Báo cáo về Trí tuệ Nhân tạo trong Tin học Dự bị | Đại học Hoa Sen

lOMoAR cPSD| 47206521
BÀI BÁO CÁO MÔN TIN HỌC DỰ BỊ GVHD: Nguyễn Hữu Phát 1 Trần Thanh Thảo 22117463 2 Phạm Hải Thanh 22117472 3 Trần Dương Quốc Thanh 22110185 Tp.HCM, tháng 6/2022 lOMoAR cPSD| 47206521 Tóm tắt
Bài báo cáo này nghiên cứ về Trí tuệ nhân tạo- một nhánh nhỏ của ngành Khoa học
máy tính. Đầu tiên là các các định nghĩa cơ bản và nguồn gốc hình thành nên ý tưởng
Trí tuệ nhân tạo của con người, sau đó là các thông tin, cập nhật tin tức ngày nay của
AI, nắm bắt được lợi ích và tác hại của Trí tuệ nhân tạo.
Công nghệ AI (Artificial Intelligence) hiện đang là công nghệ được quan tâm phát tri
ển và ứng dụng bậc nhất hiện nay, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạn
g khuôn mặt, xử lý giọng nói, kỹ thuật ước tính đám đông … đến các hệ thống an nin
h, bảo mật, hay hệ thống pháp luật, chính phủ. i i lOMoAR cPSD| 47206521 Mục Lục
Tóm tắt .........................................................................................................................i
Mục Lục.......................................................................................................................ii
Lời Cảm Ơn.................................................................................................................iii
Danh Mục....................................................................................................................iv
Mở đầu.........................................................................................................................v
1. Định nghĩa Trí tuệ nhân tạo ( Artificial Intelligence).........................................1
1.1 Các yếu tố chính của Trí tuệ nhân tạo........................................................... 2
1.2 Phân loại....................................................................................................... 3
2. Lịch sử ra đời và phát triển của Trí tuệ nhân tạo.................................................... 4
2.1 Lịch sử ra đời................................................................................................ 4
2.2 Các giai đoạn phát triển................................................................................ 5
3. Những tin tức công nghệ về AI- Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam và Thế giới......... 11
3.1 Xu hướng ngành Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam........................................... 11
3.2 Xu hướng ngành Trí tuệ nhân tạo trên Thế Giới.......................................12
4. Những ưu điểm và nhược điểm của Trí tuệ nhân tạo.........................................14
4.1 Ưu điểm......................................................................................................1 4
4.2 Nhược điểm................................................................................................1 6
Kết luận về Trí tuệ nhân tạo.........................................................................................1 ii lOMoAR cPSD| 47206521 9
Tham khảo..................................................................................................................20 iii lOMoAR cPSD| 47206521 Lời cảm ơn
Nhóm em xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới Thầy Nguyễn Hữu Phát- Giảng viên
môn Tin học dự bị trường Đại học Hoa Sen đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ chúng em
tiếp cận với cách tư duy, giải quyết, trình bày một vấn đề cần nghiên cứu. Những điều
này đã giúp nhóm khắc phục được những hạn chế và tạo điều kiện tốt nhất để hoàn
thành tiểu luận để kết thúc học phần môn.
