Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo nào phù hợp với bạn? Đó là một câu hỏi quan trọng cho tương lai của công ty bạn. Mọi doanh nghiệp công nghệ lớn và thậm chí cả các công ty khởi nghiệp đều đang nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI), lĩnh vực này nổi lên như một trong những vấn đề nóng nhất và là ngành nghiên cứu lớn nhất. Đây là một chủ đề vô cùng rộng lớn, bao gồm mọi thứ, từ máy tính đơn giản và ô tô tự lái đến robot thông minh có thể thay đổi căn bản tiến trình lịch sử loài người.
Cốt lõi của AI là tạo ra những cỗ máy thông minh ngang bằng hoặc thông minh hơn con người. Nhưng bằng cách nào?
Các giải pháp AI tốt hơn liên tục được các doanh nghiệp săn đón. IDC dự án rằng thị trường trí tuệ nhân tạo sẽ đạt 500 tỷ USD vào năm 2024, với tốc độ CAGR 5 năm là 17.5% và tổng doanh thu là $554.3 tỷ. Tuy nhiên, việc chọn ngôn ngữ lập trình phù hợp cho phần mềm AI là bước đầu tiên để phát triển các giải pháp hiệu quả.
Ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất?
Nhu cầu về người thực hành AI đang tăng lên do sự thay đổi kỹ thuật số này. Trên thực tế, từ năm 2020 đến năm 2021, tỷ lệ tuyển dụng cho các vị trí liên quan đến AI đã tăng 165%. Bạn phải học cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình AI được hỗ trợ bởi các thư viện máy học và học sâu mạnh mẽ nếu bạn muốn làm việc trong ngành này.
Con đường sự nghiệp trí tuệ nhân tạo đang ngày càng mở rộng, trong đó các nhà thiết kế trí tuệ nhân tạo là một trong số đó.
Ngôn ngữ lập trình có rất nhiều loại, từ Java đến Julia, vậy bạn nên bắt đầu từ đâu? Bạn đã đến đúng nơi nếu bạn là một người đam mê AI và không chắc chắn về việc sử dụng ngôn ngữ mã hóa nào cho dự án lớn sắp tới của mình.
Có rất nhiều ngôn ngữ lập trình AI. Tuy nhiên, không ai trong số chúng có thể được gọi một cách hợp pháp là “ngôn ngữ lập trình ai tốt nhất”. Mỗi người đều có những ưu điểm cũng như những khuyết điểm. Tuy nhiên, năm điều này thường được yêu thích:
- Python
- JavaScript
- Java
- Scala
- R
Sau này, chúng ta sẽ đi sâu vào chúng và những thứ khác. Nhưng trước tiên, hãy xem xét lý do cơ bản đằng sau việc các kỹ sư trí tuệ nhân tạo áp dụng chúng.
Các kỹ sư trí tuệ nhân tạo sử dụng ngôn ngữ lập trình nào?
Ngôn ngữ lập trình là ngôn ngữ máy tính được sử dụng để viết hướng dẫn và truyền chúng đến máy tính và các thiết bị dựa trên máy tính khác. Để giao tiếp với máy tính, các kỹ sư và nhà phát triển phần mềm sử dụng ngôn ngữ lập trình, có thể chia thành năm loại chính.
Các tiểu mục này bao gồm:
- Hợp lý,
- Thủ tục,
- Hướng đối tượng,
- chức năng,
- Ngôn ngữ lập trình script.
Các kỹ sư AI thường xuyên sử dụng ngôn ngữ lập trình để viết kịch bản. Khi thiết kế các thuật toán học tập và tự động hóa các quy trình thường đòi hỏi sự tham gia của con người, loại ngôn ngữ này mang lại lợi ích đáng kể so với các lựa chọn thay thế. Ngôn ngữ lập trình tập lệnh thường được diễn giải—không được biên dịch—thành ngôn ngữ mà máy có thể đọc được.
Vì vậy, hãy cùng khám phá chúng!
Ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho trí tuệ nhân tạo (2022)
Không phải lúc nào cũng có những giải pháp phổ quát, phù hợp cho tất cả trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nhu cầu và quy mô dự án của bạn sẽ quyết định ngôn ngữ lập trình AI bạn sử dụng. Nếu dự án của bạn yêu cầu phân tích dữ liệu quan trọng, hãy cân nhắc sử dụng R, được tạo để xử lý các tập dữ liệu lớn một cách dễ dàng. Tuy nhiên, Python sẽ tốt hơn cho việc triển khai các mô hình học máy trong sản xuất so với R.
Đừng sợ thuật ngữ AI; chúng tôi đã tạo một bảng chú giải chi tiết về AI cho các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất và giải thích những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo cũng như những rủi ro và lợi ích của trí tuệ nhân tạo.
Mỗi ngôn ngữ lập trình đều có những thế mạnh đặc biệt riêng khi lập trình cho trí tuệ nhân tạo. Một số khác được xây dựng để thực hiện phân tích số, trong khi một số lại xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hãy cùng phân tích vô số công dụng và lợi ích của các ngôn ngữ lập trình AI hàng đầu và tìm ngôn ngữ lập trình cho trí tuệ nhân tạo phù hợp với bạn.
Python
Như bạn có thể tưởng tượng, Python sẽ là nơi chúng ta bắt đầu. Hiện tại, Python có thể được coi là tiền thân của tất cả các ngôn ngữ khác. Cú pháp đơn giản của ngôn ngữ Python là nguyên nhân dẫn đến thành công bùng nổ của nó. Python là một lựa chọn tuyệt vời cho kỹ thuật Machine Learning vì cú pháp dễ dàng, giúp tiết kiệm nhiều thời gian hơn để chuẩn bị cấu trúc cơ bản. Đó là một trong những câu trả lời hay nhất cho câu hỏi “Ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất?”
Cách sử dụng phổ biến nhất của Python, một ngôn ngữ lập trình cấp cao, hướng đối tượng, đa mục đích, là để viết kịch bản cho các dự án từ nhỏ đến rất lớn. Python có một số ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Nhiều kỹ sư chọn Python làm ngôn ngữ yêu thích của họ do cú pháp đơn giản và cách sử dụng các thuật ngữ tiếng Anh.
Những công nghệ này cũng có thể được sử dụng để đánh giá biểu thức toán học phức tạp và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bên cạnh việc học máy.
Các trợ lý thông minh như Google và Alexa sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu những gì bạn đang nói và trả lời chính xác.
Tính năng thú vị nhất là Python tích hợp tốt như thế nào với các ngôn ngữ khác, như Java, để tăng sự thuận tiện. Một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các dự án trí tuệ nhân tạo hiện nay là Python, nhờ tính dễ sử dụng và cộng đồng nguồn mở lớn hỗ trợ nó.
Phạm vi hỗ trợ rộng rãi do các thư viện AI cung cấp là một trong những lợi ích chính của Python dành cho AI so với các ngôn ngữ lập trình khác. Thư viện là tập hợp các công cụ hỗ trợ việc áp dụng các ý tưởng cụ thể. Các ngôn ngữ Python có mục đích chung có thể có được các tính năng AI chuyên dụng từ các mô-đun này. Hãy cùng xem xét chi tiết hơn các thư viện Python AI được sử dụng rộng rãi nhất.
Dòng chảy căng
Google đã tạo và phát hành thư viện Python TensorFlow để sử dụng trong các ứng dụng AI. Thư viện được sử dụng để tạo các ứng dụng AI dựa trên máy học. Nó bao gồm phần lớn các dịch vụ AI sản xuất của Google và hỗ trợ triển khai mạng lưới thần kinh. Do khả năng song song hóa khối lượng công việc và mở rộng quy mô một cách nhanh chóng, TensorFlow thường được nhiều người thực hành AI sử dụng. Nó có sự hỗ trợ mạnh mẽ của Google và cộng đồng nhà phát triển sôi động.
