Bạn có biết không? Đến năm 2022, thị trường ML toàn cầu dự kiến trị giá 8,81 tỷ USD.
Không có gì ngạc nhiên khi trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) là hai trong số những từ thông dụng hàng đầu trong thế giới công nghệ ngày nay. Nhưng, hai công nghệ sẽ tạo ra sự đổi mới và thay đổi như thế nào trong thời gian tới?
Bạn có câu trả lời chưa?
Nếu chưa, hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu tại sao AI và ML là hai trong số những công nghệ hứa hẹn nhất sẽ thúc đẩy sự đổi mới và thay đổi trong những năm tới.
Trước tiên, hãy bắt đầu với các số liệu & dữ kiện về Học máy cho năm 2022 để chúng ta dễ dàng mô tả tương lai.
Trên thực tế, trường hợp sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo hàng đầu vào năm 2021, ở mức 57%, đang cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Trí tuệ nhân tạo và ML có thể giúp các doanh nghiệp tăng cường nhiều quy trình.
Vì vậy, nó sẽ giống như vậy vào năm 2022 & Beyond?
Chà, nó có thể không giống nhau!
Nhưng cũng đúng rằng học máy và AI sẽ thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành công nghiệp khác nhau trong những năm tới.
Bạn muốn biết làm thế nào? Hay Tương lai của học máy và AI sẽ là gì? Dưới đây là một số điểm nói lên những gì phù hợp với học máy khi nó tiếp tục quỹ đạo phát triển:
Học máy và AI sẽ thúc đẩy sự đổi mới như thế nào vào năm 2022 và xa hơn nữa?
1. Gia tăng ứng dụng thương mại cho “ML liên kết”
Mô hình học máy giúp phát hiện các mẫu để cung cấp thông tin chi tiết. Tuy nhiên, giữ dữ liệu riêng tư và bảo vệ nó thông qua một hệ thống liên kết, an toàn sẽ là ưu tiên hàng đầu.
Sử dụng học liên kết, người dùng cá nhân có thể đào tạo mô hình học máy bằng dữ liệu của họ mà không cần chia sẻ bất kỳ thứ gì với bất kỳ ai khác.
Điều này có nghĩa là họ có quyền kiểm soát hơn 100% thông tin nhạy cảm, vì vậy nó không bị rò rỉ hoặc vi phạm.
Hơn nữa, 73% doanh nghiệp ở Hoa Kỳ có kế hoạch sử dụng nhiều hơn trí tuệ nhân tạo và máy học (AI / ML) trong các công cụ an ninh mạng trong năm nay.
Nguồn hình ảnh: Helpnetsecurity
Khả năng bảo vệ quyền riêng tư của Federated Learning sẽ mang lại cho các công ty nhiều cơ hội đổi mới hơn.
2. Siêu cá nhân hóa trong thương mại điện tử
Trước khi đi sâu, Hyper-Personalization là gì?
Nguồn hình ảnh: PGS-Soft
Máy học sẽ cho phép các nhà bán lẻ mang đến cho khách hàng những trải nghiệm siêu cá nhân hóa thông qua tiếp thị qua email, mua sắm trực tuyến,...
Ví dụ: Bằng cách sử dụng máy học kết hợp với các thuật toán đề xuất sản phẩm, trang web Thương mại điện tử có thể thực hiện những việc sau:
-
Nhanh chóng xác định các sản phẩm mới có thể thu hút người dùng dựa trên các giao dịch mua trước đây hoặc dữ liệu khác
-
Xác định 'ưu đãi tốt nhất tiếp theo' cho một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể, ngay cả khi nó nằm trên một trang web khác.
-
Làm nổi bật các sản phẩm mới tương tự như các sản phẩm hiện có dựa trên sở thích của khách hàng
Bên cạnh đó, ML với các chatbot dựa trên AI sẽ cho phép các công ty giao tiếp với khách hàng hiệu quả hơn. Ngoài ra, không thể phủ nhận tương lai của học máy trong bán lẻ sẽ rất thú vị.
3. Các ứng dụng AI đầy hứa hẹn trong lĩnh vực y tế
Theo Markets And Markets, thị trường trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ước tính sẽ tăng với tốc độ CAGR là 46,2% từ năm 2021 đến năm 2027, tăng từ 6,9 tỷ USD lên 67,4 tỷ USD vào năm 2027.
Học máy và AI có thể được tận dụng cho các ứng dụng như:
-
Điều trị và chăm sóc cá nhân
-
Phân tích dữ liệu lớn và thông tin chi tiết
-
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)
-
Nghiên cứu chế tạo thuốc
-
Chẩn đoán hình ảnh
Ngoài ra, có sự gia tăng trong việc sử dụng Internet of Things (IoT) và các thiết bị đeo được để thu thập và phân tích dữ liệu sức khỏe và thể dục, sau đó được sử dụng với các thuật toán máy học để chăm sóc sức khỏe.
4. Tìm kiếm và khám phá được hỗ trợ tốt hơn trên web
Bạn có biết không? 65% người từ 25 đến 49 tuổi sử dụng các thiết bị kích hoạt bằng giọng nói ít nhất một lần mỗi ngày.
Do đó, không có gì bí mật khi nhu cầu tìm kiếm dựa trên giọng nói đang tăng lên từng ngày. Và để đáp ứng nhu cầu đó của người tiêu dùng, các doanh nghiệp phải đầu tư nhiều hơn vào công nghệ như máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện khả năng tìm kiếm và khám phá web.
Ví dụ: Google đã nâng cấp trải nghiệm mua sắm trực tuyến của mình với các thuật toán ML cung cấp các đề xuất sản phẩm dựa trên các lần mua hoặc tìm kiếm trước đây của người dùng.
Và Amazon đang sử dụng mạng nơ-ron để thêm nhận dạng hình ảnh, ghi nhãn cảnh (ví dụ: phòng ngủ, phòng tắm) và phân tích cảm xúc vào danh mục của mình. Vì vậy, tương lai của AI và máy học rất tươi sáng, và chúng ta không thể chờ đợi để xem điều gì sẽ xảy ra tiếp theo!
Bên cạnh đó, bạn nên thuê các nhà phát triển AI để phát triển các giải pháp sáng tạo với máy học.
5. Hệ thống tự học hoàn toàn tự động
Ngày nay, học máy vẫn yêu cầu con người xác định kết quả có thể chấp nhận được sẽ như thế nào. Ví dụ, một người phải xác định các tiêu chí để nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh.
Nhưng với hệ thống tự học, nhiệm vụ này sẽ trở nên hoàn toàn tự động.
Ngoài ra, các dịch vụ AI có thể thu thập dữ liệu của họ và đào tạo các mô hình học máy của họ mà không cần sự can thiệp của con người.
6. Tăng tốc trong các ứng dụng điện toán lượng tử
Khả năng tính toán của các hệ thống lượng tử tăng lên theo cấp số nhân so với các máy tính thông thường. Đến năm 2025, thị trường điện toán lượng tử sẽ tăng lên 780 triệu đô la và đến năm 2029, nó sẽ tăng lên 2,6 tỷ đô la.
Nguồn hình ảnh: Inside Quantum Technology
Các thuật toán máy học lượng tử sẽ hoạt động tốt hơn các thuật toán máy học được sử dụng bởi các dịch vụ AI ngày nay, bao gồm các nền tảng ML như Google Cloud Machine Learning Engine và Amazon Machine Learning.
Điều này là do các hệ thống lượng tử có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc, cho phép chúng đưa ra dự đoán và kết luận với ít mẫu hơn so với yêu cầu của máy móc ngày nay.
7. Ít dòng mã hơn cho mạng học sâu
Các công ty phát triển phần mềm sẽ có khả năng giảm số dòng trong mã cần thiết cho mạng học sâu.
Ví dụ: dự án TensorFlow của Google là mã nguồn mở và cung cấp cho các nhà phát triển khả năng giảm số dòng trong mã cần thiết cho việc học sâu.
Ngày nay, nó thường yêu cầu khoảng 80-90 nghìn dòng mã để đào tạo một mô hình học sâu thay vì hàng triệu dòng cần thiết trên các kiến trúc truyền thống. Với các công cụ phát triển phần mềm như TensorFlow, công việc này sẽ được đơn giản hóa.
8. Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cũng sẽ tăng lên với sự gia tăng của các giải pháp máy học và trí tuệ nhân tạo.
Ví dụ: nếu dữ liệu cá nhân như hồ sơ sức khỏe hoặc tài chính được sử dụng với các giải pháp học máy hoặc AI, thì có nguy cơ tin tặc sẽ khai thác các hệ thống này để truy cập thông tin nhằm trục lợi.
Vì vậy, để ngăn chặn tình trạng này trong tương lai, các nhà phát triển cần đảm bảo rằng các dịch vụ này cung cấp các biện pháp bảo vệ xác thực và ủy quyền bên cạnh các kỹ thuật mã hóa.
