Manh nha điện toán biết nhận thức - Gognitive Computing

Theo số liệu của IDC, thị trường "điện toán biết nhận thức" (Cognitive Computing) chỉ đạt 2 tỷ USD năm 2016 nhưng ước vượt 32 tỷ USD năm 2019, và đến 2025 vượt quy mô 2.000 tỷ USD. Mức tăng mạnh mẽ này nhờ vào sự chín muồi của các công nghệ mới đẩy mạnh năng suất trong tất cả các lĩnh vực và ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của các tổ chức và doanh nghiệp.

Đọc E-paper

Những tên tuổi lớn toàn cầu nhiều năm qua đã tập trung nguồn đầu tư khổng lồ cho việc phát triển lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) như IBM, Google, Facebook, Amazon, Microsoft... đã định hình những hoạt động ngày càng tối ưu cho AI bứt phá. Chẳng hạn IBM phát triển hệ thống máy tính Watson, Google có hệ thống học máy TensorFlow và thúc đẩy AI sau khi mua DeepMind, Facebook có công nghệ AI học sâu, Apple mua Emotient, Vocal IQ, Salesforce mua MetaMind, Microsoft mua Skype...

Điện toán hiểu con người

Việc tập trung vào lĩnh vực AI bắt đầu thể hiện tính tập trung cao hơn khi có nhiều doanh nghiệp nước ngoài tham gia. Chẳng hạn, Công ty Phát triển phần mềm AI cá nhân Alt Inc (Nhật) đã thiết lập trung tâm tại Hà Nội thông qua kế hoạch hợp tác với 50 nhà nghiên cứu AI và các kỹ sư phần mềm AI người Việt từ nước ngoài về làm việc nhằm phát triển hệ thống AI cá nhân (Personalized Artificial Intelligence) Al+. Hoặc Cinnamon Spicy, một công ty từ Singapore đã thiết lập đội ngũ kỹ sư phần mềm Việt Nam để thiết kế giải pháp AI cho doanh nghiệp với các dự án đang được triển khai như trợ lý ảo đa ngôn ngữ, hay ứng dụng tự động trích xuất thông tin hộ chiếu...

IBM nhiều năm trước đã khuếch trương cho "điện toán biết nhận thức" và hiện thực hóa khi mới đây hợp tác với công ty trong nước Five9 đào tạo nhân lực trong các trường đại học và doanh nghiệp. IBM đưa ra nguyên lý cơ bản cho việc phát triển điện toán biết nhận thức là AI (hay trí tuệ được tăng cường - Augmented Intelligence), các loại máy móc hoặc hệ thống có khả năng thúc đẩy và nhân rộng kiến thức của con người chứ không đơn thuần bắt chước trí tuệ con người.

Five9 sẽ tiên phong ứng dụng giao diện lập trình Watson API trên nền tảng đám mây IBM Bluemix để triển khai giải pháp cho các ngành tài chính - ngân hàng, y tế và truyền hình. Chương trình đào tạo được IBM hỗ trợ về mạng lưới chuyên gia kỹ thuật và chuyên gia trong các ngành kinh tế để thực hiện tại 4 trường đại học công nghệ thông tin (IT) lớn tại Việt Nam. Five9 sẽ xây dựng ứng dụng để phân tích các dữ liệu phi cấu trúc thu thập từ mạng xã hội phục vụ mục đích thương mại để đưa ứng dụng vào thực tế tại 3 doanh nghiệp gồm VTVlive, OneNet và BIDV.

Ông Nguyễn Trọng Huấn - Chủ tịch Five9 cho biết, cụ thể ứng dụng tài chính phục vụ cho BIDV phân tích các tương tác của khách hàng trên mạng xã hội để dự đoán nhu cầu, đưa ra sản phẩm và các chương trình khuyến mãi phù hợp. Five9 cũng đưa ra ứng dụng để cá nhân hóa chương trình truyền hình cho VTVlive, gợi ý nội dung phù hợp với từng người sử dụng. Trong khi OneNet sẽ dùng vào chức năng hỗ trợ chẩn đoán bệnh trên cơ sở phân tích số liệu thống kê của phần mềm quản lý bệnh viện được OneMes triển khai tại 40 bệnh viện ở Việt Nam hiện nay.