SciKit-Tìm hiểu
Một mô-đun Python khác quản lý dữ liệu, SciKit-Learn, là một thành phần quan trọng trong quy trình làm việc của AI. Các chức năng phân loại, chọn mô hình và xử lý trước dữ liệu có sẵn trong SciKit-Learn. Các ứng dụng liên quan đến khai thác và phân tích dữ liệu thường xuyên sử dụng nó. Việc quản lý và tổ chức dữ liệu được xử lý bằng cách sử dụng khung nguồn mở này theo cách giúp thuật toán sử dụng đơn giản.
Pybrain
Một thư viện mô-đun được thiết kế cho những người mới sử dụng AI có tên là Pybrain, viết tắt của Học tăng cường dựa trên Python, Trí tuệ nhân tạo và Thư viện mạng thần kinh. Nó bao gồm mạng thần kinh tương thích với Python và các thuật toán học tăng cường dễ kết hợp. Nó cũng thường được sử dụng để đào tạo và triển khai các thuật toán AI phổ biến một cách nhanh chóng.
Python được nhiều tổ chức sử dụng, bao gồm Google, NASA, Amazon, InstagramReddit, JP Morgan Chase, Intel, IBM, Netflix, FacebookVà Pinterest.
Java
Rõ ràng Java là một ngôn ngữ quan trọng đối với AI. Việc sử dụng rộng rãi ngôn ngữ này trong việc tạo ra các ứng dụng dành cho thiết bị di động là một lời giải thích cho điều này. Và điều đó rất có ý nghĩa khi biết có bao nhiêu ứng dụng di động sử dụng AI. Đó là một trong những câu trả lời lâu đời nhất cho câu hỏi “Ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất?”
Do triết lý lập trình “viết một lần, chạy mọi nơi”, Java, được giới thiệu lần đầu cách đây hơn 20 năm vào năm 1995, được các lập trình viên AI sử dụng. Java có nghĩa là có ít phụ thuộc nhất có thể, vì vậy nó có thể chạy trên mọi nền tảng mà không tốn nhiều công sức.
Những lợi ích đáng kể nhất của Java với tư cách là ngôn ngữ AI bao gồm tính dễ sử dụng, gỡ lỗi nhanh, tính di động và trình quản lý bộ nhớ tự động. Swing và SWT đã được tích hợp vào Java, mang lại cho giao diện và đồ họa một kiểu dáng đẹp, hiện đại.
Cùng với việc hỗ trợ TensorFlow, Java còn cung cấp các thư viện và framework khác được tạo riêng cho AI:
- Thư viện Java sâu
- Kubeflow
- OpenNLP
- Thư viện máy học Java
- thần kinh
Các tính năng AI của JavaScript cho phép tương tác và vận hành liền mạch với các mã nguồn khác, bao gồm HTML và CSS. Giống như Java, JavaScript có một cộng đồng nhà phát triển khá lớn hỗ trợ việc phát triển. Việc lập trình AI được thực hiện dễ dàng hơn nhờ các thư viện như jQuery, React.js và Underscore.js. JavaScript có thể kiểm soát các hoạt động phía trước và phụ trợ, bao gồm đa phương tiện, nút và lưu trữ dữ liệu.
FaceApp và tính thực tế Google Assistant là hai phiên bản ứng dụng Android có trí tuệ nhân tạo dựa trên Java.
R
Khoa học dữ liệu, một lĩnh vực phụ thuộc nhiều vào AI, thường xuyên sử dụng ngôn ngữ máy tính R. Khoa học dữ liệu là môn xử lý và phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của AI, sử dụng số liệu thống kê và toán học để xác định xu hướng. Chuyển đổi, chuẩn bị và phân tích dữ liệu chỉ là một số nhiệm vụ khoa học dữ liệu mà thư viện của phần mềm có thể được sử dụng.
Hầu hết các ưu điểm của R đều đến từ khả năng xử lý dữ liệu thống kê. Chúng bao gồm phân tích chuỗi thời gian, nhóm, trực quan hóa và mô hình tuyến tính và phi tuyến. Đây là một lựa chọn tuyệt vời để tạo các thuật toán học máy vì nó có thể lưu trữ và truy cập dữ liệu một cách hiệu quả.
