trí tuệ nhân tạo – 24h Sống xanh https://24hsongxanh.vn Hướng đến một cuộc sống tốt đẹp hơn Thu, 03 Jun 2021 07:29:47 +0000 vi hourly 1 https://24hsongxanh.vn/wp-content/uploads/2019/10/cropped-icon-song-xanh-logo-03-32x32.png trí tuệ nhân tạo – 24h Sống xanh https://24hsongxanh.vn 32 32 John McCarthy: Cha đẻ của AI https://24hsongxanh.vn/john-mccarthy-cha-de-cua-ai/ Thu, 03 Jun 2021 07:19:25 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=61264 john-mccarthy-cha-de-cua-ai

John McCarthy là nhà khoa học máy tính tiên phong người Mỹ. Ông được biết đến là cha đẻ của trí thông minh nhân tạo (AI) do đã có nhiều đóng góp quan trọng trong việc định hình sự phát triển của máy móc thông minh. John McCarthy cũng chính là nhà khoa học đã […]

The post John McCarthy: Cha đẻ của AI appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
john-mccarthy-cha-de-cua-ai

John McCarthy là nhà khoa học máy tính tiên phong người Mỹ. Ông được biết đến là cha đẻ của trí thông minh nhân tạo (AI) do đã có nhiều đóng góp quan trọng trong việc định hình sự phát triển của máy móc thông minh.

John McCarthy cũng chính là nhà khoa học đã đề xuất thuật ngữ “trí thông minh nhân tạo (artificial intelligence)” gọi tắt là AI trong một bản kế hoạch mà ông trình bày tại Hội nghị Dartmouth – hội nghị đầu tiên về trí tuệ nhân tạo diễn ra vào năm 1956. Mục tiêu của bản kế hoạch này là tìm ra cách chế tạo một cỗ máy có thể suy luận giống như con người, có khả năng suy nghĩ trừu tượng, giải quyết vấn đề và tự hoàn thiện bản thân.

john-mccarthy-cha-de-cua-ai
John McCarthy (1927 – 2011) làm việc trong phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tại Đại học Stanford. Ảnh: AP.

McCarthy tuyên bố “mọi khía cạnh của việc học hoặc bất kỳ tính năng nào khác của trí thông minh về nguyên tắc có thể được mô tả chính xác đến mức chúng ta có thể tạo ra một cỗ máy để mô phỏng nó”.

Năm 1958, McCarthy sáng tạo ra ngôn ngữ máy tính Lisp. Nó nhanh chóng trở thành ngôn ngữ lập trình AI tiêu chuẩn và được sử dụng rộng rãi cho đến ngày nay, không chỉ trong robot và các ứng dụng khoa học khác mà còn trong rất nhiều dịch vụ dựa trên internet, từ phát hiện gian lận thẻ tín dụng cho đến lập lịch trình hàng không. Nó cũng mở đường cho công nghệ nhận dạng giọng nói, bao gồm Siri – ứng dụng trợ lý cá nhân trên điện thoại iPhone.

McCarthy được các đồng nghiệp mô tả là người có tầm nhìn vượt thời đại. Vào thập niên 1960, ông đã hình thành ý tưởng về hệ thống chia sẻ thời gian (time-sharing) của máy tính hoặc mạng lưới, cho phép người dùng chia sẻ dữ liệu bằng cách liên kết với một máy tính trung tâm, qua đó giúp hạ thấp chi phí sử dụng máy tính. Sự đổi mới này là một đóng góp quan trọng cho sự phát triển của Internet, và là tiền thân của công nghệ điện toán đám mây – một phương pháp lưu trữ dữ liệu trên một máy chủ từ xa có thể truy cập thông qua Internet.

McCarthy sinh ra ở Boston, bang Massachusetts (Mỹ) vào năm 1927. Cha của ông là người nhập cư gốc Ailen và mẹ là người nhập cư Do Thái gốc Litva. Trong suốt thời kỳ suy thoái kinh tế, gia đình ông chuyển nơi ở nhiều lần, cuối cùng đến Los Angeles. Tại đây, cha của ông đã thành lập một nghiệp đoàn cho những công nhân sản xuất quần áo, trong khi mẹ ông là người tích cực tham gia phong trào đấu tranh giành quyền lợi cho phụ nữ.

Lúc còn nhỏ, McCarthy là một đứa trẻ ốm yếu nhưng đặc biệt thông minh và có năng khiếu về toán học. Ông tốt nghiệp Viện Công nghệ California (Caltech) vào năm 1948. Sau khi tham dự một hội nghị chuyên đề về “Cơ chế não trong hành vi” tại Caltech, ông bắt đầu quan tâm đến AI và tìm cách phát triển những cỗ máy có thể suy nghĩ như con người.

Năm 1951, ông bảo vệ thành công luận án tiến sĩ toán học tại Đại học Princeton. Sau một thời gian công tác tại Đại học Dartmouth và Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), ông trở thành giáo sư chính thức tại Đại học Stanford vào năm 1962, nơi ông làm việc cho đến khi nghỉ hưu.

Vào khoảng thời gian ở Đại học Dartmouth, McCarthy đã tổ chức những hội thảo mang tính đột phá về AI. Tại đây, ông gặp Marvin Minsky, người sau này trở thành một trong những nhà lý thuyết hàng đầu trong lĩnh vực này. Sau khi chuyển đến MIT, ông và Minsky đã thành lập Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo MIT. Tuy nhiên, quan điểm của họ về AI bắt đầu có nhiều điểm xung đột nên McCarthy chuyển tới Đại học Stanford và thành lập Phòng thí nghiệm AI tại đây với tên gọi SAIL. Phòng thí nghiệm SAIL nhanh chóng trở nên nổi tiếng và trở thành đối thủ cạnh tranh của Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo MIT. McCarthy từng là giám đốc của SAIL từ năm 1965 đến năm 1980.

Trong suốt những năm 1960 và 1970, phòng thí nghiệm SAIL đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra các hệ thống bắt chước nhiều kỹ năng của con người, bao gồm thị giác, lắng nghe, suy luận và chuyển động. Tại đây, ông đã nghiên cứu và chế tạo phiên bản đầu tiên của một chiếc xe tự lái. Ông thường xuyên giới thiệu các phát minh mới và mời Câu lạc bộ Máy tính Homebrew – một nhóm người có cùng đam mê nghiên cứu AI ở Thung lũng Silicon – tới phòng thí nghiệm để cùng nhau thảo luận. Câu lạc bộ Máy tính Homebrew bao gồm hai thành viên sáng lập của Apple, bao gồm Steve Jobs và Steven Wozniak.

Vào thập niên 1970, McCarthy đã công bố một bài báo về mua và bán hàng qua máy tính. Ông dường như đã nhìn thấy trước viễn cảnh tương lai của thương mại điện tử.

McCarthy nghỉ việc tại Đại học Stanford vào năm 1994, nhưng vẫn tiếp tục viết và thuyết trình, trong lần gần đây nhất là về tính khả thi của việc du hành giữa các vì sao.

Với những đóng góp quan trọng cho sự phát triển của AI, McCarthy đã được trao tặng nhiều giải thưởng danh giá ví dụ như Giải thưởng Turing của Hiệp hội Máy tính (năm 1971), Giải thưởng Kyoto (năm 1988), Huy chương Khoa học Quốc gia Mỹ về Toán học, Thống kê và Khoa học Tính toán (năm 1990), Huy chương Benjamin Franklin về Khoa học Máy tính và Nhận thức của Viện Franklin (năm 2003),….

Chúng ta không thể phủ nhận rằng công nghệ AI đã có nhiều sự đổi mới trong những năm qua, và việc sử dụng AI trong nhiều lĩnh vực của đời sống mang lại những kết quả tuyệt vời. Những tiến bộ về AI sẽ biến đổi cuộc sống hiện đại bằng cách định hình lại giao thông vận tải, y tế, khoa học, tài chính và quân đội.

Theo báo cáo của Artificial Solutions: “Kết quả gần đây từ một cuộc khảo sát các nhà nghiên cứu học máy (machine learning) dự đoán AI sẽ vượt trội hơn con người ở nhiều lĩnh vực trong 10 năm tới, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ (vào năm 2024), viết bài luận tại trường học (năm 2026), lái xe tải (năm 2027), làm việc trong lĩnh vực bán lẻ (năm 2031), viết một cuốn sách bán chạy nhất (năm 2049), cho đến làm việc như một bác sĩ phẫu thuật (năm 2053). Các nhà nghiên cứu cũng tin rằng có 50% khả năng AI làm tốt hơn con người trong tất cả các nhiệm vụ trong 45 năm tới và tự động hóa tất cả các công việc của con người trong 120 năm”.

Gần như mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta đang bị ảnh hưởng bởi các cỗ máy trí tuệ nhân tạo nhằm thúc đẩy lợi nhuận và nâng cao năng lực con người. Chúng ta thật khó có thể tưởng tượng cuộc sống hiện đại sẽ ra sao nếu thiếu vắng AI.

Do đó, chúng ta sẽ mãi mãi biết ơn McCarthy và những người tiên phong khác là động lực đằng sau công nghệ đáng kinh ngạc này. Họ đã góp phần làm cho khoa học máy tính trở nên giống con người hơn và hiệu quả hơn.

Quốc Lê

Theo khoahocphattrien.vn/ Independent

 

Link nguồn: https://khoahocphattrien.vn/cong-nghe/john-mccarthy-cha-de-cua-ai/20210603102158177p1c859.htm

The post John McCarthy: Cha đẻ của AI appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
Hãy thực tế về AI https://24hsongxanh.vn/hay-thuc-te-ve-ai/ Mon, 19 Apr 2021 07:48:32 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=58604 hay-thuc-te-ve-AI

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã thu hút sự quan tâm, tiền bạc và tài năng nhiều hơn bất cứ khi nào khác trong lịch sử tương đối ngắn ngủi của nó. Nhưng điều đáng tiếc là đã xuất hiện không ít sự cường điệu, kết quả của những huyền thoại […]

The post Hãy thực tế về AI appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
hay-thuc-te-ve-AI

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã thu hút sự quan tâm, tiền bạc và tài năng nhiều hơn bất cứ khi nào khác trong lịch sử tương đối ngắn ngủi của nó. Nhưng điều đáng tiếc là đã xuất hiện không ít sự cường điệu, kết quả của những huyền thoại và quan niệm sai lầm do người ngoại đạo “rao giảng”.

Thực sự thì AI đang phát triển không ngừng, với năng lực được cải thiện qua từng năm, trung bình 1–2 % theo các thang đo (benchmark) tiêu chuẩn. Một bước đột phá lớn nhất xảy đến năm 2012 khi nhà khoa học máy tính Geoffrey Hinton cùng đồng nghiệp tại Đại học Toronto (Canada) trình diễn những thuật toán deep learning (học nhiều tầng) đánh bại các thuật toán thị giác máy tính (computer vision) tiên tiến với biên độ 10,8 % trong bài thử thách ImageNet Challenge.

hay-thuc-te-ve-AI
Lĩnh vực AI đã đạt được nhiều tiến bộ đáng kể. Tuy nhiên, hãy còn không ít huyền thoại và quan niệm sai lầm xoay quanh nó. Ảnh: leeschlenker.medium.com

Bên cạnh đó, nhà nghiên cứu AI ngày nay còn được hưởng lợi rất nhiều từ những công cụ ngày càng mạnh mẽ, bao gồm điện toán đám mây cho hiệu quả về mặt chi phí, phần cứng giá rẻ với năng lực tính toán siêu tốc (“như GPUs”), khả năng chia sẻ dữ liệu liền mạch qua internet cùng tiến bộ trong lĩnh vực phần mềm nguồn mở chất lượng cao. Nhờ những yếu tố này, công nghệ machine learning (học máy) và đặc biệt là deep learning, đã tạo nên sự hứng khởi chưa từng thấy. Các nhà đầu tư xếp hàng dài để tài trợ cho những công ty AI đầy triển vọng, và các chính phủ thì rót hàng trăm triệu USD vào những viện nghiên cứu AI tiên tiến.

Chắc chắn AI sẽ còn tiến xa hơn nữa, nhưng không hẳn theo đường tuyến tính. Phần lớn sự cường điệu đều bám vào một vài huyền thoại nghe rất hấp dẫn, chẳng hạn AI có thể giải quyết mọi việc.

Huyền thoại thứ nhất: hầu như tuần nào chúng ta cũng được nghe những câu chuyện giật gân về năng lực vượt trội của AI như “Các cỗ máy thông minh đang tự dạy chúng vật lý lượng tử”; “Trí tuệ nhân tạo phát hiện ung thư phổi chính xác hơn con người.” Nhưng những tiêu đề như vậy thường chỉ đúng theo nghĩa hẹp. Chẳng hạn, đối với mục tiêu “phát hiện ung thư phổi”, AI chỉ có khả năng đưa ra giải pháp cho một khía cạnh cụ thể và đã được đơn giản hóa của vấn đề, ví dụ: giảm thiểu nhiệm vụ “chẩn đoán ung thư” thành nhận diện hình ảnh hoặc phân loại tài liệu khoa học.

Điều mà các câu chuyện trên ít đề cập là AI không thực sự hiểu hình ảnh hoặc ngôn ngữ theo cách của con người. Thay vào đó, thuật toán chỉ tìm kiếm những tổ hợp tính năng ẩn, phức tạp mà sự hiện diện của chúng trong một tập hợp hình ảnh hoặc tài liệu cụ thể nào đó mang đặc trưng của một lớp hướng mục tiêu (targeted class, VD: nguy cơ ung thư hoặc mối đe dọa bạo lực). Sự phân loại như vậy không nhất thiết phải được tin cậy đối với các quyết định của con người – dù cho nó liên quan đến kết quả chẩn đoán của một bệnh nhân hay phán xét ai đó phải chịu giam giữ trong bao lâu.

