Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lại của chúng là gì?
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo đang chinh phục thế giới kỷ nguyên số ở hiện tại. Dữ liệu lớn tựa như một kho tàng thông tin khổng lồ đã thu thập trước khi ai biết về nó. Nếu được nghiên cứu đúng cách, dữ liệu lớn có thể cung cấp những kiến thức sâu sắc về các lĩnh vực mà dữ liệu đó thuộc về.
Tuy nhiên, việc sắp xếp và phân tích tất cả dữ liệu đó để cải tiến quyết định kinh doanh là quá khó đối với ý thức của con người. Vì vậy, việc viết thuật toán với trí tuệ nhân tạo là cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ khó khăn của việc rút trích tri thức từ dữ liệu phức tạp.
Dự kiến trong những năm tới, các doanh nghiệp sẽ mở rộng khả năng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo của mình. Điều này dẫn đến nhu cầu cao về chuyên gia dữ liệu và những người có bằng thạc sĩ về phân tích kinh doanh hoặc phân tích dữ liệu. Mục tiêu là theo kịp và sử dụng khối lượng dữ liệu mà tất cả máy tính, điện thoại thông minh và máy tính bảng của chúng ta, cùng với các thiết bị Internet of Things (IoT), đang tạo ra.
Hiểu về dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo được thúc đẩy bởi nhiều tiến bộ công nghệ đã định nghĩa môi trường số hiện tại và Công nghiệp 4.0. Hai phát triển này nhằm tối đa hóa giá trị của lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong thời đại ngày nay.
Dữ liệu lớn là thuật ngữ chỉ quá trình xử lý và lưu trữ các lượng dữ liệu lớn, bán cấu trúc và không cấu trúc có tiềm năng có thể được tổ chức và rút trích thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp và tổ chức.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lại của chúng là gì?
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo sử dụng nhiều thuật toán với mục tiêu xây dựng các máy móc giả lập các chức năng của con người (như học hỏi, lập luận và ra quyết định). Hãy cùng tìm hiểu về những công nghệ tiên tiến này.
Dữ liệu lớn là gì?
Quản lý số lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn là trung tâm của lĩnh vực "dữ liệu lớn". Khi lượng dữ liệu quá lớn, các kỹ thuật quản lý dữ liệu truyền thống không thể sử dụng được. Trước đây, các doanh nghiệp đã bắt đầu thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ về khách hàng, giá cả, giao dịch và an ninh sản phẩm. Tuy nhiên, cuối cùng, khối lượng dữ liệu quá lớn để con người đánh giá thủ công.
"Dữ liệu lớn đòi hỏi một phương pháp xử lý mới để có khả năng đưa ra quyết định, nhận thức và tối ưu quy trình để thích nghi với quy mô lớn, tỷ lệ tăng trưởng cao và đa dạng hóa của tài sản thông tin." - Gartner
Ý tưởng này truyền đạt một ý nghĩa rất quan trọng. Dữ liệu lớn hiện được đánh giá là một nguồn tài nguyên thông tin. Chúng ta cần các phương pháp xử lý mới trong thời đại dữ liệu lớn để xử lý những tài sản thông tin này, vì phương pháp xử lý ban đầu không thể xử lý dữ liệu này một cách kịp thời hoặc chính xác.
Năm V của dữ liệu lớn
Các đặc điểm của dữ liệu lớn được sử dụng để tóm tắt một ý tưởng khác. McKinsey liệt kê độ lớn của dữ liệu, tốc độ dữ liệu, đa dạng rất nhiều loại dữ liệu và mật độ giá trị thấp là bốn đặc điểm của dữ liệu lớn. Đó là những gì chúng ta thường gọi là đặc điểm 4V của dữ liệu lớn. Dựa trên đó, IBM đã tạo ra định nghĩa về dữ liệu lớn, đó là 5V, các đặc điểm của dữ liệu lớn mà khá phổ biến trong ngành công nghiệp. Hãy cùng xem từng đặc điểm 5V này.
1. Thể tích (Volume): V là đặc điểm đầu tiên. Điều này có nghĩa là vào thời đại dữ liệu lớn, chúng ta cần xử lý một lượng dữ liệu lớn. Hiện nay, độ lớn này thường được sử dụng cho phân tích và khai thác dữ liệu tỷ lệ terabyte.
