Ngày đăng: 06/05/2024 16:53

Xuyên suốt thời đại: 5 làn sóng của máy tính AI

AI là tiến bộ công nghệ có tác động mạnh mẽ nhất trong thời đại của chúng ta, biến đổi mọi khía cạnh của nền kinh tế toàn cầu.

Năm làn sóng tăng trưởng đã đưa AI từ khi thành lập đến khắp mọi nơi: cú nổ lớn của AI, dịch vụ đám mây, AI doanh nghiệp, AI tiên tiến và quyền tự chủ.

Giống như các đột phá kỹ thuật khác - chẳng hạn như máy móc công nghiệp, bóng bán dẫn, internet và điện toán di động - AI được hình thành trong học thuật và được thương mại hóa trong các giai đoạn liên tiếp. Đầu tiên, nó nắm giữ trong các tổ chức lớn, có nguồn lực tốt trước khi lan rộng ra các tổ chức nhỏ hơn, các chuyên gia và người tiêu dùng trong nhiều năm.

Kể từ khi thuật ngữ “AI” được đặt ra tại Đại học Dartmouth vào năm 1956, những người trong lĩnh vực này đã khám phá nhiều cách tiếp cận để giải quyết những vấn đề hóc búa nhất trên thế giới. Một trong những cách học sâu , phổ biến nhất , khai thác các cấu trúc dữ liệu được gọi là mạng thần kinh phản chiếu cách các tế bào não của con người hoạt động.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng học sâu định cấu hình mạng nơ-ron với các tham số hoạt động tốt nhất cho một vấn đề cụ thể, sau đó cung cấp cho AI lên đến hàng triệu câu hỏi và câu trả lời mẫu. Với mỗi câu trả lời mẫu, AI sẽ điều chỉnh trọng lượng thần kinh của nó cho đến khi nó có thể tự trả lời các câu hỏi - ngay cả những câu hỏi mới mà nó chưa từng thấy trước đây.

Tìm hiểu thêm về năm làn sóng của AI hiện đại, xác định xem tổ chức của bạn đang ở trong làn sóng nào và chuẩn bị cho những gì tiếp theo.

The Big Bang of AI 

Làn sóng đầu tiên của điện toán AI là “vụ nổ lớn”, bắt đầu với việc khám phá ra các mạng thần kinh sâu.

Ba yếu tố cơ bản đã thúc đẩy sự bùng nổ này: đột phá học thuật trong học sâu, tính khả dụng rộng rãi của dữ liệu lớn và ứng dụng mới của GPU để tăng tốc phát triển và đào tạo học sâu.

Nơi mà các nhà khoa học máy tính từng chỉ định từng lệnh AI, giờ đây các thuật toán có thể viết các thuật toán khác, phần mềm có thể viết phần mềm và máy tính có thể tự học. Điều này đánh dấu sự khởi đầu của kỷ nguyên máy học .

Và trong thập kỷ qua, học sâu đã chuyển từ học thuật sang thương mại, được thực hiện bởi bốn làn sóng tăng trưởng tiếp theo.

The Cloud

Các doanh nghiệp đầu tiên sử dụng AI là các công ty công nghệ lớn với bí quyết khoa học và tài nguyên máy tính để điều chỉnh mạng nơ-ron nhằm mang lại lợi ích cho khách hàng của họ. Họ đã làm như vậy bằng cách sử dụng đám mây - làn sóng điện toán AI thứ hai.

Ví dụ, Google đã áp dụng học sâu vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp Google Dịch. Facebook đã áp dụng AI để xác định hàng hóa tiêu dùng từ hình ảnh để khiến chúng có thể mua được. Thông qua các loại ứng dụng đám mây này, Google, Amazon và Microsoft đã giới thiệu nhiều ứng dụng trong thế giới thực đầu tiên của AI.

Chẳng bao lâu, các công ty công nghệ lớn này đã tạo ra các nền tảng cơ sở hạ tầng như một dịch vụ, giải phóng sức mạnh của các đám mây công cộng cho các doanh nghiệp cũng như các công ty khởi nghiệp và thúc đẩy việc áp dụng AI hơn nữa.

Giờ đây, các công ty thuộc mọi quy mô đều dựa vào đám mây để bắt đầu với AI một cách nhanh chóng và hợp lý. Nó cung cấp một cơ hội dễ dàng cho các công ty triển khai AI, cho phép họ tập trung vào phát triển và đào tạo các mô hình, thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng cơ bản.

Enterprise AI

Khi các công cụ được phát triển để làm cho AI dễ tiếp cận hơn, các doanh nghiệp lớn đang áp dụng công nghệ để cải thiện chất lượng, an toàn và hiệu quả của quy trình làm việc của họ - và dẫn đầu làn sóng điện toán AI thứ ba. Các nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tài chính , chăm sóc sức khỏe , dịch vụ môi trường , bán lẻ , giải trí và các ngành khác bắt đầu đào tạo mạng nơ-ron trong trung tâm dữ liệu của riêng họ hoặc đám mây.

Ví dụ: các chatbot AI đàm thoại tăng cường các trung tâm cuộc gọi và AI phát hiện gian lận giám sát hoạt động bất thường trong thị trường trực tuyến. Thị giác máy tính hoạt động như một trợ lý ảo cho thợ máy, bác sĩ và phi công, cung cấp cho họ thông tin để đưa ra quyết định chính xác hơn.

