Trong vài năm trở lại đây, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng cho thấy sức ảnh hưởng của mình khi công nghệ AI giờ đây đã bắt đầu tham gia vào cả việc lập trình.
Phần mềm lập trình tự động này đươc biết đến với tên Deep TabNine có khả năng đề xuất câu lệnh giống như đọc từ trong não người.
Deep TabNine giúp đưa ra những dòng lệnh gợi ý cho người dùng là các lập trình viên.
Và người làm ra Deep TabNine là Jacob Jackson – một sinh viên ngành khoa học máy tính tại đại học Waterloo.
Khi nhiều người cho rằng chuyện này là một phát kiến điên rồ thì Jackson cho biết các chương trình phần mềm như vậy không mới, công nghệ học máy trong Deep TabNine đã được cải tiến rất nhiều.
Deep TabNine được cải thiện khả năng bằng việc sử dụng thuật toán văn bản học sâu GPT-2.
Frank Nijhof - một lập trình viên cho biết, anh hết sức ngạc nhiên trước khả năng gợi ý như đọc được suy nghĩ của chương trình này.
Nhiều lập trình viên khẳng định Deep TabNine có khả năng gợi ý, đề xuất các câu lệnh vô cùng chính xác và ấn tượng, giống như đọc được suy nghĩ của người dùng.
Nguồn dữ liệu đầu vào của Deep TabNine chính là khoảng 2 triệu tệp trong kho lưu trữ của GitHub.
Hiện Deep TabNine hỗ trợ rất nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, JavaScript, Java, C ++, C, PHP, Go, C #, Ruby, Objective-C, Rust, Swift, TypeScript, Haskell, OCaml, Scala, Kotlin, Perl , SQL, HTML, CSS và Bash.
Để sử dụng Deep TabNine, bạn sẽ phải trả mức phí 49 USD với người dùng cá nhân và 99 USD nếu mua dưới dạng doanh nghiệp.
Theo Jackson, những đề xuất của Deep TabNine cũng sẽ giúp các lập trình viên rút ngắn thời gian gõ các câu lệnh, từ đó tối ưu hơn hiệu quả làm việc.
Trước Deep TabNine, bước tiến mới của công nghệ khi con người đã sử dụng trí tuệ nhân tạo, đọc được biểu cảm khuôn mặt để phát hiện ra nguy cơ trộm cắp ngay cả khi các đối tượng còn chưa ra tay.
Dự án này thuộc công ty công nghệ Vaak Eye tạo ra chương trình hoạt động dựa trên cơ sở dữ liệu của 100.000 giờ quan sát hoạt động bên trong cửa hàng, thu thập đặc điểm khác nhau của đối tượng, bao gồm khuôn mặt, quần áo, chuyển động, sải chân và phương hướng di chuyển để dự đoán các hành vi đáng ngờ.
Ngoài ra, AI này còn phân loại được tỉ lệ phạm tội cũng như tối ưu hoá các dự đoán của mình để đưa ra kết quả chính xác nhất.
Nhờ thế, thay vì chỉ quan sát và phát hiện hành vi ăn cắp, Vaak Eye cảnh báo trước cho nhân viên cửa hàng về những đối tượng ăn cắp tiềm năng.
Được biết, công nghệ này được dự đoán sẽ làm giảm hơn 75% các trường hợp trộm cắp tại các cửa hàng nơi Vaak Eye được lắp đặt.
Hiện nay, trộm cắp tại các cửa hàng, siêu thị làm ngành công nghiệp bán lẻ toàn cầu thất thoát hơn 30 triệu USD/năm tương ứng khoảng 2,08% doanh thu.
Do đó, các nhà bán lẻ, đang dần để mắt đến những công nghệ giám sát an ninh tiên tiến, với mức đầu tư có thể lên đến 200 tỷ USD trong năm 2019.
Chuyên gia tư vấn bán lẻ tại Ernst & Young Nhật Bản cho hay: "Tiềm năng là rất lớn, bởi công nghệ này ngoài việc ngăn chặn trộm cắp vặt, còn có thể được áp dụng để khảo sát xu hướng tiêu dùng và phát triển các loại hình marketing".
Công ty Vaak hiện đang tiếp tục phát triển một hệ thống thu thập dữ liệu về cách người tiêu dùng tương tác với các món đồ trong cửa hàng, nhằm giúp các cửa hàng cải tiến cách trưng bày sản phẩm hiệu quả hơn.
Không chỉ vậy, công nghệ AI được ứng dụng để bảo vệ nhà, công sở như một chuyên viên anh ninh.
Hệ thống Sentinel có thể nhận biết sự khác biệt giữa một kẻ xâm nhập và các hình ảnh hoạt động khác.
Nhờ hệ thống thông minh này, "đội giám sát từ xa" sẽ nhận được cảnh báo chỉ khi cần thiết quan sát cụ thể hơn một hoạt động đáng ngờ. Sau đó, nếu thấy vấn đề, họ sẽ liên hệ với các dịch vụ khẩn cấp hoặc cơ quan chức năng.
Theo thống kê của Reuters, trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là công nghệ nền tảng quan trọng nhất dẫn dắt hoạt động chuyển đổi số trong các ngành, lĩnh vực, tổ chức, doanh nghiệp.
Có khả năng tới năm 2030, AI sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu. Còn trong năm 2019, 40% các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số sẽ sử dụng công nghệ AI.
Đầu tháng 3, các nhà nghiên cứu về y dược vừa mở khoá thêm một tính năng tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo (AI): Tiên đoán thời điểm chết của con người.
Một hệ thống AI gần đây đã được các nhà khoa học huấn luyện để thu thập thông tin về sức khoẻ tổng quát của hơn nửa triệu người tại Anh, trong suốt một thập kỷ vừa qua.
Sau đó, họ yêu cầu AI tiên đoán nếu một cá nhân đang có nguy cơ tử vong sớm - hay nói cách khác, qua đời sớm hơn độ tuổi trung bình của con người - do các bệnh mãn tính gây ra.
Sử dụng những hệ thống này, các nhà khoa học đã đánh giá dữ liệu trong Ngân hàng Sinh học Anh (UK BioBank) - một cơ sở dữ liệu về gene, vật lý và sức khoẻ - được hình thành từ hơn 500.000 hồ sơ y tế từ năm 2006 đến 2016. Trong suốt 10 năm đó, gần 14.500 người tham gia đóng góp đã qua đời chủ yếu vì ung thư, bệnh tim và bệnh đường hô hấp.
Kết quả, bộ máy "deep learning" cho ra những tiên đoán chính xác nhất, xác định đúng 76% đối tượng đã chết trong thời gian nghiên cứu.
Trong khi "random forest" cho kết quả ấn tượng không kém với 64% chính xác. Mô hình Cox truyền thống chỉ đúng được 44% trên tổng số kết quả.
Minh Anh (Nguồn Reuters)
