Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Được Ứng Dụng Ở Những Lĩnh Vực Nào Lấy Ví Dụ Cụ Thể Công Nghệ 10

Trong những năm qua, trí tuệ nhân tạo đã trải qua nhiều chu kỳ phát triển. Mới đây, công cụ Chat GPT của OpenAI ra đời đánh dấu một bước ngoặt lớn, ngay cả với những người còn hoài nghi về công nghệ này.

AI trong phát triển phần mềm và CNTT

AI được sử dụng để tự động hóa nhiều quy trình trong phát triển phần mềm, DevOps và công nghệ thông tin (CNTT).

Ví dụ, công cụ AIOps cho phép bảo trì dự đoán môi trường CNTT bằng cách phân tích dữ liệu hệ thống. Từ đó, sự cố tiềm ẩn được dự báo trước khi chúng xảy ra. Các công cụ giám sát hỗ trợ AI cũng cảnh báo những bất thường tiềm ẩn theo thời gian thực dựa trên dữ liệu trong quá khứ.

Một số công cụ AI tạo sinh như GitHub Copilot và Tabnine cũng được sử dụng phổ biến để tạo mã ứng dụng dựa trên lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural Language Processing).

Mặc dù những công cụ này đã cho thấy triển vọng và thu hút sự quan tâm của các lập trình viên, nhưng chúng không có khả năng thay thế hoàn toàn kỹ sư phần mềm. Thay vào đó, chúng đóng vai trò là công cụ hỗ trợ năng suất, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và viết mã mẫu.

Không thể phủ nhận, công cụ AI cung cấp một loạt chức năng mới cho doanh nghiệp. Câu hỏi đặt ra là, việc sử dụng AI có mang lại ảnh hưởng tiêu cực và hệ lụy nào hay không?

Dù tốt hay xấu, các hệ thống AI phản ánh những gì chúng đã học được, nghĩa là những thuật toán này phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu mà chúng được đào tạo. Kho dữ liệu này do con người tập hợp và đưa vào mô hình, do đó có thể tồn tại sự thiên vị và cần theo dõi chặt chẽ.

Một vài thách thức về mặt đạo đức của AI bao gồm:

Sự thiên vị do thuật toán được đào tạo không đúng cách và định kiến ​​hoặc sự giám sát không đúng cách của con người.

Lạm dụng AI tạo ra nội dung giả mạo, lừa đảo và những nội dung độc hại khác.

Mối quan ngại về mặt pháp lý, bao gồm vấn đề bản quyền, bôi nhọ,...

Gia tăng tỷ lệ thất nghiệp do việc sử dụng AI ngày càng lớn để tự động hóa các nhiệm vụ tại nơi làm việc.

Mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu, đặc biệt là trong các lĩnh vực như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và pháp lý liên quan đến dữ liệu cá nhân nhạy cảm.

Xem thêm bài viết: Những vấn đề đạo đức trong trí tuệ nhân tạo (AI)

Nhìn chung, trí tuệ nhân tạo đã và đang cách mạng hóa nhiều ngành nghề, lĩnh vực. Tuy nhiên, công nghệ này không thể thay thế hoàn toàn con người mà chỉ hỗ trợ thực hiện công việc, nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn.

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-Artificial-Intelligence

Dưới đây là danh sách 10 công nghệ trí tuệ nhân tạo hot nhất hiện nay.

1. Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation)

Máy móc xử lý và giao tiếp theo một cách khác với bộ não con người. Tạo ngôn ngữ tự nhiên là một công nghệ phổ biến giúp chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành ngôn ngữ bản địa. Máy móc được lập trình với các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu sang định dạng mong muốn của người dùng.

Ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp các nhà phát triển nội dung tự động hóa nội dung và phân phối ở định dạng mong muốn. Các nhà phát triển nội dung có thể sử dụng nội dung được tự động hóa để quảng cáo trên các nền tảng mạng xã hội khác nhau và các nền tảng truyền thông khác để tiếp cận đối tượng mục tiêu.