2. Đa dạng (Variety): Đặc điểm thứ hai được gọi là nhiều hình thức dữ liệu. Trước đây, hầu hết dữ liệu chúng ta có thể xử lý là dữ liệu có cấu trúc, tức là được trình bày dưới dạng bảng hai chiều. Nhưng trong thời đại dữ liệu lớn, chúng ta cần xử lý nhiều loại dữ liệu rộng hơn, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Công nghệ dữ liệu lớn phải xử lý các loại dữ liệu này độc lập hoặc có thể kết hợp.
Ảnh: Hiểu rõ về dịch vụ dữ liệu lớn
3. Giá trị (Value): Đặc điểm thứ ba là mật độ giá trị dữ liệu thấp. Mặc dù có một lượng dữ liệu lớn, nhưng không nhiều dữ liệu có giá trị đối với chúng ta. Mật độ giá trị của dữ liệu này khá thấp vì chúng bị chìm trong đại dương lớn của dữ liệu. Do đó, chúng ta phải lọc và khai thác hàng trăm triệu dữ liệu, nhưng chúng ta có thể chỉ tìm thấy vài chục hoặc vài trăm dữ liệu hữu ích.
4. Tốc độ (Velocity): Đặc điểm thứ tư là tốc độ xử lý nhanh. Quá trình xử lý dữ liệu để tạo ra kết quả trước đây mất tuần, tháng hoặc thậm chí cả năm, nhưng bây giờ chúng ta cần kết quả trong một thời gian ngắn, như vài phút hoặc thậm chí vài giây.
5. Độ chính xác (Veracity): Đặc điểm thứ năm liên quan đến đặc điểm thứ ba. Độ chính xác khẳng định rằng giá trị thương mại là cao hoặc thực tế hơn, tức là giá trị của dữ liệu khai thác rất cao, cho dù nó có ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định, cung cấp thông tin mới hoặc giúp chúng ta cải thiện quy trình của mình. Điều này làm cho mọi thứ trở nên đơn giản hơn.
Ảnh: Các quy trình công ty có thể được tự động hóa với dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo
Những đặc điểm 5V của dữ liệu lớn này cho chúng ta biết rằng thuật ngữ "dữ liệu lớn" hiện nay bao gồm cả dữ liệu và một số phương pháp xử lý dữ liệu. Để đưa ra quyết định hoặc tối ưu cho công việc, chúng ta phải nhanh chóng tìm ra và khai thác phần dữ liệu từ một khối lượng dữ liệu lớn có ích cho công việc của chúng ta. Toàn bộ quy trình này được gọi là dữ liệu lớn.
Phân tích dữ liệu lớn
Phân tích dữ liệu lớn là quá trình phân tích lượng lớn dữ liệu để tìm thông tin có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh về hoạt động của họ, như mô hình ẩn, sự tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng.
Các công ty có thể phân tích các tập dữ liệu và có thông tin mới bằng cách sử dụng công nghệ và quy trình phân tích dữ liệu. Các truy vấn thông tin cơ bản về hiệu suất kinh doanh và hoạt động doanh nghiệp được giải quyết bằng các truy vấn thông tin kinh doanh (BI).
Phân tích tiên tiến, bao gồm mô hình dự đoán, thuật toán thống kê và phân tích giả thuyết bằng các hệ thống phân tích, là một phần con của phân tích dữ liệu lớn.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là việc tạo ra và sử dụng các hệ thống máy tính có khả năng suy luận, lập luận và ra quyết định. Công nghệ tự học này phân tích dữ liệu và sản xuất thông tin nhanh hơn so với các phương pháp con người bằng cách sử dụng nhận thức hình ảnh, phát hiện cảm xúc và dịch ngôn ngữ.
Ảnh: Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn: Tương lai của chúng là gì?
Bạn có thể đã làm việc với các hệ thống AI hàng ngày. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong giao diện người dùng của một số công ty hàng đầu thế giới, bao gồm Amazon, Google và Facebook. Trợ lý cá nhân như Siri, Alexa và Bixby đều được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo, cũng như làm cho các trang web đề xuất hàng hoá, phim ảnh hoặc bài viết có thể phù hợp với bạn. Những đề xuất phù hợp này là kết quả của trí tuệ nhân tạo, chúng không phải là sự ngẫu nhiên.
