Tương lai của AI: Xu hướng, Ảnh hưởng và Tiên đoán

Sự phát triển của AI: Trước khi đi sâu vào tương lai của AI, điều quan trọng là phải nắm được Trí tuệ nhân tạo là gì và hiện tại nó đang ở đâu. “AI là khả năng của máy móc hoặc rô-bốt do máy tính điều khiển để thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo”. Kết quả là, AI là một nhánh của khoa học máy tính với mục tiêu là tạo ra những cỗ máy thông minh có thể tái tạo hành vi của con người.

Có thể phân loại nó thành ba loại dựa trên khả năng của nó:

AI hẹp (narrow AI): Có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể một cách thông minh. AI hiện đang ở giai đoạn hạn chế.

AI chung (general AI): AI nhân tạo AI chung, hay AGI, là thuật ngữ dùng để chỉ các máy móc có thể bắt chước trí thông minh của con người.

Siêu AI (super AI): Siêu AI ám chỉ đến AI tự nhận thức có khả năng nhận thức vượt trội hơn con người. Đây là cấp độ mà máy móc có khả năng nhận thức có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà con người có thể thực hiện.

Vào thời điểm hiện tại, AI được phân loại là AI hẹp hoặc AI yếu, chỉ có thể thực hiện các công việc cụ thể. Ví dụ như xe tự lái, nhận dạng giọng nói và các công nghệ khác.

Tương lai của AI trông như thế nào cách một thập kỷ?

АI đã khơi dậy cả nỗi sợ hãi và sự phấn khích trong nhiều thập kỷ, thậm chí trước khi cụm từ này được đưa ra, khi con người xem xét việc phát triển máy móc theo hình ảnh của họ. Quan niệm rằng các sản phẩm thông minh phải là những vật thể giống con người đã làm mù quáng hầu hết chúng ta trước sự thật rằng АI đã đạt được trong một thời gian khá dài. Trong khi những thành công vượt trội về năng lực của con người trong các hoạt động của con người như cờ vua, chuyển ngữ đã gây nhiều tiếng vang lớn, thì AI đã là một phần của kho vũ khí công nghiệp kể từ ít nhất những năm 1980.

Sau đó, để hội đồng quản trị kiểm tra và phát hiện gian lận tín dụng, quy tắc sản xuất hoặc hệ thống “chuyên gia” sẽ trở thành công nghệ chính. Tương tự như vậy, các phương pháp học máy (ML) như thuật toán di truyền từ lâu đã được sử dụng để giải quyết các vấn đề tính toán khó như lập lịch trình, và mạng lưới nơ-ron không chỉ được sử dụng để mô hình hóa và hiểu quá trình học tập của con người mà còn được sử dụng để kiểm soát và giám sát công nghiệp cơ bản.

Phương pháp xác suất và phương pháp Bayesian đã cách mạng hóa việc học máy vào những năm 1990, mở đường cho một số công nghệ được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay, chẳng hạn như tìm kiếm thông qua các bộ dữ liệu khổng lồ. Khả năng tìm kiếm này bao gồm khả năng thực hiện phân tích ngữ nghĩa của văn bản thô, cho phép người dùng Web tìm nội dung họ đang tìm kiếm trong số hàng tỷ trang Web chỉ bằng cách gõ một vài cụm từ.

Sự tiến hóa của AI

Người sáng lập ra khoa học máy tính, Alan Turing, đã tuyên bố vào năm 1947 rằng trước khi kết thúc thế kỷ, cách sử dụng từ ngữ và ý kiến ​​chung đã thay đổi rất nhiều đến mức người ta có thể nói về tư duy của máy móc mà không mong đợi bị phản đối. Do bản chất của khám phá, khi những điều trước đây không thể nghĩ tới trở nên phổ biến, và cái cũ nhường chỗ cho cái mới, nên điều đó gần như khó có thể hiểu được. Cụm từ “trí tuệ nhân tạo” lần đầu tiên được sử dụng vào những năm 1950, mặc dù ý tưởng về máy móc biết suy nghĩ đã có từ hàng thế kỷ trước, dù chỉ trong thần thoại và truyền thuyết. Kể từ đó, công nghệ trí tuệ nhân tạo đã tiến bộ và thay đổi theo nhiều cách, giống như các ứng dụng của nó.

