Khi chúng ta nghiên cứu sâu hơn về thời đại trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), điều quan trọng là phải đi trước xu hướng bằng cách xác định các xu hướng mới nổi sẽ định hình tương lai của chúng ta. Vào năm 2024, một số tiến bộ quan trọng sẽ được thiết lập để cách mạng hóa những công nghệ này, mở đường cho những khả năng chưa từng có. Một trong những xu hướng AI và học máy hàng đầu cho năm 2024 là việc tăng cường tích hợp AI và ML vào cuộc sống hàng ngày.

Xu hướng AI và ML cần theo dõi vào năm 2024        

Từ xe tự trị đến những ngôi nhà thông minh, AI và công nghệ máy học sẽ trở nên gắn liền với thói quen hàng ngày của con người. Một sự phát triển thú vị khác là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đến năm 2024, thuật toán NLP sẽ nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ của con người với độ chính xác vượt trội. 

AI có thể giải thích: NLP sẽ cách mạng hóa chatbot dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo và công cụ dịch ngôn ngữ. Cũng, AI có thể giải thích (XAI) dự kiến ​​sẽ nổi bật vào năm 2024. 

Khi các hệ thống AI trở nên phức tạp hơn, việc hiểu rõ quá trình ra quyết định của chúng ngày càng trở nên quan trọng. XAI hướng tới mục tiêu mang lại sự minh bạch bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách các thuật toán đưa ra kết luận hoặc đề xuất – một khía cạnh thiết yếu để xây dựng niềm tin vào các ứng dụng AI. 

Các mô hình học sâu: Học kĩ càng (DL) và mạng lưới thần kinh đã nổi lên như động lực thúc đẩy nhiều tiến bộ gần đây trong AI và ML. Những công nghệ này sẵn sàng định hình bối cảnh tương lai của AI và ML một cách sâu sắc. Một xu hướng chính sẽ tiếp tục phát triển vào năm 2024 là sự phát triển của các kiến ​​trúc DL phức tạp và phức tạp hơn.

Các nhà nghiên cứu đang thiết kế mạng lưới thần kinh có thể xử lý các nhiệm vụ ngày càng phức tạp, chẳng hạn như NLP, nhận dạng hình ảnh và thậm chí cả việc ra quyết định tự chủ. Những tiến bộ này sẽ cho phép các hệ thống AI trở nên thông minh hơn, dễ thích ứng hơn và có khả năng xử lý các thách thức trong thế giới thực. 

Một lĩnh vực trọng tâm quan trọng khác là cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng của các mô hình DL. Khi các ứng dụng AI trở nên phổ biến hơn trong các ngành công nghiệp, nhu cầu về các mô hình DL có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và chính xác ngày càng tăng. 

Các nhà nghiên cứu đang khám phá các kỹ thuật như tính toán phân tán, xử lý song song và nén mô hình để nâng cao hiệu suất của thuật toán DL. Hơn nữa, những nỗ lực đang được thực hiện để thực hiện học sâu dễ giải thích hơn và có thể giải thích được. 

Hiện tại, một hạn chế của mạng lưới thần kinh là tính chất hộp đen của chúng - chúng thường thiếu tính minh bạch trong cách đưa ra quyết định. Giải quyết thách thức này sẽ rất quan trọng để xây dựng niềm tin vào hệ thống AI giữa người dùng và các bên liên quan. 

NLP và robot: NLP và robot đang cùng nhau dẫn đầu một cuộc chuyển đổi mang tính cách mạng trong cách con người tương tác với máy móc. Khi công nghệ tiếp tục phát triển với tốc độ chưa từng có, sự kết hợp giữa NLP và robot được thiết lập để xác định lại ranh giới tương tác giữa người và máy bằng cách tạo ra các giao diện trực quan và liền mạch hơn.

