Để thực hiện tốt hơn các dịch vụ quản lý tài sản và danh mục đầu tư, tập đoàn đầu tư lớn nhất thế giới BlackRock (Mỹ) đã xây dựng một phòng thí nghiệm AI chuyên dụng hỗ trợ đo lường lợi nhuận, rủi ro, tư vấn chứng khoán và đánh giá tài sản nào sẽ mang lại lợi nhuận cao nhất.
Cũng trong năm 1986, Drexler đồng sáng lập Viện Foresight (mà ông không còn trực thuộc) để giúp nâng cao nhận thức và Helloểu biết của cộng đồng về các khái niệm và ý nghĩa công nghệ nano.
Trí tuệ nhân tạo và học máy đang nhanh chóng được áp dụng trong ngành nông nghiệp, đối với sản phẩm cây trồng và phương thức canh tác. Điện toán nhận thức (cognitive computing) đang trên đà trở thành công nghệ mang tính cách mạng nhất trong ngành nông nghiệp bởi khả năng hiểu, học và phản ứng với nhiều tình huống khác nhau để nâng cao tính hiệu quả.
Sách Deep Mastering (Adaptive Computation and equipment Understanding series) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Francis Bach: sách được biên soạn bởi các chuyên gia đầu ngành, chuyên sâu và có phổ kiến thức rộng, phù hợp với các bạn đã có kiến thức nền tảng muốn tìm hiểu chuyên sâu hơn.
Tuy nhiên, có rất nhiều ví dụ về sự tự lắp ráp dựa trên nhận dạng phân tử trong sinh học, đáng chú ý nhất là tương tác giữa cơ sở Watson-Crick và cơ chất của enzyme. Thách thức đối với công nghệ nano là liệu những nguyên tắc này có thể được sử dụng để thiết kế các cấu trúc mới ngoài các cấu trúc tự nhiên hay không.
Tuy nhiên, chúng ta vẫn có thể phân loại các phương pháp hóa học thành hai loại: hình thành vật liệu nano từ pha lỏng (phương pháp kết tủa, sol-gel,...) và từ pha khí (nhiệt phân,...). Phương pháp này có thể tạo các hạt nano, dây nano, ống nano, màng nano, bột nano,...
Bản chất của học máy là các mô hình, thuật toán có thể tự học hỏi trên dữ liệu đầu vào nhằm giải quyết một bài toán cụ thể. Nhờ có học máy mà chúng ta đã có thể tiến gần hơn tới AI.
AI tạo sinh đề cập đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung và tạo tác mới như hình ảnh, video, văn bản và âm thanh từ các lời nhắc bằng văn bản đơn giản. Không giống như AI trước đây chỉ giới hạn trong việc phân tích dữ liệu, AI tạo sinh tận dụng học sâu và tập dữ liệu khổng lồ để tạo ra đầu ra sáng tạo chất lượng cao, giống như con người.
Về điểm chưa tốt, độ chính xác của thuật toán vẫn chưa đủ tốt nên đôi khi gây phiền toái cho con người. Bên cạnh đó, vẫn có một số người đã huấn luyện học máy/AI cho các mục đích không tốt.
Tại Viettel R&D, với vai trò là một AI Engineer, Cẩn phụ trách những công việc bao gồm:
Th3 Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một công nghệ của tương lai mà đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống. Và dù có thể không ý thức được điều này, chúng ta vẫn đang tiếp xúc với công nghệ AI mỗi ngày.
Mặt khác, AI cũng đặt ra những thách thức mới, đặc biệt là trong việc đảm bảo thông tin chính xác và tin cậy trong bối cảnh chính trị.
Vệ tinh cũng có thể giám sát các khu vực cần quan tâm đặc biệt, chẳng hạn như nạn phá rừng hoặc các địa điểm nguy hiểm, công nghệ ai chẳng hạn như nhà máy điện hạt nhân, mà con người không phải trực tiếp tiếp cận. Dữ liệu được thu thập bởi công nghệ vũ trụ sau đó sẽ được xử lý bởi các máy AI.
Việc cung cấp thuốc một cách trực tiếp như vậy sẽ làm tăng khả năng cũng như hiệu quả điều trị.