Bài Tập Lớn: Trí Tuệ Nhân Tạo Và Ứng Dụng Của Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Một Số Lĩnh Vực | Năng Lực Số Ứng Dụng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
HỆ CHẤT LƯỢNG CAO BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TÊN ĐỀ TÀI: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ
ỨNG DỤNG CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ
NHÂN TẠO TRONG MỘT SỐ LĨNH VỰC TÊN NHÓM: NHÓM 4 HÀ NỘI - 01/2023
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
HỆ CHẤT LƯỢNG CAO BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TÊN ĐỀ TÀI: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ
ỨNG DỤNG CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ
NHÂN TẠO TRONG MỘT SỐ LĨNH VỰC
Giáo viên hướng dẫn: Giang Thị Thu Huyền Danh sách nhóm: 1.
Mã sinh viên: 25A4013022
Họ tên: Dương Mai Hà (NT) 2.
Mã sinh viên: 25A4013042
Họ tên: Nguyễn Lê Trúc Lan 3.
Mã sinh viên: 25A4013059
Họ tên: Phạm Khánh Linh 4.
Mã sinh viên: 25A4013076
Họ tên: Phùng Lê Thanh Ngân 5.
Mã sinh viên: 25A4012995
Họ tên: Trịnh Hà An 6.
Mã sinh viên: 25A4012996
Họ tên: Võ Việt An Hà Nội - 01/2023 LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, chúng em xin cảm ơn trường Học viện Ngân hàng đã đưa bộ môn
Năng lực số ứng dụng vào chương trình đào tạo cũng như các thầy cô giảng dạy, những
người đã hướng dẫn và chỉ bảo phương pháp học tập, nghiên cứu, các kỹ năng quan trọng
giúp chúng em hoàn thành bài tập lớn này một cách tốt nhất.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô Giang Thị Thu Huyền, giảng viên môn
Năng lực số ứng dụng thuộc khoa Hệ thống thông tin quản lý, đã đồng hành cùng sinh
viên lớp K25CLCTCA và tận tình hướng dẫn chúng em hoàn thành bài tập lớn kết thúc
học phần này. Do chưa có nhiều kinh nghiệm nên bản báo cáo sẽ không tránh được
những thiếu sót, kính mong cô nhận xét, góp ý để bản báo cáo của chúng em được hoàn thiện, đầy đủ hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 07 tháng 01 năm 2023 Đại diện nhóm 4 Dương Mai Hà LỜI CAM ĐOAN
Chúng em xin cam đoan rằng những nội dung được trình bày trong bài tập lớn
môn Năng lực số ứng dụng này hoàn toàn là do bản thân chúng em thực hiện, tất cả các
nội dung đề tài là kết quả bởi việc tìm hiểu của chúng em và không phải là kết quả sao
chép từ bất kì bài tập lớn nào có trước đó.
Bài tập lớn được thực hiện với sự hỗ trợ và tham khảo từ các tài liệu, giáo trình
liên quan đến đề tài có trích nguồn rõ ràng. Trong quá trình thực hiện, chúng em vẫn còn
có nhiều thiếu sót nhưng những nội dung trình bày được trình bày dưới đây chính là biểu
hiện kết quả của chúng em đạt được dưới sự hướng dẫn của giảng viên Giang Thị Thu Huyền.
Hà Nội, ngày 07 tháng 01 năm 2023 Đại diện nhóm 4 Dương Mai Hà MỤC LỤ
PHẦN MỞ ĐẦU......................................................................................................0
PHẦN NỘI DUNG..................................................................................................1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO...........1
1.1. Giới thiệu chung về công nghệ trí tuệ nhân tạo................................................1 1.1.1.
Khái niệm về công nghệ trí tuệ nhân tạo........................................................1 1.1.2.
Tổng quan về công nghệ trí tuệ nhân tạo.......................................................1
1.2. Lợi ích và bất lợi của trí tuệ nhân tạo...............................................................3 1.2.1.
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo............................................................................3 1.2.2.
Bất lợi của trí tuệ nhân tạo............................................................................4
1.3. Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo...................4
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG MỘT SỐ LĨNH VỰC.................6
2.1. Ứng dụng trong lĩnh vực Marketing.................................................................6
2.1.1. Ứng dụng của AI trong công cụ tìm kiếm..........................................................6
2.1.2. Ứng dụng của AI trong mối quan hệ với khách hàng tiềm năng........................7
2.1.3. Ứng dụng của AI trong quảng cáo hình ảnh và lọc cộng tác.............................9
2.2. Ứng dụng của AI trong lĩnh vực Y tế....................................................................9
2.2.1. Ứng dụng của AI trong chẩn đoán bệnh..........................................................10
2.2.2. Ứng dụng của AI trong cá nhân hóa và lập phác đồ điều trị...........................10
2.2.3. Ứng dụng của AI trong nghiên cứu và sản xuất thuốc.....................................11
2.2.4. Ứng dụng của AI trong chỉnh sửa gen.............................................................12
2.3. Ứng dụng của AI trong lĩnh vực Ngân hàng......................................................13
2.3.1. Ứng dụng của AI trong hỗ trợ khách hàng tự động với Chatbot......................14
2.3.2. Ứng dụng của AI trong chấm điểm rủi ro tín dụng..........................................14
2.3.3. Ứng dụng của AI trong tự động hóa quy trình bằng robot...............................15
CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VÀ XU THẾ ỨNG DỤNG CỦA AI..................16
3.1. Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo..............................................16
3.1.1. Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo ở thế giới............................16
3.1.2. Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam..........................17
3.2. Xu thế của ứng dụng trí tuệ nhân tạo.................................................................17
PHẦN KẾT LUẬN................................................................................................20
TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................21
BẢNG PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC Chức STT Họ và tên MSV Nhiệm vụ Chữ ký vụ Thuyết trình, tìm hiểu chương II, Dương 1 Nhóm 25A4013022 tổng hợp nội Mai Hà trưởng dung, viết lời mở đầu, soạn câu hỏi Thuyết trình, tìm hiểu chương II, Nguyễn Lê 2
Thành 25A4013042 tổng hợp nội Trúc Lan viên dung, soạn word, soạn câu hỏi Tìm hiểu chương II, Phạm Thành tổng hợp nội 3 Khánh 25A4013059 viên dung, soạn Linh Excel, sửa Powerpoint, soạn câu hỏi Tìm hiểu chương III, Trịnh Hà Thành 4 25A4012995 An viên Viết lời kết luận, soạn câu hỏi, l Tìm hiểu Phùng Lê chương I, Thành 5 Thanh 25A4013076 soạn câu hỏi, viên Ngân làm Powerpoint Tìm hiểu chương III, Thành 6 Võ Việt An 25A4012996 soạn câu hỏi viên
BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN ST Họ và tên
Phần trăm đóng góp T 1 Dương Mai Hà 18% 2 Nguyễn Lê Trúc Lan 18% 3 Phạm Khánh Linh 18% 4 Phùng Lê Thanh Ngân 15% 5 Trịnh Hà An 15% 6 Võ Việt An 16%
DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ
Hình 1.1. Sơ đồ ven về mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learnin
Hình 2.1. Cách RankBrain ghi nhận sự hài lòng của người dùng
Hình 2.2. Email Sephora gửi cho khách hàng vào thời điểm sản phẩm của họ sắp hết
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Từ đầy đủ AI
Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) SVM
Support Vector Machine (Máy vectơ hỗ trợ) NN
Neron Network (Mạng nơ-ron nhân tạo/ Mạng lưới thần kinh nhân tạo) DT
Decision Tree (Cây quyết định) RPA
Robotic Process Automation (Quy trình tự động hóa bằng robot) ML Machine Learning (Học máy) CTR
Click Through Rate (Tỷ lệ nhấp/ click chuột) DNN
Deep Neural Network (Học sâu) CRISPR
Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (Công nghệ chỉnh sửa gen) ANI
Artificial narrow intelligence (Trí tuệ nhân tạo hẹp) AGI
Artificial General Intelligence (Trí tuệ nhân tạo tổng hợp) ASI
Artificial Superintelligence (Siêu trí thông minh) PHẦN MỞ ĐẦU
Trước đây, trí tuệ vốn là định nghĩa thuộc về riêng con người, biểu hiện cho khả
năng suy nghĩ và hành động sử dụng kiến thức, kinh nghiệm, sự hiểu biết, ý thức chung
cái nhìn sâu sắc để chinh phục thế giới. Trí tuệ là sản phẩm kết tinh từ quá trình trao đổi
hoạt động tri thức dựa trên nền tảng của lý trí. Đi lên cùng với sự phát triển của ý thức,
con người đã có khả năng tự tạo ra một loại trí tuệ thứ hai thuộc về máy móc, dựa trên trí
tuệ mà con người tích lũy được qua các thời kì lịch sử. Loại trí tuệ này được mang tên “
Trí tuệ nhân tạo - Artificial Intelligence”.
Sự ra đời của AI đáp ứng cho nhu cầu khao khát tìm hiểu, khám phá thế giới khi
con người nhận thức được tri thức là vô hạn. Bằng tốc độ phát triển bùng nổ của công
nghệ thông tin ở thời kì 4.0 - thời kỳ của kết nối vạn vật với Internet, AI đóng vai trò lưu
giữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ thay cho bộ não của con người, trở thành công cụ
tiện ích phục vụ của con người trong mọi lĩnh vực đời sống.
Tesler nói rằng "AI là bất cứ điều gì chưa được thực hiện". AI xuất hiện như cơn
rung chấn trong giới công nghệ, xây nên viên gạch đầu tiên cho một kỷ nguyên máy móc,
hướng tới mục tiêu từng bước thay thế con người thực hiện những công việc từ đơn giản cho tới không tưởng.
