IBM Và Cuộc Cách Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo Mang Tên Watson

Xem nhanh

• IBM – Gã khổng lồ trăm năm
• Cú chuyển mình tiếp theo
• Tại sao IBM lại coi phân tích dữ liệu là ván cược lớn nhất?
• Kỷ nguyên của Watson: những năm đầu đời
• Thành tựu và tiềm năng

Hãy tưởng tượng tương lai loài người sẽ ra sao nếu chúng ta có thể đưa những siêu máy tính như Watson vào từng ngóc ngách cuộc sống?

Thay vì mất nhiều ngày tra cứu hàng mớ hồ sơ bệnh án và tài liệu chuyên ngành để đưa ra kết luận chẩn đoán và trị liệu cho một ca bệnh với một xác suất sai không tránh khỏi, các bác sỹ chỉ cần nhập dữ liệu bệnh nhân cho Watson phân tích, so sánh với hàng trăm ngàn tài liệu trong kho kiến thức khổng lồ của nó rồi đưa ra gợi ý hướng điều trị chính xác chỉ sau vài giây.

Thay vì phải đi tìm hiểu, mời tư vấn khắp nơi để có được lời khuyên cho những vướng mắc trong kinh doanh, các công ty chỉ cần đưa dữ liệu của họ cho Watson để có được cái nhìn toàn cảnh về các xu hướng hoạt động của mình chỉ trong tích tắc.

Cảnh tượng đó thực chất không còn là độc quyền trong những bộ phim khoa học viễn tưởng nữa mà đang trở thành hiện thực qua bàn tay kiến tạo của các kỹ sư IBM.

IBM – Gã khổng lồ trăm năm

Khác với Apple – kẻ khơi mào trào lưu smartphone và các công ty non trẻ nổi lên theo làn sóng thiết bị cầm tay, hầu hết các công ty công nghệ lâu năm như Intel, Microsoft, IBM… đều phải vật lộn thay đổi và thích ứng với kỷ nguyên “hậu PC”.

Đối với IBM, một trong những tập đoàn lớn nhất thế giới với gần 400.000 nhân viên tại hơn 170 quốc gia, công cuộc vật lộn ấy còn khó hơn gấp bội. PC và các thiết bị phần cứng như máy in, hệ thống POS, server,… từng là xương sống của IBM qua nhiều thập kỷ; nhân viên của IBM cũng bao gồm một số không nhỏ những người cống hiến trọn đời cho công ty, văn hóa cũ đã hằn sâu thành nếp và lẽ đương nhiên, giữa họ thường tồn tại một mẫu số chung là thích ổn định, ngại phiêu lưu.

Trong khi đó, những bước tiến công nghệ thì luôn diễn ra nhanh như vũ bão, đặc biệt là trong 10 năm trở lại đây. Mùa thu năm nay cũng đánh dấu 17 quý liên tiếp IBM chứng kiến mức doanh thu tụt giảm. Những yếu tố cộng hưởng này không khỏi khiến giới đầu tư phố Wall lo ngại về một “gã khổng lồ già” chậm tiến.

Thế nhưng đối với nữ CEO Ginni Rometty – niềm hy vọng của IBM – những dấu hiệu trên không quá đáng ngại bởi công ty vẫn đang nỗ lực tăng tốc trong cú chuyển mình lịch sử từ chuyên phần cứng sang các mảng dịch vụ công nghệ giá trị cao hơn. Bằng chứng là mặc dù doanh thu IBM hầu như dậm chân tại chỗ cả thập kỷ nay nhưng lợi nhuận đã tăng đến 10%.

Trong một cuộc phỏng vấn năm ngoái, Rometty từng nói: “Công ty này đã dẫn đầu hầu hết các làn sóng công nghệ lớn trong quá khứ; chắc chắn nó sẽ còn dẫn đầu những làn sóng mới trong tương lai.” Nhìn lại lịch sử thì những gì bà khẳng định hoàn toàn có cơ sở.

