Tầm quan trọng của nhân lực trong ngành trí tuệ nhân tạo

Nhiều chuyên gia, nhà nghiên cứu, giáo dục khi được hỏi về vấn đề đào tạo nhân lực trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam đều cho rằng, ngành AI của Việt Nam hiện nay cũng có những bước tiến rõ rệt, tuy nhiên nguồn nhân lực trong ngành này vẫn còn đang rất khan hiếm. Số liệu thống kê cho thấy, người tạo ra các mô hình AI chỉ chiếm 6%, trong khi người dùng AI chiếm tới 94%. Chính vậy, không chỉ người làm ra sản phẩm AI, người dùng AI cũng cần được đào tạo. Điều này cũng được Thứ trưởng Bộ KH&CN Bùi Thế Duy nhắc đến: Nếu như trước đây, AI được xếp là một ngành khoa học hàn lâm, dành cho những nhà toán học và công nghệ thông tin xuất sắc, thường tách biệt với người dân, chưa có nhiều ứng dụng thì gần đây, với sự hội tụ của nhiều công nghệ như dữ liệu lớn, công nghệ điện toán đám mây, Deep Learning, AI... gần với cuộc sống hơn, tạo ra nhiều thành tựu mới, làm thay đổi hoàn toàn cuộc sống. 

Để AI đi vào cuộc sống, các chuyên gia cho rằng, chiến lược đào tạo cần chú trọng phân theo nhu cầu thực tế, một phần đào tạo lực lượng làm AI chuyên nghiệp, tinh hoa, một phần số đông phải biết tư duy để hiểu AI trước khi sử dụng sản phẩm này. Trong đó, người dùng AI có thể là người dân thường, các doanh nghiệp ICT, vừa và nhỏ. 

GS. Vũ Hà Văn - Giám đốc Khoa học Viện nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBigdata) nhấn mạnh đến việc chúng ta không được bỏ quên ngành Khoa học dữ liệu vì đó mới thực sự là tương lai, là gốc mọi vấn đề. GS Vũ Hà Văn nói rõ quan điểm: Khoa học dữ liệu sẽ tham gia vào gần như mọi mặt của đời sống. AI chỉ là một trong những công cụ để phân tích dữ liệu đó.”

Chính vì vậy, đừng coi AI là môn học gì to tát mà ngay từ cấp đại học, cần "nhập môn AI" cho mọi ngành học, để giúp sinh viên biết các tư duy về thống kê, con số, năng lực và kỹ năng sử dụng dữ liệu. Ngoài ra, thay vì coi AI là một phần trong bộ môn các khoa công nghệ thông tin, cần xây dựng nhiều chương trình đào tạo cử nhân và thạc sĩ chuyên về AI và khoa học dữ liệu, có sự liên kết giữa môn học nền như thống kê, đại số.

Đa dạng hóa hình thức đào tạo

Là cơ quan của Chính phủ, thực hiện chức năng quản lý nhà nước về giáo dục và đào tạo, đồng thời giúp định hướng nghiên cứu, ứng dụng, đảm bảo chất lượng thực hiện các chương trình dạy và học, khi nói đến vai trò đào tạo AI hiện nay, ông Phạm Như Nghệ, Phó Vụ trưởng Vụ Đại học, Bộ GD&ĐT cho biết, hiện nay Bộ GD&ĐT đã, đang tập trung triển khai Chương trình đào tạo về AI; thúc đẩy việc liên kết với các doanh nghiệp công nghệ nhằm hỗ trợ các trường đào tạo chất lượng, hiệu quả nội dung này…

Hiện nay, Bộ GD&ĐT không chỉ triển khai việc đào tạo ở cấp đại học, mà còn thúc đẩy việc dậy ở cấp bậc học phổ thông. Đặc biệt, đối với một số các trường đại học đã thành lập được các trung tâm nghiên cứu AI và khoa học dữ liệu.

"Để đạt hiệu quả nhiệm vụ này, Bộ khuyến khích các trường đại học hoạt động theo cơ chế tự chủ tài chính khi mở ngành đào tạo về AI và phải đảm bảo các nội dung học, đào tạo phải chuẩn theo khung chương của Bộ, đạt chuẩn chất lượng đầu ra", ông Phạm Như Nghệ nhấn mạnh.