Nhằm mục đích phổ biến và cung cấp kiến thức về trí tuệ nhân tạo, nhóm 4 chúng
em quyết định tiến hành đề tài nghiên cứu dựa trên đề tài “Công nghệ trí tuệ nhân tạo”. PHẦN NỘI DUNG
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1.1. Giới thiệu chung về công nghệ trí tuệ nhân tạo
1.1.1. Khái niệm về công nghệ trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo còn được biết đến với cái tên trí thông minh nhân tạo (Artificial
Intelligence - viết tắt là AI) là một lĩnh vực thuộc ngành khoa học máy tính và công nghệ
thông tin. Đây là trí tuệ do con người lập trình với mục tiêu giúp máy tính, robot, hay các
máy móc có chứa các bộ phận tính toán điện tử có thể tự động hóa các hành vi của mình
một cách thông minh giống với con người như: khả năng tự học hỏi, tự phát triển, tự lập
luận giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu tiếng nói, biết tự thích nghi,... dựa trên các
dữ liệu đã được nhập vào trước đó cũng như việc tái lập trình những kiến thức mới.
1.1.2. Tổng quan về công nghệ trí tuệ nhân tạo
a. Cách vận hành và tạo ra AI - Trí tuệ nhân tạo như thế nào?
Để tạo AI - Machine, bạn cần cấu hình máy theo AI Machine, bắt đầu triển khai
phần mềm tính toán để huấn luyện (Train your AI). Cụ thể như sau:
- Học tập: Thu thập thông tin và quy tắc sử dụng thông tin.
- Lập luận: Sử dụng các quy tắc để đi đến kết luận gần đúng hoặc dứt khoát. - Tự động sửa lỗi.
Các ứng dụng AI đặc biệt, bao gồm hệ thống chuyên gia, nhận dạng giọng nói và thị
giác máy tính (nhận dạng khuôn mặt, đồ vật hoặc chữ viết tay) sẽ được sử dụng để AI học
thông qua con người. Từ đó, hoạt động xử lý của Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên 3 khái
niệm sau: AI, Machine Learning và Deep Learning. Để hình dung mối quan hệ giữa ba
khái niệm này, chúng ta hãy xem sơ đồ ven như sau:
Hình 1.1. Sơ đồ ven về mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning
Dựa theo sơ đồ bên trên ta có thể thấy AI chính là ý tưởng lớn nhất và cũng là đầu
tiên, sau đó là Machine Learning và ở vị trí cuối cùng là Deep Learning - yếu tố tạo ra sự 1
bùng nổ của công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại ngày nay. Deep Learning chính là cách
AI học hỏi từ các nguồn dữ liệu được con người tạo ra, từ âm thanh, văn bản cho tới hình
ảnh được kết nối với mạng, ngược lại Machine Learning chính là cách AI tự học hỏi và
nâng cao kiến thức của chính nó. Và cuối cùng AI chính là cách nó tự có một suy nghĩ
độc lập giống như một cá thể, hiểu biết thông qua logic.
b. Phân loại công nghệ AI (Các loại trí tuệ nhân tạo)
Công nghệ trí tuệ nhân tạo có tổng cộng 4 loại chính là:
- Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive machine)
Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của đối
phương cũng như chính bản thân nó, từ đó đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.
Ví dụ như công nghệ Deep Blue của IBM - tập đoàn công nghệ máy tính đa quốc
gia có trụ sở ở Mỹ, đây là chương trình đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov bằng
cách xác định và dự đoán những nước đi có thể xảy ra từ phía đối thủ, từ đó lập luận để
đưa ra những bước đi phù hợp nhất cho bản thân. Tuy nhiên công nghệ này cũng có điểm
hạn chế khi mà nó không có ký ức, do đó không thể sử dụng kinh nghiệm của mình trong
quá khứ để cải thiện, tiến bộ và tiếp tục phát triển trong tương lai.
- Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Khác với công nghệ AI phản ứng, với bộ nhớ hạn chế AI vẫn có thể sử dụng những
kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra các quyết định trong tương lai. Chúng ta có thể dễ
dàng bắt gặp ứng dụng của công nghệ này trong các loại thiết bị không người lái như xe ô
tô, máy bay hoặc tàu ngầm. Dựa vào khả năng cảm biến môi trường xung quanh, AI có
thể dự đoán được tình huống, qua đó đưa ra những quyết định tối ưu nhất phù hợp với
các tình huống đặc thù cụ thể. Ví dụ: Đối với xe ô tô không người lái, các nhà nghiên cứu
đã trang bị bộ cảm biến xung quanh thân xe và đặc biệt ở vị trí hai đầu xe nhằm tính toán
khoảng cách với các xe khác, qua đó công nghệ AI có thể dự đoán khả năng xảy ra va
chạm để điều chỉnh tốc độ phù hợp và duy trì an toàn cho xe.
- Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo
Công nghệ tiên tiến này có thể tự suy nghĩ cũng như học hỏi sau đó áp dụng những
gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Một trong những ví dụ tiêu biểu của lý thuyết
trí tuệ nhân tạo là AI do Facebook nghiên cứu và phát triển nhằm hỗ trợ quá trình giao
tiếp kỹ thuật số được tốt hơn. Mặc dù, chúng được lập trình để sử dụng ngôn ngữ là tiếng
Anh, qua đó giúp con người có thể đọc hiểu được, nhưng trong quá trình phát triển,
những AI này lại cho rằng tiếng Anh là ngôn ngữ chậm phát triển. Thế nên, chúng đã tự
tạo ra một ngôn ngữ mới dựa trên dữ liệu có sẵn. Điều đặc biệt ở đây là đội ngũ chuyên
gia Facebook lại không thể giải mã được những ngôn ngữ này giữa các AI, vì vậy
Facebook buộc phải dừng lại việc cho các AI này hoạt động trước khi chúng bị mất kiểm
soát bởi con người. Vậy nên, hiện tại, công nghệ AI này vẫn chưa trở thành một phương án khả thi.
- Loại 4: Tự nhận thức 2
Đây có thể coi là bước phát triền cao nhất của AI khi mà lúc này cả hệ thống AI có
khả năng tự ý thức và hành xử như con người. Không những thế, chúng thậm chí còn có
cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Và tất nhiên, loại công nghệ AI
này vẫn chưa khả thi ở thời điểm hiện tại do con người vẫn chưa thể hoàn toàn kiểm soát được chúng.
1.2. Lợi ích và bất lợi của trí tuệ nhân tạo
1.2.1. Lợi ích của trí tuệ nhân tạo
Có thể nói, trí tuệ nhân tạo AI quả là một thành quả vĩ đại của khoa học hiện đại khi
nó không chỉ đơn thuần là một phần mềm máy tính có tính logic mà nó còn chứa đựng cả
trí tuệ của con người. Với những tính năng vượt trội như khả năng suy nghĩ, lập luận để
giải quyết các vấn đề, khả năng giao tiếp với con người,...AI đã và đang đem đến cho con
người những lợi ích vượt trội, có thể kể đến là:
- Phát hiện và hạn chế rủi ro
Công nghệ AI giúp con người dự báo trước nhiều rủi ro và mối nguy hiểm tiềm ẩn,
từ đó có thể phần nào hạn chế những thiệt hại mà các rủi ro đó đem lại. AI có thể nhận
biết các rủi ro nghiêm trọng của toàn nhân loại biết như dịch bệnh, thảm họa thiên nhiên,
nguy cơ chiến tranh thậm chí cả những rủi ro mang tính chất cá nhân, ví dụ như các rủi ro
có thể gặp phải trong kinh doanh hay khi tham gia giao thông,...
- Tiết kiệm sức lao động của con người
AI ra đời giúp con người ngày càng không phải tốn nhiều sức lao động trong sản
xuất, vận hành khi mà các máy móc robot sẽ thay con người làm việc đó. Nhờ vào khả
năng tự động hóa cao của AI mà con người có thể tối ưu hóa hoạt động sản xuất, giảm
bớt nhân công trong việc vận hành dây chuyền.
- Cầu nối ngôn ngữ
Ngôn ngữ là cầu nối của giao tiếp, tuy nhiên nó cũng có thể trở thành rào cản lớn
khiến con người không thể tiếp cận gần nhau hơn cũng như học hỏi những nguồn tri thức
mới khi sự bất đồng ngôn ngữ xuất hiện. Nhưng với trí tuệ nhân tạo, những rào cản về
ngôn ngữ đang dần được gỡ bỏ, công nghệ AI giúp con người khắp mọi nơi trên thế giới
có thể nói chuyện, thoải mái tiếp xúc với mọi nền văn hóa, mọi ngôn ngữ, mọi quốc gia,
qua đó mở rộng thêm nhiều cơ hội học tập, làm việc khác. - Cá nhân hóa
Công nghệ AI sẽ đánh giá và thích ứng cũng như học hỏi đối tượng mà nó phục vụ
dựa trên việc cá nhân hóa dữ liệu hành vi của người dùng. Nhờ vào đó, nó có thể đưa ra
những phản ứng phù hợp nhất với từng đối tượng riêng biệt.
1.2.2. Bất lợi của trí tuệ nhân tạo
Máy móc với công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể thay thế con người thực hiện các
nhiệm vụ nguy hiểm, qua đó giúp giảm thiểu rủi ro trong cuộc sống của con người. Tuy
nhiên, giống như bất kỳ công nghệ khoa học nào, AI vẫn còn tồn tại những mặt trái mà
chúng ta cần lưu tâm, sau đây là một số bất lợi phổ biến: - Chi phí cao
Để triển khai và hoàn thiện một phần mềm trí tuệ nhân tạo, các công ty cần khoản
chi phí đầu tư rất lớn cho các loại máy móc phức tạp, bao gồm cả quá trình sửa chữa và
bảo trì. Những chương trình này cần được nâng cấp thường xuyên để đáp ứng xu hướng
thay đổi của môi trường và những yêu cầu cải tiến máy móc. Đặc biệt, trong trường hợp
có hỏng hóc nghiêm trọng, thủ tục khôi phục lại các mã thông tin và tái kích hoạt hệ
thống cũng đòi hỏi các công ty một khoảng thời gian lớn và chi phí đắt đỏ. 3
- Đe dọa tới vấn đề an ninh cá nhân và toàn cầu
AI là công nghệ được lập trình sẵn và tự động hóa, có nghĩa là nó không phụ thuộc
vào ai. Điều này khiến chúng ta đặt ra câu hỏi nếu nó được sử dụng sai mục đích như một
loại vũ khí tự động được lập trình để giết người. Thậm chí, có những dự đoán cho rằng
trong tương lai cuộc chạy đua vũ khí hạt nhân sẽ được thay thế bởi vũ khí tự trị tích hợp
AI trên toàn cầu. Bên cạnh đó, nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện nay có thể được lợi
dụng cho các cuộc tấn công mạng trên toàn diện rộng.
