Chuyên mục: Trí tuệ nhân tạo

Khi IoT và trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với nhau, chúng tạo nên một cách tiếp cận mới đầy tiềm năng trong việc tạo ra các hệ thống thông minh. Sự kết hợp này cho phép các thiết bị thông minh trong mạng IoT thu thập dữ liệu và áp dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích, học hỏi và đưa ra quyết định tự động. Kết quả là việc tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu suất và cung cấp các dịch vụ thông minh đáng tin cậy trong nhiều lĩnh vực như y tế, công nghiệp, giao thông và nông nghiệp.

Sự phổ biến của IoT và AI

Một số doanh nghiệp đã sử dụng AI và IoT là một phần của quy trình và sản phẩm của họ. Một cuộc khảo sát gần đây về Xu hướng Công nghệ của Hệ thống SADA cho thấy IoT và AI là các công nghệ phổ biến đang được sử dụng. Nó cũng nhận thấy rằng AI và IoT là những công nghệ hàng đầu mà các công ty đang đầu tư nhiều nhất để nâng cao hiệu suất và đạt lợi thế cạnh tranh.

Theo cuộc khảo sát C-suite toàn cầu của IBM, các giám đốc điều hành C-suite đang tái thiết hoạt động kinh doanh của họ bằng cách số hóa tương tác và giao tiếp. Viện IBM đã phỏng vấn một nhóm giám đốc điều hành C-suite và phát hiện ra rằng 19% số người được hỏi (thuộc nhóm được gọi là Người tái thiết, có hiệu suất cao) tập trung mạnh vào lợi ích của việc kết hợp IoT với AI.

Cả các công ty khởi nghiệp và các công ty lớn đều tận dụng công nghệ AI để khai thác toàn bộ tiềm năng của IoT. Các nhà cung cấp nền tảng IoT hàng đầu như Oracle, Microsoft, Amazon và Salesforce đã bắt đầu tích hợp khả năng của AI vào các ứng dụng IoT của họ.

AI mở khóa IoT ở đâu?

Với cốt lõi, IoT liên quan đến việc tích hợp cảm biến vào các thiết bị, mang đến luồng dữ liệu thông qua kết nối internet. Mọi dịch vụ IoT đều tuân theo năm bước cơ bản được gọi là tạo, giao tiếp, tổng hợp, phân tích và hành động. Điều không thể phủ nhận là giá trị của “Luật” này phụ thuộc vào bước phân tích cuối cùng. Chính ở đây, công nghệ trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng.

Trong khi IoT cung cấp dữ liệu, trí tuệ nhân tạo mang đến sức mạnh để hiểu và phản ứng, góp phần thúc đẩy hành động thông minh và sáng tạo. Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu từ các cảm biến bằng trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định thông minh. Kết hợp trí tuệ nhân tạo và IoT đã đạt được những giải pháp linh hoạt sau:

• Quản lý, phân tích và thu thập thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu.
• Đảm bảo phân tích nhanh chóng và chính xác.
• Cân bằng giữa trí thông minh tại cơ sở và tại trung tâm.
• Kết hợp cá nhân hóa với bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.
• Duy trì bảo mật chống lại các cuộc tấn công mạng.

Lợi ích của AI khi kích hoạt IoT

• Nâng cao hiệu quả hoạt động

AI trong IoT xử lý các luồng dữ liệu liên tục và phát hiện các mẫu không lừa đảo trên các thước đo đơn giản. Ngoài ra, máy học kết hợp với AI có thể dự đoán các điều kiện hoạt động và phát hiện các thông số cần sửa đổi để đảm bảo kết quả lý tưởng. Do đó, IoT thông minh cung cấp thông tin chi tiết về quy trình nào dư thừa và tốn thời gian cũng như nhiệm vụ nào có thể được tinh chỉnh để nâng cao hiệu quả.

Ví dụ, Google mang sức mạnh của trí tuệ nhân tạo vào IoT để giảm chi phí làm mát trung tâm dữ liệu của mình.

• Quản lý rủi ro tốt hơn

Ghép nối AI với IoT giúp doanh nghiệp hiểu cũng như dự đoán nhiều loại rủi ro và tự động hóa để phản hồi kịp thời. Qua đó, nó cho phép họ xử lý tốt hơn tổn thất tài chính, an toàn của nhân viên và các mối đe dọa trên mạng.

Ví dụ, Fujitsu đảm bảo an toàn cho người lao động bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu có nguồn gốc từ các thiết bị đeo được kết nối.

