10 năm nữa trí tuệ nhân tạo AI sẽ có khả năng tạo ra dữ liệu

Theo ông Charles Ng. - Phó Chủ tịch mảng AI Doanh nghiệp tại Appier, một công ty chuyên cung cấp các giải pháp về AI để xử lý các vấn đề của doanh nghiệp, AI đã tiến hóa rất mạnh mẽ trong vòng 10 năm qua và điều này đạt được là nhờ công nghệ học sâu (deep learning). Công nghệ học sâu có thể xử lý rất nhiều dữ liệu phức tạp và sử dụng các dữ liệu này để đưa ra những dữ liệu có tính chính xác cao. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng AI sẽ bắt đầu có khả năng tạo ra dữ liệu.

Theo chuyên gia của Appier, AI có thể tạo ra một câu nói giống hệt cách nói của con người. Nó có thể tạo ra những tấm ảnh y như hình chụp. Ông Charles Ng.tin rằng trong 10 năm nữa đây là điều sẽ thành hiện thực. Nếu như mười năm trước, việc ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực còn được coi là khoa học viễn tưởng, thì giờ, điều đó đã trở thành hiện thực.

Ở thời điểm này, những đột phá mới nhất về trí tuệ nhân tạo - AI đó là công nghệ học sâu vào trong những công nghệ mới nhất về thị giác máy tính. Về thị giác máy tính, ai cũng có tài khoản facebook của riêng mình. Khi mà chúng ta chụp một bức ảnh bất kể là hình ảnh của bản thân hay bạn bè và đăng lên facebook, lập tức facebook sẽ hiện lên các khung nhỏ và chúng biết được đâu là gương mặt của bạn. Không những thế, ngoài việc nhận ra khuôn mặt của bạn và tên ở dưới, nó còn nhận ra mặt của bạn bè của bạn nữa.

Theo chuyên gia của Appier, công nghệ này không mới và nó đã bắt đầu cách đây 5 năm. Đó là công nghệ nhận diện khuôn mặt và công nghệ này được sử dụng rất phổ biến trong thế giới ngày nay. Chẳng hạn như ở các sân bay quốc tế. Khi hành khách đi qua màn hình an ninh, người ta soi chiếu và đã chụp khuôn mặt, sau đó bạn trình passport và nó tự động khớp gương mặt lại với nhau.

Sự phát triển thứ hai cũng ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt đó chính là ứng dụng đối với xe tự hành. Để xe tự hành được, xe phải được trang bị công nghệ để thay người lái nhìn thấy những vật thể ở trên đường. Điều này có nghĩa là trên xe phải được trang bị một camera cho phép chụp hình liên tiếp các vật trở ngại trước mặt, và có công nghệ để nhận diện đâu là chướng ngại vật, người, lề đường để đi đúng đường. Mười năm trước thì chuyện này là khoa học viễn tưởng, bởi khi đó thiết bị máy móc không tốt như bây giờ và cũng không có khả năng để nhận biết được các sự vật ở trên đường.

Năm 2015 là một cột mốc của trí tuệ nhân tạo, khi mà tỉ lệ nhận sai của máy đã bằng với tỉ lệ nhận sai của người. Và ngày nay, tỉ lệ nhận sai của máy chỉ còn 2%. Để có thể dạy một cái máy học phân biệt được cái nào là cái tách, cái nào là cái ly, chúng ta phải cung cấp cho nó thật nhiều dữ liệu đầu vào, là các hình ảnh, một số là cái ly và một số thì không và nói cho nó cái nào là cái ly và cái nào không. Nếu chúng ta có một dữ liệu đủ lớn thì đến một lúc nào đó, khi nó nhìn một cái hình, nó có thể tự nhận biết được hình đó có phải là cái tách hay không. Như vậy, sau khi cái máy được dạy một thời gian rồi, nếu người ta đưa cho nó một ly mới hoàn toàn, thì nó có thể đoán được với tỉ lệ chính xác rất cao.

Đằng sau công nghệ này là những bước kỹ thuật rất thú vị. Tức là nó sẽ chụp cái ảnh này và xem xét, tách ảnh này thành nhiều bộ phận nhỏ hơn thành những miếng ghép. Đầu tiên, cái máy sẽ tự hỏi, có quai hay không, nắp hay không, nó có hình ống trụ hay không. Như vậy, nó sẽ tự động phân tách ra thành những mảnh ghép nhỏ hơn, chứ không cần con người phải nói cho nó biết đâu là cái quai, cái nắp, hình ống trụ. Và nếu chúng ta cung cấp cho nó dữ liệu đủ để nó phân biệt đâu là quai, là nắp, cuối cùng nó sẽ tự định nghĩa hình ảnh đó có phải là cái ly hay không. Đây là một đặc điểm rất quan trọng của công nghệ máy học cần lưu ý.

