Artificial Intelligence Glossary: Các thuật ngữ AI chính
Chào mừng đến với Artificial Intelligence Glossary của chúng tôi! Hướng dẫn này được thiết kế để giúp người học tiếng Anh và những người đam mê công nghệ hiểu các thuật ngữ AI chính. Việc học từ vựng chuyên ngành có thể khó khăn, nhưng với những lời khuyên về từ vựng này, bạn sẽ nhanh chóng nắm vững các khái niệm AI thiết yếu. Chúng ta sẽ cùng khám phá các thuật ngữ cơ bản và các cụm từ thông dụng được sử dụng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo đầy thú vị. Hãy cùng bắt đầu và mở rộng vốn tiếng Anh công nghệ của bạn!
Mục lục
Artificial Intelligence Glossary là gì?
Phần này là cánh cửa dẫn bạn đến việc hiểu Artificial Intelligence Glossary của chúng tôi. Chúng tôi mong muốn làm rõ những thuật ngữ AI thường phức tạp mà bạn sẽ gặp. Để có cái nhìn tổng quan toàn diện về bản thân AI, bạn có thể truy cập trang Wikipedia về Trí tuệ Nhân tạo. Việc học từ vựng kỹ thuật mới đôi khi có thể cảm thấy giống như giải quyết các động từ bất quy tắc trong tiếng Anh, nhưng chúng tôi đã đơn giản hóa các định nghĩa về AI này để dễ hiểu. Hiểu các khái niệm cốt lõi này, bao gồm từ vựng về học máy (machine learning) và các thuật ngữ về học sâu (deep learning), là rất quan trọng đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu về AI, dù vì mục đích học thuật, chuyên môn hay sở thích cá nhân. Bộ thuật ngữ này sẽ đóng vai trò là kim chỉ nam đáng tin cậy của bạn về các khối xây dựng nền tảng và các khái niệm AI thiết yếu, giúp bạn tránh những lỗi học ngôn ngữ phổ biến khi thảo luận về công nghệ.
| Thuật ngữ | Loại từ | Định nghĩa đơn giản | Câu ví dụ |
|---|---|---|---|
| Artificial Intelligence (AI) | Noun | Lý thuyết và sự phát triển các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, đưa ra quyết định và dịch thuật. | Example 1: Artificial Intelligence is rapidly transforming various industries, from healthcare to finance. Example 2: Many researchers are exploring the potential of general Artificial Intelligence. |
| Machine Learning (ML) | Noun | Một ứng dụng của AI cung cấp cho hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng (để biết thêm chi tiết, xem Machine Learning trên Wikipedia). | Example 1: Machine Learning algorithms are used in recommendation systems to suggest products you might like. Example 2: Fraud detection systems often employ Machine Learning to identify suspicious patterns. |
| Algorithm | Noun | Một quy trình hoặc tập hợp các quy tắc cần tuân theo trong tính toán hoặc các hoạt động giải quyết vấn đề khác, đặc biệt là bởi máy tính. Trong AI, đó là một chuỗi các chỉ dẫn cho hệ thống biết cách thực hiện một tác vụ. | Example 1: The search engine uses a complex algorithm to rank web pages based on relevance. Example 2: Sorting data efficiently requires a well-designed algorithm. |
| Deep Learning | Noun | Một lĩnh vực con của học máy dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (mạng nơ-ron sâu). Nó đặc biệt hiệu quả cho việc nhận dạng mẫu từ lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc. | Example 1: Deep Learning is used for advanced image recognition and natural language processing tasks. Example 2: Autonomous vehicles use Deep Learning models to interpret their surroundings. |
| Neural Network (ANN) | Noun | Một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và các khía cạnh chức năng của mạng nơ-ron sinh học. Nó bao gồm các nút hoặc 'nơ-ron' kết nối với nhau trong các cấu trúc lớp. | Example 1: Neural Networks are a key component of deep learning models, capable of learning complex patterns. Example 2: A simple Neural Network can be trained to recognize handwritten digits. |
| Data Set | Noun | Một tập hợp các bộ thông tin liên quan, thường được trình bày dưới dạng bảng hoặc cấu trúc, được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình AI. | Example 1: The AI was trained on a large data set of cat and dog images to learn to differentiate them. Example 2: A high-quality data set is crucial for building an accurate machine learning model. |
