AI/ML là gì và tại sao nó lại quan trọng với doanh nghiệp?
Nghiên cứu - Trao đổi - Ngày đăng : 13:01, 21/02/2023
Khi các doanh nghiệp và tổ chức trải qua quá trình chuyển đổi số, họ phải đối mặt với lượng dữ liệu không lồ ngày càng tăng. Dữ liệu này vừa vô cùng quý giá, vừa ngày càng trở nên nặng nề để thu thập, xử lý và phân tích. Do vậy, cần có những công cụ và phương pháp mới để quản lý, khai thác khối dữ liệu thu thập để có thông tin chi tiết và hành động dựa trên những thông tin đó khi chúng được phát hiện.
AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI - artificial interlligent) thường đề cập đến các quy trình và thuật toán có khả năng mô phỏng trí thông minh của con người, bao gồm cả việc bắt chước các chức năng nhận thức như nhận biết, học hỏi và giải quyết vấn đề. Học máy (ML - machine learning) và học sâu (DL - deep learning) là tập hợp con của AI.
Ứng dụng thực tế của AI bao gồm các công cụ tìm kiếm trên mạng hiện đại, chương trình trợ lý cá nhân hiểu ngôn ngữ nói, phương tiện xe tự lái và các công cụ đề xuất, chẳng hạn như các công cụ được Spotify và Netflix sử dụng.
Có bốn cấp độ AI, hai trong số đó khoa học hiện nay đã đạt được và hai cấp độ vẫn còn là lý thuyết ở giai đoạn này.
4 loại trí tuệ nhân tạo
Theo thứ tự từ đơn giản đến cao cấp, bốn loại AI bao gồm máy phản ứng, trí nhớ hạn chế, lý thuyết về tâm trí và tự nhận thức (reactive machines, limited memory, theory of mind and self-awareness).
Máy phản ứng có thể thực hiện các hành động cơ bản dựa trên một số dạng đầu vào. Ở cấp độ AI này, không có quá trình “học hỏi” nào xảy ra, hệ thống được huấn luyện để thực hiện một nhiệm vụ hoặc một nhóm nhiệm vụ cụ thể và không bao giờ đi chệch khỏi đó. Đây là những cỗ máy hoàn toàn phản ứng mà không lưu trữ đầu vào, không có bất kỳ khả năng hành động nào ngoài một bối cảnh cụ thể hoặc khả năng phát triển theo thời gian.
Ví dụ về máy phản ứng bao gồm hầu hết các công cụ đề xuất, trí tuệ nhân tạo cờ vua Deep Blue của IBM và trí tuệ nhân tạo AlphaGo của Google (được cho là chơi cờ vây giỏi nhất thế giới).
Các hệ thống AI với Bộ nhớ hạn chế có thể lưu trữ dữ liệu đến và dữ liệu về mọi hành động hoặc quyết định mà nó đưa ra, sau đó phân tích dữ liệu được lưu trữ đó để cải thiện theo thời gian. Đây là nơi “máy học” thực sự bắt đầu, vì cần có bộ nhớ hạn chế để quá trình học diễn ra.
Vì AI bộ nhớ hạn chế có thể cải thiện theo thời gian nên đây là những AI tiên tiến nhất mà chúng ta đã phát triển cho đến nay. Ví dụ bao gồm xe tự lái, trợ lý giọng nói ảo và chatbot.
Lý thuyết về tâm trí là loại đầu tiên trong số hai loại AI lý thuyết nâng cao hơn và khoa học hiện nay chưa đạt được. Ở cấp độ này, AI bắt đầu hiểu được suy nghĩ và cảm xúc của con người, đồng thời bắt đầu tương tác với con người một cách có ý nghĩa. Ở đây, mối quan hệ giữa con người và AI trở thành mối quan hệ tương hỗ, thay vì mối quan hệ một chiều đơn giản mà con người có với nhiều AI kém tiên tiến hơn hiện nay.
