Công nghệ AI – những ứng dụng trong cuộc sống | Cổng TTĐT Tài năng trẻ Quốc gia

Công nghệ AI – những ứng dụng trong cuộc sống

Thứ tư, 11/03/2020

Không chỉ tạo ra cơn sốt về công nghệ, AI còn đặt viên gạch đầu tiên cho một kỷ nguyên máy móc, từng bước thay thế con người thực hiện những công việc từ đơn giản cho tới không tưởng.

I. Những ứng dụng thiết thực của AI trong cuộc sống

Trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0, Trí thông minh nhân tạo/Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI không còn là điều mới mẻ. AI đang trở thành một xu thế tất yếu trong nhiều lĩnh vực đời sống kinh tế, khoa học, giáo dục của nhân loại.

AI thật ra xuất hiện trên thế giới từ năm 1956, song chỉ đến khi bùng nổ công nghệ thông tin kỷ nguyên 4.0, thì trí tuệ nhân tạo mới thực sự làm rung chuyển thế giới. Trong năm 2018, AI đã được con người ứng dụng vào nhiều mặt cuộc sống, không chỉ tạo ra cơn sốt về công nghệ, mà còn đặt viên gạch đầu tiên cho một kỷ nguyên máy móc, từng bước thay thế con người thực hiện những công việc từ đơn giản cho tới không tưởng.

Trí tuệ nhân tạo thay đổi lĩnh vực giáo dục

Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp giáo dục dễ tiếp cận với học sinh có các thiết bị thông minh, nếu họ không thể tham gia lớp học truyền thống.

Theo một báo cáo của công ty nghiên cứu thị trường Research and Markets năm 2017, tốc độ tăng trưởng hàng năm của thị trường AI trong lĩnh vực giáo dục tại Mỹ dự kiến tăng 47,5% trong giai đoạn 2017-2021.

AI có tiềm năng lớn trong việc tự động hoá và thực hiện các nhiệm vụ quản trị cho các giáo viên. Cụ thể, giáo viên thường dành nhiều thời gian để phân loại bài tập về nhà, đánh giá bài tiểu luận và chấm bài cho học sinh.

Trong khi, AI có thể tự động hóa quá trình chấm điểm trong các bài kiểm tra trắc nghiệm, để giáo viên dành nhiều thời gian hơn với học sinh của họ. Các nhà phát triển phần mềm cũng đang tạo ra những cách thức mới, để đánh giá các câu trả lời bằng văn bản và các bài tiểu luận. Khi AI có thể tự động hoá việc xử lý và phân loại các thủ tục giấy tờ, quá trình nhập học sẽ trở nên đơn giản và dễ dàng hơn.

AI giúp tự động hoá nhiệm vụ quản trị

AI cũng có thể giúp số hóa sách giáo khoa hoặc tạo các giao diện kỹ thuật số trong học tập, áp dụng cho học sinh thuộc mọi độ tuổi và cấp lớp. Một hệ thống như vậy gọi là Cram101, sử dụng AI để tổng hợp nội dung trong sách giáo khoa thành một hướng dẫn học tập dễ hiểu hơn với tóm tắt chương, bài kiểm tra thực hành và Flashcards. Một nền tảng khác được gọi là Netex Learning, cho phép giáo viên thiết kế chương trình và nội dung kỹ thuật số trên nhiều thiết bị, gồm video, âm thanh và hỗ trợ trực tuyến. Nội dung ảo như bài giảng kỹ thuật số và hội nghị video cũng thực hiện nhờ AI.

Giáo viên robot ứng dụng công nghệ AI

Ngoài tổng hợp một bài giảng thành Flashcards và hướng dẫn học tập thông minh, AI có thể dạy kèm cho một học sinh dựa trên những khó khăn mà họ gặp phải với tài liệu học tập.

