Phân tích ưu điểm và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo – IBM Blog

Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến các lĩnh vực hội tụ của khoa học máy tính và dữ liệu, tập trung vào việc chế tạo máy móc có trí thông minh của con người để thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây cần có con người. Ví dụ: học tập, lý luận, giải quyết vấn đề, nhận thức, hiểu ngôn ngữ và hơn thế nữa. Thay vì dựa vào hướng dẫn rõ ràng từ lập trình viên, hệ thống AI có thể học hỏi từ dữ liệu, cho phép chúng xử lý các vấn đề phức tạp (cũng như các tác vụ đơn giản nhưng lặp đi lặp lại) và cải thiện theo thời gian.

Công nghệ AI ngày nay có nhiều trường hợp sử dụng trong nhiều ngành khác nhau; các doanh nghiệp sử dụng AI để giảm thiểu lỗi của con người, giảm chi phí vận hành cao, cung cấp thông tin chuyên sâu về dữ liệu theo thời gian thực và cải thiện trải nghiệm của khách hàng, cùng nhiều ứng dụng khác. Do đó, nó thể hiện sự thay đổi đáng kể trong cách chúng ta tiếp cận điện toán, tạo ra các hệ thống có thể cải thiện quy trình làm việc và nâng cao các yếu tố của cuộc sống hàng ngày.

Nhưng ngay cả với vô số lợi ích của AI, nó vẫn có những nhược điểm đáng chú ý khi so sánh với các phương pháp lập trình truyền thống. Việc phát triển và triển khai AI có thể đi kèm với những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, dịch chuyển công việc và rủi ro an ninh mạng, chưa kể đến cam kết kỹ thuật lớn nhằm đảm bảo các hệ thống AI hoạt động như dự định.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách thức hoạt động của công nghệ AI và nêu ra những ưu điểm cũng như nhược điểm của trí tuệ nhân tạo khi so sánh chúng với các phương pháp tính toán truyền thống.

Trí tuệ nhân tạo là gì và nó hoạt động như thế nào?

AI hoạt động trên ba thành phần cơ bản: dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán. 

• ngày: Các hệ thống AI học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và chúng yêu cầu lượng lớn dữ liệu để đào tạo hiệu quả, đặc biệt là trong trường hợp mô hình học máy (ML). Dữ liệu thường được chia thành ba loại: dữ liệu huấn luyện (giúp mô hình học hỏi), dữ liệu xác thực (điều chỉnh mô hình) và dữ liệu thử nghiệm (đánh giá hiệu suất của mô hình). Để có hiệu suất tối ưu, các mô hình AI phải nhận dữ liệu từ nhiều bộ dữ liệu khác nhau (ví dụ: văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.), điều này cho phép hệ thống khái quát hóa việc học của nó với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
• Thuật toán: Thuật toán là bộ quy tắc mà hệ thống AI sử dụng để xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định. Danh mục thuật toán AI bao gồm các thuật toán ML, học hỏi và đưa ra dự đoán cũng như quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. AI cũng có thể hoạt động từ các thuật toán học sâu, một tập hợp con của ML sử dụng mạng thần kinh nhân tạo nhiều lớp (ANN) — do đó là bộ mô tả “sâu” — để mô hình hóa các mức độ trừu tượng hóa cao trong cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn. Và các thuật toán học tăng cường cho phép tác nhân học hành vi bằng cách thực hiện các chức năng và nhận hình phạt cũng như phần thưởng dựa trên tính chính xác của chúng, điều chỉnh mô hình nhiều lần cho đến khi mô hình được đào tạo đầy đủ.
• Khả năng tính toán: Các thuật toán AI thường yêu cầu tài nguyên điện toán đáng kể để xử lý lượng dữ liệu lớn như vậy và chạy các thuật toán phức tạp, đặc biệt là trong trường hợp học sâu. Nhiều tổ chức dựa vào phần cứng chuyên dụng, như bộ xử lý đồ họa (GPU), để hợp lý hóa các quy trình này. 