Mặc dù làn sóng điện toán AI này có các ứng dụng rộng rãi và thu hút được các tiêu đề mỗi tuần, nhưng nó chỉ mới bắt đầu. Các công ty đang đầu tư mạnh vào các nhà khoa học dữ liệu, những người có thể chuẩn bị dữ liệu để đào tạo các mô hình và kỹ sư học máy, những người có thể tạo và tự động hóa các đường ống đào tạo và triển khai AI.

The Edge

Làn sóng thứ tư đẩy AI từ đám mây hoặc trung tâm dữ liệu ra rìa , đến những nơi như nhà máy , bệnh viện , sân bay , cửa hàng , nhà hàng và lưới điện . Sự ra đời của 5G đang tăng cường khả năng triển khai và quản lý các thiết bị điện toán biên ở mọi nơi. Nó tạo ra một cơ hội bùng nổ cho AI để chuyển đổi nơi làm việc và để các doanh nghiệp nhận ra giá trị của dữ liệu từ người dùng cuối của họ.

Với việc áp dụng các thiết bị IoT và những tiến bộ trong cơ sở hạ tầng máy tính, sự gia tăng của dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp tạo và đào tạo các mô hình AI để triển khai ở biên, nơi có người dùng cuối.

Làn sóng này đòi hỏi các kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu phải xem xét các hạn chế thiết kế của suy luận AI ở rìa. Các giới hạn đó bao gồm khả năng kết nối, lưu trữ, năng lượng pin, công suất máy tính và quyền truy cập vật lý để bảo trì. Các thiết kế cũng phải phù hợp với nhu cầu của chủ doanh nghiệp, nhóm CNTT và hoạt động bảo mật để đảm bảo tốt hơn sự thành công của việc triển khai.

Edge AI cũng mới ra đời nhưng đã được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Thị giác máy tính giám sát các tầng của nhà máy để tìm các vi phạm an toàn, quét các hình ảnh y tế để tìm sự phát triển bất thường và lái xe ô tô xuống đường cao tốc một cách an toàn. Tiềm năng cho các ứng dụng mới là vô hạn.

Autonomy

Làn sóng AI thứ năm sẽ là sự gia tăng của quyền tự chủ - sự phát triển của AI đến mức AI điều hướng máy móc di động mà không cần sự can thiệp của con người. Ô tô, xe tải, tàu thủy, máy bay, máy bay không người lái và các robot khác sẽ hoạt động mà không có sự điều khiển của con người . Để điều này diễn ra, kết nối mạng 5G, sức mạnh của máy tính tăng tốc và sự đổi mới liên tục trong các khả năng của mạng nơ-ron là cần thiết.

Autonomous AI đang đạt được bước tiến lớn, được thúc đẩy bởi đại dịch, những ràng buộc của chuỗi cung ứng toàn cầu và nhu cầu liên quan đến tự động hóa để đạt hiệu quả trong các quy trình kinh doanh.

Kết hợp các lĩnh vực kỹ thuật ngoài học sâu, AI tự chủ yêu cầu các kỹ sư máy học cộng tác với các kỹ sư robot. Cùng nhau, họ làm việc để hoàn thành bốn trụ cột của quy trình làm việc của hệ thống robot: thu thập và tạo dữ liệu chân thực, tạo mô hình AI, mô phỏng với một cặp song sinh kỹ thuật số và vận hành robot trong thế giới thực.

Đối với rô bốt, khả năng mô phỏng đặc biệt quan trọng trong việc mô hình hóa và kiểm tra tất cả các trường hợp góc có thể xảy ra để giảm thiểu rủi ro an toàn khi triển khai rô bốt trong thế giới thực.

Máy tự động cũng phải đối mặt với những thách thức mới xung quanh việc triển khai, quản lý và bảo mật đòi hỏi sự phối hợp giữa các nhóm trong kỹ thuật, hoạt động, sản xuất, mạng, bảo mật và tuân thủ.

Getting Started With AI 

Bắt đầu với cú nổ lớn của AI, ngành công nghiệp này đã phát triển nhanh chóng và tạo ra nhiều làn sóng điện toán hơn nữa, bao gồm các dịch vụ đám mây, AI doanh nghiệp, AI tiên tiến và máy móc tự trị. Những tiến bộ này đang mang AI từ phòng thí nghiệm đến phòng khách, cải thiện hoạt động kinh doanh và cuộc sống hàng ngày của người tiêu dùng.

NVIDIA đã dành nhiều thập kỷ để xây dựng các sản phẩm tính toán và phần mềm cần thiết để cho phép hệ sinh thái AI thúc đẩy những làn sóng tăng trưởng này. Ngoài việc phát triển và triển khai AI vào công ty, NVIDIA đã giúp vô số doanh nghiệp, công ty khởi nghiệp, nhà máy, công ty chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa áp dụng, triển khai và mở rộng các sáng kiến ​​AI của riêng họ.

Cho dù bắt đầu một dự án AI ban đầu, chuyển đổi một nhóm vào khối lượng công việc AI hay xem xét các bản thiết kế và mở rộng cơ sở hạ tầng, hãy thiết lập các dự án AI của bạn để thành công .