Trước khi đại dịch toàn cầu xảy ra vào năm 2020 và thế giới đang đối diện với sự suy giảm kinh tế, Trí tuệ Nhân tạo (AI), và cụ thể là phân nhánh của AI được gọi là học máy (ML), thực tế đã tạo ra tác động trong hầu hết mọi ngành.
Đại dịch Covid-19 xảy ra đã tác động đến việc kinh doanh theo nhiều cách khác nhau, nhưng nó không làm giảm đi ảnh hưởng của AI đối với cuộc sống của chúng ta. Trên thực tế, rõ ràng là các thuật toán self learning và machine learning thông minh sẽ đóng một vai trò quan trọng trong cuộc chiến đang diễn ra chống lại sự bùng phát coronavirus này, cũng như những thách thức khác mà chúng ta có thể phải đối mặt trong tương lai.
Không còn nghi ngờ gì nữa, AI vẫn là một xu hướng chính khi kể tên những công nghệ sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và giải trí trong tương lai tới đây. Bài viết này sẽ tổng quan về những gì chúng ta có thể mong đợi cho một năm dành cho việc xây dựng lại cuộc sống sau đại dịch, cũng như suy nghĩ lại về các chiến lược và các ưu tiên kinh doanh.
Phân tích và nắm bắt Big Data thông minh hơn
Trong thời kỳ đại dịch vẫn đang diễn ra này, trước mắt chúng tôi nhận thấy nhu cầu cấp thiết phải nhanh chóng phân tích và khám phá dữ liệu về sự lây lan của vi rút trên khắp thế giới. Các chính phủ, cơ quan y tế toàn cầu, các trung tâm nghiên cứu và ngành công nghiệp đã cùng nhau phát triển những cách thức mới mà thông tin có thể được thu thập, tổng hợp và khai thác. Chúng tôi đã quen với việc nhìn thấy kết quả của việc này trên bản tin hàng đêm, khi tỷ lệ nhiễm hoặc tử vong mới nhất được đưa ra ở khắp nơi.
Tiến bộ công nghệ là lý do chính khiến đại dịch này chưa giết chết nhiều người, ví dụ như đợt bùng phát Dịch cúm Tây Ban Nha năm 1918 đã cướp đi sinh mạng của 50 triệu người. Từ tiến bộ trong công nghệ y tế và các tiêu chuẩn chăm sóc, đến những tiến bộ trong công nghệ truyền thông cho phép phát hiện các đợt bùng phát nhanh hơn và áp đặt các biện pháp ngăn chặn. Trong năm tới, AI sẽ được thêm vào danh sách phát triển công nghệ cho phép chúng ta đối phó hiệu quả hơn với đại dịch.
Chỉ riêng sự tăng trưởng về số lượng tài liệu khoa học và y học là rất lớn, với hơn 28.000 bài báo được xuất bản vào tháng 4 năm nay liên quan đến Covid-19. Một công cụ tìm kiếm chuyên dụng được hỗ trợ bởi các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã có sẵn, vì vậy bất kỳ ai cũng có thể nhận được sự trợ giúp của AI khi điều tra tập dữ liệu khổng lồ này.
Công việc cũng đang được tiến hành để phát triển các giải pháp AI để giúp giải quyết sự tồn đọng lớn của các vấn đề y tế khác, chẳng hạn như ung thư, nơi việc điều trị đã bị ảnh hưởng do các nguồn lực được chuyển hướng để chống lại Covid-19. Trong năm tới, chúng ta có thể sẽ thấy sự áp dụng nhanh chóng của AI trên nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác, không chỉ liên quan đến việc xử lý vi rút.
Bằng cách phát triển khả năng ứng dụng, khả năng giải quyết vấn đề bằng máy học cho các bộ dữ liệu toàn cầu khổng lồ theo thời gian thực này, chúng tôi sẽ phát hiện các đợt bùng phát dịch dễ dàng hơn, theo dõi liên hệ giữa những người bị nhiễm, cho phép chẩn đoán chính xác hơn và dự đoán các cách vi rút có thể phát triển tương lai, phát triển các loại vắc xin hiệu quả và lâu dài hơn.
Phát hiện và Phòng ngừa Tự động
Chúng tôi đã thấy việc sử dụng máy bay không người lái ở một số khu vực pháp lý, bao gồm cả Hoa Kỳ, ít nhất để kiểm tra khả năng chúng có thể được sử dụng để theo dõi xem các nguyên tắc về cách xa xã hội có được tuân thủ hay không. Các ứng dụng tiên tiến hơn đang được triển khai – chẳng hạn như máy bay không người lái với khả năng phát hiện các triệu chứng COVID như nhiệt độ cao ở các cá nhân trong một đám đông. Các hệ thống này sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phân tích dữ liệu được camera trên máy bay không người lái thu được và thông báo cho chính quyền hoặc quản trị viên địa phương về số liệu thống kê và khả năng lây lan của vi rút.