- Vấn đề bảo mật dữ liệu
Hiện nay, nhiều loại phương tiện truyền thông xã hội như Facebook, Shopee,... đang
sử dụng các thuật toán AI nhằm thu thập thông tin dữ liệu từ người dùng qua đó phục vụ
cho các hoạt động quảng cáo và tiếp cận khách hàng tiềm năng. Tuy nhiên, đôi khi những
dữ liệu này có thể bị đánh cắp và thu thập trái phép nhằm mục đích trục lợi, do đó sự vận
hành các ứng dụng trí tuệ nhân tạo cần đảm bảo sự minh bạch và bảo mật ngay từ khâu
thu nhận đến xử lý dữ liệu đầu vào.
1.3. Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo
- Năm 1950, nhà toán học Alan Turing lần đầu tiên đưa ra phép thử Turing (Phép
thử Turing là bài kiểm tra khả năng thể hiện hành vi trí tuệ của máy tính). Giáo
sư Isaac Asimov người Mỹ đã ra mắt “Ba định luật Robot nổi tiếng”.
- Năm 1951, chương trình máy tính AI lần đầu được xuất hiện.
- Năm 1955, giới thiệu chương trình trò chơi tự động phiên bản đầu tiên.
- Năm 1959, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) thành lập Phòng thí nghiệm AI.
- Năm 1961, robot lắp đặt công nghiệp đầu tiên trên thế giới được chế tạo.
- Năm 1964, phiên bản thử nghiệm đầu tiên của một chương trình AI có thể hiểu
được ngôn ngữ tự nhiên.
- Năm 1965, chatbot đầu tiên có tên là Eliza được phát minh (Chatbot là chương
trình máy tính tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên).
- Năm 1974, phương tiện tự động đầu tiên được tạo ra tại Phòng thí nghiệm AI của Đại học Stanford.
- Năm 1989, Đại học Carnegie Mellon phát triển phương tiện tự trị đầu tiên sử
dụng mạng neuron nhân tạo.
- Năm 1997, máy tính chơi cờ vua Deep Blue do IBM phát triển đánh bại nhà vô
địch thế giới Garry Kasparov.
- Năm 1999, Sony giới thiệu robot thông minh AIBO. Cùng năm đó, lần đầu tiên
robot có khả năng thể hiện cảm xúc được phát triển bởi Phòng thí nghiệm AI của MIT.
- Năm 2009, xe hơi tự lái được Google lên ý tưởng và phát triển.
- Năm 2010, công nghệ AI của công ty Science có khả năng viết báo cáo.
- Năm 2011, phần mềm AI Watson do IBM phát triển đánh bại nhà vô địch trò chơi
Jeopardy (chương trình đố vui kiến thức). Cùng năm đó, ba ứng dụng trợ lý ảo
Siri, Google Now và Cortana trở nên phổ biến.
- Năm 2015, tỷ phú Elon Musk cùng các CEO khác sáng lập startup phi lợi nhuận
Open AI, có giá trị lên tới 1 tỷ USD. 4
- Năm 2016, phần mềm AlphaGo do Google Deepmind phát triển đánh bại nhà vô
địch cờ vây thế giới người Hàn Quốc. Tại cùng thời điểm, Đại học Stanford xuất
bản “Nghiên cứu 100 năm về AI” 5
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG MỘT SỐ LĨNH VỰC
2.1. Ứng dụng trong lĩnh vực Marketing
Cùng với sự bùng nổ của thời đại công nghệ số 4.0, hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI)
ngày càng được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực khác nhau bao gồm: y tế - chăm sóc sức
khỏe, giáo dục, sản xuất, giao thông vận tải,… và đặc biệt là trong Marketing. Trong lĩnh
vực này, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) chủ yếu liên quan đến các hoạt động như:
nghiên cứu hành vi khách hàng, thu thập thông tin của khách hàng và giải đáp thắc mắc
của họ về sản phẩm của doanh nghiệp. Hiện nay, trên thế giới, nhiều công ty lớn như
Google, Amazon, Facebook, Microsoft, IBM hay Baidu, Xiaomi,... cũng như một số công
ty khác ở Trung Quốc đã và đang tích cực đầu tư, ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào trong các
hoạt động tiếp thị (Marketing) của mình. Có thể thấy rằng, việc áp dụng công nghệ AI
vào lĩnh vực Marketing đang dần trở thành một xu hướng đổi mới mang tính hiệu quả cao
và mở ra nhiều cơ hội kinh doanh cho các doanh nghiệp trong và ngoài nước. Dưới đây là
một số những ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động Marketing.
2.1.1. Ứng dụng của AI trong công cụ tìm kiếm
AI được ứng dụng trong các dịch vụ tìm kiếm nhằm “dự đoán” mục đích của người
dùng khi thực hiện tìm kiếm với một cụm từ khóa bất kì. Một hệ thống phổ biến hiện
đang được Google triển khai là RankBrain. Là một trong những thuật toán cốt lõi của
Google được xây dựng trên nền tảng học máy (ML), RankBrain đóng vai trò phân loại
kết quả tìm kiếm phù hợp nhất để đáp lại truy vấn của người sử dụng trên các trang kết
quả của công cụ tìm kiếm (SERPs). Nói một cách cụ thể, Google RankBrain hoạt động
chủ yếu dựa trên hai công việc chính đó là hiểu các truy vấn tìm kiếm của người dùng
đồng thời đo lường cách họ tương tác với kết quả đó. Với công nghệ AI, RankBrain thực
sự hiểu người dùng đang hỏi những gì, từ đó trả về kết quả chính xác gần như tuyệt đối
cho những từ khóa mà người dùng nhập vào.
Ví dụ: Nếu bạn tìm kiếm cụm từ khóa “Bốn thầy trò thỉnh kinh”, Google sẽ tìm
những trang có chứa các từ khóa như: “Bốn thầy trò”, “thầy”, “trò”, “thỉnh kinh”,
“thỉnh”, “kinh”…sau đó hiển thị ngay lập tức các trang về phim Tây du ký cho bạn.
Như vậy, RankBrain đang cố gắng để hiểu nhu cầu của bạn, ở đây đó chính là mong
muốn tìm kiếm hoặc xem bộ phim Tây du ký. Ngoài ra, không chỉ dừng lại việc trả về kết
quả khớp với truy vấn tìm kiếm mà RankBrain còn khả năng đặt truy vấn đó trong một
bối cảnh cụ thể từ đó trả về một kết quả tốt nhất.
Ví dụ: Nếu bình thường khi bạn tìm kiếm từ khóa “bóng đá”, Google sẽ đề xuất cho
bạn những trận đấu gần nhất đã xảy ra. Tuy nhiên, khi đặt trong bối cảnh giải đấu World
Cup đang diễn ra thì khi bạn truy vấn từ khóa “bóng đá”, Google sẽ hiển thị ngay lập tức
các trận đấu bóng đá World Cup đã hoặc sắp diễn ra cùng tỉ số (trận đấu đã diễn ra) hoặc
lịch thi đấu (trận đấu chưa diễn ra). 6
Sau khi đã hiển thị được những kết quả thực sự phù hợp với người dùng, RankBrain
sẽ tiến hành đo lường mức độ trải nghiệm của (thỏa mãn hay không thỏa mãn) bằng việc
quan sát các hành động của người sử dụng như: tỷ lệ nhấp (CTR), time on site, bounce
rate…Từ đó, Google sẽ tăng thứ hạng trang nếu càng nhiều người thích một trang cụ thể
trong kết quả mà nó đưa ra. Ngược lại, số lượng người dùng bỏ qua trang đó để tìm đến
một trang khác càng tăng thì Google sẽ giảm thứ hạng trang đó xuống và các trang có cơ
hội cao hơn lên trên đầu.
Hình 2.1. Cách RankBrain ghi nhận sự hài lòng của người dùng
Nói tóm lại, RankBrain quan sát dựa trên các tín hiệu trải nghiệm người dùng trước
mang lại từ đó tối ưu kết quả và hiển thị nó sao cho đúng nhất với ý định tìm kiếm của người dùng sau.
2.1.2. Ứng dụng của AI trong mối quan hệ với khách hàng tiềm năng
Trí tuệ nhân tạo giúp các doanh nghiệp phân loại khách hàng vào các nhóm khác
nhau từ đó xác định nhóm khách hàng mục tiêu dựa trên những dữ liệu tương tác được
thu thập trước đó như các đặc điểm nhân khẩu học (độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, mức
thu nhập, quốc gia, dân tộc và một số thông tin khác) hay hành vi của khách hàng (tìm
kiếm thông tin sản phẩm, mua hàng trực tuyến,..). Nhờ vào đó, các công ty sẽ có thể xây
dựng những chiến dịch tiếp thị cụ thể nhằm tiếp cận từng nhóm khách hàng tiềm năng
khác nhau phụ thuộc vào nhu cầu của họ một cách tốt nhất, từ đó góp phần tăng doanh
thu, lợi nhuận bán hàng.
