Khoảng 10 năm trước, bạn phải thuê các lập trình viên để xây dựng ngay cả những trang web danh mục đơn giản và trang marketing.
Ngày nay, bạn có thể xử lý tất cả những công việc này với các nền tảng CMS trực tuyến, như WordPress và Wix.
Khoảng 5 năm trước, bạn phải thuê một đội ngũ lập trình viên để xây dựng các thị trường đơn giản và ứng dụng SaaS.
Ngày nay, những công việc này có thể được xử lý gần như hoàn toàn bằng các nền tảng xây dựng như Sharetribe và nền tảng không cần mã.
Công nghệ mới xuất hiện với tốc độ ngày càng tăng, mở ra những chân trời mới trong phát triển phần mềm.
Khó có thể tìm thấy một công nghệ mới mang lại nhiều hứa hẹn như Artificial Intelligence (AI).
Chắc hẳn bạn cũng đã nghe về nó và tiềm năng của nó. AI trở nên nổi tiếng với khán giả rộng rãi vào những năm 1980 sau khi phát hành bộ phim The Terminator. Bộ phim trình bày một mạng lưới AI tiên tiến, gọi là Skynet, trở nên mạnh mẽ và độc lập đến mức nô dịch loài người.
May mắn thay, trong thực tế, AI còn xa mới đe dọa như bộ phim hành động huyền thoại này cho thấy.
Nó mang lại những cơ hội tuyệt vời cho việc phát triển công nghệ mới tạo ra các công nghệ khác.
Chúng ta có thể mong đợi rằng các công cụ AI và Machine Learning sẽ tạo ra SaaS, mạng xã hội và phần mềm kinh doanh trong tương lai gần.
Trong khi đó, các lập trình viên sẽ tập trung vào việc tạo ra các công cụ và ứng dụng AI tinh vi hơn, những thứ sẽ chịu trách nhiệm tạo ra phần mềm đơn giản hơn.
Mọi thứ đang di chuyển theo hướng phần mềm trở nên thông minh hơn và phức tạp hơn. Nó không còn chỉ là một công cụ để tự động hóa các quy trình thường xuyên, mà là một thứ gì đó lớn hơn nhiều.
Ít nhất, các công nghệ AI bắt đầu phân tích trách nhiệm của chúng một cách độc lập, tạo ra các quy trình từ đầu và chắc chắn là tự động hóa chúng.
Bạn có thắc mắc tại sao nhiều doanh nghiệp số hóa lại ngưỡng mộ tiềm năng của công nghệ AI/ML không? Hãy xem hình ảnh dưới đây.
Nghe có vẻ đầy cảm hứng không? Có lẽ, bạn đang nghĩ đến một startup mới hoặc có một ứng dụng hiện tại không bao gồm các thành phần AI/ML, thì đã đến lúc nghĩ về nó. Rốt cuộc, những công nghệ này có thể là yếu tố sống còn cho khả năng cạnh tranh của sản phẩm của bạn trên thị trường.
Bài viết này sẽ rất hữu ích. Ở đây chúng tôi sẽ nói về cách triển khai AI/ML đúng cách. Chúng tôi cũng sẽ nói tại sao Python (ngôn ngữ lập trình yêu thích của chúng tôi) là phương thuốc hiệu quả nhất cho phát triển phần mềm AI/ML.
Tại sao bạn cần AI/ML?
Trước khi chúng ta đi sâu vào chủ đề, hãy tóm tắt ngắn gọn AI là gì và bạn có thể có một quân át chủ bài với một số thuật toán AI/ML chất lượng như thế nào.
Nói theo cách chính thức hơn, AI là khi máy móc mô phỏng các quá trình trí thông minh của con người, cho phép chúng có khả năng đưa ra quyết định độc lập.
Trong khi đó, ML là khả năng của những máy móc này sử dụng dữ liệu nhận được để tự học và phát triển bản thân.
Quá trình này rất giống với giáo dục ở trường của một đứa trẻ ngoại trừ việc khả năng của máy móc vẫn còn hạn chế hơn so với trí óc con người.