Ngoài ra, dù không thể thay thế hoàn toàn giáo viên, nhưng AI đã tạo ra những người hướng dẫn và người hỗ trợ ảo có thể suy nghĩ, hành động và phản ứng với con người, bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng cử chỉ một cách tự nhiên, đáp ứng cả tín hiệu lời nói và phi ngôn ngữ. Việc tạo nên những môi trường học tập kỹ thuật số cũng trở thành hiện thực với các tổ chức như Viện Công nghệ Sáng tạo của Đại học Nam California (USC). Họ sử dụng AI, trò chơi 3D và hoạt ảnh trên máy tính để tạo các nhân vật ảo thực và tương tác xã hội.

Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào y tế

Robot có giá trị ước tính 40 tỉ USD với ngành chăm sóc sức khỏe, có thể phân tích nhiều dữ liệu, từ hồ sơ tiền y tế cho đến các công cụ cần dùng trong cuộc phẫu thuật. Ứng dụng robot có thể giúp giảm 21% thời gian nằm viện của bệnh nhân. Các cuộc phẫu thuật với sự hỗ trợ của robot còn được xem là có tính “xâm lấn tối thiểu”, vì thế bệnh nhân không cần thời gian để bình phục các vết thương lớn.

Thông qua AI, robot có thể dùng dữ liệu từ các cuộc phẫu thuật trước để thông báo kỹ thuật phẫu thuật mới. Một nghiên cứu thực hiện trên 379 bệnh nhân chỉnh hình cho thấy, quy trình với robot có sự hỗ trợ của AI gây ra ít biến chứng hơn gấp năm lần, so với các cuộc phẫu thuật chỉ có bác sĩ phẫu thuật.

Hệ thống phẫu thuật Intuitive Surgical Incorporated's da Vinci

Từ tương tác với bệnh nhân, hướng dẫn bệnh nhân cho đến thực hiện các biện pháp chăm sóc hiệu quả nhất, trợ lý y tá ảo có thể tiết kiệm cho ngành chăm sóc sức khỏe 20 tỉ USD mỗi năm. Vì trợ lý y tá ảo sẵn sàng 24/7, họ có thể trả lời các câu hỏi, theo dõi bệnh nhân và cung cấp câu trả lời nhanh chóng.

Hầu hết các ứng dụng của trợ lý y tá ảo ngày nay cho phép bệnh nhân và nhân viên y tế giao tiếp thường xuyên hơn giữa các lần thăm khám tại bệnh viện, và tránh chuyện bệnh nhân phải nhập viện hoặc thăm khám không cần thiết. Trợ lý y tá ảo Care Angel còn có thể kiểm tra sức khỏe thông qua giọng nói và AI.

Việc dùng AI để chẩn đoán cho bệnh nhân vẫn còn ở bước đầu, song đã có nhiều ứng dụng thú vị. Nghiên cứu của Đại học Standford thử nghiệm thuật toán AI để phát hiện ung thư da, và nó thực hiện thao tác ở mức như con người. Một hãng phần mềm AI của Đan Mạch thì thử chương trình học sâu bằng cách cho máy tính nghe lỏm khi con người thực hiện các cuộc gọi khẩn. Thuật toán phân tích nội dung người nói, giọng nói, âm thanh nền và phát hiện tim ngừng đập với 93% tỷ lệ thành công, cao hơn so với mức 73% do con người thực hiện.

Siêu máy tính Watson của IBM được dùng để khai thác dữ liệu lớn, giúp các bác sĩ cung cấp trải nghiệm điều trị cá nhân hóa và hiệu quả hơn

AI cũng được kỳ vọng sẽ cải thiện thế hệ công cụ X-quang kế tiếp, mà không phụ thuộc vào các mẫu mô. Phân tích hình ảnh bằng AI còn có thể hỗ trợ bệnh nhân tại nhiều vùng sâu vùng xa, nơi không có điều kiện tiếp cận dễ dàng với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Các cuộc gọi y tế cũng có thể hiệu quả vì bệnh nhân có thể dùng camera điện thoại gửi ảnh vết xước, chỗ phát ban để được xác định biện pháp chăm sóc cần thiết.

Ngoài ra, trợ lý ảo, nhà thông minh, xe tự lái, nhiếp ảnh di động... cũng đều vận hành trơn tru hơn, nhờ tích hợp trí thông minh nhân tạo.