Từ những chiếc máy tính “cấp thấp” chẳng làm được gì ngoài tính toán, trải dài sang cuộc cách mạng mainframe – PC cho đến thời kỳ mọi thứ đều có thể được lập trình bằng máy tính, tất cả đều thể hiện tiềm lực to lớn cùng quyết tâm làm mới mình luôn hiện hữu ở công ty khổng lồ này. IBM liệu có tiếp tục giữ vững được vai trò đầu đàn trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo tới đây hay không?

Cú chuyển mình tiếp theo

Nếu tính toàn bộ hơn 100 năm hoạt động thì đây không phải lần đầu tiên hãng công nghệ này phải chuyển mình. Gã khổng lồ đã sống quá lâu qua hàng loạt biến đổi thời cuộc và có lẽ hơn ai hết, IBM đích thực là bậc thầy về khả năng sinh tồn.

Cú chuyển mình lần này được ví như một “ca phẫu thuật thay cột sống” – phải làm để sống tiếp, nhưng cũng kéo theo nó nhiều cơn đau khó tránh. Để đạt được mục tiêu, IBM đã mạnh dạn cắt giảm hoặc xóa sổ những mảng kinh doanh từng được “cưng chiều” hết mực như PC, máy in, hệ thống POS, call center và server tầm thấp, đi cùng với đó là cuộc thay máu khổng lồ với hàng chục nghìn nhân viên bị đào thải.

Đối với đội ngũ quản lý IBM, những con số doanh thu thê thảm hiện nay vẫn không đáng bận tâm bằng những nỗ lực họ đang đổ ra trên con đường định hình lại công ty. Đi trước đón đầu một xu hướng công nghệ đã là khó, nhưng IBM lại nuôi tham vọng tiên phong cả 3 cuộc cách mạng đương thời là dữ liệu lớn, điện toán đám mây và sự bùng nổ của các thiết bị thông minh gắn mác IoT.

Vốn có thế mạnh là một công ty chuyên cung cấp các giải pháp cho doanh nghiệp, những năm qua, IBM đã lội ngược dòng mảng Cloud để ghi danh mình vào top 4 nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất thế giới, bên cạnh Amazon, Microsoft và Google. Gã khổng lồ công nghệ cũng nhanh chóng tăng tốc trên thị trường di động với hàng loạt ứng dụng, phần mềm cho smartphone cùng thỏa thuận đối tác đắt giá với Apple, trở thành nhà phát hành hơn 100 ứng dụng doanh nghiệp cho nền tảng iOS.

Đó chưa phải là tất cả. Ván cược lớn nhất và được đầu tư mạnh nhất của IBM là dịch vụ phân tích dữ liệu lớn trên nền tảng AI Watson – con át chủ bài giúp công ty thay đổi thế giới và vượt mặt các đối thủ hiện nay như Google, Amazon, Microsoft.

Không phải tự nhiên IBM chọn cho mình con đường này. Khi được hỏi về việc nhiều kỹ sư trẻ tài năng chọn đầu quân cho những công ty hot nhất giới công nghệ hiện nay như Google, Facebook, Snapchat hay nhiều startup mới nổi khác, liệu IBM trong mắt họ có còn “cool” (ngầu) như những cái tên kia không, CEO Rometty đáp lời rằng: “Nhiều người rời Google, Facebook sang IBM làm vì họ muốn góp phần kiến tạo nên những thứ thực sự quan trọng… Nếu bạn coi việc phân tích dữ liệu giúp dự báo những xu hướng, rủi ro trong tương lai, hay sử dụng dữ liệu vào việc thay đổi bộ mặt ngành y tế hiện nay là ‘ngầu’ thì IBM đối với bạn sẽ cực ngầu. Nó hoàn toàn phụ thuộc vào quan điểm của bạn về ‘ngầu’, và đây chính là định nghĩa ‘ngầu’ mà chúng tôi mang đến.”

Đúng vậy, định nghĩa ‘ngầu’ của IBM là tập trung vào những gì thiết yếu nhất chứ không phải những gì dễ nổi nhất nhưng lại không mang đến nhiều giá trị tầm cao – và việc sử dụng dữ liệu lớn làm đòn bẩy cho những cuộc cách mạng trong các lĩnh vực thiết yếu điển hình như chăm sóc sức khỏe chính là sứ mệnh và tầm nhìn của IBM hiện nay

Tại sao IBM lại coi phân tích dữ liệu là ván cược lớn nhất?

