Trong thời đại công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những khái niệm được nhắc đến nhiều nhất. Từ trợ lý ảo, xe tự lái cho đến ChatGPT, AI đang hiện diện trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống. Vậy trí tuệ nhân tạo là gì, hoạt động như thế nào và có vai trò ra sao đối với con người? Hãy cùng tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là lĩnh vực của khoa học máy tính nghiên cứu và phát triển các hệ thống máy móc có khả năng mô phỏng trí thông minh của con người. Những hệ thống này có thể học tập, suy luận, nhận biết, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định mà không cần con người can thiệp trực tiếp.
Nói một cách đơn giản, AI giúp máy móc:
- Tư duy và học hỏi từ dữ liệu
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
- Nhận diện hình ảnh, giọng nói
- Giải quyết vấn đề và ra quyết định
Lịch sử hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) không phải là khái niệm mới xuất hiện gần đây mà đã có lịch sử hình thành và phát triển kéo dài hơn nửa thế kỷ. Thuật ngữ Artificial Intelligence lần đầu tiên được đưa ra vào năm 1956, tại Hội thảo Dartmouth (Hoa Kỳ) do nhà khoa học John McCarthy khởi xướng. Tại đây, các nhà nghiên cứu đặt nền móng cho ý tưởng xây dựng những cỗ máy có khả năng suy nghĩ và học tập giống con người.
Giai đoạn đầu (1956 – thập niên 1970): AI dựa trên quy tắc logic
Trong giai đoạn sơ khai, trí tuệ nhân tạo chủ yếu phát triển theo hướng AI biểu tượng (Symbolic AI). Các hệ thống được lập trình dựa trên quy tắc logic và luật “nếu – thì”, mô phỏng cách con người suy luận.
Một số chương trình tiêu biểu thời kỳ này có thể giải toán, chơi cờ hoặc chứng minh định lý đơn giản. Tuy nhiên, AI lúc này còn rất hạn chế, chỉ hoạt động tốt trong các môi trường được kiểm soát chặt chẽ và không có khả năng học hỏi linh hoạt.
Giai đoạn suy thoái (thập niên 1970 – 1990): “Mùa đông AI”
Sau những kỳ vọng ban đầu, trí tuệ nhân tạo bước vào thời kỳ được gọi là “AI Winter”. Nguyên nhân chủ yếu là:
- Hạn chế về sức mạnh tính toán của máy tính thời đó
- Thiếu dữ liệu để huấn luyện các mô hình
- Chi phí nghiên cứu cao nhưng kết quả chưa đáp ứng kỳ vọng
Nhiều dự án AI bị cắt giảm ngân sách, khiến quá trình phát triển chậm lại trong một thời gian dài.
Giai đoạn phục hồi và bùng nổ (từ năm 2000 đến nay): AI hiện đại
Bước sang thế kỷ XXI, trí tuệ nhân tạo bước vào giai đoạn phát triển mạnh mẽ và bùng nổ, nhờ sự hội tụ của nhiều yếu tố:
- Sức mạnh xử lý vượt trội của máy tính
- Dữ liệu lớn (Big Data) từ Internet, mạng xã hội, thiết bị thông minh
- Sự phát triển của Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning)
AI hiện đại không còn phụ thuộc hoàn toàn vào các quy tắc lập trình sẵn, mà có khả năng tự học từ dữ liệu, cải thiện hiệu suất theo thời gian. Nhờ đó, AI được ứng dụng rộng rãi trong nhận diện hình ảnh, giọng nói, xe tự lái, y tế, tài chính và nhiều lĩnh vực khác.
Trí tuệ nhân tạo AI hoạt động như thế nào?
Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động dựa trên sự kết hợp giữa dữ liệu lớn (Big Data), thuật toán thông minh và năng lực tính toán mạnh mẽ, nhằm mô phỏng cách con người học hỏi, suy luận và xử lý thông tin. Thay vì chỉ thực hiện các lệnh cố định, AI có khả năng phân tích dữ liệu, nhận diện quy luật và rút ra tri thức mới thông qua quá trình xử lý lặp đi lặp lại.