Trợ lý ảo

Trí tuệ nhân tạo giúp các trợ lý ảo linh hoạt hơn trong xử lý yêu cầu, nhờ học hỏi thói quen sinh hoạt của người dùng và dự đoán cảm xúc. Trong tương lai, các “nàng” Siri, Alexa... được kỳ vọng có thể nhận diện qua giọng nói, phân tích ký tự. Ngoài ra, trợ lý còn có thể tự đưa ra các quyết định hoặc đặt lịch hẹn cho chủ nhân dựa trên tình hình giao thông, thời tiết...

Nhà thông minh

AI là tương lai của công nghệ nhà ở thông minh

AI là tương lai của công nghệ nhà ở. Theo đó, các bộ lõi nhà thông minh có khả năng học hỏi và ghi nhớ người dùng qua lệnh giọng nói, hành vi, thói quen... sau đó kết hợp cùng xu hướng vạn vật Internet. Chẳng hạn, ngay khi bạn thức dậy thì một ly cà phê nóng đã chuẩn bị sẵn từ chiếc máy làm cà phê do AI kích hoạt.

Xe tự lái

Năm 2016, công ty Otto sở hữu bởi Uber đã thành công trong việc vận chuyển 50.000 lon bia Budweisers bằng xe vận tải tự lái. Về lợi ích kinh tế, ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho vận tải đường dài có thể giảm chi phí, ngoài ra còn giúp hạn chế tối đa những tai nạn chết người.

Năm 2016, công ty Otto sở hữu bởi Uber đã thành công trong việc vận chuyển 50.000 lon bia Budweisers bằng xe vận tải tự lái

Công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ thông tin hàng đầu thế giới Gartner dự đoán, đến 2020, trên toàn cầu sẽ có 250 triệu chiếc xe kết nối với nhau thông qua hệ thống Wi-Fi. Chúng sẽ tự “giao tiếp” để cho ra lộ trình tốt nhất.

Gaming

Những ứng dụng của trí thông minh nhân tạo vào lập trình game đã diễn ra từ các thập kỷ trước, ở những hình thái đơn sơ. Đơn cử như cách các hồn ma trong trò chơi Pacman luôn tìm ra cách bám đuổi theo người chơi trong trận địa mê cung.

Sau nhiều chục năm phát triển, các NPC (non-player character - nhân vật người chơi không điều khiển) được tối ưu AI, từng hành động và tương tác đều phù hợp với bối cảnh xung quanh và hành động của người chơi. Trong trò chơi GTA V, hệ thống AI có thể điều khiển các phương tiện như xe hơi, mô tô dựa trên tín hiệu giao thông và bản đồ.

Mua sắm

Từ 2013, Amazon ấp ủ tham vọng nâng sức ảnh hưởng của AI lên chuỗi giá trị cho khách hàng. Cụ thể, hãng được cấp bằng sáng chế cho ý tưởng bán hàng cho người dùng trước khi người tiêu dùng có ý định mua. Món hàng đúng với sở thích, thói quen, nhu cầu... sẽ có mặt trước nhà của họ, việc còn lại là thanh toán.

Trí thông minh của máy móc giúp người làm trong lĩnh vực kinh doanh định giá cho sản phẩm

Bên cạnh đó, trí thông minh của máy móc còn giúp người làm trong lĩnh vực kinh doanh định giá cho sản phẩm. Quá trình này thực hiện theo thời gian thực, dựa trên những thông tin thu thập về thị trường, người tiêu dùng và các chỉ số liên quan như chứng khoán, dòng vốn...

II. AI tìm ra một loại siêu kháng sinh mới, có thể tiêu diệt vi khuẩn kháng kháng sinh nguy hiểm nhất

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo, để tạo ra một bước đột phá lớn trong việc khắc chế các loại vi khuẩn kháng kháng sinh nguy hiểm nhất thế giới. Chỉ mất vài giờ, thuật toán đã có thể tìm ra một loại siêu kháng sinh mới, có thể tiêu diệt vi khuẩn kháng kháng sinh nguy hiểm nhất.