Xu hướng dữ liệu lớn (big data) có lẽ không còn xa lạ gì với những ai chăm chỉ theo dõi biến động công nghệ thời gian gần đây. Dữ liệu thu được trong quá khứ có thể giúp các doanh nghiệp thấu hiểu người dùng hơn, giúp các chính phủ thiết lập những chính sách hiệu quả hơn, hay dự báo chính xác hơn những thảm họa thiên nhiên để nhanh chóng sơ tán người dân.

Kể từ khi Apple châm ngòi cho cuộc bùng nổ IoT với chiếc iPhone 3 huyền thoại, thế giới bắt đầu sản sinh ra một lượng dữ liệu lớn chưa từng thấy. Những dữ liệu này bao gồm mọi thứ từ ảnh/video số, bài post mạng xã hội, các tương tác trên ứng dụng cho đến tín hiệu GPS. Trên thực tế, 90% lượng dữ liệu toàn cầu hiện nay mới chỉ được sản sinh ra trong 2 năm trở lại đây. Tốc độ phủ sóng smartphone và các thiết bị IoT khác rõ ràng tỷ lệ thuận với tốc độ gia tăng của lượng dữ liệu chúng ta đang nắm giữ.

Tất cả những nguồn dữ liệu này đều vô cùng có giá trị trong việc dự báo xu hướng, nâng cấp quy trình hoạt động kinh doanh, hành chính hay các dịch vụ y tế.

Hãy tưởng tượng một chiếc vòng đeo thông minh như Fit Bit có thể giúp bạn thu về những dữ liệu thô (raw data) như số bước chân hay thời gian ngủ. Những dữ liệu thô kể trên được ứng dụng đi kèm Fit Bit xử lý thành các biểu đồ chỉ ra thói quen ngủ hay lượng calo tiêu thụ qua cơ chế trích rút đặc trưng (feature extraction).

Ứng dụng này cũng cho phép bạn nhập thêm những dữ liệu về chiều cao, cân nặng, lượng thức ăn hàng ngày – hay còn gọi là hoạt động liên kết phạm vi (domain linkage). Cuối cùng là mạng lưới các dữ liệu bạn chia sẻ về nghề nghiệp, lối sống, thói quen, địa điểm,…

Tất cả số đó cộng với những dữ liệu về khí hậu, lịch sử (bệnh án) gia đình, các tác động từ môi trường,… sẽ cho phép thực hiện phân tích toàn bộ ngữ cảnh (full contextual analytics) để đưa ra những kết luận và phác đồ chăm sóc sức khỏe chính xác hơn. Tương tự thế, mỗi ngày có đến hàng nghìn công bố mới về các căn bệnh trên toàn cầu, bao gồm cả những cả những ca thành công và thất bại. Đây cũng lại là nguồn dữ liệu khổng lồ nữa giúp các hệ thống phân tích tìm ra được những thông tin quan trọng cho quá trình điều trị.

Như vậy, nếu chỉ nhìn ngoài bề mặt, chúng ta sẽ không thể ước đoán hết mức độ đồ sộ của dữ liệu hiện nay, và cũng khó có thể tưởng tượng nổi những dữ liệu ngoài lề như rủi ro nghề nghiệp, quan hệ xã hội… lại có liên quan mật thiết và đáng được đưa vào phân tích để nâng tầm chẩn đoán và điều trị bệnh. Điều tương tự cũng đang xảy ra với rất nhiều lĩnh vực khác.

Thế nhưng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ như vậy lại là một việc không hề đơn giản, nhất là với các công ty không thuộc lĩnh vực công nghệ. Các tổ chức kinh doanh, hành pháp, giáo dục, nghiên cứu,… thường không có đủ nguồn lực (nhân lực, công nghệ hay ngân sách) để triển khai những hệ thống phân tích dữ liệu hiệu quả.

Chính vì vậy, làm thế nào để khai thác được kho dữ liệu đồ sộ này vào việc tìm kiếm giải pháp cho những vấn đề nhức nhối nhất của nhân loại đã và đang trở thành động lực chính khiến IBM tập trung vào phát triển nền tảng AI có khả năng xử lý và phân tích siêu việt như Watson.