Khi tiếp nhận dữ liệu đầu vào, AI sử dụng các thuật toán để:
- Phân tích các mẫu dữ liệu
- Trích xuất những đặc điểm quan trọng
- Xây dựng mô hình dự đoán hoặc ra quyết định
Trong quá trình này, hệ thống AI liên tục đánh giá hiệu suất hoạt động của chính mình. Các kết quả dự đoán hoặc hành động được so sánh với kết quả thực tế nhằm xác định mức độ chính xác. Nếu phát hiện sai lệch, AI sẽ tự động điều chỉnh các tham số, trọng số hoặc thuật toán, từ đó cải thiện hiệu quả xử lý trong những lần tiếp theo.
Điểm đặc biệt làm nên sức mạnh của trí tuệ nhân tạo là khả năng tự học thông qua các chu trình lặp, còn gọi là:
- Học máy (Machine Learning)
- Học sâu (Deep Learning)
Thông qua các phương pháp này, AI không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn mở rộng khả năng xử lý những tác vụ ngày càng phức tạp, chẳng hạn như:
- Nhận diện hình ảnh và khuôn mặt
- Phân tích và hiểu ngôn ngữ tự nhiên
- Dự đoán xu hướng, hành vi người dùng
- Hỗ trợ ra quyết định trong y tế, tài chính, sản xuất
Mỗi vòng lặp học tập giúp AI cập nhật tri thức mới, tối ưu mô hình và thích nghi với sự thay đổi của dữ liệu đầu vào. Nhờ đó, hệ thống ngày càng trở nên thông minh hơn theo thời gian, thay vì giữ nguyên năng lực như phần mềm truyền thống.
Cơ chế hoạt động của trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động dựa trên sự kết hợp giữa dữ liệu lớn (Big Data), thuật toán thông minh và năng lực tính toán mạnh mẽ, nhằm mô phỏng cách con người học hỏi, suy luận và xử lý thông tin. Thay vì chỉ thực hiện các lệnh cố định, AI có khả năng phân tích dữ liệu, nhận diện quy luật và rút ra tri thức mới thông qua quá trình xử lý lặp đi lặp lại.
Khi tiếp nhận dữ liệu đầu vào, AI sử dụng các thuật toán để:
- Phân tích các mẫu dữ liệu
- Trích xuất những đặc điểm quan trọng
- Xây dựng mô hình dự đoán hoặc ra quyết định
Trong quá trình này, hệ thống AI liên tục đánh giá hiệu suất hoạt động của chính mình. Các kết quả dự đoán hoặc hành động được so sánh với kết quả thực tế nhằm xác định mức độ chính xác. Nếu phát hiện sai lệch, AI sẽ tự động điều chỉnh các tham số, trọng số hoặc thuật toán, từ đó cải thiện hiệu quả xử lý trong những lần tiếp theo.
Điểm đặc biệt làm nên sức mạnh của trí tuệ nhân tạo là khả năng tự học thông qua các chu trình lặp, còn gọi là:
- Học máy (Machine Learning)
- Học sâu (Deep Learning)
Thông qua các phương pháp này, AI không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn mở rộng khả năng xử lý những tác vụ ngày càng phức tạp, chẳng hạn như:
- Nhận diện hình ảnh và khuôn mặt
- Phân tích và hiểu ngôn ngữ tự nhiên
- Dự đoán xu hướng, hành vi người dùng
- Hỗ trợ ra quyết định trong y tế, tài chính, sản xuất
Mỗi vòng lặp học tập giúp AI cập nhật tri thức mới, tối ưu mô hình và thích nghi với sự thay đổi của dữ liệu đầu vào. Nhờ đó, hệ thống ngày c
Các loại trí tuệ nhân tạo (AI)
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) không phải là một khái niệm đơn nhất mà bao gồm nhiều cấp độ và hình thức khác nhau. Để dễ dàng nghiên cứu và ứng dụng, AI thường được phân loại dựa trên hai tiêu chí chính: khả năng và chức năng hoạt động. Mỗi cách phân loại phản ánh mức độ tư duy, khả năng học hỏi và phạm vi ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong thực tế cũng như trong nghiên cứu lý thuyết.
