Trí tuệ nhân tạo - công nghệ đột phá làm biến đổi thế giới

AI là một thuật ngữ chung sử dụng cho một loạt các kỹ thuật, công cụ và công nghệ. Thuật ngữ này lần đầu tiên được John McCarthy giới thiệu vào năm 1956 để đề cập đến khả năng một cỗ máy có thể bắt chước trí thông minh của con người. Mặc dù không có định nghĩa chung nào về trí thông minh, nhưng trí thông minh có thể được hiểu là việc thu được kiến thức thông qua tư duy, kinh nghiệm và giác quan.

Hiện nay, khi AI đã trở thành một cụm từ thông dụng để áp dụng cho cả những năng lực trong hiện tại và tương lai, điều quan trọng là phải phân biệt giữa AI hẹp và AGI (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo). AI hẹp đề cập đến các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể đạt được một mục tiêu duy nhất. Ở hình thức hiện tại, AI hẹp được sử dụng để làm tăng thêm năng lực của con người.

Trong khi đó, AGI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào của con người với độ chính xác tương đương hoặc cao hơn. AGI là công nghệ thường được gắn với một tương lai bất định trong đó AI có thể vượt cả trí thông minh của con người.

Mặc dù AI đang trở thành một lĩnh vực “hot” của ngành công nghiệp nhưng đồng thời nó cũng là một phạm trù khó nắm bắt nhất. Điều này được thể hiện ở thái độ hoài nghi đầy cảnh giác của tỷ phú công nghệ Elon Musk. Ông trùm kinh doanh từng nhiều lần cảnh báo về mức độ nguy hiểm của AI và thậm chí mới đây còn cho rằng việc thiết lập và lắp đặt “công tắc hủy diệt” an toàn cho tất cả các cỗ máy có năng lực AI sẽ chỉ càng thúc đẩy năng lực kháng cự của bất cứ hệ thống siêu năng lực nào.

Có quan điểm đối ngược hoàn toàn với Elon Musk là một vị tỷ phú khác cũng nổi tiếng không kém: Jeff Bezos, Giám đốc điều hành Amazon. Trái với Elon Musk, Jeff Bezos lại muốn tiếp tục phát triển lĩnh vực AI và tin rằng công nghệ máy học (machine learning technology) chính là phương tiện để hoàn thiện doanh nghiệp.

Trước khi tầm nhìn đầy ảm đạm của Musk hay những dự đoán lạc quan của Bezos trở thành hiện thực, thì AI vẫn cần phải được phát triển. Các nhà phát triển công nghệ còn lâu mới có thể đạt tới một Trí tuệ Tổng hợp Nhân tạo siêu mạnh (AGI). Tuy nhiên, AI có thể học và hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể có cùng cấp độ kỹ năng như của con người đã được ứng dụng trong nhiều bộ phận của ngành công nghiệp, doanh nghiệp và chính phủ. Cách chúng ta tiếp cận thế hệ AI tiếp theo sẽ giữ một vai trò quan trọng trong việc định hình cách con người sống và làm việc trong tương lai.

Thị trường của AI đang trong giai đoạn chuyển tiếp quan trọng. Các tập đoàn và nhà đầu tư mạo hiểm chắc chắn sẽ coi công nghệ AI là ưu tiên đầu tư hàng đầu. Năm 2017, vốn mạo hiểm cho AI trên toàn cầu đã tăng gấp đôi, đạt 12 tỷ USD so với 6 tỷ USD năm 2016. Dường như các công ty đang vượt qua được những ngần ngại ban đầu về công nghệ này và hiện đang tranh đua để thực hiện các giải pháp hiệu quả nhất. AI đã trở thành một thuật ngữ thông dụng trong kinh doanh, vì vậy việc sử dụng (hoặc cố gắng sử dụng) AI ngày càng trở nên quan trọng để duy trì tính cạnh tranh.

