Khi tưởng tượng về tương lai của AI, chúng ta có thể nghĩ đến điều viễn tưởng mà chúng ta thấy trong điện ảnh: những robot cực kỳ tiên tiến có thể bắt chước con người đến mức không thể phân biệt được với chúng. Đúng là khả năng học hỏi, xử lý và phân tích thông tin nhanh chóng để đưa ra quyết định là đặc điểm chính của trí tuệ nhân tạo. 

Nhưng điều mà hầu hết chúng ta đều biết là AI thực sự thuộc về một phân ngành gọi là học máy. Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một thuật ngữ chung cho một số lĩnh vực thuật toán của toán học và khoa học máy tính. Có một số khác biệt chính giữa chúng cần được hiểu rõ để tối đa hóa tiềm năng thăng tiến của chúng. 

Các chuyên gia dự đoán rằng đầu tư vào AI sẽ tiếp tục tăng trưởng, bao gồm cả việc áp dụng Nền tảng dịch vụ AI, điều này sẽ giúp các chương trình máy học dễ tiếp cận hơn đối với người dùng không có chuyên môn kỹ thuật nâng cao. Do đó, điều quan trọng là phải tìm hiểu sâu hơn về cách thức hoạt động của các công nghệ này và cách chúng có thể được sử dụng để tác động tích cực đến tương lai của khoa học dữ liệu. 

AI so với ML

Nói tóm lại, AI có thể được coi là một lĩnh vực hoặc một loại công nghệ nhằm mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc. Ngược lại, học máy là trường con trong đó máy tính được dạy để học từ dữ liệu trong quá khứ. 

Những thứ mà chúng ta có thể gọi là AI, như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói và phát hiện bất thường, tất cả đều thuộc danh mục học sâu và học tăng cường của học máy. Trong những ngành này, máy tính được dạy để học các mẫu để cuối cùng chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng hoặc phân loại mà không cần sự can thiệp của con người.

Chìa khóa tiềm năng để mở ra cấp độ tiếp theo của AI là thông qua việc tiếp tục phát triển phương pháp học tăng cường. Trong khi các chương trình học máy truyền thống học thông qua dữ liệu lịch sử thì các chương trình học tăng cường học thông qua thử và sai. RL có thể được coi là Công nghệ học tập “trưởng thành” tối ưu hóa, nghĩa là tối đa hóa hoặc giảm thiểu một kết quả cụ thể. 

Một chương trình thực hiện một loạt các hành động và các hành động tiếp theo được thông báo dựa trên kết quả tốt nhất của các hành động trước đó. Việc thử và sai này cần có thời gian, nhưng công nghệ luôn ngày càng nhanh hơn. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi các chương trình học tăng cường sẽ hoạt động ở mức độ tạo ra kết quả hiệu quả nhanh hơn nhiều. 

Mặc dù những lo ngại đen tối về AI giả mạo phần lớn đã bị thổi phồng quá mức, nhưng giống như bất kỳ công nghệ nào, AI và ML không phải là không có những hàm ý và hạn chế. Nhưng những công nghệ này cũng có thể mang lại lợi thế lớn cho các công ty bằng cách cung cấp cho họ những cách thức tổ chức và phân tích dữ liệu sáng tạo.

Lợi ích của AI và ML

Lợi ích của AI và ML bao gồm:

Bảo mật

Xác định các cơ hội và rủi ro thông qua học máy đã trở nên quan trọng trong lĩnh vực an ninh mạng. Các chương trình học máy có thể được sử dụng để giúp bảo vệ dữ liệu riêng tư và giữ cho kiến ​​trúc bảo mật hoạt động trơn tru. Một ví dụ điển hình về ML trong mạng là Kiểm tra bảo mật ứng dụng động (DAST), một chương trình giao tiếp với các ứng dụng web để xác định các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn trong ứng dụng và kiến ​​trúc cơ bản. 

Theo các nhà phân tích chứng khoán tại Phòng thủ đám mây“DAST là một loại thử nghiệm ứng dụng hộp đen có thể kiểm tra các ứng dụng trong khi chúng đang chạy. Khi thử nghiệm một ứng dụng bằng DAST, bạn không cần có quyền truy cập vào mã nguồn để tìm lỗ hổng. Sau đó, bạn sẽ nhận được thông báo nếu các phần phụ thuộc của dự án của bạn bị ảnh hưởng bởi các lỗ hổng mới được tiết lộ.” Điều này có nghĩa là việc phát hiện lỗ hổng đang trở nên hiệu quả và toàn diện hơn bao giờ hết. 

Khi máy quét đã xác định được lỗ hổng, con người có thể can thiệp và giảm thiểu vấn đề. Máy tính càng “thông minh” càng tốt, Các chương trình ML không có trực giác; họ đưa ra quyết định theo các thông số nghiêm ngặt và dữ liệu đã học. Vì vậy, điều quan trọng là chuyên gia CNTT phải kiểm tra quá trình quét sau khi quá trình hoàn tất để đảm bảo lợi ích tối đa.

Hậu cần kinh doanh

Khả năng một chương trình máy tính có thể tự học, sắp xếp và phân tích dữ liệu đã dẫn đến phát triển nhiều công cụ kinh doanh và các ứng dụng. Dự đoán thị trường, hành vi của khách hàng và nhân khẩu học mục tiêu chỉ là một vài trong số các lĩnh vực phân tích mà học máy có thể hỗ trợ con người. 

