Đối với một số người, sự phổ biến của trí thông minh nhân tạo (AI) và robot đặt ra mối đe dọa khủng khiếp cho sự riêng tư, công ăn việc làm và cả sự an toàn vì ngày càng có thêm nhiều công việc được chuyển giao cho những “bộ não nhân tạo”.
Tuy nhiên, người ta cũng khó thể phủ nhận lợi ích tiềm tàng của AI và các hệ thống tự động đối với con người.
Takeo Kanade, giáo sư khoa robot học Đại học Carnegie Mellon (CMU, Mỹ), bình luận: “Chúng ta không nên đánh giá AI như bộ não đang cạnh tranh với con người mà cần công nhận AI giúp nâng cao khả năng của chúng ta”.
Đó là vì AI không hề biết đến cảm giác nhàm chán cũng như phát hiện được các khuôn mẫu – đặc tính nằm ngoài khả năng của con người. Có thể AI giúp chúng ta được an toàn hơn ở thế kỷ 21.
Chống lại các bệnh nhiễm trùng
Đối với hàng tỷ người trên thế giới, tiếng muỗi vo ve bên tai không chỉ là sự khó chịu vì nỗi ám ảnh sẽ bị đốt, mà còn có thể là dấu hiệu của bệnh tật hay thậm chí cái chết.
Ví dụ như Aedes aegypti – một trong những loài muỗi đặc biệt nguy hiểm – mang mầm bệnh sốt xuất huyết, sốt vàng da, Zika và chikungunya (một loại virus gây đau khớp) lây lan cho con người từ châu Phi đến hầu hết các khu vực nhiệt đới cũng như cận nhiệt đới.
Chỉ riêng sốt xuất huyết đã truyền nhiễm cho khoảng 390 triệu người mỗi năm tại 128 quốc gia. Rainier Mallol, kỹ sư máy tính Cộng hòa Dominica – một điểm nóng của Zika – nhận định: “Loài muỗi này thực sự là con quỷ nhỏ”.
Đó là lý do thúc đẩy Rainier Mallol hợp tác với bác sĩ Dhesi Raja từ Malaysia (quốc gia bị đe dọa bởi loại virus này) cùng xây dựng thuật toán AI dự đoán những khu vực dễ bùng phát dịch bệnh nhất.
Chương trình Trí thông minh nhân tạo trong Dịch tễ y học (Aime) của họ là hệ thống kết hợp thời gian và địa điểm của những vụ sốt xuất huyết dựa trên báo cáo của bệnh viện địa phương kết hợp với 274 thông số tùy biến khác – như hướng gió, độ ẩm, nhiệt độ, mật độ dân số, loại nhà ở.
Mallol giải thích: “Đó là tất cả các yếu tố giúp xác định muỗi sẽ lan rộng như thế nào”. Một loạt thử nghiệm tiến hành ở Malaysia và Brazil cho thấy hệ thống có thể dự đoán điểm bùng phát với độ chính xác khoảng 88% với thời gian sớm trước 3 tháng.
Hệ thống cũng có thể giúp xác định tâm điểm của một ổ dịch trong vòng 400m cho phép nhân viên y tế công cộng can thiệp sớm bằng thuốc trừ sâu để bảo vệ người dân khỏi bị muỗi đốt. Aime cũng được mở rộng để dự báo sự bùng nổ của Zika và Chikungunya.
- Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo thêm việc làm?
Một số công ty công nghệ lớn trên thế giới cũng theo đuổi sáng kiến này – ví dụ như Dự án Premonition của Microsoft sử dụng máy bay không người lái (drone) định vị những điểm nóng xuất hiện muỗi để phun khí CO2 cũng như sử dụng ánh sáng để gom côn trùng.
ADN từ muỗi và các động vật bị chúng đốt có thể được phân tích bằng thuật toán máy học – phần mềm nhận dạng khuôn mẫu từ lượng lớn dữ liệu đang ngày càng trở nên tốt hơn – để tìm ra mầm bệnh.
Xử lý bạo lực sử dụng súng
Năm 2016, tại Mỹ có đến 15.000 người chết do bạo lực sử dụng súng. Mỹ cũng là quốc gia có tỷ lệ bạo lực liên quan đến súng cao nhất trong các nước phát triển.
Để giải quyết vấn đề, nhiều thành phố ở Mỹ đang hướng đến công nghệ để giải quyết ví dụ như hệ thống gọi là Shotspotter tự động phát hiện tiếng súng bằng thiết bị cảm ứng được sử dụng để xác định địa điểm xảy ra vụ nổ súng và báo động trong vòng 45 giây kể từ khi súng khai hoả.