• Kích hoạt các Sản phẩm & Dịch vụ Mới và Nâng cao

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) ngày càng tốt hơn trong việc cho phép mọi người giao tiếp với các thiết bị. Không thể phủ nhận, IoT và AI cùng nhau có thể trực tiếp tạo ra các sản phẩm mới hoặc nâng cao các sản phẩm và dịch vụ hiện có bằng cách cho phép doanh nghiệp xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng.

• Tăng khả năng mở rộng của IoT

Các thiết bị IoT bao gồm từ thiết bị di động và máy tính cao cấp đến các cảm biến cấp thấp. Tuy nhiên, hệ sinh thái IoT phổ biến nhất bao gồm các cảm biến cấp thấp, mang lại vô số dữ liệu. Khi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, hệ sinh thái IoT sẽ phân tích và tóm tắt dữ liệu từ một thiết bị trước khi chuyển đổi dữ liệu đó sang các thiết bị khác. Điều này giúp giảm kích thước dữ liệu lớn xuống mức hữu ích và cho phép kết nối nhiều thiết bị IoT. Đây được gọi là khả năng mở rộng.

• Loại bỏ thời gian chết ngoài kế hoạch tốn kém

Trong các lĩnh vực như dầu khí ngoài khơi và sản xuất công nghiệp, sự cố thiết bị có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và gây tổn thất lớn. Bằng việc sử dụng IoT được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, bạn có thể dự đoán trước lỗi của thiết bị và lên lịch các quy trình bảo trì có trật tự. Điều này giúp bạn tránh được tác động tiêu cực của thời gian chết ngoài kế hoạch.

Ứng dụng của AI và IoT

Robot trong sản xuất

Trong lĩnh vực sản xuất, việc kết hợp IoT và trí tuệ nhân tạo đã tạo ra những robot thông minh. Những robot này được trang bị các cảm biến và có khả năng truyền dữ liệu thông qua mạng internet. Nhờ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các robot có thể học hỏi và tự động hoạt động hiệu quả hơn, giúp tăng cường năng suất và giảm chi phí trong quá trình sản xuất.

Ô tô tự lái

Khi kết hợp IoT và trí tuệ nhân tạo, xe tự lái như những chiếc xe của Tesla đã trở nên thông minh hơn. Nhờ trí tuệ nhân tạo, các xe tự động có khả năng phân tích và dự đoán hành vi của người đi bộ và các phương tiện khác trên đường. Điều này giúp cải thiện an toàn giao thông và mang đến trải nghiệm lái xe tiện ích và thông minh hơn.

Phân tích bán lẻ

Trong lĩnh vực bán lẻ, việc áp dụng IoT và trí tuệ nhân tạo giúp tăng cường khả năng phân tích dữ liệu. Các cảm biến và camera được sử dụng để quan sát hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó dự đoán và đề xuất các biện pháp tối ưu về quản lý nhân sự và tăng cường trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

Quản lý nhiệt độ

Giải pháp điều nhiệt thông minh như Nest là một ví dụ cho thấy sự kết hợp giữa IoT và trí tuệ nhân tạo. Nhờ sự liên kết với điện thoại thông minh, người dùng có thể kiểm soát nhiệt độ trong nhà từ xa dựa trên lịch làm việc và sở thích cá nhân. Điều này giúp tiết kiệm năng lượng và mang lại sự tiện ích và thoải mái cho người dùng.

Sự kết hợp giữa IoT và trí tuệ nhân tạo mang lại tiềm năng vô tận cho sự phát triển của xã hội thông minh và kết nối. Từ việc tự động hóa quy trình sản xuất và quản lý thông minh đến cải thiện chất lượng cuộc sống của con người thông qua các ứng dụng như nhà thông minh, chăm sóc sức khỏe thông minh và hệ thống vận chuyển tự động, IoT và trí tuệ nhân tạo là hai yếu tố quan trọng đang hướng tới một tương lai thông minh và tiện ích hơn. Điều này đòi hỏi sự hợp tác và nghiên cứu liên ngành để tận dụng tối đa tiềm năng của hai công nghệ này và đảm bảo sự phát triển bền vững và an toàn cho xã hội.

ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến được phát triển bởi OpenAI. Với công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu, ChatGPT có khả năng tạo ra các phản hồi giống con người và tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên. ChatGPT giúp nâng cao khả năng giao tiếp giữa máy và con người, từ đó mang lại nhiều tiện ích và ứng dụng trong các lĩnh vực như trợ lý ảo, hỗ trợ khách hàng và tạo nội dung.