Thuật ngữ “lý thuyết về tâm trí” xuất phát từ tâm lý học và trong trường hợp này đề cập đến việc AI hiểu rằng con người có những suy nghĩ và cảm xúc, từ đó ảnh hưởng đến hành vi của AI.
Khả năng tự nhận thức được coi là mục tiêu cuối cùng của các nhà phát triển AI, trong đó AI có ý thức ở cấp độ con người, nhận thức được bản thân là những sinh vật trên thế giới có mong muốn và cảm xúc tương tự như con người. Cho đến nay, AI tự nhận thức hoàn toàn là thứ khoa học viễn tưởng.
Học máy là gì?
Học máy là một tập hợp con của AI nằm trong phân loại “bộ nhớ hạn chế”, trong đó AI (máy) có thể học hỏi và phát triển theo thời gian.
Có nhiều thuật toán học máy khác nhau, với ba loại chính là học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
3 thuật toán học máy
Cũng như các loại AI khác nhau, các loại máy học khác nhau này bao gồm nhiều mức độ phức tạp. Và mặc dù có một số thuật toán máy học khác nhau, nhưng hầu hết đều là sự kết hợp của/hoặc dựa trên, ba loại thuật toán chính này.
Học có giám sát là cách đơn giản nhất trong số này và, giống như cách gọi, là khi AI được giám sát tích cực trong suốt quá trình học. Các nhà nghiên cứu, khoa học dữ liệu sẽ cung cấp cho máy một lượng dữ liệu để xử lý và học hỏi, cũng như một số kết quả ví dụ về những gì dữ liệu đó sẽ tạo ra (được gọi là đầu vào và đầu ra mong muốn).
Kết quả của việc học có giám sát là một tác nhân có thể dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào mới. Máy có thể tiếp tục tinh chỉnh quá trình học của mình bằng cách lưu trữ và liên tục phân tích lại những dự đoán này, cải thiện độ chính xác của nó theo thời gian.
Các ứng dụng học máy được giám sát bao gồm nhận dạng hình ảnh, hệ thống đề xuất phương tiện, phân tích dự đoán và phát hiện thư rác.
Học không giám sát không cần sự trợ giúp của con người trong quá trình học. Tác nhân được cung cấp một lượng dữ liệu để phân tích và xác định độc lập các mẫu trong dữ liệu đó. Loại phân tích này có thể cực kỳ hữu ích vì máy móc có thể nhận ra nhiều mẫu khác nhau hơn trong bất kỳ tập hợp dữ liệu nhất định nào so với con người. Giống như học máy có giám sát, ML không giám sát có thể học hỏi và cải thiện theo thời gian.
Các ứng dụng máy học không giám sát có thể bao gồm việc xác định phân khúc khách hàng trong dữ liệu tiếp thị, hình ảnh y tế và phát hiện bất thường…
Học tăng cường là thuật toán phức tạp nhất trong ba thuật toán này ở chỗ không có bộ dữ liệu nào được cung cấp để huấn luyện máy. Thay vào đó, tác nhân học bằng cách tương tác với môi trường mà nó được đặt vào. Nó nhận được phần thưởng tích cực hoặc tiêu cực dựa trên các hành động mà nó thực hiện và cải thiện theo thời gian bằng cách tinh chỉnh phản hồi của nó để tối đa hóa phần thưởng tích cực.
Một số ứng dụng của học tăng cường bao gồm robot công nghiệp tự cải tiến, giao dịch chứng khoán tự động, công cụ đề xuất nâng cao và tối ưu hóa giá thầu để tối đa hóa chi tiêu quảng cáo.
Học sâu là gì?
Học sâu (DL - deep learning) là một tập hợp con của học máy, mô phỏng mạng thần kinh của con người, loại bỏ nhu cầu về dữ liệu được xử lý trước. Các thuật toán học sâu có thể nhập, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc để học mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
Cũng như các loại máy học khác, thuật toán học sâu có thể cải thiện theo thời gian.
