Công nghệ có mặt ở khắp mọi nơi, cho dù là y tế hay giáo dục, mọi bộ phận đều được kiểm soát và phát triển bằng công nghệ. Mặc dù đã có những cải cách và phát triển lớn giúp cuộc sống của chúng ta thuận tiện hơn trong vài năm qua, Trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu y học đã chứng kiến một số thay đổi lớn về mặt công nghệ. Ngoài ra, hầu hết mọi lĩnh vực đã trải qua một sự gia tăng đáng kể trong việc phát triển công nghệ của riêng mình. Tuy nhiên, nếu nói về những công nghệ phổ biến và được nhắc đến nhiều nhất, bạn có thể muốn tìm hiểu kỹ và phân tích dữ liệu.
Hôm nay, chúng ta sẽ nói về những công nghệ phổ biến nhất đã xuất hiện trong năm để giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn:
1. Học sâu
Học sâu là một phương pháp dạy máy tính làm những gì tự nhiên đến với con người. Nó giống như đốt cháy một con người bên trong một chiếc máy tính được cho là sẽ hành xử như con người trong một tình huống cụ thể. Học sâu là công nghệ cơ bản đằng sau những chiếc ô tô tự lái có thể đọc các biển báo dừng và phân biệt người đi bộ với cột đèn. Công nghệ này cũng là động lực chính của tính năng điều khiển bằng giọng nói trong nhiều thiết bị khác nhau như điện thoại di động, máy tính bảng, TV và máy tính xách tay.
Học sâu là một công nghệ thành công trong đó mô hình máy tính học cách thực hiện các nhiệm vụ phân loại từ văn bản, hình ảnh và âm thanh. Các mô hình này được đào tạo với sự trợ giúp của một tập hợp lớn dữ liệu được dán nhãn và kiến trúc mạng thần kinh chứa nhiều lớp. Nếu lo lắng về hiệu suất của các mô hình máy tính này, bạn phải biết rằng các mô hình Học sâu có thể đạt được độ chính xác hiện đại và đôi khi chúng thậm chí còn vượt quá độ chính xác và hiệu suất của con người. Rõ ràng là nó đã làm cho máy móc trở nên đáng tin cậy như con người về mặt thực thi nhiệm vụ và kết quả của chúng.
Mô hình Deep Learning đôi khi còn được gọi là Mạng nơ-ron sâu vì lý do các phương pháp học sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron. Nếu bạn thắc mắc tại sao mọi người lại gọi nó là học sâu, thì bạn nên lưu ý rằng thuật ngữ “sâu” dùng để chỉ tổng số lớp ẩn trong mạng. Trong khi mạng thần kinh thông thường chỉ bao gồm 2 – 3 lớp ẩn, Deep Learning có thể có tới 150 lớp ẩn cùng lúc.
Hoạt động của mô hình Deep Learning thật tuyệt vời vì nó được dạy các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần trích xuất tính năng thủ công. Điều này có thể là do các mô hình Deep Learning được đào tạo bằng cách sử dụng tập hợp lớn dữ liệu được gắn nhãn và kiến trúc mạng thần kinh. Mạng thần kinh tích chập (ConvNet hoặc CNN) là một trong những mạng thần kinh sâu phổ biến nhất kết hợp các tính năng đã học với dữ liệu đầu vào và sử dụng các lớp tích chập 2D. Đây là điều làm cho kiến trúc này trở nên phù hợp nhất để xử lý dữ liệu 2D như hình ảnh.
