Trước khi đại dịch COVID-19 nổ ra và gây xáo trộn toàn bộ thế giới, thì công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI), hay cụ thể là machine learning (học máy – ML), đã đang làm náo loạn hầu hết các nền công nghiệp trên quy mô lớn.

Tuy rằng đại dịch Covid-19 đã gây ảnh hưởng tới rất nhiều khía cạnh kinh doanh, nó lại không hề làm thuyên giảm tầm ảnh hưởng của AI lên cuộc sống của con người. Có thể khẳng định rằng, những thuật toán tự học và máy móc thông minh sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc chống lại đại dịch này, cũng như các vấn đề khác mà ta phải đối mặt trong tương lai.

AI chắc chắn sẽ vẫn là một xu thế chủ chốt khi nhắc tới các công nghệ làm thay đổi lối sống, phong cách làm việc, cũng như giải trí trong tương lai. Vì vậy, bài viết sau đây sẽ tóm tắt các xu thế được kỳ vọng trong năm 2020 hết sức đặc biệt này – một năm mà ta cần dùng để tái thiết lại cuộc sống, cũng như suy nghĩ lại về các ưu tiên và chiến lược trong kinh doanh.

Dữ liệu lớn (big data), phân tích dữ liệu, và các insight thông minh hơn

Qua đại dịch này, ta đã trực tiếp nhận thấy nhu cầu cấp thiết của việc phân tích, giải mã dữ liệu về độ lây lan của virus trên khắp thế giới. Cụ thể, các chính quyền, tổ chức y tế tại địa phương, trung tâm nghiên cứu học thuật, và các nền công nghiệp đã cùng nhau phát triển những phương thức thu thập, tổng hợp, và xử lý dữ liệu mới. Kết quả là, chúng ta đã quen thuộc với việc xem báo cáo các dữ liệu này trên bản tin vào mỗi tối, với các thông tin mới nhất về số ca nhiễm và tử vong trên từng vùng.

Các tiến bộ về công nghệ cũng là lý do chính giúp giảm tỷ lệ tử vong của đại dịch này, đặc biệt là khi so sánh với năm 1918 – khi Cúm Tây Ban Nha bùng phát, dẫn tới 50 triệu người tử vong. Từ các tiến bộ trong công nghệ y tế và các tiêu chuẩn chăm sóc sức khỏe tới các tiến bộ trong công nghệ truyền thông – tất cả đều giúp ta phát hiện được các ca bệnh nhanh hơn và thực hiện các biện pháp đóng cửa tốt hơn. Và trong năm tới, AI sẽ được bổ sung vào danh sách các công nghệ cần phát triển, giúp hỗ trợ cho công tác đối phó với đại dịch.

Số lượng nghiên cứu khoa học và y học đã gia tăng mạnh mẽ trong năm, với hơn 28.000 nghiên cứu liên quan tới Covid-19, được đăng tải trước tháng 4 năm nay. Hiện nay đã có một cơ chế tìm kiếm sử dụng thuật toán Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), và tất cả mọi người đều có thể sử dụng tới AI để tiếp cận được các tài nguyên nghiên cứu đồ sộ này.

Ngoài ra cũng đang có rất nhiều giải pháp AI được phát triển, nhằm giải quyết các vấn đề y tế khác như ung thư – đặc biệt là trong bối cảnh việc điều trị các bệnh lý này bị ảnh hưởng do việc điều động nguồn lực để đói phó với Covid. Do vậy, trong năm tới, việc ứng dụng AI sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chứ không chỉ hạn chế trong việc xử lý virus.

Thông qua việc phát triển khả năng ứng dụng machine learning để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trên thời gian thực này, ta sẽ có thể phát hiện các sự kiện bùng phát dịch dễ dàng hơn, theo dõi được mối liên hệ giữa các ca lây nhiễm, đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn, cũng như dự đoán được cách virus tiến hóa trong tương lai, qua đó phát triển được các vắc-xin hiệu quả và lâu dài hơn.

Phát hiện và phòng ngừa tự động

Drone đã được sử dụng tại rất nhiều quốc gia, trong đó có Hoa Kỳ, để kiểm tra khả năng ứng dụng thiết bị này cho việc quản lý tuân thủ các chỉ thị giãn cách xã hội. Song song với đó là nhiều ứng dụng tiên tiến khác, ví dụ như dùng drone để phát hiện các triệu chứng COVID, hay cụ thể là xác định người có thân nhiệt cao trong đám đông. Các hệ thống này sử dụng công nghệ thị giác máy tính (computer vision) để phân tích dữ liệu lấy từ các camera trên drone, sau đó thông báo với cơ quan có thẩm quyền hoặc các chính quyền địa phương về các dữ liệu thông kê và xác suất lây lan của virus.