Mặc dù vậy, cần phải cân bằng giữa việc bảo vệ dữ liệu và cho phép sử dụng máy học và các dịch vụ AI. Bên cạnh đó, tương lai của trí tuệ nhân tạo và máy học còn rất nhiều hứa hẹn.
Xem thêm: 5 phần mềm thiết kế 3D, đồ họa hàng đầu 2022
9. Tăng cường tự động hóa trên sàn nhà máy
Máy học và AI sẽ mang lại mức độ tự động hóa ngày càng cao trên sàn nhà máy.
Ví dụ, các phương tiện không người lái đã được sử dụng trong các hoạt động khai thác mỏ với lợi thế là chúng có thể hoạt động mà không cần người lái xe, những người có thể bị thương tại các công trường nguy hiểm.
Hơn nữa, các robot được trang bị khả năng học máy và AI sẽ thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn mà không cần con người hướng dẫn. Ngoài ra, mảng kinh doanh tự động hóa dự kiến sẽ kiếm được khoảng 214 tỷ đô la doanh thu toàn cầu vào cuối năm 2021.
10. Cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua Trợ lý ảo / Chatbots
Không thể phủ nhận rằng các trợ lý ảo, như Alexa của Amazon và Google Home, đang trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Ví dụ: tìm kiếm dựa trên giọng nói được sử dụng bởi khoảng 40% tổng số người dùng internet ở Hoa Kỳ và một phần ba dân số. Và tất cả các dấu hiệu cho thấy nó sẽ trở nên phổ biến, với mức tăng trưởng 9,7% lên 122,7 triệu người dùng dự kiến vào năm 2021. (Nguồn: Oberlo)
Và, trợ lý ảo đang ngày càng phổ biến đối với người tiêu dùng vì chúng cho phép khách hàng đặt hàng hoặc lấy thông tin mà không cần trải qua các bước bổ sung.
Điều này có nghĩa là người dùng sẽ chỉ dựa vào các lệnh và tìm kiếm dựa trên giọng nói. Ngoài ra, trợ lý ảo là giải pháp hoàn hảo cho các yêu cầu dịch vụ khách hàng ở mức độ “chỉ trong một phút”.
Hơn nữa, chatbots cũng sẽ tạo ra những cơ hội đáng kể về mặt tiếp thị và xây dựng thương hiệu bằng cách hỗ trợ khách hàng trong toàn bộ hành trình của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người.
11. Sự trỗi dậy của máy móc thông minh với khả năng học tập tích cực
Máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ gia tăng các máy móc thông minh, chẳng hạn như những máy móc có thể tự động phát hiện các vấn đề vận hành.
Trên thực tế, điều này đã xảy ra vì các nhà sản xuất hiện đang sử dụng các thuật toán học máy để giám sát máy móc thông qua các cảm biến nhúng và xác định các dấu hiệu hỏng hóc trước khi nó xảy ra.
Và, bởi vì khả năng học tập tích cực cho phép các hệ thống này thu thập và phân tích dữ liệu trong thời gian thực, chúng có thể cung cấp phân tích chi tiết hơn về các vấn đề càng sớm càng tốt.
12. Robot tự hành sẽ thực hiện hầu hết tất cả các nhiệm vụ liên quan đến quy trình sản xuất
Các nhà sản xuất đã và đang sử dụng robot tự động để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp liên quan đến sản xuất.
Ví dụ, thay vì để con người vận hành máy móc nguy hiểm, các nhà sản xuất hiện cho phép robot thực hiện hầu hết các nhiệm vụ.
Và, thường xuyên hơn không, các bot này có thể quét mã vạch hoặc thẻ RFID để xác định vị trí và yêu cầu của bộ phận một cách nhanh chóng.
Ngoài ra, robot tự động cũng đang được sử dụng để vận chuyển hàng hóa từ khu vực này của nhà máy sản xuất sang khu vực khác mà không cần sự can thiệp của con người.
Tóm lại,
Đây là một số cách dễ thấy nhất mà máy học và trí tuệ nhân tạo có thể ảnh hưởng đến tất cả các ngành. Tuy nhiên, không còn nghi ngờ gì nữa, vẫn còn nhiều điều để tìm hiểu về cách mà các công nghệ mới sẽ tác động đến cách chúng ta kinh doanh. Hãy liên hệ ngay với Cooftech để cùng nhau chia sẻ các thông tin công nghệ mới.