Sự can thiệp của con người sẽ giảm đáng kể vì dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành các định dạng mong muốn. Dữ liệu có thể được hiển thị dưới dạng biểu đồ, đồ thị…

2. Nhận dạng giọng nói (Speech recognition)

Nhận dạng giọng nói là một nhánh quan trọng khác của trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi giọng nói của con người thành một định dạng hữu ích và có thể hiểu được bằng các ứng dụng máy tính. Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy tính và con người. Ứng dụng Siri của iPhone là một ví dụ điển hình về nhận dạng giọng nói.

Trợ lý ảo (virtual agent) đã trở thành công cụ rất hữu ích đối với các nhà thiết kế hướng dẫn. Trợ lý ảo là một ứng dụng máy tính tương tác với con người. Các ứng dụng web và di động cung cấp tính năng chatbot hoạt động như các trợ lý dịch vụ khách hàng để tương tác với con người và trả lời các truy vấn của họ.

Trợ lý ảo Google (Google Assistant) giúp tổ chức các cuộc họp, trong khi Alexia - trợ lý ảo của Amazon giúp việc mua sắm của bạn trở nên dễ dàng hơn. Trợ lý ảo cũng hoạt động giống như một trợ lý ngôn ngữ, tùy theo sự lựa chọn và sở thích của bạn. Trợ lý ảo Watson của IBM có thể hiểu được các truy vấn dịch vụ khách hàng điển hình được hỏi theo nhiều cách khác nhau.

Bên cạnh đó, các trợ lý ảo cũng hoạt động như một phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) - mô hình phân phối dịch vụ ứng dụng phần mềm, trong đó nhà cung cấp không bán sản phẩm phần mềm mà bán dịch vụ dựa trên phần mềm đó.

4. Quản lý quyết định (Decision management)

Các công ty hiện nay đang triển khai các hệ thống quản lý quyết định để chuyển đổi và phân tích dữ liệu thành các mô hình dự đoán. Hệ thống quản lý quyết định được sử dụng để nhận thông tin cập nhật, sau đó tiến hành phân tích dữ liệu kinh doanh nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.

Quản lý quyết định giúp đưa ra quyết định nhanh chóng, tránh được những rủi ro, và tự động hóa quy trình ra quyết định. Hệ thống quản lý quyết định được triển khai rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm, thương mại điện tử...

Sinh trắc học là phép đo và phân tích thống kê các đặc điểm sinh học và hành vi độc đáo của con người. Công nghệ này chủ yếu được sử dụng để nhận dạng và kiểm soát truy cập, hoặc để xác định các cá nhân thuộc diện bị giám sát.

Xác thực sinh trắc học (biometric authentication) ngày càng trở nên phổ biến trong các hệ thống an ninh công cộng và doanh nghiệp, điện tử tiêu dùng và các ứng dụng điểm bán lẻ POS. Ngoài vấn đề bảo mật, động lực thúc đẩy xác thực sinh trắc học là sự tiện lợi vì công nghệ này không yêu cầu phải nhớ mật khẩu khẩu hay mang theo mã thông báo bảo mật (security tokens).

Xác thực sinh trắc học thực hiện thông qua các dấu hiệu nhận diện như: dấu vân tay, dái tai, võng mạc, hình dạng bàn tay, khuôn mặt hoặc chữ ký bằng văn bản. Trong đó, dấu vân tay là loại xác thực sinh trắc học được sử dụng phổ biến và lâu đời nhất.

Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc hiểu được các tập dữ liệu mà không cần được lập trình. Kỹ thuật học máy giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt với các phân tích dữ liệu được thực hiện bằng thuật toán và mô hình thống kê.

Học máy được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và chuyên môn y tế cần các kỹ thuật học máy để phân tích dữ liệu bệnh nhân nhằm dự đoán bệnh và điều trị hiệu quả. Ngành tài chính ngân hàng cần học máy để phân tích dữ liệu khách hàng nhằm xác định và đề xuất các lựa chọn đầu tư cho khách hàng cũng như phòng ngừa rủi ro và lừa đảo. Các nhà bán lẻ sử dụng học máy để phân tích dữ liệu khách hàng, qua đó dự đoán được những thay đổi trong sở thích và hành vi của khách hàng.

7. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation)

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo giúp định cấu hình robot (ứng dụng phần mềm) để diễn giải, truyền đạt và phân tích dữ liệu. Công cụ AI này giúp tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại và theo quy luật.

8. Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network)

Mạng ngang hàng giúp kết nối các hệ thống và máy tính khác nhau để chia sẻ dữ liệu mà không cần truyền dữ liệu qua máy chủ. Mạng ngang hàng có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp nhất. Công nghệ này được sử dụng trong tiền điện tử. Việc triển khai mạng ngang hàng giúp tiết kiệm chi phí vì các máy trạm (máy tính có hiệu năng cao hơn và cấu hình vượt trội hơn máy tính thông thường) riêng lẻ được kết nối mà không cần cài đặt các máy chủ.

9. Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms)

Học sâu là một nhánh khác của trí tuệ nhân tạo hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (neural network), lấy cảm hứng từ bộ não con người. Học sâu giúp giải quyết những vấn đề phức tạp như cách mà bộ não con người vẫn làm, thông qua việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau.

Thuật ngữ “sâu” được đặt ra bởi vì tồn tại nhiều lớp ẩn trong các mạng nơ-ron. Thông thường, một mạng nơ-ron có 2-3 lớp ẩn và có thể có tối đa 150 lớp ẩn. Học sâu được dùng để đào tạo một mô hình và một đơn vị xử lý đồ họa dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ. Các thuật toán hoạt động theo hệ thống phân cấp để tự động hóa các phân tích dự đoán.

Học sâu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hàng không vũ trụ và quân sự để phát hiện các vật thể thông qua vệ tinh, cải thiện an toàn lao động cho công nhân bằng cách xác định các sự cố rủi ro khi công nhân đến gần thiết bị máy móc, giúp phát hiện tế bào ung thư…

10. Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware)

Giới kinh doanh hiện có nhu cầu cao về phần mềm trí tuệ nhân tạo. Khi sự chú ý dành cho phần mềm tăng lên, nhu cầu về phần cứng để hỗ trợ phần mềm cũng nảy sinh. Một con chip thông thường không thể hỗ trợ các mô hình trí tuệ nhân tạo, do đó một thế hệ chip trí tuệ nhân tạo mới đang được phát triển nhằm phục vụ các mạng nơ-ron, học sâu và thị giác máy tính (computer vision).

Phần cứng cho trí tuệ nhân tạo bao gồm CPU để xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng, silicon tích hợp cho mục đích đặc biệt dành cho mạng nơ-ron, hay chip mô phỏng hệ thần kinh người... Các công ty như Nvidia, Qualcomm và AMD đang tạo ra những con chip có thể thực hiện các phép tính AI phức tạp. Chăm sóc sức khỏe và công nghiệp ô-tô có thể là những ngành sẽ được hưởng lợi từ loại chip này.

Môi trường của trái đất đang đứng trước mối nhiều đe dọa. Bản báo cáo khí hậu mới đây của Liên hợp quốc phần nào đã cho thấy điều đó, khi tốc độ nước biển dâng đang tăng gấp đôi, còn 8 năm qua là giai đoạn nóng nhất lịch sử từng ghi nhận được.

Ngoài các chính sách bảo vệ môi trường và khí hậu của các quốc gia cũng như ý thức của từng người dân, thì nhân loại còn đang có một niềm hy vọng khác là công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vốn đang trở thành tâm điểm của sự chú ý toàn cầu. Vậy Ai có thể giúp được gì cho môi trường?

Phá rừng và thay đổi mục đích sử dụng đất gây ra hơn 10% lượng khí thải nhà kính toàn cầu. Cây cối hấp thụ carbon dioxide (CO2) và lưu trữ nó trong thời gian dài, và khi chúng bị đốn hạ, phần lớn lượng CO2 đó sẽ thoát ra ngoài bầu khí quyển.