ChatGPT là gì?

ChatGPT là một công cụ AI dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép bạn tương tác và trò chuyện giống như với một người thật thông qua chatbot. Với khả năng đáp ứng câu hỏi và hỗ trợ trong các tác vụ như soạn email, viết luận và viết mã, mô hình ngôn ngữ này mang đến sự tiện lợi và hỗ trợ đáng kể trong công việc và học tập.

Ai đã tạo chatGPT?

ChatGPT được tạo ra bởi OpenAI, một tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu. OpenAI đã phát triển và huấn luyện ChatGPT trên cơ sở kiến thức rộng lớn từ internet và nguồn dữ liệu đa dạng. Sự phát triển của ChatGPT là kết quả của nỗ lực và công sức đồng đội của các nhà khoa học, kỹ sư và chuyên gia AI tại OpenAI.

Có thể truy cập chatGPT bằng cách nào?

Bạn có thể truy cập ChatGPT thông qua các nền tảng hoặc ứng dụng mà OpenAI cung cấp. OpenAI cung cấp API (Application Programming Interface) để các nhà phát triển có thể tích hợp ChatGPT vào ứng dụng của họ. Bạn cũng có thể sử dụng giao diện người dùng trực tuyến do OpenAI cung cấp để trực tiếp tương tác với ChatGPT. OpenAI cũng có thể cung cấp các sản phẩm và dịch vụ khác dựa trên ChatGPT thông qua các hợp đồng thương mại.

ChatGPT báo hết dung lượng nghĩa là sao?

Khi nói rằng “ChatGPT báo hết dung lượng”, điều này có nghĩa là mô hình ChatGPT đã sử dụng hết tài nguyên hoặc giới hạn về dung lượng được cung cấp. Có thể là do mô hình đã xử lý một số lượng lớn yêu cầu hoặc giao tiếp trong một khoảng thời gian ngắn, dẫn đến việc đạt đến giới hạn dung lượng. Khi điều này xảy ra, mô hình có thể không tiếp tục phản hồi hoặc yêu cầu người dùng chờ đợi cho đến khi dung lượng được tái cấp nhật hoặc mở rộng.

ChatGPT hoặc động như thế nào?

ChatGPT hoạt động bằng cách sử dụng một kiến trúc mạng nơ-ron tiến hóa gọi là Transformer. Mô hình được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet, cho phép nó hiểu và phản hồi các câu hỏi hoặc đưa ra các dự đoán dựa trên thông tin đã học được.

Khi người dùng gửi một câu hỏi hoặc một yêu cầu, ChatGPT sử dụng mạng Transformer để phân tích và hiểu nghĩa của câu. Sau đó, nó tạo ra một phản hồi dựa trên kiến thức và mẫu ngôn ngữ mà nó đã học từ dữ liệu huấn luyện.

Quá trình hoạt động của ChatGPT là một sự kết hợp giữa các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và mạng nơ-ron, cho phép nó tương tác và tạo ra phản hồi tự động với người dùng một cách tự nhiên và linh hoạt.

Những hạn chế của chatGPT

• Hiểu biết hạn chế: ChatGPT không có khả năng hiểu bài viết hoặc văn bản theo cách mà con người hiểu. Điều này có nghĩa là nó có thể gặp khó khăn trong việc hiểu các thông tin phức tạp, xử lý đa nghĩa hoặc hiểu sai ý đồ của người dùng.
• Sai lệch thông tin: ChatGPT dựa trên dữ liệu huấn luyện để tạo ra phản hồi. Nếu dữ liệu huấn luyện chứa thông tin thiên lệch hoặc sai lệch, mô hình có thể tái tạo và truyền tải những thông tin không chính xác hoặc độc đoán.
• Thiếu khả năng đánh giá đúng sai: ChatGPT không có khả năng xác định chính xác xem một phản hồi là đúng hay sai. Điều này có thể dẫn đến việc truyền tải thông tin sai lệch hoặc không chính xác.
• Khả năng tạo ra nội dung không thích hợp: Một số trường hợp ChatGPT có thể tạo ra phản hồi không thích hợp, gây hiểu lầm hoặc vi phạm quy tắc xã hội. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc áp dụng ChatGPT vào các tác vụ quan trọng như tư vấn y tế hay tư vấn pháp lý.

Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo, ChatGPT đóng vai trò quan trọng trong việc đẩy mạnh sự tiến bộ và tạo ra những trải nghiệm giao tiếp tốt hơn giữa con người và máy móc. Từ việc cung cấp thông tin hữu ích đến tạo ra trò chuyện thú vị, ChatGPT đã trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta tiếp cận và tận dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Với những khả năng độc đáo của mình, ChatGPT hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội và thay đổi đáng kể cho tương lai của chúng ta.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một chủ đề quan trọng và gây tranh cãi trong thế giới công nghệ hiện đại. Với sự phát triển nhanh chóng của AI, nhiều người đặt câu hỏi: “Trí tuệ nhân tạo có nguy hiểm không?” Trong thực tế, AI mang đến nhiều tiềm năng và lợi ích, nhưng cũng tồn tại một số rủi ro tiềm ẩn. Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, chúng ta cần xem xét những rủi ro cần biết của trí tuệ nhân tạo và tìm hiểu cách đối phó và giải quyết chúng.

Tự động hóa thúc đẩy mất việc làm

Tự động hóa công việc bởi trí tuệ nhân tạo đang gây ra lo ngại lớn trong nhiều ngành như tiếp thị, sản xuất và chăm sóc sức khỏe. Dự kiến có tới 85 triệu việc làm sẽ bị mất từ năm 2020 đến năm 2025, đặc biệt là các công việc của nhân viên Da đen và La tinh. Mặc dù trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra việc làm mới, nhưng nhiều người có thể không có đủ kỹ năng cần thiết và bị bỏ lại nếu không được nâng cao trình độ.

Các lĩnh vực như luật và kế toán đang chuẩn bị cho sự thay thế của trí tuệ nhân tạo. Sự phức tạp của các hợp đồng và công việc nghiên cứu tài liệu trong lĩnh vực pháp lý có thể được thực hiện một cách tự động và toàn diện hơn bằng trí tuệ nhân tạo. Điều này có thể dẫn đến việc thay thế một số lượng lớn luật sư và nhân viên trong các công ty.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo đang góp phần thay đổi cách thức làm việc và tạo ra những rủi ro trong việc mất việc làm và thay thế người lao động. Đồng thời, cũng mở ra cơ hội mới và tiềm năng cho sự tiến bộ trong các lĩnh vực khác nhau. Việc định hình và chuẩn bị cho tương lai với trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự linh hoạt và sẽ là một thách thức đối với các ngành nghề và xã hội.

Vi phạm quyền riêng tư

Ngoài các vấn đề quan trọng khác, Ford tập trung vào tác động tiêu cực của trí tuệ nhân tạo đến quyền riêng tư và bảo mật. Ví dụ, Trung Quốc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để giám sát và thu thập dữ liệu về các hoạt động và quan điểm chính trị của người dân. Một ví dụ khác là sở cảnh sát ở Hoa Kỳ sử dụng thuật toán dự đoán để tăng cường kiểm soát các cộng đồng, ảnh hưởng không công bằng đến người da đen. Câu hỏi đặt ra là liệu các quốc gia dân chủ có thể kiểm soát và hạn chế sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ độc đoán hay không.

Thao túng xã hội

Phương tiện truyền thông xã hội sử dụng thuật toán tự trị để tiếp thị mục tiêu rất hiệu quả. Chúng biết về danh tính của chúng ta, sở thích của chúng ta và xuất sắc trong việc dự đoán suy nghĩ của chúng ta. Các cuộc điều tra đang tiếp tục để tìm ra lỗi của Cambridge Analytica và các công ty liên quan khác đã sử dụng dữ liệu 50 triệu người dùng Facebook để can thiệp vào kết quả bầu cử Tổng thống Hoa Kỳ năm 2016 và cuộc trưng cầu dân ý Brexit ở Vương quốc Anh. Điều này cho thấy sức mạnh của AI trong việc thao túng xã hội. Bằng cách sử dụng thông tin cá nhân và thuật toán, AI có thể nhắm mục tiêu và truyền tải thông tin tuyên truyền đến cá nhân đã được xác định, bất kể định dạng nào mà họ tìm thấy thuyết phục nhất – có thể là sự thật hoặc hư cấu.

