Ứng dụng xu hướng của trí tuệ nhân tạo trong 5 năm tới (Phần 2)

Trong những năm vừa qua, chúng ta đã chứng kiến sự xuất hiện mạnh mẽ của các công cụ, nền tảng và ứng dụng dựa trên Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Những công cụ công nghệ này không chỉ biến đổi ngành công nghiệp phần mềm và internet mà còn có tác động lớn đến nhiều ngành nghề sản xuất, y tế, nông nghiệp và ô tô. Và câu hỏi đặt ra là chúng ta sẽ trải nghiệm những thay đổi nào trong những năm tiếp theo. Sau đây là những xu hướng trí tuệ nhân tạo cần chú ý trong những năm tới:

Xem phần 1 tại đây

6. Tự động hóa DevOps thông qua AIOps

Cơ sở hạ tầng và ứng dụng hiện đại tạo dữ liệu nhật ký được thu thập để tìm kiếm, lập chỉ mục và phân tích. Các bộ dữ liệu khổng lồ thu được từ các hệ điều hành, phần mềm ứng dụng, phần mềm máy chủ và phần cứng có thể tương quan với các mẫu tìm kiếm và thông tin chi tiết.

Sau khi các mô hình học máy được áp dụng cho các tập dữ liệu đó, các hoạt động CNTT có thể chuyển đổi từ phản ứng sang dự đoán. Khi tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo được áp dụng vào các hoạt động, nó sẽ tái cấu trúc cách xử lý cơ sở hạ tầng. Việc ứng dụng AI và Học máy trong DevOps và hoạt động CNTT sẽ mang lại sự thông minh cho các công ty. Nó sẽ giúp nhóm Ops tiến hành phân tích nguyên nhân chính xác và chính xác.

Đó là lý do tại sao AIOps sẽ trở thành một trọng tâm vào những năm tới đây. Sự hội tụ của AI và DevOps sẽ mang lại lợi ích cho cả doanh nghiệp và nhà cung cấp đám mây công cộng.

IC-DevOps-Venn-Diagram

DevOps sẽ được tự động hóa thông qua AIOps

7. Mô hình học máy tự động (Auto Machine Learning – AutoML)

Xu hướng AI sẽ thay đổi các mô hình dựa trên Học máy là AutoML. Nó sẽ cho phép các nhà phát triển và nhà phân tích kinh doanh phát triển các mô hình học máy có thể giải quyết các tình huống phức tạp mà không cần trải qua quá trình đào tạo các mô hình học máy.

Khi sử dụng nền tảng AutoML, các nhà phân tích kinh doanh có thể nhấn mạnh vào vấn đề kinh doanh thay vì bị lạc trong quy trình và tiến độ công việc.

Nền tảng có thể phù hợp giữa các nền tảng học máy tùy chỉnh và API nhận thức và cung cấp mức độ cá nhân hóa phù hợp mà không yêu cầu nhà phát triển phải hoàn thành quy trình làm việc hoàn chỉnh.

8. Học sâu (Deep Learning)

Học máy trở nên phức tạp khi số lượng kích thước của dữ liệu được tăng lên. Hãy tưởng tượng bạn cố gắng phiên âm giọng nói của bạn thành văn bản sẽ khiến vấn đề trở nên trầm trọng hơn nhiều lần.

Tuy nhiên, học sâu là một công nghệ đằng sau những chiếc xe tự lái, nhận dạng hình ảnh và điều khiển giọng nói. Với sự xuất hiện của cả Google Home và Alexa của Amazon, bạn có thể tìm thấy một loạt các ứng dụng dựa trên giọng nói sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một ứng dụng của Deep Learning.

Do đó, chúng ta có thể chứng kiến ​​sự quan tâm ngày càng tăng đối với các thuật toán học sâu thế hệ tiếp theo có thể khắc phục các vấn đề phức tạp, ví dụ như giải thích các vấn đề cơ sở hạ tầng công nghệ.

3

AI học máy và học sâu 

9. Sự hội tụ của AI và Blockchain 

Như chúng ta đều biết rằng blockchain xử lý các thách thức như khả năng mở rộng trong khi AI có vấn đề về niềm tin và quyền riêng tư, hai công nghệ này có thể được kết hợp để giải quyết những thách thức này.

Tạo sức mạnh cho các thị trường phi tập trung, blockchain có thể giúp các thuật toán AI trở nên đáng tin cậy và minh bạch hơn. Chẳng hạn, Enigma là một startup cung cấp một thị trường dữ liệu an toàn mà người dùng có thể đăng ký và truy cập thông qua các hợp đồng thông minh.

10. Chính sách về quyền riêng tư

GDPR (General Data Protection Regulation – Quy định chung về bảo vệ dữ liệu) là chủ đề được thổi phồng nhất trong năm 2018. Dự kiến ​​rằng chúng ta sẽ chứng kiến thêm nhiều cuộc bàn luận liên quan đến chính sách về quyền riêng tư trong những năm tới.

Hầu hết chúng ta không biết làm thế nào mà thông tin kỹ thuật số của mình được sử dụng qua internet. Cuộc khủng hoảng về quyền riêng tư của Facebook đã dẫn đến ý thức về quyền riêng tư của dữ liệu số.

Đó là lý do tại sao các nhà lập pháp và các quốc gia sẽ tiếp tục coi chính sách quyền riêng tư là mối quan tâm quan trọng trong những năm tới. Các vấn đề về sự đồng ý sử dụng hệ sinh thái kỹ thuật số xung quanh Trí tuệ nhân tạo sẽ được coi trọng và luật pháp phát triển xung quanh AI cần phải hiểu thêm. Các quốc gia trên thế giới sẽ tiếp tục thực hiện các sáng kiến ​​để phát triển các quy định về trí tuệ nhân tạo.

10

Chính sách về quyền riêng tư sẽ tiếp tục được quan tâm lớn

Từ các xu hướng AI được đề cập ở trên, có thể kết luận rằng AI sẽ không sớm chứng kiến ​​sự suy giảm bất cứ lúc nào. Mỗi năm trôi qua, xu hướng AI mới với nhiều ứng dụng ngày càng phát triển và hoàn thiện hơn.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *