Sự thật về 4.0, Trí tuệ nhân tạo & Robots

105

Bài viết của tác giả Nguyễn Linh tại group Quản Trị & Khởi Nghiệp

Hầu hết những gì bạn thấy trên báo chí đều là chiêu trò marketing và giật tít.

Sự thật về 4.0

Những gì báo chí đang viết về CMCN4.0 hầu hết là không chính xác hay nói nhẹ là không đầy đủ về bức tranh toàn cảnh của CMCN4.0. Những gì CMCN4.0 đang hướng tới, là một CHUỖI các công nghệ mới cho phép con người làm việc và sản xuất hiệu quả hơn. Để có thể áp dụng thành công CMCN4.0, tất cả các công nghệ trong chuỗi đó cần phải được áp dụng. Hãy thử tưởng tượng một nhà máy X nào đó.

Để bắt đầu tiến tới 4.0, toàn bộ các thiết bị,công cụ hay những phần quan trọng trong nhà máy đều phải gắn các chip cho phép đo lường các thông số cần thiết, cho phép lưu trữ những thông số này, đồng thời phải nối mạng để cho phép truy suất những thông số này từ xa. Chúng ta cần phải biết được tại một thời điểm hay trong một khoảng thời gian, những máy móc nào hoạt động, năng suất ra sao, công nhân nào sử dụng, hay hỏng những chỗ nào, bao lâu thì hỏng. Những dữ liệu này cần phải sẵn sàng mọi lúc, mọi nơi, và thời gian thực. Đây hay được gọi là Internet of Things (IoT). Để có thể bắt đầu CMCN4.0, IoT là công nghệ bắt buộc phải có, vì nó sẽ cung cấp nguyên liệu đầu vào cho những công nghệ tiếp theo trong chuỗi. Đó là DỮ LIỆU (Data). (Tất nhiên nó cũng cung cấp các tiện ích khác, như cho phép quản lý, điều hành nhà máy từ xa, giảm chi phí..v.v.)

Những dữ liệu này được thu thập trên diện rộng và trong thời gian dài sẽ tạo nên một công nghệ tiếp theo là Big Data. Tuy nhiên, không phải cứ nhiều dữ liệu thì được gọi là Big Data. Những dữ liệu được thu thập về cần phải được sắp xếp, dọn dẹp, xử lý một cách hợp lý để có thể nhận ra các pattern trong dữ liệu. Ví dụ, từ các dữ liệu đã thu thập được từ nhà máy, chúng ta có thể biết được tuổi thọ của từng chi tiết máy, lúc nào sắp hỏng, lúc nào phải thay để lên lịch thay thế. Chúng ta sẽ biết được tốc độ làm việc của từng thiết bị, hiệu quả làm việc của từng công nhân, từ đó có cách lên kế hoạch làm việc và sản xuất. (Big Data đang tạo ra một ngành nghề mới đang rất hot và khát nhân lực là Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu) Big Data sẽ làm nguyên liệu cho công nghệ tiếp theo.

Sau khi được xử lý một cách hợp lý, dữ liệu Big Data sẽ được dùng để huấn luyện cho các thuật toán Machine Learning (dân ta hay gọi là Máy học, nhưng mình thấy từ này không chuẩn lắm, cứ gọi là Machine Learning thôi. Deep Learning là một nhóm nhỏ của Machine Learning). Những Machine Learning này sẽ tự động phân tích để tìm ra các pattern trong dữ liệu đã có rồi dùng những pattern này để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Ví dụ sử dụng các dữ liệu năng suất làm việc của máy móc và công nhân, để đưa ra một lịch làm việc hiệu quả nhất, công nhân nào làm với máy nào, vào lúc nào thì tốt nhất). Các thuật toán Machine Learning được phát triển lên một trình độ cao sẽ được gọi là AI. Khi đó máy tính sẽ có thể hỗ trợ/thay thế con người đưa ra những quyết định điều hành nhà máy.

Thế đó, CMCN4.0 cần ít nhất 3 công nghệ cốt lõi là IoT, Big Data và AI mới thành công. Ngoài ra có thể nhắc đến thêm các công nghệ như Cloud, AR, VR trong từng ngành công nghiệp cụ thể.