| Natural Language Processing (NLP) | Noun | Một lĩnh vực của AI cho phép máy tính hiểu, diễn giải, thao tác và tạo ra ngôn ngữ con người. Nó bắc cầu nối khoảng cách giữa giao tiếp của con người và sự hiểu biết của máy tính. | Example 1: Chatbots and virtual assistants use Natural Language Processing to interact effectively with users. Example 2: Sentiment analysis, a common NLP task, determines the emotional tone behind a text. |
| Big Data | Noun | Các tập dữ liệu cực kỳ lớn và phức tạp mà phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đủ khả năng xử lý. Nó được đặc trưng bởi khối lượng, vận tốc và sự đa dạng cao. | Example 1: Big Data analytics provides valuable insights for business decisions and scientific research. Example 2: Managing and processing Big Data requires specialized tools and infrastructure. |
| Computer Vision | Noun | Một lĩnh vực khoa học liên ngành nghiên cứu cách máy tính có thể thu được sự hiểu biết cấp cao từ hình ảnh hoặc video kỹ thuật số. Nó tìm cách tự động hóa các tác vụ mà hệ thống thị giác con người có thể làm được. | Example 1: Self-driving cars rely heavily on Computer Vision to 'see' and navigate the road. Example 2: Computer Vision is used in medical imaging to help detect diseases. |
| Chatbot | Noun | Một ứng dụng phần mềm hoặc chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người thông qua lệnh thoại hoặc tin nhắn văn bản hoặc cả hai. | Example 1: Many companies use a chatbot on their websites for 24/7 customer service. Example 2: Advanced chatbots can handle complex queries and even perform transactions. |
| Automation | Noun | Công nghệ mà một quy trình hoặc thủ tục được thực hiện với sự hỗ trợ tối thiểu của con người. Nó liên quan đến việc sử dụng các hệ thống điều khiển và công nghệ thông tin để giảm nhu cầu lao động của con người. | Example 1: Industrial automation has significantly increased efficiency and productivity in manufacturing plants. Example 2: Robotic Process Automation (RPA) is used to automate repetitive business tasks. |
| Predictive Analytics | Noun | Một nhánh của phân tích nâng cao sử dụng dữ liệu lịch sử, các thuật toán thống kê và kỹ thuật học máy để đưa ra dự đoán về các sự kiện tương lai chưa biết. | Example 1: Businesses use predictive analytics to forecast sales trends and customer behavior. Example 2: Predictive analytics can help in identifying potential equipment failures before they occur. |
| Reinforcement Learning (RL) | Noun | Một lĩnh vực của học máy quan tâm đến cách các tác nhân phần mềm nên hành động trong một môi trường để tối đa hóa một khái niệm phần thưởng tích lũy. | Example 1: Reinforcement Learning is often used in robotics for tasks like learning to walk and in game playing AI like AlphaGo. Example 2: A key challenge in Reinforcement Learning is balancing exploration with exploitation. |
| Feature | Noun | Trong học máy, một thuộc tính hoặc đặc điểm có thể đo lường được của một hiện tượng đang được quan sát. Việc chọn các đặc điểm mang tính thông tin là rất quan trọng đối với các thuật toán hiệu quả. | Example 1: In image recognition of a face, a feature could be the distance between the eyes. Example 2: Feature engineering is the process of creating relevant features from raw data. |
| Model (AI Model) | Noun | Trong AI, một biểu diễn toán học được học từ dữ liệu có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Đó là kết quả của một thuật toán học máy chạy trên dữ liệu. | Example 1: The team developed a new statistical model for predicting flu outbreaks. Example 2: After training, the AI model achieved 95% accuracy on the test dataset. |
Artificial Intelligence Glossary này cung cấp một nền tảng vững chắc. Hãy nhớ rằng, giống như việc học bất kỳ bộ từ vựng mới nào, thực hành là chìa khóa. Hãy thử sử dụng các định nghĩa về AI này trong câu của riêng bạn, hoặc tìm kiếm chúng trong các bài báo về công nghệ. Hiểu các thuật ngữ này sẽ nâng cao đáng kể khả năng hiểu của bạn về các cuộc thảo luận liên quan đến AI và giúp bạn diễn đạt suy nghĩ của mình về chủ đề thú vị này. Nhiều người học thấy rằng việc tích cực sử dụng từ mới giúp củng cố ý nghĩa của chúng, vượt qua những thử thách ban đầu về lời khuyên từ vựng.