AI và phân tích dữ liệu lớn
Mặc dù việc thu thập dữ liệu đã lâu đối với các doanh nghiệp, nhưng công cụ số hiện đại đã làm cho việc này dễ dàng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, khó khăn không phải là việc thu thập dữ liệu, mà là khả năng sử dụng hiệu quả dữ liệu mà họ đang thu thập vì các tập dữ liệu đang tăng với tốc độ chóng mặt. Vì vậy, hiểu rõ về dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng.
Các ứng dụng có khả năng AI có thể xử lý bất kỳ tập dữ liệu nào, có nguồn gốc từ cơ sở dữ liệu hoặc thu thập theo thời gian thực. Công ty đang sử dụng các giải pháp AI để tăng năng suất, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, hỗ trợ quyết định và cắt giảm chi phí.
Công nghệ phân tích và tự động hóa thường được cải thiện bằng dữ liệu và AI, giúp các tổ chức biến đổi hoạt động của mình.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo cũng có thể được sử dụng để nhận diện và dịch ngôn ngữ
Công nghệ phân tích, chẳng hạn như Microsoft Azure Synapse, giúp các tổ chức dự đoán hoặc nhận diện các xu hướng hướng dẫn quyết định về quy trình công việc, phát triển sản phẩm và các lĩnh vực khác. Dữ liệu của bạn cũng sẽ được tổ chức thành các trực quan bảng điều khiển, báo cáo, biểu đồ và đồ thị đọc được.
Trong khi đó, các quy trình công ty có thể được tự động hóa khi sử dụng giải pháp dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện các quy trình kiểm tra an toàn, bảo trì dự đoán và theo dõi hàng tồn kho trong ngành sản xuất. Bất kỳ công ty nào cũng có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để đánh giá tài liệu, tiến hành tìm kiếm tài liệu và xử lý yêu cầu dịch vụ khách hàng.
Trí tuệ nhân tạo đang trở nên dễ dàng hơn để áp dụng và tích hợp vào nhiều hoạt động kinh doanh khác nhau nhờ cách nó phân tích các biểu đạt hình ảnh, văn bản và nghe được. Mặc dù trí tuệ nhân tạo chưa vượt qua hoặc vượt trội hơn trí tuệ con người, nhưng công nghệ đang dễ dàng chấp nhận và tích hợp vào nhiều hoạt động kinh doanh.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lai của chúng là gì?
Mặc dù dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có tiềm năng vô tận, công nghệ cũng có nhược điểm của nó. Hãy cùng xem xét năm lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo sáng tạo để có cái nhìn tổng quan về cách bạn có thể sử dụng nó trong công ty của mình:
-
Trí tuệ nhân tạo có thể được dạy để tổ chức dữ liệu, đưa ra gợi ý và hỗ trợ tìm kiếm có ý nghĩa. Các công cụ này sẽ cải thiện trải nghiệm người dùng của sản phẩm số của bạn bằng cách cung cấp thông tin hữu ích để đáp ứng nhu cầu của họ. Ngoài ra, vì trí tuệ nhân tạo của ứng dụng của bạn sẽ ngày càng hoàn thiện theo dữ liệu lịch sử, bạn có thể tối ưu hóa công dụng của cả dữ liệu hiện tại và tương lai.
-
Trí tuệ nhân tạo có thể được đào tạo để phân tích, nhận dạng và tìm kiếm hình ảnh bằng cách sử dụng thị giác máy tính, một nhóm thuật toán được thiết kế để hiểu và phản ứng với hình ảnh và video. Trí tuệ nhân tạo với khả năng thị giác có thể lưu trữ và gắn chú thích cho tài liệu và hỗ trợ các mảng cảm biến IoT. Nhiều ngành sử dụng theo dõi hình ảnh để tăng năng suất và hiệu quả.
