Năm 2023 đã đánh dấu sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực và ngành nghề trong cuộc sống. Những tiến bộ vượt bậc của công nghệ trong thời đại mới đã giúp tinh giản nhiều công việc phức tạp mà trước đây con người khó có thể đảm nhận.
Nhìn về tương lai, AI sẽ tiếp tục phát triển và đạt được những bước tiến mới, trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho cuộc sống của con người. Để chuẩn bị cho sự thay đổi không ngừng này, các cá nhân, tổ chức, và doanh nghiệp cần nắm bắt được những xu hướng phát triển của AI dự kiến sẽ xuất hiện trong năm 2024, giúp giảm bớt sự bỡ ngỡ và tận dụng tối đa tiềm năng mà công nghệ mang lại.
1. Neural Networks và Deep Learning
Mạng thần kinh (Neural Network) là một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), được phát triển dựa trên cảm hứng từ cách thức hoạt động của bộ não con người để hỗ trợ máy tính xử lý dữ liệu. Neural Network là một dạng của học sâu (Deep Learning), sử dụng các nút, hay còn gọi là nơ-ron, liên kết với nhau trong một cấu trúc phân lớp giống như bộ não. Hệ thống này giúp máy tính học hỏi từ các sai lầm của chính nó và cải thiện liên tục, từ đó giải quyết được các vấn đề phức tạp như tóm tắt tài liệu hay nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao.
Neural Network nhân tạo mô phỏng hoạt động của bộ não con người bằng cách phân tích dữ liệu phức tạp, thực hiện các phép toán, tìm kiếm mẫu, và sử dụng thông tin thu thập được để đưa ra dự đoán và phân loại. Đơn vị chức năng cơ bản của Neural Network là các nơ-ron, hay các nút, giúp truyền thông tin qua lại trong mạng.
Deep Learning và Neural Networks là hai phương pháp quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, các nghiên cứu đang tập trung vào việc nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các mô hình deep learning, cùng với việc cải thiện khả năng học tập tự động của các mạng nơ-ron.
Một trong những ứng dụng nổi bật của Neural Network và Deep Learning là ChatGPT và GPT-3. Những mô hình ngôn ngữ này đã thu hút sự chú ý lớn trong cộng đồng, không chỉ vì khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên như con người mà còn bởi những tiềm năng vượt xa những chatbot truyền thống.
ChatGPT và GPT-3 không chỉ hỗ trợ trong các tình huống dịch vụ khách hàng mà còn có thể được sử dụng để viết mã, vẽ tranh, hoặc đưa ra suy đoán về một chủ đề nhất định. Trong vài giây, những chatbot này có thể sử dụng một lượng lớn thông tin để cung cấp câu trả lời phù hợp và chính xác nhất, cho thấy sức mạnh và sự linh hoạt của AI trong các ứng dụng thực tế.
2. Al Explainability (XAI)
AI Exploitability, hay khả năng khai thác AI, là một lĩnh vực mới nổi trong học máy, tập trung vào việc giải thích các quyết định của hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Thuật ngữ này thường được viết tắt là XAI (Explainable AI).
XAI hướng tới việc kiểm tra và hiểu rõ các bước và mô hình liên quan đến quá trình đưa ra quyết định của AI. Điều này giúp trả lời các câu hỏi quan trọng như: Tại sao hệ thống AI lại đưa ra một dự đoán hay quyết định cụ thể? Tại sao nó không chọn phương án khác? Khi nào hệ thống AI hoạt động tốt hoặc thất bại? Khi nào chúng ta có thể tin tưởng vào AI và làm thế nào để sửa chữa các lỗi phát sinh?
