(KHCN)- Công nghệ công nghệ AI (viết tắt của Artifical Intelligence) hoặc trí thông minh nhân tạo là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Các quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định), và tự sửa lỗi. Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt, vật thể hoặc chữ viết).Khái niệm về công nghệ AI xuất hiện đầu tiên bởi John McCarthy, một nhà khoa học máy tính Mỹ, vào năm 1956 tại Hội nghị The Dartmouth. Ngày nay, công nghệ AI là một thuật ngữ bao gồm tất cả mọi thứ từ quá trình tự động hoá robot đến người máy thực tế.
Công nghệ AI gần đây trở nên nổi tiếng, nhận được sự quan tâm của nhiều người là nhờ Dữ liệu lớn (Big Data), mối quan tâm của các doanh nghiệp về tầm quan trọng của dữ liệu cùng với công nghệ phần cứng đã phát triển mạnh mẽ hơn, cho phép xử lý công nghệ AI với tốc độ nhanh hơn bao giờ hết.
Một số công nghệ AI như phương pháp học sâu (Deep Learning) dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo, được sự hỗ trợ bởi lượng dữ liệu lớn để “đào tạo” cho các chương trình và khả năng tính toán mạnh mẽ của các hệ thống máy tính đã tạo ra các bước đột phá về khả năng của AI trong các lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên; hay Phương pháp Học máy (machine learning) phân nhóm Naive Bayes sử dụng mô hình xác suất dựa trên định lý Bayes với giả định có sự độc lập giữa các thành phần dữ liệu, ngoài ứng dụng kinh điển là phân loại thư rác, có thể sử dụng trong rất nhiều ứng dụng như tự động phân công phản hồi của khách hàng cho phòng ban, nhân viên có trách nhiệm xử lý, phân loại công việc dựa vào hồ sơ nhân viên, phân loại mặt hàng trong các ứng dụng thương mại điện tử, phân loại khách hàng tiềm năng để người bán hàng tiếp cận... đang dần trở nên phổ biến.
Không thể phủ nhận vai trò của dữ liệu lớn (Big Data) trong việc mang lại những cách tiếp cận mới trong việc giải quyết vấn đề của doanh nghiệp trong CMCN4.0. Ví dụ khi phân tích dữ liệu từ hàng tỉ điểm dữ liệu thu thập từ mạng điện thoại di động, công ty Swisscom Thụy Sĩ có thể phát hiện ra các xu hướng chuyển động của người dân để tối ưu hơn việc xây dựng cơ sở hạ tầng. Một dự án xây dựng một đường hầm ở thành phố Montreux đã được dừng lại qua việc phân tích dữ liệu này và đã tiết kiệm cho Chính phủ Thụy Sĩ 150 triệu Franc Thụy Sĩ. Trung Quốc cũng có các dự án phân tích dữ liệu mobile để tối ưu hóa việc xây dựng cơ sở hạ tầng hay các dịch vụ công cộng cho người dân, ví dụ nên đặt trạm đỗ xe bus ở vị trí nào, phân làn đường đã tối ưu chưa.
Một lưu ý là ứng dụng AI không nhất thiết phải dựa trên dữ liệu lớn (Big Data), một lầm tưởng khiến các doanh nghiệp còn ngần ngại khi ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề của mình vì cho là lượng dữ liệu chưa đủ lớn hay chưa có các công cụ xử lý dữ liệu lớn. Một máy tính cá nhân hiện tại đã đủ mạnh và đủ lớn để có thể lưu trữ và xử lý hàng trăm triệu bản ghi trong vài giờ thậm chí vài chục phút nếu chương trình xử lý được viết tối ưu. Nhưng chắc chắn một doanh nghiệp sẽ không thể ứng dụng các phương pháp AI nếu không có sự thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu và khiến dữ liệu này có thể dễ dàng truy cập xử lý bởi các thành phần cài đặt các thuật toán AI xử lý.
Một trong các yếu tố ảnh hưởng không nhỏ đến việc ứng dụng AI vào trong các doanh nghiệp là thiếu các kỹ sư, chuyên gia có kỹ năng quản lý xây dựng và quản lý các hệ thống AI mang lại giá trị cho công ty.
Mặc dù chúng ta khá lo ngại vì thiếu đội ngũ kỹ sư chuyên gia làm AI, nhưng có thể khẳng định chúng ta có một lực lượng tiềm năng cho nguồn nhân lực ấy. Cái cần thay đổi ở đây là phương thức đào tạo và tận dụng con người.
Các công ty công nghệ lớn thường dễ tạo ra các bài học thành công về AI vì họ có lượng dữ liệu rất dồi dào, lượng người dùng và hành vi sử dụng phong phú, cơ sở hạ tầng cho nghiên cứu phát triển mạnh. Tuy nhiên nếu mỗi doanh nghiệp rập khuôn áp dụng công nghệ A vì công ty B rất lớn đã thành công rất dễ bị cạn kiệt tài nguyên, nhân lực.
Có thể nói khi quá trình số hóa đi đến đâu thì tiềm năng áp dụng các thành tựu của CMCN4.0 sẽ theo đến đấy. Vì thế nhanh chóng giải quyết nốt những tồn đọng của doanh nghiệp từ CMCN lần thứ 3 (ứng dụng công nghệ thông tin, internet, mạng xã hội), tích cực chuyển đổi số, tận dụng công nghệ một cách hợp lý, đổi mới cách làm việc của mỗi con người để giảm chi phí, tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp, đó là những bước không thể thiếu để doanh nghiệp, tổ chức có thể tự tin tiếp cận với cuộc CMCN lần thứ 4. Có thể nói khi quá trình số hóa đi đến đâu thì tiềm năng áp dụng các thành tựu của CMCN4.0 sẽ theo đến đấy. Vì thế nhanh chóng giải quyết nốt những tồn đọng của doanh nghiệp từ CMCN lần thứ 3 (ứng dụng công nghệ thông tin, internet, mạng xã hội), tích cực chuyển đổi số, tận dụng công nghệ một cách hợp lý, đổi mới cách làm việc của mỗi con người để giảm chi phí, tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp, đó là những bước không thể thiếu để doanh nghiệp, tổ chức có thể tự tin tiếp cận với cuộc CMCN lần thứ 4.
TH