Ngoài ngành công nghiệp, lĩnh vực kinh doanh hiện cũng đang “kẹt” trong một cuộc chạy đua AI. Những cơ quan quản lý cũng đang cạnh tranh để thúc đẩy việc áp dụng AI trong mọi lĩnh vực từ nghiên cứu cho đến các ứng dụng thương mại. Cuộc chiến hiện đang bị tri phối bởi Trung Quốc và Hoa Kỳ. Theo báo cáo của KPMG, Trung Quốc có tới 5 trong số các khoản đầu tư mạo hiểm lớn nhất thế giới trong quý 4 năm 2017. Nghiên cứu của CB Insights cũng cho thấy rằng Trung Quốc đã vượt Hoa Kỳ tới 10% trong huy động vốn cổ đông. Nói cách khác, vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ trong lĩnh vực AI đã không còn vững chắc nữa.

Tính đến tháng 4 năm 2018, Ủy ban châu Âu đã công bố các kế hoạch đầu tư thêm 1,5 tỷ euro vào AI để bắt kịp với Hoa Kỳ và châu Á. Nguồn tài trợ tăng thêm này có khả năng sẽ thúc đẩy phát triển các giải pháp và chiến lược liên quan đến AI, xây dựng lòng tin và sự tự tin trong công nghệ. Nghiên cứu Statista, được công bố vào tháng 9 năm 2017, cho thấy doanh thu thị trường toàn cầu lĩnh vực này đã tăng theo cấp số nhân và cũng dự báo con số này sẽ còn tiếp tục tăng.

Mặc dù đầu tư tăng nhưng các con số dự báo cho thị trường rất khác nhau. Theo công ty nghiên cứu thị trường Tractica, dự đoán cho năm 2025 dao động từ 644 - 126 tỷ USD. Nghiên cứu của Statista dự báo con số ở mức trung bình là 60 tỷ USD.

Mặc dù háo hức đầu tư vào AI, nhưng không một doanh nghiệp nào thực sự nắm được AI sẽ biến đổi như thế nào. Theo Andrew Burgess, cố vấn và chiến lược gia về AI cho Symphony Ventures, tác động lên kinh doanh của AI sẽ vượt xa khỏi các kịch bản tiết kiệm chi phí được dự đoán bởi những chuyên gia thận trọng. Ông cho rằng, AI mang lại những hiểu biết sâu sắc và quyết định sáng suốt. Nói một cách khác, AI chắt lọc ra giá trị từ dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn. Google là một ví dụ, gã khổng lồ này đã sử dụng AI ở các trung tâm dữ liệu riêng để dự đoán nhu cầu cấp nhiệt và nhờ thế giảm các yêu cầu làm mát của các trung tâm đó tới 40%. Nếu mở rộng ra hàng chục nghìn trung tâm dữ liệu, Google không chỉ tiết kiệm được tiền mà còn mang lại những lợi ích môi trường.

AI được thiết lập để tái tạo lại các hoạt động trung tâm và đã đột phá các chuỗi cung ứng cũng như các quy trình end-to-end (đầu cuối) trên nhiều lĩnh vực. Mục tiêu này được hỗ trợ bởi sự giao thoa và xu thế mã nguồn mở và được tăng cường bằng sự kết hợp với các công nghệ mới khác như Big Data và IoT. Với việc thúc đẩy AI với dữ liệu thích hợp, AI đã và đang làm biến đổi nhiều lĩnh vực.

Các tập đoàn lớn như Amazon và Ocado là những ví dụ rõ ràng về các kịch bản trong đó AI là giải pháp thích hợp cho các công ty phải đối mặt với người tiêu dùng. Amazon đang theo đuổi một số dự án có sự trợ giúp của AI, bao gồm học sâu cho các hệ thống khuyến nghị; robot thông minh; và Alexa, một dự án kinh doanh AI hàng đầu của tập đoàn. Thông qua Amazon Web Services, tập đoàn thương mại điện tử hàng đầu thế giới đã bán nền tảng máy học cho các công ty ngoài, tạo ra doanh thu cũng như thu thêm nhiều dữ liệu hơn. Dữ liệu là yếu tố quan trọng để AI thành công, là lời giải đáp cho câu hỏi tại sao các công ty công nghệ lớn, với sự quan tâm bền bỉ của họ về dữ liệu người tiêu dùng, lại có năng lực chiếm lĩnh thị trường. Một ví dụ tiêu biểu khác đó là Ocado sử dụng AI để phân loại các yêu cầu của khách hàng và kết nối các robot kho hàng của tập đoàn.