Để hạn chế khai thác đất bất hợp pháp, tổ chức phi lợi nhuận Rainforest Connection đã gắn các cảm biến giám sát âm thanh vào cây để “nghe trộm” khu rừng xung quanh và truyền âm thanh đó theo thời gian thực trên nền tảng điện toán đám mây.

Dữ liệu được phân tích bởi một mô hình học máy (ML) đã được đào tạo để nhận dạng âm thanh liên quan đến hoạt động khai thác gỗ trái phép, chẳng hạn như tiếng cưa máy hoặc xe tải. Cảnh báo sau đó được gửi đến các cơ quan chức năng.

Theo trang web của tổ chức phi lợi nhuận, gần 600 thiết bị này, được mệnh danh là “người bảo vệ”, đã được cài đặt ở 35 quốc gia, từ Brazil đến Indonesia, Congo đến Philippines. Họ nói rằng các những thiết bị này đã thu thập hơn 107 triệu phút dữ liệu âm thanh, bao phủ hơn 400.000 ha đất.

Một báo cáo gần đây ước tính rằng bằng cách trao quyền cho các cơ quan chức năng sử dụng các công cụ AI để ngăn chặn việc phá hủy các khu rừng nhiệt đới, các chính phủ có thể lưu giữ được khoảng 29 tỷ tấn khí thải vào năm 2030. Để so sánh, lượng khí thải CO2 liên quan đến năng lượng trên toàn thế giới là khoảng 37 tỷ tấn vào năm 2022.

Giảm lượng khí thải carbon của thép

Các vật liệu như thép và xi măng là những thành phần quan trọng trong xây dựng. Nhưng chúng cũng là nguồn phát thải lớn CO2, do vậy nên ưu tiên khử cacbon cho các ngành này. Chỉ riêng sản xuất thép đã chiếm khoảng 1/4 lượng khí thải nhà kính từ lĩnh vực sản xuất.

Gần đây, công ty Fero Labs đã làm việc với 5 nhà máy thép của Mỹ và sử dụng AI để giảm tới 1/3 lượng nguyên liệu được sử dụng làm hợp kim. Phần mềm tối ưu hóa dựa trên AI của Fero Labs học hỏi từ dữ liệu lịch sử để giảm tối thiểu vật liệu bổ sung mới trong việc luyện thép và hợp kim.

Theo một báo cáo của Hiệp hội Đối tác Toàn cầu về Trí tuệ Nhân tạo, Fero Labs đã ngăn chặn khoảng 450.000 tấn khí thải CO2 ước tính mỗi năm bằng cách giảm việc khai thác, nấu chảy và vận chuyển các hợp kim này.

Nếu được chia tỷ lệ cho toàn bộ ngành công nghiệp ở Mỹ, báo cáo ước tính tiết kiệm được 11,9 triệu tấn CO2 hàng năm. Điều đó tương đương với khoảng 1/4 lượng khí thải carbon hàng năm của Thành phố New York.

Giảm lãng phí năng lượng bằng Internet vạn vật

Với 7,5 triệu dân, Hồng Kông là một trong những nơi đông dân nhất thế giới. Tại trung tâm tài chính này, việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà chịu trách nhiệm cho khoảng 60% lượng khí thải carbon của thành phố. Và khoảng 1/4 tổng lượng điện tiêu thụ đến từ hệ thống sưởi ấm, thông gió và điều hòa không khí trong các tòa nhà thương mại.

Công ty thiết kế Arup đã đưa ra một ứng dụng AI có tên là Neuron sử dụng các cảm biến 5G và Internet vạn vật để thu thập dữ liệu theo thời gian thực từ hệ thống quản lý năng lượng của tòa nhà. Sau đó, nó sử dụng một thuật toán để phân tích dữ liệu này và tối ưu hóa hệ thống sưởi ấm và làm mát, cũng như đưa ra dự đoán về nhu cầu năng lượng trong tương lai của tòa nhà.

Theo báo cáo của Hiệp hội Đối tác Toàn cầu về Trí tuệ Nhân tạo, những tinh chỉnh này có thể tiết kiệm 10-30% năng lượng sử dụng trong một tòa nhà thương mại điển hình.

