Tác giả: TNĐT (tổng hợp)
AI (Artificial Intelligence) là viết tắt của trí tuệ nhân tạo, công nghệ này mô phỏng quá trình suy nghĩ và nhận thức của con người cho máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. AI là xu hướng của tương lai, tìm hiều về AI và những ứng dụng trong đời sống giúp chúng ta tiếp cận một công nghệ tiên tiến đang được sử dụng rộng rãi và ngày càng phát triển.
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
John McCarthy (1927-2011), một nhà khoa học máy tính người Mỹ được ghi nhận là cha đẻ của trí tuệ nhân tạo. Vào năm 1956, John đã tổ chức Hội nghị Dartmouth huyền thoại, nơi lần đầu tiên ông đưa ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” trong bài phát biểu của mình, định nghĩa nên ngành khoa học và kỹ thuật cho việc tạo ra các cỗ máy nhân tạo thông minh.
Tại đây, ông đã thiết lập nên các mục tiêu mà sau đó ông đã theo đuổi trong suốt sự nghiệp của mình: “Nghiên cứu này sẽ được tiến hành trên cơ sở rằng, về cơ bản, mọi khía cạnh của việc học hay mọi đặc tính của trí tuệ đều có thể được mô tả một cách chính xác đến nỗi bạn có thể tạo ra một cỗ máy mô phỏng lại chúng.”
Hiện nay, công nghệ AI là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm cả quá trình tự động hóa từ robot sang robot AI.
John McCarthy – Cha đẻ thực sự của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo 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, tiếng nói, biết học và tự thích nghi, …
Công nghệ AI tạo ra máy móc và hệ thống thông minh thông qua việc sử dụng mô hình máy tính, kỹ thuật và công nghệ liên quan, giúp thực hiện các công việc yêu cầu trí thông minh của con người. Nhìn chung, đây là một ngành học rất rộng, bao gồm các yếu tố tâm lý học, khoa học máy tính và kỹ thuật. Một số ví dụ phổ biến về AI có thể kể đến ô tô tự lái, phần mềm dịch thuật tự động, trợ lý ảo trên điện thoại hay đối thủ ảo khi chơi trò chơi trên điện thoại.
Nói nôm na cho dễ hiểu: đó là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… như trí tuệ con người. Xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.
Rất nhiều hãng công nghệ nổi tiếng có tham vọng tạo ra được những AI (trí tuệ nhân tạo) vì giá trị của chúng là vô cùng lớn, giải quyết được rất nhiều vấn đề của con người mà loài người đang chưa giải quyết được.
- Phân loại công nghệ AI
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)
Công nghệ AI Reactive Machine là công nghệ có thể phân tích hành động của bạn và đối thủ. Từ đó, đề xuất những chiến lược tốt nhất.
Ví dụ: Deep Blue là một cỗ máy chơi cờ của IBM đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov. Trí tuệ nhân tạo của Deep Blue có thể phát hiện chuyển động và dự đoán các chuyển động sắp tới. Nhưng anh ta không có ký ức và không thể dùng kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục đào tạo trong tương lai.
Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Các hệ thống AI này có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định trong tương lai. Một số chức năng ra quyết định này có mặt trong các loại thiết bị không người lái như xe, máy bay drone hoặc tàu ngầm.
Kết hợp các cảm biến môi trường xung quanh công nghệ AI này có thể dự đoán được tình huống và đưa ra những bước hành động tối ưu cho thiết bị. Sau đó chúng sẽ được sử dụng để đưa ra hành động trong bước tiếp theo.
Ví dụ như đối với xe không người lái, nhiều cảm biến được trang bị xung quanh xe và ở đầu xe để tính toán khoảng cách với các xe phía trước, công nghệ AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an toàn cho xe.
Lý thuyết trí tuệ nhân tạo
Công nghệ AI này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Hiện nay, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương án khả thi.
Công nghệ tự nhận thức
Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức và hành xử như con người. Ngoài ra, nó còn có tình cảm con người, nó có thể chia sẻ niềm vui nỗi buồn với người dùng. Tất nhiên, loại công nghệ AI này hiện tại vẫn chưa khả thi.
Tích hợp vào nhiều công nghệ khác nhau
- Tự động hóa: Cho phép hệ thống tự động quản lý. Ví dụ: Quá trình tự động hóa bằng rô-bốt trong các lĩnh vực như công nghiệp, cơ khí có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ lặp lại, khối lượng lớn.
- Máy học: Việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống tự động “học” từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể.
