Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một biểu tượng của sự đổi mới và phát triển trong thời đại hiện nay, và doanh nghiệp cần phải chuẩn bị để thích ứng với sự thay đổi này. Một chiến lược AI mạnh mẽ sẽ định hình tương lai của công ty, từ sản phẩm đến dịch vụ. Việc không hành động ngay bây giờ đồng nghĩa với việc tự đẩy mình vào tình cảnh tụt hậu.
Đào tạo nhân viên về AI không chỉ đơn thuần là giới thiệu về nó, mà còn là giới thiệu về khả năng và hạn chế của nó, bởi vì AI chỉ hiệu quả khi được đào tạo bằng dữ liệu chất lượng. Bài viết này sẽ đi sâu vào tình trạng hiện tại của AI và những gì chúng ta có thể kỳ vọng về tương lai của AI.
Bước đột phá của trí tuệ nhân tạo mở ra tương lai của AI
Trí tuệ nhân tạo đã có bước đột phá lớn vào năm 2012 khi AlexNet giành chiến thắng trong thách thức ImageNet với tỷ lệ lỗi tổng cộng là 16.4%, so với hơn 26% trước đó. Thách thức ImageNet bao gồm 1.4 triệu hình ảnh thuộc 1000 danh mục khác nhau như chó, xe hơi, cây cỏ, v.v. Mạng nơ-ron là bộ máy nội tại của tất cả các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện tại.
Tuy nhiên, nó chỉ là bản mô phỏng trên cách não người hoạt động; thực tế, não người phức tạp và hiệu quả hơn nhiều so với các mạng nơ-ron. Não có sự nhận thức, tưởng tượng, sáng tạo, mà tất cả đều thiếu trong các mạng nơ-ron hiện tại. Não cũng là một hệ động, bao gồm các tế bào chuyên biệt được gọi là nơ-ron.
Mạng nơ ron tạo nên trí tuệ nhân tạo
Mạng nơ-ron đã phát triển từ vài triệu đến gần 200 tỷ tham số. Mỗi tham số phải được tính toán, tạo ra một nhu cầu ngày càng lớn về tài nguyên máy tính với hiệu suất cao và năng lượng tiêu thụ lớn. Các chương trình trí tuệ nhân tạo đã vượt qua con người ở cờ vua và trong trò chơi phức tạp hơn như cờ vây. Các chương trình như ChatGPT có thể kể câu chuyện hấp dẫn và trả lời câu hỏi phức tạp. Việc đào tạo một mạng nơ ron lớn có thể mất hàng tháng trên các máy chủ mạnh mẽ với hàng trăm nghìn bộ xử lý đa nhiệm.
Sự gia tăng về tài nguyên tính toán đã tạo điều kiện phát triển cho các công cụ và mạng nơ-ron trí tuệ nhân tạo mới. Tuy nhiên, mạng nơ-ron chịu trách nhiệm cho tất cả những kết quả ấn tượng này không có ý thức về những gì chúng đang làm. Chúng hầu như chắc chắn chưa có nhận thức và chỉ đơn thuần là tính toán.
Machine Learning, Deep Learning và tương lai của AI
Học máy là một phần nhỏ của trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán đào tạo cần các bộ dữ liệu lớn để tạo ra các tham số chất lượng để định nghĩa chức năng và độ chính xác của mạng nơ-ron. Học máy tiếp tục tiến bộ khi có thêm dữ liệu và thuật toán trở nên phức tạp hơn. Trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, tài chính, sản xuất và giao thông vận tải.
Tương lai của AI trí tuệ nhân tạo đang rất sáng lạng với sự tiến bộ liên tục trong công nghệ. Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo đã đạt 93.5 tỷ USD vào năm 2021, theo Statista. Xu hướng hiện tại của việc phát triển các mạng nơ-ron ngày càng lớn hơn có khả năng sẽ tiếp tục vào tương lai gần khi có nhiều chức năng cần phát triển hơn nữa.
Bộ xử lý neumorphic
Một trong những công nghệ mới hứa hẹn nhất là xử lý neumorphic. Neuromorphic có nghĩa là “giống như não”. Bộ mạch chuyên dụng được sử dụng để mô phỏng cách các tế bào động trong não hoạt động. Chúng không chạy bất kỳ chương trình nào nhưng có khả năng học, và giống như tế bào não thực sự, chúng hoạt động đồng thời thay vì tuần tự.
Mô hình cộng hưởng neumorphic của trí tuệ nhân tạo dựa trên cấu trúc và chức năng của vỏ não, vùng ngoài cùng của não chịu trách nhiệm về các quá trình nhận thức phức tạp và nhỏ gọn, nhanh chóng và ít tiêu tốn năng lượng hơn so với máy tính.