Hiện nay các nước công nghiệp phát triển mới chỉ bắt đầu triển khai IoT vào các nhà máy. Big Data đã có nhưng do IoT chưa hoàn toàn sẵn sàng nên mới chỉ được áp dụng nhiều trong các tập đoàn công nghệ là chính. AI vẫn đang trong quá trình nghiên cứu. Do đó mọi người không phải vội vàng. Như bác Trương Đình Tuyển đã nói: “Việt Nam cứ nói nhiều về công nghiệp 4.0, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc mới chỉ nhận họ đang ở kỳ 3.5 mà thôi”

Sự thật về Trí tuệ nhân tạo

Yann LeCun, người đứng đầu bộ phận phát triển AI của Facebook, nói AI còn chưa thông minh bằng một con chuột. Andrew Ng, chuyên gia hàng đầu về Machine Learning và AI cho rằng nghiên cứu thế đủ rồi, bắt đầu xây dựng AI thôi – nghĩa là giới khoa học còn chưa bắt tay vào xây dựng AI thực thụ.

Thế mà báo chí cứ chém như AI ngội bên cạnh bạn rồi.

Các thuật toán Machine Learning, công nghệ nền tảng của AI, vẫn đang chật vật xử lý các bài toàn đơn lẻ, như nhận diện hình ảnh, xử lý chữ viết tay mà còn gặp nhiều lỗi và vẫn hay bị lừa bởi những mẹo đơn giản. Khi nói về các thuật toán Machine Learning sẽ có 3 dạng chính:

  1. Các thuật toán Machine Learning cổ điển xử lý các bài toán dựa trên xác suất thống kê. Tức sau khi phân tích dữ liệu lịch sử, thuật toán nhận ra rằng sau khi các sự kiện A, B, C diễn ra, thì có 70% khả năng sự kiện D sẽ diễn ra, 30% sự kiện E sẽ diễn ra. Khi đó, mỗi khi 3 sự kiện A, B, C diễn ra, nó sẽ dự đoán sự kiện D sẽ diễn ra tiếp theo (do có xác suất lớn nhất) (trong thực tế sẽ phức tạp hơn và thuật toán cho độ chính xác cao hơn, tầm 80%-90%, tuy nhiên vẫn có thể lừa được)
  2. Các thuật toán Deep Learning. Các thuật toán này hoạt động theo mô phỏng hệ thần kinh của con người (neural network) cho độ chính xác cao hơn 9x% gì đó. Tuy nhiên các nhà khoa học vẫn chưa hoàn toàn hiểu được nguyên lý hoạt động của chúng. Tức là họ xây dựng một thuật toán neural network, cho dữ liệu đầu vào vào, rồi ngồi đợi kết quả đầu ra, sau đó họ thay đổi các thông số thiết lập sao cho thuật toán cho ra một kết quả có độ chính xác cao nhất. Còn vì sao thuật toán tính ra như thế thì chưa rõ ràng. Các nhà khoa học vẫn gọi neural network là blackbox, từ là họ chỉ biết nhét X và thì sẽ Y, còn chưa biết blackbox làm thế nào mà ra được cái kết quả đó.
  3. Reinforcement Learning (RL) (Học tăng cường). Đây chính là thuật toán đứng sau thành công của AlphaGo, AI liên tục đánh bại con người trong môn cờ vây. Nhiều người cho rằng đây chính là cột mốc máy móc vượt qua con người, nhưng không hẳn. RL được xây dựng theo kiểu thử sai, tức là học kiểu trâu bò, làm cho đến khi nào đạt được kết quả thì thôi. Tuy nhiên RL mới chỉ tỏ ra hiệu quả trong các trò chơi, đơn giản vì trò chơi có một mục tiêu hết sức cụ thể (Đạt điểm số cao hơn đối thủ), mỗi khi đi một nước cờ, thuật toán sẽ biết được nó sẽ được bao nhiêu điểm. Tuy nhiên để giải quyết các bài toán thực tế của con người, khi mà mục tiêu không cụ thể. Ví dụ giải quyết tắc đường ở Hà Nội thì lại là vấn đề khác.

Tóm lại, AI còn rất ngu, nên các bạn chưa phải quá lo. Tuy nhiên sức mạnh của AI đang tăng lên theo hàm số mũ, nên các bạn cũng phải tự chuẩn bị cho bản thân.

