6 xu hướng AI và Machine Learning mới cần được theo dõi trong năm 2020

Bây giờ là thời điểm thích hợp để xem xét sáu xu hướng AI và machine learning mới nhất mà các doanh nghiệp nên theo dõi vào năm 2020.

Năm 2020 là một năm quan trọng đối với việc áp dụng AI

Tin này không làm bạn ngạc nhiên: thị trường cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh và mang lại doanh thu hàng chục tỷ USD.

Trường hợp điển hình: một báo cáo của công ty nghiên cứu IDC vào tháng 9 cho biết chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống AI sẽ đạt 97,9 tỷ USD vào năm 2023, một mức tăng đáng kinh ngạc so với dự kiến 37,5 tỷ USD sẽ được chi trong năm nay. Điều này có nghĩa là tốc độ tăng trưởng hàng năm sẽ là 28,4% trong vài năm tới.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Điều đó cho thấy năm 2020 sẽ là một năm quan trọng để tạo tiền đề cho thập kỷ đổi mới tiếp theo trong lĩnh vực AI và tiếp tục đà phát triển hiện có. Nhưng chúng có ý nghĩa gì đối với các tổ chức đang bán và mua các giải pháp AI? Họ nên đầu tư vào lĩnh vực nào?

Sau đây là 6 xu hướng AI và machine learning mới nhất các cơ quan, doanh nghiệp nên theo dõi và xem xét cho các chiến lược của riêng họ vào năm 2020.

1. AI có thể giải thích được (explainable AI)

Khi trí tuệ nhân tạo trở thành một phần quan trọng hơn trong cách các doanh nghiệp đưa ra quyết định, sẽ có nhiều nhu cầu hơn đối với các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI để giải thích cách chúng đi đến với các quyết định đó. Theo Gartner, 30% hợp đồng của chính phủ và doanh nghiệp lớn sẽ yêu cầu các giải pháp này vào năm 2025. Điều đó có nghĩa là năm 2020 sẽ là một năm quan trọng trong việc tạo nền tảng cho thị trường mới nổi này. Khi nói đến khoa học dữ liệu và nền tảng machine learning, họ sẽ cần liệt kê một cách rõ ràng về độ chính xác, thuộc tính và thống kê mô hình được sử dụng để đưa ra kết luận, theo thông tin từ công ty nghiên cứu này. Trong một báo cáo riêng, Gartner cho biết các quy tắc và luật pháp như Quy định bảo vệ dữ liệu chung của Liên minh châu Âu (GDPR) sẽ thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp AI có thể giải thích được như vậy.

2. AI cho các hệ thống tự hành

Trong khi các phương tiện tự lái đang được chú ý nhiều nhất trong lĩnh vực tự hành (autonomous), công nghệ tự hành dự kiến sẽ trở nên rộng hơn trong việc ứng dụng, nhờ vào sự tiến bộ liên tục được thực hiện trong các hệ thống AI tiên tiến của các nhà nghiên cứu và công nghệ. Gartner cho biết AI tự hành sẽ là một trong những xu hướng công nghệ hàng đầu vào năm 2020 và định hình tương lai. Điều này sẽ cho phép những thứ như drones hoạt động theo nhóm hoặc robot hợp tác tự di chuyển và phối hợp với nhau, tự động hóa các tác vụ mà trước đây từng là thủ công hoặc bán tự động. Các trường hợp sử dụng trong kinh doanh bao gồm vận tải tự hành và nông nghiệp tiên tiến, nơi robot có thể vận hành trang trại một cách tự động không có con người can thiệp.

3. Bảo mật AI

Trí tuệ nhân tạo sẽ có tác động lớn đến an ninh mạng theo ba cách chính, theo Gartner. Đầu tiên, các tổ chức sẽ cần đảm bảo họ có thể bảo vệ các hệ thống AI khỏi bị xâm nhập để ngăn việc các hệ thống đó đưa ra các quyết định sai lầm hoặc rò rỉ các tập dữ liệu cơ bản. Theo công ty nghiên cứu, 30% của tất cả các cuộc tấn công mạng AI sẽ dẫn đến dữ liệu đào tạo bị xâm hại, đánh cắp mô hình AI hoặc các mô hình đối nghịch để trục lợi từ các hệ thống AI. Ở chiều ngược lại, các tổ chức cũng sẽ cần sử dụng chính AI để tăng cường khả năng bảo mật của họ, điều này được thực hiện bởi các sản phẩm bảo mật thế hệ kế tiếp đã bắt đầu thâm nhập thị trường. Đồng thời, họ sẽ cần phải nhận thức được các đối tượng xấu sẽ sử dụng machine learning và các kỹ thuật AI khác như thế nào để thực hiện các loại tấn công mạng mới.

4. AI có thể đàm thoại (Conversational AI)

Trong khi những nỗ lực đưa Conversational AI vào thị trường đại trà đã bắt đầu một cách nghiêm túc từ vài năm trước, công nghệ dự kiến sẽ có một thời điểm quan trọng vào năm 2020. Chẳng hạn, năm tới, Gartner hy vọng 50% truy vấn phân tích đến từ tìm kiếm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc truy vấn bằng giọng nói, điều này sẽ giúp các hệ thống phân tích dễ truy cập hơn trong các tổ chức. Trong một báo cáo riêng, công ty nghiên cứu cho biết 70% công nhân cổ trắng sẽ làm việc với các nền tảng đàm thoại mỗi ngày.

5. Cơ sở hạ tầng AI

Với trí tuệ nhân tạo tác động đến một khối lượng công việc đa dạng, không có gì ngạc nhiên khi chính AI sẽ có vai trò ngày lớn trong các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng CNTT trong tương lai. Theo Gartner, AI sẽ là một trong những động lực hàng đầu cho các quyết định cơ sở hạ tầng đến năm 2023. Điều này rất quan trọng vì khối lượng công việc AI yêu cầu cấu hình phần cứng và phần mềm chuyên dụng cũng như các nhóm chuyên dụng có thể liên tục quản lý các mô hình AI giúp điều khiển các quyết định vận hành.

6. Machine learning cổ điển sẽ vẫn còn quan trọng

Ngay cả khi các tổ chức đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp deep learning tiên tiến, machine learning cổ điển vẫn sẽ có một vai trò quan trọng, theo Gartner. Để minh họa điểm đó, công ty nghiên cứu cho biết hơn ba phần tư các tổ chức cho đến năm 2022 sẽ sử dụng mạng lưới thần kinh sâu (deep neural networks) trong những trường hợp machine learning cổ điển sẽ bị ảnh hưởng. Điều này có nghĩa là các tổ chức nên hiểu các tùy chọn machine learning khác nhau có sẵn cho họ, giữ mọi thứ đơn giản khi có thể và đảm bảo rằng kỹ thuật được chọn phù hợp với vấn đề trong tay.

____
Bài viết liên quan