Một lĩnh vực có khả năng phát triển khác là các ứng dụng công nghệ nhận diện gương mặt – cũng sử dụng các thuật toán thị giác máy tính. Công nghệ này có phần gây tranh cãi hơn do nó tập trung vào việc định danh từng cá nhân, thay vì xác định xu hướng cho từng nhóm người. Cụ thể, nhận diện gương mặt từng được cảnh sát sử dụng để phát hiện các hành vi vi phạm chỉ thị đóng cửa và cách ly, cũng như theo dõi chuyển động của các cá nhân có triệu chứng trong đám đông.

Điều này dường như cho thấy rằng, công chúng đã bớt bài xích công nghệ giám sát hơn so với trước đây, do các nguy cơ về sức khỏe mà virus corona gây ra. Và sự chấp nhận này sẽ còn được thử thách trong vòng 18 tháng tới, bởi lẽ các nhà công nghệ sẽ thành thạo hơn trong việc sử dụng công nghệ AI để giám sát, cũng như thực thi các biện pháp này nghiêm ngặt hơn.

Hồi phục kinh doanh, dự đoán các chuyển đổi trong hành vi tiêu dùng

Đại dịch Covid-19 đã gây ảnh hưởng lớn tới cách chúng ta sinh hoạt, làm việc, và tương tác xã hội. Số hóa không phải là một xu thế mới, tuy nhiên, trong năm nay, chúng ta đã thực sự chứng kiến sự đột phá của xu thế này. Cụ thể, doanh số của Amazon đã tăng 40% trong quý 2 năm 2020 so với cùng kỳ năm ngoái, bởi lẽ kể cả những người ngại mua sắm online cũng đã buộc phải xem xét lại các lựa chọn mua sắm của họ.

Các công cụ và nền tảng AI đã sẵn sàng để giúp doanh nghiệp hiểu được cách mà khách hàng của họ thích ứng với các điều kiện mới. Các tổ chức mà trước đây còn chậm chạp trong việc tích hợp các kênh thương mại và quan hệ khách hàng số, đều đã nhận thức được sự cần kíp của chúng, và đang nhanh chóng tiếp nhận các khái niệm từng xa vời như phân tích hành vi và cá nhân hóa. Các công cụ giúp doanh nghiệp tự tiếp cận được các công nghệ trên cũng sẽ trở nên phổ biến trong năm 2021, khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ dần tìm kiếm các phương thức tạo lập lợi thế cạnh tranh cho bản thân.

Chặn bệnh dịch từ trong trứng nước 

Đa số các thuật toán AI đều được thiết kế cho việc dự đoán, và những thành quả dịch tễ sử dụng AI hiện tại sẽ được sử dụng để xây dựng các hệ thống giúp dự đoán khả năng và nơi bùng phát các đại dịch tiếp theo. Nghiên cứu này đã được khởi động từ lâu, và trên thực tế, đa số các cảnh báo đầu tiên về Corona đều bắt nguồn từ AI. Cụ thể, công cụ của BlueDot (Canada) đã và đang quét 100.000 nguồn dữ liệu từ chính phủ và truyền thông hằng ngày, trước khi đưa ra cảnh báo về khả năng bùng phát dịch bệnh tại Vũ Hán, Trung Quốc vào hồi ngày 31 tháng 12 năm 2019.

Nghiên cứu AI được kỳ vọng là sẽ còn mang lại nhiều đột phá trong vòng 18 tháng tới, giúp tăng khả năng phát hiện và phản ứng với các nguy cơ đại dịch. Tuy nhiên, để kỳ vọng này trở thành hiện thực, các chính quyền và cơ sở tư nhân phải hợp tác với nhau, bởi lẽ sự thành bại còn phụ thuộc vào nền chính trị toàn cầu và sự phát triển công nghệ. Chính vì vậy, các vấn đề như việc tiếp cận các dữ liệu y tế và các rào cản trong việc trao đổi thông tin sẽ còn là các chủ đề nóng trong năm 2021.

Theo Forbes

Tin liên quan: