Mọi thứ thực ra phức tạp hơn nhiều. Hiểu đơn giản thì giống như phép ngoại suy, dùng mô hình cho trước để suy ra mô hình lý thuyết cuối cùng miêu tả tập hợp dữ liệu đã có. Tuy nhiên, các đặc tính nằm trong không gian n chiều. Mô hình hiện giờ cũng tự biến sinh. Nhưng mọi kết quả cuối cùng để nhận diện khuôn mặt, giọng nói, suy nghĩ phán đoán điều là kết quả làm trùng tối ưu. Cách suy nghĩ của con người cũng vậy. Trẻ con quan sát thu thập dữ liệu rồi biến thành sự hiểu biết đúc kết thành khả năng suy nghĩ hành động giống như kết quả của machine learning, đưa ra quyết đoán thành hành vi đạo đức như deep learning, rồi tự đề ra sáng tạo những ý tưởng hành động mới như AGI. Chỉ tội con người cần 18 năm để bắt đầu trưởng thành, còn AI có thể học cái đó trong vài tháng. Đến lúc AI học được cách tạo cảm xúc là xong. Nó sẽ trở thành người. Và cuộc đấu tranh giữa nó và con người sẽ mang đến niềm vui nhưng cũng cả thảm họa.
Có một điều khác là con người có tư duy phản biện còn AI hoặc AGI thi không. Nó hoàn toàn tin vào dữ kiệu hoặc module mak nó được lập trình. T nghĩ với sự phát triển của AI hoặc AGI nó giống như một cuộc chọn lọc nhân tạo, nơi mak các cá thể phải biết tư duy phản biện để có thể bứt lên những con bot
feb16.2024 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (gọi tắt AI) được phân làm 3 loại cơ bản như sau: [1]- AI phân tích: gồm có các đặc điểm phù hợp với Trí tuệ Nhận thức, thế giới quan sinh động, và kinh nghiệm học tập/làm việc trong quá khứ để đưa ra quyết định tiệm cận cho tương lai... [2]- AI cảm xúc: gồm có các yếu tố về Trí Tuệ nhận thức & cảm xúc. Từ đó xem xét & đưa ra những quyết định hàm chứa các đặc điểm thiên về cảm tính cho tương lai... [3]- AI nhân cách hóa: lấy cảm hứng từ tất cả các yếu tố về các loại năng lực : Nhận thức, Xúc cảm, Quan hệ gia đình và xã hội... từ đó có khả năng tự ý thức & tự nhận thức được sự việc/ sự vật trong quá trình tương tác để cho ra quyết định...
Ây ai đúng ra chỉ là sự chọn lọc dữ liệu do con người nhập vào, nó được nâng cấp cao hơn khi họ đưa vào các cái khác ,, nôm na gọi là phép toán. Các bạn tin rằng nếu AI tốt hơn thì cần dữ liệu của trí thông minh từ tui đây.
Ở đâu chứ VN còn lâu mới ứng dụng , đơn cử như nghành y : chỉ cần đi chiếu chụp xét nghiệm 1-2 lần rồi lưu giữ tất cả trong 1 usb để lần sau chỉ việc đưa lên màn hình mà xem và chẩn đoán ... mà có chịu ứng dụng gì đâu ?
Mức độ ứng dụng công nghệ trong ngành y tại Việt Nam: Có sự phát triển: Hồ sơ bệnh án điện tử: Nhiều bệnh viện triển khai hồ sơ bệnh án điện tử, giúp lưu trữ thông tin bệnh nhân, truy cập nhanh chóng, thuận tiện. Chẩn đoán hình ảnh: Hệ thống PACS (Picture Archiving and Communication System) được sử dụng phổ biến, giúp lưu trữ, chia sẻ hình ảnh y tế, hỗ trợ chẩn đoán từ xa. Telemedicine: Khám bệnh từ xa được áp dụng tại một số bệnh viện, giúp người dân ở vùng sâu vùng xa tiếp cận dịch vụ y tế dễ dàng hơn. Tuy nhiên, vẫn còn hạn chế: Chưa đồng đều: Việc ứng dụng công nghệ chưa đồng đều giữa các tuyến y tế, giữa các khu vực. Hạ tầng chưa đáp ứng: Hệ thống mạng, phần mềm, thiết bị y tế chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu. Nhân lực: Thiếu hụt nhân lực có trình độ chuyên môn cao để vận hành và sử dụng hệ thống công nghệ. 2. Phân tích ví dụ về lưu trữ kết quả xét nghiệm: Việc lưu trữ kết quả xét nghiệm, chụp chiếu vào USB là một giải pháp tiện lợi cho bệnh nhân: Dễ dàng mang theo: Bệnh nhân có thể lưu trữ và mang theo kết quả khám bệnh mọi lúc mọi nơi. Xem lại dễ dàng: Có thể xem lại kết quả trên máy tính, điện thoại mà không