Kỷ nguyên của Watson: những năm đầu đời

Kể từ khi chiếc máy tính chơi cờ Deep Blue đánh bại được kiện tướng người Nga Garry Kasparov vào năm 1997, IBM đã tích cực săn lùng những thách thức mới cho các siêu máy tính của mình. Năm 2004, trong một bữa tối tại nhà hàng với các đồng nghiệp, quản lý nghiên cứu của IBM – Charles Lickel đã để ý một việc lạ lùng là ngay lúc đang ăn, mọi người trong nhà hàng bỗng chốc trở nên im bặt để dồn hết sự chú ý vào game show Jeopardy! đang chiếu trên truyền hình.

Jeopardy! là chương trình đố vui kiến thức hấp dẫn tại Mỹ với những câu đố không chỉ về đủ mọi lĩnh vực – từ lịch sử, văn học, nghệ thuật, khoa học, thể thao, địa lý cho đến chơi chữ – mà còn được diễn đạt bằng đủ loại sắc thái như học thuật, châm biếm hay sử dụng biệt ngữ, tiếng lóng… Lickel đã đề xuất ý tưởng xây dựng một hệ thống máy tính có thể đi thi Jeopardy! – tiền thân của Watson hiện nay – và được đồng ý chấp thuận.

Watson là một hệ thống máy tính có khả năng trả lời các câu hỏi nêu ra bằng ngôn ngữ tự nhiên, được đặt tên theo Thomas Watson – vị CEO đầu tiên của IBM. Trước đó, đàn anh Piquant của Watson chỉ trả lời đúng được khoảng 35% câu hỏi và thường phải mất đến vài phút mới đưa ra được phản hồi.

Mục tiêu của IBM khi xây dựng Watson là có thể phản hồi trong vài giây với tỷ lệ đúng cao cho những câu đố hóc búa luôn khiến người xem nín thở của Jeopardy!.

Trong những thử nghiệm đầu tiên năm 2006, chỉ 15% các phản hồi Watson đưa ra là đúng. Hai năm sau, IBM đã nâng cấp Watson đến mức có thể giao đấu được với những người từng ghi điểm cao nhất trong lịch sử game show này.

Đến tháng 2 năm 2010, Watson đã có thể thường xuyên giành phần thắng trước người chơi Jeopardy!, thậm chí còn thắng được cả giải thưởng lớn 1 triệu USD. Tuy nhiên, đây mới chỉ là thắng lợi bước đầu mà đội ngũ phát triển Watson đạt được theo mục tiêu đã đặt ra. Trọng trách mà IBM đặt lên vai siêu máy tính này sau đó còn lớn lao hơn thế rất nhiều.

Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống machine learning ưu việt, trí tuệ nhân tạo Watson được giao nhiệm vụ xử lý tất cả các nhu cầu về phân tích dữ liệu lớn cho các tổ chức, doanh nghiệp,… qua nền tảng mở IBM Watson Analytics.

Là đại diện tiêu biểu cho những bước tiến đầu tiên về hệ thống nhận thức (cognitive system) trong AI, đứng trước các vấn đề mới, Watson cũng trải qua những những bước cơ bản như quan sát, đánh giá và đưa ra quyết định tương tự như con người nhưng với tốc độ và phạm vi khủng khiếp hơn rất nhiều.

Không giống những hệ thống máy tính thông thường – chỉ có thể hiểu các dữ liệu có cấu trúc (structured data, ví dụ như các dữ liệu định vị, các dữ liệu đã được sắp xếp thành hàng, cột gọn gàng,…), Watson có thể đọc hiểu cả dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data, ví dụ như các báo cáo khoa học, các bài viết trên mạng xã hội, blog,… – chiếm tới 80% lượng dữ liệu hiện nay) bằng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ưu việt mà các cỗ máy tìm kiếm hiện nay khó lòng sánh nổi. Với những câu chữ chứa thành ngữ hay mang nghĩa ẩn dụ, Watson sẽ bóc tách theo các phương diện như ngữ pháp, ngữ nghĩa và cấu trúc rồi gắn vào ngữ cảnh để hiểu chúng.