XAI bao gồm một bộ công cụ và kỹ thuật giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về cách thức một mô hình đưa ra quyết định và hoạt động. XAI mang lại những giá trị sau:
- Tập hợp các phương pháp tốt nhất: XAI sử dụng các quy trình và quy tắc đã được các nhà khoa học dữ liệu phát triển trong nhiều năm. Hiểu rõ cách thức và dữ liệu mà một mô hình được đào tạo sẽ giúp xác định khi nào mô hình đó hoạt động hiệu quả và khi nào không nên sử dụng. Đồng thời, nó cũng làm sáng tỏ những nguồn gốc của sai lệch mà mô hình có thể đã gặp phải.
- Tập hợp các nguyên tắc thiết kế: Các nhà nghiên cứu đang tập trung vào việc đơn giản hóa việc xây dựng các hệ thống AI để làm cho chúng trở nên dễ hiểu và minh bạch hơn ngay từ đầu.
- Bộ công cụ hỗ trợ: Khi các hệ thống AI trở nên dễ hiểu hơn, chúng có thể được cải thiện bằng cách tích hợp những kiến thức này vào quá trình đào tạo mô hình, và cung cấp các công cụ này cho những người khác để áp dụng vào mô hình của họ.
Khả năng giải thích được quyết định của hệ thống AI là một thách thức lớn trong XAI. Trong tương lai, việc giải thích và hiểu rõ quá trình hoạt động của AI sẽ trở thành ưu tiên hàng đầu, đặc biệt là trong các lĩnh vực như y tế và tài chính, nơi tính minh bạch và việc giảm thiểu rủi ro là cực kỳ quan trọng.
3. Tái tạo và sử dụng lại dữ liệu
AI là sự kết hợp của nhiều công nghệ như khai thác dữ liệu, thuật toán, và khả năng tính toán. Sự phát triển của AI dựa trên hai “xương sống” chính: những tiến bộ vượt bậc trong năng lực tính toán và sự gia tăng không ngừng của khối lượng dữ liệu. Có thể nói, AI là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của nền kinh tế dựa trên dữ liệu. Chúng ta đang ở thời điểm mà sự tăng trưởng kinh tế và phát triển xã hội ngày càng phụ thuộc vào những giá trị do dữ liệu tạo ra.
Hiện nay, phần lớn dữ liệu đang được lưu trữ và sử dụng liên quan đến người tiêu dùng. Tuy nhiên, các chuyên gia dự báo rằng trong tương lai gần, dữ liệu sẽ ngày càng phong phú và đa dạng hơn, với một phần lớn đến từ các ngành công nghiệp, doanh nghiệp, và khu vực công.
Dữ liệu đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của AI, và việc tái tạo cũng như sử dụng lại dữ liệu sẵn có sẽ trở thành một xu hướng quan trọng trong năm 2024. Các công ty và tổ chức sẽ tập trung vào việc lưu trữ, phân loại, và tận dụng dữ liệu để tái sử dụng, từ đó tạo ra giá trị mới thông qua các mô hình và ứng dụng AI.
4. Al trong Giao tiếp và Tương tác
Trí tuệ nhân tạo (AI) giao tiếp là công nghệ giúp phần mềm có khả năng hiểu và phản hồi các cuộc trò chuyện bằng giọng nói hoặc văn bản của con người. Theo truyền thống, tương tác giữa người với phần mềm bị giới hạn ở thông tin đầu vào được lập trình sẵn, trong đó người dùng nhập hoặc nói các lệnh được định sẵn. AI giao tiếp vượt xa điều đó. Nó có thể nhận biết mọi loại thông tin đầu vào bằng lời nói và văn bản, bắt chước tương tác của con người, hiểu và phản hồi các truy vấn bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Các tổ chức sử dụng AI giao tiếp cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong hoạt động hỗ trợ khách hàng, vì vậy phần mềm phản hồi truy vấn của khách hàng theo cách thức riêng.
Sự phát triển của Al trong việc nhận dạng giọng nói, ngôn ngữ tự nhiên và tương tác con người-máy sẽ tiếp tục mở ra khả năng mới cho Al trong lĩnh vực giao tiếp và tương tác. Công nghệ thoại tự động và chatbot sẽ trở nên thông minh hơn và có thể cung cấp trải nghiệm tương tác tốt hơn cho người dùng.
