2017 là năm đặt nền móng cho trí tuệ nhân tạo phát triển

AI đã vượt qua con người trong những trò chơi như Poker hay cờ vây trong năm nay (ảnh: Engadget)

"AI giờ giống như miền Tây hoang dã vậy", Tim Leland, trưởng bộ phận đồ họa của Qualcomm đã nhận định như vậy vào hôm công ty giới thiệu con chip di động cao cấp mới nhất của mình. Với tên gọi Snapdragon 845, con chip được thiết kế để xử lý các tác vụ trí tuệ nhân tạo tốt hơn. Đây cũng là sản phẩm mới nhất tượng trưng cho sự "ám ảnh" của ngành công nghiệp công nghệ cao với trí tuệ nhân tạo. Không công ty nào muốn bị bỏ lại phía sau, và dù là tối ưu phần cứng cho xử lý AI đến sử dụng máy học để tăng tốc các tác vụ, mọi thương hiệu lớn đều đã đầu tư rất nhiều vào lĩnh vực này. Nhưng ngay cả khi AI đã len lỏi vào mọi góc cạnh trong cuộc sống của chúng ta, thì cuộc cách mạng công nghệ cũng chỉ vừa mới bắt đầu mà thôi.

Theo Engadget, đây cũng là lúc để chúng ta làm rõ rằng AI là một thuật ngữ rất rộng cho nhiều loại công nghệ khác nhau. Chúng ta có trí tuệ nhân tạo ở trong các trợ lý ảo như Siri, Alexa, Cortana và Google Assistant. Bạn cũng sẽ tìm thấy trí tuệ nhân tạo ở trong những phần mềm như chatbot Messenger của Facebook, hay tính năng trả lời tự động của Gmail. Nó được định nghĩa là "trí thông minh được hiển thị bởi máy móc", nhưng nó cũng ám chỉ những tình huống máy tính có thể làm việc mà không cần đến sự hướng dẫn của con người. Rồi có cả máy học, là khi máy tính tự dạy bản thân cách thực hiện các tác vụ mà con người thường làm. Ví dụ, gần đây, một hệ thống nhận diện khuôn mặt của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã học được cách nhận diện con người giống như cách con người nhận diện lẫn nhau mà không cần đến sự giúp đỡ từ chủ nhân của nó.

Điều quan trọng là chúng ta không được nhầm lẫn những khái niệm này bởi máy học chỉ là một phần của trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sẽ dùng thuật ngữ máy học khi nói về những khái niệm như mạng nơ-ron và các mô hình như thư việc TensorFlow của Google, và AI để ám chỉ các chương trình, thiết bị và phần mềm thực hiện các tác vụ mà chúng học được.

Trong năm nay, AI đã trở nên quá thông minh, như việc đánh bại con người ở trò Poker hay cờ vây, đạt điểm tối đa ở trò chơi Ms. Pac Man (điều chưa có con người nào làm được) và thậm chí giỏi ngang ngửa với những người chơi Super Smash Bros kì cựu nhất. Chúng ta cũng đã bắt đầu sử dụng AI trong y học để dự đoán bệnh tật và các điều kiện bệnh lý, cũng như phát hiện người dùng có ý định tự sát trên mạng xã hội. Không chỉ vậy, AI còn có thể biên soạn nhạc và viết kịch bản phim.

Dù bạn có nhìn đi bất cứ đâu, ở đó cũng có một người nào đó đang cố gắng thêm AI vào một thứ gì đó, và chúng đều được tạo điều kiện bởi những mạng nơ-ron do Google, Microsoft và nhiều công ty lớn khác đầu tư trong năm nay. Máy học cũng đã phát triển rất nhanh chóng, và nó sẽ tiếp tục được cải thiện trong những năm tới.

Một trong những sự phát triển lớn nhất khi chúng ta chuẩn bị bước sang năm 2018 là sự chuyển đổi từ việc vận hành các mô hình máy học trên đám mây sang ngay trên điện thoại. Trong năm nay, Google, Facebook và Apple đều đã tung ra các phiên bản framework (một thư viện với các lớp đã được xây dựng hoàn chỉnh, là bộ khung giúp phát triển các phần mềm ứng dụng) máy học trên di động của mình, cho phép các nhà phát triển tăng tốc các tác vụ dựa trên AI trong ứng dụng của mình.

Các nhà sản xuất chip cũng tăng tốc trong việc thiết kế các bộ xử lý tối ưu cho học máy. Huawei, Apple và Qualcomm đều đã điều chỉnh những con chip mới nhất của mình trong năm nay để quản lý các tác vụ liên quan đến AI tốt hơn bằng cách cung cấp các lõi "nơ-ron" chuyên dụng.

Về cơ bản, AI đã liên tục được cải thiện trong nhiều năm, nhưng chủ yếu chúng đều dựa vào công nghệ đám mây. Lấy hệ thống nhận diện hình ảnh làm ví dụ. Ban đầu, nó có thể phân biệt nam giới và nữ giới, những người trông rất khác nhau. Nhưng khi chương trình tiếp tục được "dạy" thêm nhiều hình ảnh trên đám mây, nó sẽ có thể nhận diện tốt hơn nữa, và những sự cải tiến ấy sẽ được gửi đến điện thoại của bạn. Trong năm 2018, chúng ta sẽ đưa sức mạnh xử lý của AI vào trong những thiết bị nhét vừa túi quần. Việc có thể thực hiện những tác vụ này ngay trên điện thoại không chỉ khiến AI trở nên nhanh hơn mà còn giúp bảo vệ quyền riêng tư, khi dữ liệu sẽ không được gửi về các máy chủ đám mây nữa.

Rõ ràng, ngành công nghiệp đang cố gắng đặt nền móng để điện thoại thông minh và các thiết bị khác có thể tự học hỏi và cải thiện những thứ như phiên dịch, nhận diện hình ảnh... Nhưng khi số lượng phần cứng có khả năng xử lý các tác vụ AI ngày càng nhiều thì các nhà phát triển vẫn đang gặp khó khăn trong việc tìm ra cách tốt nhất để thêm AI vào trong ứng dụng của mình. Chưa ai trong ngành công nghiệp biết cách để khai thác triệt để AI, đồng thời gây được tiếng vang lớn.