Tin Công Nghệ

AI – Xu Hướng Dẫn Đầu Tại CES 2025

Posted on by admin

Tại CES 2025, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành tâm điểm của các sáng tạo công nghệ với hàng loạt ứng dụng ấn tượng, từ nhà thông minh, thiết bị y tế đến hệ thống vận tải tự hành. Sự kiện năm nay nhấn mạnh vai trò ngày càng lớn của AI trong việc định hình tương lai của nhiều ngành công nghiệp.

Các Xu Hướng AI Nổi Bật Tại CES 2025

1. AI Trong Nhà Thông Minh

Công nghệ AI tiếp tục phát triển với khả năng học và thích nghi với thói quen của người dùng. Các thiết bị thông minh giờ đây có thể tự động điều chỉnh nhiệt độ, ánh sáng hoặc đặt hàng nhu yếu phẩm dựa trên hành vi của người dùng, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cao hơn. Các nhãn hàng như Google Nest và Amazon Alexa đã giới thiệu những tính năng nâng cao, nhất là trong tính năng tương tác bằng giọng nói.

2. AI Trong Vận Tải Tự Hành

NVIDIA đã giới thiệu nền tảng NVIDIA DRIVE Hyperion, cho phép xử lý dữ liệu lớn và mô phỏng các kịch bản lái xe thực tế. Toyota và Waymo cũng đầu tư mạnh vào việc sử dụng AI để tăng độ an toàn và hiệu quả.

3. AI Trong Y Tế

Các thiết bị y tế tích hợp AI có khả năng phân tích dữ liệu sức khỏe trong thời gian thực, giúp dự báo bệnh tật và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng. Các công ty như Philips và Medtronic đã giới thiệu các cảm biến AI có khả năng theo dõi sâu tình trạng tim mạch hoặc mức đường huyết.

4. AI Trong Sản Xuất Và Logistics

NVIDIA Omniverse Mega cho phép mô phỏng và kiểm tra robot trong môi trường số trước khi triển khai thực tế. Công nghệ này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa ngành sản xuất với tốc độ nhanh chóng và chi phí tối ưu.

5. Thiết Bị Điện Tử Tiêu Dùng

Smartphone và laptop tích hợp AI giúp tối ưu hóa hiệu suất, dịch thuật thời gian thực và cá nhân hóa nội dung. Samsung Galaxy AI Series và Dell XPS AI-Enhanced đã trở thành tâm điểm tại sự kiện.

Đạo Đức Và Chính Sách AI

Tại CES 2025, trí tuệ nhân tạo (AI) được giới thiệu như một yếu tố quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe đến an ninh mạng và cải thiện trải nghiệm cá nhân hóa. Những ứng dụng AI tiên tiến như thiết bị đeo thông minh, chăm sóc sức khỏe từ xa và các giải pháp nhà máy thông minh đang được trưng bày, mang lại tiềm năng đột phá cho các ngành công nghiệp.

Về mặt chính sách và đạo đức, các quốc gia và tổ chức đang nỗ lực phát triển các quy định nhằm đảm bảo rằng AI phát triển một cách có trách nhiệm, không làm tổn hại đến quyền lợi con người. Ví dụ, tại Việt Nam, Ủy ban Đạo đức AI đã được thành lập để hướng dẫn phát triển AI theo các chuẩn mực đạo đức, đảm bảo tính minh bạch, bảo vệ quyền riêng tư và thúc đẩy sự công bằng trong việc áp dụng AI.

Các quy định toàn cầu cũng đang chú trọng vào an toàn và tính đạo đức của AI, với các sáng kiến về thử nghiệm có kiểm soát và quản lý rủi ro.

Agentic AI

Agentic AI là một khái niệm trong trí tuệ nhân tạo, mô tả các hệ thống tự chủ có khả năng học hỏi, thích nghi và đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người. Nó không chỉ giới hạn trong việc tạo ra nội dung (như Generative AI), mà còn tập trung vào thực hiện và tối ưu hóa các tác vụ phức tạp trong môi trường đòi hỏi phản ứng nhanh và linh hoạt.