Người mới bắt đầu lập trình hoặc AI không nên sử dụng R vì đường cong học tập đầy thử thách của nó. Lợi ích của việc học R là rất đáng kể trong môi trường kinh doanh nơi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
LISP
Giờ đây, LISP xứng đáng được ghi nhận rất nhiều vì những gì chúng ta thấy từ AI. Đây là ngôn ngữ lâu đời thứ hai nói chung và là ngôn ngữ lâu đời nhất vẫn được sử dụng cho các quy trình AI. Với phạm vi mở rộng để biến ý tưởng thành hiện thực, LISP theo truyền thống được coi là công cụ dành cho các doanh nghiệp AI hàng đầu. Bằng cách nhấn mạnh vào độ chính xác, ngôn ngữ này tạo nên sự khác biệt so với các ngôn ngữ AI hiện có.
Ai là tiền thân của trí tuệ nhân tạo?
Ngôn ngữ lập trình AI đầu tiên được gọi là gì?
LISP là câu trả lời. Phát minh năm 1958 được gọi là Lisp lấy tên từ một trong những triển khai ban đầu của nó, “Xử lý danh sách”. Đến năm 1962, Lisp đã phát triển đủ để đáp ứng nhu cầu về trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, do còn nhiều hạn chế nên việc sử dụng ngôn ngữ LISP đang ngày càng giảm sút. Thực tế là ngôn ngữ này vẫn được sử dụng cho các giải pháp hợp lý và nổi tiếng vì đạt được những điều kỳ diệu đã thêm nó vào danh sách.
Scala
Ngoài việc sử dụng lập trình hướng đối tượng, Scala còn là ngôn ngữ lập trình hàm. Việc xây dựng trang web và ứng dụng dựa trên web cũng như xử lý dữ liệu sử dụng một trong những ngôn ngữ lập trình cấp cao ngắn gọn nhất trong ngành. Với cú pháp rất khó, ngôn ngữ lập trình phổ biến này có khả năng thích ứng đáng kinh ngạc.
Scala có khả năng mở rộng, đúng như tên gọi của nó. Nó là một lựa chọn mạnh mẽ cho các kỹ sư AI vì nó hỗ trợ tính song song và có một số thư viện trí tuệ nhân tạo tuyệt vời. Scaladex, cơ sở dữ liệu của tất cả các thư viện Scala, bao gồm cả thư viện dành cho trí tuệ nhân tạo, sẽ có sẵn sau khi bạn học Scala cho AI.
JULIA
Mặc dù Julia thiếu cơ sở người dùng và cộng đồng lớn nhưng nó cung cấp vô số công cụ cao cấp để tạo ra AI vượt trội. Julia là một trong những công cụ phát triển tốt nhất để xử lý các con số và phân tích dữ liệu.
Julia cung cấp cho bạn các khả năng cần thiết để thực thi hoàn hảo nếu bạn cần tạo giao diện động, đồ họa bắt mắt hoặc trực quan hóa dữ liệu. Ngôn ngữ này phát triển AI đơn giản chỉ vì các tính năng gỡ lỗi, quản lý bộ nhớ và siêu lập trình.
Julia là lựa chọn tốt nhất cho các tác vụ AI sử dụng học máy. Nó bao gồm nhiều gói khác nhau, bao gồm Flux.JL, Turing.JL, MLJ.JL và Metahead.JL.
Haskell
Dựa trên ngữ nghĩa của ngôn ngữ lập trình Miranda, Haskell là ngôn ngữ lập trình chức năng. Haskell mang lại sự an toàn và tốc độ hơn tất cả những điều khác trong các tình huống liên quan đến học máy. Haskell đã tìm được chỗ đứng trong giới học thuật nhờ khả năng hỗ trợ các ngôn ngữ nhúng, dành riêng cho miền cần thiết cho nghiên cứu AI; tuy nhiên, những gã khổng lồ công nghệ như Microsoft và Facebook đã tranh thủ Haskell để tạo ra các khung quản lý dữ liệu được sơ đồ hóa và chống lại phần mềm độc hại tương ứng.
