Ngày nay, AI được sử dụng như một thuật ngữ chung cho các loại nhiệm vụ khác nhau do máy tính thực hiện. Các lĩnh vực, chẳng hạn như machine learning, deep learning, data science, trong số những lĩnh vực khác thuộc phạm vi này miễn là chúng thể hiện các đặc điểm của trí tuệ nhân tạo.
Định nghĩa về AI cũng đã thay đổi trong những năm qua, với các tác vụ phổ biến, chẳng hạn như nhận dạng ký tự quang học không còn được coi là AI nữa. Điều này là do một hiện tượng được gọi là “hiệu ứng AI”. Hiện tượng này nói rằng “AI là bất cứ thứ gì chưa được thực hiện”.
Với sự gia tăng của sức mạnh tính toán có thể truy cập, các giải pháp AI đang được các doanh nghiệp áp dụng trên quy mô lớn. Trí tuệ nhân tạo cũng là một giải pháp hữu hiệu cho nhiều vấn đề mà trước đây thuộc “business intelligence”. AI cũng rất hữu ích trong một lĩnh vực được gọi là phân tích dự đoán. Tùy thuộc vào dữ liệu thu được trong quá khứ, phân tích dự đoán cho phép dự đoán tương lai có học thức. Công nghệ này là cơ hội để cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các quy trình của công ty.
AI rất hữu ích trong phân tích dự đoán. Tùy thuộc vào dữ liệu thu được trong quá khứ, phân tích dự đoán cho phép dự đoán tương lai có học thức.
Trí tuệ nhân tạo có một lịch sử đa dạng; khái niệm về máy móc tư duy đã mê hoặc con người ngay từ những ngày đầu tiên. AI lần đầu tiên tìm thấy sự đại diện trong các mô tả tiểu thuyết, chẳng hạn như Frankenstein và các ô tô trong thần thoại Hy Lạp. Tuy nhiên, phải đến giữa thế kỷ 20, công trình của các nhà khoa học, chẳng hạn như Alan Turing mới đặt nền móng cho AI hiện đại.
Với việc tạo ra một máy tính có thể phá vỡ mã của con người, Turing đã đưa thế giới vào con đường học máy. Ông đã phát biểu nổi tiếng, “Nếu con người không thể phân biệt được phản ứng từ máy móc và con người, thì máy móc có thể được coi là” thông minh “.” Ngày nay, tuyên bố này tự cho mình là phép thử Turing để xác định liệu một công nghệ có thể được coi là AI hay không.
Lịch sử của AI chứng kiến nhiều giai đoạn lạc quan, sau đó là giai đoạn giảm lãi suất và tài trợ. Những khoảng thời gian này được gọi là “AI Winter” và là công cụ định hình sự phát triển của AI. Vào cuối những năm 1950 và đầu những năm 1960, cả Mỹ và Anh đều nhận thấy sự nhiệt tình lớn trong không gian AI. Tuy nhiên, điều này đã chết vào năm 1974, do đó, tạo ra AI Winter đầu tiên.
AI Winter thứ hai đến sau khi trí thông minh máy móc dần dần trở nên phổ biến vào đầu những năm 1980. Thị trường dường như đang được xây dựng, nhưng nó nhanh chóng mất hiệu lực vào mùa đông năm 1987 sau khi Lisp Machine, một công ty sản xuất máy AI, sụp đổ. Vào đầu thế kỷ mới, AI lại tiếp tục phát triển nhờ những tiến bộ trong lĩnh vực máy tính. Lĩnh vực này được gắn liền với một phương pháp luận khoa học, có mối liên hệ với thống kê, kinh tế học và toán học để củng cố nền tảng của ngành học. Thập niên 90 chứng kiến AI được áp dụng trong các lĩnh vực, chẳng hạn như khai thác dữ liệu, hậu cần, tổ chức dữ liệu, v.v.
Ngay sau đó, AI bắt đầu đánh bại con người trong các trò chơi của chính chúng. Năm 1997, siêu máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua, Garry Kasparov, một cách dễ dàng, cho thấy sự tiến bộ của tư duy phản biện trong AI. Năm 2011, IBM’s Watson đã đánh bại các nhà vô địch lâu đời của chương trình trò chơi truyền hình ‘Jeopardy’ với tỷ số cách biệt đáng kể. Điều này giúp tạo ra thực tế rằng AI cũng có khả năng hiểu ngôn ngữ như con người.
