Page 74 - BC_Vietnam_CEO_2018_Vietnam_Report

KỈ NGUYÊN KINH TẾ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

nguồn từ thứ giống như y=∆×x+∆. Nếu chúng ta y=∆×x+∆. If we enter a large amount of data, with
nhập một lượng lớn dữ liệu với "giọng nói" được ghép "voice" paired up at the entrance with "What words
nối tại đầu vào cùng "Từ thực sự được nói" ở đầu ra, were actually said" at the exit, this is called "voice
điều này được gọi là "nhận dạng giọng nói". Nếu recognition." If we put in a lot of data with "pho-
chúng ta đưa vào rất nhiều dữ liệu với "ảnh" ở đầu vào tographs" at the entrance paired up with "a picture of
ghép nối với "hình ảnh của một con mèo" hoặc "hình a cat" or "a picture of a person's face" at the exit, this
ảnh khuôn mặt của một người" tại đầu ra, điều này is known as "image recognition."
được gọi là "nhận dạng hình ảnh".
The important point is putting in large volumes of
Điểm quan trọng là đặt khối lượng lớn "dữ liệu đầu paired "input data" and "output data," and automati-
vào" và "dữ liệu đầu ra" được kết nối với nhau, và tự cally extrapolating relationship models which connect
động ngoại suy các mô hình mối quan hệ cho cả hai. the two. This is known as "supervised learning." The
Đây được gọi là "Supervised learning" (Học có giám reason AI has been able to do so much more than
sát). Lý do AI có thể làm được nhiều hơn trước đây là before, is that its supervised learning capacity has
do khả năng học tập có giám sát của nó đã được cải improved dramatically.
thiện đáng kể.
previously, our methodology involved creating an
Trước đây, phương pháp của chúng ta liên quan equation based on the input and the process, and
đến việc tạo ra một phương trình dựa trên đầu vào plugging x into the equation to figure out the result.
cùng quá trình, và thay x vào phương trình để tìm ra Or, alternatively, taking the deductive approach of
kết quả. Hoặc cách khác là dùng phương pháp suy studying phenomena, physics and sociology, and mak-
luận về nghiên cứu hiện tượng, vật lý và xã hội học, ing a prediction.
và đưa ra một dự đoán.
It is now possible to use AI to enter both the con-
Ngày nay, có thể sử dụng AI để nhập cả dữ liệu có ditional data at the entrance, and the results, and
điều kiện ở lối vào và kết quả, xác định logic giữa đầu determine the logic between the entrance and exit,
vào và đầu ra - ngay cả khi chúng ta chưa biết quá trình even if we don't already know the intermediary
trung gian. Chỉ với tiến bộ này, chúng ta có thể đặt bằng process. With just this advancement, we can put in
giọng nói hoặc hình ảnh, như bảng trò chơi để đi với kết voice or images, like a game board for go, and the
quả là "thắng hoặc thua trò chơi", "có bao nhiêu ô vuông results of "won or lost game," "how many squares
đã thắng" và bằng cách nhập nhiều dữ liệu như kết quả have been won," and by inputting a lot of data like
trò chơi được ghi lại, nhiều đối thủ khác nhau rồi chúng recorded games and various opponents, we can
ta có thể suy ra cách thắng. Tất nhiên, điều này sẽ deduce how to win. Of course, this would not be pos-
không thể làm được chỉ với nhận dạng giọng nói, nhận sible with only voice recognition, image recognition,
dạng hình ảnh và dịch tự động. Nhưng với sự hỗ trợ của and automatic translation. But with human support,
con người, khả năng này đã tăng lên. the possibilities have increased.

Khi những quy trình này có thể thực hiện được, With these processes made possible, the most
điều quan trọng nhất sẽ là hiệu quả định lượng về important thing will be the quantitative effect on
quản trị kinh doanh, hay nói cách khác là nền kinh tế. business administration, or in other words the econ-
Chúng ta có thể nhập loại số mà chúng ta muốn tăng omy. We can input the kind of numbers that we
lên dưới vai trò của doanh nghiệp và dữ liệu đi kèm want to increase as a business, and the data that
với chúng. Bằng cách nhập cả hai, chúng ta không chỉ goes along with them. And by inputting both of
có thể dự đoán "Dưới điều kiện nào chúng ta có thể these, we will be able not only to logically predict
đạt được kết quả này", mà còn có thể ngoại suy từ dữ things like "Under what conditions can we achieve
liệu trước đó. Chúng ta đã đạt được một phương pháp this result," but to extrapolate it from previous data.

93