IBM là cha đẻ của ngành công nghiệp máy tính vốn đã tồn tại trong hơn 100 năm. Liên tục đổi mới sáng tạo, nó thống trị ngành công nghiệp máy tính lớn (mainframe) trong những năm 1960 và 1970 trước khi trở thành người tiên phong trong ngành công nghiệp máy tính cá nhân vào những năm 1980.
Như những gã khổng lồ công nghệ khác ở Mỹ, IBM không mất nhiều thời gian để hiểu được tầm quan trọng của học máy. Phi vụ kinh doanh mạo hiểm nổi tiếng đầu tiên của nó với trí tuệ nhân tạo là IBM Watson, một nền tảng “điện toán nhận thức” đã trở nên nổi tiếng khi nó đánh bại hai nhà vô địch kỳ cựu trong gameshow đố vui về kiến thức có tên là Jeopardy!1
Kể từ đó Watson đã được triển khai trên hàng ngàn dự án của doanh nghiệp và tiếp tục được sử dụng bởi IBM để chứng minh sức mạnh và sự linh hoạt của công nghệ học máy của mình.
IBM sử dụng Trí tuệ nhân tạo như thế nào?
Bên cạnh việc chiến thắng trong các gameshow truyền hình, Watson đã được triển khai trong những ngành công nghiệp nơi mà khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên được thực hiện một cách có hiệu quả và tạo ra nhiều cơ hội mới.
Ban đầu, nó vốn được hình dung như một cỗ máy hỏi-và-đáp, nhưng qua nhiều năm các ứng dụng của nó trở nên đa dạng hóa cùng với tập hợp kỹ năng ngày càng phát triển hơn.
Ngân hàng Hoàng gia Scotland sử dụng Watson để vận hành Cora – một chatbot phục vụ cho dịch vụ chăm sóc khách hàng. Cora được huấn luyện với hơn 1.000 phản hồi về 200 câu hỏi dịch vụ khách hàng. Nó vẫn tiếp tục học hỏi sau khi được triển khai để xây dựng các liên kết giữa các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên được đưa ra bởi khách hàng và những phản hồi được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.2 Nếu một cuộc hội thoại trở nên quá khó khăn, nó sẽ chuyển khách hàng tới nhân viên chăm sóc khách hàng để tiếp tục cuộc trò chuyện.
Tỉ lệ Cora xoay xở tự giải quyết các câu hỏi mà không cần nhờ đến sự hỗ trợ của con người được gọi là “tỉ lệ ngăn chặn” (containment rate), và đó là tiêu chuẩn chủ yếu để đo lường sự thành công của nó. Hiện tại, tỉ lệ này khoảng 40% (và lên tới 80% với những câu hỏi xoay quanh vấn đề ngân hàng thương mại).3 Tỉ lệ này được dự đoán sẽ bắt đầu tăng lên khi chatbot thu thập được nhiều kinh nghiệm hơn trong việc tương tác với con người.
Gã khổng lồ trong ngành văn phòng phẩm Staples đã sử dụng Watson để xây dựng một hệ thống “đặt hàng thông minh” có tên là Easy Button. Về cơ bản, Easy Button là một trợ lý ảo được kích hoạt bằng giọng nói tương tự như Alexa của Amazon, nó được huấn luyện đặc biệt để dự đoán nhu cầu văn phòng phẩm của người dùng Staples. Khi được sử dụng lặp đi lặp lại, nó học được về thương hiệu và số lượng mà khách hàng yêu cầu.4
Watson cũng bắt đầu tiếp cận thị trường thể thao. Câu lạc bộ quần vợt The All England Lawn đã làm việc với IBM trong giải Wimbledon nổi tiếng thế giới để gửi tự động các tin tức nổi bật cho người hâm mộ để duy trì sự nhiệt tình ủng hộ của họ. Được huấn luyện bởi dữ liệu từ môn quần vợt 22 năm tuổi với hơn 53 triệu điểm dữ liệu, Watson được dạy để gửi tự động trực tiếp tới người hâm mộ những bài bình luận cũng như số liệu thống kê và phân tích ngay trong thời gian thực. Một ứng dụng khác được vận hành bởi Watson có tên là Ask Fred (được đặt theo tên của tay vợt Fred Perry) được tạo ra để trả lời các câu hỏi của người hâm mộ, từ lịch sử môn quần vợt đến vị trí của nhà vệ sinh công cộng ở Wimbledon.5
Watson cũng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Hiệp hội Ung thư Hoa Kỳ (The American Cancer Society) đã sử dụng Watson để tạo ra trợ lý ảo AI đầu tiên nhằm giúp đỡ mọi người chuẩn đoán bệnh ung thư. Và Watson for Oncology (Watson dành cho chuẩn đoán bệnh ung thư) là một nền tảng hỗ trợ y tế đưa ra lời khuyên cho bác sĩ về những giải pháp chữa trị dựa trên hàng ngàn tài liệu nghiên cứu y khoa và các trường hợp đặc biệt để dự đoán liệu pháp hiệu quả nhất.6
Nếu có bất kỳ khó khăn gì mà mọi người thông thường cho rằng AI không thể làm được thì đó chính là việc sản xuất nước hoa. Nhưng Symrise – gã khổng lồ trong ngành công nghiệp hương liệu, điều chế nước hoa cho Estee Lauder, Avon và Donna Karan, lại có suy nghĩ khác. Kết quả của sự hợp tác với IBM được gọi là Phylira. Từ sự bảo tồn của các chuyên gia đã được đào tạo trong nhiều năm, nó phát triển mùi hương mà sẽ sớm được bán đại trà ở 4.000 cửa hàng mỹ phẩm ở Brazil.