Ngày nay, hầu hết các thuật toán AI đang đạt đến trạng thái ngang bằng với con người, có nghĩa là chúng có thể thực hiện một nhiệm vụ với trí thông minh giống như con người. Chúng cũng hiện diện trong các tương tác hàng ngày trên Internet, từ hệ thống đề xuất đến các thuật toán xếp hạng tìm kiếm.
Các loại trí tuệ nhân tạo là gì?
ảnh
AI hẹp (Bị hạn chế)
Như tên cho thấy, AI hẹp là một mô hình trí tuệ nhân tạo được xây dựng cho một nhóm nhiệm vụ tập trung cao độ. Điều này có nghĩa là AI có thể tiến hành một nhiệm vụ hoặc một nhóm nhiệm vụ theo cách hiệu quả cao.
Với công nghệ ngày nay, AI hẹp có thứ tự cao hơn nhiều lần so với con người. Chúng được gọi là AI hẹp vì phạm vi nhiệm vụ mà chúng có thể tiến hành thấp so với trí thông minh nói chung. Chúng cũng có tia laser tập trung vào nhiệm vụ mà chúng được tạo ra và không thể thực hiện các nhiệm vụ với các yêu cầu khác nhau. Một vài ví dụ về AI hẹp bao gồm:
Thuật toán chơi cờ: Ở đây, mô hình đã có tất cả dữ liệu về các nước đi, quy tắc và chiến lược tư duy tương lai có thể có. Nó được xây dựng cho một mục đích và có thể chơi trò chơi với bất kỳ con người nào và giành chiến thắng một cách dễ dàng.
Trợ lý điện thoại thông minh kỹ thuật số: Bao gồm Siri, Google Assistant và Amazon Alexa. Các thuật toán này được thiết kế với mục đích cụ thể để hiểu ngôn ngữ của con người, tìm kiếm truy vấn và trả về câu trả lời. Ngoài các lệnh được chỉ định khác, chúng không thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Xe tự lái: Mặc dù đây vẫn là những AI hẹp, nhưng chúng khác biệt ở chỗ chúng được tạo ra từ nhiều trí thông minh nhỏ hơn và hẹp hơn. Điều này bao gồm hệ thống định vị, phát hiện đối tượng thông qua hình ảnh và kiểm soát hành trình.
AI mạnh (phổ thông)
AI mạnh gần với trí thông minh của con người hơn là AI hẹp. Mặc dù AI hẹp có thể tham gia vào các nhiệm vụ nhận thức, chẳng hạn như tính toán, dự đoán, hiểu và xử lý, nó vẫn thiếu trí thông minh của con người. Điều này là do thực tế là nó không ngữ cảnh hóa nhiều điểm dữ liệu để đi đến kết luận “thông minh”, như con người vẫn làm.
Chúng cũng không thể hiện được trí thông minh hoặc cảm xúc xã hội, ngoài các nhiệm vụ cơ bản hơn của con người, chẳng hạn như nhân giống ngược không được giám sát và học hành vi. Đây là lúc AI nói chung xuất hiện. Một AI nói chung ‘toàn diện’ vẫn chưa được phát triển, do những cạm bẫy đi kèm với việc điều chỉnh tâm trí con người với máy tính.