Ví dụ: Máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử là thư rác và tự động di chuyển chúng vào đúng thư mục.
- Thị giác nhân tạo: Công nghệ này thu thập và phân tích thông tin hình ảnh thông qua máy ảnh, chuyển đổi nó thành tín hiệu kỹ thuật số và xử lý nó. Thị giác nhân tạo có thể được lập trình để nhìn xuyên tường,… Ứng dụng nhận dạng chữ ký hay phân tích hình ảnh y tế.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về NLP là phát hiện thư rác, phân tích dòng chủ đề và nội dung của email và quyết định xem đó có phải là thư rác hay không. Các nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và có thể nhận dạng giọng nói.
- Người máy: Người máy thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn của con người. Chúng được sử dụng trên các dây chuyền lắp ráp để chế tạo ô tô hoặc bởi NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian.
- Ô tô tự lái: Sử dụng kết hợp thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để phát triển các kỹ năng điều khiển phương tiện tự động trong làn đường được chỉ định và tránh chướng ngại vật bất ngờ như người đi bộ.
Xe không người lái sử dụng công nghệ AI.
- Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI)
Trong ngành y tế
Trí tuệ nhân tạo đã tiến những bước khá dài trong lĩnh vực y tế khi hỗ trợ cải thiện kết quả chẩn đoán, phân tích tình trạng và mã gene bệnh nhân để đưa ra liệu trình cá nhân hóa, đẩy nhanh tốc độ phát triển thuốc, và tăng cường cho các hệ thống chẩn bệnh từ xa.
Trí tuệ nhân tạo cũng được tích hợp vào các thiết bị đeo thông minh và các hệ thống giám sát y tế IoT. Những công nghệ này sẽ liên tục thu thập dữ liệu quý giá liên quan bệnh nhân, như nhịp tim, huyết áp, nồng độ glucose…để các nhân viên y tế có thể kiểm tra và theo dõi các tình trạng bệnh mãn tính hiệu quả hơn.
Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo còn đóng góp lớn vào cải thiện sức khỏe tâm thần của người bệnh thông qua các hệ thống hỗ trợ cá nhân hóa. Các chatbot và chuyên gia trị liệu ảo, được tạo ra nhờ các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, có thể tương tác với người dùng trong các phiên trị liệu, giúp họ giải tỏa các triệu chứng căng thẳng, trầm cảm, và các vấn đề sức khỏe tâm thần khác.
Trong dịch vụ khách hàng
Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, các trợ lý ảo và chatbot tích hợp trí tuệ nhân tạo đã giúp đơn giản hóa và cải thiện quy trình hỗ trợ bằng cách cung cấp câu trả lời tức thì, 24/7, cho mọi truy vấn từ khách hàng.
Các hệ thống tổng đài tự động hiển nhiên đạt năng suất cao gấp nhiều lần con người, trong khi trí tuệ nhân tạo hỗ trợ phân tích cảm xúc khách hàng cho phép các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về tình trạng của khách hàng, từ đó phản ứng phù hợp hơn.
Các doanh nghiệp còn dùng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu người tiêu dùng – bao gồm hành vi, sở thích và lịch sử mua sắm – rồi dùng dữ liệu đó để mang lại một trải nghiệm siêu cá nhân hóa.
Thuật toán trí tuệ nhân tạo cũng có thể tự động đề xuất sản phẩm, giới thiệu các chương trình khuyến mãi, cũng như đưa ra các nội dung liên quan sản phẩm mà khách hàng quan tâm.
Trong ngành tài chính
Các tổ chức tài chính hiện đang triển khai trí tuệ nhân tạo để phát hiện lừa đảo, thực hiện giao dịch, chấm điểm tín nhiệm, và đánh giá rủi ro. Các thuật toán học máy có thể xác định các giao dịch nghi vấn trong thời gian thực, trong khi đó các hệ thống giao dịch thuật toán có tốc độ thực thi lệnh cực nhanh và chính xác.
Với trí tuệ nhân tạo, các tổ chức tài chính có thể đánh giá rủi ro chính xác hơn, từ đó cải thiện các quyết định cho vay và thực hiện các chiến lược đầu tư.
Trí tuệ nhân tạo còn cách mạng hóa lĩnh vực hoạch định tài chính và quản lý tài sản, bằng cách tạo ra đội quân tư vấn viên robot siêu thông minh, chăm sóc được những tệp khách hàng đa dạng, từ các nhà đầu tư mới cho đến các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm thương trường. Các nền tảng trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán cao cấp để phân tích xu hướng thị trường, đánh khả năng chịu đựng rủi ro khách hàng và đề xuất các hình thức đầu tư cá nhân hóa.