Trong nội bộ, các công ty có thể dựa vào thuật toán học máy để phát hiện các lỗi thủ công, tăng tốc độ và độ chính xác cũng như hợp lý hóa hoạt động kinh doanh. Ngoài ra, sự phổ biến của Dữ liệu lớn khiến việc phân tích tiếp thị dựa trên AI trở thành điều bắt buộc đối với các công ty đang tìm cách tối đa hóa tiềm năng phân tích dữ liệu của họ.

Tiếp cận khách hàng

Với các giải pháp lưu trữ dữ liệu đám mây giúp tăng năng suất và khả năng truy cập, ngày càng có nhiều doanh nghiệp tự hỏi cách sử dụng dữ liệu khách hàng tốt nhất. Khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn, khả năng phân tích được hỗ trợ bởi AI sẽ trở nên chính xác hơnvà các nỗ lực tiếp thị B2B sẽ thấy được lợi ích từ thông tin được thu thập theo thời gian. 

Chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy các tương tác và phát hiện sở thích của khách hàng được điều chỉnh với tốc độ ngày càng tăng. Phân tích dự đoán dựa trên AI sẽ mang lại cho các công ty am hiểu công nghệ một lợi thế không thể phủ nhận so với đối thủ cạnh tranh. 

Rủi ro của AI và ML

Những rủi ro của AI và ML bao gồm:

Huyền thoại về những cỗ máy có tri giác

Có một cảm giác điềm gở thường đi kèm với sự ngạc nhiên về tốc độ và sự đổi mới của AI. Những tên tuổi lớn như Stephen Hawking, Elon Musk, Bill Gates đều cảnh báo về mối nguy hiểm tiềm ẩn của AI  nếu con người không quản lý đúng đắn công nghệ tiên tiến. Những cuốn sách và bộ phim nổi tiếng đã làm dấy lên nỗi sợ hãi rằng một ngày nào đó máy móc sẽ có trí tuệ riêng. Có một số lo ngại rằng các chương trình AI mang tính hủy diệt như vũ khí tự động có thể rơi vào tay kẻ xấu. Những mối quan tâm này không hoàn toàn bị đặt sai chỗ. 

Ví dụ, hai cuộc bầu cử tổng thống Mỹ gần đây nhất đã làm sáng tỏ mức độ hiệu quả của các thuật toán khai thác dữ liệu trong việc nhắm mục tiêu vào người dùng mạng xã hội và hậu quả của việc giả mạo công nghệ. 

Nhưng cốt lõi của những sự can thiệp này không phải là những cỗ máy có tri giác; họ là những người sử dụng công nghệ tiên tiến cho những mục đích đáng ngờ. Sự tiện lợi và phổ biến của tự động hóa khiến AI trở thành sự hiện diện mạnh mẽ trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và giống như bất cứ điều gì, nó phải được quản lý thông qua chính sách và đạo đức. 

Diễn viên xấu 

Một lĩnh vực tiềm năng khác cần quan tâm là an ninh mạng. Các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên phức tạp và sáng tạo. Cũng giống như bất kỳ trí tuệ nhân tạo nào khác, phần mềm độc hại dựa trên AI là học cách chống lại Các công cụ an ninh mạng dựa trên AI cũng vậy. Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên mà không gian an ninh mạng có thể là cuộc chiến giữa những cỗ máy tốt và xấu. May mắn thay, thuật toán ML có khả năng phát hiện sự bất thường rất tốt. Các chuyên gia an ninh mạng sẽ phải tiếp tục đổi mới để theo kịp những kẻ xấu.

Tương lai của khoa học dữ liệu

Hiện nay, những hạn chế của trí tuệ nhân tạo đều liên quan đến chính cơ chế học tập. Máy học dần dần bằng cách đưa ra các quyết định trong tương lai dựa trên dữ liệu trong quá khứ để tạo ra một đầu ra cụ thể. Ngược lại, con người có thể suy nghĩ trừu tượng, sử dụng ngữ cảnh và loại bỏ những thông tin không còn cần thiết nữa.

Do đó, các thuật toán học máy trong tương lai hy vọng có thể tham gia vào quá trình gỡ bỏ máy cũng như vậy, đặc biệt đối với các tài sản kỹ thuật số như dữ liệu tài chính và cá nhân. Đây có thể là bước tiếp theo trong việc tăng cường bảo mật với AI và cải thiện một số rủi ro của nó. 

Những tiến bộ trong AI sẽ có tác động đáng kể đến tương lai của khoa học dữ liệu, nhưng máy móc vẫn chưa thực sự “thông minh” theo cách con người nghĩ về trí thông minh. Máy tính có thể khiến chúng ta phải xấu hổ về tốc độ xử lý, nhưng chúng ta vẫn chưa tạo ra được một chương trình có thể nắm bắt được khả năng sáng tạo và logic của chính chúng ta. Máy móc là một tài sản quan trọng nhưng chúng vẫn chỉ bổ sung cho sự đổi mới của con người. 

Khi chúng ta tiến gần hơn đến việc biến tiểu thuyết thành hiện thực, sự phát triển trong AI có thể sẽ xảy ra trong các lĩnh vực học sâu và học tăng cường. Đây là một số lĩnh vực cần theo dõi khi hỏi điều gì sẽ xảy ra tiếp theo trong việc theo đuổi trí tuệ nhân tạo. 

Coinsmart. Đặt cạnh Bitcoin-Börse ở Europa
Nguồn: https://dataconomy.com/2021/05/machine-learning-vs-artificial-intelligence-future-data-science/