Ứng dụng AI tại Việt Nam còn khá sơ khai nên các ngành nghề vẫn còn thời gian để lập kế hoạch và chuẩn bị sẵn sàng cho những tính năng đột phá của công nghệ này.
Giàu tiềm năng phát triển
“Hiện tại ở Việt Nam, hầu hết ứng dụng của trí thông minh nhân tạo (AI) còn ‘trong phạm vi hẹp’, chủ yếu dùng để thực hiện những nhiệm vụ chuyên biệt”, giảng viên Công nghệ thông tin tại RMIT Việt Nam, Tiến sĩ Đặng Phạm Thiên Duy chia sẻ về công nghệ được dự báo đang dần thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
Theo TS Đặng Phạm Thiên Duy, “AI chưa đạt đến cấp độ mô phỏng trí tuệ loài người, để kiến tạo nên trí thông minh hệ thống và máy móc có thể học và nâng cao khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Đó là bước lớn tiếp theo”.
Ngoài một số ứng dụng AI nổi bật ở Việt Nam hiện nay như hệ thống quản lý giao thông thông minh tại TP. Hồ Chí Minh, nhận dạng hình ảnh để hỗ trợ chuẩn đoán khám chữa bệnh, quy trình tự động trong ngân hàng và các dịch vụ khác, Tiến sĩ Duy cho biết đang còn nhiều cơ hội tận dụng AI hơn nữa nhờ tiến bộ của kỹ thuật học máy ML và dữ liệu lớn.
Ông cho biết: “AI có thể được dùng để phân khúc khách hàng bằng cách phân tích khối lượng lớn đặc tính nổi bật và hành vi trực tuyến của họ. Công nghệ này có thể cải thiện năng lực phân tích ngôn ngữ nhằm hỗ trợ những ứng dụng như trợ lý ảo, dịch thuật và nhận diện chữ viết. Và hiện nay với thuật toán tốt hơn, AI có thể được dùng trong robot tự động như máy bay không người lái drone, các phương tiện giao thông không người lái, robot hỗ trợ phẫu thuật và phần mềm trả lời tự động chatbot”.
Vẫn còn thái độ “chờ xem sao”
Giảng viên Kỹ thuật phần mềm từ Đại học RMIT, Tiến sĩ Đinh Ngọc Minh bổ sung thêm rằng dù AI và ML đã và đang có những tiến bộ rõ nét, doanh nghiệp Việt Nam vẫn mang tâm lý hoài nghi.
“Các tổ chức và doanh nghiệp muốn 99% độ chính xác và đáng tin cậy, và những sản phẩm tích hợp sẵn AI. Nhưng hiện tại có rất ít nguồn thỏa mãn được những yêu cầu này”, Tiến sĩ Minh chia sẻ. “Hiện có rất ít doanh nghiệp ứng dụng AI. Phần lớn còn lại vẫn trong tâm thế chờ đợi, muốn thấy những kết quả tích cực và chờ thành quả của người khác để rút kinh nghiệm từ đó”.
Tiến sĩ Minh tin rằng với “sự phát triển mạnh mẽ của AI ở môi trường khởi nghiệp nơi thử nghiệm luôn được khuyến khích”, thái độ ngại ngần chưa muốn ứng dụng công nghệ mới này của những doanh nghiệp còn lại có thể sẽ được giải quyết nhờ lượng dữ liệu lớn có được từ thế hệ người dùng trẻ hơn.
Ông lấy Sentifi, công cụ trực tuyến chuyên dùng thuật toán học máy để khai thác các tin nhắn trên mạng xã hội nhằm hiểu rõ về thị trường tài chính, làm ví dụ minh họa cho khuynh hướng này.
“Ý nghĩa và tính ứng dụng của AI sẽ giảm bớt nếu không có lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, việc thế hệ trẻ sử dụng thiết bị thông minh và các dịch vụ trực tuyến ngày càng nhiều sẽ đem đến nguồn dữ liệu vô cùng lớn”, Tiến sĩ Minh giải thích và nhấn mạnh rằng cần cân nhắc về vấn đề riêng tư khi thu thập dữ liệu lớn.
