Không bỏ qua lợi thế - bài học thực tế đã chứng minh hiệu quả

Trong đề tài “Nghiên cứu, đề xuất định hướng thúc đẩy phát triển trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam” của nhóm nghiên cứu do TS. Trần Minh Tuấn, Viện Chiến lược thông tin và truyền thông, Bộ Thông tin và Truyền thông đứng đầu thực hiện đã chỉ rõ: Các sản phẩm công nghiệp AI do Việt Nam tự nghiên cứu, phát triển sẽ là cơ hội để chúng ta tiếp tục nâng cao năng lực tiếp cận cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư.

Tại Việt Nam, có hai lĩnh vực có tiềm năng ứng dụng AI rất lớn đó là xử lý ngôn ngữ tự nhiên và an toàn an ninh mạng. Đây cũng là hai lĩnh vực mà Bộ Thông tin và Truyền thông cũng đặt nhiều ưu tiên cho việc phát triển sản phẩm công nghệ thông tin trọng điểm mang thương hiệu Việt. Gần đây, Việt Nam được đánh giá là có nhận thức về công nghệ thông tin cao hơn nước khác. Các doanh nghiệp Việt cũng đang rất muốn làm chủ công nghệ. Tiềm năng phát triển trong lĩnh vực công nghệ cao tại Việt Nam lớn nhưng thách thức và khó khăn cũng không hề nhỏ. Giải quyết được bài toán công nghệ cao ở Việt Nam mở ra nhiều cơ hội cho cả startup và doanh nghiệp.

Về những hướng nghiên cứu này, tại tọa đàm trực tuyến về "Nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo" ngày 20/8 vừa qua, các chuyên gia cũng thống nhất AI cần được tập trung nghiên cứu và phát triển các sản phẩm mang tính đặc thù, trong lĩnh vực đã sẵn sàng về dữ liệu và phục vụ thị trường trong nước. Để làm được điều này, việc xây dựng phòng thí nghiệm trọng điểm, nhóm nghiên cứu mạnh trong trường và viện, doanh nghiệp và hợp tác quốc tế là những yếu tố không thể tách rời.

Tại tọa đàm, GS.TS. Từ Minh Phương, Giám đốc Phòng thí nghiệm Học máy và Ứng dụng, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã đưa ra câu chuyện về hai bạn trẻ khởi nghiệp từ trí tuệ nhân tạo. Họ đã xác định hướng nghiên cứu và phát triển sản phẩm AI dựa trên phân tích xử lý ảnh và ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu... (gợi ý nhu cầu người dùng). Hệ thống AI sẽ thu thập và phân tích thông tin cá nhân, thói quen sử dụng sản phẩm của người dùng, từ đó đưa ra gợi ý giống nhau hoặc tùy vào sở thích, mối quan tâm để gợi ý riêng từng người để có phương án tiếp thị, quảng cáo, bán hàng... Hiện startup này phát triển rất tốt và đã gọi vốn đầu tư được vài vòng và được định giá vài triệu USD.

Hiện các nền tảng kinh doanh trực tuyến đều sử dụng phục vụ cho lĩnh vực kinh doanh của họ. Đây là công cụ dự đoán hành vi người dùng để khuyến khích trải nghiệm sản phẩm như đọc sách, xem video, tin tức, game. Ứng dụng này có thể biết người dùng muốn gì để gợi ý, trong khi công cụ tìm kiếm google chỉ có thể tìm kiếm khi biết người dùng muốn gì, kết quả phụ thuộc thứ đó có tồn tại hay không.

Hay như GS.TS. Nguyễn Lê Minh, Viện Khoa học Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản đã thông báo về những thành công rất khả quan của Việt Nam trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện Việt Nam đã xây dựng dữ liệu ban đầu cho xử lý ngôn ngữ, phát triển bộ phân tích cú pháp. Năm 2020, ông hình thành câu lạc bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, mở hội thảo khoa học hàn lâm và doanh nghiệp để chia sẻ dữ liệu AI cho ngôn ngữ này. Các ứng dụng trợ lý ảo, ứng dụng trên loa thông minh, trên ôtô, hệ thống dịch máy đã sử dụng hệ nhận dạng tiếng nói được xem là điểm sáng. Tuy nhiên ông cho rằng có nhiều thách thức không nhỏ, ngôn ngữ tự nhiên cho phép con người giao tiếp với máy nhưng để tạo ra một hệ ngôn ngữ tự nhiên thông thạo với máy là khó.