Phân loại trí tuệ nhân tạo dựa trên khả năng
Dựa trên năng lực tư duy và mức độ thông minh, trí tuệ nhân tạo AI được chia thành 3 nhóm chính, từ đơn giản đến phức tạp:
AI yếu (Narrow AI)
AI yếu, hay còn gọi là Narrow AI, là loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay và đang được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực đời sống. Loại AI này được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc một nhóm nhiệm vụ giới hạn, với hiệu suất cao, đôi khi vượt trội so với con người trong phạm vi đó.
Đặc điểm của AI yếu:
- Chỉ hoạt động trong một lĩnh vực xác định
- Không có khả năng suy nghĩ tổng quát
- Không tự mở rộng kiến thức sang lĩnh vực khác
- Phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu và thuật toán đã được huấn luyện
Ví dụ điển hình của AI yếu:
- Trợ lý ảo Siri, Google Assistant
- Google Translate
- Hệ thống nhận diện khuôn mặt
- Công cụ gợi ý nội dung của Netflix, YouTube, Spotify
Mặc dù rất thông minh trong phạm vi hẹp, AI yếu không có ý thức và không “hiểu” theo nghĩa con người.
AI mạnh (General AI)
AI mạnh, hay General AI, là một khái niệm mang tính lý thuyết, đại diện cho trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm. Không giống AI yếu, AI mạnh có thể:
- Học hỏi đa lĩnh vực
- Hiểu ngữ cảnh và suy luận logic
- Áp dụng kiến thức đã học vào các tình huống hoàn toàn mới
- Tự đưa ra quyết định mà không cần lập trình chi tiết
Đặc trưng của AI mạnh:
- Tư duy linh hoạt như con người
- Có khả năng học liên tục
- Không bị giới hạn trong một nhiệm vụ cụ thể
Hiện nay, AI mạnh vẫn chưa được hiện thực hóa, nhưng đây là mục tiêu dài hạn của nhiều tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trên thế giới.
AI siêu mạnh (Super AI)
AI siêu mạnh, hay Super AI, là một khái niệm giả thuyết mô tả trí tuệ nhân tạo vượt xa con người trong mọi khía cạnh, từ tư duy logic, sáng tạo cho đến khả năng cảm xúc và nhận thức.
Nếu tồn tại, AI siêu mạnh có thể:
- Có ý thức riêng
- Sở hữu cảm xúc, niềm tin và mục tiêu
- Tự cải tiến và phát triển vượt ngoài kiểm soát con người
Đến nay, AI siêu mạnh chỉ tồn tại trong lý thuyết và khoa học viễn tưởng, nhưng vẫn đặt ra nhiều câu hỏi lớn về đạo đức, an toàn và tương lai của loài người.
Phân loại trí tuệ nhân tạo dựa trên chức năng
Ngoài khả năng, trí tuệ nhân tạo còn được phân loại dựa trên cách thức hoạt động và xử lý thông tin, bao gồm 4 nhóm chức năng chính:
AI phản ứng (Reactive Machine AI)
AI phản ứng là dạng trí tuệ nhân tạo đơn giản và cơ bản nhất. Loại AI này chỉ phản hồi dựa trên dữ liệu hiện tại, không có khả năng ghi nhớ hay học từ kinh nghiệm trong quá khứ.
Đặc điểm:
- Không có bộ nhớ
- Không tự học hay cải thiện theo thời gian
- Chỉ phân tích tình huống tức thời
Ví dụ:
- IBM Deep Blue, siêu máy tính đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov, chỉ phân tích các nước cờ tại thời điểm hiện tại.
