Hiểu về Cách mạng công nghiệp lần thứ 4

Có thể nói rằng đó chính là đột phá của công nghệ số trong những năm vừa qua, tiếp nối thành quả của cuộc cách mạng số hoá đã diễn ra mấy chục năm qua từ khi có máy tính.

Mô phỏng hệ kết nối không gian số-thực thể.

Đây là một khái niệm cơ bản của Cách mạng công nghiệp 4.0, phản ánh mối liên hệ của sản xuất tiến hành trong thế giới các thực thể nhưng quá trình tính toán được làm trên không gian số và kết quả tính toán này được trả lại dùng cho sản xuất trong thế giới các thực thể. Đây là thay đổi cơ bản về phương thức sản xuất của con người, sản xuất được điều khiển và hỗ trợ quyết định từ không gian số. 

Công nghệ số là công nghệ về các tài nguyên số, khởi đầu từ giữa thế kỷ trước, đã và đang thay đổi nhiều lĩnh vực. Có hai khía cạnh của công nghệ số, một là việc số hoá và hai là việc quản trị và xử lý các dữ liệu được số hoá. Thí dụ của số hoá trong các ngành nghề khác nhau như chụp ảnh đã chuyển từ ảnh phim qua ảnh số, từ máy ảnh cơ qua máy ảnh số; việc in ấn dựa vào ảnh số và chế bản điện tử cho chúng ta có sách báo như ngày nay; kỹ thuật truyền hình đã chuyển sang truyền hình số đẹp hơn rất nhiều; công nghệ truyền tin đã thay thế các tín hiệu tương tự bằng các tín hiệu số, truyền và nhận tín hiệu số trên những đường truyền hiệu năng cao,…

Công nghệ số có phần chung rất lớn với công nghệ thông tin, đó là phần quản trị và xử lý dữ liệu được số hoá. Trải qua các làn sóng của công nghệ số, những đột phá trong thời gian gần đây như điện toán đám mây, thiết bị di động thông minh, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, IoT… đang tạo điều kiện cho sản xuất thông minh được thực hiện rộng rãi, mở đầu cho cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nhằm làm cho máy tính không những biết tính toán mà còn có các khả năng của trí thông minh con người, tiêu biểu là các khả năng lập luận, hiểu ngôn ngữ và biết học tập. Trong lịch sử 60 năm phát triển của trí tuệ nhân tạo, ngành học máy (machine learning), nhằm làm cho máy có thể tự học để nâng cao năng lực hành động, là lĩnh vực sôi động nhất của trí tuệ nhân tạo trong hai thập kỷ qua.

Có thể định nghĩa học máy là việc phân tích các tập dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp để đưa ra các quyết định hành động. Thí dụ đó là các quyết định khi chương trình AlphaGo của Google đánh thắng nhà vô địch cờ Vây, là quyết định trong các phần mềm dịch từ ngôn ngữ này qua ngôn ngữ khác hay các phần mềm nhận biết tiếng nói con người, là các quyết định chẩn đoán bệnh của hệ Watson của hãng IBM… Gần đây, với sự bùng nổ của dữ liệu, kết quả của việc số hoá và kết nối internet khắp nơi, khoa học dữ liệu-với trung tâmlà phân tích dữ liệu dựa vào học máy và thống kê-đang trở thành nền tảng của cách mạng 4.0. 

Rất nhiều đột phá trong công nghệ sinh học và công nghệ nano những năm qua, và các công nghệ này cũng liên quan rất nhiều đến công nghệ số. Gần đây việc số hoá trong sinh học phân tử đã trở nên dễ dàng với giá rẻ hơn rất nhiều (một hệ gene có thể được số hoá trong vài giờ đồng hồ với chi phí ít hơn 1.000 USD). Lĩnh vực tin-sinh học - dựa vào các phương pháp của học máy để phân tích nguồn dữ liệu sinh học khổng lồ nhằm khám phá các hiểu biết về sự sống - đang góp phần vào những tiến bộ của công nghệ sinh học, mở ra nhiều triển vọng cho y học và nông nghiệp. Công nghệ nano cũng có những bước tiến hứa hẹn dựa vào công nghệ số. Gần đây nước Mỹ khởi đầu chương trình nghiên cứu lớn về vật liệu tính toán, nhằm dùng các kỹ thuật của học máy để rút ngắn giai đoạn thử nghiệm trong phòng thí nghiệm khi chế tạo các vật liệu mới. Một chương trình tương tự ở Nhật cũng đã bắt đầu từ ba năm qua.

Những ứng dụng tiến bộ thường được nói đến trong Công nghiệp 4.0 như ô-tô tự lái, in 3D hay robot thông minh đều dựa vào công nghệ số. Chẳng hạn khi một chiếc ô-tô tự lái chạy trên đường, rất nhiều phương pháp học máy được sử dụng để xác định đường đi của ô-tô, các thực thể chuyển động quanh và tương tác với ô-tô, và phân tích để đưa ra quyết định chuyển động.