Mặc dù nhóm đã cố gắng hoàn thành luận văn bằng tất cả sự nỗ lực và khả năng của
mình, nhưng chắc chắn vẫn còn nhiều hạn chế và thiếu sót. Chúng em mong nhận đư
ợc sự cảm thông và góp ý từ thầy và các bạn iv lOMoAR cPSD| 47206521 Danh mục
Hình 1: Minh hoạ trí tuệ nhân tạo ............................................................................... 1
Hình 2: Alan Turing và Phép thử Turing (1950) ....................................................... 5
Hình 3: Hội nghị Dartmouth với sự dẫn đầu bởi John McCarthy............................. 6
Hình 4: Các giai đoạn phát triển Trí tuệ nhân tạo ....................................................... 7
Hình 5: Lợi ích từ AI ................................................................................................. 14
Hình 6: Hiểm hoạ từ AI ............................................................................................. 16 v lOMoAR cPSD| 47206521 LỜI MỞ ĐẦU
Với xu thế của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên phổ biến và được
ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống, tuy được nhà khoa học máy tính người
Mỹ John McCarthy nhắc đến lần đầu tiên vào những năm 1950 nhưng ngày nay, từ trí
tuệ nhân tạo đã thực sự được rộng rãi được biết đến và phát triển bởi các “ông lớn” của
làng công nghệ. AI có khả năng tự thích nghi, học hỏi và phát triển, có thể lập luận để
giải quyết vấn đề, có thể giao tiếp như con người… Tất cả là do AI cài đặt một cơ sở
dữ liệu lớn, các chương trình trên cơ sở dữ liệu đó, trên cơ sở dữ liệu mới được lập
trình lại. cơ sở dữ liệu được tạo. Cũng giống như vậy, cấu trúc của trí tuệ nhân tạo luôn
thay đổi và thích ứng với những điều kiện và hoàn cảnh mới.Trí tuệ nhân tạo đang được
con người tạo ra nhằm mục đích xử lí và phân tích c ác dữ liệu . Nó được coi là một
trong những ngành trọng yếu của tin học . Trí tuệ nhâ n tạo liên quan đến cách cư xử ,
học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc . Bởi vậy , nó đã trở thành một
môn học với mục đích chính là cung cấp lởi giải cho các vấn đề trong cuộc sống thực
tế . Ngày nay nó được dùng nhiều trong kinh tế , y dược , các ngành kỹ thuật và quân
sự cũng như trong các phần mềm máy tính thôn g dụng trong gia đình hay các trò chơi điện tử . vi lOMoAR cPSD| 47206521
1.Định nghĩa Trí tuệ nhân tạo
AI - Artificial Intelligence hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa
học, kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh
Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có
thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi,… như con người. Xử lý dữ liệu ở mức độ rộng
hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.
Hình 1. Minh hoạ Trí tuệ nhân tạo 1.1 Các yếu tố chính 1.Học tập (Learning)
Tương tự như con người, các chương trình máy tính học theo những cách khác nhau.
Khi nói đến trí tuệ nhân tạo, học tập trên nền tảng này có nhiều hình thức khác nhau.
Là một trong những thành phần quan trọng, việc học hỏi của AI liên quan đến việc th
ử và sai (hoàn thành một nhiệm vụ bằng cách thử các phương pháp khác nhau cho đế
n khi bạn tìm thấy phương pháp phù hợp). Bằng cách này, chương trình sẽ ghi lại tất
cả các thao tác cho kết quả dương tính và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu cho lần sau khi
máy tính gặp sự cố tương tự. 1 lOMoAR cPSD| 47206521
2.Lý luận (Reasoning)
Cho đến năm năm trước, nghệ thuật lập luận chỉ giới hạn ở con người. Khả năng phâ
n biệt làm cho tính hợp lý trở thành một trong những thành phần thiết yếu của trí tuệ
nhân tạo. Lý do là để cho phép nền tảng rút ra các suy luận phù hợp với một tình huố
ng nhất định. Hơn nữa, những suy luận này cũng được phân loại là quy nạp hoặc suy
diễn. Sự khác biệt là, trong trường hợp suy luận, giải pháp cho vấn đề cung cấp một
sự đảm bảo cho kết luận. Ngược lại, trong trường hợp cảm ứng, tai nạn luôn là kết q
uả của sự cố thiết bị. 3.Giải quyết vấn đề
Ở dạng chung, khả năng giải quyết vấn đề của AI bao gồm dữ liệu mà trong đó có th
ể tìm thấy các giải pháp X. AI nhận thấy các vấn đề lớn đang được giải quyết trong c
ác nền tảng. Các cách tiếp cận "giải quyết vấn đề" khác nhau đối với các thành phần
AI cơ bản giúp tách các truy vấn thành mục đích đặc biệt và mục đích chung. Ở dạng
chung, khả năng giải quyết vấn đề của AI bao gồm dữ liệu và một giải pháp yêu cầu
tìm x. AI nhận thấy các vấn đề lớn đang được giải quyết trên nền tảng. Các c ách tiếp
cận "giải quyết vấn đề" khác nhau đối với các thành phần AI cơ bản giúp tác h các
truy vấn thành mục đích đặc biệt và mục đích chung.
4.Sự nhận thức (Perception)
Sử dụng thành phần "giác quan" của trí tuệ nhân tạo, phần tử này quét bất kỳ môi trư
ờng nhất định nào bằng cách sử dụng nhiều cơ quan cảm giác nhân tạo hoặc thực. H
ơn nữa, các quy trình này được duy trì nội bộ và cho phép người nhận phân tích các
kịch bản khác trong đối tượng được đề xuất và hiểu các mối quan hệ và đặc điểm của
chúng. Phân tích này thường phức tạp như một phân tích và các mục nhập tương tự c
ó thể tạo ra một số lượng lớn các sự kiện khác nhau trong các tình huống khác nhau,
tùy thuộc vào quan điểm của góc độ được trình bày.
5.Hiểu ngôn ngữ (Language-understanding) 2 lOMoAR cPSD| 47206521
Nói một cách đơn giản hơn, ngôn ngữ có thể được định nghĩa là một tập hợp các dấu
hiệu hệ thống khác nhau để biện minh cho các phương tiện của chúng bằng cách sử d
ụng quy ước. Xuất hiện như một trong những thành phần trí tuệ nhân tạo được sử dụ
ng rộng rãi, khả năng hiểu ngôn ngữ sử dụng các loại ngôn ngữ đặc biệt thay vì các d
ạng khác nhau của ý nghĩa tự nhiên, được ví dụ như nói quá.
Một trong những đặc điểm thiết yếu của ngôn ngữ là tiếng Anh cho phép chúng ta ph
ân biệt giữa các đối tượng khác nhau. Tương tự, AI được phát triển theo cách mà nó
có thể dễ dàng hiểu được ngôn ngữ con người thông dụng nhất, tiếng Anh. Bằng các
h này, nền tảng cho phép các máy tính hiểu các chương trình máy tính khác nhau đư
ợc thực thi trên chúng một cách dễ dàng. 1.2 Phân loại
Theo hệ thống phân loại của Hiệp hội Máy tính Quốc tế ACM (Computing Analysis
Scheme) có một khung phân tích rõ ràng phù hợp để tổng hợp và đại diện cho công n
ghệ đang thay đổi AI theo thời gian. Phân loại này đã được sử dụng trong hơn 50 nă
m và bản cập nhật cuối cùng vào năm 2012 đã bổ sung các công nghệ mới. Theo đó,
công nghệ AI được chia thành 3 hướng chính:
1.Kỹ thuật AI (AI Technique): là các mô hình tính toán và thống kê tiên tiến như học
máy, logic mờ và hệ thống cơ sở tri thức cho phép tính toán, nhiệm vụ do con người
thực hiện; Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác nhau được sử dụng để thực hiện các chứ c năng khác nhau. 2.
Ứng dụng chức năng của trí tuệ nhân tạo (AI functions application): chẳng
hạn n hư thị giác máy tính (computer vision) có thể chứa một hoặc nhiều kỹ thuật trí tuệ kh ác nhau. 3.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo lĩnh vực (AI Application field ): là việc sử
dụng cá c kỹ thuật hoặc ứng dụng trí tuệ nhân tạo chức năng trong các lĩnh vực,
ngành nghề c ụ thể như giao thông vận tải, nông nghiệp, khoa học đời sống, y tế ... 3 lOMoAR cPSD| 47206521
2. Lịch sử ra đời và phát triển của ngành Trí tuệ nhân tạo 2.1 Lịch sử ra đời
Lịch sử của AI bắt nguồn từ thời cổ đại với các nhà triết học nghiền ngẫm ý tưởng rằ
ng các sinh vật nhân tạo, người máy và các robot tự động khác đã tồn tại hoặc có thể
tồn tại theo một cách nào đó.
