AI không còn là giấc mơ nữa

Ở tọa đàm, các chuyên gia đã cùng với nhau thảo luận một câu hỏi từng được đặt ra từ nhiều năm trước đó là: "Liệu có phải mọi việc con người làm được thì máy móc cũng làm được không?".

Chuyên gia về Khoa học máy tính và Toán ứng dụng tại Đại học Harvard (Hoa Kỳ), Thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture - GS. Leslie Gabriel Valiant cho biết: “Alan Turing đã từng nói rằng, có những điều con người làm được và máy móc không bao giờ làm được. Tuy nhiên đó chỉ là trấn an thôi. Thực tế thì máy móc có năng lực vô hạn, nó có thể làm mọi điều, chỉ là khi nào thôi”.

Cũng theo GS. Leslie Gabriel Valiant, xét về tư duy, máy móc đã vô địch ở nhiều cuộc thi trí tuệ hay về năng lực logic, suy đoán và máy móc đều có tiềm năng lớn. Chúng ta gán nhãn hình ảnh này là con voi, con mèo rồi chạy thuật toán học máy và máy đưa ra phân loại. Và sau khi phân loại máy có thể tự phân loại mà không cần đầu vào. Và khi mà ta tạo nhiều thì lỗi sai cũng giảm đi. Để có thể giảm được sai lỗi trong dự báo chúng ta cần tăng hiệu quả tính toán. Có nhiều công ty đã đầu tư hàng chục triệu USD để đào tạo thuật toán cho nên họ đòi hỏi độ chính xác trong tính toán cao hơn.

Chuyên gia: AI không còn là giấc mơ, lĩnh vực này sẽ còn nhiều tiềm năng để phát triển trong thời gian tới
AI không còn là giấc mơ, lĩnh vực này sẽ còn nhiều tiềm năng để phát triển trong thời gian tới. Nguồn ảnh: Internet

Tổng Giám đốc của VinAI (Việt Nam) - TS. Bùi Hải Hưng cho rằng: “Hiện nay AI đang ngày càng thâm nhập sâu vào đời sống. Mọi người mở điện thoại dùng ChatGPT đã thực lắm rồi. Có nhiều người làm OpenAI cũng ngạc nhiên bởi sự phát triển ở thời điểm hiện tại. Đây chính là thời điểm chúng ta cần nghiêm túc hơn trong nghiên cứu ứng dụng AI và AI không còn là giấc mơ nữa”.

Cũng đồng tình với quan điểm của TS. Bùi Hải Hưng, TS. Padmanabhan Anandan - nhà khoa học nổi tiếng toàn cầu về Thị giác Máy tính và Trí tuệ nhân tạo, Thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture cho biết, AI không chỉ là bong bóng, giấc mơ viển vông nữa. Chắc chắn AI sẽ sớm chuyển sang làn sóng tiếp theo. Và trong giai đoạn sắp tới, lĩnh vực này sẽ còn nhiều tiềm năng để phát triển.

Và TS. Padmanabhan Anandan cũng đã chỉ ra nhiều lĩnh vực mà AI đang chứng tỏ được tính hiệu quả. Ví dụ như lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh trong y tế, hay là trong nông nghiệp. Đáng chú ý, trong giai đoạn dịch bệnh COVID-19, AI cũng thể hiện được tính hữu ích khi phòng ngừa lây lan.

Ông Bùi Hải Hưng nói rằng: “Mọi người vẫn nghĩ về tiềm năng của AI thế hệ mới. Đối với tôi, đây là thời điểm thú vị bởi mỗi khi có thời điểm tạo ra bước ngoặt thì cũng có những thách thức. Trong cuộc cách mạng này, chúng ta không hề tụt hậu bởi đây là phát triển mới đồng thời là cơ hội để cho chúng ta hiểu bản chất công nghệ”.

Mặc dù vậy thì các chuyên gia cũng đồng thời cảnh báo những rủi ro có thể xảy ra khi ứng dụng AI. Cụ thể, GS Vũ Hà Văn có đề cập đến vấn đề nóng là đảm bảo an toàn cho AI, đảm bảo AI được sử dụng cho những mục đích tốt đẹp.

Vị giáo sư này đặt câu hỏi: “Vào 5 ngày trước, tôi đọc một bài viết ở trên Tạp chí Nature, Ai đang tham gia vào việc giải quyết công trình nghiên cứu khoa học. Đó cũng chính là bước tiến mới, tuy nhiên tôi lại có thắc mắc, là nếu máy tính kiểm soát các thuật toán về AI thì sao?”.