Công nghệ đột phá này đã mở đường cho các trợ lý giọng nói như Siri và Alexa, những thứ đã trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Vào năm 2024, chúng ta có thể mong đợi NLP sẽ phát triển hơn nữa, cho phép máy móc hiểu được các sắc thái phức tạp trong lời nói của con người và phản hồi với độ chính xác được nâng cao. 

Thời Gian kết hợp với robot, NLP đưa sự tương tác giữa người và máy lên một tầm cao mới. Robotics cung cấp hiện thân vật lý cho các hệ thống AI, cho phép chúng nhận thức môi trường xung quanh và tương tác với các vật thể trong thế giới vật chất. 

Sự tương tác mang tính cách mạng giữa con người và máy móc này có tiềm năng to lớn trên nhiều lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ khách hàng, sản xuất, giáo dục và vui chơi.

Thị giác máy tính, AR và VR: Các công nghệ thị giác máy tính, thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) được thiết lập để thay đổi cách con người nhận thức và hòa mình vào thế giới xung quanh. Khi AI và ML tiếp tục phát triển, những công nghệ này sẽ còn trở nên phức tạp và có tác động mạnh mẽ hơn vào năm 2024. 

Thị giác máy tính, được hỗ trợ bởi thuật toán AI, giúp thu thập thông tin hình ảnh từ hình ảnh hoặc video. TRONG chăm sóc sức khỏe, thị giác máy tính có thể hỗ trợ phát hiện bệnh sớm bằng cách phân tích các bản quét y tế với độ chính xác tuyệt vời. Trong giao thông vận tải, nó có thể nâng cao khả năng nhận thức của phương tiện tự hành để điều hướng an toàn hơn.

AR và VR sẽ đưa nhận thức của con người đến một thế giới độc đáo của “nội dung kỹ thuật số kết hợp với môi trường thế giới thực”. Trong giáo dục, AR có thể biến đổi các phương pháp học tập truyền thống bằng cách đưa các yếu tố tương tác vào sách giáo khoa hoặc lớp học, làm cho các bài học trở nên hấp dẫn và tương tác hơn. 

VR mở ra khả năng mô phỏng đào tạo thực tế trong các ngành như hàng không hoặc sản xuất. Hơn nữa, AR và VR hứa hẹn mang lại chơi game và các lĩnh vực giải trí bằng cách cho phép tạo ra “sự hoài nghi” – làm mờ ranh giới giữa thế giới thực và ảo. 

Học tập tăng cường và tự động hóa công việc: Một xu hướng quan trọng sẽ định hình tương lai của công việc là sự tự động hóa công việc ngày càng tăng thông qua học tập tăng cường. Học tăng cường là một loại ML trong đó các thuật toán học cách đưa ra quyết định dựa trên phản hồi tức thời hoặc phần thưởng mà chúng nhận được cho các quyết định của mình. Cách tiếp cận này cho phép các hệ thống AI tối ưu hóa hiệu suất theo thời gian, cuối cùng dẫn đến việc ra quyết định tự chủ. 

Những tác động đối với lực lượng lao động là sâu sắc. Mặc dù tự động hóa đã là mối quan tâm trong nhiều ngành công nghiệp trong nhiều năm, nhưng học tăng cường sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách cho phép các hệ thống AI thích ứng và cải tiến liên tục mà không cần sự can thiệp của con người. 

Do AI, các vai trò truyền thống tại nơi làm việc bao gồm các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc đưa ra quyết định có thể dự đoán được có thể biến mất. Tuy nhiên, sẽ có nhu cầu ngày càng tăng đối với những cá nhân có thể làm việc cùng với các hệ thống AI, tận dụng khả năng của họ đồng thời mang lại những kỹ năng độc đáo của con người như tính sáng tạo, tư duy phản biện, sự đồng cảm và giải quyết vấn đề. 

Trợ lý ảo thông minh và AI đạo đức: Khi AI và ML tiếp tục phát triển, trợ lý ảo thông minh (IVA) đang nổi lên như một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Những trợ lý được hỗ trợ bởi AI này, chẳng hạn như Siri của Apple hay Alexa của Amazon, đã thay đổi cách con người tương tác với công nghệ bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và giao diện trực quan. 

