AI đi vào thực tiễn (Phần 2): Trí tuệ nhân tạo đang xâm nhập và định hình tương lai

523

Ngày nay, chúng ta đã quen thuộc với các khái niệm như Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence). Điển hình như các gợi ý, đề xuất sách và phim trên Amazon và Netflix hay danh sách phát nhạc trên Spotify, Youtube, … Nhưng năm 2019 sẽ mang lại cho chúng ta những gì có thể xem là “siêu cá nhân hóa” (hyper-personalization) cho người tiêu dùng thông qua một loạt các ứng dụng về sức khỏe, tài chính, mua sắm và mọi thứ liên quan. Điều này là một bước tiến mới của các ứng dụng AI khi khả năng dự đoán chính xác ngày càng tăng cao, ít tốn chi phí hơn cho dù dữ liệu cá nhân người dùng thì ngày càng dày đặc. Dưới đây là một số lĩnh vực mà chúng ta có thể mong đợi “siêu cá nhân hóa” dựa trên AI vào năm nay.

1. Thể dục thể chất (Physical Fitness)

Sức khỏe là một trong những lĩnh vực hot của các ứng dụng AI. Các ứng dụng thể dục và thiết bị đeo như Fitbit và Apple Watch và thậm chí một số tai nghe VR có thể tự động thu thập dữ liệu của người dùng – chẳng hạn như bạn đã đi bao nhiêu bước hay leo bao nhiêu nấc thang – và tổng hợp với tất cả các dữ liệu của toàn bộ người dùng để tạo ra hồ sơ thể hình riêng biệt dành cho từng người và lên các kế hoạch theo đó, giống như bộ điều chỉnh nhiệt thông minh Nest sử dụng dữ liệu từ khắp các gia đình để tối ưu hóa các kế hoạch sử dụng năng lượng. Những gợi ý như “Giảm lượng thức ăn của bạn 210 calo / ngày để tăng tuổi thọ thêm 1,5 năm” sẽ không còn xa.

Physical Fitness

Bên cạnh đó, vấn đề thường xuyên ở hầu hết các ứng dụng tập thể dục – sức khỏe – thể hình là việc người dùng mệt mỏi khi nhập các loại thực phẩm họ đã ăn – hoặc gian lận và chọn không nhập chúng. Điều đó dẫn đến nếu không có dữ liệu chính xác thì các phân tích là vô nghĩa. Tuy nhiên, AI đã có giải pháp khắc phục: Khi AI trở nên tiên tiến hơn, bạn chỉ cần chụp ảnh những gì bạn ăn hoặc ứng dụng sẽ theo dõi lượng thức ăn thông qua camera của smartphone và tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu. Một số ứng dụng như Lose It đã sử dụng công nghệ này.

2. Sức khỏe tâm thần (Mental Heath)

*Là một trạng thái không chỉ không có rối loạn hay dị tật tâm thần mà còn là một trạng thái tâm thần hoàn toàn thoải mái, cần phải có chất lượng nuôi sống tốt, có được sự cân bằng và hòa hợp giữa cá nhân, người xung quanh và môi trường xã hội.

Bạn có muốn biết thời gian nào trong ngày là lúc tâm trạng bạn suy sụp nhất? Hay cách mà mọi người tác động đến bạn sẽ có phản ứng với mức năng lượng như thế nào? Sẽ sớm có một ứng dụng cho điều đó. Các ứng dụng có thể tự thực hiện cảm biến, sử dụng cảm biến sinh học để theo dõi nhịp tim / nhịp thở, phản ứng ngoài da và các chỉ số khác để đánh giá phản ứng của chúng ta đối với mọi thứ từ buổi sáng đi làm đến bữa tối với luật pháp. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng các báo cáo toàn diện được tạo ra cho lối sống thoải mái hơn, ít căng thẳng hơn, hoặc ít nhất là nhận thức được con người và các tình huống có nhiều khả năng làm cho lòng bàn tay đổ mồ hôi.

Mental Heath

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI cũng có ứng dụng rộng rãi trong sức khỏe tâm thần. Affectiva, một doanh nghiệp xuất phát từ MIT, cung cấp các sản phẩm ứng dụng “kích hoạt cảm xúc” bằng cách đọc và phân tích biểu cảm khuôn mặt với độ chính xác tốt hơn con người. Vì vậy, các ứng dụng sẽ đánh giá mức độ căng thẳng hoặc các triệu chứng lo âu / trầm cảm của bạn và đưa ra gợi ý phù hợp: “Thực hiện hai phút thở sâu” hoặc “Hẹn gặp bác sĩ trị liệu”. Công ty cũng đã phát triển một sản phẩm trong xe hơi để đánh giá trạng thái cảm xúc trong khi lái xe từ biểu cảm khuôn mặt và giọng nói, cải thiện an toàn khi trên đường.

