How AI Could Empower Any Business | Andrew Ng | TED

Translator: Mi Vu Reviewer: An Pham

When I think about the rise of AI,

Khi tôi nghĩ đến sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo,

I'm reminded by the rise of literacy.

tôi được nhắc nhở bởi sự nổi lên của khả năng đọc - viết.

A few hundred years ago,

Vài trăm năm trước,

many people in society thought

nhiều người trong xã hội nghĩ rằng

that maybe not everyone needed to be able to read and write.

có lẽ không phải ai cũng cần biết đọc và viết.

Back then, many people were tending fields or herding sheep,

Khi đó, nhiều người đang làm ruộng hoặc chăn cừu,

so maybe there was less need for written communication.

nên có lẽ ít có nhu cầu giao tiếp bằng cách viết.

Và tất cả những gì cần thiết

And all that was needed

was for the high priests and priestesses and monks

là việc các linh mục tối cao, nữ thượng tế và thầy tu

to be able to read the Holy Book,

có thể đọc Kinh Thánh,

and the rest of us could just go to the temple or church

và những người còn lại như chúng ta chỉ có thể đến đền hoặc nhà thờ

or the holy building

hoặc nơi thờ phụng

and sit and listen to the high priest and priestesses read to us.

và ngồi nghe linh mục tối cao và nữ thượng tế đọc cho chúng ta.

Fortunately, it was since figured out that we can build a much richer society

Thật may mắn, sau đó người ta nhận ra rằng

chúng ta có thể xây dựng một xã hội giàu có hơn

if lots of people can read and write.

nếu nhiều người có thể đọc và viết.

Today, AI is in the hands of the high priests and priestesses.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang ở trong tay linh mục tối cao và nữ thượng tế.

These are the highly skilled AI engineers,

Đó là những kỹ sư AI tay nghề cao,

many of whom work in the big tech companies.

nhiều người trong số họ làm việc ở những công ty công nghệ lớn.

And most people have access only to the AI that they build for them.

Và hầu hết mọi người đều chỉ có thể tiếp cận với những AI được tạo ra cho họ.

I think that we can build a much richer society

Tôi nghĩ rằng chúng ta có thể xây dựng một xã hội giàu có hơn nhiều

if we can enable everyone to help to write the future.

nếu chúng ta cho phép mọi người chung tay viết nên tương lai.

But why is AI largely concentrated in the big tech companies?

Nhưng tại sao AI lại chủ yếu tập trung ở các công ty công nghệ lớn?

Bởi vì việc xây dựng phần nhiều trong số các dự án AI này là rất đắt đỏ.

Because many of these AI projects have been expensive to build.

They may require dozens of highly skilled engineers,

Chúng có thể cần tới hàng tá những kỹ sư lành nghề,

and they may cost millions or tens of millions of dollars

và có thể cần tới hàng triệu hoặc chục triệu đô

to build an AI system.

để xây dựng một hệ thống AI.

Và những công ty công nghệ lớn,

And the large tech companies,

particularly the ones with hundreds of millions

đặc biệt là những công ty với hàng trăm triệu

or even billions of users,

hoặc thậm chí là hàng tỷ người dùng,

have been better than anyone else at making these investments pay off

đang làm tốt hơn bất cứ ai trong việc khiến những khoản đầu tư này có hiệu quả

because, for them, a one-size-fits-all AI system,

Bởi, đối với họ, một hệ thống AI có thể áp dụng cho tất cả,

ví dụ như hệ thống cải thiện kết quả tìm kiếm trang web

such as one that improves web search

or that recommends better products for online shopping,

hoặc hệ thống đề xuất sản phẩm tốt hơn trong mua hàng trực tuyến,

can be applied to [these] very large numbers of users

có thể được ứng dụng cho số lượng lớn người dùng

to generate a massive amount of revenue.

để thu về doanh thu khổng lồ.