2. Thực tế tăng cường và Thực tế ảo
Biến những điều không thể thành khả năng là mục đích của những công nghệ này. Khi nói đến Thực tế Augmented, nó sẽ mở ra những cách mới để giao tiếp với máy tính của bạn. Thực tế tăng cường hoặc AR nâng cao trải nghiệm của bạn bằng cách làm cho trải nghiệm đó có ý nghĩa hơn thông qua khả năng tương tác của bạn với đồ họa do máy tạo ra được sử dụng để xếp lớp trên thực tế. Nói một cách đơn giản, AR là công nghệ sử dụng đồ họa dựa trên máy tính 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 trên nền tảng đó. Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng bức tường trong phòng của bạn biến thành một màn hình lớn hoặc bàn ăn của bạn trở thành một bảng độc quyền. Tất cả xảy ra nhờ công nghệ AR có khả năng quan sát và mô tả các vật thể ngoài đời thực thành ảo trên màn hình của bạn. Một số ví dụ phổ biến về Thực tế tăng cường là trò chơi Pokémon Go và bộ lọc Snapchat..
Mặt khác, Thực tế ảo hay VR, công nghệ được trao quyền để tạo ra thế giới ảo của riêng nó để giúp bạn giao tiếp. Công nghệ VR yêu cầu bạn phải đeo đầy đủ các thiết bị như mũ bảo hiểm VR hoặc kính VR để đảm bảo sự hiện diện của bạn trong thế giới ảo được tạo ra. Thực tế ảo đủ khả năng để làm bạn choáng ngợp bằng cách kích thích thính giác và thị giác của bạn là chủ yếu. Nó khiến bạn tin rằng bạn đang sống trong môi trường được hiển thị cho bạn.
Mặc dù, có nhiều điểm khác biệt giữa Thực tế tăng cường và Thực tế ảo. Tuy nhiên, một trong những sự thật chung giữa chúng là cả hai đều tận dụng cùng một công nghệ để phục vụ bạn với trải nghiệm nâng cao. Theo dõi đầu là chuyển động chính mà cả hai đều theo dõi để xác định chuyển động thực tế của bạn. Xét về sức mạnh xử lý, Thực tế tăng cường sử dụng ít sức mạnh xử lý hơn so với Thực tế ảo vì nó không cần phải hiển thị một môi trường hoàn toàn khác.
3. Trình tăng tốc đồ họa
Bộ tăng tốc đồ họa là một chipset vi điện tử được gắn vào bo mạch chủ của máy tính để có được phản hồi tốt hơn và nhanh hơn khi tải hình ảnh. Sau đó, chipset này được gắn vào một chương trình máy tính có thể giảm tải việc làm mới và gửi hình ảnh đến màn hình hiển thị của bạn cũng như tính toán các hình ảnh hiệu ứng đặc biệt 3D và 2D. Trình tăng tốc đồ họa, như tên gọi của nó, tăng tốc quá trình hiển thị hình ảnh trên màn hình của bạn để có thể đạt được hiệu ứng mà cách khác không thể thực hiện được.
Để hiểu rõ, bạn có thể lấy ví dụ về bất kỳ trò chơi nào yêu cầu các hành động nổi bật được thực hiện Lấy. Nếu chipset của bạn không tải được, những hình ảnh tương tác này trên màn hình của bạn, bạn sẽ không thể phản hồi trò chơi đúng lúc. Để tăng tốc quá trình tải những hình ảnh này trên màn hình của bạn, các chipset tăng tốc đồ họa được sử dụng trong máy tính. Hiện tại, hầu hết các máy tính cá nhân đều được trang bị các bộ tăng tốc đồ họa này để mang lại cho bạn trải nghiệm chơi trò chơi tốt hơn. Điều quan trọng cần biết là mọi trình tăng tốc đều cung cấp giao diện chương trình ứng dụng hoặc API.
Nhìn chung, công nghệ không ngừng phát triển và đến một lúc nào đó trong tương lai, bạn có thể thấy công nghệ hiện tại đã lỗi thời. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện tại và nỗ lực đưa vào để phát triển một ứng dụng cụ thể của kiến thức khoa học trong các lĩnh vực khác nhau phải được đánh giá cao. Nếu không có công nghệ hiện tại, bạn không thể nghĩ đến việc tiến xa hơn nữa. Nếu bạn biết thêm một số công nghệ thú vị có thể giúp ích cho con người, hãy cho chúng tôi biết trong phần nhận xét bên dưới.