Mặc dù những hệ thống AI tỏ ra vượt trội hơn con người trong các nhiệm vụ thường được gắn với “cấp độ thông minh cao” như chơi cờ vua, cờ vây hoặc trò Jeopardy,… song chúng vẫn chưa có khả năng hoàn thành xuất sắc những thứ con người thành thục mà không cần huấn luyện, chẳng hạn cảm thụ văn học. “Lẽ thường” (common sense) như chúng ta vẫn gọi, thực chất là một cơ sở tri thức ngầm khổng lồ – thứ tác động lên quá trình tìm hiểu và tích lũy trải nghiệm về thế giới từ khi còn nhỏ. Các coder giỏi nhất vẫn chưa thể mã hóa những thứ thuộc về “lẽ thường” và đưa chúng vào các hệ thống AI. Vì thế, mặc dù sẽ đảm đương ngày càng nhiều việc khó khăn, nhưng AI còn lâu mới bằng được đứa trẻ hay cả con chó, con mèo.

Huyền thoại thứ hai: AI sẽ sớm vượt qua con người về mặt trí tuệ. Năm 2015, Ray Kurzweil – tác giả của cuốn best-seller về tương lai The Singularity Is Near (tạm dịch: Sự kỳ dị bất thường sắp tới) – từng dự đoán: đến năm 2045, trí thông minh của máy sẽ mạnh hơn vô hạn so với toàn bộ nhân loại cộng lại. Nhưng một số rào cản đã không được tính đến ở đây.

Thứ nhất, đó là sự phức tạp tuyệt đối của các hệ thống AI, vốn phải dựa vào hàng tỷ biến số để đào tạo thuật toán học máy từ những tập hợp dữ liệu khổng lồ. Rất khó để hiểu hết cơ chế tương tác giữa tất cả các phần này, chúng kết nối và tích hợp với nhau như thế nào để thực hiện một nhiệm vụ nhất định.

Rào cản thứ hai là sự khan hiếm của dữ liệu được chú giải (“hay gắn nhãn”) mà thuật toán học máy dựa vào. Nhóm BigTech bao gồm Google, Amazon, Facebook và Apple hiện đang sở hữu nhiều dữ liệu giá trị nhất, nhưng họ có rất ít động lực để công khai những tài sản này.

Huyền thoại thứ ba: AI sẽ sớm biến con người thành thừa thãi. Trong cuốn Homo Deus: Lược sử tương lai (best-seller của năm 2015), Yuval Noah Harari lập luận: phần lớn con người có nguy cơ trở thành công dân loại hai của các xã hội mà ở đó, tất cả những quyết định mang tính trí tuệ cấp cao đều phụ thuộc vào AI. Thật vậy, một số công việc phổ biến như lái xe tải,… rất có thể sẽ bị AI xóa bỏ trong khoảng mươi năm tới, cùng với nhiều công việc văn phòng mang tính thường xuyên, lặp đi lặp lại. Nhưng xu hướng này sẽ không đồng nghĩa với tình trạng thất nghiệp hàng loạt, khi cuộc sống của hàng triệu hộ gia đình vẫn được đảm bảo nhờ chính sách thu nhập cơ bản phổ quát (universal basic income). Việc làm cũ mất đi sẽ được thay thế bằng những công việc mới mà chúng ta chưa thể hình dung ra. Vào thập niên 1980, không mấy ai dự đoán được hàng triệu triệu người sẽ hưởng lợi nhờ nền kinh tế internet.

Nhiều ngành nghề trong tương lai chắc chắn sẽ cần người lao động được đào tạo bài bản hơn về toán và khoa học. Nhưng bản thân AI cũng đã có thể mang đến những giải pháp từng phần, với các phương pháp đào tạo mới, hấp dẫn thế hệ trẻ và trang bị cho họ nhiều kỹ năng cần thiết cho tương lai. Việc làm bị AI lấy đi sẽ được bù đắp bằng những công việc mới – sinh ra nhờ đào tạo con người bằng AI. Không có quy luật công nghệ hay lịch sử nào định hướng nhân loại tới một tương lai nô dịch về mặt trí tuệ.

Tất nhiên sẽ có thêm những huyền thoại khác xuất hiện, chẳng hạn: AI khuất phục và làm hại con người; AI không bao giờ có khả năng sáng tạo như con người, không thể suy nghĩ và hành động theo nhân – quả, … Thời gian và các nghiên cứu chuyên sâu sau cùng sẽ “lật tẩy” những lầm tưởng này.

Đây quả là khoảng thời gian thú vị đối với AI. Tuy nhiên, đó cũng là lý do để chúng ta cần duy trì sự thực tế về tương lai của nó.

Tác giả Stan Matwin là giáo sư ngành khoa học máy tính, giữ ghế Canada Research Chair và Giám đốc Viện Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analytics) tại Đại học Dalhousie University ở Halifax, Nova Scotia, Canada, đồng thời là giáo sư Viện Khoa học Máy tính trực thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Ba Lan.

Thế Hải

Theo khoahocphattrien.vn/ Project Syndicate

 

Link nguồn: https://khoahocphattrien.vn/cong-nghe/hay-thuc-te-ve-ai/20210415102619883p1c859.htm

The post Hãy thực tế về AI appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
Công cụ trí tuệ nhân tạo phát hiện ung thư hắc tố da https://24hsongxanh.vn/cong-cu-tri-tue-nhan-tao-phat-hien-ung-thu-hac-da/ Thu, 08 Apr 2021 09:53:59 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=58132

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống nhanh chóng phân tích hình ảnh góc rộng chụp da của bệnh nhân để phát hiện ung thư hắc tố da – loại ung thư da ác tính nhất, gây ra hơn 70% số ca tử vong liên quan đến ung thư da trên toàn […]

The post Công cụ trí tuệ nhân tạo phát hiện ung thư hắc tố da appeared first on 24h Sống xanh.

]]>

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống nhanh chóng phân tích hình ảnh góc rộng chụp da của bệnh nhân để phát hiện ung thư hắc tố da – loại ung thư da ác tính nhất, gây ra hơn 70% số ca tử vong liên quan đến ung thư da trên toàn thế giới.

Ung thư hắc tố da (Melanoma) phát triển từ các tế bào sản xuất melanin (melanocytes). Thông thường, các bác sĩ sẽ dựa vào việc kiểm tra bằng mắt để xác định các tổn thương sắc tố trên da – dấu hiệu của ung thư hắc tố da. Việc xác định chính xác tổn thương đáng ngờ ở giai đoạn sớm có thể cải thiện tiên lượng ung thư hắc tố và giảm đáng kể chi phí điều trị.

Nhưng mất rất nhiều thời gian để xác định và phân loại các tổn thương đáng ngờ, vì cần có bác sĩ da liễu đánh giá từng tổn thương và phân loại các tổn thương đáng ngờ nhất để đưa vào kiểm tra sinh thiết. Giờ đây, các nhà nghiên cứu từ MIT đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới, sử dụng mạng nơ-ron phức hợp sâu (DCNN) phân tích tổn thương sắc tố dựa trên ảnh chụp góc rộng, có thể chụp từ hầu hết các điện thoại thông minh và máy ảnh cá nhân.

phat-hien-ung-thu-hac-to-da
Hình ảnh góc rộng chụp được bằng camera của điện thoại thông minh, cho thấy một vùng da của bệnh nhân cần kiểm tra.

DCNN là mạng nơ-ron có thể được sử dụng để phân loại (hoặc “đặt tên”) và chia nhóm các hình ảnh khác nhau, phục vụ mục tiêu phân loại và tìm kiếm dễ dàng. Thuật toán học máy này là một dạng của học sâu.

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống bằng cách sử dụng 20.388 hình ảnh góc rộng từ 133 bệnh nhân ở Bệnh viện Gregorio Marañón, Madrid. Các hình ảnh đều được chụp bằng nhiều loại máy ảnh thông thường hoặc điện thoại. Trước đó, họ đã nhờ các bác sĩ da liễu phân loại các hình ảnh này để so sánh với kết quả của hệ thống. Kết quả so sánh cho thấy, hệ thống đạt độ chính xác hơn 90,3% trong việc phân biệt giữa tổn thương sắc tố đáng ngờ và các tổn thương không nguy hiểm, mà không cần chụp cận cảnh từng vị trí tổn thương – một việc làm rất tốn thời gian. Tỷ lệ chính xác này tương đương với các bác sĩ da liễu chuyên nghiệp.

Hệ thống nói trên có thể đóng vai trò như bước sàng lọc ban đầu nhằm phát hiện các tổn thương da và nguy cơ ung thư da ngay khi khám sức khỏe định kỳ hoặc tự kiểm tra tại nhà.

Hoàng Nam
Theo khoahocphattrien.vn
Link nguồn: https://khoahocphattrien.vn/cong-nghe/cong-cu-tri-tue-nhan-tao-phat-hien-ung-thu-hac-to-da/20210406033957496p1c859.htm

The post Công cụ trí tuệ nhân tạo phát hiện ung thư hắc tố da appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
Sự trỗi dậy của công nghệ chăm sóc sức khỏe https://24hsongxanh.vn/su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe/ Mon, 22 Mar 2021 14:20:02 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=57091 su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe

Tương lai là một sự lựa chọn Khi nhu cầu về các sản phẩm chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ tiếp tục tăng; các ứng dụng, robot và trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ chúng đang chiếm vị trí trung tâm. Ramesh Caussy, Giám đốc điều hành người Pháp và người sáng lập […]

The post Sự trỗi dậy của công nghệ chăm sóc sức khỏe appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe

Tương lai là một sự lựa chọn

Khi nhu cầu về các sản phẩm chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ tiếp tục tăng; các ứng dụng, robot và trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ chúng đang chiếm vị trí trung tâm. Ramesh Caussy, Giám đốc điều hành người Pháp và người sáng lập Partnering Robotics cho biết: “Tôi khuyên mọi người hãy đón nhận… công nghệ bởi vì chúng ta không có sự lựa chọn, điều đó sẽ xảy ra. Cho dù bạn thích hay không thích, công nghệ sẽ đi vào cuộc sống của bạn, nhưng bạn có thể quyết định phần nào, vào thời điểm nào, và quan trọng hơn là ở không gian thời gian… ở nhịp điệu nào. Chúng tôi không muốn mọi thứ diễn ra nhanh chóng. Chúng tôi cần nâng cấp kiến thức của mình… để có thể hiểu những gì đang xảy ra, để kiểm soát dịch vụ mới sẽ là một phần của cuộc sống hàng ngày”.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
AirVisual theo dõi ô nhiễm

Caussy đưa ra tuyên bố đó vào cuối bài thuyết trình dài 15 phút của mình tại Hội nghị thượng đỉnh về sức khỏe toàn cầu (Global Wellness Summit – GWS) năm 2017, nơi ông trình bày sản phẩm hàng đầu của công ty mình – Diya One X , một robot nhằm giải quyết vấn đề ô nhiễm không khí trong nhà ở những không gian rộng lớn như văn phòng, bảo tàng và trung tâm thương mại.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Diya One X

Partnering Robots hứa hẹn với người tiêu dùng tiềm năng rằng các cảm biến nhúng của robot “đo lường trong thời gian thực và chính xác các chất gây ô nhiễm không khí như CO2, nhiệt độ, độ ẩm tương đối và nồng độ của các hạt mịn, ozone và VOC. Diya One X xử lý không khí xung quanh thông qua quá trình lọc và loại bỏ 99,95% chất ô nhiễm không khí, chất gây dị ứng, virus và mùi hôi”. VOC là viết tắt của cụm từ Volatitle organic compounds – các hợp chất hữu cơ bay hơi. Ban đầu chúng ở thể rắn, nhưng dễ dàng chuyển sang thể khí, thể hơi trong điều kiện nhiệt độ thường và áp suất khí quyển.

Khi nói đến VOC người ta thường chỉ đến các hỗn hợp các chất hữu cơ độc hại. Diya One X chỉ là một trong số các sản phẩm và dịch vụ ngày càng gia tăng sử dụng robot và trí tuệ nhân tạo để cung cấp các công cụ hứa hẹn đưa chúng ta đến gần hơn với trạng thái sức khỏe tối ưu khó nắm bắt, mà từ điển Merriam-Webster định nghĩa là: “Chất lượng hoặc trạng thái có sức khỏe tốt, đặc biệt là mục tiêu được tìm kiếm tích cực”. Viện Sức khỏe Quốc gia Mỹ (NWI) chia nhỏ hơn nữa, thành “ 6 chiều hướng của sức khỏe”, cụ thể là: thể chất, nghề nghiệp, tinh thần, trí tuệ, xã hội và cảm xúc.

Đối với nhiều người trong chúng ta, điện thoại thông minh vẫn là điểm tiếp xúc chính của chúng ta với AI hướng đến sức khỏe cá nhân và có rất nhiều ứng dụng được thiết kế đặc biệt để cung cấp các giải pháp cho sức khỏe của chúng ta. Năm 2019, Babusi Nyon – chiến lược gia thiết kế 32 tuổi tự học, nhà đổi mới và đồng sáng lập của công ty kỹ thuật số Triple Black – phát triển một số ứng dụng liên quan đến sức khỏe và ứng dụng trong ứng dụng. Giống như Sis Joyce , một bot trò chuyện AI hoạt động bên trong ứng dụng trò chuyện của Facebook để kết nối người dùng – ở Nam Phi, Nigeria, Zimbabwe, Zambia, Ghana, Kenya, Uganda và Malawi – với lời khuyên y tế.