Lockheed Martin đã áp dụng AI cho các hệ thống tự động, theo thời gian thực để theo dõi trạng thái của động cơ và kết nối các phương tiện không người lái. Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo của công ty đang phát triển các giải pháp AI để giám sát và quản lý cả máy bay có người lái và máy bay không người lái, tự động phát hiện các lỗi hoặc mối đe dọa tới hệ thống trước khi đánh giá tác động của chúng.

Học sâu và máy học cho phép tra vấn các luồng dữ liệu từ máy móc nhằm để kiểm tra lịch sử và hiệu suất. Bằng cách này, thuật toán có thể dự đoán khả năng máy bị hỏng và khi nào có thể xảy ra. Bằng cách nhận ra các mẫu như vậy, AI có thể cung cấp thông tin cũng như dự đoán, nhờ đó nhà sản xuất có thể thực hiện bảo trì và sửa chữa máy móc trước khi hỏng hóc xảy ra, đồng thời cũng đánh giá các lý do cụ thể cho từng lỗi.

AI góp phần thúc đẩy phát triển điện toán bằng cách tạo ra những năng lực mạnh hơn nhiều cho công nghệ đám mây. Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về điện toán và lưu trữ dữ liệu giá rẻ, công nghệ đám mây cũng có thể trở nên thông minh một cách nhân tạo. Năng lực này đã làm phát sinh một loạt các dịch vụ điện toán đám mây được cung cấp bởi Amazon, Google và Microsoft, những tập đoàn công nghệ hàng đầu ở lĩnh vực cung cấp gói AI. Thông qua những nhà cung cấp này, bản thân AI cũng đã trở thành một dịch vụ.

Máy học đang được sử dụng để giám sát và cảnh báo từ xa, để đưa ra những khuyến nghị các mức độ tối ưu của nước và thuốc trừ sâu; và để cải thiện năng suất cây trồng bằng những dự báo dữ liệu. Ở các nền kinh tế mới nổi, AI đang trang bị cho các hộ nông dân các công cụ dự đoán để phản ứng với những hình thái môi trường tự nhiên dễ biến đổi. CROPTIX, một spin-off của trường đại học Bang Pennsylvania, đang sử dụng các phân tích dự đoán để phát hiện bệnh tiềm ẩn ở cây trồng, ngăn ngừa mất mùa.

Đôi khi, dữ liệu lại là yếu tố gây ra trở ngại, đặc biệt trong trường hợp các ngành công nghiệp xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như y tế.

Lee Howells, chuyên gia về Trí tuệ nhân tạo và tự động hóa tại PA Consulting giải thích, lĩnh vực y tế chắc chắn sẽ rất quan tâm đến AI và cách sử dụng AI để cải thiện dịch vụ. Tuy nhiên, khi áp dụng bất kỳ công nghệ mới nào vào lĩnh vực y tế đều đòi hỏi phải hết sức thận trọng không chỉ vì vấn đề tiền bạc mà còn là vấn đề sinh mạng của con người. Trong một dự án sáng tạo và hiếm hoi của AI đối với lĩnh vực y tế, startup công nghệ sức khỏe Woebot Labs đã phát triển một chatbot có năng lực AI có thể sử dụng các kỹ thuật lâm sàng như CBT để theo dõi sức khỏe tâm thần của bệnh nhân.

Lĩnh vực dịch vụ tài chính là một trong những lĩnh vực áp dụng AI nhanh nhạy nhất. Ngân hàng Đức (Deutsche Bank) đang sử dụng AI để giám sát các cuộc gọi của các phòng giao dịch với khách hàng nhằm để xác định gian lận hoặc không tuân thủ. AI nghe mọi cuộc gọi, làm giảm thiểu một lượng lớn rủi ro. AI cũng đang được thử nghiệm để giúp chống rửa tiền, đặc biệt là trong quy trình nhận biết khách hàng (Know Your Customer - KYC) quan trọng nhưng tốn thời gian.