Vì sao Apple chi 200 triệu USD mua lại Xnor.ai?

Xnor.ai là công ty sản xuất trí tuệ nhân tạo hạng nhẹ, được Apple mua lại vào tuần này với giá 200 triệu USD.

Sự sát nhập của Xnor.ai, công ty khởi nghiệp được thành lập ở Seattle nghiên cứu về hệ thống tự động lọc dữ liệu ổ cứng và mềm với công suất thấp, cho thấy trận chiến trí tuệ nhân tạo giữa Apple và các công ty công nghệ lớn khác – tích hợp nhiều hơn bao giờ hết trí tuệ nhân tạo vào các sản phẩm điện thoại thông minh, đồng hồ hay các công cụ thông minh khác sử dụng điện toán cận biên (xử lí thông tin ở trung tâm dữ liệu nhỏ trước khi truyền lên đám mây), mà không tiêu thụ quá nhiều năng lượng từ pin.

“Hệ thống tự lọc và xử lý thông tin trước khi truyền lên đám may đang dần trở nên chiếm ưu thế,” Subhasish Mitra, giáo sư nghiên cứu về con chip công suất thấp cho trí tuệ nhân tạo đến từ đại học Stanford dự đoán. “Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để biến chúng trở nên hiệu quả? Điều này đòi hỏi công nghệ và thiết kế ổ cứng, cũng như thuật toán mới.”

Thuật toán trí tuệ nhân tạo mạnh nhất hiện nay thường rất lớn và đòi hỏi nhiều năng lượng khi chạy trên con chip đa năng. Nhưng hàng loạt công ty khởi nghiệp như Xnor.ai bắt đầu nghiên cứu và tìm ra cách giảm quy mô các mô hình trí tuệ nhân tạo và chạy chúng trên ổ cứng đặc biệt tiết kiệm năng lượng.

Tháng 3/2019, Xnor.ai thử nghiệm con chip máy tính mới có khả năng chạy chương trình nhận diện hình ảnh chỉ bằng năng lượng mặt trời. Một bài nghiên cứu được thực hiện bởi nhà sáng lập của Xnor.ai ra mắt trên internet miêu tả về cỗ máy tương tự mạng lưới trung lập nhưng hiệu quả hơn, đây là công cụ tự lọc đặc biệt với việc xử lý hình ảnh. Các nhà nghiên cứu giảm thiểu quy mô mạng lưới bằng cách đơn giản hóa sự tương tác xấp xỉ giữa các tầng dữ liệu. 

Apple đã và đang triển khai con chip có thể thực hiện một số tính năng của trí tuệ nhân tạo, như nhận diện tiếng gọi “Hey, Siri.” Nhưng ổ cứng của các thiết bị của Apple sẽ cần chức năng mở rộng hơn mà không làm ảnh hưởng đến tuổi thọ của pin. 

Giờ đây, trí tuệ nhân tạo ưu tiên các mô hình được phát triển cho một ứng dụng cụ thể, như nhận diện khuôn mặt trong video hay giọng nói trong một cuộc gọi. Nhưng giáo sư Mitra nói rằng có thể sẽ không còn lâu nữa để ta có được những công cụ sàng lọc cá nhân. Điều này có thể cho phép điện thoại hay các công cụ thông minh khác cải thiện chức năng của chúng mà không cần gửi bất cứ dữ liệu gì lên đám mây. “Đây thực sự là viễn cảnh thú vị,” ông nói thêm. “Ngày nay, hầu hết các công cụ trong tay chúng ta nhìn chung khá giản đơn.”

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để khiến chức năng video hoạt động hiệu quả hơn, như Xnor.ai từng thử nghiệm, sẽ là chìa khóa then chốt cho Apple, Google, hay bất cứ công ty sản xuất điện thoại thông minh nào. Máy ảnh và phần mềm liên quan là điểm giúp iPhone và các dòng điện thoại thông minh đời mới thu hút người tiêu dùng, và các tiện ích thiên về video như TikTok đang ngày càng nổi tiếng nhất là với nhóm khách hàng trẻ tuổi. Thuật toán cận biên (Edge computing) mang lại lợi ích như giữ gìn dữ liệu cá nhân người dùng trong chính công cụ của họ, thay vì gửi nó lên đám mây. 

Dave Schubmehl, chuyên gia phân tích từ công ty nghiên cứu IDC, chỉ ra rằng hệ thông sàng lọc dữ liệu nhỏ này có thể đồng thời được sử dụng trong các thiết bị khác của Apple – những thiết bị vốn hiện nay chưa tích hoạt trí tuệ nhân tạo. “Tôi tin rằng họ sẽ vận hành trí tuệ nhân tạo trên Apple Watch và AirPods, để lọc sạch âm thanh chẳng hạn,” anh nói. “Đây là cơ hội khổng lồ với các sản phẩm của công ty này.”

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo với video, như một thuật toán giúp thông báo điều gì sẽ xảy ra ở cảnh quay tiếp theo hay bổ sung hiệu ứng đặc biệt phức tạp, thường được thực hiện trên đám mây bởi việc này đòi hỏi máy tính hoạt động hết công suất. “Ví dụ, thêm hiệu ứng độ sâu cho hình ảnh của bạn có thể đòi hỏi công cụ hạy một mạng lưới sâu rộng để ước tính độ sâu của mỗi pixel,” theo James Hays, giáo sư tại đại học công nghệ Georgia Tech và là chuyên gia về thị giác máy tính.

Bên cạnh biến máy ảnh trong chiếc iPhone của bạn trở nên thông minh hơn, công nghệ của Xnor.ai cũng có thể giúp Apple ở những phạm trù khác. Việc mang đến cho các thiết bị số khả năng tiếp nhận và hiểu về thế giới hỗn tạp bên ngoài sẽ là chìa khóa tiền đề cho lĩnh vực khoa học robot, xe tự lái, và hiểu biết về ngôn ngữ một cách tự nhiên.

“Nếu mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là đạt đên mức thông minh của con người, phân tích hình ảnh là phần tất yếu của quá trình này,” Hays nói, nhấn mạnh rằng 1/3 não bộ con người liên quan đến phân tích hình ảnh. “Luật tiến hóa coi hình ảnh là yếu tố đặc biệt quan trọng với trí thông minh,” anh nói.

Với Apple, sự phát triển của thị giác máy tính dường như ngày càng trở nên có giá trị.