AI có bộ nhớ hạn chế (Limited Memory AI)
AI có bộ nhớ hạn chế là loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất trong các ứng dụng hiện đại. Loại AI này có khả năng lưu trữ và sử dụng dữ liệu trong quá khứ ngắn hạn để đưa ra quyết định chính xác hơn.
Đặc điểm:
- Có khả năng học từ dữ liệu
- Hiệu suất cải thiện theo thời gian
- Chưa có ý thức hay cảm xúc
Ví dụ:
- Xe tự lái của Tesla
- Chatbot AI
- Trợ lý ảo thông minh
Phần lớn các hệ thống AI đang được sử dụng hiện nay đều thuộc nhóm AI bộ nhớ hạn chế.
AI theo lý thuyết trí tuệ (Theory of Mind AI)
AI theo lý thuyết trí tuệ là dạng trí tuệ nhân tạo tiên tiến, có khả năng hiểu và phản hồi dựa trên cảm xúc, suy nghĩ và ý định của con người.
Đặc điểm:
- Nhận diện và mô phỏng cảm xúc
- Tương tác xã hội giống con người hơn
- Đang trong giai đoạn nghiên cứu và thử nghiệm
Ví dụ:
- Robot Kismet
- Robot Sophia
AI tự nhận thức (Self-Aware AI)
AI tự nhận thức là cấp độ cao nhất trong phân loại chức năng của trí tuệ nhân tạo. Nếu được hiện thực hóa, loại AI này sẽ:
- Có ý thức về bản thân
- Hiểu cảm xúc và trạng thái của chính mình
- Tự đặt mục tiêu và ra quyết định độc lập
Hiện tại, AI tự nhận thức vẫn hoàn toàn là giả thuyết và chưa tồn tại trong thực tế.
So sánh AI – Machine Learning – Deep Learning
| Tiêu chí | Trí tuệ nhân tạo (AI) | Máy học (Machine Learning – ML) | Học sâu (Deep Learning – DL) |
|---|---|---|---|
| Khái niệm | Lĩnh vực nghiên cứu các hệ thống có khả năng mô phỏng trí thông minh con người | Nhánh của AI cho phép máy tính học từ dữ liệu | Nhánh nâng cao của ML sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp |
| Phạm vi | Rộng nhất | Hẹp hơn AI | Hẹp nhất |
| Mối quan hệ | Bao trùm ML và DL | Thuộc AI | Thuộc ML và AI |
| Cách hoạt động | Dựa trên quy tắc, logic hoặc học từ dữ liệu | Học từ dữ liệu thông qua thuật toán | Học từ dữ liệu bằng mạng nơ-ron sâu |
| Khả năng tự học | Có thể có hoặc không | Có | Có, ở mức rất cao |
| Vai trò con người | Lập trình nhiều quy tắc | Chọn đặc trưng, thuật toán | Ít can thiệp, hệ thống tự học đặc trưng |
| Xử lý dữ liệu | Không nhất thiết cần dữ liệu lớn | Cần dữ liệu vừa đến lớn | Cần dữ liệu rất lớn |
| Khả năng xử lý dữ liệu thô | Thấp | Trung bình | Rất cao |
| Độ phức tạp | Thấp → cao (tùy hệ thống) | Trung bình | Rất cao |
| Tốc độ huấn luyện | Nhanh (nếu dùng luật) | Trung bình | Chậm, tốn thời gian |
| Yêu cầu phần cứng | Không cao | Trung bình | Rất cao (GPU, TPU) |
| Độ chính xác | Phụ thuộc luật lập trình | Khá cao | Rất cao nếu đủ dữ liệu |
| Khả năng mở rộng | Hạn chế | Tốt | Rất tốt |
| Ứng dụng tiêu biểu | Chatbot luật lệ, hệ chuyên gia | Gợi ý sản phẩm, dự đoán giá | Nhận diện khuôn mặt, xe tự lái |
| Ví dụ thực tế | Chatbot FAQ | Netflix, Shopee gợi ý | ChatGPT, Google Vision |
Các công nghệ AI nổi bật hiện nay
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ và tác động sâu rộng đến hầu hết các lĩnh vực của đời sống và kinh tế – xã hội. Dưới đây là những công nghệ AI tiêu biểu, đóng vai trò nền tảng trong quá trình chuyển đổi số toàn cầu.