Người dùng có thể nói cho Sis Joyce các triệu chứng của họ, và cô ấy sẽ hỏi một số câu hỏi và đưa ra các khuyến nghị, hoặc nếu cần, đề nghị tư vấn với bác sĩ. Một ứng dụng khác mà Nyoni và những người đồng sáng lập của ông tạo ra và đang phát triển với sự trợ giúp của Google, có thể chẩn đoán các triệu chứng của bệnh Parkinson bằng cách sử dụng camera trên điện thoại thông minh và đưa ra công nghệ ước lượng. Ngoài việc ngăn ngừa ốm đau thể chất và bệnh tật, ngày càng có nhiều lựa chọn ứng dụng tập trung vào sức khỏe tinh thần.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Ứng dụng Woebot

Ngoài các ứng dụng thiền chánh niệm phổ biến như Headspace và Calm, các ứng dụng như Woebot và Wysa còn cung cấp dịch vụ chatbot “trị liệu”. Cảm thấy không khỏe? Cảm thấy lo lắng, căng thẳng, chán nản? Chatbot Woebot sẵn sàng lắng nghe và đưa ra lời khuyên. Phải thừa nhận rằng đôi khi nó có vẻ giống như một cuốn sách self-help (tự lực) tốt hơn và tùy chỉnh hơn một chút. Tuy nhiên, ứng dụng này cũng có nhiều chương trình khác nhau có thể mất vài tuần hoặc vài ngày để giải quyết các vấn đề sức khỏe tinh thần cụ thể. Bạn cũng có thể thiết lập nó để kiểm tra bạn.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Ứng dụng Wysa

Ứng dụng Wysa cùng với một số ứng dụng khác cung cấp chức năng tương tự, với lợi thế bổ sung là giúp bạn liên hệ với một nhà trị liệu con người có trình độ thực tế nếu bạn muốn một người, với mức phí thấp hơn nhiều so với việc bạn phải trả cho một cuộc gặp trực tiếp sự tham vấn. Đối với những người đang đấu tranh với cơn nghiện, có những ứng dụng giúp tỉnh táo.

Ví dụ: ứng dụng “I am Sober” hỗ trợ người dùng bằng cách cung cấp hướng dẫn, cam kết, đăng ký, theo dõi tiến trình, cộng đồng trực tuyến, động lực hàng ngày, cũng như tiếp cận với các nhà trị liệu chuyên nghiệp trực tuyến. Gần nhà hơn và xa hơn là các dự án khởi nghiệp cá nhân, công nghệ như Trạm Y tế Abby (Abby Health Station) đã và đang mở rộng phạm vi tiếp cận của họ. Trạm Y tế Abby kích thước thật được lắp đặt tại một số hiệu thuốc và được các công ty bảo hiểm và bệnh viện sử dụng, đảm nhiệm một số chức năng có thể yêu cầu y tá thăm khám.

Theo các nhà sản xuất, nó thực hiện 13 lần kiểm tra sức khỏe bao gồm cân nặng, chiều cao, huyết áp, chỉ số khối cơ thể, nhịp tim, lượng mỡ trong cơ thể và lượng nước trong cơ thể; và nó đưa ra lời khuyên về sức khỏe được cá nhân hóa trong vài phút. Trong một thế giới mà nhiều người tiêu dùng đã quen với việc thường xuyên theo dõi cơ thể của họ thông qua đồng hồ thông minh và điện thoại thông minh, việc kiểm tra nhanh từ một chiếc máy không phải là điều quá khó.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
LOVOT của GROOVE X

Có thể cho rằng bao gồm cả khía cạnh cảm xúc và xã hội của sức khỏe, vào tháng 1.2020 tại CES (Triển lãm Điện tử Tiêu dùng) tổ chức ở Las Vegas, công ty khởi nghiệp GROOVE X ở Tokyo công bố LOVOT , một robot đồng hành thông minh nhân tạo tương tác dễ thương với mục tiêu là làm cho bạn hạnh phúc. Tên LOVOT là từ ghép của tình yêu và người máy. Trên trang web công ty, các nhà sản xuất tuyên bố: “LOVOT sẽ phản ứng với tâm trạng của bạn và làm tất cả những gì có thể để bạn tràn đầy niềm vui và tái tạo năng lượng cho bạn.

Nó có thể không phải là một sinh vật sống, nhưng LOVOT sẽ sưởi ấm trái tim bạn. LOVOT được sinh ra chỉ vì một lý do – được các bạn yêu thích”. Gã khổng lồ điện tử Samsung cũng tiết lộ 2 nguyên mẫu concept kết hợp giữa robot và AI tại CES 2020. Đầu tiên là ballie – một robot đồng hành với hình dáng như một quả bóng nhỏ, chỉ lớn hơn quả bóng tennis một chút. Ngoài kết nối với điện thoại và các thiết bị thông minh trong nhà, ballie có camera, ballie có thể nhận ra bạn và theo dõi bạn khắp nhà.

Ngoài việc cư xử như một con vật cưng hình quả bóng và tán gẫu với những chiếc máy khác của bạn, ballie còn có thể theo dõi bạn khi bạn tập thể dục và giúp bạn rèn luyện hình thể. Cùng với ballie, công ty cũng ra mắt GEMS – một bộ xương ngoài dựa trên thực tế tăng cường (AR) mà bạn đeo quanh eo và đùi, cùng với kính AR. Sau khi bạn bị nhốt vào thế giới bán ảo của GEMS, sẽ có một huấn luyện viên ảo hỗ trợ bạn tập luyện, sử dụng bộ xương ngoài để theo dõi chuyển động của bạn và hướng dẫn bạn thực hiện bài tập của mình. Sau khi hoàn thành bài tập, GEMS có thể cung cấp cho bạn phản hồi về hiệu suất của bạn và cho bạn biết những gì cần cải thiện.

Phải thừa nhận rằng nhiều robot sử dụng cá nhân thu hút sự chú ý này được trưng bày tại các nền tảng như CES vẫn đang ở giai đoạn nguyên mẫu hoặc các phiên bản lặp lại thế hệ đầu tiên đắt tiền chỉ có ở Bắc bán cầu và thậm chí sau đó, hầu hết mọi người vẫn chưa thể mua được. Liệu tất cả quyền truy cập vào robot chăm sóc sức khỏe và AI có thực sự giúp chúng ta tiến gần hơn đáng kể đến mục tiêu dường như luôn thay đổi về sức khỏe tối ưu hay không như một xã hội vẫn còn được nhìn thấy.

Công nghệ có thể đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, nhưng đối với con người, quá trình tiến hóa của chúng ta chậm hơn nhiều. Mặc dù chiếc đồng hồ thông minh đó có thể theo dõi chúng ta và thường xuyên yêu cầu chúng ta đi dạo hoặc ăn ít thức ăn mặn hơn, chúng ta vẫn phải có lựa chọn cá nhân khi làm theo các khuyến nghị của nó.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Cuốn sách mới nhất của Arianna Huffington “Cuộc cách mạng về giấc ngủ”

Sự phát triển của “Sức khỏe thế hệ”

Sau khi tăng trong một thập kỷ, tuổi thọ ở Mỹ đã bắt đầu chững lại và thậm chí còn giảm đối với một số nhóm. Bệnh tiểu đường, bệnh tim và béo phì cùng với căng thẳng, lo lắng và trầm cảm hiện đang là những vấn đề lớn. Tình hình gần giống như thể các công nghệ đã cải thiện cuộc sống theo nhiều cách hiện đang dần giết chết chúng ta. Tương lai, may mắn thay, có vẻ hứa hẹn hơn. Theo Giám đốc điều hành Johnson & Johnson, công ty chăm sóc sức khỏe hàng đầu thế giới, “chúng tôi có cơ hội biến thế hệ sinh ra hiện nay trở thành thế hệ khỏe mạnh nhất trong lịch sử -“ Thế hệ H ”.

Ngày nay, hệ thống chăm sóc sức khỏe chủ yếu được thiết kế xoay quanh bệnh tật. Hệ thống trả tiền cho bệnh tật chứ không phải, ví dụ, cho thực phẩm lành mạnh, bổ dưỡng. Điều này gây thiệt hại rất lớn cho xã hội và cá nhân (hầu hết các vụ phá sản cá nhân đều liên quan đến sức khỏe). Đó thực sự là một câu hỏi nghìn tỷ USD. Thêm vào đó là tình trạng toàn cầu thiếu các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Bây giờ, có rất nhiều yếu tố quyết định đến sức khỏe.

Mặc dù quãng đường của bạn có thể thay đổi nhưng người ta đã đề cập nhiều lần rằng sức khỏe suốt đời có liên quan 60% đến hành vi và môi trường của chúng ta, 30% với di truyền và 10% với chăm sóc sức khỏe. Nhưng sự thay đổi đã đến: tháng 2-2017, một nhóm các nhà đổi mới có tư duy tiến bộ đã tập hợp tại sự kiện “Sức khỏe như một dịch vụ” đầu tiên có tên là HyperWellBeing tại Bảo tàng Lịch sử Máy tính mang tính biểu tượng ở Mountain View thuộc bang California của Mỹ. Bảo tàng tính thành lập năm 1996 trình bày những câu chuyện và hiện vật của thời đại thông tin và khám phá cuộc cách mạng điện toán và tác động của nó đối với xã hội.

Các ý tưởng chính xuất hiện nhanh chóng: tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe có thể chuyển từ chăm sóc người bệnh sang một ngành công nghiệp mới “Sức khỏe khoa học”, giúp chúng ta phát huy hết tiềm năng của mình về sức khỏe. Cũng được sử dụng là cụm từ “Thuốc P4” (Predictive, Personalized, Preventive and Participatory) – Dự đoán, Cá nhân hóa, Phòng ngừa và có sự tham gia. Các mục tiêu là ngăn ngừa bệnh tật, tăng tuổi thọ và tối ưu hóa sức khỏe và thể chất của chúng ta. Khi nói về công nghệ y tế, chúng ta thường nghe nói đến dữ liệu lớn (Big Data), y học từ xa (telemedicine) và bộ gene (với công cụ chỉnh sửa CRISPR).

Trong số những tiến bộ khoa học quan trọng nhất trong những năm gần đây chính là sự phát hiện và phát triển những phương pháp mới nhằm thực hiện biến đổi di truyền của sinh vật sống bằng cách sử dụng một loại công nghệ có đặc tính nhanh với giá cả hợp lý được gọi là CRISPR. Mặc dù điều này rất quan trọng nhưng nó không đưa ra một bức tranh đầy đủ: phần mềm chỉ hoạt động khi có dữ liệu. Đối với sức khỏe, điều này đòi hỏi sự học hỏi từ cơ thể và trí óc của chúng ta.

Đây là nơi các thiết bị y tế xuất hiện. Xu hướng này bắt đầu khoảng 3 năm trước, khi các cảm biến chính đang trở thành hàng hóa – một phần nhờ vào điện thoại thông minh – và chi phí cũng như rủi ro của việc xây dựng các công ty khởi nghiệp phần cứng công nghệ cao đang giảm xuống. Các kỹ sư y sinh, bác sĩ và doanh nhân bắt đầu lao vào cuộc cạnh tranh. Ngày nay, các công ty khởi nghiệp muốn theo dõi, ngăn ngừa, chẩn đoán và chữa lành các tình trạng cả về thể chất và tinh thần. Họ còn muốn hơn thế nữa, và đây là công việc kinh doanh nghiêm túc.

