Cuộc đua trí tuệ nhân tạo trong thời đại số hóa. Ảnh minh hoạ: AFP
Tháng 3/2016, cả thế giới đã bất ngờ khi trận đấu cờ vây giữa kỳ thủ 18 lần vô địch thế giới Lee Sedol và AlphaGo (phần mềm đánh cờ vây do công ty chuyên về phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) Google DeepMind của Vương quốc Anh phát triển) đã kết thúc với chiến thắng thuộc về AlphaGo.
Sự kiện này đã đánh dấu một bước tiến vượt bậc của lĩnh vực nghiên cứu AI, nhưng cũng đồng thời làm dấy lên những câu hỏi về tương lai của AI trong một kỷ nguyên số hóa mạnh mẽ như hiện nay.
AI là gì?
AI cùng với vạn vật kết nối Internet (IoT) và dữ liệu lớn (Big data) là những yếu tố cốt lõi của kỹ thuật số trong Cách mạng Công nghiệp 4.0. Trong đó, AI có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh.
AI là trí tuệ của máy móc do con người tạo ra có thể tư duy, suy nghĩ và học hỏi như trí tuệ con người, biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi. AI có thể xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người. Nhiều tập đoàn công nghệ có kế hoạch tạo ra được những AI vì giá trị quan trọng, giúp giải quyết được nhiều vấn đề mà hiện con người chưa giải quyết được.
Ở thời điểm hiện tại, AI đang được ứng dụng vào các máy tính hoặc siêu máy tính dùng để xử lý một công việc cụ thể như điều khiển các thiết bị điện tử trong một ngôi nhà, nhận diện hình ảnh và giọng nói của con người, thao tác và di chuyển vật thể, xử lý dữ liệu để tự học hỏi, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề.
Công nghệ lập định tri thức (knowledge engineering) là một phần cốt lõi trong hoạt động nghiên cứu về AI. Máy móc chỉ có thể hành động và phản ứng như con người khi chúng có lượng thông tin khổng lồ về thế giới. Chính vì vậy, AI phải có dữ liệu về sự vật, chủng loại, thuộc tính và mối quan hệ giữa những yếu tố này để thực hiện việc lập định tri thức.
Trong khi đó, Machine Learning – chỉ khả năng tự học hỏi, nhận thức của máy móc - là một phần cốt lõi khác của AI. Sử dụng các thuật toán lặp để học hỏi từ những dữ liệu đầu vào, Machine Learning cho phép máy tính tìm thấy những thông tin và giá trị bị ẩn mà không cần những lập trình cụ thể. Machine Learning là một phương tiện giúp con người đạt được mục tiêu xây dựng những AI phức tạp và có suy nghĩ, tư duy giống con người nhất có thể.
Bùng nổ đầu tư và ứng dụng từ AI
Theo báo cáo của Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey, những “người khổng lồ” trong lĩnh vực công nghệ, trong đó có Baidu (Trung Quốc) và Google (Mỹ), đã chi từ 20 - 30 tỷ USD cho AI trong năm 2016 – cao gấp ba lần so với mức hồi năm 2013. Trong đó, 90% khoản tiền trên đầu tư cho hoạt động nghiên cứu và phát triển sản phẩm (R&D) và 10% còn lại dành cho việc mua lại các công ty chuyên về AI.
Các ngành công nghệ cao, viễn thông và tài chính được dự báo sẽ đi tiên phong trong việc áp dụng AI trong ba năm tới. Sự cạnh tranh về bằng sáng chế và sản phẩm sở hữu trí tuệ (IP) ở ba ngành công nghiệp này đang gia tăng. Nghiên cứu của McKinsey đã đưa ra nhiều ví dụ về việc các công ty đang nỗ lực tự đầu tư và phát triển AI, trong đó Amazon đầu tư lớn vào lĩnh vực robot và nhận dạng giọng nói, còn các nhà sản xuất ô tô hàng đầu thế giới như BMW, Tesla và Toyota đang đầu tư mạnh mẽ vào robot và Machine Learning để ứng dụng cho những mẫu xe ô tô không cần người lái. Thậm chí, Toyota có kế hoạch đầu tư 1 tỷ USD để thành lập một viện nghiên cứu dành riêng cho AI.