Hệ thống Shotspotter được trang bị từ 15 đến 20 cảm biến âm thanh trên mỗi 2,5km2 để phát hiện tiếng súng và sử dụng thuật toán để tìm ra vị trí.
Công nghệ máy học (machine learning) cũng được vận dụng để nhận dạng âm thanh và số lượng tiếng súng để báo cho cảnh sát biết họ sẽ phải xử lý một cá nhân hay một nhóm người, hoặc liệu các đối tượng có dùng vũ khí tự động hay không.
Hiện nay, trên thế giới có 90 thành phố – phần nhiều ở Mỹ, một số ở Nam Phi và Nam Mỹ – đang sử dụng Shotspotter trong khi nhiều thành phố khác đang cân nhắc sử dụng hệ thống.
Các hệ thống nhỏ hơn cũng được triển khai trong 9 khối trường trung học ở Mỹ nhằm để đối phó những vụ xả súng. Sở Mật vụ Mỹ (USSS) cũng cài đặt hệ thống trong Nhà Trắng.
Ralph Clark – giám đốc điều hành ShotSpotter – tuyên bố trong tương lai, hệ thống có thể được ứng dụng nhiều hơn ngoài việc phản ứng trước các sự cố.
Ông nói: “Chúng tôi rất háo hức muốn xem dữ liệu của chúng tôi có thể giúp hỗ trợ tốt hơn cho việc giữ gìn an ninh trật tự như thế nào. Máy học có thể kết hợp dữ liệu của chúng tôi với dữ liệu về thời tiết giao thông cũng như các vụ trộm cắp tài sản để giúp cảnh sát triển khai lực lượng hiệu quả hơn”.
Quản lý năng lượng bằng AI
Trong thời gian sau này, nhiều cuộc thảo luận xoay quanh vấn đề biến đổi khí hậu toàn cầu và làm sao để AI có thể tối đa hóa việc sử dụng năng lượng sạch, năng lượng tái tạo để phòng tránh những hậu quả gây ảnh hưởng tới khí hậu?
Trên khắp thế giới, con người đang ngày càng phụ thuộc vào năng lượng tái tạo để chống lại biến đổi khí hậu và ô nhiễm gây ra bởi các loại nhiên liệu hóa thạch.
Việc cân bằng nguồn cung năng lượng thường bị gián đoạn đang ngày càng trở nên khó khăn.
Trong khi đó, sự lan rộng của các thiết bị đo lường thông minh đang cung cấp thêm dữ liệu nhiều hơn bao giờ hết về cách thức cũng như thời gian người tiêu dùng sử dụng năng lượng.
Liên minh châu Âu (EU) cũng có kế hoạch triển khai 500 triệu thiết bị như thế sử dụng vào năm 2020.
Valentin Robu, trợ lý giáo sư nghiên cứu về hệ thống thông minh Đại học Heriot Watt, Edinburgh (Scotland), nói: “Việc con người quản lý tất cả dữ liệu trên là không thể, đặc biệt khi thời gian phản hồi chỉ là vài giây”.
Ông cũng làm việc với công ty khởi nghiệp Upside Energy để phát triển cách thức quản lý lưới điện mới sử dụng thuật toán điều khiển lượng điện sản xuất và nhu cầu tiêu thụ. Điều đó có nghĩa là năng lượng có thể được dự trữ và giải phóng vào những lúc cao điểm.
Ví dụ như như ô tô điện và thiết bị sạc điện đang trở nên phổ biến ở mỗi hộ gia đình, công nghệ có thể được áp dụng để tiết kiệm năng lượng, giải quyết vấn đề nguồn cung hạn chế của năng lượng tái tạo.
Cũng theo Robu, AI có thể được dùng ở mức độ cơ bản hơn như giảm số lần xâm nhập vào lưới điện của các thiết bị. Ví dụ, tủ lạnh có thể được điều khiển từ xa bằng thiết bị AI để chúng tự làm lạnh vào các thời điểm nhu cầu điện thấp.
Giải quyết nạn đói
Hiện nay có khoảng 800 triệu người trên khắp thế giới phụ thuộc vào sắn (khoai mì) như nguồn cung cấp carbohydrate chính.
Loại củ chứa nhiều tinh bột này (tương tự như khoai lang) thường được ăn nhiều như khoai tây mà cũng có thể được nghiền thành bột làm bánh mì và bánh ngọt.