Ví dụ: Bằng việc nghiên cứu những dữ liệu về các mẹ bầu thu thập được từ những
hoạt động mua sắm của các khách hàng trước, chuỗi cửa hàng bách hóa siêu lớn của Mỹ 7
đã tạo ra một danh sách gồm 25 sản phẩm có thể dự đoán việc một phụ nữ đang mang
thai. Nhờ đó, Target có thể nhận ra được những người phụ nữ với hiệu quả cao hơn tới
80%, ngay cả khi họ chưa từng mua sản phẩm dành cho thai phụ và gửi thư quảng cáo
sản phẩm em bé cho họ thông qua ID cá nhân được thiết lập trước đó.
Ngoài ra, dựa trên việc phân tích các lịch sử mua hàng trước đó, AI có thể dự đoán
được nhu cầu của các khách hàng trong tương lai, từ đó có thể đáp ứng kịp thời hay xa
hơn là có thể phát triển, mở rộng được những xu hướng, nhu cầu mới của khách hàng.
Chiến dịch Email Marketing của chuỗi cửa hàng mỹ phẩm Pháp Sephora là ví dụ tiêu
biểu, điển hình cho việc vận dụng công nghệ phân tích này. Bằng cách theo dõi lịch sử
các sản phẩm từng mua của khách hàng, Sephora sẽ dự đoán được khoảng thời gian mà
họ dùng hết được sản phẩm đó. Khi thời điểm đó đến gần, Sephora sẽ gửi email cho
khách hàng thông tin giới thiệu về các sản phẩm cùng loại hoặc có liên quan. Đây không
chỉ một là cách tuyệt vời giúp gia tăng doanh thu bán sản phẩm mà còn khiến cho khách
hàng cảm thấy mình được “chăm sóc”, từ đó lòng trung thành với doanh nghiệp sẽ được cải thiện.
Hình 2.2. Email Sephora gửi cho khách hàng vào thời điểm sản phẩm của họ sắp hết
Ngoài ra, một ứng dụng tuyệt vời khác của AI trong hoạt động tiếp thị là việc các
công ty sử dụng hệ thống bán hàng có ứng dụng trí tuệ nhân tạo như một tư vấn viên thực
thụ để giao tiếp với khách hàng tiềm năng của mình. Conversica - một công ty công nghệ
phần mềm đám mây của Hoa Kỳ với hệ thống bán hàng tự động đã sử dụng ngôn ngữ tự
nhiên để gửi email và trò chuyện với khách hàng, từ đó tạo cho họ cảm giác như họ đang
được tư vấn bởi người thực. Sau khi xác định được khách hàng tiềm năng và cung cấp 8
cho họ thông tin về sản phẩm, hệ thống sẽ tự động kết nối họ đến nhân viên bán hàng để chốt giao dịch.
Những năm gần đây, Amazon - “ông hoàng” trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến của thế
giới đã bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân trong việc nhận dạng giọng nói, hiểu ngôn ngữ tự
nhiên và trả lời các câu hỏi tự động trong hệ thống đối thoại với khách hàng của mình.
Bằng cách áp dụng một thuật toán máy học gọi là “Deep learning”, Amazon có thể
chuyển đổi lời nói của khách hàng thành văn bản với kết quả chính xác cao. Đồng thời,
AI còn giúp Amazon giải quyết một trong những vấn đề khó nhằn đó là trả lời câu hỏi tự
động của khách hàng bằng cách tận dụng nội dung trong các trang web như mô tả sản
phẩm và đánh giá của người mua trước. Ví dụ, khách hàng có thể hỏi “ Máy tính này sử
dụng cổng sạc và cổng tai nghe loại nào?”. Hay những câu hỏi phức tạp hơn như “Tivi
nào trong số hai Tivi này có chất lượng hình ảnh tốt hơn?” hoặc “Máy tính nào dưới 20tr
phù hợp để chơi game?” đều được trả lời tự động một cách nhanh chóng nhờ vào AI. Nói
tóm lại, ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang mang lại những cơ hội mới cho các nhà bán lẻ
thương mại điện tử trong việc tương tác và phát triển mối quan hệ tốt đẹp với khách hàng.
2.1.3. Ứng dụng của AI trong quảng cáo hình ảnh và lọc cộng tác
Trí tuệ nhân tạo còn được sử dụng trong quảng cáo hình ảnh nhằm mang đến những
mẫu quảng cáo phù hợp nhất cho khách hàng trong từng trường hợp cụ thể dựa trên công
nghệ máy học (Machine learning) cùng một chuỗi thuật toán xử lý thông tin thông minh
tương tự như bộ não con người. Ví dụ: Công ty quảng cáo GumGum đã thiết lập một
công nghệ AI với các tính năng như nhận dạng đồ vật, con người, chủ đề, màu sắc và
logo nhãn hàng. Điều này cho phép GumGum có thể đặt những quảng cáo thích hợp trong từng bức ảnh.
Ngoài ra, các nhà bán lẻ trực tuyến có thể áp dụng AI bằng cách đưa ra các đề xuất
sản phẩm thông qua hệ thống lọc cộng tác (Collaborative filtering), kết nối khách truy
cập trang web với những khách hàng khác có nhu cầu tương tự. Giả sử, nếu cả khách
hàng A và khách hàng B đều mua cùng một sản phẩm trong cùng một khoảng thời gian
thì có nhiều khả năng cả hai sẽ quan tâm đến các sản phẩm giống nhau ( do có thể có sở
thích giống nhau) vào những lần mua tiếp theo. Amazon là một ví dụ điển hình của việc
áp dụng công nghệ lọc cộng tác với công cụ đề xuất sản phẩm hiệu quả cao cùng cách gợi
ý kinh điển “người mua sản phẩm này cũng mua…”.
2.2. Ứng dụng của AI trong lĩnh vực Y tế
Một xu hướng chung của toàn thế giới và đặc biệt ở các quốc gia dẫn đầu kinh tế
hiện tại là nhu cầu áp dụng mạnh mẽ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vào ngành y tế,
phục vụ cho quá trình chăm sóc sức khỏe của con người. Bởi lẽ, càng ngày các hệ thống
và thuật toán máy tính tiên tiến càng được hoàn thiện với các khả năng vận hành và thao 9
tác chính xác, thậm chí đạt đến trình độ chẩn đoán ngang bằng với các chuyên gia trong
lĩnh vực y tế, nhờ vào khả năng thu thập và tổng hợp thông tin với nguồn nguyên liệu là
những kiến thức đã được con người tổng hợp, nghiên cứu. Hiện nay, AI đang được ứng
dụng vào các hoạt động như: chẩn đoán bệnh, tiến hành các dự án nghiên cứu, phát triển
thuốc, tối ưu hóa và lập phác đồ điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân cụ thể và đặc biệt là
trong hệ thống quan sát và chỉnh sửa gen.
2.2.1. Ứng dụng của AI trong chẩn đoán bệnh
Một chẩn đoán thiếu chính xác là mối đe dọa nghiêm trọng đến chất lượng và sự an
toàn trong việc chăm sóc sức khỏe của con người. Bởi vậy, hiện nay, công nghệ AI đã và
đang được sử dụng để cải thiện chất lượng chẩn đoán bệnh nhờ vào việc lưu trữ lượng
lớn những dữ liệu liên quan đến tình trạng bệnh lý từng xuất hiện ở các bệnh nhân trước
đó và dùng nó để so sánh, đối chiếu với các triệu chứng của bệnh nhân hiện tại nhằm
giúp đỡ các bác sĩ có thể đưa ra các chuẩn đoán một cách nhanh chóng, cụ thể và chính xác hơn.
Một bài viết được đề cập trên tạp chí y khoa Nature Medicine đã thông báo một
nhóm các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã xây dựng thành công hệ thống AI có thể tự
động chẩn đoán những căn bệnh thường gặp ở trẻ em từ cúm, hen suyễn đơn giản cho
đến bệnh nguy hiểm tính mạng như viêm phổi và viêm màng não dựa trên quá trình xử lý
thông tin về triệu chứng, bệnh án. Để đào tạo và chuẩn hóa được một hệ thống thông
minh như vậy, các nhà nghiên cứu đã phải thu thập dữ liệu từ hơn 1,36 triệu lượt bệnh nhi
tại nhiều trung tâm khám chữa bệnh lớn ở Trung Quốc. Ví dụ điển hình khác là ứng dụng
AI trong chẩn đoán bệnh của DeepMind - một công ty trí tuệ nhân tạo khi họ đã áp dụng
phương pháp “Deep learning” (học sâu) để thiết lập thuật toán có khả năng nhận biết
bệnh mắt. Nguồn nguyên liệu của thuật toán là dữ liệu từ hàng nghìn bản quét võng mạc
3D. Thuật toán sẽ học cách phân tích và chọn lọc dữ liệu để tìm ra ba bệnh mắt được lập
trình tìm kiếm gồm bệnh cườm nước, bệnh thoái hóa điểm vàng do tuổi tác và bệnh lý
võng mạc do tiểu đường. Một ví dụ nữa có thể nhắc đến là Ultromics - được phát triển
bởi Bệnh viện John Radcliffe ở Anh - nền tảng chẩn đoán hỗ trợ bởi AI giúp chẩn đoán
các bệnh về tim một cách chính xác hơn so với bác sĩ. Hay như “ông lớn” trong ngành
công nghệ - Google cũng đang phát triển hệ thống AI xác định chính xác các dấu hiệu
ung thư tuyến tiền liệt trong sinh thiết.
Ngoài ra, AI còn có thể phát hiện ung thư phổi hoặc đột quỵ dựa trên các phim
chụp, đánh giá nguy cơ đột tử do các bệnh tim dựa trên điện tâm đồ và hình ảnh cắt lớp,
cộng hưởng từ tim, phân loại tổn thương da trên những hình ảnh da được cung cấp, đánh
giá bệnh võng mạc tiểu đường thông qua hình ảnh soi đáy mắt,...
