2019 sẽ là năm “bình dân hóa AI” bởi nó đã bùng nổ trên cả thế giới và dần phổ biến trong mọi lĩnh vực. Vậy chúng ta sẽ sống với các “trí thông minh nhân tạo” như thế nào? Hãy cùng lắng nghe những chia sẻ của Giám đốc Khoa học FPT – Tiến sĩ Đặng Hoàng Vũ tại Hội thảo Smart Tech for Smart Living.
2019 – Năm “bình dân hóa AI”
AI đang thay đổi diện mạo của thế giới với nhiều ứng dụng trong tất cả lĩnh vực. Với kinh nghiệm gần 10 năm nghiên cứu và phát triển AI, Tiến sĩ Đặng Hoàng Vũ – Giám đốc Khoa học tập đoàn FPT cho rằng, 2019 sẽ là năm “bình dân hóa AI”.
Ông nhấn mạnh không phải đến hiện tại mới có AI. Tượng đài cờ vua thế giới từng bị hạ gục bởi một thế hệ AI cũ. Đừng nghĩ AI là phương pháp hay công nghệ mà nó là nhu cầu bài toán thay thế trí tuệ con người bằng máy.
AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ sản xuất, kinh doanh đến đời sống xã hội. Ví dụ trong hệ thống nhà máy điện đoán được khi nào có sự cố, nhu cầu điện tăng cao vào mùa nào để tự động điều chỉnh cho phù hợp, giúp giảm chi phi, tăng hiệu năng hoạt động sản xuất kinh doanh. Hoặc đơn giản, trước đây chúng ta đến cửa hàng hoặc cửa công ty phải ghi sổ chấm công. Nay chỉ cần camera quét nhận diện khuôn mặt là biết bạn là ai, mỗi người tiết kiệm 10 giây thì cả công ty tiết kiệm khá nhiều. Hoặc khi ra cửa hàng chỉ cần quét CMND là có thể thu thập dữ liệu vào trung tâm cửa hàng. Thay vì tốn nhiều thời gian và nhân công để ghi nhận thông tin khách hàng, AI có thể hỗ trợ thay thế và tiết kiệm chi phí.
“Bản chất AI cũng là toán học nhưng được nâng cấp và có thể học dữ liệu đầu vào, ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau”, ông Đặng Hoàng Vũ lí giải.
Xét cho cùng, các công cụ đều giúp mục tiêu quan trọng là ra quyết định nhanh và chính xác hơn người. Đó chính là bài toán khó nhất mà các ngành ứng dụng AI đều đang hướng tới. Như việc đề xuất cho vay bao nhiêu tiền, bán cái gì, cho ai… với sự trợ giúp của máy móc sẽ loại bỏ bớt yếu tố cảm tính của con người, giảm rủi ro, thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp. Trong tương lai khi độ chính xác tăng cao thì AI sẽ loại con người ra khỏi vòng quyết định ấy, tốc độ xoay vòng của kinh doanh sẽ tăng lên.
AI đang ở đâu trên thế giới?
Nói về AI, mỗi người sẽ có những nhận định khác nhau về sự phát triển của nó.
“AI là tổ hợp của những công nghệ khác nhau, nằm trên những con đường khác nhau. Nếu có những ý kiến trái chiều về con đường phát triển của AI thì chỉ mô tả phiến diện một phần, chưa toàn diện”, ông nhìn nhận.
Quy trình ứng dụng cơ bản của AI bao gồm:
- Giai đoạn 1: thu thập dữ liệu (sổ sách, video quay lại cửa hàng…)
- Giai đoạn 2: xử lý dữ liệu, loại bỏ thông tin kém giá trị.
- Giai đoạn 3: xây dựng mô hình thuật toán tương đương và huấn luyện nó.
- Giai đoạn 4: thử nghiệm.
- Giai đoạn 5: ứng dụng và tiếp tục cải thiện.
