TS Bùi Hải Hưng: 'Việt Nam có tên trên bản đồ AI thế giới'

Năm 2021 những khó khăn do Covid-19 sẽ thấm dần, trong đó có sự đứt gãy chuỗi sản xuất kinh doanh, vì vậy giải pháp AI sẽ giúp bình thường sản xuất và cuộc sống.

8h30

Hơn 500 đại biểu dự khai mạc

Ngày Hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2020 (AI4VN 2020) tổ chức tại TPHCM với sự tham dự của Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Bùi Thế Duy; ông Vũ Hải Quân, Phó Giám đốc Đại học Quốc gia TP HCM; ông Nguyễn Việt Dũng, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM; ông Nguyễn Kỳ Phùng, Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM; ông Lê Quốc Cường, Phó Giám đốc Sở Thông tin và truyền thông cùng hơn 500 chuyên gia, nhà khoa học, doanh nghiệp, startup.

Đại biểu tham dự lễ khai mạc AI4VN. Ảnh: BTC.

Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam năm nay có chủ đề "Trí tuệ nhân tạo ứng phó với đại dịch Covid-19"(AI in pandemic: Adapting to the new normal). Sự kiện được tổ chức thường niên, là dịp để các nhà khoa học, công nghệ sẽ chia sẻ công nghệ mới về AI, tiềm năng ứng dụng cũng như kiến nghị giải pháp để phát triển công nghệ AI cho Việt Nam thông qua kết nối các thành phần bên trong hệ sinh thái từ viện nghiên cứu, trường đại học, doanh nghiệp, tập đoàn công nghệ, startup đến cộng đồng AI.

Chương trình AI4VN 2020 do Bộ Khoa học và Công nghệ, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, UBND TPHCM, Báo điện tử VnExpress tổ chức, cùng sự đồng hành của các đơn vị tài trợ Australian Aid and Aus4Inovation Programme (Nhà tài trợ Kim cương), Vietinbank (Nhà tài trợ Vàng), VinBigdata (Nhà tài trợ Vàng), FPT (Nhà tài trợ Bạc), VIB (Nhà tài trợ Bạc), Phenikaa (Nhà tài trợ Bạc).

8h45

Thứ trưởng Bùi Thế Duy phát biểu khai mạc sự kiện. Ảnh: BTC.

Theo Thứ trưởng Duy, chuỗi sự kiện AI4VN được tổ chức với góc tiếp cận toàn diện hơn. Nội dung của ngày hội với đầy đủ các loại hình, các phiên thảo luận và các cuộc thi. Do Covid-19, ban tổ chức phải cắt giảm phần trình diễn.

Ông Duy cho rằng, Covid-19 đã mang lại cho AI những cơ hội phát triển và thách thức trong tương lai. Đại dịch mang lại cơ hội, thúc đẩy chuyển đổi số nhanh hơn bao giờ hết.

Nếu như trước đây, Việt Nam mất hơn 10 năm để quảng bá, triển khai việc học E-learning thì nay, chỉ trong tháng 3/2020, việc học trực tuyến được triển khai đồng loạt cấp tiểu học, trung học đến bậc đại học. Các cơ quan nhà nước cũng có sự thay đổi khi các sự kiện, hội họp đều chuyển sang phương thức trực tuyến. Một ví dụ tiêu biểu là sự kiện Hội nghị cấp cao ASEAN 37 do Việt Nam là chủ nhà, được tổ chức trực tuyến.

Từ năm 2021, chúng ta sẽ thấm dần những khó khăn của Covid-19, trong đó là sự đứt gãy chuỗi sản xuất kinh doanh. Dù Việt Nam vẫn đảm bảo việc sản xuất bình thường, nhưng có thể sẽ đứt gãy nguồn cung cấp nguyên vật liệu cho doanh nghiệp, đứt gãy với thị trường thế giới, đứt gãy các luồng đầu tư.

"Chủ đề AI4VN đặt vấn đề làm thế nào để ứng dụng trí tuệ nhân tạo kết nối sự trở lại cho các doanh nghiệp, thúc đẩy sự trở lại của nền kinh tế. Khi đó, người dân, người lao động mới có được cuộc sống trở lại bình thường mới", ông Duy nói.