  AI đi vào thực tiễn (Phần 1): Những biến động của năm 2018

3. Tài chính cá nhân (Personal Finance)

Có rất nhiều câu hỏi đặt ra trong lĩnh vực này: Làm thế nào để chúng ta biết những khoản đầu tư nào phù hợp nhất với sự tăng trưởng, rủi ro và nhu cầu thanh khoản của từng cá nhân? Và khi nào nên đầu tư vào chúng? Và đầu tư bao nhiêu? Và khi nào bán?

Câu trả lời ngắn gọn: “Chúng tôi không rõ. Nhưng AI thì có thể”

Các ứng dụng AI sẽ ngày càng cải thiện khả năng dự đoán rủi ro của chúng ta và các tính năng của hồ sơ đầu tư khác bằng cách “đọc giữa các dòng” theo nghĩa đen. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán deep learning có thể phân tích lời nói hoặc văn bản để đánh giá mức độ tin cậy của người nói / người viết về bất kỳ điều gì về hiệu quả của sản phẩm nào đó và xác định tính chính xác của các dự báo thu nhập được.

Personal Finance

Một ứng dụng tài chính cá nhân kết hợp công nghệ như vậy có thể yêu cầu bạn viết phản hồi cho một số tình huống chấp nhận rủi ro khác nhau, sau đó đánh giá mức độ tự tin của bạn về mỗi kế hoạch để tạo ra một kế hoạch đầu tư được cá nhân hóa cao trong ngắn hạn hoặc dài hạn. Trên thực tế, công ty Narrative Science ở giai đoạn đầu đang sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát triển các ứng dụng loại này và có khả năng giúp người dùng hiểu được mức độ chịu đựng của họ đối với các lớp đầu tư như cổ phiếu hòa vốn.

4. Mua sắm (Shopping)

Là người mua sắm, chúng ta muốn được cá nhân hóa trong các lựa chọn của mình, từ phụ kiện, quần áo cho đến ô tô; nhưng bên cạnh đó tôi cũng muốn mua những thứ mà những người giống tôi mua hoặc những thứ tôi muốn giống như vậy. Các ứng dụng AI tập trung vào bán lẻ có thể giúp xác định sở thích sản phẩm của chúng ta bằng cách không chỉ nhìn vào các hành vi mua hàng trong quá khứ, mà cả những người giống chúng ta, để đưa ra các đề xuất dựa trên hình thức đám đông hậu trường (behind-the-scenes crowdsourcing). Và điều này đã xảy ra khi Amazon đã tổng hợp dữ liệu cá nhân để phát triển các đề xuất sản phẩm và các dự đoán khác trong một thời gian trước đó. Nhưng cụ thể nó sẽ xuất hiện vào năm 2019 – trên các ngành và loại sản phẩm – và mức độ cá nhân hóa để mong đợi sẽ tăng lên.

Shopping

Nhận dạng khuôn mặt nâng cao đồng nghĩa với việc trải nghiệm tại cửa hàng được cá nhân hóa hơn nhiều. Ví dụ, các nhà bán lẻ sẽ có thể nhận ra các khách hàng của chương trình khách hàng thân thiết đã bước vào và đẩy các giao dịch, các đề xuất được cá nhân hóa cho họ thông qua điện thoại của họ, cùng với việc cung cấp dịch vụ ở mức cao hơn (như tư vấn mua sắm). Nhận dạng khuôn mặt cũng sẽ cho phép doanh nghiệp phân tích phong cách mua sắm của khách hàng hoặc phân khúc hoặc đường dẫn trong cửa hàng chặt chẽ hơn.

Nhìn chung, siêu cá nhân hóa dựa trên AI mang lại lợi ích tiềm năng rất lớn nhưng nó cũng kèm theo một lời cảnh báo: Các doanh nghiệp càng sở hữu nhiều dữ liệu cá nhân của chúng ta, nguy cơ lạm dụng và mất cắp dữ liệu càng tiềm ẩn. Tuy nhiên, các vấn đề bảo mật đang được đẩy mạnh cùng với AI để nhằm đảm bảo độ an toàn và sự trải nghiệm để giúp cuộc sống chúng ta ngày một tốt hơn. Hiện nay TopDev đang có sự kiện “AI và NLP – Ứng dụng thực tiễn và cách bắt đầu” được mở rộng hơn từ chuỗi sự kiện “AI – Ứng dụng thực tiễn và cách bắt đầu” với nhiều cái nhìn đa chiều về AI và NLP trong thực tế xung quanh chúng ta.

AI&NLP

THÔNG TIN CHI TIẾT

Thời gian & địa điểm: 17:30 – 21:00 ngày 19/03/2019

Link đăng ký: https://meetup.vn/e/EL2?src=a

ĐỘC GIẢ TECHTALK DÙNG NGAY CODE MARCH2019 ĐỂ NHẬN ƯU ĐÃI 50.000Đ CHO SỰ KIỆN TRÊN.

 

CHIA SẺ