Thiết bị chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất có thể là Fitbit, nhưng nhiều người dùng đã từ bỏ nó trong vòng vài tuần. Cũng giống như uống thuốc, điều này cho thấy thách thức quan trọng đối với sức khỏe tốt là hành vi. Các thiết bị sức khỏe có chức năng đếm bước, đã trở thành một mặt hàng kể từ khi Xiaomi phát hành Mi Band với giá chỉ 15 USD. Kết hợp các cảm biến, AI, dữ liệu để phòng ngừa chấn thương hoặc huấn luyện. Chỉ cần nhìn vào việc chạy, “Vi” là một huấn luyện viên được hỗ trợ bởi AI, trong khi đế thông minh Tiemppo giúp cải thiện hình thức chạy của bạn với phân tích dáng đi theo thời gian thực. Những cách tiếp cận này đang mở rộng sang các môn thể thao khác nhau.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
AirVisual theo dõi ô nhiễm
su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
AIR Sensio phát hiện các chất gây dị ứng

Hiện nay đã có những công cụ theo dõi để giúp đối phó với những vấn đề của cuộc sống hiện đại. AirVisual theo dõi ô nhiễm, AIR Sensio phát hiện các chất gây dị ứng, nhiều công cụ hữu ích khác như Hello’s Sense đo giấc ngủ của bạn – và theo cuốn sách mới nhất của Arianna Huffington “Cuộc cách mạng về giấc ngủ”, hầu hết chúng ta có thể ngủ nhiều hơn. Những công cụ khác xem xét đo UV: các công ty khởi nghiệp nhưng cũng có những đối thủ nặng ký như Microsoft với Band 2 và La Roche-Posay với miếng dán UV dùng một lần.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
La Roche-Posay với miếng dán UV dùng một lần

Liệu pháp ánh sáng cũng đang có cơ sở khi chúng ta hiểu rõ hơn về tác động gián đoạn của ánh sáng nhân tạo đối với sự tập trung và giấc ngủ. Các phiên bản chi phí thấp, di động và được kết nối của thiết bị y tế đang cho phép sự xuất hiện của chẩn đoán và chăm sóc di động hoặc tại nhà. Ví dụ, iBreastExam giúp thực hiện quét vú không đau và không bức xạ, cung cấp kết quả ngay lập tức. Sản phẩm được tạo ra ở Ấn Độ, nơi chỉ có một bác sĩ X quang trên 100.000 dân.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
iBreastExam giúp thực hiện quét vú không đau và không bức xạ, cung cấp kết quả ngay lập tức. Sản phẩm được tạo ra ở Ấn Độ, nơi chỉ có một bác sĩ X quang trên 100.000 dân

Tùy thuộc vào chi phí và quy định, một số giải pháp đó có thể áp dụng cho cả các thị trường mới nổi và đã phát triển. Điều thú vị là, danh mục mới nổi này có một số điểm tương đồng với thế giới sản xuất máy tính để bàn: lấy máy móc lớn và đắt tiền từ các nhà máy và làm cho chúng nhỏ hơn và rẻ hơn. Mặt nạ Neutrogena trị mụn bằng liệu pháp ánh sáng hay là Sana giúp người đau mãn tính và người bị PTSD chìm vào giấc ngủ trong vài phút. Rối loạn căng thẳng sau sang chấn (PTSD) là một rối loạn lo âu có thể phát triển sau một sự kiện kinh hoàng mà bệnh nhân chứng kiến hoặc trực tiếp là người trải qua sự kiện sang chấn đó.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Mặt nạ Neutrogena trị mụn bằng liệu pháp ánh sáng
su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Sana giúp người đau mãn tính và người bị PTSD chìm vào giấc ngủ trong vài phút

PTSD có nhiều triệu chứng về tâm lý cũng như thể chất gây ảnh hưởng đến các chức năng hoạt động bình thường hàng ngày và chất lượng cuộc sống. Một số công ty sử dụng phản hồi sinh học và tính linh hoạt thần kinh để quản lý các tình trạng khác nhau: “Lief Therapeuthics” giải quyết chứng lo âu (huy động được hơn 400.000 USD trên Kickstarter), “Liv” quản lý các hành vi vô thức như cắn móng tay hoặc giật tóc và “Feel” giúp quản lý trầm cảm, sử dụng phản hồi sinh học và sự dẻo dai thần kinh.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Gerber BabyNes, một hệ thống pha sữa nhắm vào phân khúc bà mẹ công nghệ đang phát triển nhanh

Gerber giới thiệu Gerber BabyNes, một hệ thống pha sữa nhắm vào phân khúc bà mẹ công nghệ đang phát triển nhanh. Họ đã mở cửa hàng hàng đầu đầu tiên tại Hồng Công trong năm 2017. Công ty HAX BabyBe đã tạo ra một tấm thảm thông minh “robot mềm” để giúp sự phát triển của trẻ sinh non. Điều gì đang xảy ra bên trong cơ thể chúng ta? Hơn một chục công ty khởi nghiệp đang xem xét máu của chúng ta – để theo dõi bệnh tiểu đường, phát hiện các dấu hiệu máu khác nhau, phân tích nhóm máu hoặc bệnh tật.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Công ty HAX BabyBe đã tạo ra một tấm thảm thông minh “robot mềm” để giúp sự phát triển của trẻ sinh non

Công ty khởi nghiệp HAX tạo ra máy thở bỏ túi Aire đầu tiên có thể giúp những người bị IBS bằng cách kiểm tra khả năng dung nạp thực phẩm. Hội chứng ruột kích thích (Irritable Bowel Syndrome – IBS) là một dạng rối loạn tiêu hoá chức năng đặc trưng bởi triệu chứng đau bụng và thay đổi thói quen đi tiêu mà không tìm thấy tổn thương thực thể nào. Và nếu chỉ nhìn vào bên trong là chưa đủ, viên thuốc cảm biến “có thể nuốt được” của Proteus Health kết hợp với miếng dán thông minh và ứng dụng di động để theo dõi tình trạng của bệnh nhân.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Viên thuốc cảm biến “có thể nuốt được” của Proteus Health kết hợp với miếng dán thông minh và ứng dụng di động để theo dõi tình trạng của bệnh nhân

Cảm nhận sóng não đi từ theo dõi cơ bản để giúp thiền, ngủ và làm việc mang lại cho chúng ta trạng thái trôi chảy giữa thế giới mất tập trung nhất từng có. Berkeley Ultrasound kích thích não của bạn bằng sóng siêu âm để điều trị chứng trầm cảm. Liệu thiết bị như vậy có cạnh tranh với các loại thuốc chống trầm cảm? Nó dường như cũng có tiềm năng như một phương pháp chữa bệnh Alzheimer. Bạn có biết rằng không dưới 3 công ty phát triển bộ xương ngoài đã ra mắt công chúng vào năm 2014? Hai ở Mỹ – với Ekso Bionics và ReWalk Robotics – và một ở Nhật Bản, tên là Cyberdyne.

Nhiều công nghệ sắp ra mắt như SuitX đưa ra giải pháp phục hồi chức năng sinh học cho chứng đau lưng. Giấc mơ của mọi hacker sinh học đã trở thành hiện thực: cuối cùng chúng ta cũng có bộ cấy ngoài chip RFID (công nghệ dùng kết nối sóng vô tuyến để tự động xác định và theo dõi các thẻ nhận dạng gắn vào vật thể) cơ bản. Ví dụ, Profusa là một mô cấy nhỏ tương thích sinh học đặt dưới da của bạn và sử dụng huỳnh quang để chỉ ra mức độ oxy, glucose, lactate hoặc các dấu ấn sinh học khác. Các thiết bị công nghệ y tế chỉ mới bắt đầu.

su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe
Profusa là một mô cấy nhỏ tương thích sinh học đặt dưới da của bạn và sử dụng huỳnh quang để chỉ ra mức độ oxy, glucose, lactate hoặc các dấu ấn sinh học khác

Chúng ta chỉ đang đề cập sơ bộ về những gì cảm biến, dữ liệu lớn, máy học và AI có thể làm cho chúng ta. Trong tương lai không bệnh tật của chúng ta, mệt mỏi hoặc không tập trung có thể được coi là một vấn đề sức khỏe lớn. Trên con đường của chúng ta để có một sức khỏe tốt hơn, đã đến lúc chúng ta phải suy nghĩ lại về ý nghĩa của việc khỏe mạnh.

Thục Miên

Theo DoanhNhân+

 

Link nguồn: https://doanhnhanplus.vn/su-troi-day-cua-cong-nghe-cham-soc-suc-khoe-546085.html

The post Sự trỗi dậy của công nghệ chăm sóc sức khỏe appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
AI đọc dữ liệu não bộ, tạo ra những hình ảnh hấp dẫn https://24hsongxanh.vn/ai-doc-du-lieu-nao-bo-tao-ra-nhung-hinh-anh-hap-dan/ Mon, 08 Mar 2021 05:56:43 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=56387 AI-d0c-du-lieu-nao-bo

Các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc làm cho một AI (trí tuệ nhân tạo) hiểu được quan niệm chủ quan của chúng ta về cái đẹp. Nhóm nghiên cứu tại Đại học Helsinki (Phần Lan) và Đại học Copenhagen (Đan Mạch) đã làm nhiều thí nghiệm để xem liệu một máy tính […]

The post AI đọc dữ liệu não bộ, tạo ra những hình ảnh hấp dẫn appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
AI-d0c-du-lieu-nao-bo

Các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc làm cho một AI (trí tuệ nhân tạo) hiểu được quan niệm chủ quan của chúng ta về cái đẹp.

Nhóm nghiên cứu tại Đại học Helsinki (Phần Lan) và Đại học Copenhagen (Đan Mạch) đã làm nhiều thí nghiệm để xem liệu một máy tính có thể xác định được các đặc điểm trên khuôn mặt mà chúng ta cho là hấp dẫn hay không, và dựa theo đó để tạo ra những hình ảnh mới phù hợp với tiêu chí mong muốn cá nhân của chúng ta.

AI-d0c-du-lieu-nao-bo
Phản ứng não của người tham gia thí nghiệm khi xem hình ảnh được ghi lại qua điện não đồ. ẢNH CHỤP MÀN HÌNH

Để thực hiện mục tiêu trên, nhóm nghiên cứu đã sử dụng AI cho việc giải thích các tín hiệu não và kết hợp kết quả thu được từ giao diện não – máy tính với một mô hình tổng thể các khuôn mặt nhân tạo. Cách tiếp cận này cho phép máy tính tạo ra hình ảnh khuôn mặt phù hợp với sở thích của từng cá nhân.

“Trong các nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã thiết kế các mô hình có thể xác định và kiểm soát đặc điểm chân dung đơn giản, chẳng hạn như màu tóc và cảm xúc. Nhưng mọi thứ chỉ dừng lại phần lớn ở mức ai tóc vàng và ai đang cười. Sự hấp dẫn là đối tượng nghiên cứu khó hơn vì nó liên quan đến văn hóa và tâm lý, những yếu tố có thể đóng vai trò vô thức trong sở thích cá nhân của chúng ta. Thật sự chúng ta rất khó giải thích chính xác điều gì khiến cho một cái gì đó hoặc một ai đó đẹp. Vẻ đẹp nằm trong mắt của người xem”, Michiel Spapé, nhà nghiên cứu cao cấp, tiến sĩ Khoa Tâm lý và Ngôn ngữ bệnh học (Logopedics) tại Đại học Helsinki, nói.

Ban đầu, các nhà nghiên cứu giao nhiệm vụ tạo ra hàng trăm bức chân dung nhân tạo cho một mạng nơ-ron đối nghịch chung (generative adversarial neural network – GAN). Kết quả hình ảnh lần lượt được đưa cho 30 tình nguyện viên xem, với yêu cầu chú ý đến những khuôn mặt mà họ thấy hấp dẫn. Phản ứng não của họ ngay trong thời điểm xem hình ảnh sẽ được ghi lại qua điện não đồ (electroencephalography – EEG).

“Thí nghiệm hoạt động hơi giống ứng dụng hẹn hò nổi tiếng Tinder. Tuy nhiên, người tham gia ở đây không phải làm bất cứ điều gì ngoài việc nhìn vào hình ảnh. Chúng tôi đo phản ứng tức thì từ não của họ đối với hình ảnh”, tiến sĩ Spapé cho hay.

Các nhà nghiên cứu đã phân tích dữ liệu điện não đồ bằng kỹ thuật máy học, kết nối dữ liệu điện não đồ cá nhân thông qua giao diện não – máy tính với một mạng thần kinh sinh dưỡng. “Giao diện não – máy tính có thể lý giải ý kiến của người dùng về mức độ hấp dẫn của một loạt hình ảnh. Bằng cách diễn giải quan điểm cá nhân đó, mô hình AI dùng để diễn giải phản ứng của não và mạng nơ-ron tổng hợp mô hình hóa hình ảnh khuôn mặt có thể kết hợp cùng nhau để tạo ra một hình ảnh khuôn mặt hoàn toàn mới theo sở thích cá nhân”, Phó giáo sư Tuukka Ruotsalo, người đứng đầu dự án nghiên cứu, cho biết.

Để kiểm tra tính phù hợp, nhóm nghiên cứu đã tạo ra các bức chân dung mới cho từng người tham gia, dựa trên dự đoán họ sẽ cảm thấy hấp dẫn về mặt cá nhân. Sau khi thử nghiệm trong quy trình mù đôi (double-blind procedure), kết quả nhận thấy các hình ảnh mới phù hợp với sở thích của đối tượng với độ chính xác khách quan hơn 80%.

Theo nhóm nghiên cứu, kết quả đạt được có thể mang lại lợi ích cho xã hội bằng cách nâng cao năng lực học hỏi cho máy tính, đặc biệt trong việc ngày càng hiểu được sở thích chủ quan của con người, thông qua sự tương tác giữa các giải pháp AI và giao diện não – máy tính. “Nếu điều này có thể xảy ra ở một thứ gì đó mang tính cá nhân và chủ quan như sự hấp dẫn, chúng tôi cũng có thể xem xét các chức năng cao cấp khác như khả năng nhận thức và ra quyết định”, tiến sĩ Spapé nói.

Nghiên cứu kết hợp giữa khoa học máy tính và tâm lý học được đăng trên tạp chí lưu trữ quốc tế đa lĩnh vực IEEE Trans Transaction in Affective Computing.

Phương Anh
Theo thanhnien.vn
Link nguồn: https://thanhnien.vn/cong-nghe/ai-doc-du-lieu-nao-bo-tao-ra-nhung-hinh-anh-hap-dan-1350722.html

The post AI đọc dữ liệu não bộ, tạo ra những hình ảnh hấp dẫn appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
Google và đạo đức phát triển AI https://24hsongxanh.vn/google-va-dao-duc-phat-trien-ai/ Wed, 03 Feb 2021 07:52:18 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=55135 google-va-dao-duc-phat-trien-ai

Alphabet, công ty mẹ của Google, đang bị nhiều nhà khoa học cáo buộc triển khai công nghệ AI một cách thiếu trách nhiệm và bất chấp hậu quả. Sundar Pichai, CEO của Alphabet, từng nhấn mạnh vai trò trụ cột của công nghệ AI trong quá trình định hình tương lai công ty. “Gã […]

The post Google và đạo đức phát triển AI appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
google-va-dao-duc-phat-trien-ai

Alphabet, công ty mẹ của Google, đang bị nhiều nhà khoa học cáo buộc triển khai công nghệ AI một cách thiếu trách nhiệm và bất chấp hậu quả.