Các thử nghiệm cho thấy loại kháng sinh mới có thể tiêu diệt các chủng vi khuẩn kháng kháng sinh, bao gồm Acinetobacter và Enterobacteriaceae. Đây là hai trong số 3 chủng thuộc mức độ cảnh báo, mà Tổ chức Y tế Thế giới WHO xếp vào danh mục vi khuẩn kháng sinh mới.

Loại kháng sinh mới có thể tiêu diệt hầu hết các chủng vi khuẩn kháng kháng sinh

Đây là loại kháng sinh lần đầu tiên được tìm thấy trong lịch sử. Nhà nghiên cứu Regina Barzilay tại MIT cho biết: “Tôi nghĩ rằng đây là loại kháng sinh mạnh nhất mà đã được tạo ra cho đến nay. Nó có thể tiêu diệt được một số loại vi khuẩn kháng kháng sinh nguy hiểm”.

Để có thể tìm ra loại kháng sinh mới, trước tiên các nhà nghiên cứu phải dạy một thuật toán deep learning của Google, để xác định các loại phân tử nào có thể tiêu diệt vi khuẩn. Để làm được điều này, họ phải cung cấp thông tin về các tính năng nguyên tử và phân tử của gần 2.500 loại thuốc và hợp chất tự nhiên, cho AI có thể nghiên cứu.

Sau khi đã nhập đủ dữ liệu, các nhà nghiên cứu cho AI bắt đầu làm việc để tìm ra loại kháng sinh mới. Tuy nhiên thay vì tập trung vào tìm kiếm một loại kháng sinh có hiệu quả, thuật toán sẽ tập trung vào việc tìm một loại kháng sinh chưa từng có. Đó là mấu chốt để tiêu diệt được những con vi khuẩn kháng kháng sinh hiện nay.

Để mở rộng và tìm kiếm thêm nhiều loại kháng sinh mới mạnh mẽ hơn, các nhà nghiên cứu đã chuyển sang một cơ sở dữ liệu khổng lồ với khoảng 1,5 tỷ hợp chất. Họ cho thuật toán làm việc với khoảng 107 triệu hợp chất trong số đó. Sau 3 ngày, AI đã cho ra một danh sách gồm 23 loại kháng sinh mới đầy tiềm năng.

Người đứng đầu dự án nghiên cứu, tiến sĩ Jonathan Stokes cho biết rằng không thể nào sàng lọc tất cả 107 triệu hợp chất theo phương pháp thủ công. Trí tuệ nhân tạo đã giúp thực hiện điều không tưởng này, và thu ngắn thời gian chỉ còn vài ngày.

Kháng kháng sinh là một vấn đề đáng lo ngại, nếu không có các loại kháng sinh mới thì 10 triệu người trên khắp thế giới có thể gặp rủi ro mỗi năm do nhiễm trùng. Thế nhưng với trí tuệ nhân tạo, nỗi lo này sẽ sớm được giải quyết.

III. AI dự báo thời tiết chính xác thời gian thực

Dự báo thời tiết là công việc khó khăn, nhưng trong những năm gần đây, các chuyên gia cho rằng học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp phân loại ánh nắng mặt trời tốt hơn. Mới đây, Google cho biết họ đã có nghiên cứu mới để dự báo thời tiết gần như ngay lập tức.

Hệ thống dự báo thời tiết theo thời gian thực của Google

Nghiên cứu đang ở giai đoạn đầu nhưng kết quả rất khả quan, tuy nhiên vẫn chưa được tích hợp vào bất kỳ hệ thống thương mại nào. Các nhà khoa học của Google mô tả cách họ tạo ra những dự đoán chính xác lượng mưa 6 giờ trước khi xảy ra cơn mưa, độ chính xác lên đến 1km và độ trễ chỉ vài phút. Đó là bước tiến lớn so với các kỹ thuật hiện nay phải mất hàng giờ để tạo các dự báo, cách sử dụng dữ liệu cũng phức tạp hơn.

Theo nhóm nghiên cứu, các dự đoán nhanh chóng sẽ là công cụ thiết yếu để ứng phó với biến đổi khí hậu hiện nay, giảm thiểu tổn thất về con người và tài sản.

