Theo Khảo sát toàn cầu của McKinsey về trí tuệ nhân tạo (AI) năm 2020, hơn 50% công ty đã áp dụng AI trong ít nhất một đơn vị hoặc chức năng kinh doanh. AI mang lại cho họ nhiều giá trị to lớn, tăng doanh thu và lòng trung thành của khách hàng. Các công ty hàng đầu về AI đầu tư ít nhất 20% thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) vào AI. Con số này có thể tăng lên khi covid-19 đang làm tăng tốc chuyển đổi số. Trong bài viết này, Tech Town sẽ cùng bạn đọc tìm hiểu về các xu hướng trí tuệ nhân tạo mới sẽ trở nên phổ biến trong năm 2022, giúp các doanh nghiệp đưa ra dự đoán chính xác về tương lai AI và tăng tỷ lệ thành công.

Xu hướng công nghệ AI cho năm 2022

Vào năm 2022 và những năm tiếp theo, AI sẽ được tận dụng để đơn giản hóa các hoạt động và làm cho chúng hiệu quả hơn. Các doanh nghiệp nên cố gắng tận dụng lợi ích từ việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo để cải thiện cơ sở hạ tầng CNTT và quản lý dữ liệu. Nhưng không phải mô hình AI nào cũng sẽ hữu ích và thích hợp cho việc giám sát hiệu suất. Tech Town sẽ tập trung vào các xu hướng AI 2021-2022 có khả năng trở thành xu hướng chủ đạo.

Xu hướng 1. AI trong Bảo mật & Giám sát

Các kỹ thuật AI đã được áp dụng cho việc nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói và phân tích video, tạo thành một tổ hợp tối ưu để giám sát và xác thực sinh trắc học. Vì vậy vào năm 2022, chúng ta có thể thấy trước việc khai thác mạnh mẽ AI trong giám sát video.

Trí tuệ nhân tạo giúp cho việc thiết lập hệ thống bảo mật một cách linh hoạt. Trước đây, hệ thống báo động sẽ kích hoạt khi một số pixel cụ thể trên màn hình thay đổi, dẫn đến xuất hiện quá nhiều báo động sai. Những báo động này là do lá rơi hoặc một con vật nào đó chạy qua. Nhờ AI, hệ thống bảo mật xác định các đối tượng, góp phần thiết lập hệ thống linh hoạt hơn.

AI trong giám sát video có thể phát hiện hoạt động đáng ngờ bằng cách tập trung vào các hành vi bất thường, không phải khuôn mặt. Khả năng này cho phép tạo ra các không gian an toàn hơn, cả công khai và riêng tư thông qua việc xác định các mối đe dọa tiềm ẩn. Các giải pháp video dựa trên AI như vậy có thể hữu ích trong ngành logistics, bán lẻ và sản xuất.

Một thị trường ngách khác cung cấp những triển vọng đầy hứa hẹn cho ứng dụng AI là nhận dạng giọng nói. Các công nghệ liên quan đến nhận dạng giọng nói có thể xác định danh tính. Từ danh tính, có thể xác định tuổi của một người, giới tính và trạng thái cảm xúc. Các nguyên tắc dựa trên nhận dạng giọng nói để giám sát có thể giống như trong trường hợp của Alexa hoặc Google Assistant. Một mô hình chống giả mạo tích hợp phát hiện giọng nói và ghi âm là một tính năng tuyệt vời cho an ninh và giám sát.

Một trong những công nghệ quan trọng nhất cho bảo mật là nhận dạng sinh trắc học khuôn mặt. Các ứng dụng độc hại đang cố gắng đánh lừa hệ thống bảo mật bằng cách cung cấp ảnh giả thay vì ảnh thật. Để chống lại những trường hợp đó, nhiều kỹ thuật chống giả mạo hiện đang được phát triển và sử dụng trên quy mô lớn.

