Công nghệ nhận thức và xu hướng tự động hóa thông minh

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang hiện hữu xung quanh chúng ta. Không ít người trong chúng ta sử dụng công nghệ nhận thức hàng ngày mà có thể không nhận ra. Siri, Google Now và Cortana (trợ lý ảo trên các hệ iOS, Windows và Google) là những ứng dụng chúng ta thường xuyên sử dụng. Các ứng dụng phổ biến này được xây dựng dựa trên những luồng thông tin phức tạp. Để đánh giá hộp đen đằng sau những hệ thống này, trước tiên phải hiểu bối cảnh tổng thể về AI nhận thức .

Về cơ bản, công nghệ nhận thức (cognitive technology) nhằm mục đích mô phỏng khả năng của con người, cung cấp cầu nối giữa ý thức con người và logic tĩnh của máy tính. Những công nghệ này đang phát triển để mô phỏng mọi khía cạnh của quá trình suy nghĩ của con người hoặc mô phỏng trực tiếp các giác quan của chúng ta. Một trong số này là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhằm mục đích mô phỏng toàn bộ hệ thống, từ nhận dạng thính giác và hình ảnh cho đến phân tích ngôn ngữ phức tạp.

Công nghệ nhận thức đã phát triển từ không gian trí tuệ nhân tạo ngày càng mở rộng. Khi AI trở nên phổ biến hơn trong doanh nghiệp, các ứng dụng cho việc học tập nhận thức trở nên rõ ràng hơn. Một số hệ thống này dành cho người tiêu dùng, chẳng hạn như Siri hoặc Cortana, tuy nhiên nhiều hệ thống thì không. Hầu hết các công nghệ nhận thức được hình thành xung quanh việc hợp lý hóa các hoạt động trong một doanh nghiệp, tạo ra giá trị từ thông tin trước đây bị khóa đằng sau khối lượng hoặc độ phức tạp.

Phân loại nhận thức

Hiện đã có nhiều công nghệ nhận thức khác nhau, bao gồm hiểu ngôn ngữ tự nhiên, học máy, chuyển lời nói thành văn bản, sinh trắc học và nhận dạng chữ viết tay. Trong khi các công cụ này vẫn đang phát triển, ngành CNTT vẫn chưa có ranh giới rõ ràng giữa các công nghệ đa dạng này. Để phân loại, chúng ta cần hiểu mục đích sử dụng cuối cùng của chúng trong môi trường kinh doanh.

Việc sử dụng công nghệ nhận thức có thể được chia thành ba trụ cột chính; tham gia (cognitive engagement), hiểu biết sâu (cognitive insights) và tự động hóa (cognitive automation). Từ những khía cạnh quan trọng này, công nghệ nhận thức có thể được sử dụng để cảm nhận và định hình các quy trình, sao chép kiểu suy nghĩ phức tạp của con người.

Nhiều công nghệ trong các danh mục này có thể được áp dụng và sử dụng trên hầu hết mọi ngành. Khi được kết hợp trong một doanh nghiệp, những khả năng này sẽ hoạt động cùng nhau để cho phép tự động hóa tích hợp.

Tham gia nhận thức

Các công nghệ nhận thức thường có thể được áp dụng trong những tình huống mà doanh nghiệp tương tác với khách hàng hoặc người dùng cuối. Các tác nhân và hình đại diện thông minh (avatar) được sử dụng để tăng trải nghiệm của người dùng cuối bằng cách cung cấp khả năng cá nhân hóa, thông qua các phương thức giao tiếp tự nhiên với con người, chẳng hạn như hình ảnh và ngôn ngữ.

Các công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU - natural language understanding) chấp nhận ngôn ngữ tự nhiên từ người dùng và xác định ý định của lời nói, cho phép hệ thống nắm bắt và đáp ứng yêu cầu của người dùng. Mặt khác, công nghệ tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG - natural language generation) chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc bên trong hệ thống máy tính như báo cáo tài chính sang dạng dễ đọc hơn, giúp giảm tải cho người dùng. Các công nghệ nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói (chuyển văn bản thành giọng nói) nâng cao điều này hơn nữa với khả năng giao tiếp bằng lời nói.

Cá nhân hóa tương tác của người dùng cũng là một ứng dụng nổi tiếng cho nhiều công nghệ trong lĩnh vực nhận thức. Quảng cáo được cá nhân hóa và tiếp thị trực tiếp thường được hỗ trợ bởi các công nghệ như phân tích và máy học. Nhiều tổ chức đã áp dụng các chương trình ưu đãi, sử dụng dữ liệu lớn và khả năng học máy để thúc đẩy hành vi của người tiêu dùng dựa trên hoàn cảnh cá nhân của họ.

Khi được kết hợp với Trí tuệ nhân tạo (AI), Thực tế ảo (VR) và các công nghệ Thực tế tăng cường (AR) mới nổi gần đây mang đến trải nghiệm khách hàng thế hệ tiếp theo. Khả năng điều hướng thông tin có độ phức tạp cao trong chế độ xem được cá nhân hóa và đơn giản hóa, sử dụng các phương tiện hình ảnh, vật lý (chẳng hạn như cử chỉ tay) và ngôn ngữ tự nhiên sẽ cung cấp sự tham gia nhận thức phổ biến giúp tăng năng suất của con người và trải nghiệm người dùng.