2.2.2. Ứng dụng của AI trong cá nhân hóa và lập phác đồ điều trị 10
Việc áp dụng AI vào thiết lập phác đồ sơ đồ điều trị của bệnh nhân sẽ ngày càng
phổ biến rộng rãi trong tương lai. Với khả năng của mình, AI có thể tự động hóa công
việc thống kê, lưu trữ và tổng hợp khối lượng dữ liệu phức tạp các đặc điểm, triệu chứng
của bệnh nhân. Qua đó chỉ ra rằng từng bệnh nhân sẽ có phản ứng đặc thù với một
phương pháp điều trị cụ thể nào, từ đó giúp bác sĩ có thể đưa ra được phác đồ điều trị tối
ưu với từng bệnh nhân riêng biệt.
Hiện nay, Bệnh Viện Ung Bướu TP.HCM đã thử nghiệm thành công “IBM Watson
for Oncology” (của tập đoàn IBM) - phần mềm ứng dụng đưa ra các khuyến cáo điều trị
theo đặc điểm lâm sàng và di truyền học riêng của từng người bệnh dựa trên các chứng
cứ khoa học và nguồn dữ liệu lớn về kết quả điều trị của người bệnh ung thư - trên 103
bệnh nhân ung thư vú và 126 bệnh nhân ung thư đại trực tràng. Kết quả cho thấy phần
mềm đã đưa ra phác đồ có độ tương đồng cao với phác đồ điều trị của bệnh viện với tỷ lệ
là 80,3% ( độ tương đồng về phác đồ điều trị ung thư vú là 71% trong khi ung thư đại
trực tràng là 88,1%). Các bác sĩ trực thuộc Bệnh Viện Ung Bướu đã có những nhận xét
đầy khả quan như sau: Cơ sở dữ liệu của hệ thống chủ yếu là các dữ liệu thực tế thu thập
từ điều trị ung thư tại nước Mỹ với ngôn ngữ tiếng Anh, giúp các bác sĩ có thể cập nhật
đa dạng những phác đồ mới đồng thời bổ sung thêm thông tin còn thiếu sót và hạn chế sai
lầm trong quá trình điều trị, đặc biệt phần mềm đưa ra được các gợi ý điều trị cho hầu hết
các giai đoạn, có hỗ trợ khá chuyên sâu về các phác đồ hóa trị, nội tiết, đưa ra kết quả tìm
kiếm nhanh chóng, phát huy tối ưu hiệu quả khi áp dụng mô hình hội đồng chuyên gia
(Tumor board). Thử nghiệm này đã thể hiện tiềm năng tuyệt vời của AI trong khả năng cá
nhân hóa phác họa sơ đồ điều trị của bệnh nhân.
2.2.3. Ứng dụng của AI trong nghiên cứu và sản xuất thuốc
Ngày nay AI đã được thử nghiệm thành công trong cả 4 giai đoạn chính của quá
trình nghiên cứu và phát triển thuốc bao gồm: Đánh giá các đích tác dụng, tìm kiếm được
đúng các phân tử thuốc/các thuốc có khả năng liên kết với đích đã chọn, kiểm tra hợp
chất mới trong phòng thí nghiệm và trên lâm sàng về độ an toàn, hiệu quả, cuối cùng là
đạt được sự chấp thuận và đưa thuốc mới tới tay các bác sĩ và bệnh nhân.
Cụ thể, sự tham gia đầy tích cực của AI trong khâu thiết kế phân tử thuốc đầu tiên
phải kể đến là khả năng chỉ định đích đến tác dụng hay cụ thể ở đây là các protein. Để
nhắm đúng mục tiêu và thu hẹp phạm vi chọn lọc bệnh, điều quan trọng là cần dự đoán
được cấu trúc của protein mục tiêu để thiết kế phân tử thuốc. AI có thể tham gia hỗ trợ
công việc xác định mục tiêu nhờ vào khả năng dự đoán cấu trúc không gian của protein
dựa trên việc phân tích các yếu tố môi trường hóa học để đưa ra cấu trúc phân hóa phù
hợp với xác suất đáp ứng cao nhất, trên cơ sở đó dự đoán tác động của hợp chất thuốc lên
mục tiêu cùng với các cân nhắc về an toàn trước khi tổng hợp chúng. Ví dụ, một công cụ
AI mang tên Alpha Gold, dựa trên DNN, được sử dụng để phân tích khoảng cách giữa 11
các axit amin liền kề và các góc tương ứng của liên kết peptit để dự đoán cấu trúc 3D của
protein mục tiêu và đã chứng minh một kết quả tương đối khả quan khi đưa ra cấu trúc
chính xác cho 25 trên 43 đối tượng với tỉ lệ là 58.14%.
Sự xuất sắc của trí tuệ nhân tạo còn thể hiện ở yếu tố phân tích tốt các bộ dữ liệu rất
phức tạp trong nghiên cứu các cấu trúc không gian đa dạng của phân tử thuốc, điều mà
con người không làm được. Thông qua việc kiểm tra từng hợp chất vừa được thiết kế và
so sánh hiệu suất dự kiến của nó và các phân tử khác, các nhà nghiên cứu có thể nhanh
chóng phát triển các phức hợp thuốc mới.
Cuối cùng, để minh chứng một loại thuốc mới có thể đưa ra thị trường, các công ty
nghiên cứu cần phải trải qua các thử nghiệm lâm sàng. Các thử nghiệm này hướng tới
việc thiết lập tính an toàn và hiệu quả của một sản phẩm thuốc ở người đối với một tình
trạng bệnh cụ thể. Tuy nhiên, tỷ lệ thành công của thí nghiệm thường chỉ có 1/10, đây là
một tổn thất lớn cho ngành công nghiệp sản xuất thuốc khi rất có thể những thất bại này
bên cạnh việc thiếu các yêu cầu kỹ thuật và cơ sở hạ tầng kém còn là do kết quả của việc
lựa chọn bệnh nhân không phù hợp, thiếu các yêu cầu kỹ thuật và cơ sở hạ tầng kém. Vậy
nên, việc tuyển dụng được những bệnh nhân phù hợp đáp ứng tiêu chí là rất quan trọng
trong một cuộc thử nghiệm lâm sàng. Với lượng dữ liệu y tế kỹ thuật số khổng lồ hiện có,
những sai sót này có thể được giảm thiểu khi triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo. AI có
thể hỗ trợ trong việc chọn lọc một quần thể bệnh cụ thể để tuyển dụng cho các giai đoạn
của thí nghiệm lâm sàng bằng cách phân tích hồ sơ trình chiếu bộ gen của bệnh nhân,
giúp sớm dự đoán tác động của thuốc lên bệnh nhân. Ngoài ra, các thống kê cho thấy
bệnh nhân bỏ cuộc giữa chừng cũng là một lý do chiếm đến 30% thất bại, do đó AiCure
đã phát triển một phần mềm di động để theo dõi việc uống thuốc thường xuyên của bệnh
nhân tâm thần phân liệt, giúp tăng tỷ lệ tuân thủ điều trị của bệnh nhân lên 25%, đảm bảo
hoàn thành thành công thử nghiệm lâm sàng. Ngoài ra, tại thời điểm này, nhiều công ty
dược phẩm cũng đã và đang tiếp tục đầu tư vào AI và đã hợp tác với các công ty AI để
phát triển các công cụ chăm sóc sức khỏe thiết yếu. Sự hợp tác của DeepMind
Technologies, một công ty con của Google, với Royal Free London NHS Foundation
Trust để hỗ trợ chấn thương thận cấp tính, là một ví dụ về điều này.
2.2.4. Ứng dụng của AI trong chỉnh sửa gen
Công cụ chỉnh sửa gen hay còn gọi là những “chiếc kéo di truyền” từ lâu đã trở
thành một công cụ hữu hiệu nhằm thay đổi DNA của các sinh vật và nhiều loại virus với
độ chính xác cực cao. Thành tựu nổi bật từng đoạt giải Nobel Hóa học 2020 -
CRISPR/Cas9 đã thu hút được sự chú ý đáng kể và được coi là một công cụ trị liệu mạnh
mẽ để điều trị các bệnh liên quan đến đột biến gen. Chỉnh sửa gen trở thành một lĩnh vực
đầy tiềm năng để khai phá, hiện thực hóa việc chữa khỏi các bệnh liên quan trực tiếp tới
DNA như ung thư cùng các loại bệnh di truyền khác và trong tương lai với sự trợ giúp từ 12
trí tuệ nhân tạo, nó càng được mong đợi để chinh phục những đỉnh cao y học mới. Hiện
nay, các nhà khoa học đã phát triển một dự án tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo với công cụ
cắt gen CRISPR/Cas9 hứa hẹn sẽ tạo ra sự đột phá trong phương pháp điều trị ung thư.
"Nhờ sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và công nghệ chỉnh sửa gen, chúng ta hoàn toàn
có cơ hội để xây dựng nên các giải pháp chăm sóc sức khỏe mới hữu dụng cho toàn bộ
nhân loại. Và tôi rất phấn khích vì chúng.", (Bill Gates - người đồng sáng lập phần mềm
Microsoft phát biểu trong buổi họp mặt Khoa học Tiến bộ của Hiệp hội người Mỹ
(AAAS)). Microsoft đã tiến hành tài trợ cho dự án kết hợp nghiên cứu AI và chỉnh sửa
gen mang tên CRISPR.ML ( Crispr/Cas9 và thuật toán Machine Learning). Sự xuất hiện
của AI có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu ở nhiều giai đoạn chỉnh sửa bộ gen khác nhau,
bắt đầu từ việc xác định các gen có hại sẽ được chỉnh sửa và kết thúc bằng việc theo dõi hậu quả của quá trình.
