Công nghệ hiện hữu mặt mọi nơi, dù y tế hay giáo dục, mọi lĩnh vực đều được kiểm soát và phát triển bằng công nghệ. Mặc dù đã có những cải cách và phát triển lớn giúp cuộc sống thuận tiện hơn trong vài năm qua, Trí tuệ Nhân tạo và nghiên cứu y tế đã chứng kiến những thay đổi lớn về mặt công nghệ. Ngoài ra, gần như mọi ngành đều trải qua sự trỗi dậy đáng kể trong phát triển công nghệ riêng. Tuy nhiên, nếu nói về các công nghệ được bàn luận và phổ biến nhất, bạn có thể muốn nắm bắt và phân tích dữ liệu.
Hôm nay, chúng ta sẽ nói về những công nghệ phổ biến nhất đã xuất hiện trong năm vừa qua để làm cho cuộc sống dễ dàng hơn:
1. Deep Learning (Học Sâu)
Deep Learning là phương pháp dạy máy tính làm những gì tự nhiên đối với con người. Nó giống như thắp lửa một con người bên trong máy tính, khiến nó hành xử như con người trong một tình huống cụ thể. Deep Learning là công nghệ cốt lõi đằng sau xe tự lái có thể đọc biển báo dừng và phân biệt người đi bộ với cột đèn. Công nghệ này cũng là động lực chính cho tính năng điều khiển bằng giọng nói trên các thiết bị như điện thoại, máy tính bảng, TV và laptop.
Deep Learning là công nghệ thành công nơi mô hình máy tính học cách thực hiện các tác vụ phân loại từ văn bản, hình ảnh và âm thanh. Các mô hình này được huấn luyện nhờ tập dữ liệu gán nhãn lớn và kiến trúc mạng nơ-ron chứa nhiều lớp. Nếu bạn quan tâm đến hiệu suất của các mô hình máy tính này, bạn phải biết rằng các mô hình Deep Learning có thể đạt độ chính xác nghệ thuật tiên tiến và đôi khi thậm chí vượt quá độ chính xác và hiệu suất cấp độ con người. Không có nghi ngờ rằng nó đã làm cho máy móc đáng tin cậy như con người về mặt thực hiện nhiệm vụ và kết quả.
Mô hình Deep Learning đôi khi cũng được gọi là Mạng nơ-ron sâu (Deep neural networks) vì phương pháp học sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron. Nếu bạn thắc mắc tại sao gọi là "deep learning" (học sâu), bạn nên biết thuật ngữ "deep" (sâu) đề cập đến tổng số lớp ẩn trong mạng. Trong khi mạng nơ-ron thông thường chỉ có 2-3 lớp ẩn, Deep Learning có thể có lên đến 150 lớp ẩn.
Cách hoạt động của mô hình Deep Learning令人惊叹 vì nó được dạy các đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần trích xuất đặc trưng thủ công. Điều này được thực hiện nhờ việc các mô hình Deep Learning được huấn luyện bằng các tập dữ liệu gán nhãn lớn và kiến trúc mạng nơ-ron. Mạng nơ-ron tích chập (ConvNet hoặc CNN) là một trong những mạng nơ-ron sâu phổ biến nhất, tích chập các đặc trưng đã học với dữ liệu đầu vào và sử dụng các lớp tích chập 2D. Đây là điều khiến kiến trúc này phù hợp nhất để xử lý dữ liệu 2D như hình ảnh.
2. Thực Tế Tăng Cường (AR) và Thực Tế Ảo (VR)
Biến điều không thể thành có thể là những gì các công nghệ này hướng tới. Khi nói đến Thực Tế Tăng Cường, nó mở ra cách mới để giao tiếp với máy tính. AR nâng cao trải nghiệm của bạn bằng cách làm cho nó có ý nghĩa hơn thông qua khả năng tương tác với đồ họa do máy tạo ra để phủ lên thực tế. Nói đơn giản, AR là công nghệ nơi đồ họa dựa trên máy tính được dùng để tăng cường môi trường của bạn.
Trong AR, công nghệ quan sát và sử dụng môi trường thực tế của bạn làm nền tảng và xây dựng lên trên đó. Ví dụ, hãy tưởng tượng tường phòng bạn biến thành màn hình lớn hoặc bàn ăn trở thành bàn cờ Monopoly. Tất cả xảy ra nhờ công nghệ AR có khả năng quan sát và 묘사 các vật thể thực tế thành ảo trên màn hình của bạn. Hai ví dụ phổ biến của AR là game Pokémon Go và bộ lọc Snapchat.
Mặt khác, Thực Tế Ảo (VR) có khả năng tạo ra thế giới ảo riêng để giúp bạn giao tiếp. VR yêu cầu bạn đeo thiết bị phù hợp như mũ VR hoặc kính VR đảm bảo sự hiện diện của bạn trong thế giới ảo được tạo ra. Thực tế ảo đủ mạnh để chìm đắm bạn bằng cách kích thích thính giác và thị giác chủ yếu. Nó khiến bạn tin rằng bạn đang sống trong môi境被展示给您.
Mặc dù có nhiều khác biệt giữa AR và VR, nhưng một sự thật chung là cả hai đều tận dụng cùng một công nghệ để mang lại trải nghiệm nâng cao. Theo dõi đầu (Head tracking) là chuyển động chính mà cả hai tuân theo để xác định chuyển động thực tế của bạn. Về sức mạnh xử lý, AR sử dụng ít sức mạnh hơn VR vì nó không cần render một môi trường hoàn toàn khác.
3. Bộ Tăng Tốc Đồ Họa (Graphics Accelerator)
Bộ tăng tốc đồ họa là một chip vi điện tử gắn vào bo mạch chủ của máy tính để có phản hồi tốt và nhanh hơn trong tải hình ảnh. Chipset này sau đó được gắn vào chương trình máy tính có thể chuyển giao việc làm mới và gửi hình ảnh đến màn hình hiển thị và tính toán hình ảnh hiệu ứng đặc biệt 3D và 2D. Như tên gọi cho thấy, bộ tăng tốc đồ họa đẩy nhanh quá trình hiển thị hình ảnh trên màn hình, làm cho các hiệu ứng không thể thực hiện được theo cách khác trở nên khả thi.
Để hiểu rõ, bạn có thể lấy ví dụ bất kỳ game nào yêu cầu hành động nổi bật. Nếu chipset không tải được các hình ảnh tương tác này trên màn hình, bạn sẽ không thể phản ứng kịp thời với game. Để đẩy nhanh quá trình tải hình ảnh, chipset bộ tăng tốc đồ họa được dùng trong máy tính. Hiện nay, hầu hết máy tính cá nhân đều được trang bị bộ tăng tốc đồ họa mang lại trải nghiệm chơi game tốt hơn. Quan trọng là mọi bộ tăng tốc đều cung cấp giao diện lập trình ứng dụng (API).
Tóm lại, công nghệ tiếp tục phát triển và tại một thời điểm nào đó trong tương lai, bạn có thể thấy công nghệ hiện tại đã lỗi thời. Nhưng các nghiên cứu và nỗ lực hiện tại để phát triển một ứng dụng cụ thể của kiến thức khoa học trong các lĩnh vực khác nhau phải được trân trọng. Không có công nghệ hiện tại, bạn không thể nghĩ đến việc tiến xa hơn. Nếu bạn biết thêm công nghệ thú vị nào có thể giúp con người, hãy cho chúng tôi biết trong bình luận bên dưới.