9h15

Ông Nguyễn Việt Dũng mong muốn thu được kinh nghiệm từ cộng đồng AI. Ảnh: BTC.

Giám đốc Sở Khoa học - Công nghệ TP HCM bày tỏ mong muốn sẽ kết nối các nguồn lực từ cộng đồng quốc tế, các bộ, ngành trung ương và cộng đồng nghiên cứu khoa học trí tuệ sáng tạo để hỗ trợ TP HCM trong quá trình xây dựng đô thị thông minh, đô thị sáng tạo và đặc biệt là ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh vực quản trị nhà nước, dịch vụ công, sản xuất kinh doanh cũng như các lĩnh vực trong đời sống, xã hội.

"Với sự kiện hôm nay, TP HCM mong muốn lắng nghe các tầm nhìn, kinh nghiệm từ cộng đồng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo để chia sẻ những tri thức đó, hướng đến những ứng dụng cụ thể cho chương trình phát triển của thành phố trong thời gian tới để sau sự kiện này biến những tri thức đó thành hành động cụ thể đưa những ứng dụng trí tuệ nhân tạo thành hiện thực tại thành phố cũng như cả nước", ông Dũng nói.

9h45

Giáo sư Yoshua Benjo: 'Nhân lực AI phải có nền tàng cơ bản về khoa học máy tính'

Giáo sư Yoshua Benjo, Thành viên sáng lập Element AI, Canada là diễn giả mở đầu với với bài tham luận "Phương án tiếp cận đào tạo AI ở các nước đang phát triển và lời khuyên cho nhân lực Việt Nam". Yoshua hiện là giáo sư tại khoa Khoa học máy tính và Nghiên cứu vận hành tại Đại học Montréal, từng nhận giải thưởng Turing, được coi là "giải Nobel" về máy tính. Ông cũng là một nhà tiên phong trong lĩnh vực học sâu - Deep Learning, công nghệ chi phối phần lớn hệ thống AI hiện nay.

Giáo sư Yoshua 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.

Giáo sư Yoshua khuyên người trẻ, sinh viên muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI cần có sự chuẩn bị tốt hơn một số nơi khác, điều này phụ thuộc vào văn hoá.

GS Yoshua Benjo trình bày bài tham luận từ đầu cầu Canada. Ảnh: BTC.

Ông thường để ý thấy điểm làm nên sự khác biệt giữa CV của các sinh viên từ nhiều nước khác nhau là các dự án của họ. Dù chưa tốt nghiệp, sinh viên vẫn có thể tham gia các dự án ở các môn học hoặc tự học. Nhờ đó, họ có thể cấu trúc một thuật toán không có trên sách vở hoặc áp dụng một thuật toán huấn luyện máy học cho một số các điểm chuẩn (benchmark) quốc tế.

"Khi bạn tham gia các dự án như vậy và đề cập chúng trong CV của mình sẽ giúp các giáo sư như tôi nhận ra người này đã có chút kinh nghiệm về các thuật toán, chứ không phải là toàn sách vở", ông nói.

Lời khuyên thứ hai của giáo sư tới sinh viên là hãy tới thư viện. Một trong những thuận lợi cho thế hệ trẻ ngày nay so với 20 năm trước là các thư viện như Pytorch- một dạng thư viện mã nguồn mở được phát triển riêng cho học sâu (Deep Learning). Nó khá dễ dùng so với các thư viện khác cùng loại, được nhiều sinh viên và nhà nghiên cứu sử dụng để tiếp cận học sâu và tái sử dụng mã mở của người khác để kiểm thử các biến số mà họ muốn thử nghiệm.

Giáo sư Yoshua.

Ngoài ra, việc tự chuẩn bị cho các kinh nghiệm thực tế rất quan trọng. Sinh viên cần phải hiểu về mặt toán học và các khái niệm của các phương pháp học sâu. Họ cần nền tảng toán cao cấp về giải tích, xác suất và tối ưu để đọc hiểu các nghiên cứu về học máy.