Khi được đưa cho một câu hỏi nào đó, Watson sẽ tự hình thành giả thiết rồi “đọc” lướt qua hàng trăm triệu trang dữ liệu để tìm kiếm câu trả lời trong 3 giây để đưa ra đáp án dưới dạng ngôn ngữ và biểu đồ xu hướng. Nó cũng sẽ cho bạn thấy từng bước trong một quy trình rất logic để đi đến được câu trả lời của mình.

Khi phải cân nhắc giữa các kết quả tìm ra, Watson sẽ dựa vào thuật toán xếp thứ hạng mức độ chính xác và tin tưởng giữa chúng để chọn ra kết quả tốt nhất cho câu trả lời. Machine learning – hệ thống máy học đóng vai trò thiết yếu trong việc giúp siêu máy tính xây dựng khả năng xếp hạng mức độ chính xác này.

Thành tựu và tiềm năng

Những ngày qua, báo chí không ngớt lời ca ngợi “bác sỹ” Watson về chiến tích cứu sống một bệnh nhân Nhật qua việc tìm ra chứng ung thư máu hiếm gặp ở bà sau khi các bác sỹ “bằng xương bằng thịt” đã bó tay. Chưa hết, hàng loạt các bệnh viện tại Thái Lan, Ấn Độ và Trung Quốc cũng đang bắt đầu đồng bộ sâu Watson vào các hệ thống máy tính của mình để phục vụ cho công tác chẩn đoán và điều trị.

Sau khi thu thập và phân tích hết các dữ liệu bệnh án (có thể duyệt cùng lúc 1,5 triệu bệnh án), các kết quả xét nghiệm cũng như các nghiên cứu trước đây trên toàn cầu, Watson đưa ra ý kiến và gợi ý phương hướng cứu chữa chỉ sau vài giây.

Các thử nghiệm cho thấy hệ thống AI này đã thể hiện rất tốt với 90% trường hợp gợi ý trùng quan điểm với các bác sỹ của viện ung thư Memorial Sloan Kettering, Hoa Kỳ. Cũng có những lần Watson gợi ý phác đồ khác hẳn với các bác sỹ nhưng lại khiến họ phải thay đổi ý kiến của mình bởi độ chính xác của nó.

Ví dụ tiêu biểu nhất là lần Watson gợi ý cho một bác sỹ tại bệnh viện Manipal, Ấn Độ bỏ qua hóa trị cho một bệnh nhân ung thư ruột kết giai đoạn 2. Vị bác sỹ sau đó đã thừa nhận rằng phác đồ Watson gợi ý thực sự hiệu quả hơn nhận định ban đầu của ông (cần hóa trị).

Nhận xét về khả năng vượt trội của Watson, John McAfee – cha đẻ của hãng an ninh máy tính nổi tiếng McAfee – đã đưa ra những đặc tính có thể biến Watson thành một trong những phát minh vĩ đại nhất loài người từng nghĩ ra.

Không chỉ tạo đột phá trong lĩnh vực y tế, với kho tri thức khổng lồ của mình, Watson cũng đang được ứng dụng vào nghiên cứu y khoa nhằm đẩy nhanh tốc độ thử nghiệm cũng như phân tích các kết quả thu về mà hãng dược Johnson & Johnson đang đi tiên phong.

Không chỉ tạo đột phá trong lĩnh vực y tế, với kho tri thức khổng lồ của mình, Watson còn có tiềm năng trở thành người thầy dẫn đường cho cả loài người chứ không chỉ là một máy tính hỗ trợ học tập thông thường nữa.

Theo tính toán của IBM thì mỗi năm lưu lượng thông tin trên thế giới lại tăng trưởng lên gấp đôi. Lấy ví dụ về một cậu bé 6 tuổi, sau khoảng thời gian từ khi cậu bước vào lớp 1 đến khi cầm tấm bằng cử nhân đi tìm việc việc thì thế giới đã thay đổi quá nhiều so với những gì cậu học được. Lúc này, ngoài thắc mắc liệu con cháu của mình có thể “vác” được cả núi kiến thức khổng lồ như vậy hay không, chúng ta sẽ tự hỏi liệu có giáo viên nào đủ trình độ truyền tải được chừng ấy kiến thức hay không? Câu trả lời gần như là không thể… cho đến khi Watson xuất hiện.