Nghiên cứu về mạng nơ-ron thống trị lịch sử trí tuệ nhân tạo từ những năm 1950 đến những năm 1970; các ứng dụng học máy bắt đầu xuất hiện trong ba thập kỷ tiếp theo, từ những năm 1980 đến những năm 2010. Học máy đã tạo ra ý tưởng sắc thái hơn về Học sâu do nghiên cứu liên tục, sự quan tâm ngày càng tăng và ứng dụng rộng rãi. Ngoài ra, với các chương mới mở ra hàng năm, nghiên cứu ban đầu về bước nhảy vọt của AI vào những điều chưa biết đã phát triển thành một bước nhảy vọt của độ tin cậy và sự chính xác.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo có một tương lai tươi sáng, nhưng cũng phải đối mặt với một số khó khăn. AI được dự đoán sẽ ngày càng phổ biến khi công nghệ phát triển, cách mạng hóa các lĩnh vực bao gồm chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và giao thông vận tải. Thị trường lao động sẽ thay đổi do tự động hóa do AI thúc đẩy, đòi hỏi các vị trí và kỹ năng mới. AI có ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực và sẽ đề cập về tương lai của AI trong từng lĩnh vực chính đối với bài viết này.

Ngành công nghiệp y tế

Ấn Độ chiếm 17,7% dân số trên thế giới, trở thành ngành lớn thứ hai sau Trung Quốc về dân số. Không phải tất cả công dân của ngành này đều có quyền tiếp cận các cơ sở y tế. Nguyên nhân là do thiếu bác sĩ có trình độ, cơ sở hạ tầng không đầy đủ và các yếu tố khác. Một số người không thể tiếp cận được bác sĩ hoặc bệnh viện. Ngay cả khi bạn không đến gặp bác sĩ, AI vẫn có thể chẩn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng bằng cách đọc dữ liệu từ vòng đeo tay theo dõi sức khỏe hoặc tiền sử bệnh án của một người, phân tích tình hình và đề xuất loại thuốc phù hợp, có thể dễ dàng đặt mua qua điện thoại di động.

Những người áp dụng sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong tương lai trong ngành chăm sóc sức khỏe. Trọng tâm chính của toàn bộ ngành chăm sóc sức khỏe là thu thập dữ liệu chính xác và có liên quan về bệnh nhân và những người tham gia điều trị. Do đó, AI rất phù hợp với khối lượng dữ liệu khổng lồ của ngành chăm sóc sức khỏe. Ngoài ra, có một số ứng dụng cho AI trong ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe.

AI dễ dàng mở rộng, thích ứng và áp dụng cho nhiều quy trình kinh doanh. Chúng ta có thể bắt đầu hiểu được khả năng sử dụng công nghệ khi chúng ta nhớ rằng AI chỉ là một chương trình máy tính. Do khả năng cung cấp trí thông minh cho các công việc trước đây không có, AI đang được sử dụng trên quy mô lớn.

АI trong Giáo dục

Mức độ giáo dục mà những người trẻ tuổi tiếp nhận quyết định sự tiến bộ của một quốc gia. Chúng ta có thể thấy rằng hiện tại có rất nhiều khóa học khả thi trên АI. Tuy nhiên, АI sẽ thay đổi cách học truyền thống trong tương lai. Các ngành sản xuất không còn cần lao động có tay nghề cao nữa, vì robot và công nghệ đã thay thế phần lớn lao động có tay nghề cao. Hệ thống giáo dục có tiềm năng trở nên rất hiệu quả và phù hợp với tính cách và khả năng của từng cá nhân. Nó sẽ mang lại cơ hội cho những học sinh sáng giá hơn tỏa sáng, cũng như cơ hội tốt hơn cho những học sinh gặp khó khăn trong việc phấn đấu. Một mặt, giáo dục đúng cách có thể củng cố các cá nhân và quốc gia và giáo dục không đúng cách có thể gây ra hậu quả thảm khốc.