Nghiên cứu về các cấu trúc não này và các cấu trúc não khác dự kiến sẽ dẫn đến mức độ thông minh cao hơn và hiệu suất nhận thức tốt hơn so với các mô hình trí tuệ nhân tạo trước đây. Với vài triệu nút thần kinh, các mạng cộng hưởng nhân tạo này vẫn còn khá lâu mới với tới được mức độ thông minh của con người.
Tiến tới mô phỏng não người
Giống như cấu trúc của não, bao gồm nhiều cấu trúc khác nhau, có thể cần sử dụng các loại mạng nơ-ron khác nhau để thực hiện các chức năng cụ thể. Vỏ não chỉ là một phần của não chịu trách nhiệm về nhận thức và trí tuệ. Nó có kết nối mạnh mẽ với thalamus (vùng đồi thị), hippocampus(hồi hải mã) và cerebellum(tiểu não), tất cả là ví dụ về các khu vực não quan trọng cho các khía cạnh nhận thức khác nhau của con người.
Mô phỏng những khu vực này và vỏ não có thể dẫn đến hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến hơn. Thalamus là trung tâm chính nhận thông tin giác quan trong não. Mô phỏng thalamus có thể cải thiện khả năng của trí tuệ nhân tạo xử lý thông tin giác quan như âm thanh, xúc giác và dữ liệu hình ảnh.
Hippocampus liên quan đến điều hướng không gian và sự tạo ra ký ức dài hạn. Mô phỏng chức năng của hippocampus có thể cải thiện khả năng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo học và hình thành bộ nhớ dài hạn một cách chọn lọc.
Cerebellum có kết nối mạnh mẽ với tất cả các khu vực của vỏ não. Mô phỏng cerebellum có thể dẫn đến việc xử lý đồng thời dữ liệu đang đến trong khi trí tuệ nhân tạo đang học một điều mới, như lái xe ô tô.
Mặc dù hiểu biết về các khu vực não này trong ngành thần kinh vẫn còn hạn chế, thông tin đủ để xây dựng các mô hình có thể trả lời những câu hỏi mở và điền vào một số ô trống thông qua thử nghiệm. Một ngày nào đó, các mạng nơ-ron cộng hưởng nhân tạo có thể thay thế những mạng nơ-ron đang đưa ra nhiều thành công cho trí tuệ nhân tạo ngày nay.
Các phương pháp đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo AI
Một khác biệt quan trọng khác là phương pháp đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo AI. Mạng nơ-ron hiện tại yêu cầu hàng triệu tham số và một thuật toán phản hồi lỗi để điều chỉnh các tham số. Những đào tạo này có thể mất vài tuần trên các máy tính mạnh mẽ, với chi phí hàng triệu đô la.
Mạng nơ-ron cộng hưởng nhân tạo học từ vài ví dụ và do đó có chi phí rẻ hơn để triển khai. Xử lý cộng hưởng loại bỏ các nhu cầu về tài nguyên máy tính lớn. Học liên tục giúp mạng nơ ron cải thiện kinh nghiệm tốt hơn, tạo ra kết quả chính xác hơn.
Sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI chính là tương lai của AI
Dự kiến mạng nơ-ron vỏ não sẽ được sử dụng trong các sản phẩm từ nhận dạng giọng nói đến xử lý hình ảnh, khám phá vũ trụ, chăm sóc sức khỏe và robot trong vòng năm năm tới. Sự phát triển của mạng nơ-ron vỏ não có thể dẫn đến sự xuất hiện của Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI), mục tiêu lớn nhất của trí tuệ nhân tạo.
Nhân loại sẽ hưởng lợi từ sự xuất hiện của AGI khi nó làm động lực cho nền kinh tế toàn cầu, tăng cường sức sáng tạo con người và đảm bảo an toàn. AGI có khả năng tạo ra những ảnh hưởng tích cực cho nhân loại giống như những cuộc cách mạng công nghiệp trước đó. Internet và máy tính đã thay đổi cách chúng ta kinh doanh. Sẽ có một sự thay đổi tương tự trong cách con người sử dụng thời gian của mình trong tương lai.
Tạm kết
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực phát triển nhanh, và các doanh nghiệp không thể bắt kịp một cách hoàn toàn. Để tạo điều kiện cho nhân sự, hành động ngay bây giờ là cần thiết để nhân viên có thể nâng cao kỹ năng của mình nhằm đối mặt với thách thức của tương lai. Tìm kiếm cơ hội đào tạo cho nhân viên về công nghệ mới này là bước quan trọng để phổ cập nó trong toàn bộ tổ chức của bạn.
Trí tuệ nhân tạo đang mở ra cánh cửa cho một tương lai hứa hẹn, và sự đầu tư kèm sự chuẩn bị ngay từ bây giờ sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ tồn tại mà còn thịnh vượng trong môi trường kinh doanh ngày càng biến động và phức tạp.
