Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (Machine learning) luôn mang đến các tiến bộ về công nghệ, cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau bằng cách cho phép máy móc bắt chước trí thông minh của con người và học hỏi từ dữ liệu. Bài viết này đi sâu vào các khái niệm cơ bản về AI và Machine Learning, các ứng dụng cũng như tác động của chúng đối với các lĩnh vực khác nhau trong xã hội.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
AI là lĩnh vực khoa học máy tính chuyên tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Những nhiệm vụ này bao gồm giải quyết vấn đề, lý luận, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và nhận biết các mẫu. AI được chia thành hai loại:
AI hẹp: Còn được gọi là AI yếu, nó được thiết kế và đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói hoặc phân loại hình ảnh. Ví dụ bao gồm các trợ lý ảo như Siri và Alexa.
AI tổng quát: Còn được gọi là AI mạnh, nó nhằm mục đích thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. AI nói chung vẫn mang tính lý thuyết và là trọng tâm chính của nghiên cứu đang diễn ra.
Máy học (Machine learning) là gì?
Machine Learning là một tập hợp con của AI tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu. Không giống như lập trình truyền thống, nơi cung cấp các hướng dẫn cụ thể, thuật toán Machine Learning cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian khi chúng tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn. Machine Learning có thể được phân thành ba loại chính:
1. Học có giám sát
Thuật toán được huấn luyện trên tập dữ liệu được gắn nhãn, có nghĩa là mỗi mẫu huấn luyện được ghép nối với một nhãn đầu ra. Mục tiêu là tìm hiểu ánh xạ từ đầu vào đến đầu ra. Các ứng dụng phổ biến bao gồm phát hiện thư rác và phân loại hình ảnh.
2. Học không giám sát
Thuật toán được cung cấp dữ liệu chưa được gắn nhãn và phải xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Ví dụ bao gồm phân nhóm (ví dụ: phân khúc khách hàng) và liên kết (ví dụ: phân tích giỏ hàng thị trường).
3. Học tăng cường
Thuật toán học bằng cách tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Nó được sử dụng trong các ứng dụng như chơi trò chơi (ví dụ: AlphaGo) và lái xe tự động.
Ứng dụng của AI và Machine Learning
AI và Machine Learning đang chuyển đổi các ngành công nghiệp khác nhau bằng cách cung cấp các giải pháp sáng tạo và nâng cao hiệu quả hoạt động. Dưới đây là một số ứng dụng chính:
1. Chăm sóc sức khỏe
-
Chẩn đoán
Các công cụ hỗ trợ AI có thể phân tích hình ảnh y tế (ví dụ: tia X, MRI) để phát hiện các bệnh như ung thư chính xác và nhanh chóng hơn các bác sĩ X quang ở người.
Zebra Medical Vision sử dụng thuật toán AI để phân tích dữ liệu hình ảnh y tế và cung cấp thông tin chẩn đoán chuyên sâu. Các công cụ AI của họ có thể phát hiện các tình trạng như bệnh gan, ung thư vú và các vấn đề về tim mạch với độ chính xác cao, hỗ trợ bác sĩ đưa ra chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.
-
Y học được cá nhân hóa
Thuật toán Machine Learning có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân để đề xuất kế hoạch điều trị được cá nhân hóa và dự đoán kết quả của bệnh nhân.
Ví dụ như Tempus tận dụng AI và Machine Learning để cá nhân hóa việc điều trị ung thư. Bằng cách phân tích dữ liệu lâm sàng và phân tử, Tempus cung cấp cho các bác sĩ ung thư những hiểu biết sâu sắc để điều chỉnh phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân, nâng cao hiệu quả của các liệu pháp điều trị ung thư.
-
Khám phá thuốc
AI đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc bằng cách dự đoán cách các hợp chất khác nhau sẽ tương tác với mục tiêu, giảm thời gian và chi phí liên quan đến việc phát triển các loại thuốc mới.
Chẳng hạn như Atomwise sử dụng AI để khám phá thuốc, sử dụng công nghệ học sâu để dự đoán cách các phân tử nhỏ có thể liên kết với protein. Cách tiếp cận này giúp xác định các loại thuốc tiềm năng nhanh hơn và có độ chính xác cao hơn các phương pháp truyền thống.
2. Tài chính
-
Phát hiện gian lận
Thuật toán Machine Learning có thể phân tích các mẫu giao dịch để phát hiện các hoạt động gian lận trong thời gian thực, giúp ngăn ngừa tổn thất tài chính.