АI trong lĩnh vực Tài chính

Tình hình kinh tế và tài chính của bất kỳ quốc gia nào gắn liền trực tiếp với định lượng tăng trưởng của nó. Bởi vì AI có rất nhiều tiềm năng trong hầu hết mọi ngành, nên nó có rất nhiều tiềm năng để cải thiện sức khỏe kinh tế của mọi người và sức khỏe kinh tế của một quốc gia. Thuật toán AI hiện đang được sử dụng trong việc quản lý quỹ cổ phần.

Khi xác định phương pháp phù hợp để xử lý quỹ, hệ thống AI có thể xem xét một số lượng lớn các biến. Nó sẽ hoạt động tốt hơn một giám sát viên là con người. Trong thế giới tài chính, AI thúc đẩy các chiến thuật được thiết lập để phá vỡ các hoạt động giao dịch và đầu tư truyền thống. Điều này có thể gây ra thảm họa cho các tổ chức quản lý quỹ không có khả năng cung cấp các tiện ích như vậy và có thể gây ra tác động lớn đến hoạt động kinh doanh vì các lựa chọn được đưa ra nhanh chóng và đột ngột. Sự cạnh tranh sẽ luôn khốc liệt và căng thẳng.

Trong lĩnh vực quân sự và an ninh mạng

Cách an toàn nhất để tăng cường an ninh quốc gia là thông qua các công nghệ quân sự hỗ trợ AI, công nghệ này đã sản xuất ra vũ khí tự động không cần con người. Các thế hệ tương lai có thể thấy quân đội robot có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau và thông minh như một người lính hoặc lính biệt kích.

Tương lai của máy học trong an ninh mạng hứa hẹn sẽ tăng cường khả năng phát hiện mối đe dọa bằng cách xác định và giảm thiểu các cuộc tấn công mạng tiềm ẩn theo thời gian thực. Quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức là những cân nhắc tối quan trọng trong bối cảnh chuẩn bị cho tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Các kỹ thuật hỗ trợ AI sẽ tăng hiệu quả nhiệm vụ đồng thời đảm bảo thực hiện an toàn nhất. Khía cạnh của các hệ thống hỗ trợ AI gây ra một số lo ngại là thuật toán của chúng không thể được giải thích hoàn toàn. Vấn đề chính trong trường hợp này sẽ là AI có thể giải thích được, vì các mạng nơ-ron sâu tiếp tục phát triển và phát triển nhanh hơn.

AI trong giao thông

Trí tuệ nhân tạo và tương lai gắn bó chặt chẽ với nhau trong giao thông, với xe tự hành dẫn đầu. Trong lĩnh vực xe tự hành, nhà thông minh và trợ lý ảo, rõ ràng AI là tương lai của công nghệ, định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với thế giới kỹ thuật số. Thị trường ô tô thông minh đã mở ra. Năm 2015, công nghệ do AI điều khiển chỉ xuất hiện trong 8% ô tô và các phương tiện khác; tuy nhiên, đến năm 2025, con số đó dự kiến ​​sẽ tăng lên 109%. Ngành công nghiệp ô tô hiện đang ám ảnh với những chiếc ô tô được kết nối. Trong lĩnh vực xe tự hành, nhà thông minh và trợ lý ảo, rõ ràng AI là tương lai của công nghệ, định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với thế giới kỹ thuật số.

Những chiếc ô tô này có công nghệ có thể dự đoán các lỗi linh kiện dự phòng có thể xảy ra, cung cấp hướng dẫn lái xe và lộ trình, cảnh báo người lái xe về các trường hợp khẩn cấp và quy trình phòng ngừa thảm họa, v.v. Tiêu chuẩn công nghiệp cho ô tô kết nối với mạng lưới và kết nối không dây tích hợp sẽ đạt được vào năm 2020. Các nguyên mẫu xe không người lái cũng đang dần trở thành hiện thực.