Sundar Pichai, CEO của Alphabet, từng nhấn mạnh vai trò trụ cột của công nghệ AI trong quá trình định hình tương lai công ty. “Gã khổng lồ” này trong nhiều năm qua đã đánh cược lớn vào các nghiên cứu AI khi đầu tư hàng tỷ USD nhằm mang công nghệ này lên các sản phẩm của hãng nhanh nhất có thể.

google-va-dao-duc-phat-trien-ai
Công nghệ AI của Google bị cho là có thể làm trầm trọng thành kiến về giới tính và chủng tộc. Ảnh: AP

Tuy nhiên trong hơn 18 tháng qua, công ty mẹ của Google vướng phải hàng loạt lùm xùm liên quan tới các nhà nghiên cứu có tiếng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mới nhất, chuyên gia AI nổi tiếng Timnit Gebru bị công ty này sa thải sau khi công bố nhiều tài liệu nghiên cứu liên quan tới cách tiếp cận công nghệ của Google. Timnit Gebru kết luận Google triển khai công nghệ AI rất nóng vội và xem nhẹ tác động môi trường gây ra trong quá trình xây dựng các cơ sở siêu máy tính.

Sau đó, CEO Pichai cam kết sẽ điều tra rõ ràng lý do Gebru bị đuổi việc và cho biết sẽ tìm cách để khôi phục lòng tin của các chuyên gia. Trong khi đó, Jeff Dean, Phó chủ tịch cấp cao Google, cho rằng nghiên cứu của cô dẫn ra một số lo ngại đã lỗi thời, quá tập trung chỉ trích những tác hại tiềm ẩn của AI mà không nhận ra các chuyên gia đang nỗ lực giải quyết vấn đề.

Dù vậy, Gebru vẫn nhận được sự ủng hộ từ nhiều đồng nghiệp trong lĩnh vực. Từ cuối tháng 12 năm ngoái, gần 2.700 nhân viên của Google ký một bức thư công khai nói sự ra đi của Gebru “báo hiệu mối đe dọa nhắm tới những người làm nghiên cứu đạo đức AI, đặc biệt là cộng đồng người da màu ở Google”.

Google tuần trước cũng tuyên bố đang điều tra việc Giám đốc bộ phận đạo đức AI Margaret Mitchell bị sa thải vì các cáo buộc phát tán tài liệu nội bộ. Mitchell từng nhiều lần đăng bài trên Twitter chỉ trích CEO Pichai về cách thức xử lý các vấn đề liên quan tới đa dạng trong môi trường làm việc.

Phương pháp tiếp cận công nghệ của Google được giới chuyên gia đặc biệt quan tâm bởi hãng là một trong những tổ chức tư nhân tài trợ nhiều nhất cho các lĩnh vực nghiên cứu AI. Chính nhờ những thành quả từ các nghiên cứu này, Google đã phát triển nên vô số các sản phẩm mới từ loa thông minh tới trợ lý ảo. Tuy nhiên, vị thế thống trị của hãng trong lĩnh vực AI cũng dấy lên lo ngại xung quanh ảnh hưởng của các thuật toán máy tính tới cuộc sống con người.

Google từ lâu đã luôn coi mình là người thiết lập tiêu chuẩn cho AI có đạo đức. “Lịch sử từng chứng kiến rất nhiều ví dụ liên quan đến các ảnh hưởng tiêu cực khi công nghệ bị sử dụng sai mục đích. Trong khi AI hứa hẹn mang lại những lợi ích to lớn cho châu Âu và thế giới, chúng ta vẫn nên xem xét thật kỹ càng về những hậu quả tiềm tàng nó có thể gây ra”, Pichai từng phát biểu tại một hội nghị tổ chức ở Brussels, Bỉ.

Vấn đề của DeepMind

Ngoài những thách thức trong nội bộ, các công ty do hãng này thâu tóm cũng gặp phải vấn đề tương tự. Theo một báo cáo vừa được công bố, Mustafa Suleyman, người đồng sáng lập DeepMind, đã bị tước bỏ hầu hết các quyền quản lý vào cuối năm 2019 sau khi Google nhận được nhiều đơn khiếu nại, cáo buộc rằng ông có hành vi bắt nạt nhân viên.

DeepMind, được Google mua lại vào năm 2014, trước đó đã thuê một công ty luật bên ngoài nhằm tiến hành điều tra độc lập các khiếu nại. Vào cuối năm 2019, Suleyman đã được chuyển sang một vai trò điều hành khác trong nhóm AI tại Google.

DeepMind và Google, trong một tuyên bố chung, xác nhận về cuộc điều tra liên quan tới hành vi của Suleyman, tuy nhiên từ chối cho biết họ đã tìm thấy gì. Tuyên bố chỉ nêu, từ kết quả của cuộc điều tra, ông Suleyman sẽ phải “trải qua quá trình đào tạo lại chuyên môn để giải quyết vấn đề quan tâm. Ông có thể tiếp tục làm việc nhưng không được quản lý các đội lớn”. DeepMind cho biết với vai trò là phó chủ tịch phụ trách chính sách trí tuệ nhân tạo, “Suleyman đã đóng góp có giá trị về chính sách và quy định AI”.

Trả lời câu hỏi của Wall Street Journal, Suleyman cho biết: “Tôi chấp nhận kết quả của cuộc điều tra. Với tư cách là đồng sáng lập tại DeepMind, tôi đã thúc ép mọi người quá gắt gao và đôi khi phong cách quản lý của tôi không mang tính xây dựng. Tôi thành thật xin lỗi những người bị ảnh hưởng”.

Khác với mục đích sử dụng AI để tìm kiếm của Google, DeepMind tập trung chủ yếu vào lợi ích của AI trong các vấn đề sức khỏe, chẳng hạn thu thập dữ liệu bệnh nhân nhằm tìm ra những cách điều trị bệnh mới. Theo báo cáo tài chính năm 2019, DeepMind lỗ 649 triệu USD, tuy nhiên, cũng nhận được hơn 1 tỷ USD từ Google trong cùng thời gian.

Với khoản đầu tư lớn như vậy, Google phải có một hội đồng đánh giá độc lập DeepMind nhằm giám sát các dự án trí tuệ nhân tạo của công ty này. Tuy nhiên, đến cuối năm 2018, hội đồng này bị giải tán sau khi các thành viên phàn nàn rằng họ không được tiếp cận đầy đủ các kế hoạch chiến lược và nghiên cứu của DeepMind.

Vài tháng sau, một hội đồng đạo đức AI do Google thành lập cũng bị giải tán, sau khi xuất hiện hàng loạt kiến nghị và phản đối của nhân viên về các thành viên trong hội đồng.

Nghiên cứu AI có nhiều “cạm bẫy”

Kể từ năm 2017, phòng nghiên cứu AI đã trở thành một bộ phận độc lập với Google và điều hành bởi Jeff Dean. Khi công bố thông báo tái cấu trúc này, ông Pichai cho biết AI sẽ là trọng tâm chiến lược của công ty, với máy học được áp dụng trong mọi sản phẩm sắp tới.

Pedro Domingos, giáo sư ngành khoa học máy tính của Đại học Washington, cho biết Google đã nhận thức được rất nhiều cạm bẫy liên quan đến AI. Chủ tịch hội đồng quản trị Alphabet, John Hennessy, từng công khai bày tỏ mối lo ngại khi gã khổng lồ tìm kiếm tăng cường đẩy mạnh đầu tư cho lĩnh vực này.

Ông Hennessy nói: “Nếu có bất cứ điều gì sai trái với AI, ngay cả khi nó ở các công ty khác, Google vẫn phải chịu trách nhiệm. Chúng ta chỉ cần sơ sẩy một chút là có thể biến mọi thứ thành thảm họa”.

google-va-dao-duc-phat-trien-ai
John Hennessy từng cảnh báo những hậu quả tiềm ẩn của AI. Ảnh: CNBC.

Sai lầm đầu tiên xảy đến vào năm 2015, khi một số người dùng gốc Phi phát hiện ra công nghệ trí tuệ nhân tạo trong phần mềm chụp ảnh của Google đã tự động gắn nhãn ảnh họ là “khỉ đột” dựa trên màu da.

Google đã xin lỗi và khắc phục sự cố, đồng thời cam kết sẽ xây dựng các biện pháp bảo vệ nội bộ nhằm đảm bảo phần mềm của họ được lập trình một cách có đạo đức.

Giáo sư Domingos cho biết hầu hết các vấn đề liên quan tới AI của Google đều bắt nguồn từ cách tiếp cận của công ty đối với cách quản lý nhân viên, đồng thời khẳng định khoa học chứ không phải hệ tư tưởng nên dẫn dắt các cuộc tranh luận về đạo đức.

Ông nói: “Google là một công ty siêu chiều chuộng nhân viên. Các chuyên gia ở đây được tự do tới mức họ cảm thấy được quyền đưa ra ngày càng nhiều yêu cầu hơn về cách tiếp cận AI”.

Tuy nhiên, theo Reuters, nguồn tin nội bộ cho biết Google đang bắt đầu thắt chặt kiểm duyệt những bài nghiên cứu của nhân viên. Chính sách mới của Google yêu cầu nhân viên tiếp cận các vấn đề AI chủng tộc, giới tính và chính trị theo hướng tích cực.

Đăng Thiên

Theo VnExpress/ WSJ

 

Link nguồn: https://vnexpress.net/google-va-dao-duc-phat-trien-ai-4230106.html

The post Google và đạo đức phát triển AI appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
Trí tuệ nhân tạo đọc cảm xúc trên mặt người https://24hsongxanh.vn/tri-tue-nhan-tao-doc-cam-xuc-tren-mat-nguoi/ Fri, 29 Jan 2021 12:34:50 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=54814 tri-tue-nhan-tao-doc-cam-xuc-tren-mat-nguoi

Theo Techxplore, các nhà nghiên cứu ở Samsung AI và Đại học Hoàng gia London (Anh) đã tìm ra cách giúp trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đọc hiểu biểu cảm trên gương mặt con người. Đọc cảm xúc của con người không phải là việc dễ dàng đối với trí tuệ nhân tạo. Trong những […]

The post Trí tuệ nhân tạo đọc cảm xúc trên mặt người appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
tri-tue-nhan-tao-doc-cam-xuc-tren-mat-nguoi

Theo Techxplore, các nhà nghiên cứu ở Samsung AI và Đại học Hoàng gia London (Anh) đã tìm ra cách giúp trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đọc hiểu biểu cảm trên gương mặt con người.

tri-tue-nhan-tao-doc-cam-xuc-tren-mat-nguoi
AI phân tích biểu cảm trên gương mặt tài tử Leonardo DiCaprio. ẢNH CHỤP MÀN HÌNH

Đọc cảm xúc của con người không phải là việc dễ dàng đối với trí tuệ nhân tạo. Trong những năm gần đây, các nhà khoa học máy tính trên toàn cầu đã cố gắng phát triển mô hình máy tính có thể đoán được cảm xúc của con người dựa trên nét mặt. Tuy nhiên, hầu hết mô hình hiện nay chỉ nhận ra các cảm xúc cơ bản như tức giận, hạnh phúc, buồn bã chứ chưa thể đọc được những biểu hiện tinh tế hơn của con người.

Các nhà nghiên cứu tại Samsung AI và Đại học Hoàng gia London (Anh) đang phát triển một hệ thống dựa trên mạng neuron sâu có thể đoán cảm xúc với độ chính xác cao bằng cách phân tích hình ảnh khuôn mặt người. Trong bài báo xuất bản trên Nature Machine Intelligence, nhóm nghiên cứu cho biết mô hình này đưa ra kết quả khá nhanh và biết nhận diện những biểu hiện cảm xúc của con người theo thời gian thực (chẳng hạn ảnh chụp trích xuất từ camera an ninh).

Ngoài phần cứng có hiệu suất cao, mô hình này cần đòi hỏi phải có bộ dữ liệu và thuật toán phù hợp. Nhóm nghiên cứu đã biên soạn nhiều bộ dữ liệu dùng để đào tạo mạng neuron sâu cách phân tích cảm xúc, trong đó có bộ dữ liệu AFEW-VA và SEWA chứa hình ảnh mặt người được chụp ngoài đời thực lẫn trong phòng thí nghiệm nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu.

tri-tue-nhan-tao-doc-cam-xuc-tren-mat-nguoi
Minh họa cách AI đọc cảm xúc của nhân vật trong một cảnh phim. ẢNH CHỤP MÀN HÌNH

Sau đó, nhóm nhà khoa học tiếp tục phát triển mô hình dựa trên phương pháp nhận diện cảm xúc truyền thống bên cạnh những lý thuyết tâm lý học. Họ phân loại 8 cảm xúc chính gồm hạnh phúc, ngạc nhiên, buồn bã, giận dữ, chán ghét, sợ hãi, khinh thường, trung tính, kết hợp với hai thang đo mức độ tích cực/tiêu cực và mức độ kích động của cảm xúc. Họ viết trong bài báo: “Mục tiêu chính của phương pháp này là dựa trên hình ảnh khuôn mặt của một người để ước tính mức độ tích cực/tiêu cực và mức độ kích động của người đó theo thời gian thực”.

