Manager AI - chìa khóa giải quyết vấn đề trong thế giới thực

Tại Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và bán dẫn (AISC) 2025, diễn giả Thomas Rasmussen từ Aitomatic cho rằng trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng sâu rộng trong các ngành công nghiệp, nhu cầu về một hệ thống quản lý AI thông minh (hay còn gọi là Manager AI) đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Theo ông Thomas Rasmussen, các kỹ sư và chuyên gia trong lĩnh vực sản xuất, vật lý, hóa học và thiết kế thí nghiệm không những cần dữ liệu mà còn yêu cầu sự hiểu biết sâu sắc về các yếu tố vật lý, nguyên tắc khoa học và quy trình vận hành thực tế.

Chính vì thế, Manager AI ra đời nhằm giải quyết những hạn chế của các hệ thống AI truyền thống, vốn chưa đủ mạnh để xử lý các bài toán phức tạp trong thế giới vật lý.

Diễn giả Thomas Rasmussen - Ảnh: BTC

“Một trong những thách thức lớn nhất đối với AI là khả năng đưa ra quyết định hợp lý dựa trên dữ liệu thực tế. Hệ thống AI hiện tại chủ yếu hoạt động dựa trên dữ liệu có sẵn, nhưng trong môi trường công nghiệp, thông tin không phải lúc nào cũng đầy đủ”, ông nói.

Do đó, các kỹ sư thường phải đối mặt với tình trạng dữ liệu bị thiếu hụt hoặc không được cập nhật kịp thời, điều này khiến AI thông thường khó có thể đưa ra quyết định chính xác. Manager AI được thiết kế để chủ động tìm kiếm, tổng hợp dữ liệu bị thiếu và sử dụng khả năng tư duy suy luận để đưa ra quyết định phù hợp.

Lấy ví dụ trong các ngành công nghiệp như sản xuất và tự động hóa, AI không dừng lại ở nhu cầu xử lý dữ liệu, còn phải hiểu rõ tác động vật lý của các quyết định. Nếu AI thông thường được sử dụng mà không có cơ chế kiểm tra và xác thực, hậu quả có thể rất nghiêm trọng.

“Manager AI được phát triển để đảm bảo mỗi quyết định của hệ thống AI đều được kiểm chứng bởi các nguyên tắc vật lý và kinh nghiệm thực tiễn”, vị chuyên gia cho biết.

Một điểm khác biệt lớn của Manager AI so với AI truyền thống được diễn giả phân tích là khả năng học hỏi từ chuyên gia con người theo thời gian thực. Thay vì dựa hoàn toàn vào dữ liệu có sẵn hoặc mô hình huấn luyện trước, Manager AI có thể học trực tiếp từ kỹ sư và chuyên gia bằng cách tiếp thu các kinh nghiệm thực tế, phương pháp giải quyết vấn đề, quy trình làm việc đặc thù của từng lĩnh vực.

Nhờ đó, AI trở nên linh hoạt hơn, thích ứng với từng môi trường cụ thể thay vì chỉ hoạt động theo các thuật toán cố định.

Theo chuyên gia, sự phát triển của Manager AI mở ra một kỷ nguyên mới trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thế giới thực - Ảnh: BTC

Theo ông Thomas Rasmussen, vấn đề lớn nhất của AI hiện nay là tính không nhất quán trong việc đưa ra quyết định. Khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp, AI truyền thống có thể cho ra kết quả khác nhau tùy thuộc vào bộ dữ liệu đầu vào.

Vị chuyên gia nhận thấy điều này có thể chấp nhận được trong một số lĩnh vực, nhưng đối với ngành công nghiệp sản xuất hoặc vận hành thiết bị quan trọng, sai sót dù nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

“Sự phát triển của Manager AI mở ra một kỷ nguyên mới trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thế giới thực. Thay vì chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa các tác vụ đơn giản, AI giờ đây có thể hoạt động như một chuyên gia thực thụ, hỗ trợ con người trong việc phân tích, tối ưu hóa và đưa ra quyết định chiến lược”, ông kết luận.

Ngoài ra, vị chuyên gia nhấn mạnh rằng với khả năng học tập, thích ứng và tư duy suy luận, Manager AI hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu trong các ngành công nghiệp tương lai, từ sản xuất, năng lượng, giao thông đến y tế và nghiên cứu khoa học.

Nhật Anh