Khả năng phát triển của sắn ở những nơi mà các loại hoa màu khác không thể đã khiến nó trở thành một trong 6 loài thực phẩm được trồng nhiều nhất trên thế giới.
Tuy nhiên, thân gỗ của chúng rất dễ bị sâu bệnh tấn công, gây ảnh hưởng đến toàn bộ những cánh đồng.
Do đó, một nhóm nhà khoa học Đại học Makerere ở Kampala (Uganda) hợp tác với các chuyên gia về bệnh thực vật để phát triển hệ thống tự động nhằm chống lại bệnh dịch ở sắn.
Dự án Mcrops huấn luyện nông dân địa phương chụp ảnh cây trồng bằng smartphone và dùng máy tính để phát hiện dấu hiệu của một trong bốn loại bệnh chính tàn phá cây sắn.
Ernest Mwebaze, nhà nghiên cứu công nghệ máy tính và lãnh đạo dự án, giải thích: “Một số loại bệnh rất khó phát hiện cho nên cần các biện pháp khác. Chúng tôi mong muốn đặt các chuyên gia vào trong túi của nông dân để từ đó có thể báo cho họ biết khi nào cần phun thuốc hay nhổ bỏ và chuyển sang trồng loại cây khác”.
Hệ thống có thể chẩn đoán bệnh của sắn với độ chính xác gần 90%. Thông thường, nếu không có các cách chẩn đoán này thì nông dân phải gọi các chuyên gia của chính quyền trực tiếp đến thăm trang trại để xác định bệnh. Việc này có thể mất vài ngày và thậm chí hàng tuần khiến cho dịch bệnh và sâu bệnh có cơ hội lây lan.
Dự án MCrops cũng sử dụng hình ảnh được tải lên để tìm kiếm khuôn mẫu của dịch bệnh bùng phát khiến chính quyền có thể giảm một nửa hậu quả của dịch bệnh gây ra nạn đói.
Ngoài ra, Mwebaze và đồng nghiệp hy vọng có thể dùng công nghệ để tìm ra bệnh của cây chuối và tự động hóa việc tìm ra sâu bệnh của nhiều loài hoa màu khác.
Chống ung thư và bệnh mất thị lực
Mỗi năm, ung thư gây ra hơn 8,8 triệu ca tử vong trên toàn thế giới và 14 triệu người được chẩn đoán bị mắc một loại ung thư nào đó.
Tuy nhiên, phát hiện bệnh ung thư sớm có thể cải thiện đáng kể cơ hội sống sót của bệnh nhân đồng thời giảm nguy cơ bệnh tái phát. Xét nghiệm là một trong những cách phát hiện ung thư sớm, nhưng việc kiểm tra khá mất thời gian.
Đó là lý do thúc đẩy DeepMind – thuộc sở hữu của Alphabet, công ty mẹ của Google – và IBM ứng dụng công nghệ AI vào để giải quyết vấn đề. DeepMind triển khai chương trình huấn luyện các bác sĩ Dịch vụ Y tế quốc gia Anh (NHS) tại Các bệnh viện thuộc University College London về AI nhằm giúp điều trị ung thư bằng cách xác định các mô khỏe từ các khối u qua kết quả scan đầu và cổ.
DeepMind cũng làm việc với bệnh viện mắt Moorfields ở London để xác định sớm dấu hiệu mất khả năng thị lực bằng cách scan mắt. Dominic King, lãnh đạo DeepMind Health, cho biết: “Thuật toán của chúng tôi có khả năng diễn giải thông tin hình ảnh qua quá trình scan. Hệ thống có khả năng xác định vấn đề tiềm ẩn và đề xuất phác đồ điều trị cho bác sĩ. Hiện thời hãy còn quá sớm để bình luận kết quả, nhưng những dấu hiệu đầu tiên rất đáng khích lệ”.
Theo Dominic King, công nghệ AI giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh hơn bằng cách lọc hình ảnh qua scan và ưu tiên những điểm mà bác sĩ cần chú ý.
Gần đây, IBM cũng công bố công nghệ Watson AI có thể phân tích hình ảnh và đặc điểm bệnh nhân nhằm xác định khối u với tỷ lệ chính xác lên tới 96%.
Hệ thống đang được thử nghiệm bởi các bác sĩ tại 55 bệnh viện trên khắp thế giới nhằm giúp chẩn đoán ung thư vú, phổi, đại trực tràng, cổ tử cung, dạ dày và tuyến tiền liệt.
