Trang chủ Các hoạt động Trí thông minh nhân tạo chạm đến mọi ngõ ngách đời sống

Trí thông minh nhân tạo chạm đến mọi ngõ ngách đời sống

“Trí thông minh nhân tạo (AI) và thời đại của nó đang chạm đến mọi ngóc ngách trong đời sống của chúng ta”, ông Đào Đức Minh, giám đốc điều hành viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata cho biết tại Tech Summit 2020.

Trong phần trình bày của mình tại Hội nghị Công nghệ 2020 (Tech Summit 2020) với chủ đề “Máy và người”, ông Đào Đức Minh, giám đốc điều hành viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata (tập đoàn Vingroup) khẳng định AI đang được phát triển mạnh mẽ trong thời gian vừa qua và đạt được nhiều thành quả lớn trong cuộc sống.

3 lĩnh vực ứng dụng AI thành công nhất và tiềm năng nhất. Nguồn: viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata

“AI đồng hành cùng chúng ta mỗi ngày, khi chúng ta dùng công nghệ nhận diện gương mặt trên điện thoại di động, dùng bản đồ số để tìm đường đi làm, phần mềm kiểm tra chính tả khi soạn thảo email, hay khi nhận được những khuyến cáo mua sắm được cá nhân hóa,” ông Minh diễn giải.

AI được dự đoán sẽ thay đổi hoàn toàn cuộc chơi ở mọi lĩnh vực trong 10 năm tới. Ước tính công nghệ này sẽ đóng góp cho kinh tế thế giới toàn cầu 15.700 tỉ USD vào năm 2030. Trong đó, các lĩnh vực chính yếu được ứng dụng AI nhiều và thành công nhất có thể kể đến là hình ảnh, ngôn ngữ và lập trình ngôn ngữ tư duy.

Chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu lớn cho rằng hiện nay đang có một hiểu lầm phổ biến là AI sẽ thay thế con người. “Dù đang rất hào hứng với công nghệ AI nhưng tôi phải nói rõ rằng vẫn còn một quãng đường rất xa để AI có thể thay thế con người. Vai trò của nó là tăng cường, hỗ trợ con người, giúp tự động hóa các tác vụ cơ bản và nâng cao năng suất làm việc”.

Theo đó, mối tương quan giữa con người và máy móc là cộng hưởng và nâng tầm lẫn nhau. Với những tác vụ quen thuộc, con người sẽ chỉ giám sát và kiểm soát máy móc. Ngược lại, với những tác vụ mang tính chất khó khăn và sáng tạo, máy móc sẽ giúp con người nâng cao hiệu quả, con người sẽ được dành nhiều thời gian hơn để tư duy. Còn ở những phần việc  “cùng tồn tại”, máy móc và con người sẽ hỗ trợ lẫn nhau để tối ưu hóa hiệu quả cuối cùng.

Ông viện dẫn trường hợp VinBigdata đang ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế để hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, giúp tăng độ chẩn đoán chính xác, giảm thời gian và chi phí cho bệnh nhân. Cụ thể, giải pháp ứng dụng AI cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh mang tên VinDr của viện này đang cộng tác với hơn 40 bác sĩ tại bệnh viện Trung ương Quân đội 108, bệnh viện Đại học Y dược Hà Nội và bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec.

Một góc khán đài Hội nghị Công nghệ – Tech Summit 2020. Ảnh: Forbes Việt Nam

“Đây là thời điểm dịch chuyển. Con người cộng hưởng với máy móc chứ không phải là đối đầu. Hai bên sẽ nâng tầm lẫn nhau,” theo ông Minh.

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong thực tế không đơn giản. Trước tiên, lượng dữ liệu đầu vào phải đủ lớn, đáng tin cậy, dễ tiếp cận và được gắn nhãn rõ ràng. Bên cạnh đó, doanh nghiệp hay tổ chức phải có hạ tầng phần cứng cao cấp.

Quan trọng hơn, doanh nghiệp phải có chiến lược tốt trong cả kinh doanh lẫn sản xuất. Khi đó họ mới xác định được một ứng dụng AI có phù hợp với công việc kinh doanh của mình hay không.

“Điều kiện quan trọng nhất chính là con người. Vì con người tạo ra trí tuệ nhân tạo và sử dụng nó hiệu quả nhất. AI không thể hiệu quả nếu con người không sẵn sàng sử dụng nó,” ông Minh khẳng định.

(Nguồn: Forbes Việt Nam)

BÀI MỚI NHẤT

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Các biểu thức chính quy cần thiết (Regex) trong NLP

Khi xử lý văn bản, chúng ta thường mong muốn chuẩn hóa và trích xuất một số thông tin (như số, ngày tháng, v.v.)...

Giảm chiều dữ liệu để tăng hiệu quả của mô hình AI

Các tập dữ liệu đa chiều (high-dimensionality datasets) hiện là tài nguyên quý giúp tổ chức nghiên cứu giải quyết những vấn đề phức...

Newsletter nổi bật về khoa học dữ liệu và AI (2021)

Newsletter về khoa học dữ liệu và AI là giải pháp tuyệt vời cho việc quá tải thông tin khi nghiên cứu. Newsletter đã...

BÀI ĐỌC NHIỀU

Chiến thuật chinh phục các cuộc thi trên Kaggle

Với hơn 5 triệu tài khoản đăng ký, các cuộc thi trên Kaggle là sân chơi quốc tế dành cho cộng đồng trí tuệ...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Giáo sư Vũ Hà Văn được Hiệp hội Toán thống kê thế giới bầu chọn là Hội viên danh dự năm 2020

Với những cống hiến trong lý thuyết xác suất, đặc biệt là lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, Giáo sư Vũ Hà Văn –...

Trí tuệ nhân tạo trong ngành thương mại điện tử

Dữ liệu đang trở thành một mặt hàng theo đúng nghĩa đen. Theo Diễn đàn kinh tế Thế giới, 44 zettabyte dữ liệu sẽ...