>>Trí tuệ nhân tạo - cuộc đua tỷ đô

Theo ông Eric Yeo - Tổng giám đốc IBM Việt Nam, một hệ thống biết nhận thức có thể hiểu được mọi hình thức dữ liệu, tương tác, học tập và lập luận trên quy mô lớn nhằm tăng cường trí tuệ cho con người. Các hệ thống AI ngày càng hiểu được những dữ liệu phức tạp hơn và cho kết quả chính xác hơn so với con người nhờ máy móc mang tính tự lực cao hơn, xử lý các tác nhiệm đầy thách thức mà người bình thường không thể làm. "Chúng ngày càng gắn kết vào các hệ thống kinh doanh và hệ thống xã hội. Vì vậy, khả năng kiểm soát dữ liệu của con người mới là lợi thế cạnh tranh, ở đó các kiến thức chuyên sâu về ngành đóng vai trò quan trọng".

Ông Eric khuyến cáo, khách hàng cần được sở hữu mô hình kinh doanh và quyền sở hữu trí tuệ khi sử dụng các hệ thống điện toán biết nhận thức để phát triển. Về kỹ năng, nhà lập trình và người dân phải được phát triển các kỹ năng và kiến thức cần thiết để làm việc với các công cụ điện toán biết nhận thức một cách an toàn và hiệu quả, nhằm đảm bảo họ có thể thực hiện những công việc mới sẽ phát sinh trong kỷ nguyên điện toán biết nhận thức.

Đón trào lưu

Tuần trước, Hãng taxi Thành Công công bố @ThanhCongApp - ứng dụng cung cấp phương thức tương tác trực tiếp giữa hành khách và tài xế dựa trên nền tảng AI, hỗ trợ trả lời tự động trên nền tảng Chatbox mới nhất của Facebook. Trên nền định vị GPS, ứng dụng tự động nhận diện và đưa ra các lựa chọn phù hợp nhất cho khách hàng, thay thế vai trò của nhân viên tư vấn. Chatbox do Facebook phát triển chưa lâu đã được nhiều doanh nghiệp sử dụng bởi sự tương tác linh hoạt trên nền tảng AI.

@ThanhCongApp là một trong các ứng dụng mới mẻ tại Việt Nam của một trong số nhiều công ty đang nghiên cứu và phát triển. Bên cạnh các công ty lớn đang chú trọng đầu tư cho AI như Viettel, FPT... thì các công ty khởi nghiệp cũng nhắm vào lĩnh vực AI. Nhiều ứng dụng AI manh nha do các nhóm tại Việt Nam tập trung phát triển như: phân tích ngữ nghĩa và quản trị tương tác mạng xã hội, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tổng hợp tin tức bằng giọng nói, trợ lý ảo (tư vấn bán hàng tự động) hay tin tức âm thanh hỗ trợ tài xế...

Theo ông Nguyễn Mạnh Dũng - Trưởng đại diện Quỹ Cyber Agent Ventures (CAV) tại Việt Nam và Thái Lan, AI tại Việt Nam còn rất sơ khai, nhiều công ty lớn, nhỏ đang ứng dụng, nghiên cứu và thúc đẩy. Tuy nhiên, để AI phát triển và hoàn thiện, cần nhiều thời gian tích lũy dữ liệu, như Facebook, Google hay Amazon đã tích lũy qua một quá trình dài. Ví dụ, Amazon hơn 20 năm, giờ nhận biết thói quen mua sắm của từng cá nhân, trước khi người dùng đặt mua thì hàng đã được phân phối đến kho gần nhất để thời gian giao hàng ngắn nhất.

Tại Việt Nam, nhiều nhóm khởi nghiệp áp dụng AI để phát triển các ứng dụng trả lời tự động nhưng mức độ chính xác và linh động vẫn còn hạn chế, chưa kể giá nhân công Việt Nam còn thấp nên việc thương mại hóa các ứng dụng này là không dễ. Ông Dũng lưu ý: "Để biết người dùng muốn gì thì cần đủ thời gian tích lũy dữ liệu và các nhà phát triển ứng dụng cần đặc biệt chú ý dữ liệu đó phải liên quan đến các giao dịch thực sự của người dùng thì các phân tích mới chuẩn xác được".