Bên cạnh đó, hệ thống cũng phân tích biểu cảm bằng cách sử dụng các “điểm mốc” cụ thể, chẳng hạn như vị trí của môi, mũi và mắt của đối tượng.

Hệ thống này có thể được dùng để tạo ra các robot dịch vụ biết cách nắm bắt cảm xúc của khách hàng và đưa ra phản ứng phù hợp. Cho đến thời điểm hiện tại, hệ thống dựa trên mạng neuron sâu hoạt động tốt nhất với hình ảnh tĩnh, nhưng trong tương lai các nhà khoa học muốn hoàn thiện hệ thống hơn nữa để áp dụng vào việc phân tích video.

Mai Anh

Theo thanhnien.vn

 

Link nguồn: https://thanhnien.vn/cong-nghe/tri-tue-nhan-tao-doc-cam-xuc-tren-mat-nguoi-1335402.html

The post Trí tuệ nhân tạo đọc cảm xúc trên mặt người appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
Công nghệ nào sẽ thành trào lưu năm 2021? https://24hsongxanh.vn/cong-nghe-nao-se-thanh-trao-luu-nam-2021/ Sat, 02 Jan 2021 12:22:15 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=53471 cong-nghe-thanh-trao-luu-nam-2021

Trong năm tới, những trào lưu công nghệ có thể vẫn chịu ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19 và tác động của nó tới xã hội. Sau gần 1 năm đối phó với Covid-19, thế giới vẫn chưa thể hoàn toàn vượt qua dịch bệnh. Do vậy, những tác động từ đại dịch sẽ tiếp […]

The post Công nghệ nào sẽ thành trào lưu năm 2021? appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
cong-nghe-thanh-trao-luu-nam-2021

Trong năm tới, những trào lưu công nghệ có thể vẫn chịu ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19 và tác động của nó tới xã hội.

Sau gần 1 năm đối phó với Covid-19, thế giới vẫn chưa thể hoàn toàn vượt qua dịch bệnh. Do vậy, những tác động từ đại dịch sẽ tiếp tục ảnh hưởng tới cuộc sống và các trào lưu công nghệ năm 2021, theo nhận định của Inc.

Zoom là một trong những công ty hưởng lợi lớn nhất từ đại dịch. Dù thành lập từ năm 2011, Zoom chỉ thực sự phát triển bùng nổ trong năm 2020 do nhu cầu họp từ xa trên toàn cầu, cùng những công cụ của các ông lớn khác như Webex của Cisco, Teams của Microsoft hay Hangouts của Google.

cong-nghe-thanh-trao-luu-nam-2021
Học, làm việc trực tuyến và không cần đến công sở ngày càng trở nên phổ biến. Trong năm 2021, các công nghệ hỗ trợ sẽ càng được sử dụng nhiều hơn. Ảnh: New York Times

Các ứng dụng khác hỗ trợ làm việc từ xa như quản lý công việc, đào tạo nhân viên hay chia sẻ nội dung cũng phát triển mạnh trong năm qua. Cả startup lẫn những ông lớn công nghệ đều nhìn thấy tiềm năng của lĩnh vực này trong năm tới.

Tác động của dịch bệnh khiến những giải pháp học trực tuyến cũng phát triển theo. Trong năm 2020, đã có tới 190 quốc gia đưa ra yêu cầu đóng cửa trường học tại một số thời điểm, ảnh hưởng tới gần 1,6 tỷ người.

Việc học thông qua những nền tảng từ xa phát triển nhanh chóng, giúp hàng loạt công ty như Udacity, Coursera hay iTutorGroup làm ăn tốt. Một số đại học giờ đây còn khuyến khích sinh viên hoàn thành một phần khóa học thông qua hình thức trực tuyến, kể cả sau khi mọi thứ đã trở lại bình thường.

Covid-19 cũng khiến ngành y phải nhanh chóng áp dụng những biện pháp khám bệnh từ xa, hoặc vận chuyển thuốc không tiếp xúc. Ngoài y tế từ xa, trí tuệ nhân tạo cũng có thể được ứng dụng nhiều hơn trong năm 2021, khi máy móc được áp dụng để hỗ trợ chẩn đoán, quản lý công việc bệnh viện.

Năm 2020, đã có 35 quốc gia khai thác thương mại 5G, với tổng cộng 380 nhà mạng. Trong năm 2021, số lượng này sẽ còn tăng thêm. Khoảng cách, tốc độ phủ sóng 5G sẽ được cải thiện.

Mạng 5G sẽ giúp nhiều ứng dụng cần phản hồi với độ trễ thấp thành hiện thực. Nido Robotics đang phát triển những loại máy bay không người lái (drone) có thể quét thềm đại dương và gửi dữ liệu về trực tiếp nhờ 5G. Novalume cũng có giải pháp quản lý đô thị thông qua những cảm biến đặt ở bóng đèn.

cong-nghe-thanh-trao-luu-nam-2021
Xe tự lái là một trong những công nghệ tận dụng sức mạnh kết nối và độ trễ thấp của 5G. Ảnh: New York Times

Một trong những công nghệ được hưởng lợi rõ rệt nhất từ 5G là xe tự lái. Honda cho biết họ sẽ sản xuất hàng loạt xe tự lái trong năm nay, với công nghệ tự lái hoàn toàn. Ford cũng tham gia cuộc đua này và dự kiến sẽ công bố xe tự lái cùng dịch vụ chia sẻ xe trong năm 2021, và có thể bán lẻ vào năm 2026.

Nhiều hãng xe lớn khác như Mercedes-Benz, GM đều có kế hoạch công bố các công nghệ xe tự lái trong năm 2021.

Sản phẩm công nghệ có gì đặc sắc?

Năm vừa qua chúng ta đã chứng kiến một số smartphone khác biệt như LG Wing hay Samsung Galaxy Z Fold2. Trong khi Apple vẫn đang sử dụng thiết kế không mấy khác biệt và có được thành công, thì các hãng điện thoại Android có lẽ sẽ còn phải sáng tạo nhiều hơn.

“Vì doanh số smartphone ngày càng giảm, tôi cho rằng các hãng sẽ tìm cách đưa cho người dùng nhiều tùy chọn hơn để sử dụng điện thoại của họ”, Julian Chokkattu, biên tập viên của Wired chia sẻ.

cong-nghe-thanh-trao-luu-nam-2021
Các hãng smartphone có thể ra mắt nhiều mẫu điện thoại kỳ lạ hơn trong năm 2021. Ảnh: The Verge

Năm 2021 cũng có thể đánh dấu việc Intel có thêm hàng loạt đối thủ trong làng chip máy tính. Sau thành công nhất định của mẫu máy tính MacBook Pro dùng chip M1, Microsoft hay Amazon đều đang có kế hoạch phát triển con chip của riêng họ. Tuy nhiên, chúng đều hướng đến máy chủ đám mây, do vậy ảnh hưởng ở các sản phẩm công nghệ cho người dùng phổ thông là chưa nhiều.

Tech Radar cũng dự đoán các hãng công nghệ sẽ giới thiệu nhiều mẫu TV 8K trong sự kiện CES trực tuyến, diễn ra giữa tháng 1. Samsung, Sony, LG đều có thể giới thiệu những chiếc TV 8K giá rẻ hơn, dễ tiếp cận hơn so với năm ngoái.

Việc tích hợp trợ lý ảo có thể sẽ được mở rộng ra sản phẩm soundbar, một phụ kiện ngày càng được ưa thích của TV. Các mẫu soundbar của Samsung dự kiến sẽ tích hợp cả Google Assistant lẫn Alexa, mang lại nhiều lựa chọn hơn cho người dùng.

Hà My

Theo Zing.vn

 

Link nguồn: https://zingnews.vn/cong-nghe-nao-se-thanh-trao-luu-nam-2021-post1169055.html

The post Công nghệ nào sẽ thành trào lưu năm 2021? appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
AI sẽ thay thế những công việc gì https://24hsongxanh.vn/ai-se-thay-nhung-cong-viec-gi/ Wed, 30 Dec 2020 10:27:46 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=53374 ai-se-thay-the-nhung-cong-viec-gi

AI không chỉ giới hạn ở các lĩnh vực khoa học, mà đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề vốn trước kia chỉ con người đảm nhiệm. AI đang tiến hóa nhanh hơn con người tưởng tượng. Những chương trình máy tính phức tạp này sử dụng thuật toán làm phương tiện để tương tác với […]

The post AI sẽ thay thế những công việc gì appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
ai-se-thay-the-nhung-cong-viec-gi

AI không chỉ giới hạn ở các lĩnh vực khoa học, mà đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề vốn trước kia chỉ con người đảm nhiệm.

AI đang tiến hóa nhanh hơn con người tưởng tượng. Những chương trình máy tính phức tạp này sử dụng thuật toán làm phương tiện để tương tác với môi trường và học hỏi từ chính trải nghiệm của bản thân.

Về mặt lý thuyết, việc áp dụng AI là vô tận. Nhiều ngành công nghiệp vốn thuần sử dụng lao động con người nay đã bắt đầu tận dụng sức mạnh của công nghệ để cách mạng hóa trải nghiệm làm việc. Thực tế, có rất nhiều hoạt động có ứng dụng AI trong cuộc sống mà ít người để mắt tới. Từ nhà hàng tới phòng triển lãm tranh.

Dưới đây là một số lĩnh vực đã có “dấu chân” của AI.

Viết văn

Việc tự sản sinh ra nội dung được coi là một trong những kỹ năng phức tạp và đòi hỏi nhiều thời gian luyện tập nhất của AI. Trước kia, quá trình hình thành câu, cấu trúc câu và liên kết chúng lại thành một đoạn văn có ý nghĩa, yêu cầu sự giám sát và hiệu đính khá nhiều từ con người. Trong khi việc tạo ra các bản báo cáo với số liệu có sẵn là tương đối đơn giản, viết nội dung sáng tạo là một nghệ thuật rất khó để thành thạo.

Tuy nhiên, các lập trình viên đã viết ra các chương trình tạo lập văn bản phức tạp, rất khó phân biệt với nội dung do con người viết. Các chương trình này có thể tạo ra các bài báo, kịch bản và thậm chí tiểu thuyết. Nổi bật trong lĩnh vực này là mô hình GPT-3 do OpenAI phát triển với khả năng xử lý 175 tỷ tham số. Phần mềm này sử dụng một mô hình ngôn ngữ tổng quát bao gồm hai mạng thần kinh tự cạnh tranh để hoàn thiện lẫn nhau. Chỉ dựa trên dữ liệu đầu vào hạn hẹp, GPT-3 có thể tạo ra những đoạn văn bản hoàn chỉnh không khác gì con người.

Trả lời điện thoại

Do áp lực từ đại dịch, thương mại điện tử năm nay đang trở thành xu hướng ở nhiều quốc gia trên thế giới. Tuy nhiên, cũng giống các cửa hàng truyền thống, các cửa hàng trực tuyến cũng cần một đội ngũ nhân viên làm nhiệm vụ trả lời các câu hỏi từ khách hàng. Với AI, các công ty bán lẻ dù trực tuyến hay truyền thống đều có thể cắt giảm đáng kể nguồn nhân lực này và thay thế bằng các hệ thống trả lời tự động, giải quyết các câu hỏi đơn giản từ khách hàng. Dịch vụ trả lời thoại này phức tạp hơn rất nhiều so với chatbot thông thường. Một số chương trình thậm chí có thể sử dụng trên các nền tảng viễn thông.

ai-se-thay-the-nhung-cong-viec-gi
Google Duplex gọi đặt bàn hộ người dùng. Ảnh: Google

Tiêu biểu cho lĩnh vực này là dự án AI Duplex của Google với khả năng trả lời điện thoại với cách nói chuyện không khác gì người thật. Google đã huấn luyện AI này bằng các cuộc gọi thoại ẩn danh, các đoạn hội thoại từ Google Voice, cũng như lịch sử hội thoại và các chi tiết như thời gian và địa điểm của cả hai đầu cuộc gọi. Hệ thống trí tuệ nhân tạo này đã xuất hiện tại Mỹ, New Zealand, Australia, Canada và Anh.

Xét xử vụ án

Một vụ án hình sự có thể kéo dài hàng tháng hoặc hàng năm trời trong khi các bên có liên quan điều tra để đưa ra những phán quyết công tâm nhất, dựa trên nhiều thông tin nhất. Nhưng khi giao vụ án đó cho một thuật toán AI, thuật toán sẽ quét mọi thông tin liên chỉ trong vài phút và dựa trên đó để ra phán quyết.

Ngày 19/2, Tòa sơ thẩm thành phố Kota Kinabalu, bang Sabah, Malaysia, đã có động thái chưa từng có tại nước này khi sử dụng AI đưa ra phán quyết với 2 bị cáo. Mặc dù bị luật sư biện hộ phản đối, cho rằng việc này có thể tác động đến việc đưa ra quyết định chính xác của tòa, thẩm phán cho biết phần mềm ứng dụng AI đã được nạp đủ các dữ liệu cần thiết để đưa ra khuyến nghị, hỗ trợ tòa trong việc ra quyết định.

Theo các chuyên gia, AI chỉ nên đóng vai trò là trợ lý cho các thẩm phán hay trợ lý trong tòa án vì AI chỉ giỏi xử lý chi tiết, tổng hợp vụ án và tìm kiếm nguồn tham khảo.

