Lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua những tiến bộ khoa học to lớn trong vài năm qua, từ những cải tiến lớn về sức mạnh xử lý và hiệu quả tính toán đến những hiểu biết mới về nhận dạng đối tượng, ngôn ngữ và học sâu. Kể từ năm 1950, IBM đã tiên phong nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo và luôn chú trọng không ngừng nghiên cứu và đạt được những thành tựu quan trọng. Bên cạnh 175 báo cáo khoa học trong năm 2019, cùng với việc nhận được sự ủng hộ và tham gia của các tên tuổi lớn như Boston Scientific, Nexplore, Refinitiv và Samsung vào Phòng nghiên cứu Watson AI của IBM và trường đại học Michigan (MIT), sản phẩm AI mang tên IBM Project Debater đã chiến thắng nhà hùng biện Harish Natarajan vào tháng 2/2019 và vinh dự trở thành thành viên của Hiệp hội hùng biện Cambridge, Hiệp hội hùng biện lâu đời nhất trên thế giới.

Năm 2020, ba chủ đề sẽ định hình sự tiến bộ của AI: tự động hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và niềm tin. Nhìn rộng ra, các hệ thống AI đang dần hoạt động nhanh hơn và dễ dàng hơn, phục vụ cho các nhà khoa học dữ liệu, doanh nghiệp và người tiêu dùng thông qua tự động hóa. NLP sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép các hệ thống AI trò chuyện, tranh luận và giải quyết các vấn đề bằng ngôn ngữ hàng ngày. Và với mỗi tiến bộ này, chúng ta sẽ thấy các hoạt động minh bạch và có trách nhiệm hơn xuất hiện để quản lý dữ liệu AI, thông qua các công cụ từ khả năng giải thích đến phát hiện sai lệch.

Năm dự đoán của IBM về AI vào năm 2020

AI sẽ hiểu nhiều hơn, vì vậy có thể làm được nhiều hơn: Hệ thống AI càng có nhiều dữ liệu, chúng sẽ càng nhanh chóng trở nên tốt hơn. Nhưng nhu cầu dữ liệu AI có thể gây ra vấn đề cho một số doanh nghiệp và tổ chức có ít dữ liệu hơn các doanh nghiệp khác. Điều đó không có nghĩa là họ không thể tin tưởng vào sự hỗ trợ của AI. Trong năm tới, nhiều hệ thống AI sẽ bắt đầu dựa vào công nghệ “neuro-symbolic”, là sự kết hợp giữa học thuật và logic. Neuro-symbolic là tấm vé cho những đột phá công nghệ của NLP, giúp máy tính hiểu rõ hơn về ngôn ngữ và những cuộc hội thoại của con người bằng cách kết hợp lý luận thông thường và kiến ​​thức chủ đạo. Những đột phá như vậy sẽ sớm giúp các doanh nghiệp triển khai nhiều công cụ hỗ trợ kỹ thuật và hoạt động chăm sóc khách hàng sẽ được tự động hoá qua đàm thoại nhiều hơn, đồng thời cũng yêu cầu ít dữ liệu hơn để đào tạo AI.

AI không lấy đi việc làm của con người, nhưng sẽ thay đổi cách con người làm việc

AI sẽ tiếp tục tác động đến nơi làm việc trong nhiều năm tới. Nhưng nỗi sợ rằng con người sẽ mất việc đối với máy móc là không chính đáng. Thay vào đó, AI sẽ biến đổi cách mọi người làm việc, thông qua tự động hóa. Nghiên cứu mới từ Phòng nghiên cứu Watson AI của IBM và trường đại học Michigan (MIT) cho thấy AI sẽ ngày càng giúp chúng ta thực hiện các nhiệm vụ như lên lịch làm việc, nhưng sẽ ít ảnh hưởng trực tiếp đến các công việc đòi hỏi các kỹ năng như chuyên môn thiết kế và thiết lập chiến lược. Hy vọng người lao động sẽ bắt đầu nhìn thấy những hiệu ứng này khi AI trở nên phổ dụng trong các công sở trên khắp thế giới; nhà tuyển dụng cũng phải bắt đầu thích nghi với vai trò công việc, trong khi nhân viên cần tập trung mở rộng các kỹ năng của mình.

AI sẽ nâng tầm AI để kiến tạo niềm tin

Để tin tưởng AI, các hệ thống này phải đáng tin cậy, công bằng và có trách nhiệm. Người tiêu dùng có thể chắc chắn rằng công nghệ này được bảo mật và các kết luận hoặc khuyến nghị của AI không được thiên vị hay bị thao túng. Trong năm 2020, các thành phần điều chỉnh độ tin cậy sẽ được đan xen vào kết cấu của vòng đời AI để giúp doanh nghiệp xây dựng, kiểm tra, chạy thử, giám sát và chứng nhận các ứng dụng AI để xây dựng độ tin cậy, không chỉ là hiệu suất. Giống như sự trỗi dậy của AutoAI - việc sử dụng AI để tạo ra AI - chúng ta sẽ thấy sự trỗi dậy của AI để chi phối AI. Việc áp dụng này sẽ tạo ra luồng công việc AI đáng tin cậy trong các ngành công nghiệp, đặc biệt là những ngành cần được quản lý chặt chẽ.

Công nghệ xanh cho AI

Trung tâm dữ liệu là điểm tựa của thế giới hiện đại. Chúng ta dựa vào các trung tâm dữ liệu này cho mọi thứ, từ điện toán doanh nghiệp đến phương tiện truyền thông xã hội và cả việc xem trực tuyến các bộ phim yêu thích. Chúng cũng là nền tảng của AI và chiếm tới 2% tổng nguồn năng lượng sử dụng trên toàn thế giới. Và trong khi nhu cầu về điện toán đám mây và AI sẽ ngày một tăng cao, một yêu cầu cấp thiết đối với ngành CNTT là tạo ra những vật liệu mới (như các oxit kim loại chuyển đổi), thiết kế các bộ vi xử lý thân thiện hơn với môi trường, và các kỹ thuật phần mềm mới dựa trên tính toán gần đúng, nhằm giúp công nghệ AI bền vững hơn. Tất cả đều nhằm mục đích hỗ trợ khối lượng công việc của AI tăng lên trong khi giảm tối đa lượng khí thải carbon ra môi trường.

Khám phá các vật liệu mới với sự hỗ trợ của AI

Trong hơn hai thế kỷ vừa qua, việc tổng hợp các phân tử hữu cơ là một trong những khía cạnh quan trọng của nghiên cứu trong công nghệ hóa học. Kết quả là, thế giới có thuốc cứu sống con người trong những căn bệnh tưởng chừng nan y và sợi tổng hợp. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu vẫn đấu tranh để lập bản đồ hàng trăm ngàn phản ứng có thể xảy ra khi tạo ra các phân tử khác nhau. Khối lượng thông tin khổng lồ có nghĩa là một nhà khoa học có thể nhớ được vài chục phản ứng trong lĩnh vực của họ, nhưng không thể trở thành một chuyên gia về mọi thứ. Tuy nhiên, IBM đã phát triển một công cụ AI có thể dự đoán hàng triệu phản ứng hóa học, cũng như tổng hợp các phân tử trong đám mây, được gọi tên là RXN cho hóa học. Năm 2020 hứa hẹn sẽ mang lại sự tăng trưởng đáng kể trong việc khai thác sức mạnh của AI và tự động hóa, nhằm thúc đẩy những đột phá trong khám phá và phát triển vật liệu mới.