Một số ứng dụng thực tế của học sâu hiện bao gồm phát triển thị giác máy tính, nhận dạng khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
So sánh giữa AI, ML và DL
Vì DL - học sâu là một tập hợp con của ML - học máy, do đó, là một tập hợp con của AI - trí tuệ nhân tạo. Nhưng những điểm tương đồng và khác biệt thực sự giữa chúng là gì?
Một cách đơn giản để minh họa mối quan hệ của chúng là một tập hợp các vòng tròn đồng tâm, với AI ở bên ngoài và DL ở trung tâm.
Như đã nêu ở trên, có bốn loại AI, trong đó có hai hoàn toàn là lý thuyết vào thời điểm này. Theo đó, trí tuệ nhân tạo là khái niệm lớn hơn, bao quát hơn về việc tạo ra những cỗ máy mô phỏng trí thông minh và suy nghĩ của con người. Mục tiêu cuối cùng của việc tạo ra trí tuệ nhân tạo tự nhận thức vượt xa khả năng hiện tại của chúng ta, vì vậy phần lớn những gì cấu thành nên AI hiện không thực tế.
Mặt khác, học máy là một ứng dụng thực tế của AI hiện có thể thực hiện được, thuộc loại “bộ nhớ hạn chế”.
Nhìn chung, học máy vẫn tương đối đơn giản, với phần lớn các thuật toán ML chỉ có một hoặc hai “lớp”, chẳng hạn như lớp đầu vào và lớp đầu ra - với một số ít, nếu có, các lớp xử lý ở giữa. Các mô hình học máy có thể cải thiện theo thời gian, nhưng thường cần một số hướng dẫn và đào tạo lại của con người.
Ngược lại, học sâu có nhiều lớp và chính những lớp xử lý “ẩn” bổ sung này đã mang lại tên gọi cho DL. Các thuật toán học sâu về cơ bản là tự đào tạo, trong đó chúng có thể phân tích dự đoán và kết quả của chính chúng để đánh giá và điều chỉnh độ chính xác theo thời gian. Các thuật toán học sâu có khả năng học độc lập.
Học sâu có thể thực hiện việc này thông qua các thuật toán phân lớp cùng nhau tạo nên cái được gọi là mạng thần kinh nhân tạo. Chúng được lấy cảm hứng từ các mạng lưới thần kinh của bộ não con người, nhưng rõ ràng là còn lâu mới đạt được mức độ tinh vi đó. Điều đó nói rằng, chúng tiên tiến hơn đáng kể so với các mô hình học máy đơn giản hơn và là hệ thống AI tiên tiến nhất mà khoa học hiện có khả năng xây dựng.
Tại sao AI/ML lại quan trọng?
Không có gì bí mật khi dữ liệu là một tài sản doanh nghiệp ngày càng quan trọng, với lượng dữ liệu được tạo và lưu trữ trên toàn cầu đang tăng theo cấp số nhân. Tất nhiên, việc thu thập dữ liệu là vô nghĩa nếu bạn không làm gì với nó, nhưng khối dữ liệu khổng lồ này đơn giản là không thể quản lý được nếu không có hệ thống tự động trợ giúp.
Trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu mang đến cho doanh nghiệp khả năng trích xuất những giá trị từ kho dữ liệu mà họ thu thập, cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp, tự động hóa các tác vụ và nâng cao khả năng của hệ thống. AI/ML có khả năng biến đổi tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp bằng cách giúp họ đạt được kết quả có thể đo lường được, bao gồm:
- Tăng sự hài lòng của khách hàng
- Cung cấp dịch vụ kỹ thuật số khác biệt
- Tối ưu hóa các dịch vụ kinh doanh
- Tự động hóa hoạt động kinh doanh
- Tăng doanh thu
- Giảm giá
Ví dụ về AI/ML và các trường hợp sử dụng
Tất nhiên, tất cả điều đó nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng quan trọng là hãy cùng xem xét một số trường hợp ứng dụng AI/ML thực tế để chuyển đổi các ngành công nghiệp ngày nay.
