Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam–Công nghệ sẽ tạo ra nhiều thay đổi

Ông Petri, Giám đốc phát triển đổi mới sáng tạo, Bộ Kinh tế và Việc làm Phần Lan chia sẻ tại sự kiện

AI rất quan trọng với các nước đang phát triển

Là một trong những nhận định đầy lạc quan của các nhà công nghệ tại sự kiện Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2020 (AIVN2020) tổ chức tại TP Hồ Chí Minh từ ngày 27-28/11/2020, Ông Petri, Giám đốc phát triển đổi mới sáng tạo, Bộ Kinh tế và Việc làm Phần Lan chia sẻ: Phần Lan đang có chương trình AI 4.0 tập trung khía cạnh cốt lõi là các doanh nghiệp, cá nhân, chính phủ, ban ngành khác nhau. AI 4.0 được tổ chức với 4 nhóm: chuyên môn, đổi mới sáng tạo, dữ liệu, chuyển đổi số "Chúng tôi có cơ hội huy động lực lượng nòng cốt giỏi tham gia dự án. Mục tiêu chương trình là nâng cao tính cạnh tranh doanh nghiệp bằng sử dụng AI, với chính sách giúp doanh nghiệp có môi trường sử dụng AI và lấy con người làm trọng tâm". 

GS Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học, Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn VinBigdata chia sẻ tại sự kiện

AI được kỳ vọng giúp Phần Lan có dịch vụ công tốt nhất thế giới. "Tham vọng của chúng tôi đưa Phần Lan trở thành nước tiên phong về AI.". Ông Petri nói và cho rằng AI Index là công cụ tất cả ngành nghề sử dụng để phân tích khía cạnh khác nhau về AI như chiến lược quản lý, cạnh tranh, dữ liệu, công nghệ...

Đóng góp ý kiến bằng hình thức trực tuyến, Giáo sư Yoshua Benjo, thành viên sáng lập hãng Element AI (Canada), cho rằng việc xây dựng thế mạnh tri thức trong các lĩnh vực, trong đó có AI rất quan trọng với các nước đang phát triển. Bởi trong tương lai phát triển kinh tế luôn gắn liền với phát triển công nghệ. Công nghệ sẽ tạo ra nhiều thay đổi cho nền kinh tế cũng như tạo ra nhiều dịch vụ, sản phẩm mới. Nhân lực AI do đó phải có nền tảng cơ bản về khoa học máy tính và toán tốt.

Theo GS Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học, Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn VinBigdata, dữ liệu là nguồn tài nguyên mới với tiềm năng và trữ lượng không giới hạn. Ai nắm được dữ liệu sẽ có nhiều ứng dụng trong tương lai. Dữ liệu là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến ứng dụng AI trong thực tế. Dữ liệu tốt phải có các tính chất: đủ lớn, được gắn nhãn, có tính đại diện, tiếp cận được, đáng tin cậy, và sạch. Dữ liệu và nguồn nhân lực là hai điều kiện tiên quyết để làm được các sản phẩm "Made in Việt Nam", hoàn toàn dựa vào nguồn dữ liệu Việt và phục vụ cho người Việt. Hai giải pháp đầu tiên dựa trên tiêu chí này là trong lĩnh vực y tế. Nếu thành công, AI còn có thể mở rộng việc lưu giữ các dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác. Chẳng hạn, trong lĩnh vực nông nghiệp, Việt Nam có thể đăng ký mã vạch cho các giống cây trồng và đăng ký bản quyền.

Nhân lực cho AI tại Việt Nam còn rất mỏng

Tại ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2020, vấn đề đào tạo nhân lực cho ngành AI cũng được tập trung thảo luận, theo đó để đáp ứng được những đòi hỏi về chuyển đổi số, PGS. TS Trần Minh Triết, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh cho rằng, đào tạo là một trong những vấn đề cần được tập trung quan tâm, để học sinh, sinh viên có khả năng tiếp cận những vùng tri thức mới, những kiến thức, kỹ năng cần thiết để vận dụng trong cuộc sống. Đặc biệt là quá trình đào tạo cần sự liên kết nhiều ngành, lĩnh vực khác nhau, bởi AI chỉ phát huy được sức mạnh khi có sự kết hợp với những kiến thức chuyên môn các lĩnh vực khác.
Thúc đẩy đào tạo để khắc phục một khó khăn hiện nay là lực lượng nghiên cứu AI ở Việt Nam còn rất mỏng. Theo TS Bùi Hải Hưng, Viện trưởng Viện VinAI Research, một trong những trở ngại là họ chưa có môi trường để thể hiện và bệ phóng để phát huy, dù tất cả đều trẻ, tài năng, thông minh. Vì vậy, TS Bùi Hải Hưng cho rằng, có bốn vấn đề cần chú trọng nếu muốn phát triển AI: nhân sự vừa chất lượng, vừa đủ số lượng; đội ngũ nghiên cứu chuyên sâu; đào tạo thế hệ trẻ chuyên về AI để tiếp nối; kết nối giữa nghiên cứu và ứng dụng, tạo ra được sản phẩm. 

Các chuyên gia trình bày tham luận tại AI4VN

Các chuyên gia AI lưu ý yêu cầu, điều kiện về đào tạo, đó là nhân lực AI phải có nền tảng cơ bản về khoa học máy tính và toán tốt. Theo đó, lời khuyên cho các sinh viên, dù chưa tốt nghiệp, vẫn nên tham gia các dự án về AI ở các môn học hoặc tự học, để có kinh nghiệm và kiến thức. Đồng thời, sinh viên nên thường xuyên đến thư viện để cập nhật, tiếp cận những tri thức mới./.