Trợ lý ảo (Virtual Agent)
Trợ lý ảo là các hệ thống AI có khả năng giao tiếp với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên, giúp thực hiện nhiều tác vụ như trả lời câu hỏi, quản lý lịch trình, điều khiển thiết bị thông minh và hỗ trợ chăm sóc khách hàng.
Các trợ lý ảo phổ biến hiện nay gồm Google Assistant, Amazon Alexa và Apple Siri. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong đời sống cá nhân, doanh nghiệp, trung tâm chăm sóc khách hàng và thương mại điện tử.
Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)
Nhận dạng giọng nói là công nghệ AI cho phép chuyển đổi giọng nói của con người thành dữ liệu số để máy tính có thể hiểu và xử lý. Công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng tương tác tự nhiên giữa con người và máy móc.
Speech Recognition được ứng dụng trong trợ lý ảo, hệ thống tổng đài thông minh, thiết bị di động, điều khiển nhà thông minh và các thiết bị IoT, giúp người dùng thao tác nhanh chóng mà không cần bàn phím.
Sinh trắc học (Biometrics)
Sinh trắc học là công nghệ AI dùng để nhận dạng và xác thực danh tính con người thông qua các đặc điểm sinh học như vân tay, khuôn mặt, mống mắt hoặc giọng nói.
Công nghệ này được ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực bảo mật, ngân hàng, tài chính, y tế và quản lý truy cập, giúp nâng cao mức độ an toàn, giảm rủi ro gian lận và tăng sự tiện lợi cho người dùng.
Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – NLG)
Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên là công nghệ AI cho phép tạo ra văn bản, báo cáo hoặc nội dung hoàn chỉnh từ dữ liệu có cấu trúc. NLG giúp máy móc “viết” giống như con người dựa trên các tập dữ liệu đầu vào.
Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong báo chí, tài chính, y tế và marketing, giúp tự động hóa việc viết báo cáo, phân tích dữ liệu và tạo nội dung với tốc độ nhanh, độ chính xác cao và chi phí thấp.
Học máy (Machine Learning)
Học máy là nền tảng cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, cho phép hệ thống tự học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình chi tiết từng bước.
Machine Learning được ứng dụng trong phân tích tài chính, y tế, sản xuất, marketing và thương mại điện tử, giúp dự đoán xu hướng, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quá trình ra quyết định.
Quản lý quyết định (Decision Management)
Quản lý quyết định là công nghệ AI kết hợp phân tích dữ liệu và thuật toán thông minh để đưa ra các quyết định tự động, nhanh chóng và chính xác trong những tình huống phức tạp.
Công nghệ này được sử dụng nhiều trong tài chính – ngân hàng, bảo hiểm, y tế và thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, nâng cao hiệu quả vận hành và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA)
RPA là công nghệ sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập liệu, xử lý đơn hàng, quản lý hóa đơn và hồ sơ.
Nhờ RPA, doanh nghiệp có thể tăng năng suất làm việc, giảm sai sót do con người và tiết kiệm chi phí vận hành, đồng thời giải phóng nhân sự cho các công việc mang tính sáng tạo và chiến lược hơn.
Mạng ngang hàng (Peer-to-Peer Network)
Mạng ngang hàng là mô hình kết nối các thiết bị trực tiếp với nhau không cần máy chủ trung tâm. Trong AI, công nghệ này hỗ trợ chia sẻ dữ liệu và tài nguyên một cách an toàn, linh hoạt và tiết kiệm chi phí.