Nhờ những nhà tư tưởng ban đầu, trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên hữu hình hơn tr
ong suốt những năm 1700 và hơn thế nữa. Các nhà triết học đã suy nghĩ về việc làm
thế nào mà suy nghĩ của con người có thể được máy móc hóa và điều khiển một cách
nhân tạo bởi những cỗ máy thông minh không phải của con người. Các quá trình suy
nghĩ thúc đẩy sự quan tâm đến AI bắt nguồn từ khi các nhà triết học, toán học và logi
c học cổ điển xem xét việc vận dụng các ký hiệu (một cách máy móc), cuối cùng dẫn
đến việc phát minh ra máy tính kỹ thuật số có thể lập trình được, Atanasoff Berry Co
mputer (ABC) vào những năm 1940. Phát minh cụ thể này đã truyền cảm hứng cho c
ác nhà khoa học tiến lên với ý tưởng tạo ra “bộ não điện tử” hay một sinh vật thông minh nhân tạo.
Gần một thập kỷ trôi qua trước khi các biểu tượng trong AI hỗ trợ sự hiểu biết về kh
oa học máy tính mà chúng ta có ngày nay. Alan Turing, một nhà toán học đã đề xuất
một bài kiểm tra đo lường khả năng của máy móc trong việc tái tạo hành động của c
on người ở một mức độ không thể phân biệt được với hành vi của con người. Cuối th
ập kỷ đó, lĩnh vực nghiên cứu AI được thành lập trong một hội nghị mùa hè tại Đại h
ọc Dartmouth vào giữa những năm 1950, nơi John McCarthy, nhà khoa học máy tính
và nhận thức, đặt ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”.
Từ những năm 1950 trở đi, nhiều nhà khoa học, nhà lập trình, nhà logic và nhà lý thu
yết đã hỗ trợ củng cố sự hiểu biết hiện đại về trí tuệ nhân tạo nói chung. Cứ mỗi thập
kỷ trôi qua, những đổi mới và phát hiện đã thay đổi kiến thức cơ bản của mọi người
về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và cách những tiến bộ lịch sử đã đưa AI từ một điều tưởn
g tượng không thể đạt được thành một thực tế hữu hình cho các thế hệ hiện tại và tươ ng lai.
2.2 Các giai đoạn phát triển 4 lOMoAR cPSD| 47206521 1943 •
Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản cuốn “A Logical Calculus of Ideas
Immanent in Nervous Activity”, dịch ra là “Một tính toán logic của những ý
tưởng tiềm ẩn trong hoạt động thần kinh”. Bài viết đề xuất mô hình toán học
đầu tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh. 1949 •
Trong cuốn sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological
Theory”- Tổ chức hành vi: Một lý thuyết thần kinh học,Donald Hebb đề xuất
lý thuyết về các hệ thống con đường thần kinh được tạo ra từ các kết nối giữa
các tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn. 1950 •
Alan Turing xuất bản “Computing Machinery and Intelligence” – Máy tính và
trí thông minh, đề xuất Thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem
một máy tính có thông minh hay không.
Hình 2:Alan Turing và Phép thử Turing (1950) •
Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy
tính mạng thần kinh đầu tiên. •
Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”. •
Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”. 1952 5 lOMoAR cPSD| 47206521 •
Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ. 1954 •
Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được
chọn cẩn thận sang tiếng Anh. 1956 •
Cụm từ trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được nói đến tại “Dự án nghiên cứu mùa
hè về trí tuệ nhân tạo”. Với sự dẫn đầu bởi John McCarthy, hội nghị, trong đó
xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo
như chúng ta biết ngày nay.
Hình 3:Hội nghị Dartmouth với sự dẫn đầu bởi John McCarthy •
Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận đầu tiên. 1958 •
John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo
“Programs with Common Sense”. Bài viết đã đề xuất nhà tư vấn giả thuyết,
một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người. 1959 •
Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw giải quyết vấn đề chung (GPS), một
chương trình được thiết kế để bắt chước giải quyết vấn đề của con người. •
Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học. •
Arthur Samuel đồng xu với thuật ngữ học máy khi còn ở IBM. 6 lOMoAR cPSD| 47206521 •
John McCarthy và Marvin Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT. 1963 •
John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.