Xu hướng 2. AI trong xử lý video thời gian thực

Thách thức đối với việc xử lý các luồng video theo thời gian thực là xử lý các pipelines dẫn dữ liệu. AI có thể giúp bảo đảm độ chính xác và giảm thiểu độ trễ của quá trình xử lý video.

Để triển khai phương pháp tiếp cận dựa trên AI trong xử lý video trực tiếp, chúng ta cần có mô hình mạng nơ-ron được đào tạo trước, cơ sở hạ tầng đám mây và các lớp phần mềm để xử lý các tình huống của người dùng. Tốc độ xử lý rất quan trọng đối với livestream thời gian thực, vì vậy tất cả các thành phần này phải được tích hợp chặt chẽ. Để xử lý nhanh hơn, chúng ta có thể song song hóa các quy trình hoặc cải tiến các thuật toán. Quá trình song song hóa đạt được thông qua tách tệp hoặc sử dụng phương pháp tiếp cận pipeline. Kiến trúc đường ống này là lựa chọn tốt nhất vì nó không làm giảm độ chính xác của mô hình và cho phép sử dụng thuật toán AI để xử lý video trong thời gian thực mà không có bất kỳ sự phức tạp nào. Ngoài ra, đối với kiến ​​trúc đường ống, có thể áp dụng các hiệu ứng bổ sung như nhận diện khuôn mặt và làm mờ. 

Quy trình xử lý stream thời gian thực được liên kết chặt chẽ với ứng dụng xóa nền và làm mờ. Nhu cầu về các công cụ này đã tăng lên nhờ sự phổ biến của các xu hướng hội nghị video trong mùa dịch covid-19. Và những xu hướng này dự kiến sẽ được phát triển tích cực, theo GlobeNewswire, thị trường hội nghị video toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 9,2 tỷ USD vào năm 2021 lên 22,5 tỷ USD vào năm 2026.

Xu hướng 3. AI tạo nội dung và chatbots

Các mô hình AI hiện đại có thể tạo ra văn bản, âm thanh, hình ảnh với chất lượng rất cao, gần như không thể phân biệt được với dữ liệu non-synthetic thực.

Trọng tâm của quá trình tạo văn bản là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Processing (NLP). Những tiến bộ nhanh chóng trong NLP đã dẫn đến sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ. Ví dụ, mô hình BERT đang được Google và Microsoft sử dụng để bổ sung cho các công cụ tìm kiếm của họ.

Sự phát triển của các công nghệ liên quan đến NLP đã thúc đẩy các doanh nghiệp. Cụ thể, việc kết hợp các công cụ NLP và AI cho phép tạo ra các chatbots. Theo Business Insider, thị trường chatbot dự kiến ​​sẽ đạt 9,4 tỷ USD vào năm 2024, các doanh nghiệp có thể thấy được lợi ích rõ ràng từ việc triển khai chatbot do AI điều khiển.

Chatbot cố gắng hiểu ý định của mọi người thay vì chỉ thực hiện các lệnh tiêu chuẩn. Các lĩnh vực khác nhau sử dụng chatbot để giao tiếp với khách hàng hoặc người dùng của họ ở cấp độ con người. Chatbots được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kinh doanh: chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, tiếp thị, du lịch và khách sạn.

Các chatbots do AI điều khiển giúp tự động hóa các tác vụ quản trị. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chatbot giúp giảm bớt số lượng công việc chân tay, bằng cách sắp xếp các cuộc hẹn, gửi lời nhắc liên quan đến việc uống thuốc và cung cấp cho bệnh nhân câu trả lời cho các thắc mắc. Trong các lĩnh vực khác, chatbot được ứng dụng để cung cấp các thông điệp được nhắm mục tiêu, cải thiện sự tương tác và hỗ trợ đối với khách hàng, đồng thời cung cấp cho người dùng các ưu đãi được cá nhân hóa.

Bên cạnh chatbots, NLP nằm ở trung tâm của các giải pháp công nghệ tiên tiến khác. Ví dụ: Việc tạo văn bản NLP có thể được sử dụng trong các ứng dụng kinh doanh. 

