Trí tuệ nhân tạo đã có sự ảnh hưởng rất lớn đối với cuộc sống của chúng ta trong suốt năm qua. Ngay cả khi một đại dịch toàn cầu buộc nhiều nhà khoa học dữ liệu phải làm việc tại nhà thì các bộ óc thông minh vẫn có những đóng góp rất lớn cho AI.
AI sẽ là trung tâm của “bình thường mới” trong cuộc sống của chúng ta. Trong tương lai, AI sẽ là hạt nhân thông minh của các quy trình tự động, các robot sẽ bảo vệ tất cả chúng ta khỏi các đợt bùng phát trong tương lai. Dưới đây là dự đoán xu hướng về các kỹ thuật, công cụ, nền tảng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo của Informationweek cho năm 2021.
Quản trị tự động sẽ trở thành chìa khóa để kiểm soát các ứng dụng AI
Rogue AI (tức các AI làm hại đến con người) là không thể chấp nhận. Vào năm 2021, các doanh nghiệp sẽ tăng cường quản trị AI trên toàn tổ chức bằng cách thiết lập mô hình trong quy trình hoạt động máy học. Điều này sẽ trở thành một khả năng cần thiết để đảm bảo rằng các ứng dụng AI thực hiện các chức năng dự kiến một cách chính xác đồng thời loại bỏ các vi phạm quyền riêng tư, thành kiến nhân khẩu học và các kết quả thuật toán bất lợi khác. Các nhà cung cấp nền tảng quản trị AI sẽ mở rộng khả năng triển khai và quản lý một lượng ổn định các mô hình đảm bảo cho đến các thiết bị tiên tiến.
Cần các biện pháp đối phó các cuộc tấn công đối nghịch để bảo vệ nền kinh tế do AI điều khiển
AI là nền tảng. Vào năm 2021, các chuyên gia AI sẽ kêu gọi một phương pháp đồng thuận để phát hiện và đối phó với các mối đe dọa đối thủ đối với các ứng dụng AI, chẳng hạn như các hệ thống thị giác máy tính dựa trên các mạng nơ-ron phức tạp. Nhiều nhà phát triển AI sẽ áp dụng framework Adversarial ML Threat Matrix được phát hành gần đây, một khuôn khổ công nghiệp mở, có thể mở rộng để phân loại các chiến thuật đối thủ phổ biến nhất đã được sử dụng để phá vỡ và đánh lừa hệ thống ML. Nhiều nhà cung cấp machine-learning DevOps sẽ kết hợp tiêu chuẩn này, đặc biệt là quyền truy cập vào các GitHub repositories của họ để có một kho lưu trữ các cuộc tấn công đối thủ được quản lý, vào các giải pháp của họ.
AI dựa trên biên sẽ điều chỉnh bản chất của các mạng thần kinh
AI nhỏ gọn là điều cần thiết. Vào năm 2021, các nhà phát triển AI sẽ thường xuyên điều chỉnh tất cả các kiến trúc mạng thần kinh, siêu tham số và các tính năng khác của mô hình của họ để phù hợp với các hạn chế phần cứng của các nền tảng biên. Càng ngày, các trình biên dịch mô hình AI đang tự động hóa việc nén và điều chỉnh các mô hình AI để thực thi nhanh chóng, hiệu quả trên vô số điểm cuối cạnh. Khi cuộc cách mạng TinyML (máy học nhỏ) tăng tốc, chúng ta sẽ thấy nhiều nhà phát triển AI hơn sử dụng các kỹ thuật tìm kiếm kiến trúc thần kinh để tìm ra cấu trúc nhỏ gọn, hiệu quả nhất của mạng thần kinh cho một tác vụ AI cụ thể. Việc nén các thuật toán AI xuống bản chất dự đoán của chúng sẽ tăng tốc độ di chuyển của hầu hết các khối lượng công việc AI để chạy trên vi điều khiển được nhúng trong các thiết bị biên.