GS Vũ Hà Văn dẫn chứng từ thực tế tại VinBigdata: Đứng trước xu hướng phát triển nhanh chóng của AI, Việt Nam đang phải đối diện với hai bài toán lớn, bao gồm: khan hiếm nguồn nhân lực công nghệ thông tin; đồng thời chất lượng đào tạo chưa bám sát nhu cầu thực tiễn. “Trong số các cử nhân công nghệ thông tin tốt nghiệp ra trường hàng năm, chỉ có 30% có thể làm việc được ngay, số còn lại phải trải qua quá trình tái đào tạo trong chính các doanh nghiệp.” –. Ba nguyên nhân được chỉ ra là: sinh viên ít có cơ hội được trải nghiệm và làm việc tại các dự án lớn, việc tiếp cận với các bộ dữ liệu thực tế, có quy mô, cũng như các cơ sở hạ tầng tính toán còn nhiều hạn chế.

GS Văn nhấn mạnh vai trò của doanh nghiệp trong việc phát triển và đào tạo nguồn nhân lực AI, cũng như Khoa học dữ liệu. Ông lấy ví dụ Chương trình Đào tạo Kỹ sư AI Vingroup là một trong những giải pháp cụ thể mà VinBigdata (thuộc tập đoàn Vingroup) đang triển khai thực hiện. Mục tiêu của chương trình là xây dựng đội ngũ kỹ sư công nghệ chất lượng cao, có kỹ năng giải quyết các bài toán thực tiễn, đáp ứng nhu cầu nguồn lực công nghệ trong hệ sinh thái Tập đoàn nói riêng và là tinh hoa thúc đẩy sáng tạo, nâng tầm khoa học công nghệ của Việt Nam nói chung. Đây được xem là mô hình đào tạo khá thành công và thu hút khá nhiều sinh viên xuất sắc tụ hội về đây. 

Đại diện Trường Đại học Bách khoa Hà Nội và Tập đoàn công nghệ hàng đầu Hàn Quốc Naver ký Biên bản ghi nhớ về việc hợp tác, đưa Trung tâm Đào tạo và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) đi vào hoạt động, tháng 7-2020.

Bằng cách này hay cách khác, các mô hình đào tạo về AI cũng đã được các trường Đại học chú trọng triển khai linh hoạt và bước đầu có những tín hiệu rất đáng mừng. Với Trường Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh, quá trình đào tạo AI không đứng một mình, mà đóng vai trò hỗ trợ đào tạo các lĩnh vực liên ngành, nâng cao kiến thức về trí tuệ nhân tạo ở các ngành khác nhau. Chương trình đào tạo  phối hợp với môi trường thực tế của doanh nghiệp để tìm được nhiều các bài toán thực tế từ xã hội. Cách này rèn luyện kỹ năng vận dụng thực tế, ý thức, thái độ người học trong môi trường làm việc với doanh nghiệp.

Đại học Công nghệ Thông tin Việt-Hàn (Đà Nẵng) có nhóm nghiên cứu tập trung xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là xử lý tiếng Việt cho AI trong thương mại điện tử, cũng như tương tác giữa máy và con người. Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Thủy Lợi đã thành lập ba nhóm nghiên cứu về ứng dụng AI để chuyên giải quyết những bài toán thực tế trong phòng tránh thiên tai, biến đổi khí hậu, dự báo lũ, hạn hán, mưa từ hình ảnh vệ tinh, radar. Năm 2020 trường cũng mở chuyên ngành AI và khoa học dữ liệu. 

Khoa Công nghệ thông tin, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội cho biết, khoa đang xây dựng chương trình đào tạo chuyên sâu về AI dành cho sinh viên từ năm ba khi sinh viên có kiến thức nền tảng để học về AI như toán thống kê, toán ứng dụng, lập trình. 

Ngoài chiến lược đào tạo phù hợp thì theo các chuyên gia, một vấn đề quan trọng đối với sự phát triển AI ở Việt Nam còn là việc tập hợp cộng đồng, đặc biệt là thu hút sự tham gia hiệu quả của người Việt Nam làm AI ở nước ngoài cùng với đội ngũ ở trong nước, nhằm đẩy mạnh sự phát triển AI và hệ sinh thái AI ở Việt Nam.

Bài, ảnh: Minh Châu