General AI từ lâu đã trở thành trụ cột của các bộ phim khoa học viễn tưởng, với các nhân vật khác nhau, từ HAL trong ‘2001: A Space Odyssey’, đến trí thông minh cung cấp năng lượng cho R2-D2 trong ‘Star Wars’, đến AI tương tác giống người được thấy trong phim ‘Her. AI nói chung cần bao gồm trí thông minh giống con người để được coi là gần gũi với con người. Nếu không, họ sẽ luôn bị coi là máy móc.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo
Do sự tập trung chuyên sâu ngày càng cao vào AI gần đây, rất nhiều nghành nghề dịch vụ phụ và ứng dụng của công nghệ tiên tiến AI đã Open. Chúng thường có hình thức nỗ lực mô phỏng quy trình giải quyết và xử lý của con người trong những mạng lưới hệ thống đó, vì trí mưu trí của con người hiện là tiêu chuẩn vàng cho AI. Một số ứng dụng này gồm có :
Machine Learning
Machine Learning là một thuật ngữ bao trùm trong AI có chứa các lĩnh vực thể hiện trí thông minh thông qua học tập. ML nói chung có một mục tiêu được xác định rõ ràng, với các phương tiện để đạt được mục tiêu thông qua đào tạo và học tập. Các mô hình ML thường học hỏi từ lượng lớn dữ liệu, làm cho chúng trở nên phù hợp với thế giới giàu dữ liệu ngày nay. ML thường chứa các danh mục con khác nhau tùy thuộc vào loại tác vụ mà thuật toán đang cố gắng thực hiện. Một số trong số đó bao gồm:
Computer Vision: Như tên cho thấy, Computer Vision là lĩnh vực AI cho phép máy móc nhìn thấy như con người. Điều này bao gồm xử lý hình ảnh và video, phát hiện đối tượng và các ứng dụng, chẳng hạn như nhận dạng ký tự quang học. Ngày nay, Computer Vision được sử dụng trên hầu hết mọi điện thoại với tính năng phát hiện cảnh dựa trên AI trong máy ảnh và chức năng Google Lens.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thường được gọi là NLP, liên quan đến thuật toán tập trung vào việc hiểu con người. Điều này đã tiến triển từ việc hiểu giọng nói và dịch ngôn ngữ thành lệnh sang mô phỏng cuộc trò chuyện tự do hơn với chatbot.
Công cụ đề xuất: Công cụ đề xuất là một trong những ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất của machine learning. Chúng có mặt ở khắp mọi nơi, từ Google, Facebook đến Netflix. Các thuật toán này lấy dữ liệu về những gì người dùng trước đây thích và không thích và sử dụng dữ liệu đó để giới thiệu phương tiện trong tương lai mà người dùng có nhiều khả năng sẽ thích hơn.
Nhiệm vụ nhận thức: Danh mục con của ML này liên quan đến các mô hình được tạo cho các nhiệm vụ nhận thức cụ thể, chẳng hạn như mô hình được xây dựng để đánh bại Garry Kasparov ở môn cờ vua hoặc AlphaGo của Google được xây dựng để trở thành kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới. Nói chung, các nhiệm vụ nhận thức có tính cụ thể cao và yêu cầu mã hóa sâu để đạt được mục tiêu của chúng.
Big Data Analytics
Một ứng dụng phổ biến khác của AI trong cài đặt doanh nghiệp là Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn). Ở đây, AI được sử dụng để xử lý lượng dữ liệu cực lớn nhằm tìm ra thông tin hữu ích. Thông tin này, được gọi là những hiểu biết sâu sắc, vô cùng quý giá đối với các tập đoàn lớn. Nó có lợi cho việc phân tích doanh thu tiềm năng của lợi nhuận hoặc tìm ra các cách để tối ưu hóa các quy trình hiện có.
Thông tin chi tiết được các doanh nghiệp sử dụng để xác định bước đi kinh doanh tiếp theo của họ cũng như tìm ra những điểm khó khăn. Big Data Analytics không chỉ có thể tìm thấy thông tin chi tiết mà còn có thể dự đoán các yếu tố, chẳng hạn như lợi nhuận, tổn thất, yêu cầu về kho bãi, kết nối chặng cuối và hơn thế nữa. Lĩnh vực AI này hiện đang được sử dụng trong toàn bộ khu vực doanh nghiệp do những lợi ích mà nó mang lại cho nhiều loại công ty. Ngoài ra còn có một hệ sinh thái mạnh mẽ của các công ty cung cấp giải pháp một cửa cho Big Data Analytics.
Robotic
Trong khi Robotic (người máy) là một trường phái kỹ thuật, AI cũng đóng một vai trò lớn trong lĩnh vực chế tạo người máy thông minh. Cho đến nay, robot chủ yếu được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ “ngu ngốc”, chẳng hạn như sản xuất dây chuyền lắp ráp.Tuy nhiên, sự trỗi dậy của AI đã tạo điều kiện cho sự trỗi dậy của các robot ‘thông minh’.
