Sẽ bị bỏ lại phía sau mãi mãi nếu chậm trễ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

“Trí tuệ nhân tạo, học sâu, học máy – dù bạn đang làm gì, nếu không hiểu về chúng – hãy học. Vì nếu không, bạn sẽ thành khủng long trong vòng ba năm tới”.

Sẽ bị bỏ lại phía sau mãi mãi nếu chậm trễ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Tác giả: Trần Hùng Thiện, Thạc sĩ trường Đại học Hawaii, Mỹ, chuyên gia trong lĩnh vực Tư vấn kinh doanh Nghiên cứu thị trường.

Để hình dung rõ hơn về sự phát triển của AI, tôi quyết định tham gia một hội thảo kéo dài hai ngày tại Singapore.

Mục tiêu của tôi rất đơn giản: nắm bắt kiến thức chính thống và sâu sắc về chủ đề này.

Singapore đã không làm tôi thất vọng. Hơn mười năm không quay lại, những kỷ niệm còn sót lại giúp tôi cảm nhận được sự “không thay đổi” của quốc gia này theo một cách tích cực. Hàng cây xanh mướt dọc hai bên đường, những cụm công viên nhỏ xinh, và sự trật tự đáng kinh ngạc của giao thông ngay cả trong giờ cao điểm tại trung tâm thành phố.

Sự kiện diễn ra trong hai ngày: ngăn nắp và gần như hoàn hảo. Họ đã quá quen với việc tổ chức những hội thảo lớn. Hệ sinh thái của diễn đàn, triển lãm, gọi vốn, tuyển dụng và xây dựng mối quan hệ diễn ra nhịp nhàng, chính xác từng phút.

AI đã phát triển đến đâu trên thế giới? Câu trả lời, tôi đã ít nhiều tìm thấy. Từ Nhật Bản tiên tiến đến các quốc gia xa xôi ở châu Phi, những dự án ứng dụng AI vào nông nghiệp, y học và kinh tế đã đạt nhiều thành tựu. Với kiến thức ban đầu của mình, tôi từng hoài nghi “AI có thể kỳ diệu đến vậy sao?” nhưng những gì tôi chứng kiến đã thuyết phục hoàn toàn. Một tấm phim chụp phổi có thể được các bác sĩ đọc khác nhau do kinh nghiệm, nhưng với hàng triệu tấm phim được tích hợp và cho máy học, trong tương lai không xa, khả năng đọc phim của máy sẽ đạt độ chính xác gần như tuyệt đối

Robot là một khái niệm vừa gần gũi vừa xa vời. Gần gũi vì chúng ta đã thấy những robot chiến đấu bất khả chiến bại trên phim ảnh, nhưng xa vời vì đó chỉ là giả tưởng. Tại diễn đàn hôm đó, tôi chứng kiến các nhà nghiên cứu robot học phân tích cách con người té ngã khi bị tác động ngoại lực, và cách họ tự đứng dậy. Những “bài học” này được chuyển giao cho robot, nhằm tạo ra những robot không cần phải bất khả chiến bại, mà chỉ cần không ngã trước bất kỳ tác động nào. Thành phẩm rất ấn tượng: những người cao tuổi còn minh mẫn nhưng gặp khó khăn trong di chuyển có thể thoải mái khám phá các cung đường leo núi với sự hỗ trợ của một robot nhỏ gọn, địu họ trên lưng. Xác suất té ngã được xác định là 0% vì robot này đã được rèn luyện, thử nghiệm kỹ lưỡng để loại bỏ lỗi. Cả hội trường đã cười ồ khi thấy phiên bản đầu tiên của robot ngã dễ dàng chỉ với tác động nhẹ. Những tiếng cười đó nhanh chóng chuyển thành tràng pháo tay tán thưởng khi robot phiên bản sau kiên cường đứng vững trước mọi ngoại lực. Sớm thôi, robot không chỉ còn xuất hiện trên phim ảnh mà sẽ hiện diện nhiều hơn trong đời sống hàng ngày, giúp con người thực hiện những điều khó khăn hoặc không thể làm được.