Ưu điểm lớn nhất mà phương pháp của Google mang lại so với các kỹ thuật dự báo truyền thống là tốc độ. Các nhà khoa học đã đối chiếu phương pháp mới với hai phương pháp hiện có là dự đoán dòng quang (OF), xem xét chuyển động của mây và dự báo mô phỏng, tạo ra mô phỏng vật lý về thời tiết. Họ nhận thấy, các phương pháp cũ tốn nhiều thời gian để xử lý 100 terabyte dữ liệu từ các trạm dự báo thời tiết mỗi ngày và phải mất hàng giờ để xử lý dữ liệu trên các siêu máy tính đắt tiền.

Dự báo thời tiết nhanh chóng sẽ giúp hạn chế tổn thất về con người và tài sản

Phương pháp dự báo thời tiết mới của Google sẽ so sánh và tạo ra kết quả trong vài phút vì không mô hình hóa các hệ thống thời tiết phức tạp mà sẽ dự đoán về một dữ liệu cụ thể ví dụ như lượng mưa. Hệ thống AI của Google sử dụng dữ liệu thu thập từ năm 2017 đến 2019 tại Mỹ cung cấp bởi Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) cho phép tạo ra dự báo trước tối đa 10 ngày.

IV. AI chẩn đoán bệnh chính xác như bác sĩ

AI có thể phân tích triệu chứng chẩn đoán chính xác 87% ca bệnh, 93% trường hợp hết bệnh, tỷ lệ này với bác sĩ là 86% và 91%.

Kết quả nghiên cứu này mới đây được công bố trên Lancet Digital Health về sử dụng kỹ thuật học sâu (deep learning) trong chẩn đoán bệnh. Kỹ thuật này dùng các thuật toán, sức mạnh tính toán mô phỏng trí tuệ con người, từ đó cho phép máy tính quan sát, phân tích hàng nghìn dữ liệu hình ảnh để đưa ra chẩn đoán cho từng cá nhân.

Các bệnh viện trên khắp thế giới đang ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe

"AI có thể phát hiện các bệnh, từ ung thư đến bệnh về mắt, tuy nhiên khả năng chẩn đoán bệnh của AI về cơ bản không vượt quá khả năng con người", giáo sư Alastair Denniston, Đại học Bệnh viện Birmingham NHS Foundation Trust dẫn đầu nghiên cứu, nói.

Thị trường toàn cầu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe đang tăng mạnh, dự kiến tăng từ 1,3 tỷ USD (năm 2019) lên 10 tỷ USD (năm 2024), theo ước tính của ngân hàng đầu tư Morgan Stanley.
Các bệnh viện trên khắp thế giới đang ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, trong đó có Bệnh viện Mắt Moorfields, London. Một thuật toán viết bởi Trung tâm nghiên cứu DeepMind do Google sở hữu có thể giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chi tiết chỉ trong khoảng 30 giây bằng cách sử dụng kỹ thuật chụp cắt lớp quang học (OCT).

AI còn có thể xác định chính xác một số rối loạn di truyền hiếm gặp bằng cách phân tích ảnh chụp khuôn mặt bệnh nhân.

Một ứng dụng tên DeepGestalt trong ba cuộc thử nghiệm đã thể hiện khả năng vượt trội hơn các bác sĩ lâm sàng khi phát hiện hàng loạt triệu chứng bệnh.

V. Dùng AI xây dựng cơ sở dữ liệu về hệ miễn dịch của con người

Bằng cách thức chẩn đoán mới này, chỉ với một mẫu máu, ta còn thể biết được ngay người bệnh đang mắc bệnh gì.

Hãy tưởng tượng ra một tờ giấy ghi chép lại mọi bữa bạn đã ăn, mọi bàn tay bạn đã bắt và mọi hạt bụi mắt bạn vướng phải – mọi thứ, được nhân lên hàng triệu lần. Đó là phép so sánh cho bạn thấy hệ miễn dịch của cơ thể người ghi chép lại lượng dữ liệu lớn tới nhường nào. Nhưng với dự án trí tuệ nhân tạo (AI) mới này, Microsoft mong rằng họ có thể giải được bài toán cơ sở dữ liệu ấy và thông qua đó, phân tích dữ liệu để sớm tìm ra được bệnh tình của bệnh nhân.

