Sự ứng dụng rộng rãi của AI đã và đang làm thay đổi bộ mặt của công nghệ trong hầu hết các lĩnh vực bao gồm chăm sóc sức khỏe, viễn thông, tài chính, sản xuất, giáo dục và tất nhiên không thể thiếu lĩnh vực CNTT.

AI, ML và DL là những thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nói chung, chúng ta cùng tìm hiểu nhanh sự khác nhau giữa 3 khái niệm này:

• AI (Artificial Intelligence) – Một khái niệm chung được biết đến từ những năm 1950, nó ám chỉ tất cả những thiết bị máy móc có khả năng bắt chước được hành vi và suy nghĩ của con người.
• ML (Machine Learning) – Một khái niệm nằm bên trong AI. ML là một trong những cách thức để đạt được AI. Với ML, con người sẽ kết hợp các giải thuật (algorithm) và các mô hình thống kê (statistical model) để giúp các thiết bị máy móc học được từ những dữ liệu có sẵn và những điều đã xảy ra trong quá khứ để tự biết cách xử lý những vấn đề sẽ xảy ra trong tương lai thay vì phải lập trình một cách chính xác cho thiết bị biết phải xử lý như thế nào.
• DL (Deep Learning) – DL là một trong nhiều cách để tiếp cận ML bên cạnh các hình thức khác như cây học tập quyết đinh (decision tree learning), lập trình logic quy nạp (inductive logic programming), phân cụm (clustering), học tăng cường (reinforcement learning), v.v… DL phương pháp mô phỏng lại cách thức hoạt động của các tế bào não, thực hiện phân tích suy luận qua nhiều lớp và tương tác qua lại lẫn nhau.

AI đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực với nhiều use case khác nhau, có thể lấy một số ví dụ như:

• Predictive Maintenance: Giám sát cảm biến hoặc log file trên các thiết bị để dự đoán sớm việc thiết bị gặp lỗi hoặc chất lượng dịch vụ mạng có thể bị giảm sút
• Employee Recruitment: Tự động hóa quá trình tạo ra các bản mô tả công việc trong tuyển dụng, tự động lọc những ứng viên có đủ điều kiện
• Customer Experience: Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua việc cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng với ML
• Finance: Phòng chống gian lận trong các giao dịch tài chính
• Customer Service: Chatbot tương tác tự động với khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu nguồn lực

Trí tuệ nhân tạo là khái niệm và được con người ứng dụng từ lâu, vậy yếu tố gì đã thúc đẩy AI phát triển nhanh tại thời điểm hiện nay? Điều đầu tiên cần nhắc đến đó chính là: Sự bùng nổ của dữ liệu. Theo IDC, tổng lượng dữ liệu trên toàn thế giới được dữ đoán sẽ tăng trưởng từ 33 Zettabytes như hiện tại lên đến 175 Zettabytes vào năm 2025, đây chính là nguồn nhiên liệu dồi dào, có thể ví như “xăng, dầu” thúc đẩy AI phát triển.

Ngoài yếu tố bùng nổ dữ liệu, ba yếu tố bắt đầu bằng chữ “C” như sau sẽ là chất xúc tác đẩy nhanh quá trình phát triển của AI:

• Calculus (Vi tích phân) – Nhờ sự phát triển của ngành toán học, đã và đang có rất nhiều giải thuật mới giúp chúng ta có thể lấy được những thông tin và kiến thức nhanh hơn và chính xác hơn từ dữ liệu thô.
• Computing (Điện toán) – Năng lực xử lý của các hệ thống máy chủ đang ngày càng tăng với một tốc độ cao, từ các thiết bị CPU, Persistence Memory cho đến GPU, đảm bảo đủ năng lực cho những yêu cầu tính toán cao nhất hiện tại.
• Culture (Văn hóa) – Sự dịch chuyển về văn hóa trong doanh nghiệp, các ngành nghề và trong xã hội theo hướng tập trung vào dữ liệu để đạt được kết quả tối ưu nhất.

AI là yếu tố được các tổ chức lớn trên thế giới nhìn nhận với một vị trí rất quan trọng. Theo McKinsey, tổng sản lượng hàng hóa trên thế giới đến năm 2030 được đóng góp bởi AI dự tính lên đến 13 nghìn tỷ USD. Theo PwC, ước tính đến 2030 có khoảng 15.7 nghìn tỷ USD trong tổng nền kinh tế thế giới sẽ được đóng góp bởi AI, chiếm khoảng 20% tổng nền kinh tế. Có thể thấy, AI sẽ là một trong những công nghệ quan trọng, đóng vai trò then chốt trong việc đưa các doanh nghiệp lên tầm cao mới và tạo sự đột phá cho chính mình. Mỗi doanh nghiệp cần tìm cho mình những chiến lược phù hợp để thích ứng và tận dụng được sức mạnh công nghệ trong thời đại trí tuệ nhân tạo này.

Trong bối cảnh hiện tại, Dell Technologies - hãng cung cấp các giải pháp CNTT hàng đầu thế giới - đã nghiên cứu và phát triển rất nhiều giải pháp đảm bảo cung cấp một hệ sinh thái đầy đủ và linh hoạt nhất phục vụ AI, ML và DL. Cụ thể:

• Compute: Các máy chủ PowerEdge sử dụng thế hệ chip mới nhất từ Intel và AMD (R750xa, XE8545, VxRail HCI)
• Storage: Các giải pháp lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc all flash PowerScale và ECS, hỗ trợ các nền tảng Compute của Dell EMC hoặc các nền tảng Máy chủ trí tuệ nhân tạo của NVIDIA
• Analytics Platform: Hỗ trợ hệ sinh thái rộng lớn các nền tảng phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho ML và DL