MỸ – Những sự kiện gần đây cho thấy công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence) đang bước vào một giai đoạn tiến hóa mang tính bước ngoặt: chuyển mình từ nhận diện khuôn mẫu thuần túy (pattern recognition) (*) sang khả năng thấu hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh. (*) Pattern recognition: là lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và machine learning chuyên về nhận biết, phân loại và diễn giải các mẫu (pattern) trong dữ liệu – ví dụ như hình dạng, tín hiệu, âm thanh, chuỗi thời gian, hành vi hoặc văn bản.
Công nghệ trí tuệ ngữ nghĩa (semantic intelligence) (*) đang khẳng định vị thế là công nghệ then chốt cho việc ứng dụng các tác nhân AI (AI agents) vào công nghiệp và tự động hóa dựa trên dữ liệu. Sự phát triển này trải dài từ các khoản đầu tư chiến lược, đổi mới nền tảng cho đến các mô hình kiến trúc mới, giúp hệ thống tự hành trở nên nhạy bén với ngữ cảnh và linh hoạt hơn. (*) Trí tuệ ngữ nghĩa: là một lĩnh vực chuyên sâu của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào khả năng thấu hiểu ý nghĩa, bản chất và mối quan hệ giữa các dữ liệu, thay vì chỉ nhận diện các khuôn mẫu bề nổi (patterns) hoặc xử lý các chuỗi ký tự vô hồn.
Gần đây, Sisense đã công bố những cải tiến quan trọng cho nền tảng phân tích của mình, tập trung kết hợp các chức năng trợ lý và khả năng khám phá dữ liệu với trí tuệ ngữ nghĩa chuyên sâu. Việc làm giàu các mô hình dữ liệu bằng yếu tố ngữ nghĩa không chỉ nâng cao hiệu suất, mà còn cho phép các trợ lý AI (AI assistants) (1) đưa ra và giải thích các quyết định dựa trên ngữ cảnh một cách nhanh chóng và tin cậy hơn. Những đổi mới này hướng tới mục tiêu duy trì sự nhất quán trong phân tích và hiểu biết vận hành giữa các hệ thống, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả thực thi tác vụ của các tác nhân tự hành (autonomous agents) (2) trong quy trình kinh doanh. (1) Trợ lý AI: là một hệ thống phần mềm dựa trên trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để hỗ trợ con người thực hiện các tác vụ phức tạp thông qua khả năng tương tác tự nhiên, xử lý dữ liệu và tự động hóa quy trình. (2) Tác nhân tự hành: là các hệ thống phần mềm trí tuệ nhân tạo có khả năng tự xác định lộ trình hành động, ra quyết định và thực hiện các tác vụ phức tạp nhằm đạt được mục tiêu cụ thể mà không cần sự can thiệp trực tiếp hay giám sát liên tục của con người.
Chuẩn hóa chỉ số KPI và định nghĩa dữ liệu Cùng thời điểm, công ty AtScale (doanh nghiệp dẫn đầu trong lĩnh vực lớp ngữ nghĩa phổ quát – universal semantic layers) đã hoàn tất vòng gọi vốn quan trọng do công ty Snowflake Ventures dẫn đầu. Khoản đầu tư này nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của năng lực ngữ nghĩa trong hạ tầng dữ liệu và công nghệ AI hiện đại.
Công ty AtScale đặt mục tiêu cung cấp một nguồn thông tin đáng tin cậy dựa trên logic kinh doanh và được kiểm soát chặt chẽ. Điều này cho phép các hệ thống AI (bao gồm các tác nhân và quy trình AI tạo sinh – generative AI) tiếp cận được các khái niệm và chỉ số đo lường có khả năng diễn giải và nhất quán, thay vì chỉ xử lý dữ liệu thô. Qua đó, giúp giải quyết một vấn đề then chốt của ngành: sự thiếu đồng nhất về chỉ số đánh giá hiệu quả công việc (KPI – key performance indicator) và định nghĩa dữ liệu trên các công cụ, nền tảng và ứng dụng khác nhau.
Tăng cường tính linh hoạt nhờ vào công nghệ trí tuệ ngữ nghĩa Những diễn biến này không phải là hiện tượng đơn lẻ mà nằm trong một xu thế rộng lớn của ngành. Các tạp chí chuyên ngành như IT-Daily nhận định rằng các tác nhân AI phân tích (hệ thống tự hành không chỉ trực quan hóa mà còn độc lập diễn giải dữ liệu, đề xuất phương án và trực tiếp vận hành) đang dần thay thế phương pháp kinh doanh thông minh truyền thống. Nền tảng thiết yếu của giai đoạn tiến hóa này chính là khả năng thấu hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh, thay vì chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm các khuôn mẫu (patterns).
Sự chuyển dịch từ phân tích sang hành động Trong sách trắng (white paper) (*) mang tên “From automation to action” (tạm dịch là ‘Từ tự động hóa đến hành động’), hiệp hội công nghiệp điện và kỹ thuật số Đức (ZVEI – Electro and digital industry association) đang thúc đẩy khái niệm ‘công nghiệp định nghĩa bởi phần mềm’ (software defined industry – SDI). Khái niệm này tích hợp các hệ thống tác nhân AI và mô hình ngữ nghĩa vào mô hình sản xuất công nghiệp. Mục tiêu không chỉ là điều khiển nhà máy bằng kỹ thuật số, mà còn là khả năng điều phối chúng một cách linh hoạt, có khả năng tự học dựa trên dữ liệu được diễn giải theo ngữ nghĩa. Bước đi này được kỳ vọng sẽ gia tăng đáng kể năng suất và khả năng phục hồi của các chuỗi giá trị toàn cầu. (*) Sách trắng: là một tài liệu chuyên sâu được trình bày một cách trang trọng, nhằm cung cấp thông tin chi tiết về một vấn đề cụ thể, đồng thời đề xuất một giải pháp hoặc một hướng đi mới.
Tầm quan trọng của nền tảng ngữ nghĩa đồng nhất Giới chuyên gia ngày càng đồng thuận rằng năng lực ngữ nghĩa không còn là một lựa chọn xa xỉ, mà là yêu cầu cơ bản cho các kiến trúc tác nhân AI đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Các nhà phát triển và kiến trúc sư dữ liệu nhấn mạnh rằng: nếu thiếu một nền tảng ngữ nghĩa thống nhất, các tác nhân tự hành (autonomous agents) không thể nhân rộng hiệu quả do bị phụ thuộc vào các kho dữ liệu phân mảnh và những cách diễn giải xung đột lẫn nhau.
Trí tuệ ngữ nghĩa trở thành trọng tâm của các chiến lược AI Công nghệ trí tuệ ngữ nghĩa trong công nghiệp và công nghệ thông tin của doanh nghiệp đang chuyển mình từ một công nghệ hỗ trợ thành một phần không thể tách rời của chiến lược AI toàn diện. Nó không chỉ đóng vai trò chuẩn hóa ý nghĩa dữ liệu và logic kinh doanh, mà còn tạo tiền đề cho các quy trình phân tích, ra quyết định và hành động tự động, ngày càng trở nên quan trọng đối với hoạt động kinh doanh trong bối cảnh công nghiệp.
Để xem các tin bài khác về “Trí tuệ ngữ nghĩa”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Hannover Messe
