Artificial intelligence là gì? Các công bố khoa học về Artificial intelligence
Artificial Intelligence (AI) simulates human intelligence in machines, enabling tasks like perception, speech, decision-making, and translation. Emerging as a formal field in the mid-20th century, AI is categorized into Narrow AI (task-specific), General AI (theoretical, human-level capability), and Superintelligent AI (speculative, surpassing human intelligence). AI applications span healthcare, finance, transportation, and retail. Challenges include bias, privacy, security, and job displacement. Addressing these concerns as AI evolves is essential, with future advancements targeting general AI and improved AI integration into daily life.
Artificial Intelligence: An Overview
Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and learn like humans. It is a branch of computer science that aims to create systems capable of performing tasks that typically require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and language translation.
History of Artificial Intelligence
The concept of artificial intelligence dates back to ancient times with myths of automatons and intelligent beings. However, the formal foundation of AI as a field of study began in the mid-20th century. In 1956, the Dartmouth Conference marked the official birth of AI as an area of research. Early pioneers like John McCarthy, Marvin Minsky, and Allen Newell laid the groundwork for future advancements.
Types of Artificial Intelligence
AI can be categorized into various types based on capabilities and functionalities:
Narrow AI
Narrow AI, also known as Weak AI, is designed for a specific task such as facial recognition, internet searches, or self-driving car technology. It operates under a limited predefined range and does not possess generalized intelligence.
General AI
General AI, or Strong AI, refers to a machine with the ability to understand, learn, and apply knowledge across a wide range of tasks, matching or surpassing human capabilities. This form of AI remains theoretical and has yet to be realized.
Superintelligent AI
Superintelligent AI denotes a form of intelligence that exceeds that of the best human minds in all aspects, including creativity and critical thinking. This concept is largely speculative and poses theoretical discussions on ethics and control.
Applications of Artificial Intelligence
AI applications are vast and varied, impacting numerous industries and aspects of daily life:
- Healthcare: AI is used in diagnostic systems, personalized medicine, and treatment prediction models, improving patient outcomes and operational efficiency.
- Finance: Intelligent algorithms are pivotal in fraud detection, quantitative trading, and risk management.
- Transportation: From self-driving cars to route optimization and traffic management systems, AI is revolutionizing the transportation industry.
- Retail: Personalized shopping experiences, inventory management, and customer insights are enhanced through AI technologies.
Challenges and Ethical Considerations
The growth of AI technology also brings several challenges and ethical considerations, including:
- Bias and Fairness: AI systems can perpetuate existing biases in data, leading to unfair outcomes in decision-making processes.
- Privacy: The extensive data collection required for AI systems raises significant privacy concerns.
- Security: AI systems can be vulnerable to attacks and manipulation, necessitating robust security measures.
- Job Displacement: The automation of tasks traditionally performed by humans leads to shifts in the job market, requiring workforce retraining and adaptation.
The Future of Artificial Intelligence
The future of AI presents exciting possibilities alongside critical challenges. As AI technologies continue to evolve, ongoing research and development are essential to address ethical concerns, enhance functionalities, and ensure that AI benefits society as a whole. Potential advancements include the realization of general AI, improved human-computer interactions, and greater integration into everyday life.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "artificial intelligence":
The emergence of artificial intelligence (AI) and its progressively wider impact on many sectors requires an assessment of its effect on the achievement of the Sustainable Development Goals. Using a consensus-based expert elicitation process, we find that AI can enable the accomplishment of 134 targets across all the goals, but it may also inhibit 59 targets. However, current research foci overlook important aspects. The fast development of AI needs to be supported by the necessary regulatory insight and oversight for AI-based technologies to enable sustainable development. Failure to do so could result in gaps in transparency, safety, and ethical standards.
Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe đang tăng tốc nhanh chóng, với các ứng dụng tiềm năng được minh chứng trong nhiều lĩnh vực y học. Tuy nhiên, hiện nay chỉ có một số ít ví dụ thành công về những kỹ thuật này được triển khai vào thực tiễn lâm sàng. Bài báo này khám phá những thách thức và hạn chế chính của AI trong chăm sóc sức khỏe và xem xét các bước cần thiết để chuyển đổi các công nghệ có thể biến đổi này từ nghiên cứu sang thực tế lâm sàng.
Những thách thức chính cho việc chuyển giao các hệ thống AI trong chăm sóc sức khỏe bao gồm những thách thức nội tại của khoa học học máy, khó khăn về mặt logistics trong việc thực hiện và cân nhắc đến rào cản áp dụng cũng như những thay đổi cần thiết về văn hóa xã hội hay quy trình. Đánh giá lâm sàng chặt chẽ qua các thử nghiệm ngẫu nhiên đối chứng nên được xem là tiêu chuẩn vàng để tạo ra bằng chứng, nhưng thực hiện những điều này trong thực tế có thể không phải lúc nào cũng phù hợp hoặc khả thi. Các chỉ số hiệu suất nên nhằm mục tiêu nắm bắt được tính ứng dụng lâm sàng thực sự và dễ hiểu đối với người dùng dự kiến. Quy định cân bằng giữa tốc độ đổi mới và khả năng gây hại cùng với sự giám sát sau thị trường chu đáo là rất cần thiết để đảm bảo rằng bệnh nhân không bị phơi nhiễm với các can thiệp nguy hiểm cũng như không bị thiếu cơ hội tiếp cận với các đổi mới có lợi. Cần phát triển các cơ chế để so sánh trực tiếp các hệ thống AI, bao gồm sử dụng các bộ thử nghiệm độc lập, địa phương và đại diện. Các nhà phát triển thuật toán AI cần phải cảnh giác với các nguy cơ tiềm ẩn, bao gồm sự thay đổi trong tập dữ liệu, việc vô tình gán khớp những yếu tố gây nhiễu, sự thiên vị phân biệt không mong muốn, thách thức của sự tổng quát hóa cho các dân số mới, và các hậu quả tiêu cực không mong muốn của các thuật toán mới đối với kết quả sức khỏe.
Việc chuyển đổi an toàn và kịp thời từ nghiên cứu AI sang các hệ thống đã được xác nhận lâm sàng và điều tiết một cách thích hợp, có thể mang lại lợi ích cho mọi người, đang đối mặt với nhiều thách thức. Đánh giá lâm sàng mạnh mẽ, sử dụng các chỉ số dễ dàng tiếp cận với các bác sĩ lâm sàng và lý tưởng vượt ra ngoài các biện pháp để bao gồm chất lượng chăm sóc và kết quả của bệnh nhân, là rất cần thiết. Cần thực hiện thêm công việc để (1) xác định các chủ đề về thiên vị và thiếu công bằng trong thuật toán trong khi phát triển các giải pháp để giải quyết chúng, (2) giảm sự mỏng manh và cải thiện khả năng tổng quát hóa, và (3) phát triển các phương pháp cải tiến khả năng giải thích của dự đoán học máy. Nếu đạt được những mục tiêu này, lợi ích cho bệnh nhân chắc chắn sẽ mang tính cách mạng.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10