Trí tuệ nhân tạo trên thiết bị di động - Giờ G đã điểm

Nhiều hãng sản xuất thiết bị đã và đang phát triển hàng loạt phần cứng, phần mềm và thành phần khác có liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Trong lĩnh vực máy tính, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, TTNT) từ lâu đã trở thành lĩnh vực nghiên cứu, và thực tế cho thấy kết quả thu được không tốt như mong đợi, thậm chí có những ý tưởng được cho là mang tính đột phá song lại liên tục thất bại trong quá trình áp dụng trên các thiết bị, ứng dụng. Dẫu thế, các nhà khoa học vẫn tin rằng, một ngày nào đó, máy móc nói chung và máy tính cũng như thiết bị di động (TBDĐ) nói riêng sẽ trở nên thông minh hơn, hành xử giống con người hơn và từ đó trở nên đại chúng hơn.

Ở góc độ nào đó, TTNT mang đến TBDĐ khả năng tương tác thật hơn với con người, cung cấp những kết quả tìm kiếm nhanh và chính xác hơn, chẩn đoán và đưa ra những giải pháp có cơ sở hơn dựa trên kho dữ liệu chính là tri thức của con người. Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại hãng IBM đã tạo ra một chiếc máy mang tên Watson, có khả năng xem xét qua hàng terabyte dữ liệu và trả lời những câu hỏi đầy phức tạp chỉ sau 3 đến 5 giây. Theo ông Dave Ferrucci, một quản lý cao cấp tại IBM, trong vài năm tới, một phiên bản phần mềm chạy trên Watson có thể "định cư" trên một chiếc máy tính bảng của bác sỹ để phân tích các kết quả thử nghiệm để cung cấp chẩn đoán phù hợp. Nó cũng có thể phân tích các số liệu thực tế của thị trường và đề xuất cách thức doanh nghiệp có thể cân đối lại các chiến lược đầu tư.

Nhiều hãng sản xuất đã và đang thực hiện các dự án phần mềm, phần cứng và giải pháp có liên quan đến TTNT, có thể kể đến như Intel, HP, Google, Apple, AT&T và Sprint Nextel. Tuy nhiên, để TTNT phát triển, trước tiên là bộ xử lý trên các TBDĐ phải mạnh mẽ hơn để cùng với hệ điều hành và các ứng dụng liên quan xử lý các tác vụ phức tạp hơn. Cạnh đó, khả năng kết nối mạnh linh hoạt và sự phát triển của mạng tốc độ cao cũng là yếu tố giúp TNTT phát triển. Rõ ràng là tiền của và công sức mà các hãng đã đổ vào TNTT không phải là con số nhỏ. Ví dụ, AT&T đã dành ra hơn 1 triệu giờ nghiên cứu công nghệ TNTT để có thể chuyển đổi các đoạn hội thảo thành văn bản hay thực hiện tác vụ tìm kiếm cho các câu truy vấn bằng giọng nói. Với Google, năm ngoái, hãng đã chi khoảng 2,84 triệu đô la Mỹ (2,84 triệu USD, ~55,6 tỷ đồng) cho công tác nghiên cứu và phát triển, trong đó có lĩnh vực TNTT.

Theo AT&T, trong năm nay, hãng này sẽ cho phép các lập trình viên tạo ra các ứng dụng di động có sử dụng thư viện TNTT của mình cũng như cho biết đang tìm kiếm những cách thức cho phép người dùng sử dụng khẩu lệnh để tìm kiếm hướng dẫn đường đi khi lái xe và kiểm soát các thiết bị điện tử dân dụng như tivi, dàn âm thanh. Trong khi đó, Google cũng kịp trình làng tính năng Google Instant có khả năng dự báo từ khóa tìm kiếm của người dùng hay tính năng Goggles có khả năng tìm kiếm nội dung dạng trực quan (visual search) cho máy tính cá nhân và hứa hẹn mang 2 giải pháp mới này lên TBDĐ vào cuối năm. Cạnh đó, Google còn có giải pháp Google Action cho điện thoại thông minh nền Android.

Với TNTT, người dùng có thể nghĩ đến viễn cảnh một chiếc điện thoại thông minh trong tương lai có thể tức thời dịch lại mọi cuộc đàm thoại, chuyển đổi ngôn ngữ cho email, hướng dẫn đường đi ở chế độ thời gian thực và thậm chí "trò chuyện" với chính chủ nhân. Tuy nhiên, TNTT không phải là bài toán đơn giản, có nhiều ứng dụng liên quan đến TNTT cần nhiều thời gian để giải quyết. Ví dụ, Intel đang phát triển 1 công nghệ có thể được tích hợp vào mũ và hoạt động như "máy đánh chữ thần kinh". Cụ thể, bằng cách quét sóng não, phần mềm có thể đoán được một người dùng đang nghĩ gì và dự đoán câu truy vấn tìm kiếm. Theo ông Dan Pomerleau, một nhà nghiên cứu tại phòng thí nghiệm của Intel thì một phiên bản mẫu (prototype) của phần mềm này đã nhận dạng được khoảng 60 từ như "airplane" (máy bay) và "celery" (cây cần tây). Cũng theo ông này, giải pháp của Intel có thể cần đến 10 năm cho công tác xây dựng xong kho từ vựng và đảm bảo độ chính xác để có thể áp dụng trong thực tế.

Cạnh đó, còn khá nhiều thách thức đang chờ đón TTNT, chẳng hạn như việc nhận dạng các đối tượng ngoài thực tế. Ví dụ, kích thước, hình dáng và sự chuyển động của các con vật (như mèo, chó...) có thể làm cho máy tính nói chung và trung tâm đầu não xử lý TNTT gặp nhiều bối rối.

Nhìn chung, TNTT hứa hẹn mang đến cho thiết bị số những lạc quan mới về tính năng và sự linh hoạt trong giao tiếp với con người. Song, vẫn còn đó nhiều thách thức với giới công nghệ trong quá trình ứng dụng các giải pháp TNTT vào thực tiễn.

Văn Tám