TS Lê Viết Quốc. Ảnh: Anh Tuấn.

Việt Nam cần làm gì, chọn sản phẩm mũi nhọn nào, đào tạo nhân lực ra sao... để phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) là đặt hàng của Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ Bùi Thế Duy sáng 21/8 với các chuyên gia người Việt trở về từ nhiều quốc gia. Hội thảo do Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức tại Hà Nội.

Là diễn giả thứ hai phát biểu tại hội thảo, TS Lê Viết Quốc, chuyên gia của Google trở về từ Mỹ, đã nêu xu hướng thế giới và chỉ ra khoảng cách Việt Nam phải lấp đầy nếu tham gia "cuộc chơi". Các nghiên cứu và ứng dụng AI đang thay đổi từng ngày, tạo ra những ứng dụng khó tin khi máy đang tiến sát đến khả năng, thậm chí có phần vượt con người.

Cách đây mười năm, khi một cuốn sách đưa ra dự báo 50 năm nữa loài người sẽ có máy tính nhận dạng hình ảnh tốt như mắt người. Thời điểm đó thông tin này gây sốc, nhưng chỉ 10 năm sau đã xuất hiện máy tính nhận dạng được hình ảnh. Đến năm 2016 máy đã vượt ra khả năng nhận diện hình ảnh của con người. Một vấn đề khoa học tưởng chừng như khó khăn nhất nhưng đã có bước đột phá.

Tiếp đến là mảng dịch thuật, nhận diện giọng nói, trong đó Google Translate (công cụ dịch của Google) được xem là sản phẩm tiện ích khó tin cho người dùng. Sản phẩm bắt đầu từ những việc tưởng chừng như không thể, từ chỗ người nói 10 từ máy nhận diện sai hai từ, sau khoảng 8 đến 10 năm mười từ người nói, Google chỉ sai nửa từ.

Ở mảng y tế, đa phần bác sĩ nhận dạng hình ảnh chụp cơ thể con người phải giỏi mới chẩn đoán đúng bệnh. Nhưng nghiên cứu của Stanford đã chứng minh dùng thuật toán nhận dạng về bệnh ung thư gan, máy chẩn bệnh ngang tầm chuyên gia.

Hiện nay AI được ứng dụng để sản xuất các xe tự lái. Mỹ và Trung Quốc là hai quốc gia đang đầu tư mạnh cho mảng này và dự kiến sẽ là thị trường tạo ra hàng trăm tỷ đôla thời gian tới.

TS Quốc đánh giá Việt Nam có nhiều tiềm năng phát triển AI nhưng thiếu nhiều vật liệu xây dựng cho ngành. Anh cũng chỉ ra hai mô hình có thể lựa chọn. Một như Mỹ, để các doanh nghiệp phát triển theo tự nhiên, Chính phủ không tham gia đầu tư. Hai là như Trung Quốc đầu tư mạnh cho cả nghiên cứu và doanh nghiệp khởi nghiệp AI.

Nhưng dù theo mô hình nào thì đầu tư đào tạo nguồn nhân lực vẫn là cốt lõi, tham gia giải quyết cả bài toán trong nước và đóng góp cho thị trường thế giới. Hiện thế giới cần một triệu nhân lực chất lượng cao, nhưng thực tế chỉ có khoảng 10 nghìn người.

Để đào tạo, những chương trình thuật toán, máy học, lập trình cần có từ phổ thông. "Lên đại học mới học về lập trình là quá trễ, nên bắt đầu dạy từ cấp ba", TS Quốc gợi ý.

Bước tiếp theo là dữ liệu. Dữ liệu quan trọng giống như cổ chai, khi rót nước buộc phải chảy qua nó nên phải tìm cách tạo ra dữ liệu mở về y tế, giao thông, nông nghiệp, khí hậu. Đây là khâu khó khăn nhất cần đầu tư dài hơi mất nhiều thời gian nên phải nghiên cứu làm sao lấy được dữ liệu nhanh.

Điểm quan trọng nữa là tập trung nghiên cứu và có những bài báo công bố quốc tế uy tín. "Nên tập hợp những thứ tinh hoa có thể viết được bài báo tham gia hội nghị lớn nhất thế giới, tạo ra tiền đề để Việt Nam gia nhập viện đại học lớn nhất thế giới của ngành AI", TS Quốc nói.