Một số các công nghệ AI ngày nay còn tiến bộ hơn một bậc. Trong tiếng Anh hoặc trong tiếng Việt cũng vậy, chúng ta có từ đa nghĩa. Ví dụ từ “go” có rất nhiều nghĩa, có thể là “đi”, có thể là “cờ vây”. Hoặc “apple” là tên của một thương hiệu nổi tiếng, và cũng có nghĩa là “trái táo”. Và một số những mô hình Máy Học phức tạp nhất và sử dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất còn nhận biết được sắc thái của các ý nghĩa này.

Thay vì phải nhập dữ liệu, 10 năm nữa AI sẽ có khả năng tạo ra dữ liệu

Bất kể họ chọn phương án nào đi nữa thì các doanh nghiệp có thể tham khảo một số gợi ý sau để thực hiện các bước chuyển đổi số. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp có mối quan tâm lớn với công nghệ trí tuệ nhân tạo và họ có thể tự thành lập một đội ngũ cho riêng mình hoặc thuê bên ngoài.

Đầu tiên, để lồng ghép AI vào trong các hoạt động kinh doanh và cung cấp dịch vụ của công ty, chúng ta phải có sự đồng thuận của lãnh đạo công ty. Chúng tôi quan sát thấy một số doanh nghiệp triển khai AI ở cấp độ cơ sở. Tuy nhiên, chúng ta phải có sự đồng thuận từ trên xuống, phải có sự chấp thuận của ban lãnh đạo công ty thì mới có thể tiến xa hơn trong những sáng kiến này vì AI là một sự đầu tư về chi phí và thời gian của doanh nghiệp.

Thứ hai, trước khi ứng dụng AI, chúng ta cần xác định được nhu cầu của doanh nghiệp là gì, những vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải mà AI có thể giải quyết là gì, để từ đó xác định được liệu ứng dụng AI ở mức độ nào thì sẽ có hiệu quả. Nhiều người có suy nghĩ đơn giản rằng AI sẽ giải quyết được tất cả những vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải. Đầu tiên, họ phải xác định được vấn đề nào của doanh nghiệp mà AI có thể giải quyết được.

Tiếp theo, chúng ta nên làm công tác truyền thông nội bộ, trao đổi và nói chuyện với các nhân viên trong công ty. Nếu triển khai AI vào tất cả các hoạt động của công ty thì đó là một thay đổi rất lớn và đòi hỏi có những phương án để quản lý những thay đổi này. Chúng ta sẽ mường tượng là nếu ứng dụng công nghệ AI này, nó sẽ thay đổi cách thức mà mọi người làm việc như thế nào.

Thứ tư, chúng ta có câu “rác vào, rác ra”. Những thông tin đầu vào phải sạch sẽ và tinh gọn, được quản lý tốt và đáng tin cậy. Cuối cùng, chúng ta phải nghiên cứu xem những lĩnh vực AI có thể áp dụng tốt vì AI không phải là viên thuốc chữa bách bệnh. Ngay từ đầu, chúng ta cần hiểu được những vấn đề nào AI có thể và không thể giải quyết được.

Các doanh nghiệp có thể tự xây dựng một đội ngũ cho riêng mình. Nhưng nếu họ quyết định thuê bên ngoài thì cần chú ý một số điểm. Đầu tiên, chúng ta cần biết giải pháp họ đề xuất có thể giải quyết được vấn đề gì và cái gì mà giải pháp đó không làm được. Thêm vào đó, các doanh nghiệp phải đưa ra được các chỉ số đo lường cần thiết cho sự thành công của dự án AI. Thứ ba, chúng ta phải giữ lại yếu tố con người. Con người vẫn là đầu mối liên lạc giữa hai bên, giữa nhà cung cấp dịch vụ và công ty của chúng ta. Nhà cung cấp AI có nguồn nhân lực có chuyên môn.

Chúng ta cần duy trì các kênh giao tiếp giữa hai bên để thảo luận cách mà AI có thể giúp giải quyết vấn đề của doanh nghiệp. Dù áp dụng phương án nào đi nữa, chúng ta phải nhận thức một điều rằng AI không phải là chuyện xảy ra trong chớp mắt, mà là một hành trình cần rất nhiều thời gian thử nghiệm. Hãy cố gắng tiếp tục trên hành trình này, sử dụng các phiên bản cập nhật hoặc chỉnh sửa khác nhau để cuối cùng ra được hệ thống AI mà chúng ta thật sự cần và đáp ứng tốt nhu cầu của mình.

Theo VnMedia

http://vnmedia.vn/cong-nghe/201912/10-nam-nua-tri-tue-nhan-tao-ai-se-co-kha-nang-tao-ra-du-lieu-64f560d/