Sau sự xuất hiện của các công nghệ, chẳng hạn như NLP và computer vision, các trợ lý thông minh thực tế đang bắt đầu xuất hiện. Cùng với những tiến bộ trong công nghệ robot, AI đang cho phép tạo ra các robot giống người. Họ có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, tất cả đều có sự hỗ trợ của AI.
Lợi ích của Trí tuệ nhân tạo
Các thuật toán AI của ngày nay có khả năng thực hiện các nhiệm vụ của nó tốt hơn rất nhiều so với con người. Chúng đã phát triển đến mức hiệu quả hơn nhiều và chính xác như con người. Họ cũng đưa ra một cách tiếp cận dễ tiếp cận hơn để các công ty mở rộng quy mô và cung cấp nhân lực cho các nhiệm vụ lao động lặp đi lặp lại với chi phí thấp. Chúng cũng có những lợi ích khác, chẳng hạn như:
Giảm tỷ lệ lỗi
Với sự ngày càng tăng của những quy mô AI hoàn toàn có thể đạt mức ngang bằng con người, những thuật toán hiện đã được sử dụng thoáng rộng trong những nghành nghề dịch vụ khác nhau. Lý do là họ hoàn toàn có thể thực thi những trách nhiệm cấp thấp, ví dụ điển hình như nhập tài liệu hoặc dịch vụ người mua, với hiệu suất cao cao với ngân sách thấp hơn. Ngoài việc mang lại hiệu suất cao tốt hơn, những thuật toán AI được giảng dạy chuyên nghiệp và bài bản cũng không mắc lỗi. Sai sót của con người gần như được vô hiệu trọn vẹn khỏi phương trình đồng thời mang lại hiệu suất cao tốt hơn nhiều với ngân sách thấp hơn .
Hiệu quả chi phí
Việc triển khai AI cho vai trò con người trước đây cũng mang lại nhiều lợi ích khác nhau cho các công ty làm như vậy. Mặc dù hiện tại AI chỉ có khả năng thay thế các tác vụ cấp thấp, nhưng xét về chi phí thì nó vẫn vượt trội hơn rất nhiều. Trong ví dụ về dịch vụ khách hàng, một mô hình AI có thể sử dụng NLP để hiểu khách hàng muốn gì và có thể làm như vậy cùng lúc cho nhiều khách hàng.
Chỉ cần một mô hình cho AI và sức mạnh tính toán cần thiết để chạy nó sẽ chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thuê ở quy mô đó. Lợi ích này là một phần lý do tại sao công nghệ này rất phổ biến.
Trải nghiệm được cá nhân hóa
Như đã đề cập trước đây, các công nghệ như công cụ đề xuất cho phép thay đổi các đề xuất dựa trên sở thích của người dùng. Điều này có thể được sử dụng để tạo ra một môi trường cá nhân hóa cho người dùng cuối; một cách tiếp cận mà nhiều công ty đang thực hiện.
Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng là một cách chắc chắn để khiến họ cảm thấy đặc biệt. Đối với các nền tảng muốn tập trung vào sự tương tác của người dùng, thuật toán có thể được điều chỉnh để tăng mức độ tương tác bằng cách đề xuất nội dung được nhắm mục tiêu.
Tăng cường con người
Sử dụng các công nghệ như tự động hóa thông minh, có thể tăng cường hiệu quả của trí tuệ con người với trí tuệ nhân tạo. Một ví dụ nổi bật về điều này là Google; tính khả dụng và độ tin cậy dễ dàng của AI cho phép con người luôn có được câu trả lời phù hợp cho một câu hỏi.
Các ứng dụng phổ biến khác của AI để nâng cao con người bao gồm các cải tiến AI trong các sản phẩm phần mềm bộ ứng dụng văn phòng, chẳng hạn như Microsoft Excel. Ngoài ra còn có các công cụ AI mới để trợ giúp các công việc của con người, với đầu vào từ người sáng tạo được AI phát triển thành sản phẩm cuối hoàn chỉnh.