Các hệ thống AI cũng có xu hướng thuộc hai loại chính:

• Trí tuệ nhân tạo hẹp, còn được gọi là AI hẹp hoặc AI yếu, thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như nhận dạng hình ảnh hoặc giọng nói. Các trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazon, IBM Watsonx và thậm chí cả ChatGPT của OpenAI là những ví dụ về các hệ thống AI hẹp.
• Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI), hay Strong AI, có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện; nó có thể hiểu, học hỏi, thích nghi và làm việc từ kiến ​​thức trên nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, AGI vẫn chỉ là một khái niệm lý thuyết.

Lập trình truyền thống hoạt động như thế nào?

Không giống như lập trình AI, lập trình truyền thống yêu cầu lập trình viên viết các hướng dẫn rõ ràng để máy tính tuân theo trong mọi tình huống có thể xảy ra; sau đó máy tính sẽ thực hiện các hướng dẫn để giải quyết vấn đề hoặc thực hiện một tác vụ. Đó là một cách tiếp cận xác định, giống như một công thức, trong đó máy tính thực hiện các hướng dẫn từng bước để đạt được kết quả mong muốn.

Cách tiếp cận truyền thống rất phù hợp cho các vấn đề được xác định rõ ràng với số lượng kết quả có thể xảy ra hạn chế, nhưng thường không thể viết quy tắc cho từng kịch bản khi nhiệm vụ phức tạp hoặc đòi hỏi nhận thức giống con người (như trong nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, vân vân.). Đây là lúc lập trình AI mang lại lợi thế rõ ràng so với các phương pháp lập trình dựa trên quy tắc.

Ưu và nhược điểm của AI (so với điện toán truyền thống) là gì?

Tiềm năng thực tế của AI là vô cùng lớn. Các ứng dụng của AI bao gồm chẩn đoán bệnh, cá nhân hóa nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội, thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp để lập mô hình thời tiết và hỗ trợ các chatbot xử lý các yêu cầu hỗ trợ khách hàng của chúng tôi. Robot được hỗ trợ bởi AI thậm chí có thể lắp ráp ô tô và giảm thiểu bức xạ từ cháy rừng.

Giống như bất kỳ công nghệ nào, AI đều có những ưu điểm và nhược điểm khi so sánh với các công nghệ lập trình truyền thống. Ngoài những khác biệt cơ bản về cách chúng hoạt động, AI và lập trình truyền thống còn khác nhau đáng kể về khả năng kiểm soát của lập trình viên, xử lý dữ liệu, khả năng mở rộng và tính khả dụng.

• Kiểm soát và minh bạch: Lập trình truyền thống cung cấp cho các nhà phát triển toàn quyền kiểm soát logic và hành vi của phần mềm, cho phép tùy chỉnh chính xác và có thể dự đoán được kết quả nhất quán. Và nếu một chương trình không hoạt động như mong đợi, các nhà phát triển có thể truy ngược lại cơ sở mã để xác định và khắc phục sự cố. Các hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình phức tạp như mạng lưới thần kinh sâu, có thể khó kiểm soát và diễn giải. Chúng thường hoạt động giống như “hộp đen”, trong đó đầu vào và đầu ra đều được biết trước, nhưng quy trình mà mô hình sử dụng để chuyển từ cái này sang cái kia là không rõ ràng. Sự thiếu minh bạch này có thể là vấn đề trong các ngành ưu tiên khả năng giải thích về quy trình và ra quyết định (như chăm sóc sức khỏe và tài chính).
• Học tập và xử lý dữ liệu: Lập trình truyền thống rất cứng nhắc; nó dựa vào dữ liệu có cấu trúc để thực thi các chương trình và thường gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Để “dạy” thông tin mới cho chương trình, người lập trình phải thêm dữ liệu mới hoặc điều chỉnh quy trình theo cách thủ công. Các chương trình được mã hóa theo truyền thống cũng gặp khó khăn với việc lặp lại độc lập. Nói cách khác, họ có thể không thể đáp ứng được những tình huống không lường trước được nếu không có chương trình rõ ràng cho những trường hợp đó. Vì hệ thống AI học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ nên chúng phù hợp hơn để xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video và văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống AI cũng có thể học hỏi liên tục từ dữ liệu và trải nghiệm mới (như trong học máy), cho phép chúng cải thiện hiệu suất theo thời gian và khiến chúng đặc biệt hữu ích trong môi trường năng động, nơi giải pháp tốt nhất có thể phát triển theo thời gian.
• Tính ổn định và khả năng mở rộng: Lập trình truyền thống ổn định. Khi một chương trình được viết và sửa lỗi, nó sẽ thực hiện các thao tác theo cùng một cách chính xác mọi lúc. Tuy nhiên, sự ổn định của các chương trình dựa trên quy tắc phải trả giá bằng khả năng mở rộng. Bởi vì các chương trình truyền thống chỉ có thể học thông qua các biện pháp can thiệp lập trình rõ ràng nên chúng yêu cầu các lập trình viên viết mã trên quy mô lớn để mở rộng quy mô hoạt động. Quá trình này có thể được chứng minh là không thể quản lý được, nếu không nói là không thể, đối với nhiều tổ chức. Các chương trình AI cung cấp khả năng mở rộng cao hơn các chương trình truyền thống nhưng kém ổn định hơn. Các tính năng tự động hóa và học tập liên tục của các chương trình dựa trên AI cho phép các nhà phát triển mở rộng quy mô một cách nhanh chóng và tương đối dễ dàng, thể hiện một trong những lợi thế chính của ai. Tuy nhiên, bản chất ngẫu hứng của hệ thống AI có nghĩa là các chương trình không phải lúc nào cũng đưa ra phản hồi nhất quán và phù hợp.
• Hiệu quả và tính sẵn có: Các chương trình máy tính dựa trên quy tắc có thể cung cấp khả năng sẵn sàng 24/7, nhưng đôi khi chỉ khi chúng có nhân viên vận hành chúng suốt ngày đêm.