Sự xuất hiện gần đây của mô hình GPT-3 cho phép các kỹ sư AI tạo ra trung bình 4,5 tỷ từ mỗi ngày. Điều này sẽ cho phép một loạt các ứng dụng downstream của AI thực hiện các mục đích hữu ích hơn cho xã hội. Nó cũng khiến các nhà nghiên cứu đầu tư vào công nghệ phát hiện các mô hình phát sinh. Lưu ý rằng vào năm 2022, chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự xuất hiện của GPT-4 – “AI thông minh nhân tạo nói chung”.

Chúng tôi muốn chú ý đến công nghệ GAN (Generative Adversarial Networks), hiện có khả năng tạo ra những hình ảnh không thể phân biệt được với những hình ảnh do con người tạo ra. Đó có thể là hình ảnh của người, động vật, đồ vật không tồn tại, cũng như các loại phương tiện truyền thông khác, chẳng hạn như âm thanh và văn bản. Bây giờ là thời điểm tốt nhất để triển khai các GAN để thu lợi từ khả năng của chúng, vì chúng có thể lập mô hình phân phối dữ liệu thực và tìm các đại diện hữu ích để cải thiện đường ống AI, bảo mật dữ liệu, tìm ra điểm bất thường và thích ứng với các trường hợp cụ thể trong thế giới thực.

Xu hướng 4. Đảm bảo chất lượng và kiểm tra dựa trên AI

Nhánh đáng chú ý nhất của Computer Vision (thị giác máy tính) là AI kiểm tra. Trong những năm gần đây, hướng đi này đang rất thịnh hành vì độ chính xác và hiệu suất ngày càng cao. Các doanh nghiệp bắt đầu đầu tư cả nguồn lực máy tính và tài chính để phát triển hệ thống thị giác máy tính với tốc độ nhanh hơn. Sự phát triển chuyên sâu của kiểm tra bằng AI cũng được kết nối với sự tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực phát hiện đối tượng trong các khung hình video.

Kiểm tra tự động trong sản xuất có nghĩa là phân tích sản phẩm theo mức độ tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng của chúng. Phương pháp này cũng được áp dụng để giám sát thiết bị.

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng của AI kiểm tra:

• Phát hiện khiếm khuyết của sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp.
• Xác định các khiếm khuyết của các bộ phận cơ khí và thân xe.
• Kiểm tra hành lý và bảo dưỡng máy bay.
• Kiểm tra nhà máy điện hạt nhân.

Xu hướng 5. AI tạo đột phá trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Xu hướng tiếp theo liên quan đến việc triển khai AI trong ngành chăm sóc sức khỏe đã được thảo luận nhiều trong những năm gần đây. Các nhà khoa học sử dụng mô hình AI và thuật toán thị giác máy tính trong cuộc chiến chống lại covid-19, bao gồm các lĩnh vực như phát hiện đại dịch, phát triển vắc xin, phát hiện thuốc, sàng lọc nhiệt, nhận dạng khuôn mặt bằng mặt nạ và phân tích ảnh chụp CT.

Để chống lại sự lây lan của COVID-19, các mô hình AI có thể phát hiện và phân tích các mối đe dọa tiềm ẩn và đưa ra dự đoán chính xác. Ngoài ra, AI cũng giúp phát triển vắc xin bằng cách xác định các thành phần quan trọng giúp chúng hoạt động hiệu quả.

Các giải pháp dựa trên AI có thể được áp dụng như một công cụ hiệu quả trong Internet of Medical Things và để xử lý các vấn đề về bảo mật cụ thể cho ngành chăm sóc sức khỏe. Nếu chúng ta hệ thống hóa các trường hợp sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, rõ ràng chúng được thống nhất bởi một mục đích: đảm bảo bệnh nhân được chẩn đoán nhanh chóng và chính xác.