Nhận dạng khuôn mặt sẽ trở thành một công nghệ xác thực không tiếp xúc dựa trên AI
AI được xác thực là bắt buộc. Vào năm 2021, các doanh nghiệp sẽ triển khai nhận dạng khuôn mặt để xác thực trong một loạt các ứng dụng nội bộ và ứng dụng trực tiếp với khách hàng. Đồng thời, doanh nghiệp sẽ ngày càng tránh sử dụng công nghệ để suy luận danh tính, chủng tộc, giới tính và các thuộc tính khác có thể nhạy cảm từ quan điểm riêng tư, thiên vị hoặc giám sát. Trong phạm vi các doanh nghiệp kết hợp nhận dạng khuôn mặt trong tự động gắn thẻ hình ảnh hay video, truy vấn theo hình ảnh và các ứng dụng khác, điều này sẽ chỉ được thực hiện sau khi được tư vấn pháp lý xem xét kỹ lưỡng. Tính nhạy cảm về quy định của công nghệ này và các rủi ro pháp lý sẽ chỉ tăng lên trong tương lai gần
Công nghệ robot sẽ đưa việc học trở thành xu hướng chủ đạo của AI
Agile AI (AI linh hoạt) là không thể thiếu. Dự đoán Vào năm 2021, đại dịch COVID-19 sẽ bắt đầu rút lui. Chúng ta sẽ chuyển giao nhiều chức năng trước đây của con người cho các robot. Những robot này sẽ được đào tạo một phần hoặc toàn bộ thông qua học tập củng cố (reinforcement learning) để điều hướng, quản lý và thao tác các đối tượng một cách linh hoạt trong các tình huống phức tạp của thế giới thực. Cảm biến sinh học, phân phối và khử trùng sẽ trở thành các phân khúc robot thống trị, với máy bay không người lái nằm trong số các nền tảng mà các ứng dụng AI dựa trên RL sẽ được đào tạo.
Công nghệ Deepfake sẽ truyền tải một thế hệ công cụ chuẩn bị truyền thông dựa trên AI mới
Generative AI rất linh hoạt. Vào năm 2021, các mạng đối thủ chung (generative adversarial networks – GAN) của công nghệ deepfake sẽ chứng minh giá trị của chúng với tư cách là công cụ hỗ trợ tạo và tinh chỉnh nội dung video, âm thanh và các phương tiện khác thông qua thao tác thuật toán. GAN sẽ trở thành công cụ tiêu chuẩn để tăng cường độ hiện diện của người tham gia trong không gian làm việc ảo theo thời gian thực. Trong tương lai gần, các giải pháp hội nghị thương mại sẽ không gặ[ phải các vấn đề chất lượng liên quan đến nguồn cấp dữ liệu video và âm thanh nhờ có AI.
Điện toán lượng tử sẽ tìm thấy ứng dụng AI hấp dẫn đầu tiên
Otherworldly AI sắp ra mắt. Vào năm 2021, hệ sinh thái nhà phát triển đã hình thành xung quanh TensorFlow Quantum sẽ cung cấp các mô hình nhận thức thần kinh đa hình, thuật toán máy học thích ứng, mạng đối thủ chung hoặc chương trình đào tạo song song mà các nền tảng đồng xử lý lượng tử chạy nhanh hơn mức có thể với bất kỳ nền tảng máy tính hoàn toàn cổ điển nào. Khi những kết quả này được nhân rộng trên các nền tảng lượng tử thương mại đa dạng, việc thương mại hóa phân khúc AI lượng tử sẽ bắt đầu một cách nghiêm túc. Các công ty khởi nghiệp sẽ nhảy vào lĩnh vực này và nhiều doanh nghiệp hơn sẽ bắt đầu đưa nền tảng lượng tử vào các kế hoạch AI và máy tính hiệu suất cao của họ một cách nghiêm túc.
Theo InformationWeek