Hình 4: Các giai đoạn phát triển Trí tuệ nhân tạo 1966 •
Báo cáo của Ủy ban Tư vấn xử lý ngôn ngữ tự động (ALPAC) của chính phủ
Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng
kiến lớn của chiến tranh lạnh với lời hứa dịch tự động tiếng Nga. Báo cáo
ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ. 1969 •
Các hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển trong DENDRAL,
một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu,
được tạo ra tại Stanford. Năm 1972 •
Ngôn ngữ lập trình logic PRITAL được tạo ra. Năm 1973 7 lOMoAR cPSD| 47206521 •
“Báo cáo Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất bại trong nghiên cứu AI, được chính
phủ Anh công bố, từ đây dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo. 1974-1980 •
Liên tiếp là sự thất vọng với sự phát triển của AI dẫn đến sự cắt giảm DARPA
lớn trong các khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và
“Báo cáo Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và các quầy
nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI đầu tiên.” 1980 •
Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống
chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu hình các
đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi đầu sự bùng nổ đầu tư
vào các hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả
“Mùa đông AI” đầu tiên. 1982 •
Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống
máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu
năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI. 1983 •
Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến điện toán
chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên
tiến và trí tuệ nhân tạo. 1985 •
Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la một năm cho các hệ thống chuyên gia
và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên để hỗ
trợ họ. Các công ty như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng các máy
tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp. 1987-1993 8 lOMoAR cPSD| 47206521 •
Khi công nghệ điện toán đám mây được cải thiện, có nhiều lựa chọn thay thế
rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra “Mùa
đông AI thứ hai”. Các chuyên gia AI rất chật vật và không được sự ủng hộ trong giai đoạn này •
DARPA kết thúc Sáng kiến Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau khi chi gần
1 tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng như đã tính toán 1991 •
Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch
hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh. 2005 •
STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand Challenge. •
Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog” của
Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot. 2008 •
Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính
năng này trong ứng dụng iPhone. 2011 •
Watson của IBM tuyên bố cạnh tranh về Jeopardy!. 2012 •
Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một
mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube dưới
dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo
mà không được cho biết con mèo là gì 2014 •
Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bài kiểm tra lái xe của nhà nước. 2016 9 lOMoAR cPSD| 47206521 •
AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây Lee
Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn để giải tỏa trong AI.
3. Những tin tức công nghệ về AI- Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam và Thế giới
3.1 Xu hướng ngành Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam
Kể từ khi Covid-19 bùng phát cách đây gần hai năm, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo
(AI) đươc đẩy mạnh trong nhiều lĩnh vực tại Việt Nam. Việt Nam hiện đứng thứ 21
trên thế giới về lĩnh vực AI, theo Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và trí tuệ tính toán 2020.
Cụ thể, AI đã giúp giảm bớt gánh nặng cho các nhân viên y tế và lực lượng chống đại
dịch thông qua các ứng dụng truy tìm và bản đồ dịch tễ học. Một nghiên cứu của
IBM cũng chỉ ra rằng, 42% CEO tại Việt Nam cho rằng công nghệ AI sẽ giúp họ đạt
được kết quả mà họ cần trong vòng 2-3 năm tới.
1.Chăm sóc khách hàng dùng trợ lý ảo cá nhân hoá
Theo IBM, vào năm 2022, AI sẽ đảm nhận vai tò lớn hơn trong các t ác vụ chăm sóc
khách hàng. Người tiêu dùng sẽ nhận thấy các tương tác thực hiện bởi trợ lý ảo sẽ
được cá nhân hóa và thực hiện đầy đủ hơn bởi các nhà bán lẻ và nhà cung cấp dịch vụ.
2.Taọ ra một tương lai bền vững hơn 10 lOMoAR cPSD| 47206521
Nghiên cứu CIO gần đây của IBM chỉ ra rằng, 42% CIO (giám đốc công ngh ệ thông
tin) được khảo sát mong đợi AI và các công nghệ tiên tiến khác sẽ có tác động đáng
kể đến tính bền vững trong 3 năm tới, cao nhất trong số các lĩnh vực tác động được khảo sát.
Cụ thể , AI có thể giúp đưa ra các dự báo về bảo trì, từ đó giúp giảm nhu c ầu thay
thế các bộ phận và thiết bị. AI cũng được dùng phân tích hình ảnh vệ tinh về bão và
cháy rừng… Điều này đóng một vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị cho các công
ty và tổ chức đối phó với sự gia tăng của các hi ện tượng thời tiết cực đoan.