Có lẽ, tương lai sẽ mang lại cho chúng ta các công nghệ AI toàn diện sẽ chiếm ưu thế trong tất cả các hoạt động có thể. Tuy nhiên, hiện tại, nó thiên về triển khai thực tế của những máy móc được tùy chỉnh cho các lĩnh vực hoạt động cụ thể của con người.
Đó là lúc chúng ta tiếp cận câu hỏi về lợi ích mà AI và ML có thể mang lại cho các doanh nghiệp số hóa.
Chắc chắn, bạn đã nghe rất nhiều về giá trị của tự động hóa trong lĩnh vực công nghệ. Chà, AI và ML mang tự động hóa này lên một tầm cao mới.
Với những đổi mới này, hệ thống phần mềm của bạn không chỉ tự động hóa các quy trình của bạn mà còn tạo ra các quy trình của riêng nó một cách độc lập.
Đây là cách hoàn hảo để giảm thiểu công sức của con người trong khi hoàn thành nhiệm vụ với độ chính xác tối đa.
Cần thêm ví dụ thực tế?
Đây là một số:
- Một ứng dụng chăm sóc sức khỏe phân tích các triệu chứng của bệnh nhân để đưa ra các đề xuất phù hợp về chăm sóc.
- Phần mềm tự động hóa logistics xử lý lượng lớn dữ liệu để đưa ra lịch trình hiệu quả nhất cho tài xế.
- Nền tảng AI trong ngành ô tô sử dụng các thuật toán ML để đưa ra thiết kế xe tiên tiến.
- Ứng dụng nhận diện hình ảnh dùng để phân tích tài liệu.
- Chatbot powered by AI trả lời câu hỏi của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người. Và, điều quan trọng hơn là nó thực hiện việc này một cách thông minh.
- Trợ lý chăm sóc sức khỏe thông minh sử dụng các thuật toán AI và ML để dự đoán các sự kiện bất lợi liên quan đến thuốc.
- Công cụ điều khiển hành trình duy trì tốc độ xe tự động.
- Ứng dụng bảo hiểm tổ chức và hệ thống hóa tất cả các yêu cầu.
- Studio âm nhạc powered by AI tối ưu hóa các bản ghi âm để cung cấp chất lượng âm thanh tốt nhất.
- Công cụ thiết kế sử dụng các thuật toán AI/ML tiên tiến để phát triển các thiết kế nội thất hấp dẫn nhất.
- Công cụ phân tích powered by AI tự động thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra các ước tính kinh doanh chính xác nhất.
- Trợ lý du lịch sử dụng AI để tìm kiếm các cơ hội đặt chỗ và du lịch hấp dẫn nhất cho người dùng.
Danh sách này có thể còn kéo dài. Đây chỉ là một vài ví dụ cho thấy các thuật toán AI và ML có thể làm cho phần mềm của bạn trở nên xuất sắc như thế nào.
Chắc chắn, AI không chỉ là về các lợi ích chung mà còn về các tính năng cụ thể và thách thức bạn phải đối mặt để phát triển một hệ thống AI thực sự hiệu quả.
Những thách thức kỹ thuật nào chúng ta phải đối mặt khi phát triển phần mềm AI/ML?
Nếu nhóm của bạn phát triển một ứng dụng AI/ML, thường sẽ gặp phải một số vấn đề đáng kể.
Hãy xem xét các thách thức kỹ thuật phổ biến nhất dưới đây.
Nhận diện hình ảnh/video
Phát hiện các đối tượng hoặc người cụ thể trên hình ảnh hoặc video có thể quan trọng đối với nhiều ngành công nghiệp, từ bảo mật đến chỉnh sửa video.
Chắc chắn, bạn phải nỗ lực rất nhiều để triển khai các tính năng như vậy. May mắn thay, các công cụ AI/ML như Vision AI đã cung cấp các thuật toán xuất sắc cho xử lý và nhận diện video.
Nhận diện giọng nói
Đây là một tính năng khó triển khai nhưng mang lại giá trị tuyệt vời cho người dùng Google thông thường.
Nhận diện giọng nói powered by AI giúp Google hiểu các yêu cầu bằng giọng nói và cung cấp kết quả tìm kiếm và dịch vụ Google cho người dùng.
Phân tích văn bản
Hãy xem xét ví dụ về Grammarly.