Sai lệch mục tiêu của con người và máy móc

Một giá trị quan trọng mà con người đánh giá trong các máy AI là hiệu suất và hiệu quả của chúng. Tuy nhiên, nếu chúng ta không đặt rõ mục tiêu cho máy AI, thì việc máy không có các mục tiêu tương tự như chúng ta có thể gây ra nguy hiểm. Ví dụ, lệnh “Đưa tôi đến sân bay càng nhanh càng tốt” có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Nếu không quy định rõ ràng rằng các quy tắc giao thông phải được tuân thủ vì tính mạng con người quan trọng, một máy có thể hiệu quả đưa bạn đến sân bay nhanh nhưng để lại những vụ tai nạn.

Tự động hóa vũ khí

Như thường lệ, công nghệ tiến bộ đã được sử dụng vào mục đích chiến tranh. Một cuộc chạy đua vũ khí tự trị sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra, và nhiều người đã phản đối việc đầu tư vào vũ khí tự trị. Tuy nhiên, các hệ thống vũ khí tự trị đã trở thành hiện thực và gây nguy hiểm cho dân thường. Với sự phát triển của tin tặc và sự cạnh tranh chính trị, nguy cơ áp dụng trí tuệ nhân tạo với mục đích xấu xa là rất cao.

Trí tuệ nhân tạo đã đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc, từ xe tự lái đến trợ lý ảo thông minh. Tuy nhiên, chúng ta cần nhìn nhận một cách cân nhắc và đảm bảo rằng tiến bộ của AI không đi kèm với những hệ quả không mong muốn. Để tận dụng tối đa lợi ích của trí tuệ nhân tạo và đồng thời giảm thiểu rủi ro, cần thiết phải có sự hợp tác và quy định cẩn thận giữa các nhà nghiên cứu, ngành công nghiệp và chính phủ. Chỉ khi đảm bảo an toàn, đạo đức và giám sát nghiêm ngặt, chúng ta có thể thúc đẩy sự phát triển bền vững và có ích của trí tuệ nhân tạo trong tương lai.

Lợi ích có nhiều hơn rủi ro không?

Sau khi đọc về tất cả rủi ro và nguy hiểm của AI đã được đề cập trong bài viết này, ta có thể tự đặt câu hỏi: liệu nó có đáng không?

Đúng như đã được đề cập trong bức thư ngỏ trước đó, cũng có nhắc đến những lợi ích mà AI có thể mang lại cho xã hội nếu được sử dụng đúng cách. Một bài báo nói rõ về ưu tiên nghiên cứu, “…chúng ta không thể dự đoán được những gì chúng ta có thể đạt được khi trí thông minh này được mở rộng bằng các công cụ mà AI có thể cung cấp, nhưng việc loại bỏ căn bệnh và đói nghèo không phải là một mục tiêu không thể đo lường.”

Có những lợi ích tiềm năng đáng kể khi tiếp tục nghiên cứu về AI. Mặc dù có những rủi ro cần xem xét, nhưng phần thưởng có thể được coi là xứng đáng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về ưu điểm và nhược điểm của AI tại đây.

Trí tuệ nhân tạo đã đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc, từ xe tự lái đến trợ lý ảo thông minh. Tuy nhiên, chúng ta cần nhìn nhận một cách cân nhắc và đảm bảo rằng tiến bộ của AI không đi kèm với những hệ quả không mong muốn. Để tận dụng tối đa lợi ích của trí tuệ nhân tạo và đồng thời giảm thiểu rủi ro, cần thiết phải có sự hợp tác và quy định cẩn thận giữa các nhà nghiên cứu, ngành công nghiệp và chính phủ. Chỉ khi đảm bảo an toàn, đạo đức và giám sát nghiêm ngặt, chúng ta có thể thúc đẩy sự phát triển bền vững và có ích của trí tuệ nhân tạo trong tương lai.

Trong những năm gần đây, tranh luận và suy đoán về khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay thế con người đã ngày càng nảy lửa. Với sự tiến bộ vượt bậc trong công nghệ và học máy, câu hỏi đặt ra là: Liệu trí tuệ nhân tạo có thể thực sự thay thế con người? Chủ đề này đã gây ra những cuộc thảo luận sôi nổi trong các lĩnh vực khác nhau, gợi lên những lo ngại và khám phá khả năng của một tương lai nơi AI đảm nhận vai trò và trách nhiệm của con người.

Hạn chế của AI

Hạn chế trong tương tác xã hội: AI hiện tại vẫn chưa thể thực hiện tương tác xã hội một cách tự nhiên và linh hoạt như con người. Việc hiểu và đáp ứng đúng ý muốn và cảm xúc của con người vẫn là một thách thức lớn đối với AI.