Các doanh nghiệp cũng có thể giảm thiểu sự gián đoạn chuỗi cung ứng hơ n nữa
bằng cách đầu tư vào tự động hóa do AI điều khiển. Xu hướng này s ẽ gíup các hệ
thống vận hành cơ bản trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nhờ dữ liệu tư tạo ra từ
các cảm biến, đồng hồ đo, thiết bị truyền động, G PS và hơn thế nữa, hàng tồn kho
sẽ được tự kiểm đếm, các thùng chứa sẽ biết chúng đang chứa gì bên trong và các
kệ kê hàng có thể tự phát ra thô ng báo nếu không được đặt đúng vị trí.
3.Tập trung vào an ninh mạng
Khi các công ty và chính phủ tiếp tục đầu tư vào an ninh mạng, AI sẽ đóng một vai tr
ò quan trọng hơn nữa trong việc giúp xác định và phản ứng với các mối đe dọa hiệu
quả hơn. Những xu hướng này có tiềm năng to lớn trong cải thiện cuộc sống của mọi
người thông qua khả năng tiếp cận hàng hóa, dịch vụ và thông tin tốt hơn và đáng tin cậy hơn.
3.2 Xu hướng ngành Trí tuệ nhân tạo trên Thế giới
1.Hỗ trợ tăng cường lực lượng lao động 11 lOMoAR cPSD| 47206521
Cụ thể, đối với một số ngành nghề như tiếp thị, quảng cáo. Chúng ta đã quen dần với
việc sử dụng các công cụ giúp xác định khách hàng tiềm năng và nhu cầu của mỗi ng
ười để biết được mình nên theo đuổi khách hàng nào và giá trị nào chúng ta có thể nh
ận được từ họ. Hay đối với các ngành nghề kỹ thuật, AI sẽ cung cấp các dự đoán bảo
trì hệ thống giúp chúng ta có thể biết được khi nào thì các thiết bị máy móc cần được
sửa chữa, bảo dưỡng. Từ đó có thể thấy được, trong mọi ngành nghề, các công cụ và
dịch vụ thông minh sẽ giúp chúng ta thực hiện công việc hiệu quả hơn vào năm 2022.
Khi đó, nhiều người sẽ nhận thấy rằng AI là một phần không thể thiếu trong công vi ệc hàng ngày. 2. An ninh mạng
Trong ba quý đầu năm 2021, có thể thấy rằng tội phạm mạng có khả năng gây ra thiệ
t hại đáng kể cho xã hội hơn là khủng bố, điển hình là các cuộc tấn công lớn như Sol
arWind, Colonial Pipeline,… Ngày nay, khi máy móc tham gia vào nhiều khía cạnh
của cuộc sống thì song song với đó là sự phát triển không ngừng của tội phạm mạng.
Vào năm 2022, khi người dùng các thiết bị thông minhngày càng nhiều thì kéo theo
đó là yêu cầu về các tiêu chuẩn bảo mật cao hơn nhằm bảo mật thông tin chống lại cá
c phần mềm độc hại và các cuộc tấn công.
Chính vì vậy, Các tổ chức đang tạo ra các kỹ thuật mới để làm cho an ninh mạng tự
động hơn và giảm thiểu rủi ro với sự hỗ trợ của AI. Hiện nay, AI đang hỗ trợ trong vi
ệc nâng cao bảo mật đám mây và hiệu quả của công nghệ dữ liệu lớn. Dự kiến đến n
ăm 2026, thị trường AI và máy học trong an ninh mạng dự kiến đạt 38,2 tỷ USD. Do
đó, AI có thể sẽ được sử dụng trong an ninh mạng để phân cụm, phân loại, phân tích
và lọc dữ liệu. AI giúp tương quan nhiều tập dữ liệu và tìm kiếm rủi ro bằng cách tổ
chức dữ liệu theo một cách nhất định. 3. Xe tự vận hành
Mức độ phổ biến của ô tô, tàu thuyền và máy bay tự hành đang phát triển và tăng lên
từng ngày. Nhà sản xuất ô tô Tesla, một trong những tập đoàn đi đầu trong việc sản x
uất công nghệ xe tự hành, đã nói rằng những chiếc xe của họ sẽ phát triển đầy đủ khả
năng tự lái vào năm 2022, ngay cả khi chúng chưa sẵn sàng ra mắt công chúng. Tesla 12