Dự đoán xu hướng phát triển của công nghệ AI trong năm 2024

Năm 2023 đã chứng kiến sự tác động mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đến tất cả các lĩnh vực và ngành nghề trong cuộc sống. Sự tiên tiến vượt trội của công nghệ trong thời đại mới đã góp phần làm tinh giản rất nhiều những công việc hay những xử lí nặng nề mà trước đây con người khó có thể đảm nhận được.

Trong tương lai, AI vẫn sẽ tiếp tục phát triển và có thêm những bước tiến mới vào sự trợ giúp cho cuộc sống của nhân loại. Để sự tiếp nhận của chúng ta bớt đi phần nào bỡ ngỡ và mới mẻ, các cá nhân, tổ chức hay doanh nghiệp cần nắm bắt được những dự báo tương lai về xu hướng phát triển của AI có thể xuất hiện trong năm 2024.

Mạng thần kinh (Neural Network) là một phương thức trong lĩnh vực AI, được sử dụng để hỗ trợ máy tính xử lí dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người. Đây là một loại quy trình học sâu (Deep Learning), sử dụng các nút hoặc nơron liên kết với nhau trong một cấu trúc phân lớp tương tự như bộ não con người. Phương thức này tạo ra một hệ thống thích ứng được máy tính sử dụng để học hỏi từ sai lầm của chúng và liên tục được cải thiện. Vì vậy, Neural Network nhân tạo hướng tới giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như tóm tắt tài liệu hoặc nhận diện khuôn mặt với độ chính xác cao hơn. 

Al Exploitability là một lĩnh vực mới nổi trong học máy nhằm mục đích lý giải các quyết định của hệ thống AI, được viết tắt là XAI.

XAI kiểm tra và cố gắng hiểu các bước, cũng như mô hình liên quan đến việc đưa ra quyết định. Do đó, XAI được kỳ vọng sẽ giúp trả lời các câu hỏi như: Tại sao hệ thống AI lại đưa ra dự đoán hoặc quyết định như vậy? Tại sao AI lại không làm khác? Hệ thống AI thành công và thất bại khi nào? Khi nào bạn có thể tin tưởng vào AI và làm thế nào hệ thống AI có thể sửa chữa các lỗi phát sinh?

XAI là một tập hợp các công cụ và kỹ thuật được các tổ chức sử dụng để giúp mọi người hiểu rõ hơn tại sao một mô hình đưa ra các quyết định nào đó và cách thức hoạt động của mô hình. XAI là: 

- Tập hợp các phương pháp tốt nhất: Nó tận dụng một số quy trình và quy tắc tốt nhất mà các nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng trong nhiều năm để giúp những người khác hiểu cách đào tạo một mô hình. Biết được cách thức và dữ liệu nào hay một mô hình đã được đào tạo nào đó giúp chúng ta hiểu khi nào thì mô hình đó hoạt động và không hợp lý khi sử dụng mô hình đó. Nó cũng soi sáng những nguồn sai lệch mà mô hình có thể đã tiếp xúc.

- Tập hợp các nguyên tắc thiết kế: Các nhà nghiên cứu ngày càng tập trung vào việc đơn giản hóa việc xây dựng các hệ thống AI để làm cho chúng vốn dĩ dễ hiểu hơn.

- Một bộ công cụ: Khi các hệ thống trở nên dễ hiểu hơn, các mô hình đào tạo có thể được hoàn thiện thêm bằng cách kết hợp những kiến ​​thức đó vào đó – và bằng cách cung cấp những kiến ​​thức đó cho những người khác để đưa vào mô hình của họ.

Vấn đề đáng chú ý trong XAI là khả năng giải thích được quyết định của hệ thống Al. Trong tương lai, sự cần thiết của việc giải thích và hiểu rõ quá trình hoạt động của Al sẽ được đặt lên hàng đầu, đặc biệt đối với các lĩnh vực như y tế và tài chính nơi tính minh bạch và giảm rủi ro là quan trọng.