Peer-to-Peer Network được ứng dụng trong tiền mã hóa, blockchain, trò chơi trực tuyến và các hệ thống chia sẻ dữ liệu phân tán.
Các nền tảng học sâu (Deep Learning Platforms)
Học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp, cho phép xử lý dữ liệu lớn và giải quyết các bài toán phức tạp như nhận dạng hình ảnh, phân tích video, phát hiện bệnh lý và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Deep Learning là trụ cột của AI hiện đại, được ứng dụng mạnh mẽ trong y tế, an ninh, hàng không, xe tự hành và nghiên cứu khoa học.
Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-Optimized Hardware)
Phần cứng tối ưu cho AI bao gồm GPU, TPU và các bộ xử lý chuyên dụng, giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu và giảm tiêu thụ năng lượng khi chạy các mô hình AI phức tạp.
Loại phần cứng này đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống AI quy mô lớn như xe tự lái, chẩn đoán y khoa, nhận dạng hình ảnh và trung tâm dữ liệu AI.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo là gì
Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) được dự báo sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ và thâm nhập sâu vào hầu hết mọi lĩnh vực của đời sống. AI không chỉ xuất hiện trong công nghệ thông tin mà còn mở rộng sang y tế, giáo dục, tài chính, sản xuất, giao thông và quản lý đô thị. Các hệ thống AI ngày càng thông minh hơn, có khả năng xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực và đưa ra dự đoán chính xác, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của xã hội.
Thay vì thay thế hoàn toàn con người, AI sẽ đóng vai trò hỗ trợ và cộng tác, giúp con người làm việc nhanh hơn, chính xác hơn và sáng tạo hơn. Những công việc lặp đi lặp lại, nguy hiểm hoặc đòi hỏi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ sẽ được AI đảm nhiệm, trong khi con người tập trung vào tư duy chiến lược, sáng tạo và ra quyết định mang tính nhân văn. Mô hình “con người – AI hợp tác” được xem là xu hướng chủ đạo trong tương lai.
Về lâu dài, AI sẽ trở thành nền tảng cốt lõi của xã hội thông minh, từ thành phố thông minh, giao thông thông minh đến hệ thống y tế và giáo dục cá nhân hóa. Khi được phát triển theo hướng minh bạch, có kiểm soát và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức, AI không phải là mối đe dọa đối với con người mà là cơ hội lớn để thúc đẩy tiến bộ khoa học, tăng trưởng kinh tế và nâng cao chất lượng cuộc sống cho toàn nhân loại.
Tham khảo thêm:
- Áp thấp nhiệt đới là gì? Phân biệt áp thấp nhiệt đới và bão
- Kỷ băng hà là gì? Nguyên nhân, đặc điểm và ảnh hưởng từ A–Z
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời mà đã và đang hiện diện sâu rộng trong mọi mặt của đời sống hiện đại. Từ việc tự động hóa công việc, hỗ trợ ra quyết định đến thúc đẩy đổi mới sáng tạo, AI đang trở thành nền tảng quan trọng của sự phát triển công nghệ và kinh tế toàn cầu. Hiểu rõ trí tuệ nhân tạo là gì, vai trò và ứng dụng của AI sẽ giúp cá nhân và doanh nghiệp chủ động thích nghi, khai thác hiệu quả tiềm năng của công nghệ này trong kỷ nguyên số.
Công ty Cổ Phần Đầu Tư Thương Mại Quốc Tế Tân Phát được thành lập từ năm 2015 với định hướng tập trung cung cấp cho khách hàng các sản phẩm, giải pháp với chất lượng tốt, giá cả cạnh tranh, dịch vụ hỗ trợ sau bán hàng tin cậy chuyên sâu trong lĩnh vực âm thanh hình ảnh.
