Bạn đã hiểu đầy đủ về “Trí tuệ nhân tạo”?

Mục đích của việc chuyển đổi số trong doanh nghiệp là thu thập được nhiều hơn những dữ liệu về khách hàng để phục vụ hoạt động kinh doanh tốt hơn. Từ đó, các thuật ngữ như Machine Learning (ML) hay Artificial Intelligence (AI) ra đời với kỳ vọng sẽ mang lại các giải pháp giúp khai thác dữ liệu hiệu quả hơn cho doanh nghiệp. Vậy, với các thuật ngữ trên, chúng ta phải hiểu sao cho đúng?

Kiến thức cơ bản

Đầu tiên, dễ thấy rằng, AI đang len lỏi vào trong đời sống với những ứng dụng tiêu biểu như: Xe tự hành của Google và Tesla, Hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, Trợ lý ảo Siri của Apple, Hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, Hệ thống gợi ý phim của Netflix, Máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind...

Đây chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng, vì vậy, chắc chắn trong tương lai chúng ta sẽ còn có thêm nhiều sản phẩm/ dịch vụ thành công hơn nữa nhờ sự trợ giúp của Artificial Intelligence/ Machine Learning. 

Artificial Intelligence là gì?

Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo – AI) là một ngành khoa học thuộc lĩnh vực khoa học máy tính được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí tuệ do con người lập trình tạo nên, từ đó chúng có thể tự động hoá các hành vi thông minh như con người. Cụ thể, AI giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: Biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, Biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ và tiếng nói, Biết học, tự thích nghi và tự sửa lỗi...  

Và, điểm khác nhau trong ứng dụng giữa AI với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình chính là ở việc ứng dụng các hệ thống Machine Learning để mô phỏng trí tuệ của con người. Bởi vậy, nếu AI thể hiện một mục tiêu của con người thì Machine Learning có thể được hiểu đơn giản là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. 

Machine Learning là gì?

Machine Learning (ML) là một tập con của AI. Theo định nghĩa của Wikipedia: “Machine Learning is the subfield of computer science that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. Vậy, nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của khoa học máy tính và có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể.

Những năm gần đây, Machine Learning đã đạt nhiều bước tiến đáng kể khi khả năng tính toán của các máy tính được nâng lên một tầm cao mới, các hãng công nghệ có thể thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ… Và, một sự đột phá ấn tượng trong số đó chính là sự ra đời của Deep Learning – lĩnh vực mới giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 10 năm trước: Phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, Tự tạo chú thích cho ảnh, Bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, Giao tiếp với con người hay thậm chí là sáng tác văn, thơ, âm nhạc...

Xu hướng ứng dụng

AI là một thành quả vĩ đại của khoa học hiện đại với nhiều lợi ích có thể mang lại cho doanh nghiệp như: Dự báo trước và hạn chế nhiều rủi ro trong kinh doanh, Đánh giá và cá nhân hoá dữ liệu thông qua hành vi của người dùng, Tiết kiệm sức lao động và giải phóng sức sáng tạo của con người, Gỡ bỏ rào cản về ngôn ngữ... Vì vậy, lâu dần AI và Machine Learning đã trở thành một phần cốt lõi để giúp các doanh nghiệp đạt được mục tiêu, đưa ra những quyết định quan trọng, tạo ra sản phẩm/ dịch vụ sáng tạo... Và theo nhiều kết quả nghiên cứu, hiện nay doanh nghiệp cần kịp thời cập nhật 5 xu hướng trong lĩnh vực này, bao gồm: 

Gia tăng vai trò của AI, khoa học dữ liệu và ML trong siêu tự động hoá

Ngày nay, các doanh nghiệp đang làm việc với rất nhiều dữ liệu và việc trích xuất dữ liệu đòi hỏi phải được tự động hoá. Và siêu tự động hoá (Hyper Automation) là quá trình sử dụng các công nghệ tiên tiến để tự động hoá các tác vụ, hay còn được gọi là tự động hoá quy trình kỹ thuật số/ tự động hoá quy trình thông minh. Hiểu đơn giản, đây là khái niệm kết hợp các công nghệ phù hợp như: Tự động hoá quy trình bằng robot (RPA), AI, ML; Tự động hoá quá trình nhận thức; Phần mềm quản lý quy trình kinh doanh thông minh (iBPMS)... để đơn giản hoá, thiết kế, tự động hoá và quản lý các quy trình trong toàn tổ chức.

Nguồn: auraquantic

Sử dụng AI và ML cho các ứng dụng an ninh mạng

AI và ML đang trở thành một phần quan trọng của bảo mật thông tin. Với sự trợ giúp của AI và ML, các tổ chức đang phát triển các phương pháp luận mới để làm cho an ninh mạng tự động hơn và không có rủi ro. 

Trên thực tế, việc sử dụng AI và ML trong an ninh mạng có khả năng đạt 38,2 tỉ USD vào năm 2026 bởi chúng có thể cải thiện an ninh mạng. Cụ thể, AI có thể được sử dụng để phân nhóm, phân loại, xử lý và lọc dữ liệu. Mặt khác, ML có thể phân tích dữ liệu quá khứ và đưa ra các giải pháp tối ưu cho hiện tại và tương lai. Dựa trên dữ liệu trong quá khứ, hệ thống sẽ cung cấp các hướng dẫn về các mẫu khác nhau để phát hiện các mối đe doạ và phần mềm độc hại.