Một ứng dụng khác của AI là chuyển chính xác mã di truyền mới đến tế bào bị
bệnh. Ví dụ, đối với bệnh hồng cầu hình liềm - loại bệnh do đột biến gen gây ra các cấu
trúc hồng cầu bất thường, "Mục tiêu chính là thực hiện một phương pháp kỹ thuật sửa đổi
gene ngay trong chính trong cơ thể sống. Bạn chỉ cần một mũi tiêm có định hướng sẵn để
có thể chỉnh sửa các tế bào máu sâu tận trong xương tủy, với độ chính xác cao và rất ít
khi lệch mục tiêu", Bill Gates nói. Bên cạnh đó, Charles River cũng phát triển một thuật
toán Deep Learning để kiểm tra các hình ảnh hiển vi kỹ thuật số về chất lượng của vật
liệu di truyền. AI sẽ cung cấp thông tin chuyên sâu về cách đảm bảo rằng quá trình sửa
chữa DNA thành công, giúp giảm thiểu những sai lầm tiềm ẩn trong toàn bộ quá trình.
Việc sử dụng kết hợp các công nghệ có khả năng tăng độ chính xác của việc chỉnh
sửa bộ gen, dự đoán và ngăn ngừa các rủi ro liên quan, đồng thời cải thiện tính an toàn và
chất lượng của quy trình. Và hơn hết, sức mạnh vận hành nhanh chóng trên lượng dữ liệu
khổng lồ của AI giúp đẩy nhanh quá trình phân tích dữ liệu DNA, điều mà vốn rất tốn thời gian và tẻ nhạt.
2.3. Ứng dụng của AI trong lĩnh vực Ngân hàng
Ngân hàng là một trong những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo tác động mạnh đến. Trí
tuệ nhân tạo trong ngân hàng không chỉ thay đổi cách thức của con người làm việc mà
còn thay đổi tư duy của họ. Với tốc độ phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự cạnh
tranh khốc liệt, trong lĩnh vực ngân hàng, các ngân hàng luôn chú trọng đầu tư vào các
công nghệ hiện đại để cải thiện dịch vụ của mình, đặc biệt là việc ứng dụng trí tuệ nhân
tạo AI. Trí tuệ nhân tạo AI đã phát huy vai trò của mình trong việc cung cấp các dịch vụ
tự động về giao dịch tài chính ngân hàng, nâng cao chất lượng và mức độ hài lòng của
khách hàng nhờ các khả năng mà chúng mang lại để tự động hóa các quy trình vận hành
và tăng năng lực phân tích bộ dữ liệu lớn. 13
Ngoài ra, việc triển khai ứng dụng AI đã cho phép thay đổi cấu trúc mô hình ngân
hàng truyền thống thành các ngân hàng số Digital Banking. Hoạt động này giúp giảm chi
phí về mặt nhân sự, mà vẫn tăng hiệu quả cạnh tranh so với các ngân hàng khác. Vì vậy,
hiện nay AI đang sở hữu tiềm năng rất lớn đối với các ngân hàng.
2.3.1. Ứng dụng của AI trong hỗ trợ khách hàng tự động với Chatbot
Chatbot là một “hệ thống hội thoại trực tuyến giữa con người và máy tính bằng
ngôn ngữ tự nhiên”. Nó là một chương trình máy tính hay trí tuệ nhân tạo có khả năng trò
chuyện hoặc phản hồi với người dùng thông qua văn bản hoặc giọng nói. Với ứng dụng
này, khách hàng có thể tìm hiểu thông tin hoặc được giải đáp thắc mắc mà không cần
phải đến trực tiếp ngân hàng. Đồng thời, dựa vào chatbot, doanh nghiệp có thể thu thập
hành vi, thói quen, mức độ quan tâm đến dịch vụ của khách hàng. Từ đó, đưa ra những
chiến lược phù hợp với thị hiếu của xã hội.
Theo ước tính của Juniper Research thực hiện, vào năm 2023, các tương tác chatbot
sẽ tiết kiệm 862 triệu giờ cho các ngân hàng, tương đương với tiết kiệm chi phí 7,3 tỷ
USD trên toàn thế giới. Đồng thời cũng theo nghiên cứu này thì một hội thoại thông qua
chatbot có thể tiết kiệm hơn 4 phút so với các trung tâm cuộc gọi truyền thống.
Tuy nhiên, việc sử dụng chatbot vẫn còn tồn tại một số vấn đề bất cập. Thứ nhất, AI
chatbot chưa thể hiểu toàn bộ những yêu cầu đến từ khách hàng. Với một số câu hỏi,
chatbot thường đưa ra những câu trả lời dài dòng gây khó hiểu với khách hàng hoặc từ
chối giải đáp bằng lời xin lỗi. Thứ hai, vấn đề này liên quan đến tính bảo mật của AI
chatbot. Khách hàng chưa hoàn toàn tin tưởng vào chatbot, mặc dù đã có những cam kết
đến từ doanh nghiệp. Đôi khi, khách hàng nhập thông tin sai thực tế để tránh việc lấy cắp
thông tin. Điều này sẽ gây nhiễu với các doanh nghiệp khi nghiên cứu thị trường, thị hiếu xã hội
2.3.2. Ứng dụng của AI trong chấm điểm rủi ro tín dụng
Ngân hàng là một ngành đặc biệt, và giao dịch tiền tệ là công việc chính để tạo ra
lợi nhuận.Tuy nhiên, vì công việc chính này mà các ngân hàng lại thường phải đối mặt
với nhiều rủi ro, và lớn nhất trong số đó là rủi ro tín dụng. Tín dụng là nguồn lợi rất lớn
cho các ngân hàng, và những rủi ro nó đem lại rất khó để bù đắp. Rủi ro tín dụng có thể
hiểu đơn giản là việc khách hàng không thể tuân thủ những cam kết tài chính của họ
trong tương lai như việc họ trả tiền chậm hoặc không thể trả tiền.
Vì vậy, các ngân hàng thường áp dụng một số kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như Máy hỗ
trợ vector (Support Vector Machine – SVM), mạng thần kinh (Neron Network – NN), cây
quyết định (Decision Tree – DT),... để chấm điểm tín dụng của khách hàng. Mục tiêu của
việc này là phân loại khách hàng thành 2 nhóm chính: nhóm có khả năng thực hiện nghĩa
vụ tài chính của mình hoặc nhóm có khả năng không trả được nợ. Những khách hàng có
điểm tín dụng cao hơn có nghĩa là khả năng xảy ra rủi ro khi ngân hàng cho vay tín dụng 14
cũng thấp hơn, và ngược lại với nhóm khách hàng có điểm tín dụng thấp. Việc tính được
điểm tín dụng như thế này tác động rất lớn đến tài chính của ngân hàng. Nếu độ chính
xác được thêm 1% thì ngân hàng có thể tránh khỏi việc phải có một tổn thất lớn.
Với việc áp dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, các ngân hàng có thể tiết kiệm được chi
phí bỏ ra để thuê nhân lực phân tích rủi ro. Chỉ cần nhập dữ liệu liên quan của khách
hàng, AI sẽ giúp chúng ta tính toán và đưa ra kết quả tối ưu nhất. Thêm vào đó, các ngân
hàng có thể đưa ra kết quả nhanh hơn thông qua bộ não của AI. Chúng có thể xử lý dữ
liệu của hàng trăm khách hàng trong một lần nhập dữ liệu thay vì từng người một. Vì vậy,
các ngân hàng có thể tận dụng AI để tăng hiệu suất làm việc và giảm thiểu rủi ro tín dụng cho chính mình.
2.3.3. Ứng dụng của AI trong tự động hóa quy trình bằng robot
Một sự thay đổi lớn khác trong lĩnh vực tài chính ngân hàng đó là việc ứng dụng
công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA) kết hợp
với AI. Thông qua hệ thống này, một số các công việc truyền thống sẽ được tối ưu hóa
hoặc thay thế bằng robot như tiếp tân, giao dịch viên,... Hiện nay, một số phòng giao dịch
của một số ngân hàng đang có xu hướng giao dịch hoàn toàn tự động, không còn tiếp tân
hay nhân viên hỗ trợ. Điều này cho phép nhân viên của họ tập trung xử lý các vấn đề tài chính khác sâu hơn.
Một ứng dụng phổ biến mà ta phải kể đến đó là mô hình robot tự động hóa có khả
năng phân tích hình ảnh. Các ngân hàng hiện nay có xu hướng cài đặt hệ thống camera
trong các phòng giao dịch hoặc tại các điểm tiếp đón khách hàng. Việc này giúp AI có thể
nhận diện được khách hàng, định danh khách hàng. Đồng thời, khi kết hợp với các công
nghệ nhận diện giọng nói, các ngân hàng có thể đẩy mạnh hoặc gia tăng các dịch vụ
thanh toán, làm thẻ ngân hàng, phát sinh giao dịch bằng âm thanh. Thêm vào đó, công
việc này sẽ giảm thiểu việc phải in ấn các loại văn bản, vì robot sẽ tự động đẩy chúng lên
hệ thống chung của ngân hàng đó.
Tuy nhiên, để có thể ứng dụng được công nghệ này, các ngân hàng cần phải thu
thập lượng lớn dữ liệu thông tin của khách hàng. Vì vậy, vấn đề bảo mật thông tin hay
tránh rò rỉ thông tin là vô cùng quan trọng. Nếu niềm tin của khách hàng bị mất thì việc
duy trì hệ thống điều hành ngân hàng đó là rất khó khăn trong tương lai sau này. 15
CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VÀ XU THẾ ỨNG DỤNG CỦA AI
3.1. Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo
3.1.1. Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo ở thế giới
Kể từ năm 2018 đến nay, trí tuệ nhân tạo đã đạt được vô vàn thành tựu to lớn trên
phạm vi toàn cầu ở vô vàn lĩnh vực. Hơn thế nữa, hiện nay, các cường quốc lớn đặc biệt
như Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Đức,…đang ganh đua từng chút một để có thể trở thành
quốc gia dẫn đầu trong ngành công nghiệp tràn đầy tiềm năng này. Đầu tiên phải kể đến
Mỹ - quốc gia được công nhận là một siêu cường về trí tuệ nhân tạo khi có đến hàng ngàn
công ty đang hàng ngày tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển AI cùng với khoản
đầu tư khổng lồ lên đến hơn 10 tỷ USD vào lĩnh vực này. Các công ty lớn đa quốc gia có
thể kể đến như IBM, Google, Facebook và Amazon đã tham gia vào cuộc chạy đua này
với một lượng lớn phòng nghiên cứu và vốn đầu tư. Sự kết hợp giữa một nền tảng kiến
thức khoa học vô biên đi cùng với đó là một nguồn kinh tế dồi dào đã đưa Mỹ đỉnh cao của trí tuệ nhân tạo.