Ứng dụng nổi bật của Agentic AI:

  1. Chăm sóc sức khỏe: AI có thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, đưa ra các khuyến nghị điều trị cá nhân hóa, và dự đoán các vấn đề sức khỏe trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Điều này giúp cải thiện đáng kể hiệu quả chăm sóc và hỗ trợ theo dõi bệnh nhân 24/7.
  2. An ninh mạng: Với khả năng phát hiện và phản ứng tức thời với các mối đe dọa, Agentic AI hoạt động như những người bảo vệ không mệt mỏi trên không gian mạng. Hệ thống có thể giám sát lưu lượng mạng, phát hiện các bất thường và đưa ra biện pháp phòng ngừa hiệu quả.
  3. Quản lý nguồn nhân lực: Agentic AI tự động hóa các tác vụ như tuyển dụng, chấm công, tính lương và đề xuất phát triển nghề nghiệp cho nhân viên. Điều này giúp tối ưu hóa hoạt động quản lý nhân sự và nâng cao trải nghiệm làm việc.
  4. Phát triển phần mềm: Agentic AI có khả năng tự động hóa toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm, từ thiết kế, viết mã, kiểm tra lỗi, đến triển khai và bảo trì, mang lại sự đột phá trong ngành công nghệ.
  5. Tài chính: Trong môi trường tài chính biến động, Agentic AI hỗ trợ phân tích xu hướng, thực hiện giao dịch theo thời gian thực và tối ưu hóa danh mục đầu tư, giúp nhà đầu tư đạt được hiệu quả cao hơn.

Lợi ích và thách thức:

  • Lợi ích: Giảm chi phí, tăng hiệu suất, tự động hóa quy trình và cung cấp các giải pháp thông minh, cá nhân hóa.
  • Thách thức: Các vấn đề đạo đức, thiên kiến trong dữ liệu và sự thiếu kiểm soát nếu hệ thống không được thiết kế an toàn.

Agentic AI không chỉ đơn thuần là một công nghệ, mà còn mở ra tiềm năng thay đổi cách chúng ta làm việc và tương tác với thế giới. Để khai thác hết sức mạnh của Agentic AI, việc cân bằng giữa tự động hóa và giám sát của con người là điều thiết yếu.

AI Foundation Models

Foundation Models (Mô hình Nền tảng) trong Trí tuệ Nhân tạo là những mô hình học sâu lớn được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ, có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau mà không cần huấn luyện riêng lẻ cho từng nhiệm vụ. Chúng tạo nên bước đột phá trong AI, đặc biệt trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, tạo sinh nội dung và nhiều ứng dụng khác.

Đặc điểm chính của Foundation Models:

  1. Quy mô lớn: Foundation Models như GPT-3, GPT-4 hay BERT thường có hàng trăm tỷ tham số, được đào tạo trên các tập dữ liệu hàng nghìn tỷ từ. Điều này giúp chúng hiểu ngữ cảnh và các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu đầu vào.
  2. Học chuyển giao (Transfer Learning): Các mô hình này áp dụng những kiến thức được học trong một bối cảnh để giải quyết các vấn đề trong bối cảnh khác mà không cần huấn luyện lại hoàn toàn.
  3. Học tự giám sát: Thay vì dựa vào các bộ dữ liệu được gắn nhãn thủ công, các mô hình này tự tìm hiểu và tạo nhãn từ dữ liệu đầu vào. Đây là một yếu tố giúp giảm chi phí và thời gian trong quá trình phát triển.

Cách thức hoạt động:

Foundation Models sử dụng kiến trúc Transformer hoặc các mạng nơ-ron khác, dựa trên kỹ thuật phân tích dữ liệu và dự đoán phần tử tiếp theo trong một chuỗi. Chúng có thể tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc thậm chí mã lập trình dựa trên gợi ý đầu vào (prompts).

Ứng dụng của Foundation Models:

  1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Dịch ngôn ngữ, tạo văn bản, trả lời câu hỏi, phân tích cảm xúc.
  2. Thị giác máy tính: Nhận dạng hình ảnh, tạo hình ảnh từ văn bản, chỉnh sửa ảnh/video.
  3. Tự động hóa: Hỗ trợ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, phân loại tài liệu.
  4. Lập trình: Tạo mã, sửa lỗi, và kiểm tra mã lập trình.

Thách thức:

Mặc dù tiềm năng lớn, Foundation Models cũng đối mặt với các thách thức như chi phí phát triển cao, yêu cầu tài nguyên lớn, và các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI.

Foundation Models đang định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo, mang lại tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta làm việc và tương tác với công nghệ.

admin