Thư viện HLearn trong Haskell cung cấp hỗ trợ học sâu thông qua việc triển khai thuật toán và liên kết Tensorflow cho học máy. Haskell là ngôn ngữ tốt nhất cho các dự án liên quan đến toán trừu tượng và lập trình xác suất vì nó cho phép người dùng thiết kế các thuật toán cực kỳ biểu cảm mà không làm giảm hiệu quả.
Người dùng Haskell có thể diễn giải mã của họ giống như các phương trình toán học và sử dụng một lượng nhỏ mã để thể hiện mô hình.
C++
Mặc dù ở cấp độ thấp và đã xuất hiện được một thời gian nhưng C++ vẫn được sử dụng rộng rãi. Đó là một trong những câu trả lời hay nhất cho câu hỏi “Ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất?”
Điều này chỉ ra rằng C++ hoạt động tốt với phần cứng và máy móc nhưng kém hơn với các khía cạnh lý thuyết hơn của phần mềm.
Tuy nhiên, khả năng lập trình cấp thấp của C++ khiến nó trở nên lý tưởng để quản lý các mô hình AI sản xuất.
Sử dụng C++, bạn có thể tạo mạng lưới thần kinh từ đầu và chuyển đổi mã của con người thành thứ mà máy tính có thể hiểu được.
C++ được sử dụng để phát triển một số thư viện máy học khét tiếng nhất.
Những yếu tố này góp phần vào sự phổ biến liên tục của C++ trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo. Đừng đánh giá thấp khả năng của C++.
Prolog
Hãy xem Prolog để biết kỹ thuật hợp lý hơn để lập trình hệ thống AI. Thay vì tuân theo một loạt các hướng dẫn được mã hóa, phần mềm sử dụng nó tuân theo một tập hợp cơ bản các sự kiện, quy tắc, mục tiêu và câu hỏi.
Prolog có khả năng nhận dạng các mẫu và khớp chúng, định vị và sắp xếp dữ liệu một cách hợp lý, đồng thời tự động quay ngược lại quy trình để khám phá lộ trình tốt hơn. Ứng dụng mạnh nhất cho ngôn ngữ này trong AI là giải quyết vấn đề, trong đó Prolog tìm kiếm giải pháp—hoặc một số giải pháp—cho tình huống.
Kết quả là việc sử dụng nó trong chatbot và người trợ giúp ảo như Watson của IBM. Hãy xem xét những phương pháp giao tiếp thông minh này đơn giản nhưng hữu ích như thế nào. Mặc dù Prolog có thể không linh hoạt hoặc thân thiện với người dùng như Python hoặc Java nhưng nó có thể được sử dụng rất nhiều.
ĐI
Go là ngôn ngữ lập trình nguồn mở giúp việc tạo phần mềm đáng tin cậy, hiệu quả và hiệu quả trở nên đơn giản. Nó là một sự xuất hiện gần đây trong lĩnh vực lập trình. Đây là một trong những câu trả lời mới nhất cho câu hỏi “Ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất?”
Trong kỷ nguyên của bộ xử lý đa lõi, mạng máy tính và cơ sở mã lớn, Google đã áp dụng Go vào năm 2012 sau khi nó được khái niệm hóa lần đầu tiên vào năm 2007. Go được thiết kế để tăng năng suất lập trình. Mục tiêu của các nhà thiết kế là giải quyết những phàn nàn thường gặp về các ngôn ngữ khác trong khi vẫn duy trì nhiều đặc điểm có lợi của chúng.
Để hỗ trợ bạn tạo các ứng dụng có thể mở rộng, GO kết hợp hiệu suất của C++ & Java cổ điển với tất cả sự đơn giản của Python.
Ngôn ngữ này đã mang lại cho thế hệ những người đam mê mã hóa mới rất nhiều sự lạc quan. Nó mới và tụt hậu so với các chương trình Python, JS và Java. Tuy nhiên, nó đang dần vươn lên dẫn đầu danh sách các ngôn ngữ có thể học và sử dụng sớm.
rỉ sét
Phát triển phần mềm hiệu suất cao, nhanh chóng và an toàn là điều mọi người đều mong muốn và Rust đã biến điều đó thành hiện thực. Các nhà phát triển thích sử dụng nó như một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung để tạo ra AI. Cú pháp của Rust có thể so sánh với C++, nhưng Rust cũng cung cấp sự an toàn cho bộ nhớ và loại bỏ việc thu thập rác.