Một thách thức đáng kể liên quan đến sự thiên vị trong các thuật toán AI. IVA được đào tạo về lượng dữ liệu khổng lồ có thể chứa đựng những thành kiến ​​cố hữu trong xã hội.     

Một mối quan tâm đáng kể khác là quyền riêng tư dữ liệu. IVA liên tục thu thập dữ liệu về sở thích, hành vi và thậm chí cả các cuộc trò chuyện cá nhân của người dùng. Điều này đặt ra câu hỏi về cách dữ liệu này được lưu trữ, sử dụng và bảo vệ. Tạo sự cân bằng giữa sự thuận tiện và quyền riêng tư sẽ rất quan trọng trong việc duy trì niềm tin của công chúng. 

Năm xu hướng AI hàng đầu sẽ tiếp tục từ năm 2023 đến năm 2024

Năm tới có tiềm năng to lớn cho những tiến bộ đột phá trong công nghệ AI. Dưới đây là những xu hướng AI hàng đầu sẽ thống trị thế giới phong cảnh AI: 

• AI đạo đức: Với mối lo ngại ngày càng tăng xung quanh sự thiên vị và quyền riêng tư, cân nhắc đạo đức sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình sự phát triển và triển khai các hệ thống AI. Các tổ chức sẽ ưu tiên xây dựng các giải pháp AI minh bạch, công bằng và có trách nhiệm phù hợp với các giá trị xã hội. 

• AI hội thoại: NLP đã thay đổi cách chúng ta tương tác với máy móc. Trong những năm tới, AI đàm thoại sẽ còn trở nên phức tạp hơn nữa, cho phép tương tác liền mạch hơn giữa con người và máy móc thông qua trợ lý giọng nói, chatbot và tác nhân ảo. 

• Điện toán cạnh: Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục bùng nổ, sức mạnh xử lý ở mức mép trở nên quan trọng cho việc ra quyết định theo thời gian thực. Điện toán biên kết hợp với khả năng AI sẽ cho phép phân tích dữ liệu tại nguồn nhanh hơn đồng thời giảm độ trễ và sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đám mây. 

• AI XAI có thể giải thích: Sự thiếu minh bạch cản trở niềm tin và hạn chế việc áp dụng hệ thống AI trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính. Vì thế, XÀI ra đời như một giải pháp để giải quyết những thách thức này. XAI tập trung phát triển các mô hình AI có thể đưa ra những lời giải thích hợp lý để đưa ra một quyết định cụ thể. Cách tiếp cận này liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật như hệ thống dựa trên quy tắc, NLP và phương pháp trực quan hóa.

• Sự giao thoa giữa an ninh mạng và AI: Năm 2023 chứng kiến ​​mối lo ngại ngày càng tăng về tính dễ bị tổn thương của hệ thống AI trước các mối đe dọa mạng. Mối lo ngại này đã thúc đẩy sự tập trung đáng kể vào việc thúc đẩy AI an toàn bằng cách khám phá sự giao thoa giữa an ninh mạng và AI. Các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến AI rất đa dạng, từ các cuộc tấn công đối nghịch thao túng thuật toán AI đến việc đầu độc dữ liệu nhằm mục đích làm hỏng các tập dữ liệu đào tạo. 

Để giảm thiểu những mối đe dọa này, các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành đã bắt đầu nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp thực hành an ninh mạng mạnh mẽ được thiết kế riêng cho các hệ thống AI. Một lĩnh vực nghiên cứu xoay quanh việc phát triển các thuật toán ML an toàn có khả năng chống lại các cuộc tấn công đối nghịch. Các thuật toán này sử dụng các kỹ thuật như mạng đối thủ tổng hợp (GAN) và quyền riêng tư khác biệt để tăng cường khả năng phục hồi trước các thao tác độc hại. Ngoài ra, những nỗ lực đang được thực hiện để tạo ra các bộ dữ liệu đáng tin cậy bằng cách thực hiện các quy trình xác thực dữ liệu nghiêm ngặt và sử dụng các phương pháp phát hiện bất thường.