But this recipe for AI does not work

Nhưng công thức cho AI này không hiệu quả

once you go outside the tech and internet sectors to other places

một khi bạn đã tới những nơi khác ngoài khu vực công nghệ và internet

where, for the most part,

nơi mà, phần lớn

there are hardly any projects that apply to 100 million people

không có dự án nào áp dụng cho 100 triệu người

or that generate comparable economics.

hoặc mang lại lợi ích kinh tế tương đương.

Let me illustrate an example.

Để tôi minh họa bằng một ví dụ.

Many weekends, I drive a few minutes from my house to a local pizza store

Nhiều khi, vào dịp cuối tuần,

tôi lái xe vài phút từ nhà đến một quán pizza ở địa phương

to buy a slice of Hawaiian pizza

để mua một lát pizza Hawaii

from the gentleman that owns this pizza store.

từ ông chủ tiệm này.

And his pizza is great,

Và pizza của ông ấy rất tuyệt,

but he always has a lot of cold pizzas sitting around,

nhưng ông ấy luôn có nhiều pizza nguội ở xung quanh.

and every weekend some different flavor of pizza is out of stock.

và hàng tuần, vài hương vị pizza khác nhau lại hết hàng.

But when I watch him operate his store,

Nhưng khi nhìn ông ấy vận hành cửa hàng,

I get excited,

tôi cảm thấy phấn khích,

because by selling pizza,

bởi bằng việc bán pizza,

he is generating data.

ông ấy đang thu thập dữ liệu.

And this is data that he can take advantage of

Và đây là những dữ liệu mà ông ấy có thể tận dụng

if he had access to AI.

nếu có thể sử dụng AI.

AI systems are good at spotting patterns when given access to the right data,

Hệ thống AI có thể nhanh chóng phát hiện ra quy luật

nếu được tiếp cận với dữ liệu phù hợp,

and perhaps an AI system could spot if Mediterranean pizzas sell really well

và có lẽ một hệ thống AI có thể phát hiện ra liệu pizza Mediterranean có bán chạy

on a Friday night,

vào tối thứ Sáu không,

maybe it could suggest to him to make more of it on a Friday afternoon.

có lẽ nó sẽ đề xuất ông chủ làm thêm loại pizza này vào chiều thứ Sáu.

Now you might say to me, "Hey, Andrew, this is a small pizza store.

Giờ có thể bạn sẽ bảo tôi là “Này, Andrew, đây là một cửa hàng pizza nhỏ.

What's the big deal?"

Có gì đáng chú ý đâu chứ?”

And I say, to the gentleman that owns this pizza store,

Và tôi nói với quý ông chủ cửa hàng pizza này,

something that could help him improve his revenues

một điều có thể giúp ông ấy tăng doanh thu

by a few thousand dollars a year, that will be a huge deal to him.

thêm vài nghìn đô la một năm, và điều này sẽ đem lại lợi nhuận lớn cho ông ấy.

I know that there is a lot of hype about AI's need for massive data sets,

Tôi biết rằng có rất nhiều sự thổi phồng về việc AI cần những bộ dữ liệu khổng lồ,

and having more data does help.

và đúng là càng nhiều dữ liệu càng tốt.

But contrary to the hype,

Nhưng trái ngược với những lời phóng đại,

AI can often work just fine

AI vẫn có thể hoạt động

even on modest amounts of data,

dù chỉ với một lượng dữ liệu khiêm tốn,

such as the data generated by a single pizza store.

ví dụ như dữ liệu thu được từ một cửa hàng pizza.

So the real problem is not

Vậy nên vấn đề thực sự không phải

that there isn’t enough data from the pizza store.

là không có đủ dữ liệu từ cửa hàng pizza.

The real problem is that the small pizza store

Vấn đề thực sự là cửa hàng pizza nhỏ

could never serve enough customers

không bao giờ có thể phục vụ đủ lượng khách hàng

to justify the cost of hiring an AI team.

để chi trả cho việc thuê một đội ngũ AI.