Các cơ quan tình báo Mỹ đang đặt hy vọng vào AI để phân loại hàng tỷ terabye dữ liệu thông tin số và phân tích các sự kiện trên thế giới nhằm phục vụ trực tiếp giới hoạch định chính sách, Nhà Trắng và các tướng lĩnh cấp cao. Phó Giám đốc phụ trách phát triển công nghệ của Cơ quan Tình báo trung ương Mỹ (CIA) Dawn Meyerriecks cho biết CIA hiện có 137 dự án AI khác nhau, trong đó nhiều dự án đang được thực hiện với những nhà phát triển tại thung lũng Silicon.
Facebook đã trở thành công ty công nghệ mới nhất đẩy mạnh sử dụng phần mềm AI để nhận dạng những thành viên của trang mạng này có ý định tự tử. Theo đó, phần mềm này sẽ tự động dò tìm những manh mối từ các bài đăng hoặc thậm chí những video trên ứng dụng Facebook Live để tìm kiếm dấu hiệu người sử dụng Facebook muốn tự tử, sau đó sẽ báo cho các nhân viên quản lý của Facebook và những tổ chức hỗ trợ đặc biệt đề ngăn chặn ý định trên.
Cơ hội và thách thức từ AI
Trước sự phát triển mạnh mẽ của AI, báo cáo “Viễn cảnh Kinh tế Số” do Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) công bố trong tháng 10/2017 đã đưa những lợi ích tiềm năng cũng như những trở ngại từ việc AI bắt đầu thâm nhập vào nền kinh tế và xã hội của con người.
Theo OECD, năng suất của nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sản xuất đến dịch vụ, đều sẽ được cải thiện nhờ tự động hoá các hoạt động do con người thực hiện trước đây, bên cạnh sự tự chủ của máy móc – đồng nghĩa với việc các hệ thống có thể hoạt động và thích ứng với các hoàn cảnh thay đổi mà không cần sự điều chỉnh của con người.
Trong số các nước thuộc OECD, Nhật Bản, Mỹ, Hàn Quốc và Đức là những nước có tỷ lệ "robot hoá" cao nhất và chiếm gần 70% tổng số robot đang hoạt động. Tính theo ngành, ngành thiết bị vận tải đứng đầu với gần 45% tổng số robot được sử dụng, tiếp theo là thiết bị điện tử, điện và quang học với gần 30%. Ngành sản xuất cao su và sản phẩm nhựa có tỷ lệ thấp hơn là dưới 10%.
Nhưng một khi AI và robot thay thế con người hoặc gia tăng đóng góp vào hoạt động sản xuất, các nhà hoạch định chính sách cần tạo thuận lợi cho sự chuyển đổi nghề nghiệp, đồng thời giúp người lao động thuộc nhiều tầng lớp, lứa tuổi và trình độ khác nhau có thể phát triển các kỹ năng cần thiết để tận dụng được những lợi thế của kỷ nguyên số hóa. Song đó không phải là thách thức duy nhất mà chính phủ các nước phải tăng cường khả năng kết nối và tiếp cận công nghệ của người lao động, đồng thời đưa ra các biện pháp để thúc đẩy đổi mới cùng các chính sách tăng cường an ninh trong thời đại số hóa.
Theo OECD, việc sử dụng AI và robot công nghiệp sẽ tạo thêm nhiều cơ hội mới để tăng thu nhập, tạo ra nhiều loại hình việc làm và kinh doanh mới, song con đường phía trước vẫn còn nhiều gian nan. Chính vì vậy, các nhà hoạch định chính sách sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đưa thời đại số hóa mang lại lợi ích cho tất cả mọi người./.