Những thách thức của AI
Như với bất kỳ công nghệ mới nào, AI đi kèm với những thử thách và hạn chế riêng. Điều này gồm có một thiên nhiên và môi trường pháp lý cho những công nghệ tiên tiến mới mang tính nâng tầm như AI chăm nom sức khỏe thể chất, để ngăn ngừa những điều khó khăn vất vả so với con người. Hơn nữa, đạo đức sử dụng AI và nghĩa vụ và trách nhiệm so với những công ty trong việc nâng cao kiến thức và kỹ năng cho nhân viên cấp dưới CNTT của họ so với làn sóng AI là những thử thách mà ngành phải vượt qua trước khi vận dụng chính thống .
Phân biệt cường điệu và thực tế
Như với bất kỳ công nghệ mới nổi nào, AI cũng phải chịu sự cường điệu của những người tham gia thị trường cũng như các nhà quan sát. Là một lĩnh vực, nó cũng đi kèm với rất nhiều thông tin sai lệch, chẳng hạn như huyền thoại về việc AI tiếp quản con người. Huyền thoại về việc AI thay thế tất cả các công việc cũng góp phần đưa thông tin sai lệch về công nghệ.
Ngoài ra, cũng có rất nhiều hứa hẹn gắn liền với công nghệ. Quy trình làm việc được cải thiện đáng kể, mở rộng quy mô dễ dàng hơn và nhân công tiết kiệm chi phí là tất cả những mặt ưu việt có thể có của AI. Tuy nhiên, các công ty cần xác định chính xác nhu cầu AI của họ và không áp dụng công nghệ này để quảng cáo thổi phồng.
AI là hộp đen
Hộp đen là một công nghệ mà hoạt động bên trong của nó không thể giải mã được. AI, cụ thể là một tập hợp con được gọi là mạng thần kinh, rất khó hiểu. Trong trường hợp AI thu được thông tin chi tiết, không có bối cảnh nào được đưa ra để giải thích tại sao mô hình quyết định chọn một kết quả hơn một kết quả khác.
Cần lưu ý rằng vấn đề này đã được xác định và đang được các nhà lãnh đạo ngành làm việc. Xu hướng AI có thể giải thích được đang tăng lên do những yếu tố này. Bản chất khó giải thích của AI như một công nghệ là một thách thức chung đối với việc áp dụng nó.
Sai lệch về thuật toán
Mặc dù AI hiệu suất cao hơn con người, nhưng 1 số ít thuật toán vốn đã có xu thế xô lệch. Hơn nữa, bộ tài liệu thiên vị cũng là một mối chăm sóc thực sự trong khoảng trống AI. Khi những tập dữ liệu được tích lũy bị xô lệch do lỗi của con người, thông tin cụ thể thu được từ một thuật toán sẽ bị rơi lệch .
Luân lý và đạo đức
Như AI có một thành phần của ‘ trí mưu trí ‘, luân lý và đạo đức đi vào câu hỏi. Mặc dù cuộc trò chuyện này thường được dành riêng cho pháp luật của AI, việc giải quyết và xử lý trong tương lai so với bất kể AI nói chung tiềm năng nào cũng được xem xét. Việc sử dụng vũ khí dựa trên AI trong cuộc chiến tranh cũng là một yếu tố đáng quan ngại so với nhiều người và việc sử dụng công nghệ tiên tiến nhận dạng khuôn mặt để ép chế cũng đã được xem xét. Điều này đã tạo ra một trào lưu can đảm và mạnh mẽ về đạo đức và lao lý so với việc quản trị AI .
Tương lai của trí tuệ nhân tạo
Khi được hỏi về tương lai của AI, Lars Selsås, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập, Boost.ai, nói, “Tương lai của AI thật thú vị. Chúng ta có thể mong đợi thấy AI đàm thoại rời khỏi giai đoạn cung cấp thông tin hiện tại và trở nên giao dịch nhiều hơn. Điều đó có nghĩa là các đại lý ảo có thể thay mặt khách hàng hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thường xuyên cần đến sự trợ giúp của con người.
Đây sẽ là yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với các tổ chức tài chính lớn như ngân hàng và công ty bảo hiểm. Cung cấp cho khách hàng một mức độ tự phục vụ chưa từng có thông qua AI không chỉ nhanh chóng mà còn đáng tin cậy sẽ mở ra một kỷ nguyên mới về dịch vụ khách hàng.