Chăm sóc sức khỏe: AI/ML đang được sử dụng trong các ứng dụng chăm sóc sức khỏe để tăng hiệu quả lâm sàng, tăng tốc độ và độ chính xác của chẩn đoán cũng như cải thiện kết quả của bệnh nhân.
Viễn thông: Trong ngành viễn thông, máy học ngày càng được sử dụng nhiều hơn để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và để tối ưu hóa hiệu suất mạng 5G, cùng những thứ khác.
Trên thực tế, theo báo cáo vào đầu năm 2021, 66% các tổ chức viễn thông dự kiến sẽ sử dụng nguồn mở doanh nghiệp cho AI/ML trong vòng hai năm tới, so với chỉ 37% hiện nay.
Bảo hiểm: Trong ngành bảo hiểm, AI/ML đang được sử dụng cho nhiều ứng dụng, bao gồm tự động hóa quá trình xử lý khiếu nại và cung cấp các dịch vụ bảo hiểm dựa trên mục đích sử dụng.
Phần lớn các công ty bảo hiểm tin rằng việc hiện đại hóa các hệ thống cốt lõi của họ là chìa khóa để tạo sự khác biệt cho các dịch vụ của họ trên thị trường rộng lớn và công nghệ máy học là một phần trong những nỗ lực hiện đại hóa đó.
Các dịch vụ tài chính: Tương tự như vậy, các dịch vụ tài chính cũng đang sử dụng AI/ML để hiện đại hóa và cải thiện các dịch vụ của họ, bao gồm cả việc cá nhân hóa các dịch vụ khách hàng, cải thiện khả năng phân tích rủi ro cũng như phát hiện gian lận và rửa tiền hiệu quả hơn.
Khi số lượng dữ liệu mà các tổ chức tài chính phải xử lý tiếp tục tăng lên, khả năng học máy được kỳ vọng sẽ làm cho các mô hình phát hiện gian lận trở nên mạnh mẽ hơn và giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dịch vụ ngân hàng.
Xe hơi: Ngành công nghiệp xe hợi đã chứng kiến rất nhiều thay đổi và biến động trong vài năm qua với sự ra đời của xe điện và xe tự hành, các mô hình bảo trì dự đoán và một loạt các xu hướng đột phá khác trong toàn ngành. Và tất nhiên AI/ML là một phần quan trọng trong quá trình chuyển đổi này.
Năng lượng: Các nhà cung cấp năng lượng trên khắp thế giới cũng đang trong quá trình chuyển đổi ngành với những cách thức mới để tạo, lưu trữ, phân phối và sử dụng năng lượng đang thay đổi bối cảnh cạnh tranh. Ngoài ra, những lo ngại về khí hậu toàn cầu, động lực thị trường và tiến bộ công nghệ cũng đã thay đổi cục diện đáng kể. Ngành năng lượng đã sử dụng AI/ML để phát triển các nhà máy điện thông minh, tối ưu hóa mức tiêu thụ và chi phí, phát triển các mô hình bảo trì dự đoán, tối ưu hóa hoạt động và an toàn tại hiện trường cũng như cải thiện giao dịch năng lượng.
Bắt đầu với AI/ML trong tổ chức của bạn
Mặc dù AI/ML rõ ràng là một công nghệ biến đổi mạnh mẽ có thể mang lại một lượng giá trị khổng lồ trong bất kỳ ngành nào, nhưng việc bắt đầu có vẻ hơi quá sức.
Tin tốt là bạn có thể bắt đầu từ những bước nhỏ. Có thể áp dụng AI/ML vào tổ chức của mình mà không cần đầu tư lớn, vì vậy bạn có thể bắt đầu tìm hiểu cách thức và vị trí AI/ML có thể mang lại lợi ích cho tổ chức của bạn trong các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.