Năm xu hướng ML hàng đầu sẽ tiếp tục từ năm 2023 đến năm 2024

Dưới đây là những xu hướng ML hàng đầu sẽ tiếp tục tạo nên làn sóng trong năm nay.

• Học máy lượng tử (QML): QML đã nổi lên như một nhân tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực AI, với những tiến bộ và ứng dụng đáng kể được dự đoán sẽ tiếp tục từ năm 2023 đến năm 2024. QML kết hợp sức mạnh của điện toán lượng tử và thuật toán ML để giải quyết các vấn đề phức tạp vượt quá khả năng của máy tính.

• Chuyển giao học tập cho ML: Học chuyển giao đã nổi lên như một khái niệm mang tính cách mạng trong lĩnh vực ML, mang lại những tiến bộ đáng kể và những câu chuyện thành công. Cách tiếp cận này cho phép Mô hình ML để tận dụng kiến ​​thức thu được từ một nhiệm vụ và áp dụng nó vào nhiệm vụ khác, giúp cải thiện hiệu suất và giảm thời gian đào tạo. Một bước phát triển quan trọng trong học chuyển giao là việc đào tạo trước mạng lưới thần kinh sâu (DNN) trên các bộ dữ liệu lớn. Bằng cách đào tạo các mô hình trên lượng dữ liệu khổng lồ, họ có thể tìm hiểu các tính năng chung có thể áp dụng cho nhiều nhiệm vụ. 

• Phát hiện bất thường trong ML: Phát hiện bất thường đã nổi lên như một thành phần quan trọng trong hệ thống máy học, cho phép xác định các ngoại lệ hoặc mẫu không mong muốn trong bộ dữ liệu. Khi các ứng dụng ML tiếp tục phát triển về độ phức tạp và quy mô, nhu cầu về các kỹ thuật phát hiện bất thường chính xác trở nên tối quan trọng để đảm bảo hiệu suất và hiệu quả tối ưu. Một xu hướng nổi bật trong việc phát hiện sự bất thường là sự tích hợp của mô hình thống kê nâng cao với các thuật toán ML. 

• Dự báo chuỗi thời gian cho phân tích dự đoán: Dự báo chuỗi thời gian từ lâu đã là một khía cạnh quan trọng của ML, cung cấp những hiểu biết có giá trị về các xu hướng và mô hình trong tương lai. Khi chúng ta bước sang năm 2024, xu hướng này dự kiến ​​sẽ tiếp tục, với một số phương pháp tiếp cận đổi mới sẽ nâng cao hơn nữa độ chính xác và hiệu quả của phân tích dự đoán. Một tiến bộ lớn trong dự báo chuỗi thời gian là sự tích hợp các kỹ thuật DL. Các mô hình DL, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát (RNN) và mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn trong việc nắm bắt các phụ thuộc thời gian phức tạp trong dữ liệu chuỗi thời gian. 

• Tăng cường dữ liệu chiếm vị trí trung tâm trong ML: Trong lĩnh vực ML, tăng cường dữ liệu đang nổi lên như một xu hướng chính sẽ tiếp tục từ năm 2023 đến năm 2024. Khi các mô hình ML trở nên phức tạp hơn và yêu cầu bộ dữ liệu lớn hơn để đào tạo, các kỹ thuật tăng cường dữ liệu sẽ đưa ra giải pháp để giải quyết tình trạng khan hiếm dữ liệu được gắn nhãn . Tăng dữ liệu liên quan đến việc tạo ra các ví dụ tổng hợp bằng cách áp dụng các phép biến đổi khác nhau cho các mẫu dữ liệu hiện có. 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-in-2024/