Về phía phương Đông hay là cụ thể hơn là khu vực châu Á, Trung Quốc chắc chắn
là một quốc gia có tham vọng lớn về công cuộc phát triển trí tuệ nhân tạo khi Chính phủ
Trung Hoa đã mạnh tay chi hàng tỷ đồng để có thể thúc đẩy sự phát triển trong ngành
công nghiệp này. Điển hình như vào năm 2017, Quốc vụ Viện Cộng hòa đã ban hành một
kế hoạch với mục đích biến Trung Quốc trở thành một quốc gia đi đầu thế giới về trí tuệ
nhân tạo, với tổng giá trị lên đến 150 tỷ USD vào năm 2030. Tencent, Alibaba, Baidu -
những công ty đa quốc gia đứng đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc - là
những cái tên tiêu biểu trong việc đầu tư và phát triển mạnh mẽ lĩnh vực này. Ngoài ra,
một số ngành công nghiệp đóng vai trò quan trọng trong thành công của đất nước tỷ dân
này có thể kể đến như thương mại điện tử, chế tạo xe tự lái, công cụ tìm kiếm cũng đều
có sự góp mặt không hề nhỏ của trí tuệ nhân tạo. Trên thực tế, với một nguồn dữ liệu
khổng lồ từ hơn 750 triệu người dùng Internet thì việc Trung Quốc một ngày nào đó sẽ
xưng bá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể xảy ra.
Với 11,7 nghìn bài báo trên toàn thế giới, Nhật Bản đã được công nhận là quốc gia
thứ 3 dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo. Và với con số này, ta có thể thấy được trí tuệ nhân tạo
có một vai trò vô cùng quan trọng trong nền kinh tế của Nhật Bản. Vai trò ấy càng quan
trọng hơn khi mà Nhật Bản là một đất nước với một nguồn lao động đang suy giảm từng
ngày do dân số già. Từ đó, việc phát triển và áp dụng trí tuệ nhân tạo rất được Nhật Bản
chú trọng để đáp ứng nhu cầu lao động cho con người. Ở thời điểm hiện tại, 55% công
việc ở Nhật đã có thể sử dụng máy móc để tự động làm việc và tỉ lệ này sẽ không ngừng
gia tăng có thể lên đến 71% trong thời gian tới. Nhật Bản rất có thể giữ vững vị thế là
một trong những quốc gia hàng đầu về trí tuệ nhân tạo nhờ có một số lượng khổng lồ
nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và đặc biệt là tiềm năng tự động hoá rất cao. Và như một 16
điều tất yếu, Nhật Bản cũng đang có kế hoạch phát triển lâu dài khi đầu tư vào công nghệ này.
3.1.2. Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam
Trong hoàn cảnh phát triển chóng mặt của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư,
Việt Nam quyết định tập trung vào việc cải tiến công nghệ AI – một mũi nhọn được xác
định sẽ trở thành ngành công nghệ có tính đột phá nhất trong vòng 10 năm tới. Kể từ năm
2014, chính phủ nước ta đã xác định AI sẽ là xu thế cần sự nghiên cứu một cách nghiêm
túc, đồng thời phải được đưa vào danh mục công nghệ cao ưu tiên đầu tư và phát triển.
Bộ Khoa học và Công nghệ là cơ quan được giao nghĩa vụ tham mưu, định hướng để
kích thích sự bùng nổ của công nghệ của cách mạng công nghiệp 4.0, trong đó là việc tập
trung nhân lực cho phát triển AI. Đồng thời cần phải tiến hành nhiều hoạt động góp phần
phát triển công nghệ AI, tạo sự kết nối giữa các nhà nghiên cứu, nhà đầu tư, các doanh
nghiệp. Điển hình như trong khoảng thời gian gần đây, rất nhiều cuộc hội thảo, hội nghị
khoa học đã được tiến hành dưới sự chủ trì của Chính phủ cùng với đó là sự góp mặt của
các bộ, ngành và đặc biệt là của các tổ chức, chuyên gia trong nước và ngoài nước. Qua
đấy, Lãnh đạo Chính Phủ đã đề xuất ý tưởng về việc thúc đẩy triển khai AI, trong đó xem
AI là một công nghệ cho mục đích chung, là công nghệ “nguồn” dẫn dắt năng suất quốc
gia, phát triển AI là tiến đến một xã hội an toàn và văn minh, đồng thời đưa kinh tế - xã hội Việt Nam tiên tiến
Ngoài nỗ lực chung của cả nước, AI đã được các công ty, doanh nghiệp như FPT,
Viettel nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực (y tế, giáo dục, nông
nghiệp, giao thông, thương mại điện tử, v.v.). Năm 2019, Trường Đại Học Bách Khoa Hà
Nội đã thành lập và tuyển sinh với số lượng giới hạn sinh viên thuộc ngành AI để đảm
bảo nhân lực AI được giáo dục chất lượng, bài bản, để đi tới tương lai trở thành đơn vị đi
đầu trong công cuộc đào tạo chuyên gia về AI tại Việt Nam. Ngoài ra có thể kể đến sự
kiện ra mắt Liên hiệp các cộng đồng AI Việt Nam với sự tham gia đông đảo các thành
viên (Cộng đồng chuyển đổi số - Digital Transformation; Câu lạc bộ khoa - trường - viện
công nghệ thông tin - truyền thông Việt Nam FISU; Cộng đồng Machine Learning cơ
bản; Cộng đồng nghiên cứu, triển khai và ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI4Life; Cộng đồng
Google Developer; Cộng đồng VietAI - trí tuệ nhân tạo Việt; Cộng đồng Business
Intelligence; ...) đã đánh dấu bước phát triển mới của hệ sinh thái AI tại Việt Nam.
3.2. Xu thế của ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Hiện nay, con người mới chinh phục được trí tuệ nhân tạo ở mức độ 1 - trí tuệ nhân
tạo hẹp ANI. Tại mức độ này, những cỗ máy chỉ có khả năng làm được những gì chúng
được lập trình phải làm và đó chính là lý do tại sao chúng có một năng lực vô cùng hạn
chế. AI hiện đã thành công trong làm những việc có yêu cầu phải “suy nghĩ” nhưng
không làm được hầu hết những việc mà con người làm “không cần phải suy nghĩ”. Hay 17
hiểu đơn giản, chúng chỉ đơn thuần là máy móc và không hề có suy nghĩ, tình cảm hay ý
thức. Tạo ra một AI có thể đánh bại con người trong cờ vua, chúng ta đã làm được. Tạo ra
một AI có khả năng tính toán chiến lược thị trường tài chính, dự đoán xu hướng thị
trường tài chính, chúng ta cũng đã làm được. Nhưng những thứ đơn giản mà con người
làm “không cần suy nghĩ” như ánh mắt, cử chỉ, và đặc biệt tình cảm là rất khó. Vì thế,
trong tương lai, có thể cuộc cách mạng về AI chính là sự phát triển từ trí tuệ nhân tạo
ANI đến AGI và cuối cùng là ASI.
Đầu tiên, xu thế phát triển là từ trí tuệ nhân tạo ANI đến AGI. AGI là trí tuệ nhân
tạo ở mức độ 2 - trí tuệ nhân tạo chung. Đây là khả năng một AI có thể học tập, nhận
thức, hiểu biết và hoạt động giống hệt như một con người thực thụ. Chúng có thể tái tạo
lại toàn bộ các khả năng của con người chúng ta. Tuy nhiên cho đến thời điểm hiện tại,
bộ não con người được coi là một vật thể có cấu trúc phức tạp nhất trong vũ trụ; vì thế,
việc nghiên cứu chuyên sâu về bộ não con người để từ đó phát triển một AI thông minh
như chúng ta đòi hỏi sự nỗ lực lớn trong tương lai. Đầu tiên, nếu muốn có một hệ thống
AI thông minh như một bộ não người, chắc chắn nó sẽ phải có một năng lực tính toán thô
ngang với não bộ. Não bộ con người có thể thực hiện được khoảng 10 triệu tỷ phép tính
mỗi giây (calculations per second-cps). Và hiện nay, siêu máy tính mạnh nhất thế giới,
Tianhe-2 của Trung Quốc, đã có thể vượt qua con số 10 triệu tỷ nêu trên với khả năng
thực hiện được 34 triệu tỷ cps. Nhưng chi phí xây dựng quá cao (390 triệu USD), sử dụng
công suất lên đến 24MW trong khi bộ não người chỉ sử dụng 20W, tổng diện tích lên đến
720 mét vuông. Do đó, con người không thể sử dụng Tianhe-2 một cách rộng rãi, đặc biệt
là trong lĩnh vực thương mại hoặc công nghiệp. Thứ hai, đó là khiến cho AI trở nên thông
minh hơn. Đây mới thật sự là thử thách đối với nhân loại, khi không một ai trong chúng
ta thực sự biết cách làm thế nào để AI trở nên thông minh hơn. Các nhà khoa học hiện
nay vẫn đang tranh luận rất nhiều về cách làm thế nào để biến một chiếc máy tính thông
minh được như con người. Hay có cách nào để khiến AI nhận biết được một chữ viết với
nét chữ kỳ quặc hoặc làm sao để nó biết thế nào là một bộ phim hay và thế nào là một bộ
phim dở. Tuy nhiên,vẫn có rất nhiều phương pháp đã được các nhà khoa học đưa ra và
tiến hành thực hiện ở ngoài kia, và trong một tương lai xa nào đó một trong số chúng có
sẽ có thể làm được điều này.
