What is AI development? And How to get successful with AI Development

1. Như thế nào là phát triển AI?

What is AI? – Source: colocationamerica

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực rộng lớn trong công nghệ thông tin, liên quan đến việc phát triển các máy móc thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ như trí thông minh của con người. Từ nền tảng đó, các nhà phát triển có thể xây dựng phần mềm và hệ thống thông minh.

Mục đích của phát triển AI:

• Tạo ra các hệ thống chuyên nghiệp: Đây là các ứng dụng máy tính được xây dựng để giải quyết những vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực chuyên môn, với trình độ tương đương trí tuệ và kiến thức chuyên môn của con người.

• Tái hiện trí tuệ con người: Xây dựng hệ thống có khả năng hiểu, suy nghĩ, học hỏi và hành xử như con người thật.

2. Quy trình phát triển AI

AI process – Source: Devteam.space

2.1. Giai đoạn thiết kế (Design Phase)

Giai đoạn này nhằm xác định các giải pháp AI. Các nhà phát triển và quản lý dự án cần kiểm soát các yếu tố như:

• Quy trình

• Nguồn thông tin

• Hành động mục tiêu và nhiều yếu tố khác

Việc phát triển AI có thể được tiến hành khi đáp ứng các yêu cầu sau:

• Machine Learning (ML)

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

• Hệ thống chuyên gia

• Tự động hóa

• Trí tưởng tượng

• Ngôn ngữ

Một số nền tảng và công cụ phổ biến trong giai đoạn này:

• Microsoft Azure

• Google Cloud

• IBM Watson

• BigML

• Infosys Nia

Đây là những điều cơ bản mà doanh nghiệp cần thực hiện trong giai đoạn thiết kế.

2.2. Giai đoạn thử nghiệm ý tưởng (PoC – Proof of Concept)

Ở giai đoạn này, doanh nghiệp cần xây dựng một mô hình thử nghiệm (mock-up) để đánh giá khả năng hiện thực hóa ý tưởng AI.

5 bước để triển khai PoC cho AI:

2.2.1. Xác định cơ hội

Doanh nghiệp phải xác định rõ mục tiêu muốn đạt được từ AI, lý do AI đóng vai trò quan trọng trong mô hình kinh doanh của họ, và kết quả mong muốn. Nếu không xác định được, hãy xem xét:

• Các doanh nghiệp khác đang làm gì với AI?

• AI giải quyết vấn đề gì trong ngành của bạn và giá trị mà nó mang lại?

Doanh nghiệp nên làm việc với các chuyên gia AI có kinh nghiệm và kỹ năng thực tế.

2.2.2. Mô tả vấn đề và dữ liệu

Khi đã xác định cơ hội, bước tiếp theo là hiểu và phân tích chi tiết vấn đề, sau đó phân loại theo các nhóm như: lập luận, nhận thức, hoặc cảm biến máy tính.

2.2.3. Xây dựng và triển khai giải pháp

Doanh nghiệp cần chuẩn bị:

• Cơ sở vật chất cơ bản

• Phần mềm phát triển AI

• Giao diện phần mềm/phần cứng hiển thị kết quả

Bao gồm các bước:

Xây dựng mô hình: Các chuyên gia dữ liệu sẽ sử dụng dữ liệu huấn luyện và điều chỉnh thông số để thử nghiệm mô hình, kiểm tra độ chính xác ban đầu trước khi huấn luyện và tinh chỉnh.

Huấn luyện và điều chỉnh: Đây là phần quan trọng nhất trong phát triển AI. Các chuyên gia sẽ xác định các tham số giúp mô hình hiệu quả nhất.

2.2.4. Đánh giá giá trị mang lại

Các yếu tố cần cân nhắc:

• Đội ngũ kỹ sư

• Khả năng đo lường

• Kiểm thử liên tục

Ngoài ra, đánh giá:

• Độ chính xác: Giải pháp có cho ra kết quả đúng và lặp lại được không?

• Mức độ hoàn thiện: Có sử dụng đầy đủ nguồn dữ liệu chưa?

• Thời gian: Kết quả có được trả đúng lúc không?

• Công nghệ: Có dễ sửa lỗi đầu ra sai từ mô hình huấn luyện không?

• Tính tương thích: Có tích hợp được với hệ thống bên ngoài không?

2.2.5. Mở rộng quy mô phát triển AI

Doanh nghiệp nên:

• Mở rộng khả năng suy luận

• Tối ưu hạ tầng

• Điều chỉnh và tối ưu giải pháp PoC

• Mở rộng tầm nhìn chiến lược

• Lập kế hoạch vận hành và quản lý

2.3. Giai đoạn ứng dụng (Application Phase)

Giai đoạn này cần hoàn thiện các yếu tố trong PoC. Hệ thống AI phải tạo ra đầu ra hoàn chỉnh, có tốc độ phù hợp và có thể ứng dụng thực tế.

Quy trình bao gồm:

• Xác định yêu cầu

• Hoàn thiện học máy

• Thiết kế

• Phát triển

• Kiểm thử

Khó khăn lớn nhất là thiết kế hệ thống duy trì tốc độ xử lý trong khi thu thập lượng lớn dữ liệu. Nhiều dự án thất bại do thiếu mô tả chi tiết yêu cầu hệ thống.

2.4. Giai đoạn vận hành (Running Phase)

Đây là bước đưa AI vào vận hành thực tế.

Các yếu tố cần chú ý:

• Bảo trì và kiểm tra sự ổn định hệ thống

• Theo dõi KPI dựa theo mục tiêu ban đầu

• Cập nhật mô hình học máy AI

3. Những lưu ý để thành công trong phát triển phần mềm AI

How to get successful? – Source: Knowllence

3.1. Tập trung vào kỹ thuật thay vì chỉ khoa học dữ liệu

Có rất ít chuyên gia dữ liệu có kinh nghiệm phát triển hệ thống hoàn chỉnh. Doanh nghiệp nên kết hợp kỹ sư CNTT để đẩy nhanh quá trình.

Ưu tiên làm việc với kỹ sư có trên 5 năm kinh nghiệm.

3.2. Giảm thiểu rủi ro

Đây là bước quan trọng giúp dự án AI không thất bại. Các giai đoạn nên triển khai như sau:

• Ý tưởng hoàn chỉnh: từ 1 ngày đến 2 tuần

• Thử nghiệm ban đầu: từ 2 đến 4 tuần

• Thử nghiệm chính thức: từ 2 đến 4 tuần

• Vận hành chính thức: từ 2 đến 4 tuần

• Cập nhật thường xuyên: kéo dài trong 1 năm

3.3. Không đặt thuật toán là yếu tố ưu tiên hàng đầu

Doanh nghiệp nên:

• Thu thập nhiều dữ liệu liên quan

• Xử lý dữ liệu đúng cách trước khi dùng

• Lựa chọn thuật toán phù hợp và tối ưu dần

Kết quả đầu ra có thể khác với kỳ vọng ban đầu, nên cần tối ưu liên tục.

Tổng kết:

Đây là những kiến thức nền tảng về phát triển AI mà doanh nghiệp cần biết trước khi bắt đầu. Quan trọng nhất, doanh nghiệp cần chọn đúng đối tác để đồng hành cùng mình.

Tại BAP, chúng tôi có kinh nghiệm phát triển AI, Salesforce, Blockchain… cho nhiều doanh nghiệp, và có thể hỗ trợ bạn từ giai đoạn khởi đầu cho đến sản phẩm cuối cùng.