Tọa đàm được tổ chức để các chuyên gia trong nước, quốc tế về trí tuệ nhân tạo (AI) cùng chia sẻ giải pháp tháo gỡ khó khăn giúp doanh nghiệp đưa ra những chiến lược từng bước ứng dụng AI vào hoạt động sản xuất, kinh doanh phục hồi trong bối cảnh dịch Covid-19.
Phát biểu tại Tọa đàm, Thứ trưởng KH-CN Bùi Thế Duy cho biết, đây là chuỗi sự kiện thường niên, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nền tảng, hệ thống chuyển đổi số, trực tuyến ở Việt Nam.
Sự kiện này tổ chức sẽ bàn thảo về chủ đề rất nóng hiện nay đó là làm thế nào để phục hồi sản xuất, phục hồi đứt gẫy chuỗi cung cấp hàng hóa và bảo đảm ổn định hoạt động của doanh nghiệp. Từ đó sẽ bảo đảm ổn định việc làm cho người lao động, đưa người dân về trạng thái bình thường.
Năm nay, do ảnh hưởng kéo từ Covid-19, Bộ KH-CN tổ chức online ở Hà Nội và trực tiếp tại TP Hồ Chí Minh nhằm bảo đảm đúng quy định giãn cách.
"Đây là lần đầu tiên chúng tôi tổ chức sự kiện theo hình thức online nhưng vẫn thu hút rất đông người quan tâm qua các nền tảng trực tuyến. Mong rằng những phát kiến quan trọng, sáng tạo sẽ giúp cho các doanh nghiệp tìm ra hướng đi trong Covid-19", Thứ trưởng Bùi Thế Duy nhấn mạnh.
Cần kiên nhẫn với những lỗi sai trong quá trình máy học
Bà Joumana Ghosn, Giám đốc Nghiên cứu ứng dụng - Viện nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mila (Canada) chia sẻ, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rất gần gũi trong cuộc sống. Đơn cử như ứng dụng AI tại đơn vị điều trị, thăm khám từ xa giúp cho các bệnh nhân giao tiếp, trao đổi với bác sĩ, sử dụng hệ thống hỏi đáp tự động băng ngôn ngữ tự nhiên. Hay như Mila từng phối hợp với doanh nghiệp khai khoáng mỏ địa chất, tự động phân tích ảnh 3D khi khảo sát vùng mỏ.
Khi Covid-19 bùng phát, Viện Mila hợp tác với Chính phủ Canada để xây dựng hệ thống giải đáp các câu hỏi từ người dân và doanh nghiệp về dịch bệnh. Phiên bản đầu tiên thực hiện trong hai tháng rưỡi với nguồn dữ liệu, thông tin thu thập từ các chuyên gia.
Lời khuyên từ đại diện viện Mila đối với các doanh nghiệp, ứng dụng AI là cần thiết, song cần nhấn mạnh vai trò của các lãnh đạo cấp cao, trang bị đủ nguồn lực con người, sẵn sàng cho các rủi ro.
Theo bà, hầu hết các doanh nghiệp hiện nay lúng túng trong quá trình cập nhật công nghệ. Với AI khi ứng dụng doanh nghiệp cần liên tục cải thiện và kiên nhẫn với những lỗi sai vì đây là quá trình tự học và hoàn thiện của công nghệ. Ngoài ra, doanh nghiệp cần tiếp "nhiên liệu" là dữ liệu cho hệ thống AI. "Phải có dữ liệu thì những hệ thống này mới tạo ra giá trị", bà Joumana Ghosn nói.
AI cần tốc độ nhưng cũng phải quyết tâm
Là chuyên gia tham dự chương trình, ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng, Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research (Tập đoàn Vingroup) chia sẻ nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo.
"Cách làm trí tuệ nhân tạo của VinAI Research không xa rời triết lý chung của Tập đoàn, đó là tốc độ", ông Lâm nói.