Theo GS. Leslie Gabriel Valiant, con người có thể sử dụng AI để hỗ trợ đưa ra ý tưởng mới, tuy nhiên con người cũng phải kiểm soát khía cạnh an toàn.

TS. Padmanabhan Anandan nhấn mạnh: “Nếu như AI sai sót thì sao, những hoạt động dựa trên thông tin sai lệch cũng là một thực tế, AI không làm cho mọi thứ trở nên dễ dàng hơn. Chúng ta phải nghiên cứu một cách thấu đáo về vấn đề này”.

Chuyên gia: AI không còn là giấc mơ, lĩnh vực này sẽ còn nhiều tiềm năng để phát triển trong thời gian tới
Tọa đàm với chủ đề "Trí tuệ nhân tạo: Tiềm năng đột phá và thách thức" nằm trong chuỗi "Khoa học vì cuộc sống" trong khuôn khổ Tuần lễ Khoa học Công nghệ VinFuture 2023. Nguồn ảnh: Internet

Cuộc đua AI: Cơ hội nào cho Việt Nam?

GS Leslie Gabriel Valiant - người chuyên nghiên cứu về Khoa học máy tính và Toán ứng dụng tại trường ĐH Harvard (Hoa Kỳ) cho biết: “AI là cơ hội để tạo bình đẳng cho tất cả. Có thể ứng dụng AI trong giảng dạy, đào tạo máy móc theo nhu cầu của con người. Tất cả đều có thể tham gia vào cuộc chơi này”.

Thảo luận ở tọa đàm, TS. Bùi Hải Hưng cho hay: “Một số người cho rằng châu Á có tiềm năng ứng dụng AI trong thời gian 5 - 10 năm tới. Các nhà khoa học nghiên cứu AI cũng tin rằng AI có nhiều ứng dụng hữu ích. Và việc hoạch định chính sách phát triển các ứng dụng của AI cần được cân nhắc môt cách nghiêm túc”.

Đánh giá về những ứng dụng có hiệu quả của AI ở những nước đang phát triển, TS Padmanabhan Anandan cho biết, AI có thể mang đến nhiều lợi ích để nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân và hiện đang thể hiện rõ nhất ở ba lĩnh vực.

Chuyên gia: AI không còn là giấc mơ, lĩnh vực này sẽ còn nhiều tiềm năng để phát triển trong thời gian tới
Nguồn ảnh: Internet

Đầu tiên là trong lĩnh vực y tế, liên quan công cụ thiết bị như đọc X Quang, cộng hưởng từ.

Thứ hai đó là trong lĩnh vực nông nghiệp, đưa ra những hướng dẫn cho người nông dân để trồng trọt được tốt hơn. Ví dụ như nông dân cần được dự đoán tình trạng xảy ra dịch bệnh.

Thứ ba là trong xã hội khi có dịch bệnh, ví dụ như ở trong dịch bệnh COVId-19, ứng dụng AI cũng hữu ích khi phòng ngừa lây lan.

Khi nói đến cơ hội của Việt Nam đối với AI, TS Bùi Hải Hưng bộc bạch: “Với bản thân tôi thì đây chính là thời điểm thú vị bởi mỗi khi có thời điểm tạo ra bước ngoặt thì cũng có thách thức. Một hai năm trước còn là thách thức lớn. Trong cuộc cách mạng khoa học công nghệ này, với AI chúng tôi không nghĩ rằng Việt Nam ta tụt hậu bởi đây là phát triển khoa học mới, cũng chính là cơ hội để cho chúng ta hiểu bản chất công nghệ”.

Cũng theo TS Bùi Hải Hưng, thách thức đối với các nước như Việt Nam là không cạnh tranh được về nguồn lực với những tập đoàn đa quốc gia, họ có nhiều tài nguyên tính toán. Hy vọng rằng những mô hình AI nhỏ vẫn có đất sống với điều kiện, nguồn lực hạn chế.

GS Leslie Gabriel Valiant cũng đưa ra gợi ý với các nhà khoa học Việt Nam rằng, việc xây dựng tập dữ liệu tốt chính là tiền đề quan trọng chứ không hề dễ. Một số nước đang phát triển nguồn lực hạn chế phải sử dụng những gì đang có và dễ kiếm để đáp ứng nhu cầu.