Săn trộm và hủy hoại môi trường sống khiến số lượng tê giác giảm dần trong suốt thế kỷ 20. Hầu hết các loài hiện được coi là có nguy cơ tuyệt chủng chủ yếu sống sót trong các khu bảo tồn, nhưng chúng vẫn là mục tiêu săn bắt để lấy sừng.

Công ty Rouxcel Technology có trụ sở tại Nam Phi đã phát triển vòng đeo hỗ trợ AI vừa với mắt cá chân của tê giác để giúp các nhóm bảo tồn dễ dàng xác định vị trí của động vật và theo dõi hành vi của chúng trong thời gian thực.

Các thuật toán của công ty sử dụng công nghệ học máy (ML) để phát hiện khi một con vật biểu hiện các kiểu chuyển động bất thường: Chẳng hạn như một tín hiệu cho thấy nó có thể đang lo lắng nếu những kẻ săn trộm đến gần. Sau đó, nó sẽ gửi cảnh báo đến các trung tâm điều hành động vật hoang dã và các đội chống săn trộm. Các thiết bị đang được sử dụng tại các địa điểm khác nhau từ Kenya cho đến Nam Phi.

Nông nghiệp dễ bị tổn thương trước biến đổi khí hậu, do nhiệt độ thất thường, các hiện tượng thời tiết cực đoan thường xuyên hơn và sâu bệnh xâm lấn. Tất cả những điều này đều gây rủi ro cho năng suất cây trồng.

Đồng thời, chính lĩnh vực nông nghiệp cũng góp phần gây ra vấn đề: Nông nghiệp, lâm nghiệp và sử dụng đất tạo ra khoảng 18% lượng khí thải CO2 toàn cầu. Và một thực tế nữa là tưới tiêu nông nghiệp chiếm 70% lượng nước được sử dụng trên toàn thế giới. Ngoài ra, phân bón và thuốc trừ sâu được sử dụng trên đồng ruộng cũng có thể làm ô nhiễm nước ngầm và các con sông.

Công ty khởi nghiệp Agvolution có trụ sở tại Đức đã phát triển một hệ thống AI dựa trên dữ liệu từ các cảm biến chạy bằng năng lượng mặt trời theo dõi môi trường xung quanh cây trồng. Các thiết bị đo nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ và độ ẩm của đất trên cánh đồng, trong khi các thuật toán đưa ra các khuyến nghị chính xác về sức khỏe của cây trồng và chính xác lượng nước và phân bón cần sử dụng. Công ty cho biết điều này có thể tăng hiệu quả kinh tế và sinh thái lên tới 40%.

Siêu máy tính dự báo các đám mây

Tăng cường năng lượng tái tạo là một bước quan trọng trong quá trình chuyển đổi khỏi nhiên liệu hóa thạch. Tuy nhiên, việc đảm bảo lưới điện ổn định trở nên khó khăn hơn với năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời và điện gió, một khi chúng chiếm tỷ lệ lớn.

Khi các đám mây di chuyển trên các tấm pin mặt trời, nguồn điện có thể bị ngắt đột ngột. Đó là một vấn đề đối với nhiệm vụ cân bằng lưới điện và ngăn chặn sự cố mất điện. Để lấp đầy bất kỳ sự thiếu hụt nào, họ cần có nguồn dự trữ phát điện chạy ngầm để có thể nhanh chóng tăng cường khi có nguy cơ thiếu điện. Và những trữ lượng này thường đến từ nhiên liệu hóa thạch.

Tuy nhiên, vấn đề này có thể được giải quyết nhờ các siêu máy tính được trang bị công nghệ AI. Tổ chức phi lợi nhuận Open Climate Fix đã hợp tác với National Grid của Vương quốc Anh và sử dụng AI để cung cấp bức tranh chính xác về cách các đám mây đang di chuyển, qua đó giúp các nhà máy điện mặt trời biết trước sự thiếu hụt ánh sáng. Hiện, Open Climate Fix cũng đang áp dụng các mô hình này một số quốc gia ở Nam Âu và đang chạy thử nghiệm ở châu Á.