Tech Talks #5: Thị giác máy tính và nâng cao năng suất văn phòng: Góc nhìn thực tiễn về AI

Trong bối cảnh AI đang trở thành một trong những công nghệ then chốt định hình tương lai, việc hiểu đúng về AI và cách thức ứng dụng nó vào thực tiễn kinh doanh là điều cực kỳ quan trọng đối với mọi doanh nghiệp. Đặc biệt, đối với SMEs, việc khai thác tiềm năng của AI từ những giải pháp đơn giản nhưng mang lại giá trị cao có thể mở ra nhiều cơ hội mới.

AI bắt chước con người thế nào? 

Mở đầu, ông Huỳnh Lê Tấn Tài – Founder & CEO, Kyanon Digital đã đưa ra định nghĩa súc tích về trí tuệ nhân tạo: “AI là công nghệ cho phép máy móc bắt chước hành vi con người”. Dễ thấy, máy phân loại trái cây là một hình thức AI khi máy móc bắt chước hành phân loại trái cây của con người. 

Trong hệ sinh thái AI hiện đại, có nhiều loại công nghệ khác nhau giúp AI học tập để bắt chước được con người. Trong bài chia sẻ, ông Tài tập trung làm rõ sự khác biệt về cơ chế hoạt động giữa hai công nghệ Machine Learning (Máy học) và Deep Learning (Học sâu). 

Nhận biết và phân biệt ML – DL

Khái niệm Artificial Intelligence đã xuất hiện từ những năm 1950-1960. Sau đó, Machine Learning phát triển mạnh từ những năm 1980 – 1990 với khả năng “cho phép máy tính học mà không cần được lập trình cụ thể”. Và đến 20 gần đây, Deep Learning trở thành kỹ thuật nổi bật với khả năng “tính toán các mạng nơ-ron đa lớp”.

Machine Learning – Con người định nghĩa đặc trưng

Tương tự như giai đoạn nhận thức đầu đời của con người, trẻ em học cách phân biệt các loại trái cây dựa vào sự hướng dẫn có hệ thống từ người lớn – ba mẹ sẽ chỉ ra những đặc điểm nhận dạng cụ thể như hình dạng, màu sắc,… Machine Learning cũng phân loại dựa trên những đặc trưng có sẵn được con người quy định. 

Điều này có nghĩa là trong Machine Learning, các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm phải thực hiện kỹ thuật xác định đặc trưng – tức là định nghĩa trước những đặc điểm mà thuật toán sẽ dựa vào để thực hiện nhận dạng mẫu và phân loại. Khi các đặc trưng này bị trùng lặp, hệ thống đòi hỏi việc cập nhật thêm các tính năng mới.

Deep Learning – Khả năng tự trích xuất đặc trưng

“Điểm khác biệt cốt lõi giữa Deep Learning và Machine Learning nằm ở khả năng tự động trích xuất đặc trưng của Deep Learning” – ông Tài chỉ rõ. Thay vì phải phụ thuộc vào việc con người định nghĩa trước các đặc trưng cần tìm, Deep Learning có thể tự phát hiện và rút ra những mẫu phức tạp từ dữ liệu. Đây là một lợi thế quan trọng, giúp Deep Learning tự động nhận diện được những mẫu hình mà con người có thể khó nhận biết hoặc khó mô tả rõ ràng.

Khả năng này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp khiến việc xác định thủ công tất cả các đặc trưng trở nên không khả thi.

Để minh họa sự khác biệt giữa ML và DL một cách cụ thể, ông Tấn Tài đã phân tích cơ chế hoạt động của các nền tảng số phổ biến. Hệ thống sử dụng Machine Learning để chọn lọc nhóm nội dung có thời gian tương tác trên 3 giây của từng người dùng. Sau đó dùng Deep Learning để tổng hợp đặc trưng video đó và tiến hành đề xuất các video có đặc trưng tương tự. “Dẫn đến khi xem TikTok thì nội dung phía sau gần giống với nội dung phía trước mình thích – được gọi là cá nhân hóa” – Ông Tài làm rõ. 

AI muôn hình vạn trạng 

Thị giác máy tính trong ngành xây dựng

Mở rộng danh mục ứng dụng, Kyanon Digital đã triển khai công nghệ Computer Vision trong lĩnh vực xây dựng thông qua hệ thống giám sát drone (máy bay không người lái). Hệ thống cho phép theo dõi toàn bộ công trình xây dựng từ trên cao, giúp phát hiện sớm nhiều vấn đề bất thường và các nguy cơ về an toàn.

Cụ thể, dàn drone được trang bị camera AI, có khả năng nhận diện các vấn đề như sơn bị xuống cấp, bể kính hay cấu trúc bị hao mòn. Đồng thời, chúng còn giúp kiểm tra việc tuân thủ các quy định an toàn lao động, ví dụ như đảm bảo các khu vực nguy hiểm đã được bao bọc.

Đây là một ứng dụng thực tế không chỉ giúp nâng cao đáng kể tiêu chuẩn an toàn tại công trường mà còn tối ưu hóa quy trình bảo trì. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể giảm thiểu chi phí phát sinh và rủi ro trong quá trình xây dựng.    

Nâng cao năng suất văn phòng

Khác biệt với các công cụ recap cuộc họp thông thường, MinuteMind – sản phẩm công nghệ từ Kyanon – được thiết kế để tối ưu hóa tần suất họp trong môi trường doanh nghiệp. Hệ thống này tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích nội dung lời mời họp và sử dụng AI tạo sinh để đánh giá sự cần thiết của cuộc họp. 

MinuteMind sẽ đánh giá xem mục đích cuộc họp có thể được giải quyết thông qua kênh thay thế như email, chat, hoặc chia sẻ tài liệu không. Đối với những câu hỏi đơn giản hoặc chủ đề phức tạp đòi hỏi thời gian chuẩn bị, hệ thống sẽ thông minh đề xuất hoãn cuộc họp hoặc hủy bỏ, kèm theo giải pháp thay thế được đề xuất.

Kết

Nhìn chung, việc ứng dụng AI không nhất thiết phải bắt đầu từ những mô hình siêu việt hay phức tạp. Từ thị giác máy tính trong ngành F&B và xây dựng đến các công cụ nâng cao năng suất văn phòng, AI đang chứng minh vai trò không thể thiếu trong việc tối ưu hóa hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Tech Talks là series quy tụ các chuyên gia công nghệ chia sẻ xu hướng chuyển đổi số, phân tích các rào cản kỹ thuật trong doanh nghiệp và chuyển hóa thành giải pháp công nghệ tối ưu theo triết lý đào tạo của PSO – Problem Solving in Organization.