cần đến bệnh viện. Tuy nhiên, không phải là giải pháp tối ưu cho việc ứng dụng công nghệ trong ngành y: Thiếu tính bảo mật: USB có thể bị mất hoặc hư hỏng, dẫn đến thất thoát thông tin. Khó khăn trong việc chia sẻ: Việc chia sẻ kết quả với bác sĩ khác hoặc các cơ sở y tế khác gặp nhiều khó khăn. Hạn chế trong việc theo dõi: Không thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian. 3. Kết luận: Đúng là Việt Nam còn nhiều hạn chế trong việc ứng dụng công nghệ vào ngành y. Tuy nhiên, ngành y Việt Nam đang có những bước phát triển tích cực trong việc ứng dụng công nghệ. Cần tiếp tục đầu tư vào hạ tầng, đào tạo nhân lực và nâng cao nhận thức để ứng dụng công nghệ hiệu quả hơn. Ngoài ra, cần xem xét thêm một số yếu tố: Chi phí: Việc ứng dụng công nghệ cần có chi phí đầu tư ban đầu lớn. Thói quen: Việc thay đổi thói quen sử dụng công nghệ của đội ngũ y tế và bệnh nhân cần có thời gian. Do đó, cần có một chiến lược tổng thể và phối hợp chặt chẽ giữa các bên liên quan để thúc đẩy ứng dụng công nghệ vào ngành y tại Việt Nam. Demerzel Nguyen
Về lý thuyết còn mung lung nói chi đến thực tế. Việc xây dựng các bảng số liệu cho máy học là do con người làm ra. Nhiều người đã lợi dụng, lòe người khác để mưu lợi kinh tế. Quá nguy hiểm.
Hiện nay toàn là chương trình máy tính kiểu hệ điều hành chứ ko thấy gì thông minh ngoài tầm con người. Thí dụ kêu nó giải phương trình bậc 8 hay tìm công thức nhận biết một số nguyên tố thì sao nó biết? Trí tuệ nhân tạo chỉ khi nào nó có khả năng suy nghĩ, sáng tạo ra cái mới hay phát minh những thứ mà con người chưa nhập thông tin vào. Còn mấy loại cái gì con người chưa biết như công thức tìm số nguyên tố thì trí tuệ nhân tạo cũng ko biết luôn. Như vậy chỉ là chương trình lập trình chứ ko phải trí tuệ gì. Toàn chôm thông tin khắp nơi rồi nhồi vào chương trình như kiểu serch của Google chứ Ai, trí tuệ nhân tạo con khỉ gì đâu? Nó mà thông minh chắc kêu nó xây dựng các công thức vật lý, hóa học... mới để lấy giải Nobel luôn rồi.
kênh thì mình thấy hay nhưng cái cách mà bạn ví dụ và mô tả vấn đề nó thực sự rất lằng nhằn và khó hiểu, thậm trí có nhiều vấn đề lẽ ra nó đã có thể đơn giản hơn lại bị bạn làm cho phức tạp hơn gây khó hiểu và khó tiếp nhận hơn, đăng lên youtube để mọi loại người đều có thể xem thế nên bạn ần làm cho video dễ hiểu hơn cho tất cả mọi người chứ không riêng gì những người đã có vốn kiến thức tốt.
A Di Đà Phật 🙏 tôi cũng rất là quan tâm đến sự phát triển của AI và trí tuệ nhân tạo đối với cuộc sống của loài người 🙏
Truyền thông này năm 2024 quá nhiều người quan tâm, các thông tin và khái niệm rất hữu ích, cảm ơn chủ kênh
Mọi thứ thực ra phức tạp hơn nhiều. Hiểu đơn giản thì giống như phép ngoại suy, dùng mô hình cho trước để suy ra mô hình lý thuyết cuối cùng miêu tả tập hợp dữ liệu đã có. Tuy nhiên, các đặc tính nằm trong không gian n chiều. Mô hình hiện giờ cũng tự biến sinh. Nhưng mọi kết quả cuối cùng để nhận diện khuôn mặt, giọng nói, suy nghĩ phán đoán điều là kết quả làm trùng tối ưu. Cách suy nghĩ của con người cũng vậy. Trẻ con quan sát thu thập dữ liệu rồi biến thành sự hiểu biết đúc kết thành khả năng suy nghĩ hành động giống như kết quả của machine learning, đưa ra quyết đoán thành hành vi đạo đức như deep learning, rồi tự đề ra sáng tạo những ý tưởng hành động mới như AGI. Chỉ tội con người cần 18 năm để bắt đầu trưởng thành, còn AI có thể học cái đó trong vài tháng. Đến lúc AI học được cách tạo cảm xúc là xong. Nó sẽ trở thành người. Và cuộc đấu tranh giữa nó và con người sẽ mang đến niềm vui nhưng cũng cả thảm họa.