Có thể bạn quan tâm
11:00, 03/01/2020
00:00, 18/06/2019
00:00, 17/06/2019
01:58, 28/05/2019
07:55, 02/05/2019
Tiềm năng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và marketing
Explainable AI (xAI) là một làn sóng mới của công nghệ AI và là sự mở rộng của các hệ thống AI hiện tại. xAI giúp con người đưa ra quyết định tốt hơn và hiện đang được nhiều người trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và marketing quan tâm.
Explainable AI là thuật ngữ dùng để chỉ các hệ trí thông minh nhân tạo có thể mô tả mục đích, lý do và quá trình ra quyết định của nó theo cách mà người bình thường có thể hiểu được.
Để minh họa những vấn đề này trong lĩnh vực marketing, chúng ta có thể suy nghĩ về cách các thuật toán thông minh gợi ý nội dung quảng cáo, sản phẩm hoặc dòng tin cập nhật trên mạng xã hội (newsfeed) nhắm vào một số phân khúc khách hàng cụ thể mà không giải thích lý do tại sao họ lại thấy những nội dung đó.
Tương tự, những chatbot thông minh cung cấp câu trả lời không liên quan đến khách hàng trong những tình huống khó khăn càng khiến họ thêm thất vọng khi đưa ra biểu tượng cảm xúc lạnh lùng.
Tiến sĩ Duy cho rằng bằng cách bắt các thuật toán phải giải thích rõ ràng các yếu tố dẫn đến những khuyến nghị phù hợp, kết hợp với phản hồi từ khách hàng, các chuyên viên marketing có thể tạo ra các tương tác có ý nghĩa hơn với khách hàng, tạo cơ hội gia tăng sự hài lòng của khách hàng và học hỏi thêm.
Tiến sĩ Minh cho biết công nghệ này cũng có thể được áp dụng cho các phân khúc khác nhau của ngành chăm sóc sức khỏe như dự đoán nhập viện / tái nhập viện, dự đoán số lượng bệnh nhân trong phòng cấp cứu tại một thời điểm nhất định, phòng chăm sóc đặc biệt & quản lý bệnh mãn tính, và chẩn đoán bệnh cũng như xem xét vấn đề dự đoán nguy cơ nhiễm trùng huyết của bệnh nhân.
Thời điểm thích hợp để “bắt cơn sóng”
Hai nghiên cứu viên đều đồng ý rằng đây là thời điểm đầy hứng khởi cho cả doanh nghiệp lẫn sinh viên khi việc ứng dụng AI ngày càng gia tăng mà nguồn chuyên gia thông thạo công nghệ này thì vẫn còn khan hiếm.
“Doanh nghiệp nên tiếp cận AI và xem xét ngay các yếu tố liên quan, như lợi thế và bất lợi, nguồn lực cần có, các quy định, vấn đề đạo đức và ứng dụng, để chuẩn bị đón đầu cơn sóng AI”, Tiến sĩ Duy nói.
Tiến sĩ Minh cho biết đây còn là thời điểm thích hợp để sinh viên bồi đắp kỹ năng khoa học dữ liệu và AI.
“Kỹ năng mềm và kiến thức kinh doanh đều là những mảng quan trọng mà sinh viên công nghệ thông tin và kỹ thuật cần rèn luyện vì những điều này cho các bạn kỹ năng cá nhân cần thiết để làm việc với AI”, Tiến sĩ Duy cho biết.
Khoa Khoa học và Công nghệ gần đây vừa giới thiệu chuyên ngành Khoa học dữ liệu và AI vào các chương trình nhằm giúp sinh viên có được “lộ trình học hiệu quả cho hai lĩnh vực này”. Năm nay khoa còn lên kế hoạch chủ trì một hội thảo quốc tế về những công nghệ tiên tiến, trong đó sẽ bao hàm thông tin mới nhất về AI và khoa học dữ liệu.