Chẳng hạn, để đọc được sách như "Deep Learning" của Yoshua, nếu không hiểu được các thuật toán trong cuốn sách này, tức là sinh viên cần học thêm cũng như nghiên cứu thêm về các phép toán tương ứng. Nếu không làm được điều này, sinh viên dễ hiểu vấn đề một cách đại khái.

Cuối cùng, học lập trình cũng rất quan trọng, bởi hầu hết những thứ chúng ta đang làm với AI đều đòi hỏi chúng ta phải có khả năng biến từ toán thành mã nguồn. Do đó, khả năng biến từ ý tưởng thành các thí nghiệm thực tế hiệu quả, đòi hỏi bạn phải nắm vững lập trình, "code sạch", kỹ thuật phần mềm, phần mềm thực hành, git hub...

"Bạn phải hiểu văn hoá chia sẻ mã và mã nguồn mở trên thế giới, chủ động đóng góp cho cộng đồng bởi bạn sẽ được làm quen và được ghi nhận từ sự đóng góp đó. Nhờ vào Internet, nhờ đóng góp cho cộng đồng, kết nối với người khác hoặc các dự án hợp tác mà bạn có thể gom được cho mình các kinh nghiệm có ích về sau", ông khuyên.

Riêng sinh viên Việt Nam, với khoảng cách địa lý quá xa với MILA, giáo sư Yoshua nói việc học tập là khó nhưng khả thi, bằng email, các ứng dụng như Slack. Sinh viên không thể trực tiếp đến dự hoặc nghe một bài giảng ông thì có thể nghe lại các bản ghi âm. Các bài nói thường dễ hiểu, ít nhất là phần mở đầu. Nhờ sự học hỏi này, sinh viên có thể có những phần mở đầu tốt, nội dung diễn đạt bớt khô khan hơn.

10h22

Trong bài tham luận với chủ đề Hình thành mạng lưới các trường - viện nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI), PGS. TS Trần Minh Triết, ĐHQG TP HCM nói rằng nếu cố gắng đầu tư phát triển nền kinh tế trí thức thì trong đó vấn đề liên quan đến tỷ trọng về khoa học, công nghệ rất lớn và vai trò của giáo dục – đào tạo có ý nghĩa hết sức quan trọng.

PGS. TS Trần Minh Triết trình bày tham luận tại sự kiện. Ảnh: BTC.

Theo ông Triết, đào tạo là một trong những vấn đề cần được tập trung quan tâm, ngay cả các bạn học sinh, sinh viên cũng như những người đã ra trường đã đi làm thì những nội dung liên quan đến tri thức về AI cũng như những kỹ năng, kinh nghiệm để mình dùng AI để phục vụ cho cuộc sống cũng là một trong những vấn đề cần quan tâm.

Như vậy, vấn đề giáo dục đào tạo không chỉ dừng lại trong giai đoạn đang được đào tạo trong nhà trường mà cả những quá trình đào tạo để giúp cho các bạn trong xã hội có khả năng tiếp cận những vùng tri thức mới, những kiến thức, kỹ năng cần thiết để vận dụng trong cuộc sống và đặc biệt là có khả năng kiên kết được nhiều ngành, lĩnh vực khác nhau bởi vì lĩnh vực AI đã được sử dụng như một công cụ và nó chỉ phát huy được công dụng khi có sự kết hợp với những kiến thức chuyên môn các lĩnh vực khác nữa.

Nói về vấn đề thu thập dữ liệu, ông Triết cho rằng việc này có khả năng diễn ra một cách tường minh hoặc ngầm bên dưới thông qua các hệ thống, thiết bị giám sát, những ứng dụng có khả năng được đeo trên cơ thể con người để ngầm ghi nhận các thông tin trong cuộc sống hàng ngày cũng như thông qua tất những tiện ích mà chúng ta sử dụng cơ sở hạ tầng...