Cuối cùng, con người sẽ đạt đến đỉnh cao của trí tuệ nhân tạo tại ASI. ASI là trí tuệ
nhân tạo ở mức độ 3 - siêu trí tuệ nhân tạo. Đây là một trí tuệ nhân tạo bao gồm một máy
tính chỉ thông minh hơn con người đôi chút cho đến một máy tính với trí thông minh hơn
rất rất nhiều lần con người về mọi mặt. Hiện nay đã có rất nhiều cuộc tranh cãi về thời
điểm mà AI sẽ sớm đạt được trí thông minh cấp độ con người. Và theo như một cuộc
khảo sát với hàng trăm hàng nghìn nhà khoa học về thời gian con người tạo ra được AGI,
đa phần họ đều tiên đoán rằng con người sẽ làm được vào năm 2040. Khi con người đã 18
có thể làm chủ trí tuệ nhân tạo AGI, chúng hoàn toàn đủ thông minh để có thể cải thiện
bản thân mình tuỳ ý muốn bởi lẽ chúng ưu việt hơn con người trên nhiều khía cạnh. Từ
phần cứng với tốc độ xử lý, lưu trữ cho đến phần mềm với khả năng chỉnh sửa, nâng
cấp,... đây đều là những lợi thế lớn của AGI so với con người. Và cũng vì lẽ đó, quá trình
chuyển hoá từ AGI đến ASI sẽ diễn ra vô cùng nhanh chóng vì khi ấy AGI hoàn toàn có
thể tự mình cải thiện những trí thông minh cũng như khắc phục được khuyết điểm của mình.
Sự thống trị triệt để của con người trên Trái đất có thể rút ra được một quy luật rõ
ràng: trí tuệ tạo nên sức mạnh. Điều ấy đồng nghĩa với việc vào thời điểm ASI xuất hiện,
nó rất có khả năng thống trị mọi sinh vật và cũng sẽ là sinh vật mạnh nhất trong lịch sử
sự sống trên Trái Đất. 19 PHẦN KẾT LUẬN
Sau quá trình tìm hiểu, nghiên cứu và thực hiện đề tài, chúng em nhận thấy rằng:
Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) là một công nghệ khoa học rất có triển vọng
đồng thời đem lại lợi ích to lớn cho kinh tế và xã hội toàn cầu. Nó có khả năng cách
mạng hóa cách thức chúng ta đang sống, làm việc, học hỏi, khám phá và giao tiếp. Là
một công nghệ thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính tự động
hóa các hành vi thông minh giống con người (chẳng hạn như thông tin vị trí) nhằm mục
đích lập trình, giải quyết vấn đề, học tập cách thức giao tiếp, tiếp thu kiến thức và cuối
cùng là hoàn thiện cũng như áp dụng các kĩ năng này trong từng hoàn cảnh khác nhau.
Nói một cách đơn giản, AI chính là sự mô phỏng các quá trình, hoạt động của con người
thông qua hệ thống phần mềm, máy móc. Đặc biệt nhờ khả năng tự học thông qua dữ liệu
lớn cùng những tiến bộ về công nghệ, hiệu suất tính toán và các thuật toán học máy, trí
tuệ nhân tạo ngày càng phát triển nhanh chóng và đảm nhận tốt hơn các nhiệm vụ, vai trò
giống như con người, với tốc độ cao và chính xác hơn.
Bài tiểu luận trên đã phân tích tổng quan về công nghệ trí tuệ nhân tạo, từ khái niệm
cùng lịch sử hình thành đến ưu nhược điểm của nó. Thêm vào đó, cách mà trí tuệ nhân
tạo đang dần thay đổi cuộc sống chúng ta cũng được đề cập cụ thể tại phần ứng dụng của
AI trong các lĩnh vực đời sống kinh tế và xã hội, nổi trội như: Marketing, Y tế và Tài
chính Ngân hàng. Cuối cùng, chúng em xin được khép lại đề tài nghiên cứu bằng báo cáo
thực trạng và những dự đoán về xu hướng ứng dụng của AI tại Việt Nam cũng như trên toàn thế giới.
Chúng em tin rằng dù tương lai có tốt như những lợi ích mà trí tuệ nhân tạo được kỳ
vọng mang lại hay xấu như những điều các nhà nghiên cứu lo ngại thì AI cũng vẫn là
một lĩnh vực nên được đầu tư và khai thác. Bởi lẽ, việc ứng dụng AI đã giúp giảm chi
phí, tiết kiệm thời gian, nâng cao đời sống để con người có thể chinh phục những đỉnh
cao tri thức mới và tận hưởng cuộc sống một cách hoàn hảo nhất.
Lời cuối cùng, nhóm 4 chúng em xin cảm ơn cô vì đã dành thời gian đọc và nghiên
cứu bài tiểu luận này! 20 TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Daco, Trí tuệ nhân tạo ( AI) là gì? Lợi ích, ứng dụng của công nghệ AI trong sản
xuất và cuộc sống, truy cập từ
https://daco.vn/san-pham/khai-niem-tri-tue-nhan-tao-ai-la-gi-loi-ich-va-ung-dung- cua-ai-trong-cuoc-song-7643
2. DotNet, Tìm hiểu về công nghệ AI và phân loại AI, truy cập từ
http://dotnetguru.org/tim-hieu-ve-cong-nghe-ai-va-phan-loai-ai/
3. Đức Khương, Tìm hiểu về dòng thời gian của trí tuệ nhân tạo, truy cập từ
https://genk.vn/tim-hieu-ve-dong-thoi-gian-cua-ai-tri-tue-nhan-tao- 20220622143203992.chn?
fbclid=IwAR0psaKBvK0oGgoo4V1zCceqHOHoQWQ1W_kacIye- O3XKnnyor_qvkSL4b4
4. Viettel IDC (09/05/2022), Cẩm nang AI- Trí tuệ nhân tạo AI có nguy hiểm không, truy cập từ
https://viettelidc.com.vn/tin-tuc/cam-nang-ai-tri-tue-nhan-tao-ai-co-nguy-hiem- khong-3144
5. Japan IT works (29/09/2020), AI là gì? Ảnh hưởng của AI tới ngành quảng cáo
hiện đại, truy cập từ
https://blog.japan-itworks.vn/vi/ai-la-gi-anh-huong-cua-ai-toi-nganh-quang-cao- hien-dai-80
6. TS. Lê Phước Cửu Long, Trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng trong hoạt động
Marketing, truy cập từ
https://senplus.vn/tri-tue-nhan-tao-ai-va-ung-dung-trong-hoat-dong-marketing.html
7. Sở Y tế TP Hồ Chí Minh (14/03/2019), Bệnh viện Ung Bướu thử nghiệm ứng
dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong điều trị bệnh ung thư, truy cập từ
https://medinet.gov.vn/cai-cach-hanh-chinh-y-te-thong-minh/benh-vien-ung-buou-
thu-nghiem-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-ai-trong-dieu-tri-benh-cmobile4714-12174.aspx
8. National Library of Medicine (26/02/2021), Artificial intelligence in drug
discovery and development, truy cập từ
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7577280/
9. John Roach (10/1/2018), Researchers use AI to improve accuracy of gene editing
with CRISPR, truy cập từ
https://blogs.microsoft.com/ai/crispr-gene-editing/ 21
10. FPT Digital (18/9/2020), Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức
khỏe, truy cập từ
https://digital.fpt.com.vn/linh-vuc/tri-tue-nhan-tao-cham-soc-suc-khoe.html
11.Yahoo!finance (15/02/2020), Why Bill Gates thinks gene editing and artificial
intelligence could save the world, truy cập từ https://tinyurl.com/2hj3kzfq
12. Trần Thị Huế, Nguyễn Thanh Thụy (2017), Áp dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
trong xây dụng mô hình chấm điểm tín dụng, Chuyên trang Academia, truy cập từ
https://www.academia.edu/20755953/ÁP_DỤNG_KỸ_THUẬT_TRÍ_TUỆ_NHÂN_TẠ
O_TRONG_XÂY_DỰNG_MÔ_HÌNH_CHẤM_ĐIỂM_TÍN_DỤNG
13. P. Ya- qiong (2007), A study on evaluation of consumer credit's risks of
commercial banks, truy cập từ
https://ieeexplore.ieee.org/document/4340890
14. Wu (2008), Using neural network ensembles for bankruptcy prediction and
credit scoring, truy cập từ
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417407001558
15. Nguyễn Thị Yến, Lê Cẩm Tú, Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động ngân hàng, truy cập từ
https://fit-hau.edu.vn/post/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-hoat-dong-ngan-hang- 62227.html
16. Trúc Linh (20/05/2019), Trí tuệ nhân tạo - Những quốc gia hàng đầu và xu
hướng nổi bật trên thế giới, truy cập từ
https://consosukien.vn/tri-tue-nhan-tao-nhung-quoc-gia-hang-dau-va-xu-huong-noi- bat-tren-the-gioi.htm
17. GS.TSKH Hồ Đắc Lộc, PGS.TS Huỳnh Châu Duy, Phát triển trí tuệ nhân tạo
tại Việt Nam: Thực trạng và giải pháp, truy cập từ
https://sti.vista.gov.vn/tw/Lists/TaiLieuKHCN/Attachments/300474/47989-469- 151744-1-10-20200513.pdf
18. Tim Urban, Cuộc cách mạng AI: Con đường dẫn đến “Siêu trí tuệ nhân tạo”, truy cập từ
https://openedu.vn/Kho-tri-thuc/CUOC-CACH-MANG-AI-CON-dUONG-DAN- dEN-SIEU-TRI-TUE-NH-N-TAO- 22