Hiện trạng nghiên cứu, phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trên thế giới

Tính từ khi khởi đầu, nghiên cứu AI đã trải qua ba đợt sóng công nghệ. Làn sóng đầu tiên tập trung vào kiến thức thủ công, phát triển mạnh mẽ vào những năm 1980 trên các hệ chuyên gia dựa trên quy tắc trong các lĩnh vực được xác định rõ ràng, trong đó kiến thức được thu thập từ một người chuyên gia, được thể hiện trong quy tắc "nếu-thì" và sau đó thực hiện trong phần cứng. Các hệ thống lập luận như vậy đã được áp dụng thành công các vấn đề hẹp, nhưng nó không có khả năng học hoặc đối phó với sự không chắc chắn. Tuy nhiên, chúng vẫn dẫn đến các giải pháp quan trọng và các kỹ thuật phát triển vẫn được sử dụng hiện nay.

Làn sóng nghiên cứu AI thứ hai từ những năm 2000 đến nay được đặc trưng bởi sự phát triển của máy học. Sự sẵn có một khối lượng lớn dữ liệu số, khả năng tính toán song song lớn tương đối rẻ, các kỹ thuật học cải tiến đã mang lại những tiến bộ đáng kể trong AI khi áp dụng cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và chữ viết, hiểu ngôn từ, và dịch thuật ngôn ngữ của người. Thành quả của những tiến bộ này có mặt ở khắp nơi: điện thoại thông minh thực hiện nhận dạng giọng nói, máy ATM thực hiện nhận dạng chữ viết tay, ứng dụng email lọc thư rác, và các dịch vụ trực tuyến miễn phí thực hiện dịch máy. Chìa khóa cho một số những thành công này là sự phát triển của học sâu (deep learning).

Các hệ thống AI giờ đây thường xuyên làm tốt hơn con người trong các nhiệm vụ chuyên môn. Các cột mốc quan trọng khi AI đầu tiên vượt qua năng lực của con người bao gồm: cờ vua (1997), giải câu đố (2011), trò chơi Atari (2013), nhận dạng hình ảnh (2015), nhận dạng giọng nói (2015), và Go (2016). Những thành tựu như vậy trong AI đã được thúc đẩy bởi một nền tảng mạnh mẽ của nghiên cứu cơ bản. Những nghiên cứu này đang mở rộng và có khả năng thúc đẩy tiến bộ trong tương lai.

Lĩnh vực AI hiện đang trong giai đoạn khởi đầu của làn sóng thứ ba, tập trung vào các công nghệ AI phổ quát và giải thích. Các mục tiêu của các phương pháp này là nâng cao mô hình học với sự giải thích và sửa giao diện, để làm rõ các căn cứ và độ tin cậy của kết quả đầu ra, để hoạt động với mức độ minh bạch cao, và để vượt qua AI phạm vi hẹp (còn gọi là AI Hẹp) tới khả năng có thể khái quát các phạm vi nhiệm vụ rộng hơn. Nếu thành công, các kỹ sư có thể tạo ra các hệ thống xây dựng mô hình giải thích cho các lớp của hiện tượng thế giới thực, tham gia giao tiếp tự nhiên với người, học và suy luận những nhiệm vụ và tình huống mới gặp, và giải quyết các vấn đề mới bằng cách khái quát kinh nghiệm quá khứ. Các mô hình giải thích cho các hệ thống AI này có thể được xây dựng tự động thông qua các phương pháp tiên tiến. Những mô hình này có thể cho phép học tập nhanh chóng trong hệ thống AI. Chúng có thể cung cấp "ý nghĩa" hoặc "sự hiểu biết" cho hệ thống AI, sau đó có thể cho phép các hệ thống AI để đạt được những khả năng phổ quát hơn.

2. Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam

Tại Việt Nam, những năm gần đây sự phát triển của mạng viễn thông và Internet và nguồn dữ liệu bắt đầu “dồi dào” thì việc chạy các mô hình AI trên thư viện mã nguồn mở opensource với phần cứng đã tích hợp chiều sâu AI module như các máy chủ dòng ASIC hoặc các card đồ họa VGA lại cho các kết quả rất khả quan. Do đó AI ngày trở nên “rẻ hơn”, “dễ phát triển” và tạo cơ hội cho các startup phát triển ngay cả ở những nước có nền công nghệ thấp như Đông Nam Á nói chung và Việt Nam nói riêng.