I know that in the United States

Tội biết rằng ở Mỹ

there are about half a million independent restaurants.

có khoảng nửa triệu nhà hàng độc lập.

And collectively, these restaurants do serve tens of millions of customers.

Và các nhà hàng này thực sự phục vụ hàng chục triệu người cùng nhau.

But every restaurant is different with a different menu,

Nhưng mỗi nhà hàng đều khác nhau với menu riêng,

different customers, different ways of recording sales

khách hàng khác nhau, cách theo dõi doanh số khác nhau

that no one-size-fits-all AI would work for all of them.

mà không có một AI nào có thể làm việc cho tất cả.

What would it be like if we could enable small businesses

Sẽ thế nào nếu chúng ta có thể cho các doanh nghiệp nhỏ

and especially local businesses to use AI?

và đặc biệt là doanh nghiệp địa phương sử dụng AI?

Let's take a look at what it might look like

Hãy cùng xem nó sẽ như thế nào

at a company that makes and sells T-shirts.

ở một công ty sản xuất và bán áo phông.

I would love if an accountant working for the T-shirt company

Tôi muốn một kế toán làm việc cho công ty áo phông

can use AI for demand forecasting.

có thể sử dụng AI để dự đoán nhu cầu.

Say, figure out what funny memes to prints on T-shirts

Có thể là, tìm ra meme hài hước nào được in trên áo phông

sẽ khiến doanh số tăng lên,

that would drive sales,

by looking at what's trending on social media.

bằng việc xem điều gì đang là xu hướng trên mạng xã hội.

Or for product placement,

Hoặc đối với việc bố trí sản phẩm,

why can’t a front-of-store manager take pictures of what the store looks like

tại sao một quản lý cửa hàng không thể chụp một bức ảnh cửa hàng

and show it to an AI

và gửi cho một AI

and have an AI recommend where to place products to improve sales?

để AI đề xuất về vị trí bố trí sản phẩm nhằm tăng doanh số?

Supply chain.

Chuỗi cung ứng.

Can an AI recommend to a buyer whether or not they should pay 20 dollars

Một AI có thể đề xuất cho một người mua về việc nên hay không nên trả

per yard for a piece of fabric now,

20 đô la một yard cho một mảnh vải,

or if they should keep looking

hay liệu họ có nên tiếp tục tìm

because they might be able to find it cheaper elsewhere?

vì họ có thể sẽ tìm được một nơi bán rẻ hơn?

Or quality control.

Hoặc kiểm soát chất lượng.

A quality inspector should be able to use AI

Một thanh tra chất lượng nên có khả năng sử dụng AI

to automatically scan pictures of the fabric they use to make T-shirts

để scan hình ảnh vải họ dùng làm áo phông một cách tự động

to check if there are any tears or discolorations in the cloth.

để kiểm tra xem liệu có bất cứ vết rách hay phai màu nào không.

Today, large tech companies routinely use AI to solve problems like these

Ngày nay, các công ty công nghệ lớn thường sử dụng AI để giải quyết

những vấn đề như vậy.

and to great effect.

và để có hiệu quả tuyệt vời.

But a typical T-shirt company or a typical auto mechanic

Nhưng một công ty áo phông điển hình hoặc một thợ máy điển hình

or retailer or school or local farm

hoặc nhà bán lẻ hay nông trại địa phương

will be using AI for exactly zero of these applications today.

sẽ không ứng dụng AI cho những mục đích trên.

Every T-shirt maker is sufficiently different from every other T-shirt maker

Mỗi nhà sản xuất áo phông đều khác biệt với các nhà sản xuất khác

that there is no one-size-fits-all AI that will work for all of them.

vậy nên không có AI nào phù hợp cho tất cả.

And in fact, once you go outside the internet and tech sectors

Và trong thực tế, một khi bạn không còn kết nối internet và công nghệ

in other industries, even large companies

ở các ngành khác, kể cả các công ty lớn

such as the pharmaceutical companies,

như các công ty dược,

the car makers, the hospitals,

nhà sản xuất ô tô, bệnh viện,

also struggle with this.

cũng chật vật với điều này.

