến công nghệ mới, nhưng chúng ta cũng nên nhớ rằng chúng có tiềm năng mang lại nhiều điều tốt đẹp cho xã hội.

Ví dụ, các công nghệ mới có thể giúp chúng ta giao tiếp dễ dàng và hiệu quả hơn, kết nối với những người khác trên khắp thế giới, truy cập thông tin và tài nguyên có thể cải thiện cuộc sống của chúng ta.

Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy sự tiến bộ không ngừng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, vận tải, tài chính và nhiều lĩnh vực khác.

Tiềm năng để AI biến đổi thế giới của chúng ta là vô hạn, và chúng ta phải đảm bảo rằng chúng ta sử dụng nó một cách có trách nhiệm và có đạo đức, để tạo ra một thế giới tốt đẹp hơn cho chính chúng ta và cho các thế hệ tương lai.

Như nhà vật lý nổi tiếng Stephen Hawking đã từng viết: “Thành công trong việc tạo ra AI sẽ là sự kiện lớn nhất trong lịch sử loài người. Thật không may, nó cũng có thể là lần cuối cùng, trừ khi chúng ta học cách tránh những rủi ro.”