Nền tảng kiểm tra văn bản này áp dụng các thuật toán ML để cải thiện khả năng phát hiện lỗi trong các văn bản khác nhau. Chắc chắn, tính năng powered by AI này có thể đi xa hơn việc phân tích ngữ pháp trong văn bản.
Nhưng việc triển khai nó trong ứng dụng của bạn có thể là một thách thức lớn.
Tự động lái
Đây là một thứ gì đó đặc biệt hơn rất nhiều.
Làm thế nào về một tài xế thông minh powered by AI tạo ra một lộ trình hoàn hảo và lái xe suốt cả chuyến đi?
Các công nghệ như vậy đã trở thành hiện thực. Ví dụ, chúng được áp dụng rộng rãi trong các xe Tesla. Tuy nhiên, triển khai “phép thuật” như vậy chắc chắn không phải là nhiệm vụ dễ dàng.
Trí thông minh của robot
Một robot thông minh là hiện thân của các công nghệ AI. Trong những năm gần đây, các máy móc như vậy được áp dụng trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, cảnh sát Mỹ sử dụng chó robot cho các hoạt động nguy hiểm, giúp giảm thiểu nguy cơ thương vong của con người. Tuy nhiên, bạn phải vượt qua một loạt các thách thức kỹ thuật để làm cho robot của bạn thực sự thông minh.
Hãy nói lại một lần nữa, danh sách các tính năng AI/ML này còn đi xa hơn những ví dụ này. Đây chỉ là một số vấn đề phổ biến nhất xuất hiện trong 90% phần mềm AI/ML.
Python giải quyết những vấn đề AI/ML này như thế nào?
Bạn đã nghe rất nhiều về khả năng của AI và ML để cách mạng hóa phần mềm.
Thật không may, có những người nghĩ rằng không thể phát triển một giải pháp phần mềm AI/ML hiện đại.
Chúng tôi sẵn sàng phá vỡ quan niệm này và chứng minh rằng nhiệm vụ này là có thể. Nói đúng hơn, nhiệm vụ này trở nên khả thi với Python.
Vâng, các thư viện Python cụ thể cho phép bạn phát triển các tính năng AI/ML tiên tiến và chúng tôi có các ví dụ tuyệt vời để minh họa cho bạn thấy.
Hãy xem một số ví dụ dưới đây.
Nhận diện hình ảnh/video
Một trong những thư viện Python tiên tiến nhất được sử dụng cho xử lý ảnh và video là OpenCV.
Nó được ứng dụng rộng rãi trong phát triển các tính năng AI/ML tương tự cho những ứng dụng yêu cầu nhận diện hình ảnh và video.
Nhận diện giọng nói
Các thuật toán nhận diện giọng nói hiện đại, như Google Speech Recognition, đã có sẵn trong thư viện SpeechRecognition của Python.
Bạn có thể thử nghiệm thư viện này và làm cho ứng dụng của bạn có khả năng nhận diện giọng nói đáng chú ý.
Phân tích văn bản
Đây là thư viện Python NLTK (Natural Language Toolkit) tuyệt vời giúp bạn phân tích văn bản.
Thư viện này được thiết kế để hỗ trợ các nhiệm vụ NLP như phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể tên và phân tích cú pháp văn bản.
Tự động lái
Một trong những thư viện Python đáng chú ý cho phát triển các tính năng tự động lái là AirSim.
Đây là mô phỏng nền tảng nguồn mở do Microsoft phát triển, hỗ trợ học sâu và các thuật toán reinforcement learning.
Trí thông minh của robot
Hãy xem thư viện Python Robot Operating System (ROS).
Thư viện này là một khung mạnh mẽ cho phát triển và điều khiển robot. Nó có thể giúp bạn giải quyết các thách thức kỹ thuật liên quan đến trí thông minh của robot.
Tóm lại, nếu bạn muốn phát triển một ứng dụng AI/ML mạnh mẽ, đừng bỏ qua sức mạnh của Python và các thư viện AI/ML của nó.
Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các cơ hội của AI/ML và tại sao Python là ngôn ngữ lập trình hoàn hảo cho phát triển phần mềm AI/ML.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc muốn thảo luận về ý tưởng dự án của bạn, hãy liên hệ với chúng tôi!