Thiếu khả năng tư duy linh hoạt: AI dựa vào các thuật toán và mô hình học máy để ra quyết định, nhưng nó không có khả năng tư duy linh hoạt như con người. AI thiếu khả năng đánh giá một tình huống phức tạp và áp dụng những giải pháp sáng tạo hoặc đột phá.

Vấn đề đạo đức và trách nhiệm: AI không có khả năng đạo đức và trách nhiệm như con người. Nó chỉ hoạt động dựa trên quy tắc và dữ liệu đã được cung cấp, do đó có nguy cơ đưa ra quyết định không công bằng hoặc gây hại nếu không được kiểm soát và giám sát cẩn thận.

Hạn chế trong việc học từ dữ liệu: AI phụ thuộc nhiều vào dữ liệu để học và hoạt động. Nếu dữ liệu không đại diện đầy đủ và đa dạng, hoặc bị thiên lệch, AI có thể cho kết quả không chính xác hoặc không công bằng.

Sự thiếu hiểu biết và trực giác con người: AI không có trực giác tự nhiên và khả năng hiểu biết như con người. Nó không thể tận hưởng hoặc cảm nhận như con người, dẫn đến việc thiếu khả năng đánh giá các yếu tố phi số học trong quyết định.

Vai trò của con người trong phát triển khoa học

Sự tò mò của con người là cần thiết cho sự tiến bộ và khám phá khoa học. Nó thúc đẩy ý tưởng mới, truyền cảm hứng cho nghiên cứu và phát triển, và tạo nên sự đổi mới và khám phá không ngừng.

Sự tò mò đã hỗ trợ tiến bộ và khám phá từ ngày đầu của văn minh nhân loại. Con người tự đẩy mình tìm hiểu thế giới, tìm kiếm tri thức và hiểu biết mới, và kết quả là nhiều đổi mới và khám phá quan trọng.

Sự tò mò thúc đẩy việc khám phá các ý tưởng mới và lý thuyết. Nó thúc đẩy mọi người tìm hiểu, khám phá từ nhiều góc độ khác nhau và đặt ra những câu hỏi sáng tạo, mở ra những lý thuyết và ý tưởng mới.

Nó cũng là một động lực mạnh mẽ cho nghiên cứu và phát triển. Khi mọi người tò mò về một vấn đề, họ sẵn lòng dành thời gian và công sức để tìm giải pháp. Điều này dẫn đến các phương pháp tiếp cận mới và sáng tạo, vượt qua ranh giới của những gì có thể.

Lợi ích khi kết hợp AI và con người

Hệ thống AI hỗ trợ con người tìm kiếm kiến ​​thức và đưa ra quyết định chính xác hơn, giúp nhà nghiên cứu tập trung vào nhiệm vụ sáng tạo hơn. Sự tò mò của con người định hướng phát triển AI và tìm kiếm ứng dụng mới, thúc đẩy sự phát triển công nghệ theo những hướng mới.

AI và sự tò mò của con người tương complement nhau, vượt qua hạn chế và đạt được khám phá quan trọng hơn. Hệ thống AI giải quyết các vấn đề tốt hơn con người, trong khi sự tò mò của con người hướng dẫn phát triển AI và đảm bảo sử dụng hiệu quả. Kết hợp AI và sự tò mò, nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn, đưa ra quyết định thông minh và đạt được kết quả đáng chú ý trong hoạt động khoa học.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên mạnh mẽ và thông minh, việc thay thế hoàn toàn con người vẫn còn là một ước mơ xa vời. Vai trò và giá trị của con người trong các lĩnh vực như sáng tạo, sự tương tác xã hội và linh hoạt tư duy vẫn không thể bị thay thế bởi AI. Thay vào đó, sự kết hợp hài hòa giữa trí tuệ nhân tạo và con người có thể mang đến những kết quả tốt đẹp hơn, mở ra tiềm năng mới cho sự phát triển và tiến bộ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đem lại một cuộc cách mạng trong lĩnh vực y tế, mở ra những tiềm năng đáng kinh ngạc. Với khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và phân tích thông tin phức tạp, AI đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực y tế, từ chẩn đoán bệnh tới nghiên cứu thuốc. Công nghệ này hứa hẹn cải thiện chính quyền điều trị, tăng tốc độ và chính xác của chẩn đoán, và mang lại hy vọng cho hàng triệu bệnh nhân trên toàn thế giới.