Vấn đề tại Việt Nam: Việc xác định khái niệm “AI và Không phải AI”. Điểm mấu chốt là công nghệ doanh nghiệp đang sử dụng nằm ở bước phát triển nào của AI. Có 4 bước: một là lấy mô hình AI có sẵn và áp dụng luôn vào thực tế, hai là lấy mô hình AI và thay đổi đôi chút cho phù hợp với thực tế, ba là thay đổi phần lớn và bốn là tạo ra mô hình AI mới. Các nhà công nghệ nhấn mạnh rằng đừng nên tập trung vào công nghệ mà hãy tập trung vào bài toán thị trường. Dữ liệu càng nhiều thì thuật toán sử dụng càng đơn giản. Bên cạnh đó, không có phương pháp phù hợp cho mọi tình huống. Điều quan trọng không nằm ở việc chúng ta tìm được phương pháp tốt nhất mà ở tìm ra phương pháp phù hợp nhất.

Vậy, doanh nghiệp muốn ứng dụng AI cần cân nhắc tới chi phí bỏ ra có tương xứng với hiệu quả công việc mình nhận lại và đặc biệt, cần quan tâm tới vấn đề những nhân viên bị thay thế bởi robot sẽ làm việc gì sau khi bị sa thải? Đặc biệt, trong lĩnh vực nông nghiệp, những người nông dân sẽ biết làm gì nếu robot được đưa vào sử dụng.

Để ứng dụng AI hiệu quả, trước hết doanh nghiệp cần nhìn AI trên tổng thể quy trình doanh nghiệp: phần nào cần tối ưu hóa và khi tối ưu hóa hiệu quả mang lại có tương xứng không. Điều thứ hai, doanh nghiệp nên tìm ra thuật toán phù hợp cho bài toán của riêng doanh nghiệp mình thay vì chỉ tập trung vào một công nghệ AI. Bên cạnh đó, doanh nghiệp nên chọn thị trường phù hợp, hướng tới vào thị trường ngách và hãy coi AI chỉ là một lợi thế cạnh tranh chứ không phải yếu tố tiên quyết quyết định thành công của doanh nghiệp. Startup nên dựa trên AI để tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường. 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 TT&TT cũng đặt nhiều ưu tiên cho việc phát triển sản phẩm CNTT 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.

3. Đánh giá tác động của AI tới phát triển kinh tế - xã hội của Việt Nam

a. Về kinh tế

Qua các hội thảo quốc tế do Zalo và FPT tài trợ tổ chức trong thời gian vừa qua, các nhà công nghệ Việt Nam thừa nhận rằng AI sẽ đóng vai trò rất quan trọng đối với năng lực quốc gia tổng thể trong tương lai.

"AI là một trong những cơ hội hiếm hoi để Việt Nam ghi tên trên bản đồ công nghệ thế giới", nhiều nhà khoa học ở Việt Nam đã nhấn mạnh. Các chuyên gia này cho rằng Trung Quốc đang là quốc gia nhạy bén nhất về AI và có thể dẫn đầu thế giới trong 15 năm nữa. Việt Nam có thể đón sóng được AI nếu tận dụng được thời cơ.

Tăng trưởng kinh tế của Việt Nam bắt đầu chậm lại và hy vọng rằng AI có thể là "động lực mới" để thúc đẩy phát triển kinh tế trong tương lai thông qua việc mở ra một cuộc cách mạng khoa học mới và chuyển đổi công nghiệp. Theo một báo cáo của Chính phủ Trung Quốc thì AI có thể giúp nền kinh tế Trung Quốc mở rộng 26% vào năm 2030 do đó nếu Việt Nam chọn đúng hướng đầu tư nghiên cứu thì AI sẽ hỗ trợ phát triển kinh tế - xã hội ở mức tương đương.

Theo nghiên cứu của Công ty tư vấn McKinsey trong báo cáo ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOUTHEAST ASIA’S FUTURE thì kịch bản chấp nhận AI ở các nước ASEAN theo từng ngành, lĩnh vực với đường màu vàng là dành cho các nước ứng dụng mạnh mẽ AI, đường màu xám là ứng dụng một phần AI và đường màu xanh là không hoặc ít ứng dụng AI.

b. Về xã hội

Về tác động xã hội, AI sẽ thúc đẩy thông qua quản trị và xã hội để cải thiện một loạt các dịch vụ và hệ thống, bao gồm giáo dục, chăm sóc sức khoẻ và hệ thống tư pháp.

Tuy nhiên AI sẽ có tác động mà chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy chính là lượng thất nghiệp tăng cao. Nếu AI phát triển hoàn thiện với khả năng thay thế con người trong các công việc trí tuệ như chăm sóc sức khỏe, phục vụ, sản xuất theo dây chuyền tự động, công việc văn phòng...

Ngoài ra, có một vấn đề rất lớn đối với xã hội loài người khi AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, chúng ta sẽ cho phép mình nghe theo những quyết định của máy móc, vì đơn giản là các cỗ máy luôn đưa ra quyết định chính xác hơn con người.