Xu hướng 6. Nền tảng AI không code

Nền tảng AI không code đã cho phép các công ty nhỏ áp dụng công nghệ mạnh mẽ – thứ mà trước đây chỉ dành cho các doanh nghiệp lớn. Hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao những nền tảng như vậy lại là xu hướng AI quan trọng của các doanh nghiệp vào năm 2022.

Việc phát triển các mô hình AI từ đầu đòi hỏi thời gian và kinh nghiệm có liên quan. Việc áp dụng nền tảng AI không code sẽ đơn giản hóa nhiệm vụ vì nó giảm rào cản gia nhập. Với những ưu điểm là:

• Thực hiện nhanh chóng hơn so với việc coding từ đầu, làm việc với dữ liệu và gỡ lỗi, tiết kiệm thời gian đến 90%.
• Chi phí phát triển thấp hơn thông qua tự động hóa, các doanh nghiệp đã loại bỏ sự cần thiết của các nhóm nhà khoa học dữ liệu lớn.
• Dễ sử dụng với chức năng kéo và thả giúp đơn giản hóa việc phát triển phần mềm và cho phép tạo ứng dụng mà không cần coding.

Các nền tảng AI không code đang có nhu cầu lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và marketing – mặc dù các giải pháp có sẵn không thể tùy chỉnh nhiều. Các nền tảng AI không code được tìm kiếm nhiều nhất là Google Cloud Auto ML, Google ML Kit, Runaway AI, CreateML, MakeML, SuperAnnotate,…

Sự phát triển và tương lai của AI

Các xu hướng cho thấy tương lai của Trí tuệ nhân tạo là đầy hứa hẹn vì các giải pháp AI đang trở nên phổ biến. Ô tô tự lái, robot và cảm biến để phân tích dự đoán trong sản xuất, trợ lý ảo trong chăm sóc sức khỏe, NLP cho báo cáo trên phương tiện truyền thông, trợ giảng giáo dục ảo, trợ lý AI và chatbot có thể thay thế con người trong dịch vụ khách hàng. Có thể nói, tất cả các giải pháp do AI hỗ trợ đều đang phát triển ở những bước rất lớn.

Tech Town là công ty công nghệ đến từ Việt Nam, có văn phòng đại diện tại Hoa Kỳ, Nhật Bản, Canada, Hà Lan,… Là đối tác công nghệ uy tín, chuyên thực hiện các dự án phát triển phần mềm tùy chỉnh với việc ứng dụng các kỹ thuật công nghệ hiện đại nhất như AI, Machine Learning, Blockchain… Trong hơn 4 năm hoạt động, Tech Town đã trở thành đối tác tư vấn chuyển đổi số uy tín được tín nhiệm bởi startups và enterprises đến từ nhiều quốc gia trên thế giới như: Mỹ, Canada, Hà Lan, Nhật Bản, Anh Quốc cùng các quốc gia phát triển khác.

Hãy liên hệ với chúng tôi nếu doanh nghiệp bạn có bất kỳ thách thức nào về mặt công nghệ!

---

TECH TOWN – GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ CHO DOANH NGHIỆP CỦA BẠN

LIÊN HỆ:

📞Phone: +84 81-716-0331

🌐Website: https://techtown.asia

📧Email: info@techtown.asia

📍Địa chỉ: L17-11, Tầng 17, tòa nhà Vincom Center, số 72 Lê Thánh Tôn, p. Bến Nghé, quận 1, Tp. Hồ Chí Minh, Việt Nam

– Văn phòng đại diện tại Nhật Bản: Floor 7, Honmachi Minami Garden City, 3-6-1 Kitakyuhoji Machi, Chuo-Ku, Osaka, 541-0057, Nhật Bản

– Văn phòng đại diện tại Hoa Kỳ: 10802 Capital Ave, Garden Grove, CA 92843, United States

– Văn phòng đại diện tại Canada: 100 City Centre Dr. Unit 206 – Level 1, Mississauga, ON, L5B 2C9