AI là công nghệ có thể cách mạng hóa các ngành công nghiệp sản xuất, chăm sóc sức khỏe, khám phá không gian và nhiều lĩnh vực khác. Do đó, AI đang phát triển và trở nên phổ biến với tốc độ tuyệt vời. Sự phổ biến ngày càng tăng của AI đã thúc đẩy nhiều doanh nghiệp đầu tư vào việc phát triển và nghiên cứu các ứng dụng AI khác nhau như robot và xe tự động.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là AI vẫn đang gặp phải một số thách thức. Dưới đây là một số thách thức phổ biến mà hầu hết các công ty IT Việt Nam gặp phải khi triển khai AI.
Như hầu hết bạn có thể biết, các hệ thống AI được điều khiển và phát triển bằng cách tận dụng dữ liệu chất lượng cao. Do đó, khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chính xác, kiểm soát chất lượng và chi phí gán nhãn dữ liệu là những khía cạnh thách thức nhất đối với mỗi doanh nghiệp AI ở bất kỳ nơi nào trên thế giới. Vinfast chẳng hạn, là một công ty ứng dụng AI chính trong Việt Nam. Vinfast là trung tâm nghiên cứu và phát triển xe tự hành duy nhất của Việt Nam. Vinfast đã đầu tư rất nhiều thời gian và tiền bạc để xây dựng một đội xe có thể di chuyển xung quanh các đường phố và chụp ảnh trong nhiều điều kiện thời gian và thời tiết khác nhau.
Theo Nguyễn Minh Tân – Phó Giám đốc điều hành của Rikkei AI
“Một sản phẩm AI là sự kết hợp của nhiều vật liệu khác nhau, và dữ liệu là một trong những thành phần thiết yếu. Theo thống kê, tới 80% thời gian phát triển sản phẩm AI được dành cho xử lý liên quan đến dữ liệu.”
Ngoài ra, huấn luyện AI giống như giáo dục một đứa trẻ. AI có thể học thành công nếu dữ liệu chính xác được sử dụng để huấn luyện nó. Ngược lại, nếu chúng ta dạy AI dữ liệu không chính xác, nó sẽ học sai. Hơn nữa, khi dữ liệu không đồng nhất được sử dụng tại một thời điểm không chính xác, AI sẽ bị nhầm lẫn. Do đó, quyền riêng tư và bảo mật của việc thu thập và huấn luyện dữ liệu cho AI cần được chú ý; càng nhiều dữ liệu được sử dụng thích hợp để huấn luyện, AI càng thông minh và có thể nhận dạng chính xác hơn.
.png)
Đây là một trong những thách thức quan trọng nhất trong AI, một thách thức đã làm cho các nhà nghiên cứu luôn trăn trở về các dịch vụ AI trong các công ty và công ty khởi nghiệp. Những công ty này có thể tự hào về độ chính xác trên 90%, nhưng con người có thể làm tốt hơn trong tất cả các trường hợp này. Chẳng hạn, hãy để mô hình của chúng ta dự đoán xem hình ảnh là của một chú chó hay một chú mèo. Con người có thể dự đoán kết quả chính xác hầu như mọi lúc, đạt được độ chính xác ấn tượng trên 99%.
Để mô hình học sâu thực hiện hiệu suất tương tự sẽ đòi hỏi điều chỉnh tinh chỉnh chưa từng có, tối ưu hóa siêu tham số, một tập dữ liệu lớn và một thuật toán rõ ràng và chính xác, cùng với sức mạnh tính toán mạnh mẽ, huấn luyện liên tục trên dữ liệu huấn luyện và kiểm tra trên dữ liệu kiểm tra. Điều đó nghe có vẻ là rất nhiều công việc, và thực tế nó khó hơn những gì chúng tôi nêu ra gấp trăm lần.
Các công ty AI có thể tránh làm tất cả công việc khó khăn bằng cách sử dụng nhà cung cấp dịch vụ để huấn luyện các mô hình học sâu cụ thể bằng cách sử dụng các mô hình được huấn luyện trước. Chúng được huấn luyện trên hàng triệu hình ảnh và được tinh chỉnh để có độ chính xác tối đa, nhưng vấn đề thực sự là chúng tiếp tục hiển thị lỗi và sẽ thực sự gặp khó khăn trong việc đạt được hiệu suất cấp con người.
Lượng năng lượng mà những thuật toán chạy hết sức này sử dụng là một yếu tố khiến hầu hết các nhà phát triển tránh xa. Học máy và Học sâu là nền tảng của AI này, và chúng yêu cầu ngày càng tăng số lõi và GPU để hoạt động hiệu quả. Có nhiều lĩnh vực khác nhau nơi chúng tôi có ý tưởng và kiến thức để triển khai các khuôn khổ học sâu như theo dõi tiểu hành tinh, triển khai chăm sóc sức khỏe, theo dõi các thiên thể vũ trụ và nhiều hơn nữa.
Chúng cần sức mạnh tính toán của một siêu máy tính, và đúng vậy, các siêu máy tính không rẻ. Mặc dù các nhà phát triển làm việc trên các hệ thống AI hiệu quả hơn do sự sẵn có của Điện toán đám mây và các hệ thống xử lý song song, chúng đều có giá. Không phải ai cũng có thể chi trả được điều đó với sự gia tăng trong dòng vào của những lượng dữ liệu chưa từng có và các thuật toán phức tạp ngày càng tăng.
Kết luận
Các doanh nghiệp sẽ phải làm quen với AI, điều này sẽ giúp họ hiểu cách AI hoạt động. Không có gì phủ nhận rằng triển khai AI trong kinh doanh có thể gặp phải một số thách thức, và bạn sẽ bắt đầu nhận thấy những thách thức này khi tạo chiến lược AI cho doanh nghiệp của mình. Tuy nhiên, việc áp dụng một cách tiếp cận từng bước và có chiến lược sẽ đơn giản hóa quá trình triển khai AI ở một mức độ nhất định.
Nếu bạn quan tâm đến việc cập nhật thêm kiến thức kỹ thuật, vui lòng theo dõi blog Rikkeisoft mới!