Chatbot AI giao tiếp có thể cung cấp hỗ trợ 24/7 và phản hồi người dùng ngay lập tức – một dịch vụ hiện đại đượci ưa thích và mong đợi từ tất cả các hệ thống trực tuyến. Phản hồi tức thì vừa tăng sự hài lòng của khách hàng vừa tăng tần suất tương tác với thương hiệu.
Ngoài ra, người dùng còn có thể tích hợp dữ liệu tương tác trước đây của khách hàng với AI giao tiếp để tạo trải nghiệm được cá nhân hóa cho mình. Ví dụ: AI giao tiếp có thể đưa ra các đề xuất dựa trên các giao dịch mua trước đây của khách hàng hoặc đầu vào tìm kiếm.
5. Edge Computing và Al trên thiết bị di động
Edge AI là việc triển khai các ứng dụng AI trong các thiết bị trên toàn thế giới vật lý. Nó được gọi là “Edge AI” bởi vì tính toán AI được thực hiện gần người dùng tại rìa mạng, gần nơi đặt dữ liệu, thay vì tập trung trong cơ sở điện toán đám mây hoặc trung tâm dữ liệu riêng. Các thuật toán AI được xử lý cục bộ, trực tiếp trên thiết bị hoặc trên máy chủ gần thiết bị. Các thuật toán sử dụng dữ liệu do chính thiết bị tạo ra. Các thiết bị có thể đưa ra quyết định độc lập chỉ trong vài phần nghìn giây mà không cần phải kết nối với Internet cũng như đám mây. Edge AI gần như không có giới hạn khi nói đến các trường hợp sử dụng tiềm năng. Các giải pháp và ứng dụng Edge AI khác nhau từ đồng hồ thông minh đến dây chuyền sản xuất và từ hậu cần đến các tòa nhà và thành phố thông minh
Vì Internet có phạm vi tiếp cận toàn cầu nên ranh giới của mạng có thể bao hàm bất kỳ vị trí nào. Đó có thể là cửa hàng bán lẻ, nhà máy, bệnh viện hoặc các thiết bị xung quanh chúng ta, như đèn giao thông, máy tự động và điện thoại.
Trong khi đó, Edge Computing hay điện toán biên là một mô hình điện toán phân tán đem sức mạnh tính toán và lưu trữ đến gần hơn với nơi phát sinh dữ liệu có nhu cầu xử lý độ trễ thấp và tiết kiệm băng thông.
Nguồn gốc của Edge Computing chính là CDN – những mạng phân phối nội dung được tạo ra cuối thập niên 90 để phân phối các nội dung web và video từ các máy chủ biên gần với người dùng nhất. Các mạng này sau đó tiến hóa để lưu trữ các ứng dụng và các thành phần ứng dụng tại các máy chủ biên, tạo ra những dịch vụ điện toán biên đầu tiên như tổng hợp dữ liệu thời gian thực.
Với sự phát triển của Edge Computing – xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị gốc, Al cũng sẽ được triển khai trên các thiết bị di động. Việc này giúp tăng cường tính mạnh mẽ và tốc độ xử lý của Al trong các ứng dụng di động và loT, và đồng thời giảm thiểu phụ thuộc vào kết nối internet và mô hình đám mây
Tạm kết
Hiện nay, nhiều người vẫn còn lo lắng về tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng nó có thể vượt qua con người. Một số người lo ngại rằng AI sẽ mang lại những thay đổi lớn trong thị trường lao động, làm tăng nguy cơ mất việc làm cho nhiều người. Dù chưa ai có thể chắc chắn AI sẽ thực sự thay thế con người trong tương lai hay không, việc nắm bắt sớm các dự báo về xu hướng phát triển của AI sẽ mở ra những cơ hội mới cho cá nhân, tổ chức, và doanh nghiệp trong việc ứng dụng và phát triển sự nghiệp của họ.