Khi ra mắt mẫu Vsmart, VinAI Research đã chủ động sản xuất được công nghệ FaceID thay vì phải bỏ ra số tiền rất lớn để mua công nghệ này từ Mỹ hoặc Trung Quốc.
Theo ông, làm AI cần tốc độ, nhưng cũng phải quyết tâm. VinAI Research có những con người giỏi, tài năng và cả sức ép để hoàn thành nhiều sản phẩm. Tuy nhiên kinh phí vẫn là yếu tố rất quan trọng để cho ra đời những sản phẩm trí tuệ nhân tạo chất lượng.
Đồng tình quan điểm về tốc độ và tính kịp thời, phía đầu cầu Australia, Tiến sĩ Stefan Hajkowicz, Trưởng nhóm nghiên cứu nhóm chuyên gia kỹ thuật số của cơ quan khoa học quốc gia của Australia cho biết, AI hiện diện ở mọi lĩnh vực kinh tế, địa phương của nước này. Ngay lúc này, các chuyên gia hàng đầu của Australia đang dùng công nghệ phục vụ việc điều chế vaccine Covid-19.
"Chúng tôi nhận thấy công nghệ AI hỗ trợ rất tốt cho các bác sĩ, chuyên gia nghiên cứu. Đặc biệt là AI rút ngắn thời gian ở nhiều công đoạn điều chế vaccine", Tiến sĩ Stefan Hajkowicz nói.
Còn ông Trần Công Quỳnh Lân Phó Tổng Giám đốc Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (Vietinbank) cho biết, hiện VietinBank đang hợp tác với FPT triển khai ứng dụng chatbot để giải đáp các thắc mắc trong nghiệp vụ nội bộ của ngân hàng. Từ những tình huống hay gặp phải của nhân viên, hệ thống đào tạo để chabot hiểu và từ đó tự động trả lời cho nhân viên. Thay vì việc phải chờ sự giúp đỡ từ các bộ phận, nhân viên hoàn toàn có thể chat với chatbot để nhận được câu trả lời nhanh gọn.
Việt Nam chưa có quy định về dữ liệu để phát triển AI
Về vấn đề cung cấp dữ liệu cho hệ thống AI, ông Trần Thế Trung, Viện trưởng Viện Nghiên cứu công nghệ FPT cho rằng, ở Việt Nam, đây vẫn là bức tranh màu xám vì hệ thống luật pháp còn chưa rõ ràng, gây trở ngại cho các doanh nghiệp khi tiếp cận dữ liệu.
Còn đại diện Vingroup, ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research cho rằng, vấn đề nằm ở mặt cung cầu, dữ liệu ít người mua, người làm thì chưa có.
Ông Nguyễn Xuân Phong, chuyên gia Nghiên cứu TTNT Viện nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo Mila (Canada) đưa ra giải pháp, trong trường hợp doanh nghiệp không mua được trọn bộ, có thể dán nhãn dữ liệu. Tại Việt Nam, một số công ty như FPT chuyên cung cấp dịch vụ dãn nhãn dữ liệu để dạy học cho hệ thống.
Các chuyên gia cho rằng, việc xây dựng hệ thống dữ liệu là cần thiết để Việt Nam có thể phát triển và ứng dụng AI nhiều hơn trong các ngành.
"Hiện AI đã phát triển trên thế giới từ lâu, dẫn đầu là Bắc Mỹ với các công ty công nghệ lớn. Làn sóng tiếp theo từ Đức, Nhật Bản. Về cơ hội phát triển AI tại Việt Nam, chuyên gia Nguyễn Xuân Phong cho rằng, chúng ta còn nhiều khoảng trống cho AI.
“Trí tuệ nhân tạo có thể len lỏi mọi ngành. Điều quan trọng là cần có chiến lược mũi nhọn của quốc gia, chọn ra thế mạnh trong nông nghiệp, y tế, nông lâm thuỷ sản... để phát huy", ông Nguyễn Xuân Phong khẳng định.
