Tìm kiếm cả vũ trụ

Âm lịch

Translate

Tương lai của Trí tuệ nhân tạo: 10 kịch bản IBM đang thực hiện




|theo techrepublic, viết lại bởi IBM Việt Nam|
 
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) nổi lên như một thuật ngữ nóng nhất về công nghệ hiện nay, mặc dù thực tế, trí tuệ nhận tạo đã luôn tồn tại từ những ngày đầu của công nghệ điện toán. Rất nhiều các công ty khởi nghiệp dựa vào AI để giải thích những gì họ làm, và các nhà tiếp thị công nghệ đang xây dựng thương hiệu bằng cách sử dụng AI.

Dưới đây là 10 dự án ứng dụng AI mà IBM đang tiến hành:

1. Khả năng đọc hiểu các văn bản định dạng PDF
Lượng kiến thức trong các tệp PDF chưa được cấu trúc hóa là rất lớn, do đó nếu IBM dạy cho AI và công nghệ học máy cách sắp xếp, xử lý và thu thập thông tin từ những tệp PDF thì sẽ đẩy nhanh hầu hết các lĩnh vực hoạt động của AI.


2. Khả năng hiểu được các nghĩa vụ
Các doanh nghiệp, chính phủ, tổ chức thuộc mọi quy mô, và thậm chí cả các nhóm dự án liên tục cố gắng hoàn thành công việc của họ trong các quy tắc và thông số nhất định. Khi những thông số thay đổi, mục tiêu cũng thay đổi theo. IBM muốn sử dụng AI để nhanh chóng nhận biết và đánh dấu các quy tắc, quy định, điều luật và yêu cầu đang thay đổi.


3. Khả năng đặt chú thích cho ảnh
Bằng cách sử dụng công nghệ học máy để hiểu, đánh giá, và phân loại nội dung hình ảnh, AI có thể tạo ra rất nhiều giá trị và tạo ra các kết nối có giá trị giữa các bộ dữ liệu trực quan. Hiện nay, phần lớn công việc này vẫn được thực hiện thủ công.


4. Khả năng tự động tạo các đoạn phim quảng cáo
Phát triển sâu hơn từ ý tưởng phân tích nội dung hình ảnh, IBM đã chứng minh rằng AI có thể ghép nối hình ảnh video với quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra đoạn phim quảng cáo. Trong khi Hollywood có thể sẽ tiếp tục dựa vào các nghệ sỹ, các công ty đang gặp giới hạn về tài nguyên thiết kế có thể sử dụng AI để tạo ra các đoạn giới thiệu cho nội dung video của họ.


5. Trợ lý biết nhận thức cho các nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu là một trong những công việc đang được yêu cầu nhiều nhất, sự thiếu hụt các nhà khoa học này khiến cho những đổi mới trong tương lai mang nguy cơ rủi ro. AI là công cụ rất cần thiết để lọc dữ liệu ở quy mô lớn và cho phép tìm kiếm dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên với công nghệ Watson Conversations.


6. Trợ lý của các bác sĩ X quang
IBM Watson Health đã chứng tỏ khả năng xử lý các ghi chép và nghiên cứu mới nhất và sau đó, đóng vai trò là một trợ lý chẩn đoán. Hiện nay, IBM đang huấn luyện Watson làm thế nào để đọc các hình ảnh y khoa để tăng tốc độ làm việc của các bác sĩ X quang và giúp giảm bớt lỗi.


7. Nghiên cứu quá trình hoạt động
Thực hiện các nghiên cứu truyền thống về hiệu suất hoạt động thường mất 3 tháng hoặc nhiều hơn và bao gồm các mô hình phân tích phức tạp để đảm bảo lỗi ở mức độ tối thiểu. Với AI, công việc này có thể được thực hiện trong vòng chưa đầy bốn tuần cùng với độ chính xác cao.


8. Khả năng trò chuyện mà không cần kiến thức chuyên sâu
IBM đang tích cực phát triển công nghệ chatbot bằng cách sử dụng lợi thế AI và khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. IBM đang tìm cách phát triển các hệ thống có khả năng hoạt động với "kiến thức chuyên sâu" mà Watson có thể nhận được bằng cách xử lý bộ dữ liệu lớn trong cùng một khu vực chủ đề, cũng như phát triển công nghệ chatbot có thể hoạt động độc lập.


9. Phần mềm biết nhận thức DevOps
IBM cũng tin rằng AI có thể ứng dụng cho DevOps - và không chỉ là tối ưu hóa vòng đời phát triển của phần mềm mà chúng ta thường liên kết với DevOps. IBM cũng nhận thấy ảnh hưởng của AI với các phần mềm trải nghiệm khách hàng có nhận thức và công nghệ mô hình máy (tương tự như học máy).


10. Nhân rộng công nghệ học sâu
Lĩnh vực mà IBM tập trung nhiều nhất cho AI là dùng công nghệ này để nhân rộng công nghệ học sâu. IBM nhận thấy sự bùng nổ của dữ liệu phi cấu trúc như là chất xúc tác đằng sau công nghệ học máy, công nghệ này cho phép lấy một phần dữ liệu, phân tích thật chuyên sâu, và dùng những phân tích đó để giúp chiết xuất các giá trị từ phần còn lại của bộ dữ liệu.