Phylira làm việc bằng cách chia mùi hương thành những phần cấu tạo nhỏ – các loại dầu, hóa chất và tinh dầu thiên nhiên khác nhau được thêm vào để tạo hương thơm đặc biệt cho mỗi loại nước hoa, tổng cộng là 1,7 triệu loại tất cả. Sau đó nó đọc dữ liệu kinh doanh và dịch vụ khách hàng để vẽ ra các liên kết cho thấy sự kết hợp của những mùi hương nào sẽ có vẻ thu hút với nhóm người dùng khác nhau.
Hai mùi hương được phát triển bởi thuật toán đạt được kết quả xuất sắc trong nhóm đối tượng thử nghiệm tập trung, chứng minh rằng nó được yêu thích hơn những hương thơm khác mà trước đây từng bán rất thành công trong nhóm khách hàng mục tiêu (thế hệ Y Brazil).7
Watson đã phát triển thành câu chuyện về một hiện tượng thành công phi thường của IBM kể từ khi nó soán ngôi của nhà vô địch Jeopardy! Bên cạnh những dự án đó, Watson cũng được sử dụng bởi bảy trong số mười công ty ô tô và tám trong số mười công ty về khí gas và dầu khí lớn nhất trên thế giới.8
Dự án Debater
Có lẽ ứng dụng ấn tượng nhất của công nghệ AI xử lý ngôn ngữ của IBM nằm trong Dự án Debater.
IBM nói rằng Dự án Debater là hệ thống AI đầu tiên có thể tranh luận với con người về những chủ đề phức tạp. Nó sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ và một cơ sở dữ liệu với hàng trăm nghìn bài báo từ 100 lĩnh vực khác nhau.9
Nó lắng nghe quan điểm của đối thủ bằng những công cụ và dữ liệu đó, rồi xem xét và sau đó phản biện trên cơ sở logic và đạo lý thông thường.
Trong cuộc tranh luận công khai được phát trực tiếp đầu tiên, Dự án Debater thắng 2 nhà tranh biện kinh nghiệm đến từ trường đại học về chủ đề liệu rằng việc khám phá không gian có nên được chính phủ trợ cấp, và liệu rằng việc thực hiện telemedicine (hình thức chữa bệnh từ xa) có phải là điều đúng đắn hay không.
Về chủ đề telemedicine, khán giả bình chọn rằng AI của IBM đưa ra đề xuất hấp dẫn hơn so với đối thủ.10
Mặc dù sự kiện này nói chung được xem xét là một trận đấu hòa, nó đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ của AI. Công nghệ đã tiến bộ từ nhận thức các từ ngữ riêng lẻ, như bộ lọc các email rác đã làm trong nhiều thập kỷ qua, để tiến bộ thành có thể trả lời những câu hỏi cơ bản (như Siri và Alexa), và sau đó nữa là có thể tham gia vào cuộc tranh luận tự do về các chủ đề mở.
Thay vì phân tích câu nói của con người về mặt ngữ nghĩa học và cố gắng xác định ý nghĩa của nó, công nghệ này phải nhận thức được điểm chính yếu trong câu nói, sau đó hình thành một cuộc tranh luận phản biện lại chủ đề đó. Nó có thể thực hiện điều này bằng cách trích dẫn những sự thật có căn cứ chính xác, từ đó cho thấy luận điểm ban đầu dựa trên thông tin không xác thực, hoặc bằng cách tìm ra những lỗ hổng thiếu logic trong luận điểm được đưa ra.
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ này được biết đến như một mỏ khai thác tiềm năng. Trong trường hợp của IBM, nó chia nhỏ hơn nữa kỹ thuật này thành các bộ phận dò tìm quan điểm và phân loại lập trường tranh luận. Các bộ phận dò tìm quan điểm phân tích cuộc tranh luận để xác định các khẳng định được đưa ra và bằng chứng củng cố nó. Phân loại lập trường tranh luận xác định vị trí những thành phần đó so với sự liên quan đến hai thái cực đối lập của cuộc tranh luận.11
Cần lưu ý rằng mặc dù Dự án Debater xuất hiện để có thể giải quyết bất kỳ chủ đề nào, nó vẫn là một ví dụ của công nghệ AI được chuyên môn hoá thay vì được khái quát hóa, điều có vẻ như sẽ không xảy ra trong thời gian tới. Mặc dù có kiến thức ở mức độ chuyên gia về nhiều chủ đề khác nhau, nó chỉ được huấn luyện để áp dụng kiến thức đó vào việc tranh luận. Nó sẽ cần yêu cầu huấn luyện sâu hơn để có thể sử dụng kiến thức cho những mục đích khác, ví dụ như trong giáo dục. Mặc dù chủ yếu được xem như một cách trình diễn ấn tượng về năng lực của AI ngay thời điểm này, trong tương lai IBM sẽ phát triển lý thuyết rằng những quy tắc được xây dựng trên AI (và những thứ nó tự phát triển) sẽ giúp con người đưa ra quyết định về những giải pháp dựa trên bằng chứng hơn là bị ảnh hưởng bởi cảm tính, không chính xác hoặc mơ hồ.