Khái quát về trí tuệ nhân tạo trong y tế

Trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ liên quan ngày càng phổ biến trong kinh doanh và xã hội, và đang được áp dụng vào lĩnh vực y tế. Các công nghệ này có tiềm năng thay đổi nhiều khía cạnh của việc chăm sóc bệnh nhân, cũng như quy trình quản lý trong các tổ chức cung cấp dịch vụ y tế, bảo hiểm và dược phẩm.

Hiện đã có nhiều nghiên cứu cho thấy AI có thể thực hiện các nhiệm vụ chăm sóc sức khỏe quan trọng như chẩn đoán bệnh một cách tốt hơn hoặc ngang bằng con người. Ngày nay, các thuật toán đã vượt qua khả năng của các chuyên gia xạ trị trong việc phát hiện khối u ác tính, và hướng dẫn nhà nghiên cứu xây dựng nhóm điều trị cho các cuộc thử nghiệm lâm sàng tốn kém. Tuy nhiên, vì nhiều lý do khác nhau, chúng tôi tin rằng cần nhiều năm nữa trước khi AI thay thế con người trong các lĩnh vực quy trình y tế rộng lớn. Trong bài viết này, chúng tôi mô tả cả tiềm năng mà AI mang lại để tự động hóa một số khía cạnh trong việc chăm sóc, cũng như một số rào cản đối với việc triển khai nhanh chóng AI trong lĩnh vực y tế.

Các loại AI liên quan đến chăm sóc sức khỏe

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một công nghệ duy nhất, mà là một tập hợp của chúng. Hầu hết các công nghệ này có ý nghĩa ngay lập tức đối với lĩnh vực y tế, nhưng các quy trình và nhiệm vụ cụ thể mà chúng hỗ trợ có sự đa dạng rất lớn. Dưới đây là một số công nghệ AI đặc biệt quan trọng đối với lĩnh vực y tế:

Học máy – mạng lưới thần kinh và học sâu

Machine learning là một kỹ thuật thống kê để khớp mô hình với dữ liệu và ‘học’ thông qua việc huấn luyện mô hình với dữ liệu. Đây là một trong những hình thức thông dụng nhất của trí tuệ nhân tạo; trong một cuộc khảo sát của Deloitte năm 2018 với 1.100 quản lý Mỹ từ các tổ chức đã áp dụng trí tuệ nhân tạo, 63% trong số các công ty được khảo sát đã sử dụng machine learning trong hoạt động kinh doanh của mình. Đây là một kỹ thuật rộng lớn tạo nên nền tảng cho nhiều phương pháp tiếp cận AI khác nhau và có nhiều phiên bản khác nhau.

Trong lĩnh vực y tế, ứng dụng phổ biến nhất của machine learning truyền thống là y học chính xác – dự đoán những giao thức điều trị có khả năng thành công trên một bệnh nhân dựa trên các thuộc tính bệnh nhân và ngữ cảnh điều trị khác nhau. Hầu hết các ứng dụng machine learning và y học chính xác yêu cầu một tập dữ liệu huấn luyện trong đó biến kết quả (ví dụ: bắt đầu của bệnh) đã được biết đến; điều này được gọi là supervised learning.

Một hình thức phức tạp hơn của machine learning là mạng thần kinh – một công nghệ có sẵn từ những năm 1960 đã được củng cố trong nghiên cứu y tế trong vài thập kỷ và đã được sử dụng cho các ứng dụng phân loại như xác định liệu một bệnh nhân có mắc một bệnh cụ thể hay không. Nó xem xét vấn đề dưới góc nhìn các thông số đầu vào, đầu ra và trọng số của biến hoặc ‘features’ kết nối đầu vào với đầu ra. Nó được so sánh với cách các tế bào thần kinh xử lý tín hiệu, nhưng đối với chức năng của não, sự tương tự này tương đối yếu.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Từ những năm 1950, mục tiêu của các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo là hiểu được ngôn ngữ của con người. Lĩnh vực NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) bao gồm các ứng dụng như nhận dạng giọng nói, phân tích văn bản, dịch thuật và các mục tiêu khác liên quan đến ngôn ngữ. NLP thống kê sử dụng học máy, đặc biệt là mạng thần kinh học sâu, và đã cải thiện đáng kể độ chính xác của việc nhận dạng gần đây. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, NLP được áp dụng chủ yếu để tạo, hiểu và phân loại các tài liệu lâm sàng và nghiên cứu đã xuất bản. Các hệ thống NLP có thể phân tích ghi chú lâm sàng phi cấu trúc về bệnh nhân, chuẩn bị báo cáo (ví dụ: X-quang), ghi lại tương tác bệnh nhân và thực hiện trò chuyện trí tuệ nhân tạo.