Ông Vũ cũng nhận định giai đoạn 2 khá tốn chi phí bởi cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để AI học được. Ví dụ như sau:
Khi một doanh nghiệp sử dụng AI để phục vụ khách tốt hơn, tăng doanh số, họ dùng mô hình AI để tối ưu chỉ số hài lòng của khách hàng. Họ có thang điểm từ 1 đến 5, khi ứng dụng AI thì chỉ số tăng rõ rệt nhưng vấn đề là không hiệu quả. Vì sao?
Dù chỉ số tăng nhưng thời gian dùng sản phẩm không tăng. Chỉ số hài lòng liên quan rất ít đến mục tiêu kinh doanh. Điều đó nói lên khâu 1, 2 quan trọng, thu thập kiểu gì, sàng lọc ra sao. AI chỉ làm việc theo dữ liệu bạn đưa cho nó chứ nó không biết được thời gian sử dụng dịch vụ mới quyết định hiệu quả kinh doanh.
“Đối với một quy trình như vậy, đó là quy trình tiêu biểu cho kỹ thuật AI hiện nay đang dùng. Tôi có một danh sách các làn sóng AI hiện nay, có nhiều quan điểm về việc chia làn sóng AI. Theo tôi đã có 3 làn sóng: làn sóng thứ nhất là các hệ chuyên gia; làn sóng thứ 2 là phương pháp học máy thống kê. AI trong làn sóng thứ 3 là AI của tương lai cần khả năng giải thích hoặc đưa ra bằng chứng cho dự đoán của mình. Hiện nay chúng ta ở làn sóng thứ 2 là học dựa trên thống kê. Tức là thu thập dữ liệu, dùng mô hình thống kê và học quy luật từ số đông”, ông Vũ nhận xét.
Các chuyên gia đầu ngành nhận định AI hiện đã thông minh, muốn đẩy nó thông minh hơn thì cần giúp nó suy luận tốt hơn.
Đứng sau AI là deep learning
Ông Vũ chia sẻ công nghệ học máy đứng đằng sau 99% AI hiện tại là công nghệ học máy sâu (deep learning). Khác nhau căn bản là gì? Đối với machine learning truyền thống cần con người chuyển hóa thông tin đầu vào thành dạng máy hiểu được rồi mới dạy cho máy. Còn với deep learning máy có khả năng tự học theo quy luật từ dữ liệu thô đầu vào.
“Bước sàng lọc dữ liệu chiếm 80% công sức thời gian một dự án AI. Nếu giảm được một nửa công sức, tiền của trong bước này thì tiết kiệm được rất nhiều”, ông Vũ đánh giá.
Hiện nay deep learning lên ngôi, được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên dù thành công đến đâu, kỹ thuật học máy thống kê dựa vào số đông vẫn có hạn chế: dựa vào số đông nên chưa thể phân biệt được sự bất thường, chỉ tin vào số đông và dữ liệu mà nó nhìn thấy. Từ đó dẫn đến trường hợp một con con robot có khả năng trò chuyện với con người, nhưng một thời gian sau phải tắt nó đi vì nó thường dùng ngôn ngữ bậy bạ để trò chuyện – từ những dữ liệu mà số đông người dùng đã huấn luyện, nên đơn vị cung cấp phải bỏ nó đi.
“Tại sao tôi lại đặt tên cho bài nói là quá trình bình dân hóa AI? Trước đây để viết một chương trình AI cần các giáo sư trường đại học nhưng hiện nay chỉ cần sử dụng công cụ có sẵn các hãng trên thế giới. Tất nhiên nếu muốn tạo ra kỹ thuật mới, chính xác hơn đối thủ thì khác. Nhưng nếu chỉ cần đạt mức chung thì rào cản rất thấp, AI chưa bao giờ dễ tiếp cận như bây giờ. Thật may mắn cho chúng ta là hiện nay quá trình quyết định vẫn cần đến sự can thiệp của con người”, ông Vũ tổng kết.
Độc giả có thể tham khảo thêm tài liệu diễn giả chia sẻ tại ĐÂY.
PV