AI là sự kết hợp của nhiều công nghệ khai thác dữ liệu, thuật toán và khả năng tính toán. Sự phát triển của AI dựa trên hai “xương sống” là những tiến bộ vượt bậc trong năng lực tính toán cũng như khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Có thể nói, AI cũng là một trong các ứng dụng quan trọng nhất trong nền kinh tế dựa trên dữ liệu. Chúng ta cũng đang ở thời điểm cho phép khẳng định rằng sự tăng trưởng kinh tế và sự phát triển của xã hội sẽ ngày càng dựa vào các giá trị do dữ liệu tạo ra. Hiện nay, phần lớn các dữ liệu đang được lưu giữ và sử dụng là các dữ liệu liên quan tới người tiêu dùng. Tuy nhiên, các chuyên gia dự đoán rằng trong tương lai gần, các dữ liệu sẽ ngày càng phong phú hơn và một phần lớn sẽ đến từ các ngành công nghiệp, các doanh nghiệp cũng như trong khu vực công.

Dữ liệu là yếu tố then chốt trong Al và việc tái tạo và sử dụng lại dữ liệu đã có sẽ trở thành xu hướng quan trọng trong năm 2024. Các công ty và tổ chức sẽ lưu trữ, phân loại và tận dụng dữ liệu để tái sử dụng và tạo ra giá trị mới thông qua các mô hình và ứng dụng Al. 

Trí tuệ nhân tạo (AI) giao tiếp là công nghệ giúp phần mềm có khả năng hiểu và phản hồi các cuộc trò chuyện bằng giọng nói hoặc văn bản của con người. Theo truyền thống, tương tác giữa người với phần mềm bị giới hạn ở thông tin đầu vào được lập trình sẵn, trong đó người dùng nhập hoặc nói các lệnh được định sẵn. AI giao tiếp vượt xa điều đó. Nó có thể nhận biết mọi loại thông tin đầu vào bằng lời nói, âm thanh và văn bản, bắt chước tương tác của con người, hiểu và phản hồi các truy vấn bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Các tổ chức sử dụng AI giao tiếp cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong hoạt động hỗ trợ khách hàng, vì vậy phần mềm phản hồi truy vấn của khách hàng theo cách thức riêng.

Edge AI là việc triển khai các ứng dụng AI trong các thiết bị trên toàn thế giới vật lý. Nó được gọi là “Edge AI” bởi vì tính toán AI được thực hiện gần người dùng tại rìa mạng, gần nơi đặt dữ liệu, thay vì tập trung trong cơ sở điện toán đám mây hoặc trung tâm dữ liệu riêng. Các thuật toán AI được xử lý cục bộ, trực tiếp trên thiết bị hoặc trên máy chủ gần thiết bị. Các thuật toán sử dụng dữ liệu do chính thiết bị tạo ra. Các thiết bị có thể đưa ra quyết định độc lập chỉ trong vài phần nghìn giây mà không cần phải kết nối với Internet cũng như đám mây. Edge AI gần như không có giới hạn khi nói đến các trường hợp sử dụng tiềm năng. Các giải pháp và ứng dụng Edge AI khác nhau từ đồng hồ thông minh đến dây chuyền sản xuất và từ hậu cần đến các tòa nhà và thành phố thông minh.

Hiện nay, nhiều người còn đang bày tỏ lo lắng về tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng nó có thể vượt qua được khả năng của con người. Hoặc có những lo ngại rằng trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến vô số thay đổi trong tạo động lao động và cảnh báo về nguy cơ mất việc làm của nhiều người. Chẳng biết rằng ở hoàn cảnh tương lai phía trước, AI có thực sự thay thế con người chúng ta hay không, tuy nhiên, việc nắm bắt được những dự báo sơm về xu hướng phát triển của AI lại mở ra một hướng đi mới cho cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp trong việc ứng dụng và phát triển sự nghiệp của mình.

Nguồn tham khảo: Dự đoán về 5 xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xuất hiện trong năm 2024