Môn Trí Tuệ Nhân Tạo Là Gì

Trong những năm qua, trí tuệ nhân tạo đã trải qua nhiều chu kỳ phát triển. Mới đây, công cụ Chat GPT của OpenAI ra đời đánh dấu một bước ngoặt lớn, ngay cả với những người còn hoài nghi về công nghệ này.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

AI có một số ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực giáo dục thông minh. Công nghệ này có thể tự động hóa những quy trình điểm danh, chấm điểm, dạy kèm,...

Công cụ AI cũng có khả năng đánh giá hiệu suất, năng lực của học sinh và điều chỉnh phương pháp học tập phù hợp với nhu cầu cá nhân của họ, tạo điều kiện cho trải nghiệm học tập được cá nhân hóa hơn, cho phép học sinh học theo tốc độ và chương trình của riêng mình.

Gia sư AI hỗ trợ học sinh học bất cứ khi nào họ muốn, đảm bảo học sinh đi đúng hướng. Công nghệ này cũng đang góp phần thay đổi nơi học và cách học truyền thống, thậm chí có thể thay đổi vai trò của cả giáo viên và nhà trường trong tương lai.

Khả năng của LLM, ví dụ những công cụ như ChatGPT và Google Gemini, phát triển hơn giúp giáo viên tạo tài liệu giảng dạy và thu hút học sinh theo những cách mới mẻ.

Tuy nhiên, sự ra đời của những công cụ này cũng buộc các nhà giáo dục phải xem xét lại hoạt động hoạt động học tập trên lớp và tại nhà, kiểm tra và sửa đổi những chính sách chống đạo văn.

Giáo dục thông minh là một trong những xu hướng sẽ phát triển mạnh mẽ trong tương lai - Ảnh: Internet

Làm việc trong môi trường nguy hiểm

AI được áp dụng để chế tạo robot tự động khám phá đại dương, vũ trụ; Robot cứu nạn, rà soát bom mìn,... Chúng sẽ thay thế con người làm việc ở nơi tiềm ẩn rủi ro.

Trong sản xuất, robot AI sử dụng cho mục đích thực hiện nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chiếm nhiều thời gian như vận chuyển trong nhà máy, kiểm kho, đóng gói,... hoặc những công việc nguy hiểm nhằm giảm rủi ro cho người lao động và tăng năng suất chung.

AI trong phát triển phần mềm và CNTT

AI được sử dụng để tự động hóa nhiều quy trình trong phát triển phần mềm, DevOps và công nghệ thông tin (CNTT).

Ví dụ, công cụ AIOps cho phép bảo trì dự đoán môi trường CNTT bằng cách phân tích dữ liệu hệ thống. Từ đó, sự cố tiềm ẩn được dự báo trước khi chúng xảy ra. Các công cụ giám sát hỗ trợ AI cũng cảnh báo những bất thường tiềm ẩn theo thời gian thực dựa trên dữ liệu trong quá khứ.

Một số công cụ AI tạo sinh như GitHub Copilot và Tabnine cũng được sử dụng phổ biến để tạo mã ứng dụng dựa trên lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural Language Processing).

Mặc dù những công cụ này đã cho thấy triển vọng và thu hút sự quan tâm của các lập trình viên, nhưng chúng không có khả năng thay thế hoàn toàn kỹ sư phần mềm. Thay vào đó, chúng đóng vai trò là công cụ hỗ trợ năng suất, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và viết mã mẫu.

Không thể phủ nhận, công cụ AI cung cấp một loạt chức năng mới cho doanh nghiệp. Câu hỏi đặt ra là, việc sử dụng AI có mang lại ảnh hưởng tiêu cực và hệ lụy nào hay không?

Dù tốt hay xấu, các hệ thống AI phản ánh những gì chúng đã học được, nghĩa là những thuật toán này phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu mà chúng được đào tạo. Kho dữ liệu này do con người tập hợp và đưa vào mô hình, do đó có thể tồn tại sự thiên vị và cần theo dõi chặt chẽ.

Một vài thách thức về mặt đạo đức của AI bao gồm:

Sự thiên vị do thuật toán được đào tạo không đúng cách và định kiến ​​hoặc sự giám sát không đúng cách của con người.

Lạm dụng AI tạo ra nội dung giả mạo, lừa đảo và những nội dung độc hại khác.

Mối quan ngại về mặt pháp lý, bao gồm vấn đề bản quyền, bôi nhọ,...

Gia tăng tỷ lệ thất nghiệp do việc sử dụng AI ngày càng lớn để tự động hóa các nhiệm vụ tại nơi làm việc.

Mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu, đặc biệt là trong các lĩnh vực như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và pháp lý liên quan đến dữ liệu cá nhân nhạy cảm.

Xem thêm bài viết: Những vấn đề đạo đức trong trí tuệ nhân tạo (AI)

Nhìn chung, trí tuệ nhân tạo đã và đang cách mạng hóa nhiều ngành nghề, lĩnh vực. Tuy nhiên, công nghệ này không thể thay thế hoàn toàn con người mà chỉ hỗ trợ thực hiện công việc, nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn.

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-Artificial-Intelligence

Ứng dụng AI trong giao thông thông minh

Sử dụng AI nhằm mục đích quản lý giao thông đã trở nên rất phổ biến tại nhiều quốc gia trên khắp thế giới.

Hệ thống giao thông thông minh (ITS - Intelligent Transport System) tích hợp trí tuệ nhân tạo với các chức năng nhận diện phương tiện, phát hiện hành vi vi phạm an toàn giao thông, điều khiển liên động thiết bị và phần mềm để xử lý sự cố hiệu quả, giám sát an ninh trật tự công cộng, thu phí và kiểm soát tải trọng xe tự động,...

Đặc biệt, trong lĩnh vực vận tải, sự ra đời của xe tự lái trang bị AI cũng góp phần mang lại lợi ích kinh tế cao hơn khi cắt giảm được chi phí vận hành, tối ưu lộ trình vận chuyển và hạn chế tình trạng tai nạn nguy hiểm đến tính mạng con người.

Cao tốc Nha Trang - Cam Lâm hiện là một trong những con đường thông minh nhất Việt Nam với hệ thống ITS toàn diện được triển khai bởi Elcom - Ảnh: Internet

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn

Ở các thành phố thông minh hiện nay, AI được sử dụng để nâng cao hiệu quả quản lý, vận hành và trải nghiệm người dùng trong nhiều lĩnh vực: Giao thông, chuyển đổi số cơ quan nhà nước, giáo dục, y tế, sản xuất kinh doanh, nghệ thuật, sáng tạo nội dung,...

Xử lý hiệu quả tác vụ nặng về dữ liệu

Các công cụ phân tích ngày nay sử dụng AI và máy học (Machine learning) để xử lý lượng dữ liệu lớn theo cách thống nhất, đồng thời vẫn duy trì khả năng thích ứng với thông tin mới thông qua quá trình học liên tục. Ví dụ, ứng dụng AI đã mang lại kết quả nhất quán và đáng tin cậy trong việc xem xét tài liệu pháp lý và dịch ngôn ngữ.

Hệ thống AI và công cụ tự động hóa giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết để xử lý dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích trong những lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe hoặc những ngành nghề yêu cầu hoạt động nhập và phân tích dữ liệu thường xuyên, cũng như ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trong ngân hàng và tài chính, mô hình AI có khả năng hỗ trợ nhiều tác vụ - Ảnh: Internet

Hệ thống AI nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cá nhân hóa tương tác và phân phối nội dung trên nền tảng kỹ thuật số.

Ví dụ, đối với nền tảng thương mại điện tử, mô hình AI phân tích hành vi của người dùng để đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích của từng cá nhân, tăng sự hài lòng và tương tác của khách hàng.

Học ngành Trí tuệ nhân tạo tại Swinburne Việt Nam

Hiện nay tại Việt Nam, đã có khá nhiều trường đại học giới thiệu ngành học Trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả các trường đại học trong nước và quốc tế. Trong đó, Swinburne Vietnam Alliance Program (Swinburne Việt Nam) là chương trình liên kết đào tạo giữa Swinburne University of Technology (Australia) – Top 1% các trường đại học hàng đầu thế giới và Đại học FPT – một trong những đơn vị đào tạo về công nghệ lớn nhất tại Việt Nam.

Sinh viên sẽ được học với chương trình đào tạo cam kết đạt tiêu chuẩn chất lượng quốc tế chuyển giao từ Swinburne Australia. Đặc biệt với mạng lưới và thế mạnh về công nghệ của Đại học FPT, xuyên suốt quá trình học tập của các bạn sẽ được lồng ghép với những hoạt động thực tế gắn liền với doanh nghiệp.

Sinh viên sẽ trực tiếp tham gia những dự án liên quan tới AI triển khai bởi Tập đoàn FPT cũng như rất nhiều các đơn vị đối tác ở trong và ngoài nước của Tập đoàn, trong số đó có cả những “ông lớn” như Boeing, Airbus, Hitachi,… Đồng thời, các bạn cũng được gặp gỡ và học tập từ nhiều chuyên gia đầu ngành thông qua các buổi chia sẻ, từ đó trau dồi kiến thức tiễn và xây dựng mạng lưới cho bản thân. Ngoài ra, sinh viên còn có cơ hội tham gia các chuyến đi thực tế và tham quan học tập tại các doanh nghiệp hàng đầu về công nghệ như: Panasonic, FPT Software, TiKi,…

Đặc biệt, trong năm cuối, các bạn sẽ có kỳ thực tập thực tế tại doanh nghiệp. Các bạn sinh viên có thể lựa chọn các đơn vị thành viên của Tập đoàn FPT (FPT Telecom, FPT Information System, FPT Smart Cloud…) hoặc những đơn vị công nghệ khác phù hợp với sở thích và năng lực như IBM, VinAI, Viettel Solution, VNPT IT… Như vậy, sinh viên ngay khi ra trường đã có kinh nghiệm thực chiến và sẵn sàng làm việc tại các doanh nghiệp.

Được trang bị các kiến thức và kỹ năng của công dân toàn cầu, các bạn sinh viên sau khi tốt nghiệp tại Swinburne Vietnam sẽ có cơ hội nghề nghiệp rộng mở với mức thu nhập hấp dẫn, không chỉ trong nước mà còn ở nước ngoài, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu tuyển dụng của ngành Trí tuệ nhân tạo đang rất lớn như hiện nay.

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc chủ(hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".[2][3]

Khi máy móc ngày càng tăng khả năng, các nhiệm vụ được coi là cần "trí thông minh" thường bị loại bỏ khỏi định nghĩa về AI, một hiện tượng được gọi là hiệu ứng AI.[4] Một câu châm ngôn trong Định lý của Tesler nói rằng "AI là bất cứ điều gì chưa được thực hiện."[5] Ví dụ, nhận dạng ký tự quang học thường bị loại trừ khỏi những thứ được coi là AI, đã trở thành một công nghệ thông thường.[6] Khả năng máy hiện đại thường được phân loại như AI bao gồm thành công hiểu lời nói của con người, cạnh tranh ở mức cao nhất trong trò chơi chiến lược (chẳng hạn như cờ vua và Go),[7] xe hoạt động độc lập, định tuyến thông minh trong mạng phân phối nội dung, và mô phỏng quân sự.

Trí tuệ nhân tạo có thể được phân thành ba loại hệ thống khác nhau: trí tuệ nhân tạo phân tích, lấy cảm hứng từ con người và nhân tạo.[8] AI phân tích chỉ có các đặc điểm phù hợp với trí tuệ nhận thức; tạo ra một đại diện nhận thức về thế giới và sử dụng học tập dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo các quyết định trong tương lai. AI lấy cảm hứng từ con người có các yếu tố từ trí tuệ nhận thức và cảm xúc; hiểu cảm xúc của con người, ngoài các yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định. AI nhân cách hóa cho thấy các đặc điểm của tất cả các loại năng lực (nghĩa là trí tuệ nhận thức, cảm xúc và xã hội), có khả năng tự ý thức và tự nhận thức được trong các tương tác.

Trí tuệ nhân tạo được thành lập như một môn học thuật vào năm 1956, và trong những năm sau đó đã trải qua nhiều làn sóng lạc quan,[9][10] sau đó là sự thất vọng và mất kinh phí (được gọi là " mùa đông AI "),[11][12] tiếp theo là cách tiếp cận mới, thành công và tài trợ mới.[10][13] Trong phần lớn lịch sử của mình, nghiên cứu AI đã được chia thành các trường con thường không liên lạc được với nhau.[14] Các trường con này dựa trên các cân nhắc kỹ thuật, chẳng hạn như các mục tiêu cụ thể (ví dụ: " robot học " hoặc "học máy"),[15] việc sử dụng các công cụ cụ thể ("logic" hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo) hoặc sự khác biệt triết học sâu sắc.[16][17][18] Các ngành con cũng được dựa trên các yếu tố xã hội (các tổ chức cụ thể hoặc công việc của các nhà nghiên cứu cụ thể).[14]

Lĩnh vực này được thành lập dựa trên tuyên bố rằng trí thông minh của con người "có thể được mô tả chính xác đến mức một cỗ máy có thể được chế tạo để mô phỏng nó".[19] Điều này làm dấy lên những tranh luận triết học về bản chất của tâm trí và đạo đức khi tạo ra những sinh vật nhân tạo có trí thông minh giống con người, đó là những vấn đề đã được thần thoại, viễn tưởng và triết học từ thời cổ đại đề cập tới.[20] Một số người cũng coi AI là mối nguy hiểm cho nhân loại nếu tiến triển của nó không suy giảm.[21] Những người khác tin rằng AI, không giống như các cuộc cách mạng công nghệ trước đây, sẽ tạo ra nguy cơ thất nghiệp hàng loạt.[22]