Với giáo viên, thay vì phải lục lại cả núi tài liệu và mất hàng đêm soạn giáo án thì anh ta chỉ cần lên mang và hỏi Watson: “Watson, tôi cần soạn một bài giảng về Thế chiến 2, cậu giúp tôi được không?” Chỉ vài giây sau, một tệp tin chứa tất cả những mẫu bài giảng có thể sử dụng cho chủ đề “Thế chiến 2” đã nằm trên máy tính của người hỏi và anh ta chỉ cần nghĩ cách sử dụng chúng như thế nào mà thôi.

Với học sinh, sinh viên, Watson có thể giúp họ tra cứu tài liệu từ kho dữ liệu đồ sộ của mình để gợi ý đáp án cho những câu hỏi khó nhằn. Tháng 5 năm nay, Watson cũng từng khiến hàng trăm sinh viên tham gia một khóa học online về AI trình độ cao học của Đại học Georgia Tech ngỡ ngàng khi phát hiện ra “cô trợ giảng Jill Watson” vẫn ngày ngày hăng hái giúp đỡ họ qua chat lại chính là hệ thống AI đến từ IBM.

Trong suốt khóa học, các sinh viên không hề nhận ra sự khác biệt nào giữa Watson và các trợ giảng người thật bởi “cô” trả lời đúng đến 97% các câu hỏi đặt ra, thậm chí có thể cáng đáng hết phần việc của một tá trợ giảng khác.

Ngoài những thành tựu phân tích dữ liệu hiệu quả cho khách hàng trong các ngành y tế, tài chính, vận tải, quy hoạch đô thị,… đã đạt được, IBM còn trao cho các nhà phát triển toàn thế giới chiếc chìa khóa để sử dụng Watson – API của trí tuệ nhân tạo này. SparkCognition là một trong những hãng đầu tiên sử dụng API của Watson để đưa sức mạnh của siêu máy tính này vào ứng dụng phân tích an ninh của mình.

Cụ thể, Watson xử lý dữ liệu về lịch sử các vụ tấn công trong quá khứ để đưa ra cảnh báo về các nguy cơ bạo động, tấn công trong tương lai. Red Ant, hãng chuyên cung cấp ứng dụng mobile cho doanh nghiệp cũng đang sử dụng API của Watson vào phần mềm huấn luyện các nhân viên sales qua phân tích lịch sử mua sắm và các yếu tố nhân khẩu học của khách hàng.

PrepFlash, ứng dụng đang được coi là tương lai của giáo dục cũng sử dụng hệ thống AI này giúp sinh viên học và ôn bài hiệu quả hơn qua việc tổng hợp các khái niệm tiêu biểu và tạo lập những câu hỏi trắc nghiệm trích rút từ các tài liệu môn học mà người dùng tải lên. Danh sách các ứng dụng, phần mềm nhận thức sử dụng công nghệ AI Watson đang ngày một dài ra với độ phủ trên khắp các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, truyền thông, nhận diện giọng nói, thiết kế, nấu ăn,…

IBM vẫn đang tích cực mở rộng tầm hoạt động của Watson với các đối tác mạnh trong nhiều lĩnh vực. Kỷ nguyên bùng nổ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo sắp tới hẳn sẽ là thời kỳ đầy thú vị với hãng công nghệ này. Một khi được khai thác đúng cách, bộ đôi AI và dữ liệu lớn chắc chắn sẽ khai mở ra những thứ chúng ta chưa bao giờ tưởng tượng nổi chứ không hề nhuốm màu hủy diệt như nhiều người vẫn lo ngại. Cú xoay mình đúng lúc của IBM đang và sẽ giúp gã khổng lồ trăm năm lấy lại được phong độ để tiếp tục dẫn đầu.

Đến đây có lẽ bạn cũng nhận ra ai mới đích thực là kẻ đang nắm giữ tương lai của thế giới rồi chứ?

Theo GenK

Góc quảng cáo