Ngành Trí tuệ nhân tạo (Mã ngành: 7480107)

Trí tuệ nhân tạo đã thay đổi cách chúng ta làm việc, học hỏi, giải trí và thậm chí cách chúng ta tư duy.

Từ những hệ thống khuyến nghị trực tuyến mà bạn sử dụng hàng ngày cho tới những hệ thống tự động hóa phức tạp trong ngành công nghiệp, AI đã trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ngành AI về lịch sử phát triển, thành phần chính, ứng dụng, tố chất phù hợp, cơ hội nghề nghiệp, thách thức và khó khăn của ngành trong tương lai.

1. Ngành Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra hệ thống hoặc máy móc có khả năng mô phỏng những hành vi trí tuệ của con người.

Những hệ thống này có khả năng học hỏi từ dữ liệu, đưa ra quyết định, giải quyết vấn đề, hiểu và ngôn ngữ tự nhiên và nhiều hơn nữa.

Ngành Trí tuệ nhân tạo có mã ngành xét tuyển đại học là 7480107.

Lịch sử và sự phát triển của AI

• Ý tưởng về AI xuất hiện từ thế kỷ 20 với những lý thuyết ban đầu về máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ giống như con người. Alan Turing, một nhà toán học và nhà máy tính học người Anh, được coi là một trong những người tiên phong trong lĩnh vực này.
• Thập kỷ 1950 – 1960, lĩnh vực AI chính thức được thành lập trong một hội nghị tại Dartmouth College vào năm 1956, nơi nó được đặt tên là “Artificial Intelligence”. Trong giai đoạn này, nghiên cứu tập trung vào việc tạo ra hệ thống có thể mô phỏng hoạt động của não người.
• Thập kỷ 1970 – 1980: Trong giai đoạn này, nghiên cứu về AI tập trung vào việc phát triển ngôn ngữ lập trình AI và hệ thống dựa trên quy tắc.
• Thập kỷ 1990 – 2000: Trong thời kỳ này, AI đã mở rộng sự tập trung của mình vào việc học từ dữ liệu, dẫn đến sự phát triển của Machine Learning.
• Thập kỷ 2000 – nay: Với sự tiến bộ của công nghệ và sự tăng trưởng dữ liệu lớn, AI đã phát triển mạnh mẽ, với những bước tiến quan trọng trong lĩnh vực như Deep Learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Computer Vision.

AI ngày nay đã có mặt ở nhiều lĩnh vực của xã hội như y tế, giáo dục, tài chính đến công nghệ.

2. Các thành phần chính của AI

Trí tuệ nhân tạo có nhiều thành phần chính tạo nên hệ thống phức tạp của nó. Dưới đây là một số thành phần quan trọng:

Machine Learning (ML): Cốt lõi của AI, giúp cho máy tính có khả năng “học” từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Có nhiều phương pháp học máy khác nhau:

• Supervised Learning: Là phương pháp mà máy tính được “dạy” bởi con người thông qua việc cung cấp dữ liệu đầu vào cùng với kết quả mong muốn. Mục đích là để máy tính có thể “học” một mô hình từ dữ liệu này và áp dụng mô hình đó cho dữ liệu mới.
• Unsupervised Learning: Trái ngược với học có giám sát, học không giám sát không yêu cầu dữ liệu đầu vào được gắn nhãn. Thay vào đó, nó tìm cách phân loại hoặc nhóm các điểm dữ liệu dựa trên các mô hình hoặc cấu trúc nội tại của chúng.
• Reinforcement Learning: Phương pháp mà máy tính “học” thông qua việc thử và sai, được thưởng hoặc bị phạt dựa trên các hành động mà nó thực hiện.

Deep Learning: Là một nhánh của Machine Learning dựa trên mạng lưới nơ-ron nhân tạo. Các mô hình học sâu có khả năng học từ dữ liệu không cấu trúc hoặc chưa gắn nhãn, mở ra nhiều khả năng ứng dụng mới.

• Natural Language Processing (NLP): Khả năng của máy tính trong việc hiểu, phân tích, tạo ra và thậm chí cả cảm thụ ngôn ngữ tự nhiên của con người.
• Computer Vision: Là khả năng của máy tính tỏng việc “nhìn” và “hiểu” thế giới thông qua hình ảnh và video. Điều này bao gồm nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, phân loại hình ảnh và nhiều hơn nữa.