Kết hợp AI và ML với loT

Theo Gartner, hơn 80% các dự án IoT trong các tổ chức sẽ kết hợp AI và ML vào năm 2022. Tầm quan trọng của AI và ML trong bối cảnh này là khả năng nhanh chóng có được những “hiểu biết” sâu sắc từ dữ liệu. Chúng tự động xác định các mẫu, phát hiện sự bất thường trong dữ liệu được tạo ra bởi các cảm biến và thiết bị thông minh. Thông tin có thể là về nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, chất lượng không khí, âm thanh, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.

Những ví dụ về sự kết hợp giữa AI và ML với IoT: Thiết bị đeo để theo dõi sức khoẻ và các thiết bị AR/VR sử dụng AIoT (đồng hồ thông minh, kính AR, kính VR,...); Các thiết bị thông minh hỗ trợ gia đình (đèn, bộ điều nhiệt, tivi thông minh hoặc loa thông minh)...

Nguồn: Medium

Dự báo và phân tích kinh doanh

Dự báo và phân tích kinh doanh bằng cách triển khai AI và ML dễ dàng hơn rất nhiều so với bất kỳ phương pháp và công nghệ nào trước đây. Với AI và ML, bạn có thể xem xét hàng nghìn ma trận để đưa ra các dự đoán và dự báo chính xác hơn. Ví dụ, các công ty Fintech đang sử dụng AI để dự báo nhu cầu về các loại tiền tệ khác nhau tuỳ thuộc vào điều kiện thị trường và hành vi của người tiêu dùng trong thời gian thực.

Sự trỗi dậy của trí thông minh tăng cường

Trí thông minh tăng cường (Augmented Intelligence) là sự kết hợp giữa máy móc và con người để nâng cao hiệu suất nhận thức, giúp các nền tảng thu thập tất cả các loại dữ liệu bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc/ không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau và trình bày để cung cấp cái nhìn toàn diện về khách hàng. Ví dụ điển hình về các lĩnh vực đang ngày càng tăng cường sử dụng Augmented Intelligence: Dịch vụ tài chính, Dịch vụ chăm sóc sức khoẻ, Dịch vụ bán lẻ, Dịch vụ du lịch...

Nguồn: Medium

Ứng dụng AI và ML sao cho đúng?

Dù xu hướng ứng dụng AI vào các hoạt động của doanh nghiệp đang ngày càng tăng bởi nhiều lợi ích mà nó mang lại thì cũng giống tất cả công nghệ mới khác, việc phân tích nghiêm khắc những tác động tiêu cực mà AI có thể mang tới cũng vô cùng quan trọng. 

Đầu tiên, AI sẽ làm thay đổi mạnh mẽ thị trường việc làm và có thể gây ra lượng người thất nghiệp đáng kể bởi nhiều công việc có thể được tự động hoá như các ngành nghề liên quan đến chế tạo hay thương mại bán buôn và bán lẻ... Không chỉ vậy, trong trường hợp quá phụ thuộc vào AI, chúng ta có thể sẽ rơi vào trạng thái bị động mà không tìm ra hướng đi, giải pháp phù hợp cho những vấn đề doanh nghiệp gặp phải. Nghiêm trọng hơn, khi các hacker có thể thực hiện những cuộc tấn công mạng bằng AI mà không cần nhiều công sức thì rất có khả năng tội phạm mạng sẽ lợi dụng AI và Internet để đưa ra những cách thức tấn công khó kiểm soát hay dự báo hơn, gây ảnh hưởng lớn đến nhiều doanh nghiệp. 

Vậy, rõ ràng ứng dụng AI sẽ tồn tại những rủi ro nhất định. Tuy nhiên, thay vì lo sợ, chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng AI một cách có trách nhiệm và có chiến lược để đối phó với các tác động tiêu cực của nó. Ví dụ, với những rủi ro về mặt đạo đức, Bernard Marr – một chuyên gia về AI từng chia sẻ về một số cách khắc phục như: Hãy bắt đầu bằng việc giáo dục mọi người trong toàn doanh nghiệp về AI (AI là gì, cách nó có thể được sử dụng và những thách thức của nó); Cởi mở và trung thực về cách AI đang được sử dụng, đặc biệt là cách nó ảnh hưởng đến khách hàng; Tuân thủ các nguyên tắc, quy định khi sử dụng AI... 

 

Qua bài viết trên đây, chắc hẳn bạn đã phần nào hiểu rõ hơn về Machine Learning và Artificial Intelligence dù hiện nay ranh giới của 2 lĩnh vực này vẫn chưa thể phân định được rõ ràng. Theo ông Phạm Hy Hiếu – Nghiên cứu sinh Tiến sĩ tại dự án Google Brain (Mỹ) thì AI và ML cũng giống như “quả trứng với con gà”, câu hỏi “AI hay ML có trước” luôn dẫn đến các cuộc tranh cãi không hồi kết. Vậy nên, thay vì tranh cãi vấn đề này, chúng ta có thể tập trung nghiên cứu nhiều hơn về các xu hướng ứng dụng AI và ML vào hoạt động của doanh nghiệp hay những rủi ro mà nó có thể mang lại để từ đó kịp thời đưa ra những quyết định sáng suốt, tiếp tục đạt được nhiều thành công hơn nữa trong tương lai.

VTT Creative là một creative agency chuyên tư vấn và triển khai các giải pháp công nghệ tương tác. Chúng tôi tự tin với khả năng tư vấn giải pháp công nghệ và kinh nghiệm lâu năm trong ngành sẽ giúp các thương hiệu xây dựng và sáng tạo nên các chiến dịch truyền thông hiện đại, độc đáo và hiệu quả.