Có một điều khác là con người có tư duy phản biện còn AI hoặc AGI thi không. Nó hoàn toàn tin vào dữ kiệu hoặc module mak nó được lập trình. T nghĩ với sự phát triển của AI hoặc AGI nó giống như một cuộc chọn lọc nhân tạo, nơi mak các cá thể phải biết tư duy phản biện để có thể bứt lên những con bot
Giảng bài dữ z😢
tôi rất thích video này càn xem càn hay.👍kiến thức bổ ít.👍👍👍😊
Cám ơn kênh , rất hay
Video hay và quá bổ ích luôn ạ
thông tin rất bổ ích. like
Tuyệt vời, rất nhiều khái niệm giải thích dễ hiểu, mong ad ra thêm nhiều video chất lượng
feb16.2024
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (gọi tắt AI) được phân làm 3 loại cơ bản như sau:
[1]- AI phân tích: gồm có các đặc điểm phù hợp với Trí tuệ Nhận thức, thế giới quan sinh động, và kinh nghiệm học tập/làm việc trong quá khứ để đưa ra quyết định tiệm cận cho tương lai...
[2]- AI cảm xúc: gồm có các yếu tố về Trí Tuệ nhận thức & cảm xúc. Từ đó xem xét & đưa ra những quyết định hàm chứa các đặc điểm thiên về cảm tính cho tương lai...
[3]- AI nhân cách hóa: lấy cảm hứng từ tất cả các yếu tố về các loại năng lực : Nhận thức, Xúc cảm, Quan hệ gia đình và xã hội... từ đó có khả năng tự ý thức & tự nhận thức được sự việc/ sự vật trong quá trình tương tác để cho ra quyết định...
Tui cha hieu gi het chac hoi " thong minh" nen cho qua sau khi doc 2_3 hang ..
giọng phát âm tiếng anh cưng quá👍😁
Cảm ơn bạn!
Cảm ơn bạn đã ủng hộ. Chúc bạn và gia đình nhiều sức khỏe.
Cho dù máy móc có phát triển đến cực đại giới hạn thế nào đi nữa mãi mãi cũng ko có " linh hồn, bản ngã và lòng trắc ẩn " .
Những người có trình độ thấp thì hay mê tín
❤❤❤
Hay
Ây ai đúng ra chỉ là sự chọn lọc dữ liệu do con người nhập vào, nó được nâng cấp cao hơn khi họ đưa vào các cái khác ,, nôm na gọi là phép toán. Các bạn tin rằng nếu AI tốt hơn thì cần dữ liệu của trí thông minh từ tui đây.
hay quá
Chíp xử lý thông tin của người và máy
Ở đâu chứ VN còn lâu mới ứng dụng , đơn cử như nghành y : chỉ cần đi chiếu chụp xét nghiệm 1-2 lần rồi lưu giữ tất cả trong 1 usb để lần sau chỉ việc đưa lên màn hình mà xem và chẩn đoán ... mà có chịu ứng dụng gì đâu ?
Tuỳ bệnh viên thôi bạn. Chỗ tôi muốn xem chỉ cần vào trang web bv có tk là xem được rồi. Cũng bv công đây
Bệnh viện ở đâu vậy bố. Đứng ở đáy giếng mà cứ tưởng là biết hết à.
Cơ thể người bệnh luôn thay đổi bạn ơi chụp lưu lại chuẩn đoán sẽ sai tình trạng bệnh nên họ không làm
Mức độ ứng dụng công nghệ trong ngành y tại Việt Nam:
Có sự phát triển:
Hồ sơ bệnh án điện tử: Nhiều bệnh viện triển khai hồ sơ bệnh án điện tử, giúp lưu trữ thông tin bệnh nhân, truy cập nhanh chóng, thuận tiện.
Chẩn đoán hình ảnh: Hệ thống PACS (Picture Archiving and Communication System) được sử dụng phổ biến, giúp lưu trữ, chia sẻ hình ảnh y tế, hỗ trợ chẩn đoán từ xa.
Telemedicine: Khám bệnh từ xa được áp dụng tại một số bệnh viện, giúp người dân ở vùng sâu vùng xa tiếp cận dịch vụ y tế dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, vẫn còn hạn chế:
Chưa đồng đều: Việc ứng dụng công nghệ chưa đồng đều giữa các tuyến y tế, giữa các khu vực.
Hạ tầng chưa đáp ứng: Hệ thống mạng, phần mềm, thiết bị y tế chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu.
Nhân lực: Thiếu hụt nhân lực có trình độ chuyên môn cao để vận hành và sử dụng hệ thống công nghệ.
