Triển khai ứng dụng AI cần tầm nhìn dài hạn

Làn sóng công nghệ trí tuệ nhân tạo dù hình thành đã rất lâu rồi nhưng gần đây mới nổi lên như một xu hướng không thể tránh khỏi. Triển khai trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ đâu và để đến được lúc nào thì đòi hỏi tầm nhìn xa cho nhiều thập kỷ tởi

Trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) là công nghệ tiên tiến với tiềm năng ứng dụng vô tận trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống. Trong vài năm trở lại đây, AI trở thành cuộc đua của nhiều ông lớn trong ngành công nghệ và là chủ đề trao đổi trên mọi diễn đàn, mạng xã hội và kênh truyền thông. Trên thực tế, dù sở hữu năng lực khai phá những giới hạn của công nghệ, làm nền tảng cho những phát minh có thể thay đổi hoàn toàn cuộc sống của con người, AI cũng đã được ứng dụng vào rất nhiều công cụ quen thuộc chúng ta thường dùng mỗi ngày, khiến chúng trở nên ưu việt và hoàn thiện hơn.

Tập đoàn Cisco ước tính tốc độ tăng trưởng kép hàng năm từ năm 2015 - 2020 đối với sự kết nối giữa các máy móc (M2M) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là 30%, nhiều hơn tốc độ tăng trưởng 29% đối với xe kết nối công nghệ. Trong số 218 công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng AI được thống kê gần đây thì trong đó có 21 công ty phát triển các ứng dụng chăm sóc sức khỏe và có 54 công ty tham gia vào lĩnh vực thuốc dự phòng, trong đó có 44 công ty được thành lập bắt đầu từ năm 2010.

Chiều 7/12/2018, GS.TSKH. Nguyễn Hùng Sơn hiện đang nghiên cứu và giảng dạy tại Viện Tin học (Khoa Toán – Cơ – Tin học, ĐH tổng hợp Warszawa, Ba Lan) đã có buổi chia sẻ nhiều nội dung quan trọng về lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, máy học (machine learning) tới lãnh đạo và các chuyên viên đến từ Viện Khoa học và Công nghệ tính toán (Sở KHCN TP.HCM). 

GS.TSKH Nguyễn Hùng Sơn.

Theo GS Sơn, máy học, trí tuệ nhân tạo đang là những xu thế công nghệ quan trọng, nhận được sự quan tâm đặc biệt của giới công nghệ những năm gần đây. Tuy nhiên, các khái niệm khởi đầu cho những công nghệ này như mạng noron nhân đã xuất hiện từ những năm 60 của thế kỷ trước.

GS. TSKH. Nguyễn Hùng Sơn hiện công tác tại Viện Toán học, Khoa Toán – Cơ – Tin học, Trường Đại học Tổng hợp Vacsava, Ba Lan. Chủ đề nghiên cứu chính của GS. Nguyễn Hùng Sơn là học máy (Machine Learning), phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu (Knowledge Discovery and Data Mining), phương pháp tập thô và ứng dụng (Rough set methods and applications), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), hệ thống đa tác tử và các hệ thống phân tán (Multi Agent Systems and Distributed Systems). 

Trong thời kỳ đầu, mạng noron không nhận được sự chú ý nhiều do còn nhiều hạn chế, nhất là cấu trúc dữ liệu đầu bị cố định, không linh hoạt. Đến những năm gần đây, nhiều phương pháp mới như Recurrent Neural network (mạng neural truy hồi), Sequence to Sequence (xử lý chuỗi đầu vào, đầu ra bất kỳ), Attention (máy tự xác định vùng dữ liệu cần tập trung)... đã đem lại những bước tiến lớn trong lĩnh vực máy học.

Nhờ các phương pháp này, nhiều ứng dụng thực tế đã được nghiên cứu, triển khai hiệu quả như giao thông thông minh, trả lời tự động, dịch thông minh... và làm nền tảng phát triển các giải pháp cho đô thị thông minh.

Theo GS Sơn, tất cả các bài toán thu thập được dữ liệu thì đều có thể sử dụng các phương pháp thông minh để xử lý nhưng quan trọng nhất là phải số hóa được các dữ liệu đó. Việc xử lý không phải lúc nào cũng có thể làm được mà phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu cũng như yêu cầu của bài toán đặt ra.

GS Sơn cũng nhấn mạnh tất cả các mặt trong đời sống đều có thể ứng dụng những công nghệ này từ xử lý dữ liệu văn bản hành chính, dữ liệu y tế, dữ liệu giao thông... để nâng cao chất lượng phục vụ. Tuy nhiên, để những ứng dụng này đem lại hiệu quả thì cần có tầm nhìn dài hạn trong quá trình thiết kế và quy hoạch.

Ông Đoàn Xuân Huy Minh, trưởng phòng Hành chính tổng hợp Viện Khoa học và Công nghệ tính toán (ICST) thuộc Sở KHCN TP.HCM cho biết, định hướng của Viện đã và đang triển khai các nghiên cứu có ứng dụng cho thành phố trong 5 năm tới. Ngoài nghiên cứu cơ bản, Viện sẽ tập trung vào nghiên cứu định hướng, tuy vẫn thuộc nghiên cứu cơ bản nhưng quay trở lại những ứng dụng có tính thực tiễn. Những nghiên cứu của GS Sơn là nghiên cứu cơ bản về lý thuyết nhưng có thể ứng dụng rất cụ thể trong các bài toán thực tế như nhận dạng ảnh, phân tích ngữ nghĩa, dịch tự động...

Trước đó, Viện Khoa học và Công nghệ tính toán (Sở KHCN TP.HCM) đã hoan nghênh và tạo điều kiện một nhóm nghiên cứu trẻ thực hiện một dự án đầy tham vọng là thiết lập một hệ thống theo dõi và dự đoán sức khỏe thông minh bằng ứng dụng học máy. Dự án nhận được sự ủng hộ và tham gia với tinh thần đóng góp của nhiều thành viên đến từ nhiều đơn vị trong và ngoài nước và thuộc các chuyên ngành khác nhau như bác sĩ y khoa, y tế cộng đồng, khoa học môi trường, và khoa học dữ liệu.

Từ khóa: AI, Sở KHCN, trí tuệ nhân tạo