3. Các ứng dụng của AI

Trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến và quan trọng của AI:

• Trong công nghiệp: AI được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp để tự động hóa quy trình, tối ưu hóa sản xuất và giảm lỗi. Điển hình là các hệ thống sản xuất tự động, robot công nghiệp và hệ thống kiểm soát chất lượng dựa trên AI.
• Trong y tế: AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích kết quả xét nghiệm, giúp chẩn đoán bệnh và đưa ra lời khuyên về điều trị. Nóp còn được sử dụng trong việc phát triện sớm các bệnh như ung thư, phân loại ảnh chụp từ các thiết bị y tế như MRI và CT scans.
• Trong giáo dục: AI giúp tạo ra các hệ thống giáo dục cá nhân hóa, với khả năng thích ứng với nhu cầu học tập cụ thể của từng học viên. Nó cũng được sử dụng để phát triển các hệ thống giảng dạy trực tuyến, kiểm tra và đánh giá cũng như các công cụ hỗ trợ giáo viên.
• Trong nông nghiệp: AI giúp nâng cao hiệu suất nông nghiệp thông qua việc dự báo thời tiết, quản lý cây trồng và động vật, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm thiểu tác động môi trường.
• Trong giao thông vận tải: AI đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển xe tự hành, tối ưu hóa lộ trình, quản lý giao thông và phát triển hệ thống giao thông công cộng thông minh. Ngoài ra, nó còn giúp cải thiện an toàn giao thông bằng cách dự đoán và phòng ngừa tai nạn.

4. Các tố chất phù hợp với ngành trí tuệ nhân tạo

Để thành công trong ngành trí tuệ nhân tạo, các tố chất dưới đây có thể phù hợp với ngành này:

• Tư duy phân tích để giải quyết vấn đề, đánh giá các giả thuyết và lựa chọn các phương án giải quyết khác nhau.
• Kỹ năng lập trình, một số ngôn ngữ như Python, R hoặc Java.
• Hiểu biết về toán và xác suất, thống kê, đại số tuyến tính, giải tích và tối ưu hóa.
• Kiến thức về Mahcine Learning và Deep Learning, cách chúng hoạt động và ứng dụng chúng.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề.
• Tính sáng tạo.
• Kỹ năng giao tiếp để giải thích các mô hình và dự đoán của AI.
• Công nghệ AI luôn thay đổi và phát triển, người làm trong ngành này cần có tinh thần học hỏi suốt đời và cập nhật kiến thức liên tục.

Dù những kỹ năng trên đều quan trọng nhưng bạn không cần phải thành thạo tất cả ngay từ đầu. Thay vào đó, bạn có thể tập trung vào việc phát triển chúng dần dần qua thời gian.

5. Chương trình đào tạo ngành trí tuệ nhân tạo

Tham khảo ngay chương trình đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo của Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội:

6. Các trường đào tạo ngành trí tuệ nhân tạo

Danh sách các trường đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo kèm điểm chuẩn cập nhật năm mới nhất như sau:

7. Các khối xét tuyển ngành trí tuệ nhân tạo

Các bạn có thể sử dụng các khối thi sau để đăng ký xét tuyển vào ngành Trí tuệ nhân tạo theo quy định của mỗi trường:

• Khối A00 (Toán, Vật lý, Hóa học)
• Khối A01 (Toán, Vật lý, Tiếng Anh)
• Khối D01 (Văn, Toán, tiếng Anh)
• Khối D07 (Toán, Hóa học, Tiếng Anh)
• Khối D03 (Văn, Toán, tiếng Pháp)
• Khối D06 (Văn, Toán, Tiếng Nhật)
• Khối D23 (Toán, Hóa học, Tiếng Nhật)
• Khối D24 (Toán, Hóa học, Tiếng Pháp)
• Khối D28 (Toán, Vật lí, Tiếng Nhật)
• Khối D29 (Toán, Vật lí, Tiếng Pháp)
• Khối D90 (Toán, Khoa học tự nhiên, Tiếng Anh)

8. Cơ hội nghề nghiệp và mức lương ngành trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra cơ hội nghề nghiệp lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ngành nghề phổ biến và tăng trưởng nhanh trong lĩnh vực này:

• Nhà nghiên cứu AI: Tập trung vào việc tạo ra các thuật toán và mô hình mới, cải thiện các mô hình hiện có, tìm hiểu về cách mà AI có thể được ứng dụng trong các tình huống thực tế.
• Kỹ sư AI: Sử dụng kiến thức về AI để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và ứng dụng thực tế. Họ thường làm việc trong các đội ngũ phát triển sản phẩm, tập trung vào việc xây dựng, kiểm thử và triển khai các mô hình AI.
• Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): Chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì hệ thống cần thiết để thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu lớn.
• Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist): Kết hợp kiến thức về toán học, thống kê, lập trình để phân tích dữ liệu và tạo ra mô hình dự đoán. AI là một công cụ mà họ thường xuyên sử dụng.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst): Sử dụng dữ liệu để giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, sản phẩm và dịch vụ của họ.
• Chuyên viên tương tác ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Tập trung vào việc giúp máy tính hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên của con người.
• Computer Vision Engineer: Phát triển các hệ thống giúp máy tính “nhìn” và hiểu thế giới xung quanh chúng.