Trong thế kỷ 21, các kỹ thuật AI đã trải qua sự hồi sinh sau những tiến bộ đồng thời về sức mạnh máy tính, dữ liệu lớn và hiểu biết lý thuyết; và kỹ thuật AI đã trở thành một phần thiết yếu của ngành công nghệ, giúp giải quyết nhiều vấn đề thách thức trong học máy, công nghệ phần mềm và nghiên cứu vận hành.[13]

Tư tưởng có khả năng sinh vật nhân tạo xuất hiện như các thiết bị kể chuyện thời cổ đại,[23] và đã được phổ biến trong tiểu thuyết, như trong Frankenstein của Mary Shelley hay RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek.[24] Những nhân vật này và số phận của họ nêu ra nhiều vấn đề tương tự hiện đang được thảo luận trong đạo đức của trí tuệ nhân tạo.[20]

Nghiên cứu về lý trí cơ học hoặc "chính thức" bắt đầu với các nhà triết học và toán học thời cổ đại. Nghiên cứu về logic toán học đã dẫn trực tiếp đến lý thuyết tính toán của Alan Turing, người cho rằng một cỗ máy, bằng cách xáo trộn các ký hiệu đơn giản như "0" và "1", có thể mô phỏng bất kỳ hành động suy luận toán học nào có thể hiểu được. Tầm nhìn sâu sắc này, cho thấy máy tính kỹ thuật số có thể mô phỏng bất kỳ quá trình suy luận hình thức nào, đã được gọi là luận án Church-Turing.[25] Cùng với những khám phá đồng thời về sinh học thần kinh, lý thuyết thông tin và điều khiển học, điều này khiến các nhà nghiên cứu cân nhắc khả năng xây dựng bộ não điện tử. Turing đã đề xuất rằng "nếu một con người không thể phân biệt giữa các phản hồi từ một máy và một con người, máy tính có thể được coi là 'thông minh'.[26] Công việc đầu tiên mà bây giờ được công nhận là trí tuệ nhân tạo là thiết kế hình thức "tế bào thần kinh nhân tạo" do McCullouch và Pitts đưa ra năm 3500.

Các nhà nghiên cứu đầu tiên đã phát triển các thuật toán bắt chước theo lý luận từng bước mà con người sử dụng khi giải quyết các câu đố hoặc đưa ra các phương pháp loại trừ logic.[27] Vào cuối những năm 1980 và 1990, nghiên cứu về AI đã phát triển các phương pháp xử lý thông tin không chắc chắn hoặc không đầy đủ, sử dụng các khái niệm từ xác suất và kinh tế.[28]

Đối với những vấn đề khó, các thuật toán bắt buộc phải có phần cứng đủ mạnh để thực hiện phép tính toán khổng lồ - để trải qua "vụ nổ tổ hợp": lượng bộ nhớ và thời gian tính toán có thể trở nên vô tận nếu giải quyết một vấn đề khó. Mức độ ưu tiên cao nhất là tìm kiếm các thuật toán giải quyết vấn đề.[29]

Con người thường sử dụng các phán đoán nhanh và trực quan chứ không phải là phép khấu trừ từng bước mà các nghiên cứu AI ban đầu có thể mô phỏng.[30] AI đã tiến triển bằng cách sử dụng cách giải quyết vấn đề "biểu tượng phụ": cách tiếp cận tác nhân được thể hiện nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng cảm biến động đến lý luận cao hơn; nghiên cứu mạng thần kinh cố gắng để mô phỏng các cấu trúc bên trong não làm phát sinh kỹ năng này. Các phương pháp tiếp cận thống kê đối với AI bắt chước khả năng của con người.

Trí tuệ nhân tạo (AI) chia thành hai trường phái tư duy: Trí tuê nhân tạo truyền thống và trí tuệ tính toán.

Trí tuê nhân tạo truyền thống hầu như bao gồm các phương pháp hiện được phân loại là các phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với các tên Trí tuê nhân tạo biểu tượng, Trí tuê nhân tạo logic, Trí tuê nhân tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê nhân tạo cổ điển (Goodness Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học.) Các phương pháp gồm có:

Trí tuệ tính toán nghiên cứu việc học hoặc phát triển lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong hệ thống, chẳng hạn hệ thống connectionist). Việc học dựa trên dữ liệu kinh nghiệm và có quan hệ với Trí tuệ nhân tạo phi ký hiệu, Trí tuê nhân tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:

Người ta đã nghiên cứu các hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong đó kết hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ chuyên gia có thể được sinh bởi mạng neural hoặc các luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo thường được dùng trong các công trình nghiên cứu khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành cố gắng tạo ra mô hình nhận thức của con người (việc này khác với các nghiên cứu Trí tuê nhân tạo, vì Trí tuê nhân tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra mô hình về hoạt động của bộ óc con người).