Sự thật về Robot

Robot, đã xuất hiện từ rất lâu trong sản xuất công nghiệp rồi chứ không phải bây giờ mới có. Từ CMCN lần 3, robot đã là giải pháp cho tự động hóa rồi. Tại Việt Nam, còn rất nhiều nhà máy vẫn hoạt động theo cách thủ công, dựa trên sức người, đến gần đây mới bắt đầu thay thế bằng robot mà báo chí cứ nói đó là CMCN4.0, điều đó là thiếu chính xác. Đấy mới chỉ là chúng ta đi từ 2.0 lên 3.0 thôi.

Robot trong CMCN 4.0 khác biệt so với các robot đã có là ở chỗ chúng được tăng cường bởi AI. Những robot trước đây chỉ có thể thực hiện một, hoặc một vài tác vụ lập trình từ trước, nếu muốn thực hiện các tác vụ mới thì phải lập trình lại, đấy là chưa nói đến việc phải thay thế phần cứng. Robot 4.0 được tăng cường bởi AI, sẽ dễ dàng học tập các tác vụ mới hơn. Con người chỉ cần cung cấp dữ liệu liên quan đến tác vụ, AI sẽ tự học và tìm cách thực hiện tác vụ đó, thậm chí là cải tiến cách thực hiện qua thời gian.

Tuy nhiên các giới hạn về phần cứng sẽ hạn chế rất nhiều khả năng của robot4.0. Con người có thể dễ dàng thực hiện nhiều thao tác phức tạp nhờ kết cấu tự nhiên của bàn tay. Chúng ta có thể vặn ốc vít, hàn xì, vung búa với hai bàn tay. Nhưng robot sẽ cần 1 bàn tay cho mỗi một công cụ. Việc robot mô phỏng bàn tay của con người là có thể nhưng rất phức tạp và cho đến nay chưa có ai thành công.
Đường đến Terminator còn rất xa!

Tác động của AI & Robots 4.0

Theo đánh giá của cá nhân mình, thì AI sẽ tác động đến giới cổ cồn trắng (nhân viên văn phòng) nhiều hơn cổ cồn xanh (lao động chân tay). Vì như đã nói, các giới hạn về mặt phần cứng sẽ hạn chế rất nhiều khả năng linh hoạt của robot, do đó các công nhân con người vẫn sẽ có những chỗ đứng nhất định trong dây chuyền sản suất. Nhưng nhân viên văn phòng thì lại khác, sự tiên tiến của các thuật toán Machine Learning cộng với khả năng tính toán vượt trội của máy tính thời nay, AI sẽ chẳng mấy chốc thay thế được con người. Lớp nhân viên văn phòng bị thay thế đầu tiên sẽ là những người thuộc lớp giữa (mid-level) của quá trình hoạt động trong công ty. Quá trình sẽ như sau:

Công ty đầu tư xây dựng một AI. Quá trình này khá đơn giản, chỉ cần một server đủ mạnh, một mã nguồn AI, và một ổ cắm điện là AI có thể hoạt động. AI sẽ theo dõi và chia nhỏ nội dung công việc của từng vị trí công việc (kế toán, pháp chế, admin ..v.v.), những phần AI có thể đảm nhiệm được ngay, AI sẽ làm, những phần chưa làm được sẽ để dành cho con người (công ty có thể thuê nhân viên hoặc outsource). Tuy nhiên, AI vẫn sẽ liên tục theo dõi và cập nhật dữ liệu về quá trình thực hiện tất cả các phần, cả phần AI làm được lẫn chưa làm được. Cái nào AI làm được rồi, sẽ cải tiến tốt hơn. Phần nào AI chưa làm được, nó sẽ học cách làm thông qua dữ liệu làm việc của con người. Như vậy AI sẽ dần dần, thay thế con người từng bước một. Cứ như thế, từ mid-level, AI sẽ tiến tới thay thế gần như toàn bộ công ty, trừ giới lãnh đạo cấp cao, những người vạch ra đường lối hoạt động.

Tất nhiên khi có công việc cũ mất đi thì sẽ có công việc mới xuất hiện, nhưng sẽ có một giai đoạn bước đệm lúc nào AI đã thay thế con người trong công việc cũ mà con người lại chưa sẵn sàng cho công việc mới. Nguy cơ bị thay thế đối với những người trung niên sẽ lớn hơn giới trẻ do họ khó thích nghi hơn (trình độ, tuổi tác khiến họ khó có thể thay đổi công việc)

Nguồn: Nguyễn Linh