Hiểu biết sâu về nhận thức

Hệ thống này có khả năng phát triển các mẫu và mối quan hệ mới từ những nguồn dữ liệu quy mô lớn, chẳng hạn như nền tảng dữ liệu lớn (big data). Nó có thể phân tích trong thời gian thực và tạo thông tin chi tiết giá trị gia tăng, có thể thực hiện được từ bên trong hàng tỷ điểm dữ liệu.

Công nghệ hiểu biết sâu sắc về nhận thức có khả năng thay đổi thuật toán của chúng và kết quả đầu ra qua nhiều lần lặp lại (đôi khi hàng triệu) mà không cần đầu vào của con người. Thông qua các lần lặp này, máy sẽ thay đổi mã của nó, tối ưu hóa quy trình thử nghiệm cho lần lặp tiếp theo. Khi điều này tiếp tục, máy sẽ giữ lại những quy trình thành công, đồng thời loại bỏ các quy trình không thành công. Điều này dẫn đến tối ưu hóa của hệ thống đích.

Netflix (dịch vụ phát các chương trình TV và phim rất phổ biến hiện nay) sử dụng công nghệ máy học để cung cấp cho mọi cơ sở người dùng đang mở rộng của mình những đề xuất được tuyển chọn phức tạp hơn nhiều so với các điểm tương đồng về thể loại tiêu chuẩn. Hệ thống sử dụng các thuật toán để diễn giải cả lịch sử và xu hướng chung của người dùng, phân loại người dùng thành một tập hợp con gồm “các nhóm sở thích”, trong đó có vài nghìn danh mục phụ. Những thị hiếu này sau đó được đối sánh với thư viện tùy chọn xem ngày càng mở rộng, đồng thời các danh mục và dự đoán được cá nhân hóa được gửi đến từng người dùng. Hệ thống này cực kỳ thành công, chịu trách nhiệm cho hơn 80% chương trình mới được phát hiện mà một người dùng bình thường sẽ xem.

Tự động hóa nhận thức

Có lẽ đây là tập hợp công nghệ trưởng thành nhất, điều này bao gồm những hệ thống được thiết kế để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, được xác định rõ ràng. Các hệ thống này thường có một bộ quy tắc và thư viện quản lý chặt chẽ tạo ra một cấu trúc cứng nhắc xung quanh “các quyết định” mà chúng đưa ra.

Tự động hóa nhận thức thường được sử dụng để tái tạo các quá trình và hoạt động tinh thần đơn giản hơn. Các quy trình này thường có tính chất nhịp nhàng như gắn thẻ nội dung, trích xuất dữ liệu cơ bản và lập kế hoạch dựa trên quy tắc.

Tự động hóa thông minh (IA - intelligent automation) là một trong những hình thức tự động hóa nhận thức được áp dụng tốt nhất. Điều này tập trung vào việc thay thế trực tiếp các quy trình của con người thông qua các bộ phần mềm máy tính có sẵn. Một mình, AI bị giới hạn ở các tham số do bộ điều khiển của họ xác định. Tuy nhiên, khi kết hợp với những kỹ thuật khác, chẳng hạn như học máy, các quy trình này có thể được duy trì hoặc thậm chí tăng cường ở tốc độ hoàn toàn tự động. Điều này đã được thực hiện thông qua tàu điện ngầm Hồng Kông, nơi một hệ thống tự động lập kế hoạch và tối ưu hóa hơn 2.600 công việc bảo trì hàng tuần cho hơn 10.000 nhân viên. Hệ thống này tính toán hàng triệu lựa chọn thay thế khác nhau tùy theo các hạn chế như lịch trình tàu và sự sẵn có của nhân viên. Sau đó, nó xác định lịch trình bảo trì tối ưu nhất mỗi tuần.

Tương lai nhận thức

Mặc dù chúng ta đang ở giai đoạn sơ khai của các công nghệ nhận thức, nhưng rõ ràng là những khả năng mới sẽ xuất hiện và kết hợp với nhau, như chúng đã làm trong thời kỳ bùng nổ thông tin. Hệ thống nhận thức hoạt động tốt nhất khi được kết hợp với tài liệu nguồn được cập nhật thường xuyên. Rõ ràng là tương lai của các hệ thống này gắn liền với các công nghệ mới nổi khác như dữ liệu lớn và các giải pháp điện toán đám mây. Doanh nghiệp có thể sử dụng các hệ thống này trong một không gian hợp tác sẽ thu được nhiều giá trị nhất từ các khoản đầu tư vào công nghệ nhận thức.

Khai thác sức mạnh kết hợp của điện toán nhận thức và bối cảnh quản lý dữ liệu đang phát triển có thể dẫn đến một làn sóng thay đổi trong nhiều ngành. Nhiều doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự thay đổi này, áp dụng và nắm lấy tự động hóa tích hợp như một phần mở rộng cho các hoạt động hiện tại của họ. Việc tận dụng các hệ thống này sẽ tạo ra sự nâng cao trong toàn doanh nghiệp, thúc đẩy hiệu quả và tính nhất quán của các dịch vụ và sản phẩm được tạo ra. Lợi thế cạnh tranh này sẽ chuyển thành giá trị trực tiếp cho khách hàng, nhân viên và cuối cùng là các cổ đông.