Và còn rất nhiều những ứng dụng AI trong cuộc sống đã và đang triển khai rất hiệu quả thời gian gần đây. Đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh Covid thì AI càng chứng minh được vai trò của nó trong việc tham gia phòng, chống dịch. Có thể kể đến ứng dụng AI trong việc truy vết người tiếp xúc đã phát huy hiệu quả khi có ổ dịch hoặc ca lây nhiễm mới trong cộng đồng, giúp đội ngũ y tế điều tra lịch trình, lấy thông tin dịch tễ; AI đã giúp số hóa toàn bộ tờ khai, phiếu điều tra dịch tễ và đưa lên hệ thống. Khi dịch bệnh diễn biến phức tạp hơn, AI đã hiện hữu ngay trong các khu cách ly, bệnh viện với robot tự động giúp khử khuẩn, giao hàng, đưa thuốc cho người bệnh...; Giải pháp "Công nghệ IoT kết hợp trí tuệ nhân tạo AI nhằm kiểm soát đồng thời nhóm người tại khu vực cách ly, bệnh viện, khu công nghiệp, cửa khẩu, khu tập trung đông người trong phòng chống dịch COVID-19"....

Robot y tế hiện đại (Vibot-2) vận chuyển đồ ăn, thuốc men, nhu yếu phẩm... để thay thế nhân viên y tế phục vụ trong các khu vực cách ly bệnh nhân COVID-19 (Ảnh: Học viện Kỹ thuật Quân sự)

AI cần được tiếp cận ở góc độ rộng hơn

Theo Thứ trưởng Bùi Thế Duy, hiện nay, tiếp cận với AI không đơn thuần chỉ là câu chuyện của các nhà nghiên cứu, nhà toán học, nhà công nghệ thông tin. AI cần được tiếp cận ở góc độ rộng hơn: Quản lý nhà nước, chính sách, khuôn khổ pháp luật, nguồn nhân lực, hạ tầng và nguồn tài sản mới ngày nay là dữ liệu.

Được biết, lĩnh vực AI trong nước có sự phát triển vượt bậc 10 năm gần đây. Trong Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, Việt Nam tham vọng có ít nhất một đại diện nằm trong bảng xếp hạng nhóm 20 cơ sở nghiên cứu và đào tạo AI, dẫn đầu trong khu vực ASEAN. Thời gian tới, Việt Nam sẽ xây dựng 10 thương hiệu AI có uy tín trong khu vực, phát triển 3 trung tâm quốc gia về lưu trữ dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng cao, hình thành 50 bộ dữ liệu mở, liên thông và kết nối các ngành kinh tế, xã hội, phục vụ nghiên cứu và ứng dụng AI.

Các chuyên gia thảo luận và thống nhất, AI cần được tập trung nghiên cứu và phát triển các sản phẩm mang tính đặc thù, trong lĩnh vực đã sẵn sàng về dữ liệu và phục vụ thị trường trong nước. Để làm được điều này, việc xây dựng phòng thí nghiệm trọng điểm, nhóm nghiên cứu mạnh trong trường và viện, doanh nghiệp và hợp tác quốc tế là những yếu tố không thể tách rời. Bên cạnh đó là giải pháp thu hút nguồn lực các trường, viện nghiên cứu. 

Các chuyên gia nhấn mạnh, cần tận dụng cơ hội nguồn chất xám và đầu tư từ nước ngoài để đào tạo nhân lực AI tại Việt Nam. The đó, đã có những đề xuất được đưa ra về mô hình hợp tác công- tư, tạo điều kiện một số đại học triển khai đào tạo bậc cử nhân, sau đại học về AI, hình thành nhóm nghiên cứu mạnh, phòng thí nghiệm trọng điểm.

Một điểm nhấn cũng không thể bỏ qua là chúng ta cần xây dựng được Chiến lược dữ liệu quốc gia, kết nối được cộng đồng khoa học mở, tập hợp chia sẻ các nguồn dữ liệu mở về y tế, công nghiệp, nông nghiệp... làm dữ liệu đầu vào.

Cuối cùng, các chuyên gia nhấn mạnh, để tạo sản phẩm AI đến với người sử dụng nhanh nhất, hiệu quả nhất thì không cách nào khác cần sự “vào cuộc” của ba nhà gồm cơ quan quản lý, viện- trường và doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể hợp tác với các phòng nghiên cứu trọng điểm của viện trường để chia sẻ những dữ liệu thực tế, vì khi nghiên cứu trên dạng dữ liệu này, chất lượng sản phẩm vượt trội hơn nguồn dữ liệu thông thường được tạo dựng cho nghiên cứu. 

Bài, ảnh: Minh Châu