Xem thêm: IT Trends 2024
Các cụm từ thông dụng
Ngoài các từ riêng lẻ, hiểu các cụm từ thông dụng sẽ giúp tăng đáng kể sự trôi chảy của bạn khi thảo luận về các khái niệm AI. Những cách diễn đạt này thường xuyên được sử dụng trong các bài báo, cuộc thảo luận và thuyết trình chuyên nghiệp tập trung vào trí tuệ nhân tạo và từ vựng về học máy. Làm quen với cách sử dụng của chúng có thể giúp ngăn ngừa các lỗi học ngôn ngữ phổ biến và giúp bạn nghe tự nhiên hơn khi thảo luận về các chủ đề kỹ thuật. Sử dụng các cụm từ này một cách chính xác là một cách tốt để luyện tập tiếng Anh chuyên ngành công nghệ của bạn.
| Cụm từ | Giải thích cách dùng | Câu ví dụ |
|---|---|---|
| "Powered by AI" | Được sử dụng để chỉ ra rằng một hệ thống, sản phẩm hoặc dịch vụ sử dụng trí tuệ nhân tạo để hoạt động, tăng cường khả năng hoặc cung cấp các tính năng thông minh. | Example 1: This new translation app is powered by AI, offering more accurate and context-aware translations. Example 2: Many smart home devices are powered by AI to learn user preferences. |
| "Training a model" | Cụm từ này mô tả quy trình quan trọng là cung cấp lượng lớn dữ liệu cho thuật toán học máy. Điều này cho phép mô hình học các mẫu và thực hiện tác vụ dự định của nó. | Example 1: They spent weeks training a model with historical stock market data to predict future trends. Example 2: Properly training a model requires high-quality data and significant computational resources. |
| "Data-driven decisions" | Đề cập đến việc đưa ra các lựa chọn chiến lược dựa trên việc phân tích và diễn giải dữ liệu, thay vì chỉ dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân. AI thường hỗ trợ điều này. | Example 1: Our marketing strategy is now based on data-driven decisions derived from customer analytics. Example 2: Implementing data-driven decisions can lead to more efficient operations. |
| "Ethical implications of AI" | Đề cập đến các cân nhắc về đạo đức, xã hội và pháp lý xung quanh việc phát triển và triển khai AI, chẳng hạn như thiên vị, quyền riêng tư, trách nhiệm giải trình và mất việc làm. | Example 1: There's an ongoing global debate about the ethical implications of AI in surveillance and autonomous weaponry. Example 2: Addressing the ethical implications of AI is crucial for responsible innovation. |
| "AI-driven innovation" | Biểu thị các tiến bộ hoặc sản phẩm/dịch vụ mới chủ yếu được kích hoạt hoặc tăng tốc bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo. | Example 1: The healthcare sector is experiencing a significant wave of AI-driven innovation, from diagnostics to drug discovery. Example 2: AI-driven innovation is transforming how businesses operate. |
| "Human-in-the-loop (HITL)" | Mô tả một hệ thống trong đó trí tuệ con người được tích hợp với các quy trình AI. Con người cung cấp đầu vào, giám sát hoặc đưa ra các quyết định quan trọng, đặc biệt trong các tình huống mơ hồ. | Example 1: For critical medical diagnoses, a human-in-the-loop system is often preferred to ensure accuracy. Example 2: Content moderation platforms often use human-in-the-loop approaches. |
| "Black box model" | Đề cập đến một hệ thống AI mà hoạt động bên trong và quy trình ra quyết định của nó không rõ ràng hoặc khó hiểu, ngay cả đối với những người phát triển nó. Đây có thể là một mối quan ngại đối với các khái niệm AI. | Example 1: Some complex deep learning systems are considered black box models, making it hard to trace their conclusions. Example 2: Researchers are working on explainable AI (XAI) to open up these black box models. |
Việc kết hợp các cụm từ thông dụng này vào vốn từ vựng của bạn sẽ giúp cuộc thảo luận về AI của bạn chính xác và chuyên nghiệp hơn. Khi bạn gặp những cách diễn đạt này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về ngữ cảnh. Hãy thử sử dụng chúng khi nói hoặc viết về AI; việc thực hành tích cực này là một trong những lời khuyên tốt nhất về từ vựng để làm chủ tiếng Anh chuyên ngành. Nó sẽ giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn về các khái niệm AI.
Xem thêm: AI in IT
Kết luận
Việc nắm vững Artificial Intelligence Glossary này là một bước tiến quan trọng để tự tin điều hướng thế giới AI phức tạp và hấp dẫn. Các thuật ngữ AI, định nghĩa AI và các cụm từ thông dụng được đề cập ở đây là nền tảng cho bất kỳ ai đang tìm hiểu về lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Đừng nản lòng trước những thách thức ban đầu như vấn đề phát âm hoặc hiểu các khái niệm AI phức tạp; thực hành và ứng dụng kiên trì là chìa khóa để khắc phục các lỗi học ngôn ngữ. Hãy tiếp tục khám phá, tiếp tục học hỏi và đắm mình trong nội dung liên quan đến AI. Hành trình tìm hiểu và thảo luận về trí tuệ nhân tạo của bạn đã bắt đầu rất tốt!