Nhiều hệ thống nổi tiếng, như Dropbox, Yelp, Firefox, Azure, Polkadot, Cloudflare, npm, Discord, v.v., sử dụng Rust làm ngôn ngữ lập trình phụ trợ. Rust là ngôn ngữ lý tưởng để phát triển AI và sử dụng nó trong điện toán khoa học vì tính an toàn về bộ nhớ, tốc độ và dễ biểu đạt.
Làm thế nào để chọn ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo?
Phác thảo các mục tiêu và kết quả đầu ra của dự án của bạn trước khi chọn ngôn ngữ AI. Xác định các nguồn lực cần thiết để hoàn thành các hoạt động hiện tại bằng cách đánh giá các nhiệm vụ hiện tại. Hãy xem xét các công cụ và thư viện đi kèm của từng ngôn ngữ lập trình AI trước khi quyết định ngôn ngữ nào phù hợp nhất cho dự án của bạn.
Bạn nên bắt đầu quá trình tích hợp một hoặc nhiều ngôn ngữ này nếu doanh nghiệp của bạn có nhu cầu tích hợp trí tuệ nhân tạo. Những gì AI có thể đạt được là vô tận để tăng tốc độ phát triển của công ty bạn với đội ngũ phát triển phù hợp.
Đối với người mới bắt đầu, các ngôn ngữ phổ biến như Python, Java và C++ thường là những lựa chọn tốt. Tuy nhiên, bạn nên xem xét những lợi ích và hạn chế cụ thể của từng ngôn ngữ tùy theo mục tiêu của bạn.
Lập trình trí tuệ nhân tạo cho người mới bắt đầu
Nếu bạn muốn làm kỹ sư AI, ngôn ngữ máy tính đầu tiên bạn nên học là Python. Bạn có thể bắt đầu học các ngôn ngữ lập trình khác sau khi học Python và cách sử dụng nó trong phát triển AI. Ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất đối với các nhà phát triển AI là Python và hầu hết họ chưa bao giờ học bất kỳ ngôn ngữ nào khác trong suốt sự nghiệp của mình.
Phần lớn các tài nguyên này là nguồn mở nên bất kỳ ai cũng có thể sử dụng chúng mà không mất phí. Bạn có thể cài đặt các gói Python ngay trên máy tính của mình mà không cần tốn nhiều tiền và có rất nhiều diễn đàn trực tuyến nơi bạn có thể lấy tài liệu hướng dẫn. Phương pháp tốt nhất để học Python là thông qua bootcamp.
Phần kết luận
“Ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất?” là một câu hỏi khó. Nhưng nhờ có nhiều thư viện và tài nguyên giảng dạy dễ tiếp cận, việc lập trình AI giờ đây trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Việc giới thiệu về lập trình AI cho người mới bắt đầu thậm chí còn trở nên đơn giản hơn nhờ có rất nhiều tài nguyên đào tạo trực tuyến cho các ngôn ngữ nổi tiếng như Python và Java.
Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các dự án trí tuệ nhân tạo là những ngôn ngữ được đề cập ở trên. Nó chỉ phụ thuộc vào việc lựa chọn một dự án đáp ứng tốt nhất nhu cầu của bạn. Với khả năng nắm bắt cơ bản về dự án, bạn có thể nhanh chóng chọn ngôn ngữ tốt nhất và tăng hiệu quả hoạt động của công ty mình.
Điều gì đó còn hơn cả sự cường điệu, trí tuệ nhân tạo vẫn tiếp tục tồn tại. AI có mặt trong mọi thứ, từ lái xe tự động đến sửa cụm từ. Sự phổ biến này đã tạo ra một môi trường tuyệt vời cho các doanh nghiệp đang cố gắng tạo ra các cải tiến AI bổ sung như dịch vụ khách hàng trí tuệ nhân tạo.