Tương lai của AI đã là một chủ đề tranh luận trong nhiều thập kỷ nay. Trong khi nhiều người dự đoán rằng công nghệ này sẽ tiếp quản thế giới, nhưng nó khó có thể xảy ra trong tương lai gần. Một dự đoán về AI có cơ hội thành hiện thực cao nhất là Siêu trí tuệ nhân tạo.
ASI là một thuật ngữ được sử dụng để biểu thị một thuật toán mạnh hơn con người về tất cả bản chất của trí thông minh. Hơn nữa, tính ưu việt này nằm ở mức độ lớn hơn mức độ thể hiện của con người, tạo ra một siêu trí tuệ hoạt động ở một cấp độ nhận thức khác với chúng ta.
Nguyên nhân phổ biến nhất để ASI được tạo ra sẽ là các thuật toán học từ các thuật toán, trái ngược với các thuật toán học từ dữ liệu. Điều này sẽ tạo ra một trí thông minh chung mở rộng theo cấp số nhân sẽ tiếp tục học hỏi từ chính nó miễn là nó được cung cấp năng lượng.
Bất chấp các lý thuyết về ASI, AI đã chiếm một vị trí nổi bật trong cuộc sống sử dụng Internet của chúng ta. Nó hiện đang được tích hợp vào các mặt hàng phổ biến hơn, chẳng hạn như thiết bị gia dụng và khái niệm “nhà thông minh”. Thị trường đang trải qua một sự bùng nổ, với các công ty và quốc gia như nhau đang cạnh tranh để trở thành người dẫn đầu trong việc áp dụng công nghệ AI.
Các công ty phần cứng và Internet trị giá hàng tỷ đô la nổi tiếng như Google, Microsoft, Amazon, Facebook, Intel, NVIDIA và nhiều công ty khác đều đầu tư rất nhiều vào hệ sinh thái AI. AI là cốt lõi của cách hầu hết các sản phẩm của họ hoạt động, với phần cứng là một phần quan trọng của cuộc Cách mạng Công nghiệp tiếp theo.
Ngoài ra, các cường quốc phát triển như Mỹ, Trung Quốc và hơn thế nữa đang cạnh tranh để nghiên cứu bước đột phá tiếp theo của AI. Do tính chất đột phá mà công nghệ sẽ có trong nhiều quy trình kinh doanh của khu vực công, nên việc nghiên cứu và tài trợ AI được ưu tiên cao.
Công nghệ có nhiều hứa hẹn và được thiết lập để phá vỡ các ngành công nghiệp khác nhau và thúc đẩy nhân loại tiến lên trong tương lai
.jpg)
“ Trí tuệ nhân tạo ( AI ) là một nghành khoa học máy tính nhấn mạnh vấn đề vào việc tạo ra những máy móc mưu trí hoạt động giải trí và phản ứng giống như con người ”. đang dần nổi lên như một chiêu thức để tối ưu hóa nhiều tác vụ. Với ngân sách tiết kiệm ngân sách và chi phí và hiệu suất cao cao, chúng tạo ra sức lao động tuyệt đối. Trí tuệ nhân tạo hay AI là một nghành nghề dịch vụ phụ của khoa học máy tính tập trung chuyên sâu vào việc tạo ra những cỗ máy mưu trí. AI được sử dụng để miêu tả những thuật toán và chương trình bộc lộ những đặc thù và đặc thù biểu lộ trí mưu trí, ví dụ điển hình như kiến thức, lý luận, xử lý yếu tố, nhận thức, học tập và thao tác. Ở cơ sở của nó, thuật ngữ “ trí tuệ nhân tạo ” được sử dụng cho bất kể mạng lưới hệ thống máy tính nào hoàn toàn có thể tự tâm lý và đưa ra quyết định hành động mưu trí. Ngoài những trách nhiệm này, AI cũng hoàn toàn có thể thu được những hiểu biết thâm thúy từ tài liệu để tìm ra những thứ trong tài liệu mà con người không hề và hiệu suất cao hơn bộ não con người .