This is the long-tail problem of AI.

Đây là vấn đề nan giải của AI.

If you were to take all current and potential AI projects

Nếu bạn định tập hợp tất cả các dự án AI hiện có và có tiềm năng

and sort them in decreasing order of value and plot them,

và sắp xếp chúng theo trật tự giảm dần về giá trị và vẽ đồ thị,

you get a graph that looks like this.

bạn sẽ có một đồ thị trông như thế này.

Có lẽ hệ thống AI có giá trị nhất

Maybe the single most valuable AI system

là hệ thống quyết định được việc sẽ cho người dùng xem quảng cáo nào trên internet

is something that decides what ads to show people on the internet.

Maybe the second most valuable is a web search engine,

Có lẽ hệ thống có giá trị thứ nhì là một công cụ tìm trang web,

maybe the third most valuable is an online shopping product recommendation system.

có lẽ hệ thống có giá trị thứ 3 là hệ thống đề xuất sản phẩm

trong thương mại điện tử.

But when you go to the right of this curve,

Nhưng khi tiến về phía bên phải của đường cong này.

you then get projects like T-shirt product placement

bạn sẽ có dự án như bố trí sản phẩm áo phông

or T-shirt demand forecasting or pizzeria demand forecasting.

hoặc dự báo nhu cầu áo phông hoặc dự báo nhu cầu pizza.

And each of these is a unique project that needs to be custom-built.

Và mỗi dự án này đều là độc nhất và cần được tùy chỉnh.

Even T-shirt demand forecasting,

Kể cả dự báo nhu cầu áo phông,

if it depends on trending memes on social media,

nếu nó phụ thuộc vào những meme đang là xu hướng trên mạng xã hội,

is a very different project than pizzeria demand forecasting,

là một dự án khác so với dự báo nhu cầu về pizza,

if that depends on the pizzeria sales data.

nếu nó phụ thuộc vào dữ liệu doanh số pizza.

So today there are millions of projects

Vậy nên hôm nay có hàng triệu dự án

sitting on the tail of this distribution that no one is working on,

nằm ở phần đuôi của biểu đồ phân phối này mà không ai nghiên cứu phát triển,

but whose aggregate value is massive.

nhưng giá trị tổng thể của chúng lại rất lớn.

So how can we enable small businesses and individuals

Vậy làm sao để chúng ta có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ và cá nhân

to build AI systems that matter to them?

xây dựng một hệ thống AI phù hợp với họ?

For most of the last few decades,

Gần như trong suốt vài thập kỷ vừa qua,

if you wanted to build an AI system, this is what you have to do.

nếu bạn muốn xây dựng một hệ thống AI, đây là việc mà bạn phải làm.

You have to write pages and pages of code.

Bạn phải viết hàng trang ngôn ngữ lập trình.

And while I would love for everyone to learn to code,

Và mặc dù tôi rất vui nếu mọi người đều học ngôn ngữ lập trình,

and in fact, online education and also offline education

và trong thực tế, giáo dục trực tuyến và cả trực tiếp

are helping more people than ever learn to code,

đang giúp nhiều người có thể học ngôn ngữ lập trình hơn bao giờ hết,

unfortunately, not everyone has the time to do this.

thật không may, không phải ai cũng có thời gian làm điều này.

But there is an emerging new way

Nhưng hiện tại đang nổi lên một cách mới

to build AI systems that will let more people participate.

để xây dựng hệ thống AI cho phép nhiều người tham gia hơn.