2. Phân tích ví dụ về lưu trữ kết quả xét nghiệm:
Việc lưu trữ kết quả xét nghiệm, chụp chiếu vào USB là một giải pháp tiện lợi cho bệnh nhân:
Dễ dàng mang theo: Bệnh nhân có thể lưu trữ và mang theo kết quả khám bệnh mọi lúc mọi nơi.
Xem lại dễ dàng: Có thể xem lại kết quả trên máy tính, điện thoại mà không cần đến bệnh viện.
Tuy nhiên, không phải là giải pháp tối ưu cho việc ứng dụng công nghệ trong ngành y:
Thiếu tính bảo mật: USB có thể bị mất hoặc hư hỏng, dẫn đến thất thoát thông tin.
Khó khăn trong việc chia sẻ: Việc chia sẻ kết quả với bác sĩ khác hoặc các cơ sở y tế khác gặp nhiều khó khăn.
Hạn chế trong việc theo dõi: Không thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian.
3. Kết luận:
Đúng là Việt Nam còn nhiều hạn chế trong việc ứng dụng công nghệ vào ngành y.
Tuy nhiên, ngành y Việt Nam đang có những bước phát triển tích cực trong việc ứng dụng công nghệ.
Cần tiếp tục đầu tư vào hạ tầng, đào tạo nhân lực và nâng cao nhận thức để ứng dụng công nghệ hiệu quả hơn.
Ngoài ra, cần xem xét thêm một số yếu tố:
Chi phí: Việc ứng dụng công nghệ cần có chi phí đầu tư ban đầu lớn.
Thói quen: Việc thay đổi thói quen sử dụng công nghệ của đội ngũ y tế và bệnh nhân cần có thời gian.
Do đó, cần có một chiến lược tổng thể và phối hợp chặt chẽ giữa các bên liên quan để thúc đẩy ứng dụng công nghệ vào ngành y tại Việt Nam.
Demerzel Nguyen
@@hunghuyhoai1529
Xàm
AI nên dịch là "Trí thông minh nhân tạo".
Wisdom = Trí tuệ
Cảm ơn góp ý của bạn.
❤❤❤🎉
Về lý thuyết còn mung lung nói chi đến thực tế. Việc xây dựng các bảng số liệu cho máy học là do con người làm ra. Nhiều người đã lợi dụng, lòe người khác để mưu lợi kinh tế. Quá nguy hiểm.
Bạn giúp tôi đi tôi muốn lLaf thành viên cùa thế giới có ích cho tôi và giúp mọi người vì thế nên tôi đang cần nó
khó hiểu
Hiện nay toàn là chương trình máy tính kiểu hệ điều hành chứ ko thấy gì thông minh ngoài tầm con người. Thí dụ kêu nó giải phương trình bậc 8 hay tìm công thức nhận biết một số nguyên tố thì sao nó biết? Trí tuệ nhân tạo chỉ khi nào nó có khả năng suy nghĩ, sáng tạo ra cái mới hay phát minh những thứ mà con người chưa nhập thông tin vào. Còn mấy loại cái gì con người chưa biết như công thức tìm số nguyên tố thì trí tuệ nhân tạo cũng ko biết luôn. Như vậy chỉ là chương trình lập trình chứ ko phải trí tuệ gì. Toàn chôm thông tin khắp nơi rồi nhồi vào chương trình như kiểu serch của Google chứ Ai, trí tuệ nhân tạo con khỉ gì đâu? Nó mà thông minh chắc kêu nó xây dựng các công thức vật lý, hóa học... mới để lấy giải Nobel luôn rồi.
Nói là biết vừa thiển cận vừa không chịu tìm hiểu =]]]
AI 1 giây nó đọc và ghi nhớ dk hàng nghìn cuốn sách. 1 luật sư giỏi nhất cả đời tầm 1000 cuốn. Bằng AI học trong 1s.
😅@@seoulvietnam8892
kênh thì mình thấy hay nhưng cái cách mà bạn ví dụ và mô tả vấn đề nó thực sự rất lằng nhằn và khó hiểu, thậm trí có nhiều vấn đề lẽ ra nó đã có thể đơn giản hơn lại bị bạn làm cho phức tạp hơn gây khó hiểu và khó tiếp nhận hơn, đăng lên youtube để mọi loại người đều có thể xem thế nên bạn ần làm cho video dễ hiểu hơn cho tất cả mọi người chứ không riêng gì những người đã có vốn kiến thức tốt.
Cảm ơn góp ý của bạn.
Giống như máy đọc😂😂😂
Nhân tạo…. Thì mãi cũng chỉ là nhân tạo!!?
Nó chỉ là phần mềm, phần cứng của trăm năm trước thì bó tay thôi
.
Kho hieu
Cảm ơn bạn!
Cảm ơn sự ủng hộ của bạn. Chúc bạn và gia đình nhiều sức khỏe và niềm vui.