Sớm mức nào? Chỉ cần một bài thử máu là ta có thể phát hiện ngay ra cơ thể có bệnh gì.

Bên trọng hệ miễn dịch của bạn là một bản ghi chép về TẤT CẢ những mối đe dọa sức khỏe mà cơ thể bạn từng trải qua. Nếu như gặp lại một căn bệnh gì đó – cảm cúm, ung thư hay bất kỳ thứ gì bạn gặp trong phòng vệ sinh trường, cơ thể bạn sẽ xác nhận xem nó là cái gì và sẽ phát động tấn công. Cơ chế này hoạt động nhờ một tế bào đặc biệt có tên tế bào miễn dịch (T-cell).

Nếu như những tế bào miễn dịch của hệ miễn dịch này chứa thông tin về tất cả những mầm bệnh cơ thể đã gặp phải, thì khi trích xuất được những thông tin ấy, ta sẽ có được một bản ghi hoàn chỉnh về mọi thứ bệnh cơ thể đã gặp phải. Đó chính là mục tiêu hiện tại của Microsoft. Hiện họ đang bắt tay với công ty công nghệ sinh học Adaptive đặt tại Seattle nhằm giải mã những thông tin ấy.

"Hệ miễn dịch của bạn sẽ biết bạn mắc bệnh gì trước cách bác sỹ khám cho bạn", CEO của Adaptive, ông Chad Robins phát biểu tại Hội nghị Chăm sóc sức khỏe JP Morgan. Ý tưởng này, về cơ bản, là ghi lại toàn bộ dữ liệu về cách phản ứng của hệ miễn dịch trong cơ thể người. Sử dụng những dữ liệu ấy, ta có thể chẩn đoán được mọi chứng bệnh với chỉ một mẫu máu người bệnh.

Và vì lượng dữ liệu ấy rất lớn (giống với ví dụ ở đầu bài), ta sẽ cần tới sức mạnh xử lý của một trí tuệ nhân tạo. "Chúng tôi đang tìm một khuôn mẫu có trước trong một không gian rất rộng", Peter Lee, phó chủ tịch mảng Nghiên cứu AI tại Microsoft chia sẻ với trang tin Gizmodo. "Trong machine learning, vấn đề lớn như thế này lại rất được chào đón".

Cơ thể bạn vẫn liên tục tiếp xúc với những mầm bệnh mới và hệ miễn dịch vẫn liên tục đối phó với chúng. Lượng dữ liệu đổ vào liên tục, chất đống vào một núi dữ liệu đã cao sẵn rồi. Thông tin vẫn đầy ở đó, có điều là ta chưa đọc được thôi.

Chad Robins nói rằng những nỗ lực ban đầu của họ sẽ là nhằm vào những bệnh khó chẩn đoán nhưng lại được "tự động miễn dịch" và những căn bệnh truyền nhiễm, những chứng ung thư có tỉ lệ tử vong cao. Trong hội nghị sức khỏe nói trên, bệnh lyme - một chứng nhiễm trùng từ vết cắn của loài bọ ve sống trên đột vật - có thể là ứng cử viên đầu tiên cho hệ thống này. Nhiều khả năng công cụ chẩn đoán bệnh đầu tiên sẽ sẵn sàng trong vòng 3 năm tới.

Con đường nghiên cứu chông gai và vất vả, nhưng kết quả của nó sẽ vô cùng lớn. Một bản ghi chép đầy đủ về hệ miễn dịch của con người sẽ giúp các bác sỹ chẩn đoán bệnh sớm và chính xác hơn mà không cần tới những bài thử lằng nhằng và phức tạp. Một khi có được những chi tiết cụ thể ấy về hệ miễn dịch của cơ thể người, ta sẽ còn có thể dự đoán được cách thức chúng chống lại các mầm bệnh và suy ra các cách chữa trị hiệu quả hơn trong tương lai.

ĐH tổng hợp (Nguồn: khoahoc.tv; Trí thức trẻ; khampha; VnExpress)

Tags