Just as pen and paper,

Cũng giống như bút và giấy,

which are a vastly superior technology to stone tablet and chisel,

một công nghệ cao cấp hơn hẳn phiến đá và cái đục,

were instrumental to widespread literacy,

là công cụ để phổ biến khả năng đọc viết,

there are emerging new AI development platforms

hiện nay cũng có nhiều nền tảng phát triển AI nổi lên

that shift the focus from asking you to write lots of code

giúp chuyển từ việc yêu cầu phải viết rất nhiều đoạn mã

to asking you to focus on providing data.

thành yêu cầu tập trung cung cấp dữ liệu.

And this turns out to be much easier for a lot of people to do.

Và điều này trở nên dễ dàng hơn với nhiều người.

Today, there are multiple companies working on platforms like these.

Ngày nay, có nhiều công ty làm việc trên các nền tảng như vậy.

Let me illustrate a few of the concepts using one that my team has been building.

Để tôi làm rõ những khái niệm này bằng một dự án mà nhóm của tôi đang xây dựng.

Take the example of an inspector

Hãy lấy ví dụ về một nhân viên kiểm tra

wanting AI to help detect defects in fabric.

muốn AI giúp phát hiện lỗi trên vải.

An inspector can take pictures of the fabric

Một nhân viên kiểm tra có thể chụp ảnh tấm vải

and upload it to a platform like this,

và đưa nó lên một nền tảng như thế này,

and they can go in to show the AI what tears in the fabric look like

và họ có thể cho AI biết vết rách trên vải trông như thế nào

by drawing rectangles.

bằng việc vẽ các hình chữ nhật.

And they can also go in to show the AI

Và họ cũng có thể cho AI biết

what discoloration on the fabric looks like

vải phai màu trông như thế nào

by drawing rectangles.

bằng cách vẽ các hình chữ nhật.

So these pictures,

Những bức ảnh này,

together with the green and pink rectangles

cùng với các hình chữ nhật xanh và hồng

that the inspector's drawn,

mà nhân viên giám sát đã vẽ,

are data created by the inspector

là dữ liệu được tạo bởi nhân viên giám sát

to explain to AI how to find tears and discoloration.

để giải thích cho AI cách tìm ra vết rách và phai màu.

Sau khi AI nghiên cứu dữ liệu này,

After the AI examines this data,

chúng ta có thể nhận thấy nó đã có đủ dữ liệu về hình ảnh vết rách,

we may find that it has seen enough pictures of tears,

but not yet enough pictures of discolorations.

nhưng chưa đủ hình ảnh của vết phai màu.

This is akin to if a junior inspector had learned to reliably spot tears,

Điều này cũng giống với một người kiểm tra tập sự học cách phát hiện vết rách,

but still needs to further hone their judgment about discolorations.

nhưng vẫn cần rèn luyện khả năng đánh giá sự biến đổi màu sắc.

So the inspector can go back and take more pictures of discolorations

Nhân viên kiểm tra có thể quay lại chụp nhiều ảnh của vệt phai màu hơn

to show to the AI,

để đưa cho AI,

to help it deepen this understanding.

để giúp nó hiểu rõ hơn.

By adjusting the data you give to the AI,

Bằng cách thay đổi dữ liệu đưa vào AI,

you can help the AI get smarter.

bạn có thể giúp AI thông minh hơn.

So an inspector using an accessible platform like this

Một nhân viên kiểm tra sử dụng một nền tảng có thể tiếp cận như thế này

can, in a few hours to a few days,

có thể, trong một vài giờ hay vài ngày,

and with purchasing a suitable camera set up,

và với việc mua một bộ camera phù hợp,

be able to build a custom AI system to detect defects,

có thể xây dựng một hệ thống AI được tùy chỉnh để phát hiện lỗi,

tears and discolorations in all the fabric

vết rách và phai màu trên vải

being used to make T-shirts throughout the factory.

được dùng để làm áo phông trong nhà máy.

And once again, you may say,

Và một lần nữa, bạn có thể sẽ nói,

"Hey, Andrew, this is one factory.

“Này, Andrew, đây là một nhà máy.

Có gì đáng chú ý chứ?”

Why is this a big deal?"

