Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ mạnh mẽ từng được phát triển, nhưng công nghệ này không thật sự mới như bạn nghĩ. Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo đã trải qua một số lần phát triển kể từ khi ra đời vào những năm 1950. 

Thế hệ đầu tiên của AI là ‘Descriptive analytics – Phân tích mô tả’ giúp trả lời câu hỏi về những gì đã xảy ra. Thứ hai, ‘Diagnostic analytics – Phân tích chẩn đoán’, dữ liệu trong quá khứ có thể được đo lường dựa trên các dữ liệu khác để trả lời câu hỏi về lý do tại sao điều gì đó xảy ra. Thế hệ thứ ba và hiện tại là ‘Predictive analytics – Phân tích dự đoán’, trả lời cho câu hỏi: “Dựa trên những gì đã xảy ra, điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”

Mặc dù phân tích dự đoán có thể rất hữu ích và tiết kiệm thời gian cho các nhà khoa học dữ liệu, nhưng nó vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu bất lực khi đối mặt với các tình huống mới, chưa được biết đến. Để có “Trí tuệ nhân tạo” thực sự, chúng ta cần những cỗ máy có thể tự “suy nghĩ”, đặc biệt là khi đối mặt với một tình huống không quen thuộc. Chúng ta cần AI không chỉ có thể phân tích dữ liệu mà nó còn có thể báo hiệu khi có điều gì đó không ổn. Nói tóm lại, chúng ta cần AI có thể bắt chước trực giác của con người. Rất may, chúng ta đã có nó.

1. Trực giác nhân tạo là gì?

Thế hệ thứ tư của AI là ‘Artificial intuition – trực giác nhân tạo‘, cho phép máy tính xác định các mối đe dọa và cơ hội mà không cần yêu cầu tìm kiếm, giống như trực giác của con người cho phép chúng ta đưa ra quyết định mà không cần được hướng dẫn cụ thể về cách thực hiện. Cổ máy này tương tự như một thám tử dày dạn kinh nghiệm, người có thể vào hiện trường vụ án và biết ngay rằng có điều gì đó không ổn, hoặc một nhà đầu tư có kinh nghiệm có thể phát hiện ra xu hướng sắp tới trước bất kỳ ai khác. Chỉ 5 năm trước, khái niệm về trực giác nhân tạo được coi là không thể. Nhưng hiện tại các công ty như Google, Amazon và IBM đang nổ lực để phát triển các giải pháp và một số công ty đã bắt đầu đi vào quản lý để vận hành nó. 

2. Cách thức hoạt động của trực giác nhân tạo là gì?

Vậy, làm thế nào để trực giác nhân tạo phân tích chính xác những dữ liệu chưa từng có trong lịch sử để có hướng đi đúng đắn? Câu trả lời nằm trong chính dữ liệu của nó. Sau khi có tập dữ liệu hiện tại, các thuật toán phức tạp của trực giác nhân tạo có thể xác định bất kỳ mối tương quan hoặc dị thường nào giữa các điểm dữ liệu. 

Tất nhiên, điều này không tự động xảy ra. Đầu tiên, thay vì xây dựng mô hình định lượng để xử lý dữ liệu, trực giác nhân tạo áp dụng mô hình định tính. Nó phân tích tập dữ liệu và phát triển một ngôn ngữ theo ngữ cảnh đại diện cho cấu hình tổng thể của những gì nó quan sát được. Ngôn ngữ này sử dụng nhiều mô hình toán học khác nhau như ma trận, euclidean và không gian đa chiều, phương trình tuyến tính và giá trị riêng để biểu diễn “bức tranh lớn”. Nếu bạn hình dung bức tranh lớn như một bức tranh xếp hình khổng lồ, thì trực giác nhạy bén có thể nhìn thấy bức tranh hoàn chỉnh ngay từ đầu và sau đó quay lại để lấp đầy những khoảng trống dựa trên mối quan hệ qua lại giữa các mảnh ghép hình.

Trong đại số tuyến tính, một vector riêng (eigenvector) là một vector (khác 0) không thay đổi phương hướng bởi một hệ số vô hướng (hướng không thay đổi) khi phép biến đổi tuyến tính đó được áp dụng cho nó. Về ý tưởng, điều này cung cấp một kim chỉ nam để trí tuệ nhân tạo hình dung các nhận dạng bất thường. Bất kỳ dấu hiệu riêng nào không khớp chính xác với bức tranh lớn sẽ bị gắn cờ là đáng ngờ.

3. Cách sử dụng trực giác nhân tạo

Trực giác nhân tạo có thể được áp dụng cho hầu hết mọi lĩnh vực, nhưng hiện nó đang tạo ra bước tiến đáng kể trong các dịch vụ tài chính. Các ngân hàng lớn trên toàn cầu đang ngày sử dụng nó càng nhiều để phát hiện các âm mưu tội phạm mạng tài chính mới tinh vi, bao gồm rửa tiền, gian lận và ‘hack’ ATM. Hoạt động tài chính đáng ngờ thường ẩn trong số hàng nghìn hàng nghìn giao dịch có bộ thông số được kết nối riêng. Bằng cách sử dụng các thuật toán cực kỳ phức tạp, trực giác nhân tạo nhanh chóng xác định năm tham số có ảnh hưởng nhất và trình bày chúng cho các nhà phân tích.

Trong 99,9% trường hợp, khi các nhà phân tích nhìn thấy năm thành phần quan trọng nhất và các mối liên hệ với nhau trong số hàng chục hàng trăm, họ có thể xác định ngay loại tội phạm. Vì vậy, trực giác nhân tạo có khả năng tạo ra loại dữ liệu phù hợp, xác định dữ liệu, phát hiện với mức độ chính xác cao và mức độ sai lầm thấp, trình bày theo cách dễ hiểu đối với các nhà phân tích.

Bằng cách phát hiện ra những mối quan hệ tiềm ẩn giữa các giao dịch dường như vô hình này, trực giác nhân tạo có thể phát hiện và cảnh báo các ngân hàng về “những ẩn số không xác định” (các cuộc tấn công đột ngột và không thể nhìn thấy trước đây). Không chỉ vậy, dữ liệu còn được giải thích theo cách có thể theo dõi và ghi lại, cho phép các nhà phân tích ngân hàng chuẩn bị các báo cáo hoạt động đáng ngờ có thể thực thi cho Tội phạm Tài chính Mạng Enforcement – FinCEN. 

4. Sự ảnh hưởng của trực giác nhân tạo đến môi trường làm việc?

Trực giác nhân tạo không nhằm thay thế bản năng của con người. Nó chỉ là một công cụ bổ sung giúp mọi người thực hiện công việc của mình hiệu quả hơn. Trong ví dụ ngân hàng nêu trên, trực giác nhân tạo không tự đưa ra bất kỳ quyết định cuối cùng nào; nó chỉ đơn giản là cảnh báo cho các nhà phân tích những về hoạt động của tội phạm. Công việc của nhà phân tích vẫn là xem xét các giao dịch đã xác định và xác nhận các nghi ngờ.

AI chắc chắn đã đi được một chặng đường dài kể từ khi Alan Turing lần đầu tiên đưa ra khái niệm vào những năm 1950 và nó không có dấu hiệu chậm lại. Các thế hệ trước chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Trực giác nhân tạo mới thực sự đánh dấu thời điểm AI trở nên “thông minh hơn”.

Biên tập: Thao Lee
Theo: thenextweb