Trong sản xuất
Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất bao gồm kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, và robot.
Các thuật toán tiên tiến đảm bảo chất lượng bằng cách phát hiện lỗi trong sản phẩm, trong khi bảo trì dự đoán sẽ tối thiểu hóa thời gian ngừng hoạt động của các trang thiết bị.
Các công ty có thể tối ưu chuỗi cung ứng, từ đó phân phối tài nguyên hiệu quả hơn. Các cơ sở sản xuất cũng có thể sử dụng robot để tăng năng suất và mức độ chính xác trong các quy trình.
Trong vận tải
Ô-tô và xe tải tự lái sẽ giảm thiểu sơ suất từ con người và cải thiện độ an toàn trong lưu thông, đồng thời các hệ thống quản lý giao thông thông minh có thể giúp hạn chế tắc nghẽn. Các thuật toán tối ưu hóa tuyến đường sẽ giúp tiết kiệm thời gian và nhiên liệu, trong khi drone có thể phục vụ giao hành nhanh chóng và thân thiện với môi trường.
Trí tuệ nhân tạo cũng tăng cường và cải thiện các hệ thống vận tải công cộng bằng cách dự đoán nhu cầu của hành khách và tối ưu hóa lịch trình.
Trong nông nghiệp
Trên đồng ruộng và trong lĩnh vực công nghệ nông nghiệp (AgTech), người nông dân và các nhà khoa học đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để giám sát vụ mùa, dự báo thời điểm thu hoạch và diệt trừ sâu bệnh. Các hệ thống nông nghiệp chính xác cao sử dụng trí tuệ nhân tạo giúp người nông dân đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu thu được để tối ưu hóa hệ thống tưới tiêu, cải thiện khả năng bón phân và giảm rác thải.
Nông dân cũng đang tích cực sử dụng các loại máy móc tự hành – có thể xem chúng như một cuộc cách mạng đối với nông nghiệp truyền thống. Máy cày tự lái – được trang bị các cảm biến tiên tiến, GPS, và hệ thống điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo – có thể thực hiện các tác vụ như cày, xới, gieo hạt, và phun nước/thuốc với độ chính xác và hiệu quả cao.
Trong bán lẻ
Các công ty bán lẻ hiện đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để quản lý kho hàng và tiếp thị nhắm mục tiêu, đồng thời tạo ra các hệ thống đề xuất cá nhân hóa và chăm sóc khách hàng bằng chatbot.
Các nhà bán lẻ cũng tích hợp công nghệ tìm kiếm thị giác vào các cửa hàng trực tuyến để khách hàng tìm sản phẩm bằng cách upload ảnh, thay vì dựa trên các truy vấn từ khóa truyền thống. Các loại engine tìm kiếm thị giác bằng trí tuệ nhân tạo này có thể phân tích các đặc điểm của ảnh được upload và cung cấp một danh sách các sản phẩm tương tự để khách hàng ra quyết định mua sắm.
Trong giáo dục
Trong lớp học, hệ thống học thích ứng sẽ sắp xếp nội dung học tập phù hợp với nhu cầu của từng sinh viên, trong khi thuật toán phát hiện “đạo văn” sẽ đảm bảo tính công bằng và trung thực trong các kỳ thi. Giáo viên thậm chí có thể sử dụng các hệ thống phân tích dữ liệu để dự báo hiệu suất học tập của sinh viên, từ đó can thiệp sớm nếu phát hiện vấn đề.
Trí tuệ nhân tạo cũng đóng một vai trò đáng kể trong việc phổ cập giáo dục, đặc biệt đối với những khu vực vùng sâu vùng xa. Các công cụ dịch thuật trí tuệ nhân tạo và phiên dịch thời gian thực sẽ xóa bỏ mọi rào cản ngôn ngữ, cho phép sinh viên toàn cầu tiếp cận nội dung giáo dục từ bất cứ đâu trên thế giới.
Bên cạnh đó, các gia sư ảo tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp dịch vụ dạy kèm 1 – 1, bổ trợ kiến thức cho sinh viên ngoài giờ học chính, và đảm bảo đưa các chương trình giáo dục chất lượng đến một lượng lớn học viên hơn nữa.
- Trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam và những thách thức
Theo TS. Nguyễn Thị Thu Trang, Giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, đồng sáng lập startup Vbee – một công ty khởi nghiệp ứng dụng AI hỗ trợ khách hàng của các doanh nghiệp, thì Việt Nam còn chưa có một hệ sinh thái phát triển AI vững chắc và các chính sách hỗ trợ phù hợp. So với một số quốc gia khác trong khu vực châu Á, mức độ ứng dụng AI tại Việt Nam vẫn trong giai đoạn khởi đầu.
Các quốc gia khác như Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc đều đã đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển AI trong nhiều năm qua. Trung Quốc đã đưa ra một chiến lược quốc gia về AI và tạo ra một số công ty công nghệ hàng đầu thế giới trong lĩnh vực này. Nhật Bản và Hàn Quốc cũng đã đạt được tiến bộ đáng kể trong các lĩnh vực ứng dụng AI như xe tự hành, robot và các ứng dụng trong y tế và công nghiệp…
Robot trí tuệ nhân tạo đầu tiên của Việt Nam mang tên Trí Nhân.
Hiện nay, Việt Nam đang đứng trước cơ hội lớn để có thể phát triển trí tuệ nhân tạo khi được Chính phủ quan tâm và có những chính sách hỗ trợ đầu tư và phát triển. Việt Nam có nền tảng công nghệ thông tin phát triển nhanh chóng, với hàng loạt các công ty khởi nghiệp công nghệ đang nổi lên, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Bên cạnh đó, Việt Nam có dân số trẻ, nguồn lao động chất lượng cao dồi dào và quan tâm đến việc học tập và làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các trường đại học hàng đầu Việt Nam như Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Quốc gia TP.HCM đều đã có những ngành đào tạo chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo. Đây là điều kiện rất thuận lợi để chúng ta có đủ nguồn lực tương lai trong việc phát triển AI sâu rộng trong các ngành công nghiệp và nhiều lĩnh vực.
Tuy nhiên, việc triển khai trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam còn đối mặt với nhiều thách thức, như hạn chế về nguồn vốn và pháp lý, bảo mật thông tin, thiếu nhân lực chuyên môn, thiếu sự đầu tư một cách hệ thống về cơ sở hạ tầng công nghệ, thiếu sự phối hợp giữa doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và Chính phủ.
Hiện nay, nguồn lực chuyên gia về AI còn chưa đủ chín, số lượng chuyên gia AI có kỹ năng và kinh nghiệm đủ để triển khai các dự án lớn vẫn còn hạn chế. Bên cạnh đó, để phát triển và ứng dụng được trí tuệ nhân tạo vào đời sống cũng như các lĩnh vực một cách sâu rộng, cần nguồn vốn lớn. “Tuy nhiên, chúng ta đang thiếu một sự đầu tư có quy mô và toàn diện về cơ sở hạ tầng công nghệ để triển khai trí tuệ nhân tạo, về nghiên cứu khoa học cũng như những đầu tư cho các doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này”
Việc áp dụng AI đặt ra nhiều vấn đề về quyền riêng tư, an ninh thông tin và trách nhiệm pháp lý. Việt Nam cần thiết lập các quy định pháp lý và khung chính sách rõ ràng để bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo an toàn thông tin.
Việt Nam đối mặt với trở ngại thiếu hụt nhân sự trong lĩnh vực AI
Có nhiều lý do dẫn đến vấn đề này, trong đó vấn đề lớn nhất là sự sẵn sàng về dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần có dữ liệu được tổ chức sẵn sàng để áp dụng các mô hình AI, tuy nhiên đa số các doanh nghiệp chưa chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng đã đầu tư vào đội ngũ khoa học dữ liệu lớn, dẫn đến việc triển khai thiếu hiệu quả và tốn kém.
Tư duy và tầm nhìn của đội ngũ lãnh đạo thiếu am hiểu về AI, dẫn đến hoặc là đầu tư hời hợt, hoặc là đầu tư quá nhiều vào một vị trí (như khoa học dữ liệu), trong khi ít đầu tư vào hạ tầng dữ liệu. Ở Việt Nam tuy đi sau thế giới, nhưng nếu nhận ra các bài học trên sẽ là lợi thế cho chúng ta ứng dụng AI hiệu quả. Thế hệ trẻ của Việt Nam đang tiếp cận AI rất nhanh chóng và các trường đại học ở Việt Nam cũng cũng đang có những chương trình đào tạo khá tốt sẽ là nguồn bổ sung cho sự lo ngại về thiếu hụt nhân sự trong lĩnh vực AI./.