Và tôi nói với bạn,

And I say to you,

điều này quan trọng với nhân viên kiểm tra có cuộc sống dễ dàng hơn

this is a big deal to that inspector whose life this makes easier

nhờ AI

and equally, this type of technology can empower a baker to use AI

và tương tự, công nghệ kiểu này có thể giúp một thợ làm bánh sử dụng AI

to check for the quality of the cakes they're making,

để kiểm tra chất lượng của những chiếc bánh mà họ làm ra,

or an organic farmer to check the quality of the vegetables,

hoặc giúp một người nông dân trồng rau hữu cơ kiểm tra chất lượng của rau,

or a furniture maker to check the quality of the wood they're using.

hoặc một người thợ làm nội thất kiểm tra chất lượng của gỗ mà họ đang dùng.

Platforms like these will probably still need a few more years

Những nền tảng như vậy có lẽ sẽ cần một vài năm nữa

before they're easy enough to use for every pizzeria owner.

trước khi chúng trở nên đủ dễ dàng sử dụng cho mọi chủ cửa hàng pizza.

But many of these platforms are coming along,

Nhưng nhiều nền tảng trong số này đang phát triển,

and some of them are getting to be quite useful

và một vài trong số chúng đang trở nên khá hữu dụng

to someone that is tech savvy today,

đối với những người hiểu biết về công nghệ,

with just a bit of training.

chỉ cần thêm một chút huấn luyện.

But what this means is that,

Nhưng điều này có nghĩa là

thay vì phụ thuộc vào những tư tế thượng phẩm và nữ thượng tế

rather than relying on the high priests and priestesses

to write AI systems for everyone else,

để viết hệ thống AI cho mọi người khác,

we can start to empower every accountant,

chúng ta cần bắt đầu giúp mọi kế toán viên,

every store manager,

mọi quản lý cửa hàng,

every buyer and every quality inspector to build their own AI systems.

mọi người mua và mọi nhân viên giám sát chất lượng xây dựng

một hệ thống AI của riêng họ.

I hope that the pizzeria owner

Tôi hy vọng rằng những người chủ tiệm pizza

and many other small business owners like him

và rất nhiều chủ doanh nghiệp nhỏ khác như ông ấy

will also take advantage of this technology

sẽ có thể tận dụng công nghệ này

because AI is creating tremendous wealth

bởi AI đang tạo ra lượng của cải khổng lồ

and will continue to create tremendous wealth.

và sẽ tiếp tục tạo ra lượng của cải khổng lồ.

And it's only by democratizing access to AI

Và chỉ bằng việc dân chủ hóa quyền tiếp cận với AI

that we can ensure that this wealth is spread far and wide across society.

chúng ta mới có thể chắc chắn rằng sự giàu có này sẽ lan rộng ra toàn xã hội.

Hundreds of years ago.

Hàng trăm năm trước,

I think hardly anyone understood the impact

Tôi nghĩ rằng hiếm có ai hiểu được ảnh hưởng

that widespread literacy will have.

của khả năng đọc viết khi nó được lan truyền rộng rãi.

Today, I think hardly anyone understands

Ngày nay, tôi nghĩ hiếm có ai hiểu được

the impact that democratizing access to AI will have.

ảnh hưởng của việc dân chủ hóa tiếp cận với AI.

Building AI systems has been out of reach for most people,

Xây dựng các hệ thống AI đã là ngoài tầm với với nhiều người,

but that does not have to be the case.

nhưng đó không nhất thiết phải là đúng.

In the coming era for AI,

Trong kỷ nguyên tiếp theo của AI,

we’ll empower everyone to build AI systems for themselves,

chúng ta sẽ cho mọi người khả năng xây dựng những hệ thống AI cho riêng họ,

and I think that will be incredibly exciting future.

và tôi nghĩ rằng điều đó sẽ là một tương lai vô cùng thú vị.

Thank you very much.

Xin cảm ơn.

(Applause)

(Tiếng vỗ tay)