Trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước thay đổi diện mạo của nhiều lĩnh vực, và y tế cũng không nằm ngoài xu hướng đó. Với khả năng hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn, nâng cao chất lượng điều trị và giảm tải áp lực cho đội ngũ nhân viên y tế, AI đang chứng minh vai trò thiết yếu trong hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại. Vậy, AI trong y tế là gì? Công nghệ này đang được ứng dụng ra sao? Và liệu còn tồn tại những rủi ro hay thách thức nào cần lưu ý? Hãy cùng Base.vn khám phá chi tiết về vai trò, tiềm năng và giới hạn của AI trong lĩnh vực y tế qua nội dung sau. 1. AI trong y tế là gì? AI trong y tế là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và các thuật toán thông minh khác vào quá trình khám, điều trị và chăm sóc sức khỏe bệnh nhân. Cụ thể: – Học máy giúp các hệ thống AI học tập từ khối lượng dữ liệu y tế khổng lồ, từ đó cải thiện khả năng phân tích và đưa ra dự đoán chuẩn xác hơn. – Học sâu với các mạng nơ-ron (noron) nhiều tầng cho phép AI xử lý các dữ liệu phức tạp như hình ảnh y khoa, dữ liệu di truyền hay các chỉ số sinh học. – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú y tế hoặc tài liệu nghiên cứu, hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng và tối ưu hóa việc lưu trữ hồ sơ bệnh án. Nhờ khả năng mô phỏng tư duy logic, phân tích dữ

Khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) trên các kênh thông tin, chúng ta rất dễ bắt gặp thuật ngữ “Machine Learning” hay “Máy Học” với đôi dòng mô tả về khả năng học tập từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Vậy, thực chất thì Machine Learning là gì? Nó liên quan thế nào đến AI? Và ứng dụng ra sao trong tiếp thị, bán hàng hay chăm sóc khách hàng? Hãy cùng Base.vn khám phá cách máy móc “học tập và tư duy” trong nội dung sau. 1. Machine Learning là gì? Machine Learning (ML), hay còn gọi là Máy học hoặc Học máy, là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học từ dữ liệu, tự cải thiện hiệu quả và độ chính xác theo thời gian, mà không cần được lập trình cho từng tình huống cụ thể. Hiểu một cách đơn giản, thay vì con người phải viết từng dòng lệnh hướng dẫn máy tính thực hiện một tác vụ, Machine Learning giúp máy “tự học” cách hoàn thành tác vụ đó thông qua: Thông thường, các bài toán trong Machine Learning được chia thành hai nhóm chính: Hiện nay, ML đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, tài chính, giải trí đến y tế. Ví dụ, trong y tế, các nhà khoa học có thể “huấn luyện” một hệ thống để chẩn đoán ung thư qua hình ảnh X-quang bằng cách cho máy học từ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán thực tế. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bất thường một cách nhanh chóng và chính xác hơn. 2. Có những loại Machine Learning nào? Học máy (Machine Learning) được chia thành nhiều loại khác nhau, mỗi loại có những đặc điểm và ứng dụng riêng. Cụ thể có 4 loại chính: 2.1 Học có giám sát (Supervised Machine Learning) Học

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là kinh doanh. Việc ứng dụng AI không chỉ mở ra những cơ hội mới mà còn thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động và tương tác với khách hàng. Vậy, công nghệ AI thực chất là gì? AI được ứng dụng như thế nào trong kinh doanh? Và doanh nghiệp cần làm gì để tích hợp AI vào mô hình hiện tại? Hãy cùng Base Blog tìm hiểu thông tin chi tiết trong nội dung sau đây. 1. Khái quát về công nghệ AI 1.1 Công nghệ AI là gì? AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là công nghệ mô phỏng trí thông minh của con người trên máy móc, giúp chúng có thể học hỏi, suy luận và tự động thực hiện các tác vụ. AI hiện diện trong nhiều lĩnh vực, từ trợ lý ảo, chatbot, phân tích dữ liệu đến tự động hóa quy trình doanh nghiệp. Công nghệ AI bao gồm nhiều nhánh như Machine Learning (học máy), Deep Learning (học sâu), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và Thị giác máy tính. Với sự phát triển mạnh mẽ, AI không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, ra quyết định chính xác hơn và mở ra nhiều cơ hội đổi mới sáng tạo. 1.2 Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ AI Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” lần đầu tiên được đề cập trong bài nghiên cứu “Máy tính và trí tuệ” của Alan Turing vào năm 1950. Tại thời điểm đó, AI vẫn chỉ là một khái niệm mang tính lý thuyết, đặt ra câu hỏi liệu máy móc có thể suy nghĩ như con người hay không. Trải qua nhiều thập kỷ nghiên cứu và phát triển, AI dần trở thành một