Tự động hóa quy trình bằng robot

Công nghệ này thực hiện các tác vụ kỹ thuật số có cấu trúc trong quản trị, tức là các tác vụ liên quan đến hệ thống thông tin, như thể chúng tuân theo các lệnh hoặc quy tắc giống như con người. RPA (tự động hóa quy trình bằng rô bốt) không liên quan trực tiếp đến rô bốt, mà chỉ là các chương trình máy tính trên máy chủ. Nó kết hợp quy trình làm việc, quy tắc kinh doanh và tích hợp với hệ thống thông tin để hoạt động như một người dùng thông minh của hệ thống. 

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chúng được sử dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như ủy quyền trước, cập nhật hồ sơ bệnh nhân hoặc thanh toán. Khi kết hợp với các công nghệ khác như nhận dạng hình ảnh, chúng có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ hình ảnh được fax để nhập dữ liệu vào các hệ thống giao dịch. Chúng tôi đã mô tả những công nghệ này như là các công nghệ riêng lẻ, nhưng ngày càng có sự kết hợp và tích hợp; robot đang có ‘bộ não’ dựa trên AI, và nhận dạng hình ảnh được tích hợp với RPA. Trong tương lai, có thể các công nghệ này sẽ được trộn lẫn với nhau đến mức các giải pháp tổng hợp sẽ trở nên khả thi và hiệu quả hơn.

Ứng dụng chẩn đoán và điều trị

Chẩn đoán và điều trị bệnh đã trở thành trọng tâm của AI từ những năm 1970, khi MYCIN được phát triển tại Stanford để chẩn đoán nhiễm trùng máu do vi khuẩn. Tuy nhiên, các hệ thống này không thể áp dụng trong thực tế lâm sàng và không vượt trội hơn so với bác sĩ. Watson của IBM, sử dụng học máy và NLP, nhận được sự chú ý với việc tập trung vào chẩn đoán và điều trị ung thư, nhưng gặp khó khăn trong việc tích hợp và dạy Watson. Watson không chỉ là một sản phẩm đơn lẻ, mà là một tập hợp các dịch vụ thông qua API, và phải cạnh tranh với các chương trình nguồn mở như TensorFlow của Google.

Ý nghĩa đối với lực lượng lao động y tế

Các bác sĩ X quang đang thực hiện nhiều công việc hơn chỉ đọc và giải thích hình ảnh. Hệ thống AI X quang cũng chỉ thực hiện các tác vụ đơn lẻ và không thể thay thế được các bác sĩ. Cần hàng ngàn nhiệm vụ phát hiện hẹp để xác định tất cả các phát hiện tiềm năng trong hình ảnh y tế, và hiện tại chỉ một số ít trong số đó có thể được thực hiện bởi AI. Sử dụng công nghệ hình ảnh dựa trên AI trong thực hành lâm sàng vẫn còn một quá trình phức tạp và cần sự thay đổi trong quy định y tế và bảo hiểm y tế.

Tiềm năng của AI trong y tế

AI có vai trò quan trọng trong dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, việc áp dụng AI vào thực hành lâm sàng hàng ngày vẫn còn nhiều thách thức. Cần cơ quan quản lý phê duyệt, tích hợp với hệ thống EHR, tiêu chuẩn hóa và đào tạo cho bác sĩ, thanh toán và cập nhật theo thời gian. Dự kiến AI sẽ được sử dụng hạn chế trong 5 năm và sử dụng rộng rãi trong 10 năm. Hệ thống AI không thay thế bác sĩ, mà tăng cường công việc chăm sóc bệnh nhân. Các bác sĩ có thể chuyển sang nhiệm vụ và thiết kế công việc dựa trên kỹ năng con người độc đáo.

Trên hành trình phát triển AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chúng ta có hy vọng rằng sự tiến bộ và ứng dụng rộng rãi sẽ đến. Dù không thể thay thế hoàn toàn bác sĩ lâm sàng, AI sẽ tăng cường khả năng và nỗ lực của họ trong chăm sóc bệnh nhân. Với sự nghiên cứu và cải tiến liên tục, tương lai của AI trong y tế hứa hẹn mang lại những đột phá đáng kể.