-
Khách hàng yêu cầu độ chính xác và tốc độ tìm kiếm của các công cụ tìm kiếm hiện tại, nhưng có thể khó để đáp ứng các tiêu chuẩn cao đó với các công cụ riêng của bạn. Với trí tuệ nhân tạo, bạn có thể nâng cao khả năng tìm kiếm của các công cụ số của mình và cho phép họ phân tích các trang web, hình ảnh, video và nhiều hơn nữa để cung cấp kết quả chính xác mà người dùng đang tìm kiếm.
-
Bằng cách chuyển đổi giọng nói sang văn bản và ngược lại, công nghệ trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng để tương tác với khách hàng. Bạn có thể dễ dàng xem xét lại các cuộc trò chuyện của khách hàng đã ghi âm với bản ghi chú được chú thích để nghiên cứu hành vi khách hàng hoặc đào tạo nhân viên. Bạn cũng có thể tạo ra các trợ lý dựa trên giọng nói như Siri hoặc Alexa trong các ứng dụng của bạn.
-
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép chúng ta nói chuyện với công nghệ của mình theo câu hoàn chỉnh, theo cách mọi người thường nói chuyện và nhận phản hồi có ý nghĩa (NLP). Bạn có thể tích hợp NLP vào ứng dụng hoặc bot của mình để phục vụ tốt hơn các yêu cầu của người dùng hoặc tạo các công cụ hỗ trợ khách hàng có thể có cuộc trò chuyện bằng giọng nói hoặc văn bản. Các lợi ích về dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo này cũng có thể được sử dụng để nhận diện và dịch ngôn ngữ.
Dữ liệu lớn so với trí tuệ nhân tạo
Ở thời điểm này, dữ liệu lớn không thể bỏ qua và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tiếp tục được yêu cầu cao. AI là vô nghĩa nếu không có dữ liệu, nhưng việc nắm vững dữ liệu là không thể thiếu cho AI. Do đó, dữ liệu và AI đang kết hợp thành một mối quan hệ cộng sinh.
Bằng cách kết hợp hai lĩnh vực này, chúng ta có thể bắt đầu nhận ra và dự đoán các xu hướng tương lai trong kinh doanh, công nghệ, thương mại, giải trí và tất cả những gì nằm giữa chúng.
Dữ liệu lớn là đầu vào ban đầu chưa được xử lý phải được làm sạch, tổ chức và tích hợp trước khi có thể được sử dụng; trí tuệ nhân tạo là sản phẩm thông minh cuối cùng sau quá trình xử lý dữ liệu. Do đó, hai lĩnh vực này là hoàn toàn khác nhau.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lai của chúng là gì?
Trí tuệ nhân tạo là loại máy tính cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ nhận thức như hành động hoặc phản ứng với thông tin theo cách tương tự như con người. Các ứng dụng tính toán truyền thống cũng phản ứng với dữ liệu, nhưng tất cả những hoạt động này đòi hỏi mã hoá thủ công. Nếu có bất kỳ rào cản nào, chẳng hạn như kết quả bất ngờ, chương trình sẽ không thể phản ứng. Do đó, các hệ thống dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo liên tục cải thiện phản ứng của mình và điều chỉnh hành vi của chúng để phù hợp với thông tin mới.
Máy tính có khả năng AI được xây dựng để phân tích và giải thích dữ liệu, giải quyết vấn đề hoặc xử lý các vấn đề dựa trên nhận thức đó. Với học máy, máy tính trước tiên học cách hành xử hoặc phản ứng dựa trên kết quả cụ thể, sau đó hiểu cách hành xử theo cùng một cách trong tương lai.
Dữ liệu lớn chỉ tìm kiếm kết quả mà không tác động lên chúng. Nó mô tả một đại dương dữ liệu cực kỳ lớn cũng như dữ liệu có thể không cấu trúc. Trong cơ sở dữ liệu dữ liệu lớn, chúng ta có thể tìm thấy dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu giao dịch trong cơ sở dữ liệu quan hệ, và dữ liệu ít cấu trúc hoặc không cấu trúc hơn, chẳng hạn như hình ảnh, dữ liệu email, dữ liệu cảm biến v.v.
