Theo CNBC, chiếc máy đầu tiên có khả năng tổng hợp lời nói được Bell Labs tạo ra vào năm 1939, tức cách đây 80 năm. Năm 1952, Bell Labs phát minh tiếp cỗ máy có thể hiểu số đếm từ 0 đến 9. Hai năm sau, máy của hãng IBM hợp tác với các nhà ngôn ngữ học tại Georgetown dịch được 60 câu tiếng Nga sang tiếng Anh.
Năm 1962, IBM tạo Shoebox với khả năng hiểu 16 từ được nói ra. Đến năm 1976, Carnegie Mellon nâng con số từ ngữ lên hơn 1.000. Vào giữa thập niên 1980, máy móc có thể hiểu được hàng chục ngàn từ được nói. Kể từ đó, giới khoa học bắt đầu kết hợp quá trình hiểu ngôn ngữ của máy móc với trí tuệ nhân tạo (AI), lĩnh vực xuất hiện từ thập niên 1950.
Nhờ tiến bộ khoa học và công nghệ, ngày nay chúng ta có các trợ lý giọng nói hay trợ lý ảo như Alexa của Amazon, Siri của Apple, Google Assistant của Alphabet và Microsoft Cortana với khả năng hiểu những gì con người nói. AI là yếu tố lớn giúp các nhà khoa học máy tính làm trợ lý ảo dễ sử dụng hơn. Song AI cũng có nhiều loại với ý nghĩa khác nhau.
“Có hai loại AI. AI mạnh chủ yếu làm việc với hệ thống phát triển có thể suy luận, tư duy hoặc hành động như con người. AI yếu tập trung hơn vào các nhiệm vụ cụ thể, và loại AI này bao gồm các trợ lý ảo. Chúng vẫn còn khoảng cách rất xa so với AI mạnh”, Joyce Chai, giáo sư khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan (Mỹ), cho hay.
Thông thường, để đưa ra quyết định về thứ gì đó, máy tính cần bộ quy tắc được định trước bởi con người. Bằng cách dựa vào công nghệ máy học, máy tính có thể tự suy ra quy tắc sau khi xem qua lượng dữ liệu khổng lồ. Trong trường hợp này, chúng có thể học cách hiểu ngôn ngữ qua cách người ta trò chuyện và tương tác.
Natalie Schluter, giáo sư tại Đại học IT Copenhagen, giải thích: “Thách thức chính với các doanh nghiệp là thu thập lượng dữ liệu với đủ hình thức đa dạng để thực sự làm được thứ gì đó không chỉ cho một người. Có nhiều ngôn ngữ, phương ngữ và giọng điệu khác nhau trên thế giới”. Không chỉ lượng dữ liệu mà loại dữ liệu cũng quan trọng. Đơn cử, nếu bộ dữ liệu chỉ đến từ người da trắng sống ở San Francisco, AI học từ bộ dữ liệu này chỉ hiểu được tiếng nói của một nhóm nhỏ người.
Mô phỏng tính hữu ích của trợ lý ảo
|
“Apple và Amazon có nhiều nhân viên thông minh. Song ở một số thời điểm, doanh nghiệp phải chắc chắn rằng những nhân viên thông minh này can thiệp vào dữ liệu và dữ liệu phải đa dạng từ nhiều người khác nhau”, ông Schluter nói.
Vậy tại sao Siri không phải lúc nào cũng hiểu những gì người dùng nói? Một phần lý do cho việc này liên quan đến khoa học, và phần khác liên quan đến cách thức làm việc của doanh nghiệp.
tin liên quan
Amazon chế tạo thiết bị đeo đọc cảm xúc con người“Một trong các thử thách của Siri là hình ảnh tiêu cực mà họ tạo ra bằng cách hứa quá nhiều nhưng không làm được bao nhiêu trong những ngày đầu. Thách thức khác là họ chưa thực sự tăng cơ sở kiến thức nhanh như người dùng kỳ vọng. Amazon đi từ chỉ vài kỹ năng đến hàng trăm, hàng ngàn kỹ năng song Apple chưa thực sự xây được hệ sinh thái dành cho nhà phát triển”, Keyvan Mohajer, nhà đồng sáng lập kiêm CEO SoundHound, cho hay.
Một lý do khác khiến Siri “kém thông minh” hơn các trợ lý ảo khác là tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt của Apple. Trong khi đa phần trợ lý ảo thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt để đào tạo AI, Apple lại thiên về việc giảm thiểu và ẩn danh cách thu thập dữ liệu này. Apple không đồng ý rằng thu thập thêm dữ liệu sẽ giúp trợ lý ảo hữu ích hơn. Hồi năm 2018, CEO Apple Tim Cook, cho hay: “Chúng tôi từ chối việc đánh đổi quyền riêng tư của bạn để có được thứ tốt nhất từ công nghệ”.
Thêm vào đó, Apple cũng là hãng cực kỳ bí mật. “Thông thường tại Amazon, Google, Microsoft, các nhà nghiên cứu làm việc trong cùng lĩnh vực đến cùng hội nghị. Chúng tôi xuất bản và hợp tác cùng nhau, song Apple thì hoàn toàn là một cuốn sách đóng”, ông Schluter chia sẻ.
Song gần đây, Apple có vẻ như bắt đầu xem trọng hơn việc hợp tác và cởi mở. Năm ngoái, hãng tuyển nhà khoa học máy tính nổi tiếng John Giannandrea từ Google về làm Phó chủ tịch cấp cao mảng Máy học và Chiến lược AI. Đầu năm nay, doanh nghiệp còn tuyển một trong các nhà nghiên cứu AI hàng đầu của Google làm giám đốc mảng máy học. Một nghiên cứu do Loup Ventures thực hiện cuối năm 2018 cho thấy Siri chưa dẫn đầu, song đang bắt kịp đối thủ cạnh tranh.
Dù vậy, vẫn còn một số yếu tố mà Apple phải thực hiện để Siri ấn tượng hơn trong mắt người dùng. “Phiên bản đầu tiên của Siri làm được 12 điều song để thực sự hữu ích, nó phải làm được mọi thứ. Việc thêm nội dung, tác vụ, bổ sung kiến trúc duyệt nội dung thêm vào và tăng khả năng hiểu giọng nói là chuyện cần thiết. Ngoài ra, ông Schluter cũng cho rằng Apple nên tạo ra cộng đồng nhà phát triển thành công xung quanh AI để cải thiện trợ lý ảo.
Bình luận (0)