Rất nhiều ứng dụng công nghệ, từ cơ bản đến cao cấp, trong các lĩnh vực khác nhau đã được trình diễn, cho thấy công nghệ đã tiến xa và sẽ phát triển nhanh hơn nữa trong thời gian tới.

Điều tôi tâm đắc nhất là câu mở đầu và kết thúc “No Data No AI” của hầu hết diễn giả. Thực tế, ai cũng biết cần phải có dữ liệu, nhưng không phải ai cũng hành động tương xứng. Khi tư vấn cho các đối tác về giải pháp công nghệ, tôi luôn bắt đầu bằng câu hỏi: “Dữ liệu của bạn đang ở tình trạng nào?”. Ngay cả những doanh nghiệp tự tin khẳng định rằng “Yên tâm đi, chúng tôi đã thu thập dữ liệu suốt hơn chục năm nay” thì cũng không vì thế mà tôi cảm thấy lạc quan bởi dữ liệu đó, sau khi lọc ra thì cũng chỉ 20% hữu dụng. Đây chính là điểm yếu cốt lõi.

Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam, câu hỏi chính là “khi áp dụng công nghệ, nên bắt đầu từ đâu?”. Trong khi đó, các doanh nghiệp lớn hơn lại đối mặt với câu hỏi “làm thế nào để thu thập dữ liệu đúng và hữu dụng cho tương lai?”. Nếu không có câu trả lời chính xác, hoặc nếu hành động không dựa trên những câu trả lời đúng, doanh nghiệp sẽ gặp nhiều khó khăn trong việc thích ứng và phát triển trong tương lai. Việc thu thập dữ liệu chỉ là bước đầu. Điều quan trọng hơn là phải biết cách phân tích và sử dụng dữ liệu đó một cách hiệu quả. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống quản lý dữ liệu thông minh và liên tục nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu cho đội ngũ của mình. Chỉ khi đó, dữ liệu mới thực sự trở thành tài sản quý giá, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đưa ra các quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Nếu không, mọi nỗ lực thu thập dữ liệu sẽ chỉ là lãng phí thời gian và nguồn lực.

Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể trong việc ứng dụng công nghệ và trí tuệ nhân tạo, thể hiện qua các báo cáo và xếp hạng quốc tế về phát triển công nghệ thông tin và viễn thông. Tuy nhiên, để đạt được sự hữu dụng và bền vững, cần tập trung vào tính đại chúng của các công nghệ này. Việc chậm trễ trong lĩnh vực công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, không phải là lựa chọn. Để duy trì khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững, Việt Nam phải đảm bảo không chỉ bắt kịp mà còn đi đầu trong ứng dụng và phát triển AI.

Tôi rất vui khi có cơ hội trò chuyện với một trong những chuyên gia cố vấn phát triển khoa học và công nghệ của Đà Nẵng – một thành phố tiên phong trong nhiều lĩnh vực. Qua cuộc trò chuyện, tôi nhận thấy tham vọng phát triển khoa học và công nghệ của Đà Nẵng là rất lớn, và những nỗ lực biến tham vọng này thành hiện thực đang ngày càng tích cực. Nếu chúng ta không bắt đầu từ hôm nay với những hành động nhỏ bé và kiên trì, thì sẽ rất khó để thoát khỏi trạng thái FOMO – nỗi sợ bị bỏ lại phía sau trong cuộc chơi mang tính thời cuộc này.

Nếu các doanh nghiệp đang tự hỏi và lo lắng về sự tiến triển của công nghệ, hãy bắt đầu hành động từ những bước đầu tiên, dù nhỏ bé. Đi mãi sẽ thành đường. Bởi vì, nếu không nhanh chóng thực hiện những hành động này, FOMO sẽ không còn là cảm giác nữa, mà là trở thành trạng thái thực sự bị bỏ lại phía sau do không thể bắt kịp.

Thực vậy, từ 2017, Mark Cuban, doanh nhân, nhà đầu tư người Mỹ từng nói: “Trí tuệ nhân tạo, học sâu, học máy – dù bạn đang làm gì, nếu không hiểu về chúng – hãy học. Vì nếu không, bạn sẽ thành khủng long trong vòng ba năm tới”.

Theo VNEXPRESS 

Tags: , ,