Bảo mật ngân hàng

Ngoài tội phạm mạng, hoạt động rửa tiền, trộm cắp danh tính, biển thủ, trốn thuế, giả mạo cũng đang “khủng bố” ngành ngân hàng. Công nghệ, đặc biệt là AI, được xem là công cụ đắc lực trong việc chống lại gian lận và tội phạm tài chính. Thuật toán hiện nay có khả năng phân tích các hình thức gian lận trong quá khứ và từ đó dự đoán tất cả tổ hợp tấn công, giúp các tổ chức tài chính sẵn sàng với chiến lược quản lý và giảm thiểu rủi ro cao nhất. AI giám sát các hoạt động của tài khoản trong thời gian thực và phát hiện các giao dịch mua bán đáng ngờ hiệu quả hơn các chương trình không sử dụng AI hoặc nhân viên con người.

Dự đoán thị trường chứng khoán

Giống nhiều hình thức đầu tư khác, đầu tư chứng khoán tồn tại những rủi ro mà các nhà đầu tư luôn cố gắng để tránh gặp phải. Với công nghệ AI hiện nay, thuật toán có thể can thiệp, giúp nhà đầu tư hạn chế rủi ro, gia tăng lợi nhuận. Cụ thể, trong phân tích chứng khoán, một mô hình phổ biến được các chuyên gia tài chính gọi là tam giác tăng dần, nhằm mô tả xu hướng tăng của giá cổ phiếu. Tuy nhiên, con người thường không đủ nhanh nhạy để nhận ra xu hướng này mà phải nhờ đến AI. Ngoài ra dựa trên dữ liệu trong quá khứ, công nghệ AI có thể làm tốt việc dự đoán phản ứng của thị trường khi có những sự kiện đặc biệt xảy ra.

Bảo vệ động vật

Không chỉ được áp dụng cho lợi ích của con người, AI đang được nhiều tổ chức bảo vệ động vật sử dụng để bảo tồn các loài có nguy cơ tuyệt chủng. Các nhà khoa học từ đại học Cornell đã phát triển lên một ứng dụng cho phép theo dõi vị trí của các loài cá voi có nguy cơ tuyệt chủng cao bằng hình ảnh vệ tinh và sóng âm thanh.

Sử dụng phần mềm AI này, các thuyền trưởng sẽ điều chỉnh được hướng đi của tàu nhằm tránh va chạm với cá voi. Số tai nạn giảm sẽ có lợi cho cả ngành công nghiệp hàng hải và quần thể cá voi.

Giáo dục

Con người không phải những cỗ máy được chế tạo trên một dây chuyền giống hệt nhau, những phương pháp học có hiệu quả với một số học sinh hoàn toàn có thể không có tác dụng với các học sinh khác. Phân tích AI thông qua các nền tảng học tập điện tử có thể dựa vào dữ liệu giáo dục để tạo ra các kế hoạch bài học nhằm tối ưu hóa hiệu suất của trẻ. Sử dụng các chương trình như vậy cho phép học sinh tận dụng tối đa trải nghiệm giáo dục đồng thời giúp giáo viên quản lý toàn bộ lớp học.

Dịch vụ nhà hàng

ai-se-thay-the-nhung-cong-viec-gi
Robot phục vụ tại một nhà hàng ở Hàn Quốc. Ảnh: Hyundai Robotics

Một số nhà hàng đang tìm cách tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng và nhân viên thông qua AI. Các ứng dụng tiên tiến này có thể liên quan đến việc sử dụng bot giao đồ ăn trong một nhà hàng hoặc quán cà phê mà không cần nhân viên phục vụ. Một số chuỗi nhà nhà hàng lớn thậm chí còn phát triển AI của riêng mình, như Taco Bell với ứng dụng đặt món có khả năng hiển thị cho người dùng các món ăn, chương trình khuyến mãi và nội dung có liên quan nhất dựa trên sở thích cá nhân, lịch sử ăn uống, địa điểm, thời tiết, thực đơn và giá cả cụ thể của nhà hàng.

Nghệ thuật

Một lĩnh vực hấp dẫn khác đang chứng kiến sự nổi lên của AI là nghệ thuật. Ngoài cách mạng hóa công nghệ chỉnh sửa ảnh, các thuật toán máy học giờ đây có thể tạo ra nguyên một bức ảnh hoàn chỉnh. Nghệ sĩ AI là những người làm nhiệm vụ lập trình, hướng dẫn các chương trình AI tạo ra một số loại hình nghệ thuật mới lạ và phức tạp. Đây là một cách tiếp cận sáng tạo đối với công nghệ khi nó có thể thay đổi cách nhiều người nghĩ về lập trình. Nhiều tổ chức nghệ thuật lớn trên thế giới đã công nhận một số nghệ sĩ AI và tác phẩm của họ như một “làn gió mới” cho nghệ thuật tương lai.

Tháng 10/2019, biên đạo múa Wayne McGregor đã hợp tác với Google để đào tạo ra một AI có tên “Linving Archive”. Thuật toán của AI này sử dụng hàng nghìn giờ video từ các tác phẩm trước đó của McGregor và nhiều nghệ sĩ khác để đưa ra gợi ý cho các phân đoạn vũ đạo tiếp theo, hiển thị chúng trên màn hình trong thời gian thực.

Đăng Thiên

Theo VnExpress/ Makeuseof

 

Link nguồn: https://vnexpress.net/ai-se-thay-the-nhung-cong-viec-gi-4212938.html

The post AI sẽ thay thế những công việc gì appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
AI cải thiện khả năng phát hiện ung thư phổi https://24hsongxanh.vn/ai-cai-thien-kha-nang-phat-hien-ung-thu-phoi/ Tue, 15 Dec 2020 07:49:27 +0000 https://24hsongxanh.vn/?p=52627 AI-cai-thien-kha-nang-phat-hien-ung-thu-phoi

Sau nhiều năm huấn luyện một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện ra các giai đoạn đầu của bệnh ung thư phổi, Mozziyar Etemadi mừng rỡ khi máy tính phát hiện được khối u trong ảnh chụp của bệnh nhân, chính xác hơn cả các bác sĩ được đào tạo kỹ […]

The post AI cải thiện khả năng phát hiện ung thư phổi appeared first on 24h Sống xanh.

]]>
AI-cai-thien-kha-nang-phat-hien-ung-thu-phoi

Sau nhiều năm huấn luyện một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện ra các giai đoạn đầu của bệnh ung thư phổi, Mozziyar Etemadi mừng rỡ khi máy tính phát hiện được khối u trong ảnh chụp của bệnh nhân, chính xác hơn cả các bác sĩ được đào tạo kỹ thuật hình ảnh.

Etemadi, một kỹ sư y sinh tại Trường Y Feinberg thuộc Đại học Northwestern ở Chicago, Illinois, cho biết: “Một bác sĩ xem các ảnh chụp CT này sẽ nói bệnh nhân hoàn toàn bình thường, nhưng AI đã phát hiện ra những chi tiết ẩn giấu một cách đầy tự tin. Nó đang tìm ra các dấu hiệu của ung thư.” Sau khi chiếc máy hoàn thành một vòng chạy, Etemadi nghĩ: “Chúng tôi vừa phát hiện ra bệnh ung thư phổi của anh chàng này sớm hơn 1 hoặc 2 năm so với khả năng phát hiện hiện tại.” Tâm trí anh quay cuồng với viễn cảnh tăng cơ hội sống sót của hàng nghìn người.

AI-cai-thien-kha-nang-phat-hien-ung-thu-phoi
Credit: Daniel Stolle

Ung thư phổi là bệnh ung thư nguy hiểm nhất trên thế giới – khoảng 75% những người mắc bệnh chết trong vòng 5 năm sau khi được chẩn đoán. Nhưng khi ung thư được phát hiện sớm, tiên lượng sẽ tốt hơn nhiều. Nếu phát hiện khối u đang ở giai đoạn nhỏ và khu trú trong phổi, gần 2/3 số người sống sót trong ít nhất 5 năm.
Nhu cầu phát hiện sớm đã thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI phát hiện các khối u phổi ngày càng nhỏ. Hệ thống mà Etemadi đang thực hiện – một sáng kiến ​​chung giữa Google, Đại học Northwestern và các tổ chức khác hiện đang hướng tới áp dụng lâm sàng. Vào tháng 7/2020, Đại học Oxford, Vương quốc Anh, đã công bố một chương trình nghiên cứu trị giá 11 triệu bảng Anh (14,3 triệu USD) nhằm sử dụng AI để giúp chẩn đoán ung thư phổi.

Những phát triển như vậy hứa hẹn sẽ làm cho việc tầm soát ung thư phổi trở nên chính xác và dễ tiếp cận hơn dành cho tất cả mọi người. Nhưng để các hệ thống mới như vậy trở thành những công cụ đắc lực, cần nâng cao một cách cẩn trọng mối quan hệ giữa bác sĩ X quang và thiết bị họ dùng để chẩn đoán.

Phát hiện khối u

Khoảng 70% trường hợp ung thư phổi được phát hiện ở giai đoạn muộn, khi bệnh đã khó điều trị hơn. Điều này phần nào giải thích tại sao tỷ lệ sống sót sau 5 năm khi mắc ung thư phổi là rất thấp. Các triệu chứng ban đầu của ung thư phổi có xu hướng là các bệnh lý thông thường, chẳng hạn như ho dai dẳng hoặc mệt mỏi, rất dễ bị coi là điều bình thường. Bác sĩ ung thư Mariam Jamal-Hanjani tại Viện Ung thư của Đại học College London cho biết: “Mọi người phớt lờ cơn ho. Khi họ đến phòng khám của tôi, thường căn bệnh đã di căn. Đến giai đoạn đó, việc điều trị hiệu quả có thể đã nằm ngoài khả năng”.

Các nghiên cứu tại Đại học California, Los Angeles và các nơi khác cho thấy việc sàng lọc thường xuyên các nhóm người có nguy cơ cao có thể phát hiện nhiều trường hợp ung thư phổi sớm hơn, giảm tỷ lệ tử vong từ 20-30%. Lực lượng Đặc nhiệm Dịch vụ Phòng ngừa Hoa Kỳ, một nhóm tình nguyện đưa ra các khuyến nghị cho các dịch vụ phòng ngừa lâm sàng nên kiểm tra CT hằng năm ở các nhóm có nguy cơ cao mắc ung thư phổi, chẳng hạn như những người từng hoặc đang hút thuốc.

AI-cai-thien-kha-nang-phat-hien-ung-thu-phoi
Mozziyar Etemadi phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo để tìm ung thư phổi giai đoạn đầu. Credit: Ddent photo

Tuy nhiên, số lượng bác sĩ X quang đọc chụp cắt lớp phổi đã không đủ để theo kịp với nhu cầu ngày càng tăng. Ulas Bagci, một chuyên gia hình ảnh máy tại Đại học Central Florida ở Orlando, cho biết: “Có rất nhiều ảnh chụp CT, và rất nhiều người. Khối lượng công việc dày đặc này có thể khiến các bác sĩ X-quang hoạt động quá tải và mắc phải sai lầm trong chẩn đoán”.

Giới hạn về khả năng “tầm nhìn” của con người cũng khiến các bác sĩ X quang dễ dàng bỏ qua những khối u ác tính cực nhỏ. Ví dụ, có đến 35% các nốt sần phổi bị bỏ sót khi xét nghiệm ban đầu. Sử dụng hệ thống AI có thể giúp ích cho cả hai công việc này bằng cách giảm gánh nặng cho các chuyên gia xét nghiệm và phát hiện các điểm bất thường ở phổi mà không thể nhìn thấy bằng mắt thường.

Các bác sĩ X quang sử dụng các công cụ chẩn đoán với sự hỗ trợ của máy tính để giúp họ phát hiện các khối u ác tính. Thông thường, một lập trình viên sẽ lập trình để máy tính đi tìm những đặc trưng của một khối u, nhưng nhiều khi máy tính sẽ gán cho rất nhiều khối u lành tính là ác tính. Bagci nói: “Các bác sĩ X quang không thích điều đó vì họ cần phải bấm vào từng cái một” để kiểm tra, điều này mất rất nhiều thời gian”.

Các hệ thống AI gần đây dựa trên một nguyên tắc được gọi là học sâu (deep learning). Thay vì tìm kiếm các đặc điểm khối u được lập trình viên xác định trước, các hệ thống deep learning tự tìm ra khối u từ các ví dụ trong thực tế. Các nhà nghiên cứu cung cấp cho hệ thống một bộ dữ liệu lớn bao gồm hàng nghìn bản chụp CT phổi, một số bị ung thư và một số không. Từ đó, máy tự học được nốt ung thư phổi lành hay ác tính trông như thế nào.

Càng quét nhiều, chúng càng có thể phân biệt được khối u phổi (ác tính) với khối u lành tính một cách đáng tin cậy. Và chúng làm một cách chính xác hơn các hệ thống cũ không sử dụng AI. Một số hệ thống deep learning cũng cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng ước tính về mức độ tin cậy đối với đánh giá của mình, điều này có thể hỗ trợ lớn trong việc đưa ra quyết định lâm sàng.

Sâu hơn

Hệ thống của Etemadi dựa trên phương pháp deep learning để xác định khối u phổi trên ảnh chụp CT. Vào năm 2019, ông và nhóm của mình đã báo cáo rằng hệ thống của họ đã xác định chính xác các giai đoạn đầu của ung thư phổi đến 94%, vượt trội so với nhóm sáu bác sĩ X quang kỳ cựu.