Đối với PayPal, họ sử dụng Machine Learning để chống gian lận bằng cách phân tích các giao dịch để tìm các mẫu bất thường. Hệ thống của họ có thể phát hiện và gắn cờ các hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực, bảo vệ người dùng khỏi các giao dịch gian lận và giảm tổn thất tài chính.
-
Giao dịch theo thuật toán
Hệ thống AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu thị trường để đưa ra quyết định giao dịch với tần suất cao, tối ưu hóa chiến lược đầu tư.
Renaissance Technologies, một quỹ phòng hộ, sử dụng các chiến lược giao dịch thuật toán do AI điều khiển để phân tích dữ liệu tài chính và thực hiện giao dịch. Quỹ này đã đạt được lợi nhuận vượt trội nhờ các mô hình AI và Machine Learning tinh vi.
-
Quản lý rủi ro
AI giúp các tổ chức tài chính đánh giá rủi ro tín dụng và quản lý danh mục đầu tư bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng trong tương lai. ZestFinance sử dụng Machine Learning để đánh giá rủi ro tín dụng cho những cá nhân có lịch sử tín dụng hạn chế. Bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu thay thế, mô hình của họ cung cấp điểm tín dụng chính xác hơn, cho phép người cho vay đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
3. Lĩnh vực Bán lẻ
-
Hệ thống đề xuất
Công cụ đề xuất do AI điều khiển phân tích hành vi của khách hàng để đề xuất sản phẩm, nâng cao trải nghiệm mua sắm và tăng doanh số. Hệ thống đề xuất của Amazon sử dụng Machine Learning để phân tích lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của khách hàng. Điều này cho phép Amazon đề xuất các sản phẩm phù hợp cho người dùng, thúc đẩy đáng kể doanh số bán hàng và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
-
Quản lý hàng tồn kho
Mô hình Machine Learning dự đoán nhu cầu về sản phẩm, tối ưu hóa mức tồn kho và giảm chi phí lưu trữ. Walmart sử dụng AI để dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho. Hệ thống của họ phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng theo mùa và các yếu tố khác để dự đoán chính xác nhu cầu sản phẩm, đảm bảo mức tồn kho tối ưu và giảm chi phí lưu kho.
-
Dịch vụ khách hàng
Các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, giải quyết các thắc mắc và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. H&M sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách hàng giải đáp thắc mắc, theo dõi đơn hàng và đề xuất sản phẩm. Chatbot này nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp phản hồi tức thì và xử lý các truy vấn phổ biến một cách hiệu quả.
4. Ngành Vận tải
-
Xe tự hành
AI và Machine Learning cho phép xe tự lái điều hướng trên đường, tránh chướng ngại vật và đưa ra quyết định theo thời gian thực, cải thiện độ an toàn và hiệu quả. Hệ thống Autopilot của Tesla sử dụng AI và Machine Learning để cung cấp khả năng lái xe tự động. Theo đó, hệ thống xử lý dữ liệu từ camera, radar và cảm biến siêu âm để điều hướng và phản hồi các điều kiện giao thông, nâng cao sự an toàn và thuận tiện cho người lái.
-
Bảo trì dự đoán
Công nghệ AI dự đoán khi nào các bộ phận của xe sẽ bị hỏng, cho phép bảo trì kịp thời và giảm thời gian ngừng hoạt động. GE Aviation sử dụng AI để dự đoán lỗi linh kiện máy bay. Bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến từ động cơ, hệ thống bảo trì dự đoán của họ xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.
-
Tối ưu hóa tuyến đường
Thuật toán Machine Learning phân tích mô hình giao thông để đề xuất các tuyến đường tối ưu, giảm thời gian di chuyển và mức tiêu thụ nhiên liệu. UPS sử dụng AI và Machine Learning để tối ưu hóa tuyến đường thông qua hệ thống ORION của mình. Hệ thống phân tích dữ liệu để xác định các tuyến giao hàng hiệu quả nhất, tiết kiệm hàng triệu dặm và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu.
5. Lĩnh vực Chế tạo
-
Kiểm soát chất lượng
Hệ thống kiểm tra được hỗ trợ bởi AI phát hiện các khuyết tật trên sản phẩm với độ chính xác cao, đảm bảo chất lượng đồng nhất. Siemens sử dụng AI trong quy trình sản xuất của họ để kiểm soát chất lượng. Hệ thống hỗ trợ AI của họ kiểm tra lỗi sản phẩm, đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng cao và giảm lãng phí.