Lĩnh vực AI không chỉ cung cấp nhiều cơ hội nghề nghiệp mà còn mang lại cho xã hội những lợi ích kinh tế. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực AI sẽ còn tăng lên trong tương lai.

Mức lương của người làm trong ngành trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam khá đa dạng và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, trình độ, vai trò công việc, địa điểm làm việc, công ty.

Theo thống kê từ VietnamWorks, mức lương trung bình cho các vị trí liên quan đến trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam từ 15 triệu đến 50 triệu đồng/tháng.

9. Thách thức và khó khăn của ngành

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và mang lại nhiều cơ hội. Cũng như bất kỳ ngành công nghệ nào khác, AI cũng phải đối mặt với một số thách thức và khó khăn.

AI đòi hỏi dữ liệu lớn để huấn luyện và hiệu quả của nó phụ thuộc nhiều vào chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu đó. Thu thập, xử lý và bảo vệ dữ liệu là một thách thức lớn.

Dù có nhiều cơ hội nghề nghiệp nhưng việc tìm kiếm những người có kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết về AI đang trở thành một thách thức.

Việc giải thích cách mà AI hoạt động và lý do mà nó ra quyết định như vậy đôi khi rất khó khăn. Điều này dẫn đến vấn đề về minh bạch và tin cậy.

AI gặp phải nhiều vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, an ninh, công bằng và trách nhiệm pháp lý. Làm thế nào để sử dụng AI mà vẫn tôn trọng quyền và sự tự do của con người là một thách thức lớn.

AI có thể tự động hóa nhiều công việc, dẫn đến lo ngại về mất việc làm. Cách giải quyết vấn đề này là một thách thức lớn cho xã hội và chính phủ.

AI có thể được sử dụng với mục đích xấu như tấn công mạng, tạo ra thông tin giả mạo (deepfakes) hoặc phát triển vũ khí tự đọng. Ngăn chặn những rủi ro này là một thách thức lớn.

Dù vậy, bằng cách nhận biết và giải quyết những thách thức này, chúng ta có thể đảm bảo rằng AI sẽ được sử dụng một cách hiệu quả và an toàn, mang lại lợi ích cho xã hội và kinh tế.

10. Tương lai của ngành Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang tạo ra những tác động mạnh mẽ với nhiều lĩnh vực khác nhau và tiềm năng của nó vẫn còn rất lớn.

Dưới đây là một số dự đoán về tương lai của ngành trí tuệ nhân tạo:

• AI sẽ trở nên phổ biến hơn và ngày càng được ứng dụng rộng rãi hơn nữa, các hệ thống tự động hóa sản xuất, y tế, giáo dục, kinh doanh và nhiều lĩnh vực khác.
• Các mô hình AI sẽ trở nên phức tạp và thông minh hơn, có khả năng hiểu và phản hồi với ngữ cảnh phức tạp, thậm chí thực hiện các công việc sáng tạo mà trước đây chỉ con người mới làm được.
• Các công nghệ sẽ tiếp tục phát triển để tự động hóa nhiều quá trình trong việc xây dựng và tinh chỉnh các mô hình AI, giúp giảm bớt những công việc phức tạp và cần nhiều kỹ năng chuyên môn.
• Mô hình AI sẽ trở nên minh bạch hơn, giúp con người hiểu rõ hơn về cách chúng ra quyết định và dự đoán.
• Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển để tạo ra các mô hình AI mà không cần tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu nhạy cảm, giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
• AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng hơn trong việc chẩn đoán, điều trị bệnh và nghiên cứu y khoa.
• Chính phủ và các tổ chức quốc tế sẽ tiếp tục nghiên cứu và phát triển các quy định về việc sử dụng AI để đảm bảo rằng công nghệ này được sử dụng một cách an toàn, công bằng và có trách nhiệm.

Tương lai của AI vô cùng rộng mở và hứa hẹn. Dù cũng có những thách thức nhưng bằng cách tiếp tục nghiên cứu và phát triển, chúng ta có thể tận dụng những cơ hội mà AI mang lại và giải quyết những thách thức mà ngành này đối mặt.

Qua bài viết này, hi vọng rằng bạn sẽ có cái nhìn sâu hơn về ngành Trí tuệ nhân tạo, một ngành đang phát triển không ngừng và tạo ra nhiều cơ hội cũng như thách thức.

AI đã và sẽ tiếp tục thay đổi thế giới theo những cách mà chúng ta chưa từng tưởng tượng được. Với những ai đang theo đuổi hoặc quan tâm đến ngành này, hãy nhớ rằng AI không chỉ đòi hỏi kiến thức kỹ thuật mà còn cần tư duy phản biện, sáng tạo và trách nhiệm xã hội.

Chúng ta có thể hướng tới một tương lai mà AI không chỉ hỗ trợ con người mà còn cải thiện chất lượng cuộc sống mà tạo ra một xã hội công bằng hơn.