Hiểu về Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng giống như việc khám phá một khu rừng rậm rạp: nó bí ẩn, đầy bất ngờ và chứa đầy những quan niệm sai lầm. Đã đến lúc chúng ta làm sáng tỏ vấn đề bằng cách làm sáng tỏ năm lầm tưởng phổ biến về AI điều đó có thể hạn chế người dùng và doanh nghiệp khai thác tiềm năng thực sự của AI. IBM đã tạo một video hữu ích giải thích thêm về năm lầm tưởng phổ biến về AI.
Nếu chúng ta xóa bỏ mạng nhện của những quan niệm sai lầm và lầm tưởng, thì rốt cuộc khu rừng AI dường như không còn dày đặc nữa. Thay vào đó, nó bắt đầu trông giống như một hệ sinh thái thú vị với những khả năng vô tận và ý nghĩa sâu sắc. Chúng tôi hy vọng rằng các doanh nghiệp, được trang bị sự hiểu biết rõ ràng hơn, sẽ dấn thân sâu hơn vào khu rừng này và khai thác tiềm năng thực sự của AI.
Huyền thoại về trí tuệ nhân tạo AI
huyền thoại 1: Không có phím tắt trong AI
Một niềm tin được nhiều người tin tưởng là không có đường tắt trong AI. Các nhà phê bình cho rằng mọi nhiệm vụ đều yêu cầu một mô hình AI duy nhất và không có giải pháp ‘phù hợp cho tất cả’. Tuy nhiên, sự ra đời của các mô hình nền tảng mạnh mẽ như GPT-4 và Lambda gợi ý khác.
Những mô hình đổi mới này biểu thị một kỷ nguyên mới của các nhà tổng quát về AI, thể hiện khả năng thích ứng vượt trội với nhiều nhiệm vụ khác nhau mà chỉ cần tinh chỉnh tối thiểu. Điều thú vị là, những mô hình tổng quát này thường phù hợp hoặc thậm chí vượt qua hiệu suất của các mô hình tương đương với nhiệm vụ cụ thể của chúng, thách thức huyền thoại không có lối tắt một cách hiệu quả.
huyền thoại 2: AI tương đương với Học sâu
Một nhận thức phổ biến là nếu một công nghệ không liên quan đến deep learning thì nó không thể được coi là AI đích thực. Tuy nhiên, quan niệm này là sai lầm. Học sâu, mặc dù rất cần thiết nhưng chỉ chiếm một phần trong bối cảnh rộng lớn của AI.
Thực tế là AI sử dụng nhiều kỹ thuật học máy khác nhau ngoài học sâu, bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên. Mỗi công cụ này đều có những ứng dụng riêng và là công cụ giúp AI trở thành một lĩnh vực mạnh mẽ và linh hoạt.
huyền thoại 3: AI là viên đạn bạc
Ý tưởng cho rằng AI là liều thuốc chữa bách bệnh cho mọi thách thức trong kinh doanh là một quan niệm sai lầm. Mặc dù AI có thể giải quyết nhiều vấn đề phức tạp nhưng không phải mọi vấn đề kinh doanh hoặc kết quả mong muốn đều cần giải pháp dựa trên AI.
Đôi khi, các phương pháp truyền thống, như hệ thống dựa trên quy tắc hoặc phân tích dữ liệu trực tiếp, có thể mang lại kết quả hiệu quả như hệ thống dựa trên AI. Điều quan trọng cần nhớ là AI là một công cụ mạnh mẽ nhưng không phải lúc nào cũng là công cụ phù hợp nhất cho mọi công việc.
huyền thoại 4: AI chỉ để cắt giảm chi phí
Có một niềm tin chung rằng lợi thế chính của AI nằm ở việc giảm chi phí. Mặc dù sự thật là AI có thể hợp lý hóa quy trình làm việc, tự động hóa các nhiệm vụ tốn nhiều công sức và tiết kiệm chi phí, tiềm năng của nó vượt xa việc cắt giảm chi phí đơn thuần.
AI có thể là chất xúc tác cho sự khác biệt trong cạnh tranh, thúc đẩy hiệu quả của quy trình và thậm chí tạo điều kiện thuận lợi cho các tương tác cá nhân hóa của khách hàng. Bằng cách chỉ tập trung vào việc giảm chi phí, doanh nghiệp có thể bỏ lỡ những lợi ích chiến lược và gắn kết khách hàng mà AI có thể mang lại.
huyền thoại 5: Lợi ích AI dành riêng cho từng vấn đề
Cuối cùng, người ta thường tin rằng lợi thế của AI bị giới hạn trong việc giải quyết các vấn đề mà chúng được thiết kế để giải quyết. Tuy nhiên, quan điểm này đánh giá thấp đáng kể tác động của AI.
Khi được triển khai một cách thích hợp, tầm ảnh hưởng của AI có thể vượt ra ngoài mục tiêu ban đầu, tăng cường khả năng phục hồi và khả năng thích ứng trên các khía cạnh kinh doanh khác nhau. Điều này có thể dẫn đến những tác động mang tính biến đổi, có khả năng định hình lại toàn bộ tổ chức hoặc ngành công nghiệp.
Do đó, để khai thác tiềm năng của AI, điều quan trọng là phải xem nó như một công cụ đa diện chứ không phải là một giải pháp dành riêng cho một vấn đề. Với sự giúp đỡ của IBM để làm sáng tỏ những lầm tưởng này, chúng tôi tiết lộ một bức tranh đầy sắc thái và thú vị hơn về những gì AI thực sự có thể mang lại. Cần có cách tiếp cận cởi mở để đánh giá đầy đủ tiềm năng của AI và nhận ra bản chất nhiều mặt của nó.
nguồn : IBM
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
