AWS (Amazon Web Services),áyhọctrítuệnhântạocóthểứngdụngchomọicôngtyquymôkhácnhaunhờgiárẻbang xep hạng c1 công ty con của Amazon chuyên về các dịch vụ và giải pháp trên đám mây, hồi giữa tuần này đã giới thiệu với báo giới Đông Nam Á về các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML - Machine Learning). Các chuyên gia của AWS cho biết việc ứng dụng những công nghệ mới này khá dễ dàng, không đòi hỏi nhà phát triển phải có kiến thức quá sâu rộng.

Các nền tảng AWS giới thiệu có thể kể đến như khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tự động nhận diện giọng nói, thị giác máy tính (computer vision).

“Tất cả các nền tảng AI, máy học này khá đơn giản, chủ yếu là các API để người dùng có thể tích hợp dễ dàng vào hệ thống của mình. Ngoài các tính năng mặc định, người dùng có thể tuỳ biến phù hợp với hệ thống của mình”, Olivier Klein - Giám đốc phụ trách các công nghệ mới của AWS khu vực châu Á Thái Bình Dương nói với ICTnews.

Tại sự kiện được tổ chức trong khuôn khổ AWS Summit Singapore 2018, ông Olivier đã trình diễn khá nhiều ví dụ thú vị liên quan đến các nền tảng nói trên.

Chẳng hạn, ông tạo trước một Facebook Page do ông làm quản trị, sau đó nói (bằng tiếng Anh) vào chiếc máy Amazon Echo: “Cho tôi biết có bài post nào mới trên fan page của tôi”. Amazon Echo, một chiếc loa sử dụng nền tảng trợ lý ảo Amazon Alexa, đã trả lời tên người vừa post status lên fan page, đồng thời đọc nội dung của người này.

Để làm việc này, Olivier viết trước một đoạn API không phức tạp để đưa vào Amazon Skill, hệ thống này kết nối với Amazon Echo và Amazon Lambda và kết nối với Facebook. Với nền tảng nhận diện giọng nói và hiểu ngôn ngữ tự nhiên này, người dùng có thể nghĩ ra cách sử dụng khác ngoài việc kết nối với Facebook.

Để minh hoạ cho thị giác máy tính sử dụng dịch vụ Amazon SageMaker, ông Olivier viết một đoạn mã, kết nối laptop với một chiếc máy ảnh đơn giản, sau đó hướng ống kính camera vào gian phòng. Trên màn hình laptop sẽ hiển thị nội dung camera ghi được theo thời gian thực. Nhờ hệ thống máy học của AWS, màn hình sẽ hiển thị và báo các vật thể như con người, chiếc ghế,... Tuỳ theo việc huấn luyện của người dùng mà hệ thống máy học có thể nhận ra thêm đồ vật khác trong khung hình, hoặc sẽ đếm số người có trong ảnh chẳng hạn,...

Với việc này, Olivier cho rằng chỉ cần một máy laptop rất bình thường và một máy ảnh phổ thông, người dùng có thể sử dụng các dịch vụ máy học để xây một hệ thống nhận diện gương mặt, nhận diện đồ vật và nhiều mục đích khác tuỳ theo ý của mình.