Công nghệ AI có thể hoạt động 24/7 mà không cần sự can thiệp của con người để hoạt động kinh doanh có thể diễn ra liên tục. Một lợi ích khác của trí tuệ nhân tạo là hệ thống AI có thể tự động hóa các công việc nhàm chán hoặc lặp đi lặp lại (như nhập dữ liệu), giải phóng băng thông của nhân viên cho các nhiệm vụ công việc có giá trị cao hơn và giảm chi phí trả lương cho công ty. Tuy nhiên, điều đáng nói là tự động hóa có thể gây ra tác động đáng kể đến tình trạng mất việc làm đối với lực lượng lao động. Ví dụ: một số công ty đã chuyển sang sử dụng trợ lý kỹ thuật số để phân loại báo cáo của nhân viên, thay vì giao các nhiệm vụ đó cho bộ phận nhân sự. Các tổ chức sẽ cần tìm cách kết hợp lực lượng lao động hiện có của họ vào các quy trình công việc mới được hỗ trợ nhờ tăng năng suất nhờ việc kết hợp AI vào hoạt động.

Tối đa hóa lợi thế của trí tuệ nhân tạo với IBM Watson

Omdia dự đoán rằng thị trường AI toàn cầu sẽ trị giá 200 tỷ USD vào năm 2028.¹ Điều đó có nghĩa là các doanh nghiệp nên kỳ vọng sự phụ thuộc vào công nghệ AI sẽ tăng lên, cùng với sự phức tạp của hệ thống CNTT doanh nghiệp ngày càng tăng. Nhưng với Nền tảng dữ liệu và AI IBM watsonx™, các tổ chức có một công cụ mạnh mẽ trong hộp công cụ của họ để mở rộng quy mô AI.

IBM watsonx cho phép các nhóm quản lý nguồn dữ liệu, tăng tốc quy trình làm việc AI có trách nhiệm cũng như dễ dàng triển khai và nhúng AI trong toàn doanh nghiệp—tất cả ở cùng một nơi. watsonx cung cấp nhiều tính năng nâng cao, bao gồm quản lý khối lượng công việc toàn diện và giám sát dữ liệu theo thời gian thực, được thiết kế để giúp bạn mở rộng và tăng tốc cơ sở hạ tầng CNTT được hỗ trợ bởi AI với dữ liệu đáng tin cậy trên toàn doanh nghiệp.

Mặc dù không phải là không có sự phức tạp, việc sử dụng AI mang lại cơ hội cho các doanh nghiệp bắt kịp với một thế giới ngày càng phức tạp và năng động bằng cách đáp ứng các công nghệ tinh vi có thể xử lý sự phức tạp đó.

Đưa AI vào làm việc với watsonx