Cũng theo ông Triết, nguồn dữ liệu đó sẽ được thu thập, lưu trữ và cần phải được xử lý để đưa ra tri thức mới. Chúng ta có khả năng thấy việc sử dụng những nền tảng hỗ trợ cho giáo dục trực tuyến đã được sử dụng rất hiệu quả trong thời gian qua. Tuy nhiên, nếu chỉ sử dụng mà không thu thập lại những thao thác, những tương tác và cả những cảm xúc cũng như kết quả đạt được của người học trong quá trình tương tác và học trực tuyến là đang bỏ phí một nguồn dữ liệu vô cùng quan trọng để từ đó có thể tối ưu hoá quá trình đào tạo và cá thể hoá được nội dung đào tạo với từng người học.

TS Triết cho rằng, nếu chúng ta biết tận dụng được những thông tin, những tri thức cần thiết trong nền kinh tế số có thể tạo ra những giá trị rất lớn. Các quốc gia đều hình thành chiến lược phù hợp để phát triển một cách hiệu quả về việc ứng dụng AI để phục vụ các lĩnh vực khác nhau, không chỉ dừng lại ở các lĩnh vực an ninh quốc phòng mà còn phục vụ các vấn đề về xã hội.

Đồng thời, chiến lược phát triển AI của các quốc gia đều hướng đến mục tiêu giúp cuộc sống con người được tốt hơn, tạo môi trường kinh doanh thuận lợi hơn, giúp thay đổi được thị trường lao động, xây dựng nên những chuẩn mực đạo đức về AI... "Tuy nhiên, AI cũng như một con dao hai lưỡi. Nếu chúng ta sử dụng nó không phù hợp thì rất có khả năng nó sẽ được dùng với những mục tiêu không trong sáng", ông Triết nói.

10h40

TS Bùi Hải Hưng phát biểu tại sự kiện. Ảnh: BTC.

VinAI Research đặt mục tiêu trở thành một trung tâm nghiên cứu AI đẳng cấp tại Việt Nam, với hơn 100 nhân viên, văn phòng Hà Nội và TP HCM. TS Hưng nhấn mạnh: "Việt Nam có tên trên bản đồ AI trên thế giới". Tại hội nghị Quốc tế về máy học (ICML) 2020, Việt Nam lọt top 21 quốc gia có nhiều bài báo được chấp nhận nhất, VinAI lọt 30 công ty (trong ngành) có nhiều bài báo được chấp nhận nhất.

Theo ông Hưng, lực lượng nghiên cứu AI người Việt Nam hiện rất mỏng. 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.

Khi tạo ra chương trình Vin AI Residency Program, VinAI muốn giúp các bạn trẻ có môi trường nghiên cứu. Hiện, chương trình có 50 người trẻ, nhiều người đã học ở nước ngoài. Họ hiện có 37 công trình nghiên cứu, 13 công trình được chấp thuận tại các hội nghị lớn trên thế giới.

"Một điều rất quan trọng của chương trình này là chúng tôi muốn các bạn có một niềm tin, rằng các bạn hoàn toàn có thể làm được những việc như những người ở những nơi số một thế giới", TS Hưng nói.

11h10

TS Stefan Hajkowicz chia sẻ tham luận ở phía đầu cầu Australia. Ảnh chụp màn hình.

11h25

Giáo sư Hsu Hui Huang trình bày tham luận. Ảnh: BTC.

11h30

TS Dongwha Kum: 'AI sẽ giúp tăng năng suất lao động'

TS Dongwha Kum dẫn nhiều ví dụ cho thấy AI đang mang lại những ứng dụng ý nghĩa. Ảnh: BTC.

TS Kum cũng đề cập đến việc một doanh nghiệp ở Hàn Quốc đã ứng dụng AI để sản xuất ra những bộ kit thử rất nhanh. Chỉ trong 2 tuần họ có thể sản xuất ra bộ kit thử Covid-19, và chỉ mất một tuần nữa để được Chính phủ thông qua, và 4 tuần để có thể sản xuất hàng loạt.

"Tất nhiên là họ có 20 năm để tích lũy, song không thể phủ nhận AI đã giúp ích rất nhiều trong việc rút ngắn thời gian sản xuất bộ kit thử", ông nói.

Theo vnexpress.net