Bài chính Triết lý Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo mạnh hay Trí tuệ nhân tạo yếu, đó vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của các nhà triết học Trí tuệ nhân tạo. Nó liên quan tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng chú ý nhất là Roger Penrose trong tác phẩm The Emperor's New Mind và John Searle với thí nghiệm tư duy trong cuốn Chinese room (Căn phòng Trung Hoa) khẳng định rằng các hệ thống logic hình thức không thể đạt được nhận thức thực sự, trong khi Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết chức năng. Theo quan điểm của nhiều người ủng hộ Trí tuệ nhân tạo mạnh, nhận thức nhân tạo được coi là "chén thánh " của Trí tuệ nhân tạo.

Có nhiều ví dụ về các chương trình thể hiện trí thông minh ở một mức độ nào đó. Ví dụ:

Trên thế giới có rất nhiều các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo làm việc tại hàng trăm viện nghiên cứu và công ty. Dưới đây là một số trong nhiều nhà nghiên cứu đã có đóng góp lớn:

Sau khi nhà vật lý học Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk cảnh báo về mối đe dọa tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo, nhiều người vẫn cho rằng họ đã quá lo xa trong khi AI đang giúp ích rất nhiều cho cuộc sống của chúng ta. Stephen Hawking khẳng định "Trí tuệ nhân tạo có thể là dấu chấm hết cho nhân loại khi nó phát triển đến mức hoàn thiện nhất".[cần dẫn nguồn]

Tác động đầu tiên của trí tuệ nhân tạo mà chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy chính là tỷ lệ thất nghiệp tăng cao. Nếu AI phát triển hoàn thiện, nó có khả năng thay thế con người trong các công việc trí tuệ như chăm sóc sức khỏe, phục vụ, sản xuất theo dây chuyền tự động, công việc văn phòng....[31] Hoặc cũng có thể vấn đề thất nghiệp sẽ được AI giải quyết một cách mà chúng ta không thể hình dung được.

Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: "Có một vấn đề rất lớn đối với xã hội loài người khi AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, chúng ta sẽ cho phép mình nghe theo những quyết định của máy móc, vì đơn giản là các cỗ máy luôn đưa ra quyết định chính xác hơn con người."[31]

Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là người giám đốc Trung tâm nghiên cứu rủi ro khoa học tại đại học Michigan: "Khi AI kết hợp với công nghệ nano có thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng có thể là mối đe dọa lớn nhất đối với con người. Trong khi Bộ quốc phòng Mỹ đang nghiên cứu dự án Autonomous Tactical Robot (EATR), trong đó các robot sẽ sử dụng công nghệ nano để hấp thụ năng lượng bằng những chất hữu cơ có thể là cơ thể con người. Đó thực sự là mối đe dọa lớn nhất, khi các robot nano tự tạo ra năng lượng bằng cách ăn các chất hữu cơ từ cây cối và động vật, có thể là cả con người. Nghe có vẻ giống như trong các bộ phim viễn tưởng, nhưng đó là điều hoàn toàn có thể xảy ra. Có lẽ chúng ta nên bắt đầu cẩn thận ngay từ bây giờ."

Dưới đây là danh sách các cuốn sách (tiếng Anh) quan trọng trong ngành. Xem danh sách đầy đủ hơn tại Các ấn phẩm Trí tuệ nhân tạo quan trọng.

Wikimedia Commons có thêm hình ảnh và phương tiện truyền tải về

Các tổ chức đã tự động hóa các quy trình kỹ thuật số trong một thời gian đến nay. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo đưa vào một cấp độ sâu mới và khả năng giải quyết vấn đề cho quy trình này. Ví dụ: một hệ thống xử lý hóa đơn dựa trên công nghệ AI có thể tự động quét và ghi lại dữ liệu hóa đơn từ bất kỳ mẫu hóa đơn nào. Hệ thống này cũng có thể phân loại hóa đơn dựa trên các tiêu chí khác nhau, chẳng hạn như nhà cung cấp, địa lý, bộ phận, v.v. Hệ thống này thậm chí có thể kiểm tra lỗi và xử lý thanh toán với ít sự giám sát.