Từ cá nhân hóa trải nghiệm trên thiết bị thông minh đến tối ưu hóa quy trình vận hành trong doanh nghiệp, trợ lý ảo đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh đời sống. Vậy, cụ thể hơn thì trợ lý ảo là gì? Chúng hoạt động như thế nào và và mang lại những lợi ích gì cho doanh nghiệp trong thời đại số? Hãy cùng Base.vn đi tìm câu trả lời trong nội dung sau đây. 1. Trợ lý ảo là gì? Trợ lý ảo, hay Virtual Assistant, là một phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng thực hiện các tác vụ theo yêu cầu của người dùng thông qua giọng nói hoặc văn bản. Ban đầu, trợ lý ảo thường được dùng để hỗ trợ các hoạt động hàng ngày như gọi điện, gửi tin nhắn, bật nhạc,… Tuy nhiên, khả năng của chúng đã dần mở rộng sang các nhiệm vụ liên quan đến công việc như đọc email, sắp xếp lịch họp, giao tiếp với khách hàng, hoặc thậm chí là phân tích dữ liệu. Hiểu một cách đơn giản, những việc trước đây cần đến một trợ lý con người, thì giờ có thể được thực hiện nhanh chóng chỉ trong vài giây nhờ vào trợ lý ảo. Một số trợ lý ảo nổi tiếng hiện nay có thể kể đến như Alexa của Amazon, Siri của Apple và Google Assistant. Chúng có thể được tích hợp vào nhiều thiết bị khác nhau như điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh, tai nghe không dây, và cả các thiết bị gia dụng như loa thông minh, TV,… Sức hấp dẫn của trợ lý ảo không chỉ nằm ở khả năng xử lý lệnh nhanh chóng, mà còn ở tính cá nhân hóa cao, chúng có thể học hỏi từ thói quen và sở thích của người dùng để phục vụ ngày càng

Generative AI là gì? Khác với các thế hệ AI trước đây vốn chỉ phản hồi dữ liệu đầu vào một cách giới hạn, Generative AI – hay còn gọi là “AI tạo sinh” – đánh dấu một bước tiến ngoạn mục trong khả năng sáng tạo của máy móc. Công nghệ này không chỉ hiểu thông tin đầu vào, mà còn tạo ra văn bản, âm thanh, video và cả đồ họa 3D một cách sống động, gần như mô phỏng tư duy của con người. Chính sự đột phá này đã mở ra những ứng dụng chưa từng có, đồng thời cũng kéo theo nhiều tranh luận về đạo đức, bản quyền và quyền sở hữu trí tuệ. Vậy, làm thế nào để khai thác sức mạnh của Generative AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm? Trong nội dung sau, Base.vn sẽ giúp bạn đọc giải mã toàn diện về GenAI, từ khái niệm, các mô hình phổ biến, đến ứng dụng thực tiễn và những rủi ro cần lưu ý. 1. Generative AI là gì? Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào khả năng tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã lập trình, dựa trên các lời nhắc đầu vào (prompt). Nói một cách đơn giản, Generative AI (hay còn gọi là GenAI) giống như một “nghệ sĩ ảo”, nó học tập từ khối lượng dữ liệu khổng lồ (như sách, tài liệu khoa học, website công cộng,…) và từ đó sáng tạo ra những sản phẩm hoàn toàn mới, đôi khi rất phức tạp và chân thực đến mức khó phân biệt với tác phẩm do con người tạo ra. Hiện nay, GenAI có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm: Những đột phá gần đây, như ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) hay công cụ tạo ảnh như Midjourney, đã đưa khả năng của GenAI lên

Khác với những thế hệ AI truyền thống chỉ tuân theo các kịch bản cố định, AI Agent (hay tác nhân AI) mang đến bước tiến vượt bậc với khả năng lý luận, học hỏi và ra quyết định độc lập, giảm thiểu sự giám sát liên tục từ con người. Vậy AI Agent là gì? Cơ chế hoạt động của nó ra sao? Và làm thế nào để doanh nghiệp có thể áp dụng hệ thống này vào hoạt động thực tiễn? Hãy cùng Base.vn khám phá sức mạnh và ứng dụng của AI Agent trong nội dung sau đây. 1. AI Agent là gì? AI Agent, hay còn gọi là Tác nhân AI, là một ứng dụng, hệ thống hoặc chương trình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để nhận thức môi trường xung quanh, phân tích tình huống, và tự động thực hiện các hành động nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể. Những tác nhân này thường được lập trình để mô phỏng quá trình ra quyết định của con người, và thậm chí có thể vượt trội hơn ở một số khía cạnh, chẳng hạn như xử lý các phép tính phức tạp với tốc độ cực kỳ nhanh. Một ví dụ điển hình về AI Agent là Google Assistant – trợ lý ảo thông minh của Google được tích hợp trong các thiết bị như điện thoại Android, loa Google Nest và nhiều thiết bị nhà thông minh IoT khác. Google Assistant có thể nhận diện giọng nói của người dùng (sensor), xử lý thông tin bằng trí tuệ nhân tạo (processor), ghi nhớ lịch sử tương tác để cá nhân hóa trải nghiệm (memory), và thực hiện các lệnh như phát nhạc, gửi tin nhắn, tìm kiếm thông tin, và nhiều hơn thế (actuator). 2. Thành phần cốt lõi của AI Agent Bên cạnh khái niệm “AI Agent là gì”, việc hiểu rõ các thành phần dưới đây cũng là chìa