Trong chuyến công tác lần đầu tiên đến Việt Nam mới đây, tiến sĩ Jeff Dean - giám đốc khoa học, người đứng sau nhiều ứng dụng phổ biến toàn cầu của Google - đã có cuộc trao đổi cởi mở với Tuổi Trẻ.
Việt Nam mạnh về toán, khoa học
* Ông cảm nhận thế nào về những cơ hội phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam?
- Nhìn chung AI đang chứng kiến những bước phát triển lớn trong thời gian qua. Bất kể bạn so sánh thời gian gần đây so với 4 năm hay 10 năm trước đều sẽ có những tiến bộ khá đáng kể.
Sự kiện GenAI Summit tôi vừa tham dự ở Việt Nam đã có rất nhiều đại diện từ các công ty trong nước đang tập trung xây dựng các sản phẩm dựa trên AI. Có thể thấy được sự hào hứng và tiến bộ vượt bậc khi các công ty Việt Nam đang làm ra nhiều sản phẩm tuyệt vời.
Ngoài ra, tôi thấy nhiều học sinh, sinh viên ở sự kiện vừa qua rất nhiệt huyết với AI. Tôi có dịp tiếp xúc với nhiều bạn trẻ, hầu hết đều rất hiểu biết. Một số bạn đã trình bày các công trình của mình và có được các bài báo tại các hội nghị hàng đầu về thị giác máy tính và học máy.
* Việt Nam có lẽ không thiếu những học sinh, sinh viên tiềm năng, bằng chứng là nhiều "bộ não" Việt đang làm việc cho Google. Theo ông, những học sinh, sinh viên tiềm năng này nên được nuôi dưỡng như thế nào để có thể trở thành những chuyên gia về AI?
- Chương trình giáo dục về khoa học và toán học của Việt Nam rất mạnh ở cấp tiểu học và trung học phổ thông. Các trường đại học nên nghĩ cách có thể tận dụng nền tảng thô sơ này mà rất nhiều sinh viên Việt Nam đang có rồi đào tạo thêm cho các bạn những kỹ thuật AI hiện đại.
Đó cũng là một trong những lý do chúng tôi đang hợp tác với Trường đại học Fulbright Việt Nam khai phá những cách tích hợp AI vào chương trình giảng dạy trong trường đại học ở Việt Nam.
Một hướng đi khác là bổ sung những khóa đào tạo ngắn hạn cho những bạn đã tốt nghiệp đại học chưa lâu. Các bạn sẽ được học thêm về những kỹ thuật AI trong các lớp đào tạo ngắn hạn này.
Đây là cách nhiều quốc gia đang thực hiện và nhiều công ty cũng tạo điều kiện cho lao động của mình tiếp cận các chương trình học bổ sung về AI cho công việc, giúp ngày càng có nhiều người quan tâm đến việc học cách áp dụng những kỹ thuật AI vào nhiều lĩnh vực khác nhau.
Nhận định một nguồn tài nguyên máy tính đủ lớn để học được các kỹ thuật AI có lẽ hơi sai. Rất nhiều thử nghiệm chúng tôi trong Google thực tế đều ở quy mô nhỏ.
Ngoài ra hiện có khá nhiều mô hình nguồn mở giúp người dùng có thể khởi đầu khám phá các ý tưởng AI. Bạn chỉ cần một lượng điện toán tương đối nhỏ để bắt tay thực hiện những điều thú vị về AI.
Điều quan trọng là AI đang thay đổi cách dạy của nhiều môn học. Từ các môn khoa học, sinh học, hóa học… đều ghi nhận tác động. Tôi nghĩ những người thầy sẽ phải thực sự suy nghĩ về việc có thể đưa AI vào giảng dạy ngay trong từng môn học được hay không.
Lấy ví dụ về dự báo thời tiết. Hiện đang có một số cách tiếp cận rất mới để dự đoán thời tiết bằng cách sử dụng các mô hình dựa trên AI thay đổi khá đáng kể cách bạn dự đoán thời tiết trước đây.
Vậy thì những người thầy trong lĩnh vực khoa học khí quyển có thể suy nghĩ về việc làm thế nào để dạy phương pháp mới này cho sinh viên đối chiếu với những phương pháp truyền thống. Những thay đổi tương tự cũng đang diễn ra ở nhiều môn học khác.
"Bắt tay" giữa con người và AI
* Một câu hỏi thường rất thường được đề cập trong các hội nghị, hội thảo về AI là viễn cảnh AI có thể thay thế con người. Ông có quan ngại điều này không?
- Phải công nhận rằng các mô hình AI đang ngày càng giỏi hơn, và bạn có thể suy luận năng lực của chúng trong 5, 10, 20 năm tới. Nhưng đối với tôi, các mô hình AI về cơ bản là phần mềm mà mọi người làm việc và thiết kế.
Nên xem xét cẩn thận những cách thức mà AI đang sử dụng trong từng bối cảnh: cách thức AI dùng trong phát triển ô tô hoặc phương tiện tự hành sẽ khác với xem xét AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tất nhiên cũng sẽ khác hẳn với chuyện AI giúp mọi người làm thơ, làm bài tập về nhà.
Tôi cũng muốn nói thêm về sự kết hợp AI và con người. Trong lĩnh vực y tế, nhiều mô hình AI của chúng tôi cho kết quả gần như tương đồng với kết quả của các chuyên gia. Nhưng khi các chuyên gia cộng tác với mô hình AI, kết quả sẽ tốt hơn rất nhiều so với chuyên gia hay mô hình AI làm việc độc lập với nhau.
Tôi nghĩ chúng ta nên xây dựng là các hệ thống tích hợp chuyên môn của con người và chuyên môn về AI để đạt được kết quả tốt nhất.
* Những bước tiến của AI trong thời gian tới có thể ra sao, thưa ông?
- Với sự xuất hiện của AI, mọi thứ đang thay đổi nhanh chóng. Một thập kỷ trước chưa có nhiều tiến bộ lớn trong lĩnh vực thị giác máy tính, nhận diện giọng nói và ngôn ngữ thì giờ đây các mô hình AI đã được sử dụng để giải những nhiệm vụ phức tạp. AI còn có thể giải quyết tốt các bài thi toán quốc tế.
Giờ đây với sự phát triển của AI, các ý tưởng về một robot có thể nói chuyện, làm theo hiệu lệnh như đi vào bếp lấy một miếng bọt biển rồi lau bàn dù chưa tồn tại như một sản phẩm nhưng chúng tôi đã có nghiên cứu chứng minh điều đó có thể.
Hiện nay, một số robot đang vận hành các phương tiện tự hành. Trong một thập kỷ nữa, chúng có thể sẽ phổ biến hơn hiện tại.
Riêng với các mô hình AI, tôi nghĩ chúng sẽ tốt hơn rất nhiều với khả năng suy luận phức tạp nhiều bước.
Hiện tại, với một nhiệm vụ yêu cầu 8 bước, các mô hình thường chia nhỏ các bước thành các phần đơn giản rồi tổng hợp giải quyết nhiệm vụ ấy khiến một số trường hợp kết quả không tin cậy.
Do vậy, nếu có những mô hình có thể đảm nhiệm đến 50 bước suy luận gần như hoàn hảo sẽ rất khác với những gì chúng ta đang có ngày nay.