Một lĩnh vực tăng trưởng liên quan khác sẽ là sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, cũng được hỗ trợ bởi các thuật toán thị giác máy tính (Computer Vision). Có phần gây tranh cãi hơn vì nó tập trung vào việc xác định các cá nhân, thay vì các hình mẫu giữa các nhóm người, nhận dạng khuôn mặt đã được cảnh sát sử dụng để phát hiện những người trốn tránh cách ly, cũng như để theo dõi chuyển động của những cá nhân có biểu hiện triệu chứng trong một đám đông.
Các bằng chứng dường như cho thấy rằng công chúng đã trở nên khoan dung hơn với các chiến thuật giám sát mà trước đây được coi là “quá hà khắc”, do những nguy cơ về sức khỏe do virus gây ra. Khả năng chịu đựng này có thể sẽ được kiểm tra thêm trong 18 tháng tới khi các nhà công nghệ trở nên thành thạo hơn trong việc thực hiện giám sát do AI điều khiển, và thậm chí là vấn đề thực thi.
Kinh doanh đang trên đà phục hồi và những dự đoán trong chuyển dịch về hành vi
Cách chúng ta sống, làm việc và giao tiếp xã hội đã bị ảnh hưởng rất nhiều bởi sự lan truyền của Covid-19. Mặc dù đã có một xu hướng ổn định và mạnh mẽ đối với kỹ thuật số trong nhiều khía cạnh của xã hội, nhưng năm nay, chúng ta đã chứng kiến một sự giẫm đạp. Doanh số bán hàng của Amazon trong quý II năm 2020 đã tăng 40% so với cùng kỳ năm ngoái, vì ngay cả những người từ trước đến nay vẫn xa lánh bán lẻ trực tuyến buộc phải đánh giá lại các lựa chọn của họ.
Các công cụ và nền tảng AI đã sẵn sàng để giúp các doanh nghiệp hiểu cách khách hàng của họ đang thích ứng với thực tế mới. Các tổ chức trước đây bị tụt hậu trong việc tiếp nhận các kênh kỹ thuật số cho thương mại và nuôi dưỡng mối quan hệ đã hiểu ra tính cấp thiết của tình hình và nhanh chóng nắm bắt được các khái niệm như phân tích hành vi và cá nhân hóa. Các công cụ cung cấp cho các tổ chức khả năng tự phục vụ với công nghệ này sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong suốt năm 2021, khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang tìm cách thiết lập lợi thế cạnh tranh của họ.
Chấm dứt đại dịch tiếp theo trước khi nó bắt đầu
Hầu hết các thuật toán AI đều hướng tới dự đoán và chén thánh của dịch tễ học do AI hỗ trợ sẽ là xây dựng các hệ thống có thể dự đoán chính xác thời gian và địa điểm bùng phát trong tương lai. Nghiên cứu này đã được tiến hành trong một thời gian và trên thực tế, một số cảnh báo sớm nhất về sự bùng phát hiện tại đã được tạo ra bởi AI. Công cụ của BlueDot có trụ sở tại Toronto đã quét 100.000 nguồn dữ liệu truyền thông và chính phủ hàng ngày khi đưa ra cảnh báo về một đợt bùng phát tiềm ẩn ở Vũ Hán, Trung Quốc, vào ngày 31 tháng 12 năm 2019.
Chúng ta có thể mong đợi các nghiên cứu về AI sẽ mang lại những đột phá hơn nữa trong 18 tháng tới, giúp tăng khả năng phát hiện và phản ứng của chúng ta trước nguy cơ bùng phát virus. Tuy nhiên, để điều này xảy ra, nó cũng sẽ đòi hỏi sự hợp tác toàn cầu liên tục giữa các chính phủ và ngành công nghiệp tư nhân. Điều này diễn ra như thế nào rất có thể sẽ bị ảnh hưởng bởi chính trị toàn cầu và các nhà lập pháp, cũng như quá trình phát triển công nghệ. Vì lý do này, các vấn đề như tiếp cận bộ dữ liệu y tế và các rào cản đối với việc trao đổi thông tin quốc tế cũng sẽ là những chủ đề nóng trong năm tới.
Theo Forbes
