Chuyển đến nội dung chính

Phân công lao động giữa AI và Con người

 Bất cứ sự chuyển dịch nào cũng đem đến những đánh đổi nhưng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI)  mở ra một tương lai với những quyết định chính xác hơn, được thực hiện bằng máy móc chứ không phải bởi con người. Đó là những gì Pradeep Dubey, giám đốc trung tâm nghiên cứu Xử lý song song tại Intel, đã nói với khách tham dự ở buổi nói chuyện tại hội nghị PEARC18 diễn ra ở Pittsburgh, Pa.

Phân công lao động giữa AI và Con người

Dubey cho rằng “Con người và máy móc đã từng có sự phân chia lao động rất hợp lý”, “Con người đưa ra quyết định; Còn máy móc thì thao tác số liệu,…  Nhưng thực ra con người lại rất tệ trong việc ra quyết định. ”

Hội thảo hàng năm về Thực hành và Trải nghiệm Nghiên cứu bằng Máy tính Nâng cao (Practice and Experience in Advanced Research Computing, PEARC) với chủ đề sáng tạo liền mạch, nhấn mạnh các mục tiêu chính cho những người quản lý, phát triển và sử dụng phương pháp nghiên cứu bằng máy tính nâng cao trên khắp nước Mỹ và thế giới.

Bước tiến mới trong hệ thống phân cấp ra quyết định hiện tại và sự phân công lao động giữa bộ não con người và máy tính được xác nhận rõ nét bởi những tiến bộ trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và đã tạo ra những luồng quan điểm khác nhau. 

“Hầu hết các sự cố trong y khoa là do lỗi của con người; Hầu hết các tai nạn giao thông cũng là lỗi của con người”, ông nói. “Con người [đã] làm những việc này quá lâu rồi.”

Dubey nhận định rằng sức mạnh của học sâu – deep learning đem đến một tương lai mà ở đó các câu trả lời được mổ xẻ, “reverse engineer” thay vì được tạo ra bằng cách kiểm tra các giả thuyết với dữ liệu, về cơ bản nó đã tách con người ra khỏi chu trình phân tích.

Một vấn đề rất khó đối với AI là tạo mã, cũng đang được nghiên cứu tại Intel – “sử dụng AI để phát triển AI”. AI là sức hút trong lĩnh vực này bởi vì hệ thống AI làm việc từ các tiêu chuẩn hoặc quy ước khác nhau sẽ không cần phải nói về nó, thuật toán của nó sẽ điều chỉnh.

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....