Bằng cách sử dụng ‘mô hình nển tảng’ trí tuệ nhân tạo và nền tảng phân tích ngôn ngữ tự nhiên Watson, IBM hy vọng sẽ tự động hóa việc tạo tập lệnh kênh, hiện địa hóa các hệ thống kế thừa và tăng tốc hoạt động R&D khoa học.
Khi nói về việc hỗ trợ doanh nghiệp tận dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI), IBM hướng đến một phương pháp thực tế và được xây dựng trên nền tảng kiến thức sâu rộng, khác biệt so với nhiều đối thủ cạnh tranh.
“Chúng tôi đi theo triết lý thực dụng, và đây là một trong những điểm khác biệt quan trọng của chúng tôi. Chúng tôi nhận thức rằng việc sử dụng công nghệ một cách hiệu quả trong hành trình của doanh nghiệp cũng quan trọng như mục tiêu cuối cùng,” phó chủ tịch quản lý sản phẩm, Dữ liệu và AI của IBM, Tarun Chopra, lý giải.
Hành trình này có thể bao gồm nhiều thách thức, chẳng hạn như tối ưu hóa việc sử dụng lượng dữ liệu lớn có sẵn cho các doanh nghiệp, tích hợp dữ liệu vào các ứng dụng đám mây và triển khai các mô hình AI phù hợp để đạt được hiệu quả tối đa.
Chopra lưu ý rằng “Khách hàng của chúng tôi đã đầu tư hàng triệu đô la vào hệ thống hiện có, nên họ không muốn xây dựng hoàn toàn mới một hệ thống AI độc lập.” Vì vậy, việc kết hợp tất cả các yếu tố này để làm việc trong một hệ sinh thái lớn hơn là quan trọng.
Một thách thức khác là đảm bảo sự tin cậy vào dữ liệu từ hệ thống AI. Trong môi trường doanh nghiệp, đặc biệt là trong các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ như ngân hàng, việc có khả năng giải thích quá trình xử lý của hệ thống AI là không thể thiếu. Chopra nói rằng “Nếu không thể giải thích đầu vào và đầu ra của hệ thống, một doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc tuân thủ các quy định và nguyên tắc đạo đức cơ bản.”
IBM tiếp cận vấn đề mở rộng bằng cách sử dụng các “mô hình nền tảng”, đó là các mô hình linh hoạt và có thể tái sử dụng để củng cố và triển khai các ứng dụng và kỹ thuật AI khác nhau.
Ví dụ, ChatGPT của OpenAI đượ xem như một mô hình nền tảng, giúp giải quyết nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ. Microsoft đang tích hợp các phần của ChatGPT vào các sản phẩm của mình và có thể sẽ có thêm các ứng dụng khác. Tuy nhiên, việc áp dụng các nguyên tắc nghiên cứu này vào doanh nghiệp và khách hàng lớn sẽ là một thách thức lớn.
Hiện nay, IBM đã áp dụng các kỹ thuật mô hình nền tảng vào hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của IBM Watson và đang nỗ lực thương mại hóa các dịch vụ bổ sung, không chỉ trong lĩnh vực ngôn ngữ.
Ngoài ra, IBM cũng đã phát triển nhiều dự án và sản phẩm khác liên quan đến trí tuệ nhân tạo như Project Wisdom, MolFormer, và nhiều ứng dụng trong lĩnh vực mạng đám mây, quản lý CNTT, và khoa học trái đất.
Theo báo cáo gần đây của NASDAQ, Watson của IBM đã phát triển và được triển khai trong nhiều trường hợp sử dụng trong lĩnh vực kinh doanh. Nó đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, lập kế hoạch tài chính, quản lý rủi ro và tuân thủ, quảng cáo, công nghệ thông tin và truyền hình, và bảo mật trên quy mô lớn. Vào tháng 2 năm 2022, IDC đã xếp hạng IBM là số 1 về thị phần phần mềm vòng đời trí tuệ nhân tạo. IBM cũng tuyên bố rằng 70% ngân hàng toàn cầu và 13 trong số 14 nhà tích hợp hệ thống hàng đầu đang sử dụng Watson, với hơn 100 triệu người dùng trí tuệ nhân tạo.
Các ví dụ khác về công việc trí tuệ nhân tạo của IBM bao gồm:
- Năm 2021, IBM Research đã phát hành Project Wisdom, hợp tác với Red Hat, cung cấp một mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo cùng với khả năng trí tuệ nhân tạo tổng quát để tự động tạo mã cho các nhà phát triển trên Red Hat Ansible thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp tự động hóa các tác vụ như quản lý mạng đám mây và đơn giản hóa quản lý đám mây.
- IBM Research đã phát triển mô hình nền tảng cho hoạt động và quản lý công nghệ thông tin và truyền thông, giúp dự đoán các sự cố sắp xảy ra và tạo ra các lệnh tự động để ngăn chặn chúng.
- IBM đang nghiên cứu cách sử dụng các mô hình nền tảng dựa trên bộ dữ liệu CodeNet về các ngôn ngữ mã hóa phổ biến để tự động hóa và hiện đại hóa các quy trình kinh doanh. Nhờ vào những mô hình này, các hệ thống có thể tận dụng các khía cạnh của web hiện đại và tự cập nhật mà không cần sự can thiệp của con người.
- IBM Research đã hợp tác với NASA để phát triển mô hình nền tảng dành riêng cho các lĩnh vực được đào tạo về tài liệu khoa học trái đất. Mục tiêu là giúp các nhà khoa học sử dụng dữ liệu từ các nhiệm vụ vũ trụ cập nhật và thu thập hiểu biết quan trọng từ nghiên cứu khoa học, giúp họ tiến xa hơn trong công việc của họ.
- Trong năm nay, IBM đã phát hành mô hình nền tảng MolFormer, một ứng dụng tận dụng trí tuệ nhân tạo. Nó có khả năng cung cấp thông tin để tạo ra các phân tử hoàn toàn mới và tối ưu hóa việc sản xuất các vật liệu mới.
Những công việc này thể hiện cam kết của IBM trong việc phát triển và áp dụng trí tuệ nhân tạo vào nhiều lĩnh vực khác nhau để giúp cải thiện hiệu suất và sáng tạo trong doanh nghiệp và nghiên cứu khoa học.
Tóm lại, IBM đang tiếp tục nỗ lực để áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh vực đa dạng và giúp doanh nghiệp tận dụng tiềm năng của công nghệ này một cách hiệu quả.