Nguy cơ AI bị lạm dụng bởi các thế lực xấu xa, bọn tội phạm và phần tử khủng bố hoạt động đơn độc để tiến hành những vụ tấn công mạng được tự động hóa, khiến ô tô không người lái gây tai nạn hoặc biến máy bay không người lái thương mại thành vũ khí nguy hiểm.

c. Tác động môi trường

Ngoài việc nâng cao năng suất, các công cụ mới sử dụng AI có thể đem lại tác động tích cực cho môi trường. Trong lĩnh vực nông nghiệp, hệ thống thông minh sử dụng AI của hãng Blue River có thể làm giảm đáng kể việc sử dụng thuốc diệt cỏ, thuốc trừ sâu hoặc các hóa chất nông nghiệp khác, các máy phun có thể đi qua toàn bộ cánh đồng nhưng sẽ chỉ phun thuốc bảo vệ thực vật vào cỏ dại, giảm đi một lượng lớn thuốc diệt cỏ phải được phun trên khắp ruộng…

Với AI việc kiểm soát chất lượng thực phẩm, chất lượng nguồn nước và xử lý chất thải cùng với việc hỗ trợ các phương tiện giao thông lưu thông có thể có tác động lớn trong việc giảm lượng xả thải chất độc hại, khí thải… gây hiệu ứng nhà kính, ảnh hưởng đến môi trường. Chúng ta cứ thế tưởng tượng là nếu đặt các camera có chế độ so sánh màu nước thải tại các cống xả thải của nhà máy Formosa thì bất cứ khi nào màu nước xuất hiện bất thường thì các cơ quan chức năng có thể kiểm soát và thanh tra ngay lập tức.

4. Quản lý nhà nước về AI

Lĩnh vực quản lý nhà nước về AI tại Việt Nam cũng có nhiều chồng lấn, chưa thực sự rõ ràng, theo đó Bộ Khoa học – Công nghệ hiện như đang chủ trì lĩnh vực này khi ban hành Kế hoạch Kế hoạch phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) ở Việt Nam đến năm 2025. Bộ Thông tin và Truyền thông thì đang quản lý các doanh nghiệp viễn thông và CNTT với hệ thống cơ sở hạ tầng và Data Center hiện đại với một khối dữ liệu “khổng lồ” nằm tại các doanh nghiệp viễn thông. Văn phòng Chính phủ là hạt nhân của Chính phủ điện tử cũng đang nắm giữ nhiều dữ liệu về các thủ tục hành chính công tại Trung ương và địa phương. Bộ Công thương quản lý các doanh nghiệp thương mại điện tử cũng có hạ tầng và dữ liệu về công nghiệp, thương mại. Bộ Kế hoạch – Đầu tư quản lý nền kinh tế nói chung và kinh tế số nói riêng. Bộ Văn hóa – Thể thao – Du lịch quản lý về bản quyền phần mềm. Bộ Giáo dục và Đào tạo/Bộ Lao động – Thương binh – Xã hội quản lý về nguồn nhân lực quốc gia. Điều này đặt ra nhiệm vụ cần phân tách rõ trách nhiệm của các cơ quan quản lý nhà nước nhằm thúc đẩy phát triển AI tại Việt Nam.

5. Kết luận

Chính phủ sẽ đóng một số vai trò rất quan trọng trong việc nâng cao nhận thức của cộng đồng và tạo sự đồng thuận của người dân khi triển khai các dịch vụ AI hay chia sẻ dữ liệu cá nhân của mình nhằm tạo ra một thị trường AI và các dịch vụ dữ liệu lành mạnh, công bằng và minh bạch. Chính phủ cần bảo đảm sự an toàn và tính công bằng của các ứng dụng khi chúng phát triển và thông qua các khung pháp lý để khuyến khích đổi mới cùng với bảo vệ công dân của mình. Chính phủ cần hỗ trợ nghiên cứu cơ bản và ứng dụng AI vào các hàng hóa công cộng, cũng như sự phát triển của một lực lượng lao động đa dạng có chuyên môn cao. Và bản thân Chính phủ cần sử dụng AI để phục vụ công chúng nhanh hơn, hiệu quả hơn và với chi phí thấp hơn.

Nhiều lĩnh vực chính sách công, từ giáo dục, y tế, quốc phòng, bảo vệ môi trường và tư pháp… sẽ thấy những cơ hội mới và những thách thức mới do sự tiến bộ liên tục của AI. Chính phủ phải tiếp tục nâng cao năng lực của mình để nắm bắt và thích nghi với những thay đổi này.

Các sản phẩm công nghiệp AI do Việt Nam tự nghiên cứu, phát triển sẽ là một cơ hội tốt để chúng ta tiếp tục nâng cao năng lực tiếp cận cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư mà hiện nay đang được Đảng và Chính phủ rất quan tâm định hướng và chỉ đạo.

PGS. TS Trần Minh Tuấn

[1] ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOUTHEAST ASIA’S FUTURE – McKinsey

[2] ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOUTHEAST ASIA’S FUTURE – McKinsey