AI-cai-thien-kha-nang-phat-hien-ung-thu-phoi
Giải pháp VinDR dùng AI để hỗ trợ bác sĩ chuẩn đoán ung thư phổi đang được áp dụng trên 10 bệnh viện.

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống này bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu của hơn 40.000 bản chụp CT – không chỉ những bản chụp hiện tại mà còn cả những bản quét từ trước khi những người này nhận được chẩn đoán ung thư phổi. Trong thời gian đào tạo này, các nhà khoa học đã dạy máy tính phản biện bản quét giai đoạn đầu nào có chứa và không chứa các điểm ung thư. Theo thời gian, máy tính học được các đặc trưng nào trên tấm ảnh có thể phân biệt giữa điểm ác tính và các điểm lành tính, để rồi ngày càng tiến bộ trong việc xác định các dấu hiệu sớm của ung thư.

Khi hệ thống có thể phân tích toàn bộ ảnh chụp CT ba chiều (3D) thay vì một chuỗi các lát cắt 2D, độ chính xác của nó còn có thể cao hơn nữa. Những hình ảnh 3D cung cấp nhiều thông tin chẩn đoán hơn về các đặc điểm của khối u chẳng hạn như các mạch máu nào không phải là một phần của khối u chính. Etemadi nói: “Độ chi tiết của ảnh 3D bắt đầu làm nổi bật các khu vực cách xa khối u. Nó cho chúng ta thấy những chi tiết mà chúng tôi không ngờ tới. Chúng tôi đang mở ra một lĩnh vực nghiên cứu khoa học hoàn toàn mới”.

Bagci và nhóm của ông đã phát triển một mô hình AI deep learning khác có kỹ năng tương tự trong việc phát hiện các nốt sần biểu hiện ung thư phổi giai đoạn đầu. Máy tính xác định chính xác các nốt ung thư nhỏ trên ảnh chụp CT khoảng 95% – cao hơn nhiều so với tỷ lệ chính xác 65% mà các bác sĩ X quang thường đạt được.
Cả hệ thống của Bagci và Etemadi đều xem các bản quét nhiều lần. Đầu tiên, chúng quét các khu vực bất thường, chẳng hạn như các nốt có hình dạng kỳ lạ có thể là ung thư. Sau đó, chúng đánh giá chi tiết hơn từng khu vực của các mục tiêu này để đưa ra phán đoán cuối cùng về việc chúng có phải là ác tính hay không.

Nhóm của Bagci đã đào tạo hệ thống của họ về việc chụp CT có chứa các khối u có kích thước khoảng 1-3 mm mà nhiều bác sĩ X quang khó phát hiện ra. Bagci nói: “Rất khó để tìm kiếm trực quan (bằng mắt) tất cả các điểm ảnh trên màn hình. Tỷ lệ bỏ sót những điểm ảnh đó là rất lớn. Vì hệ thống AI của anh ấy được đào tạo trên hàng nghìn lần quét phổi, nó được tối ưu hóa cao để phát hiện các khu vực có những vấn đề nhỏ mà các chuyên gia có thể bỏ qua, ông nói. “Bạn có thể sử dụng nhiều dữ liệu hơn và các thuật toán mạnh mẽ hơn. Nó sẽ tìm ra các nốt nhỏ tốt hơn”.

Một hệ thống deep learning khác, được phát triển bởi nhóm của Jamal-Hanjani tại Đại học College London và Viện Nghiên cứu Ung thư London, giải quyết vấn đề liên quan đến việc phát hiện các dấu hiệu sớm của sự tái phát ung thư phổi sau khi điều trị ban đầu. Nhóm nghiên cứu đã báo cáo trong năm nay rằng sau khi họ lập trình máy tính trên hàng trăm hình ảnh của các khối u phổi giai đoạn đầu, hệ thống đã phát hiện ra rằng các khối u ở vùng có ít tế bào miễn dịch có nhiều khả năng kích hoạt tái phát sau phẫu thuật cắt bỏ hoặc hóa trị. Các nhà khoa học cho rằng đó là do những khối u này có một số dạng cơ chế che đậy để trốn tránh hệ thống miễn dịch, cho phép các tế bào phân chia không bị kiểm soát. Những cảnh báo về khả năng tái phát này có thể giúp các bác sĩ X quang xác định những người cần theo dõi cẩn thận, Jamal-Hanjani nói.

Sàng lọc phổ rộng

Một trong những ưu điểm chính của hệ thống deep learning là chúng có thể đẩy nhanh sự ra đời của sàng lọc cộng đồng, nhằm phát hiện bệnh ung thư phổi sớm hơn. Có bằng chứng chắc chắn rằng các chương trình như vậy sẽ có hiệu quả.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Y tế Đại học Erasmus ở Rotterdam, Hà Lan, gần đây đã nghiên cứu ba tác động của một thử nghiệm chương trình sàng lọc ở Bỉ và Hà Lan. Nhóm nghiên cứu đã theo dõi hơn 15.000 người trên 50 tuổi đang hoặc từng hút thuốc trong ít nhất 10 năm. Vào cuối thử nghiệm, những người đã trải qua kiểm tra định kỳ có nguy cơ tử vong vì ung thư phổi thấp hơn khoảng 25% so với những người đối chứng – và chỉ 1,2% người tham gia có kết quả dương tính giả.
Một nghiên cứu về rủi ro của Hoa Kỳ cho thấy rằng một chương trình tầm soát ung thư phổi quốc gia cho những người có nguy cơ cao sẽ tiết kiệm được khoảng 19.000USD mỗi năm. Điều này cho hiệu quả tương ứng với các chương trình sàng lọc ung thư vú, cổ tử cung và đại trực tràng hiện có.

Với việc AI đang ngày càng phát triển, các chương trình tầm soát ung thư phổi có thể ngăn chặn số ca tử vong cũng như việc giảm chi phí, nhờ vào việc tăng cường tự động hóa và giảm gánh nặng công việc cho bác sĩ X quang. Daniel Tse, giám đốc sản phẩm của Google Health, nói rằng sàng lọc với sự hỗ trợ của AI có thể giúp xác định không chỉ những người bị ung thư phổi giai đoạn đầu mà còn cả những người có nguy cơ cao phát triển ung thư phổi trong vài năm tới. Tse nói: “AI không phải là thuốc chữa bách bệnh” để đơn giản hóa việc sàng lọc trên diện rộng, “nhưng chúng tôi nghĩ nó có thể là một công cụ rất mạnh mẽ”.

Jamal-Hanjani cho biết các bác sĩ X quang sẽ sớm có thể kết hợp kết quả sàng lọc với dữ liệu di truyền để tạo ra các quy trình điều trị phù hợp hơn nữa. Khi các hệ thống deep learning chạy qua các loại tập dữ liệu lớn khác nhau, chẳng hạn như chụp CT, trình tự di truyền và lịch sử điều trị, chúng thường phát hiện ra các mối quan hệ bất thường. Ví dụ, mẫu hiển thị trên phim chụp CT của ai đó có thể dự đoán rằng khối u sẽ có một cấu trúc di truyền cụ thể. Một bác sĩ lâm sàng có thể theo dõi điều này bằng cách giải trình tự các tế bào khối u để xem liệu dự đoán này có đúng hay không. Điều này có thể giúp các bác sĩ chọn ra phương thức điều trị thích hợp nhất cho loại ung thư cụ thể đó.

Mối quan hệ hợp tác cùng phát triển 

Trước khi những phương án này có thể trở thành hiện thực, các bác sĩ và nhà nghiên cứu AI cần giải quyết những câu hỏi cấp bách về cách tốt nhất để giải thích kết quả mà máy tính tìm thấy – và cách phân chia khối lượng công việc chẩn đoán giữa máy móc với bác sĩ được đào tạo.

Việc hệ thống deep learning có thể làm tốt hơn con người trong một số nhiệm vụ chẩn đoán không có nghĩa là chúng sẽ đảm nhận công việc của bác sĩ X quang. Các kỹ sư cho biết hệ thống này có thể cung cấp hướng dẫn chẩn đoán, nhưng chúng chưa thể thay thế các chuyên gia. Bagci nói rằng chúng có khả năng nâng cao kỹ năng chẩn đoán của bác sĩ hơn là làm cho họ trở nên lỗi thời. Ông giải thích: “Máy tính thực hiện tốt các nhiệm vụ cục bộ. Con người làm tốt hơn nhiều ở các nhiệm vụ toàn thể”, chẳng hạn như đưa ra chẩn đoán xác định từ nhiều nguồn thông tin, bao gồm xét nghiệm máu và khám sức khỏe cũng như kết quả quét.

Tse đồng ý với đánh giá này và nói thêm rằng con người giỏi hơn trong việc học hỏi nhanh chóng về những chi tiết nhỏ của các trường hợp ung thư phổi bất thường. Mặt khác, các hệ thống AI đã được đào tạo về các tập dữ liệu bao gồm hàng nghìn trường hợp bệnh sẽ vượt trội trong việc phát hiện các loại dấu hiệu ung thư sớm.
Thông tin thêm từ Nature Outlooks: Những vấn đề về sự tin tưởng sẽ được khắc phục nếu bác sĩ X quang và AI phối hợp hiệu quả. Bằng cách khai thác các kho lưu trữ bằng sức mạnh của máy tính, các hệ thống AI giờ đây có thể đánh giá hàng triệu biến số khác nhau trong một lần quét trước khi đưa ra phán đoán, chẳng hạn như “gần như chắc chắn lành tính” hoặc “75% khả năng mắc bệnh ác tính”. Nhưng việc phân tích hình ảnh càng phức tạp, thì hệ thống càng khó mô tả những gì nó đang làm. Trong khi các trường hợp như vậy con người có thể hiểu được. Bagci nói, không dễ dàng để chuyển hàng triệu phương trình tính toán thành lời giải thích và lý do tại sao một chẩn đoán cụ thể được đưa ra. “Những thuật toán này thực sự là một hộp đen. Tại sao lại ung thư? Nó sẽ không cho bạn biết”.

Các nhà nghiên cứu đang bắt đầu đưa ra các hệ thống chẩn đoán cung cấp những giải thích rõ ràng hơn về lời khuyên của chúng. Bagci, cùng với một nhóm tại Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ, đã tuyển dụng các bác sĩ X quang để giúp phát triển một loại hệ thống deep learning mới. Khi họ thiết lập phần mềm, các nhà nghiên cứu sử dụng một thiết bị theo dõi để nắm bắt cách các phân tích cụ thể mỗi lần quét. Trong các thử nghiệm ban đầu, hệ thống do bác sĩ X quang đào tạo này chứng minh độ chính xác hơn 90% trong việc phát hiện các điểm ung thư. Bagci nói: “AI tìm hiểu vị trí mà các bác sĩ X quang đang quan tâm”.

Đào tạo các hệ thống deep learning với đầu vào như vậy, cũng như với các phân tích của chính các bác sĩ X quang về lý do tại sao một số điểm nhất định trông giống như ung thư, có thể giúp các hệ thống cải thiện dựa trên các tiêu chí minh bạch và lý giải tốt hơn kết quả của chúng. Ví dụ, để giải thích cho một chẩn đoán, hệ thống có thể chỉ ra rằng một điểm có đường viền lượn sóng hoặc các đặc điểm của tổn thương đã có sự thay đổi kể từ lần quét liền kề.

Tiến triển từng bước

Lợi thế của việc áp dụng AI từng bước là các bác sĩ X quang sẽ không phải đột ngột thay đổi cách họ làm việc.

Andrew Crawford, cố vấn chính sách của Trung tâm Dân chủ và Công nghệ ở Washington, cho biết: Khi các bác sĩ và kỹ sư cung cấp ngày càng nhiều ảnh chụp CT phổi vào các hệ thống deep learning, quyền riêng tư vẫn là điều tối quan trọng. Ông nói: “Tất cả chúng tôi đều ủng hộ việc sử dụng công nghệ để mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân, miễn là bạn đang làm điều đó theo cách tạo ra niềm tin”.

Etemadi chỉ ra rằng Google và nhiều tổ chức nghiên cứu AI đã có sẵn một số biện pháp bảo mật, chẳng hạn như xóa tên khỏi dữ liệu quét phổi và che khuất ngày quét mỗi khi được thực hiện.

Nếu các nhà phát triển có thể điều hướng những mối quan tâm của con người cùng với việc bổ sung một số nhiệm vụ chính xác cho các hệ thống AI, các chuyên gia ung thư phổi, những người thử các công cụ mới sẽ không muốn quay lại với các thiết bị cũ, Bagci nói. “Hai bộ não tốt hơn một. Nó sẽ giúp công việc của bác sĩ X quang và các bác sĩ khác dễ dàng hơn”.

Và điều đó sẽ dẫn đến kết quả tốt hơn về lâu dài. Sử dụng AI để tìm ra khối u sớm có thể tăng gấp đôi khoảng thời gian mà các bác sĩ có thể có để điều trị cho một bệnh nhân ung thư, mang lại cho họ nhiều cơ hội hơn để ngăn chặn ung thư lây lan. Như Etemadi nói: “Hầu hết bệnh nhân ung thư phổi đều chết. (Nhưng) Bạn có tiềm năng thay đổi thực sự một phần nào đó (của kết quả)”.

Đức Phát

Theo Tạp chí Tia sáng/ Nature

 

Link nguồn: https://tiasang.com.vn/-doi-moi-sang-tao/AI-cai-thien-kha-nang–phat-hien-ung-thu-phoi-26727

The post AI cải thiện khả năng phát hiện ung thư phổi appeared first on 24h Sống xanh.

]]>