Trên thực tế, cả hai loại máy tính đều sử dụng nhận thức mẫu, nhưng chúng thực hiện theo cách khác nhau. Phân tích dữ liệu lớn sử dụng phân tích tuần tự để phát hiện các mẫu trong dữ liệu đã được thu thập trước đây, hoặc "dữ liệu lạnh".
Máy học liên tục thu thập dữ liệu và học từ đó. Xe tự lái của bạn liên tục thu thập dữ liệu, học các kỹ năng mới và cải thiện hoạt động. Dữ liệu mới được nhận và sử dụng liên tục. Điều này cho thấy dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau.
Tương lai của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo
Việc sử dụng Internet of Things (IoT) đang nhanh chóng số hóa dữ liệu trên nền kinh tế, hiện giờ đã cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo xử lý hoặc phân tích nó. Do đó, trí tuệ nhân tạo đang trở nên phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp và công ty. Dưới đây là một số ngành sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo:
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế
Theo Accenture, tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống y tế của Mỹ có thể tiết kiệm 150 tỷ đô la mỗi năm vào năm 2026 và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân. Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo được dự đoán sẽ biến đổi nhiều khía cạnh khác nhau của lĩnh vực y tế, từ phẫu thuật robot, được thực hiện bằng cách kết hợp hình ảnh chẩn đoán và dữ liệu trước khi phẫu thuật với trợ giúp của trí tuệ nhân tạo, đến trợ lý điều dưỡng ảo giúp chuẩn đoán ban đầu và sắp xếp bệnh nhân.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lai của chúng là gì?
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong phát triển xe tự hành
Xu hướng tự động hóa ô tô (AVs), được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, đang dẫn đến sự biến đổi đáng kể trong ngành giao thông vận tải. Máy tính AI có khả năng tính toán hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi giây bằng cách sử dụng đầu vào từ các cảm biến tiên tiến, GPS, máy ảnh và hệ thống radar.
Mặc dù còn một số thách thức trước khi hoàn toàn tự động, các phương tiện cao cấp có thể xử lý các nhiệm vụ lái cơ bản mà không cần nhân viên can thiệp, nhờ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo. Các thử nghiệm về xe tự động (AVs) có thể điều khiển một cách tự động trong tất cả các tình huống lái xe đã được bắt đầu.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lai của chúng là gì?
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong phát triển trợ lý thông minh
Trợ lý kỹ thuật số đang trở nên linh hoạt và hữu ích hơn nhờ sự tiến bộ trong công nhận giọng nói, phân tích dự đoán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Theo các chuyên gia, trong khi khách hàng di chuyển khỏi bàn phím, nguồn yêu cầu tìm kiếm giọng nói sẽ chiếm 50% số truy vấn trên Internet vào năm 2023 với sự phát triển của công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lai của chúng là gì?
Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong hệ thống tự động hóa công nghiệp
Tự động hóa công nghiệp đang ở vị trí hàng đầu về ứng dụng của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong thực tế, được thúc đẩy bởi sự đầu tư toàn cầu vào robot có thể tiếp cận 180 tỷ đô la vào năm 2020. Các tiến bộ trong cả hai lĩnh vực này kết hợp để tạo ra các máy móc thông minh và hiệu quả hơn, với robot dùng làm cơ thể và trí tuệ nhân tạo làm não. Robot hiện nay có thể hoạt động tự do hơn trong môi trường không cấu trúc như nhà máy hoặc nhà kho. Họ có thể làm việc gần với con người trên dây chuyền sản xuất, không còn giới hạn ở các công việc đơn giản, lặp lại.
Ảnh: Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo: Tương lai của chúng là gì?
Kết luận
Ngày nay, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo là hai lĩnh vực quan trọng của khoa học máy tính. Nghiên cứu trong các lĩnh vực dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển. Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn không thể tách rời. Trước hết, vì công nghệ dữ liệu lớn sử dụng rất nhiều các lý thuyết và kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo, nó phụ thuộc vào sự tiến bộ của AI. Thứ hai, công nghệ dữ liệu lớn là cần thiết cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vì lĩnh vực này phụ thuộc nặng nề vào dữ liệu. Chúng ta vẫn phải học hỏi về các công nghệ mới vì đổi mới dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo chỉ mới bắt đầu.