AI trong quảng cáo

Các hệ thống do AI điều khiển sẽ sao chép chiến dịch quảng cáo bằng dữ liệu lịch sử và mang lại kết quả theo thời gian thực thay vì chi hàng triệu đô la cho một chiến dịch quảng cáo để xác định xem nó có phù hợp với một nhóm người tiêu dùng cụ thể hay không. Điều này sẽ tác động lớn đến hoạt động tiếp thị bằng cách cung cấp cho các công ty và thương hiệu một nơi an toàn để chi tiền.

Ảnh hưởng của các công ty trí tuệ nhân tạo tại một quốc gia có thể vượt ra ngoài biên giới quốc gia này khi họ hợp tác trên toàn cầu để thúc đẩy những tiến bộ trong công nghệ do AI điều khiển. Với các công cụ và kỹ thuật phân tích tình cảm thông minh, có thể dễ dàng tiếp cận khách hàng tiềm năng, tạo khách hàng tiềm năng và chuyển đổi họ thành doanh số, dự báo thị phần của sản phẩm mới trước khi ra mắt và tiến hành nghiên cứu cạnh tranh.

Kết luận

Tóm lại, tương lai của công nghệ AI đang chuẩn bị làm thay đổi sâu sắc và mang tính chuyển đổi thế giới của chúng ta. AI và tương lai song hành cùng nhau, thúc đẩy những tiến bộ chưa từng có trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Một trong những lợi ích chính của AI là khả năng nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động, cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ, phân tích lượng lớn dữ liệu và hợp lý hóa các quy trình một cách chính xác. Khi công nghệ AI phát triển, chúng ta nên mong đợi những thay đổi lớn trong nhiều khía cạnh của cuộc sống. Tương lai của AI trong kinh doanh được đánh dấu bằng sự thay đổi mang tính chuyển đổi, với các thuật toán thông minh thúc đẩy hiệu quả và năng suất lên tầm cao mới.

AI chắc chắn sẽ thúc đẩy những tiến bộ trong chăm sóc sức khỏe, từ thuốc cá nhân hóa đến chẩn đoán bệnh sớm. Nó cũng sẽ thay đổi giao thông bằng xe tự lái và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, giúp thế giới xanh hơn. AI sẽ tự động hóa các công việc thường ngày và tăng năng suất tại nơi làm việc đồng thời cung cấp các trải nghiệm học tập giáo dục được thiết kế riêng. Hơn nữa, tương lai với AI hứa hẹn những tiến bộ mang tính chuyển đổi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Không nên bỏ qua lời hứa của AI trong tài chính, giải trí, nông nghiệp và các lĩnh vực khác.

Chính phủ, doanh nghiệp và cá nhân phải hợp tác khi chúng ta tiến tới tương lai do AI hỗ trợ này để tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro. Điều này sẽ đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo được sử dụng vì lợi ích của nhân loại và tạo ra một thế giới hiệu quả hơn, công bằng hơn và tươi sáng hơn.

Tài liệu tham khảo

[1] Hsu, C.W. and Lin, C.J. (2002) A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines. IEEE Transactions on Neural Networks, 13, 415-425. http://dx.doi.org/10.1109/72.991427.

[2] Wu, Yonghui. “Google's neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation.” arXiv preprint arXiv:1609.08144 (2016).

[3] Legg, S.; Hutter, M. A collection of definitions of intelligence. In Artificial General Intelligence: Concepts, Architectures and Algorithm; Goertzel, B., Wang, P., Eds.; IOS Press Ebooks: Amsterdam, The Netherlands, 2007; pp. 17–24.

[4] Mruthyunjaya, V.; Jankowski, C. Human-Augmented Robotic Intelligence (HARI) for Human-Robot Interaction. In Intelligent Systems and Computing, Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC), San Francisco, CA, USA, 2019; Arai, K., Bhatia, R., Kapoor, S., Eds.; Springer: Cham, Switzerland, 2020; Volume 1070.

HKK