-
Dự đoán và cảnh báo bảo trì
Các mô hình Machine Learning dự đoán lỗi thiết bị, cho phép bảo trì phòng ngừa và giảm gián đoạn vận hành. Bosch sử dụng tính năng cảnh báo bảo trì dựa trên AI để theo dõi tình trạng máy móc. Bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến, hệ thống của họ dự đoán các lỗi có thể xảy ra, cho phép bảo trì kịp thời và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
-
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
AI tăng cường quản lý chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và cải thiện dịch vụ hậu cần. DHL tận dụng AI để tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng của mình. Hệ thống AI của họ dự đoán nhu cầu, quản lý mức tồn kho và tối ưu hóa các tuyến hậu cần, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.
6. Giáo dục
-
Cá nhân hóa trong học tập
Các nền tảng do AI điều khiển thích ứng với phong cách và tốc độ học tập của từng cá nhân, cung cấp trải nghiệm giáo dục tùy chỉnh. Khan Academy sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho học sinh. Nền tảng này thích ứng với tốc độ học tập của mỗi học sinh và cung cấp các bài tập cũng như phản hồi phù hợp, nâng cao kết quả học tập.
-
Chấm điểm và đánh giá
Các công cụ AI tự động hóa quy trình chấm điểm, cung cấp phản hồi tức thì và tiết kiệm thời gian cho nhà giáo dục. Gradescope sử dụng AI để hỗ trợ các nhà giáo dục chấm điểm bài kiểm tra và bài tập. Hệ thống có thể nhanh chóng chấm điểm khối lượng lớn bài tập của học sinh, cung cấp phản hồi chi tiết và tiết kiệm đáng kể thời gian cho nhà giáo dục.
-
Quản lý đào tạo
AI hợp lý hóa các nhiệm vụ trong đào tạo như lên lịch, đăng ký và liên lạc, cho phép các nhà giáo dục tập trung hơn vào việc giảng dạy. Đại học bang Georgia sử dụng chatbot AI có tên Pounce để hỗ trợ các công việc hành chính. Pounce giúp sinh viên đăng ký, truy vấn hỗ trợ tài chính và lên lịch khóa học, cải thiện dịch vụ sinh viên và giảm gánh nặng hành chính.
Đọc thêm: So sánh Chatbot với trợ lý ảo (AI)
Thách thức và xu hướng tương lai của AI và Machine Learning
Mặc dù AI và Machine Learning mang lại nhiều lợi ích nhưng chúng cũng đặt ra những thách thức nhất định:
- Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu được sử dụng bởi hệ thống AI là rất quan trọng, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
- Thành kiến và Công bằng: Các mô hình AI có thể kế thừa những thành kiến từ dữ liệu mà chúng được đào tạo, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Giải quyết sự thiên vị và đảm bảo sự công bằng là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng.
- Tính minh bạch và khả năng giải thích: Hiểu cách các mô hình AI đưa ra quyết định (thường được gọi là mô hình “hộp đen”) rất quan trọng đối với sự tin cậy và trách nhiệm giải trình.
Tương lai của AI và Machine Learning có tiềm năng to lớn, với nghiên cứu đang diễn ra tập trung vào việc cải thiện tính minh bạch của mô hình, nâng cao hiệu quả học tập và mở rộng ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Các công nghệ mới như điện toán lượng tử sẽ không ngừng đẩy nhanh hơn nữa tiến bộ của AI. Trong cách mạng công nghiệp 4.0, xu thế chuyển đổi số với ứng dụng AI và Machine learning là tất yếu. Song nên bắt đầu từ đâu cũng là bài toán cần nhiều cân nhắc của các doanh nghiệp.
Lời kết
AI và Machine Learning đang định hình lại bối cảnh công nghệ, thúc đẩy đổi mới và nâng cao hiệu quả trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến bán lẻ và vận tải. Những công nghệ này đang cung cấp những công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp và mở ra những cơ hội mới. Khi AI và Machine Learning tiếp tục phát triển, tác động của chúng đối với xã hội và ngành công nghiệp sẽ ngày càng tăng lên, mở ra kỷ nguyên của các giải pháp thông minh dựa trên dữ liệu lớn.
