I. CUỘC CÁCH MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1. Trí tuệ nhân tạo - linh hồn của cuộc cách mạng công nghệ 4.0
Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đánh dấu một bước nhảy vọt không chỉ trong lĩnh vực công nghệ mà còn trong mọi lĩnh vực của đời sống xã hội. Tại trung tâm của cuộc cách mạng này chính là AI, một công nghệ mang tính cách mạng, hứa hẹn sẽ biến đổi sâu sắc cách chúng ta làm việc, giao tiếp và sống hàng ngày.
AI là công việc mô phỏng thông tin của con người trong các máy móc được thiết kế để suy nghĩ và học hỏi như con người. AI đã xuất hiện từ giữa thế kỷ 20, bắt đầu từ những năm 1950 với các nghiên cứu của các nhà khoa học như Alan Turing và John McCarthy. Alan Turing, trong bài báo nổi tiếng của mình "Computing Machinery and Intelligence" (1950), đã đặt nền tảng cho việc xem xét khả năng của máy tính trong việc thực hiện các hoạt động thông minh tương tự như con người. Năm 1956, tại hội nghị Dartmouth, đề xuất phát triển AI đã được chính thức công nhận, và từ đây, nhiều thuật ngữ và lý thuyết về AI đã ra đời.
Đến năm 1959, phòng thí nghiệm AI đầu tiên, nơi nghiên cứu về AI đã bắt đầu, phòng thí nghiệm MIT, vẫn đang hoạt động cho đến nay. Tiếp theo đó, vào năm 1960, robot lần đầu tiên được đưa vào dây leo lắp ráp của General Motors. Năm 1961, chatbot lần đầu tiên được phát hiện, bây giờ chúng ta có Siri và Alexa, nhưng đến năm 1961, có một chatbot được gọi là Eliza đã được giới thiệu vào thời điểm đó. Tiếp theo là IBM Deep Blue, vào năm 1997, tin tức nổ ra rằng Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch thế giới Gary Kasparow, trong trò chơi cờ vua. Đây là thành tựu đầu tiên của AI đánh bại nhà vô địch thế giới. Năm 2005, khi DARPA Grand Challenge được tổ chức, một chiếc xe robot mang tên Stanley do Đội đua Stanford chế tạo đã giành chiến thắng tại DARPA Grand Challenge.
Trải qua nhiều thập kỷ, AI đã phát triển với nhiều giai đoạn khác nhau, từ các hệ thống máy học và mạng nơ-ron đơn giản đến những công nghệ hiện đại như deep learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, sự phát triển của AI không đều, và đã trải qua những "mùa đông AI" – những thời kỳ gián đoạn trong nghiên cứu do thiếu hụt tài nguyên và hứng thú. Đến thập kỷ 2010, với sự bùng nổ dữ liệu lớn và khả năng tính toán ngày càng mạnh mẽ, AI đã có những bước nhảy vọt đáng kể, ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tiễn như y tế, giao thông vận tải, tài chính và giáo dục. AI bao gồm các lĩnh vực như Học máy, Học sâu, Mạng nơ-ron, Hệ thống chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Nó cũng đã xâm nhập vào thị giác máy tính và xử lý hình ảnh.
Trí tuệ nhân tạo hay AI bao gồm nhiều nhánh, trong đó mỗi nhánh sử dụng các phương pháp khác nhau để khiến máy móc bắt chước trí thông minh của con người. Học máy bao gồm việc sử dụng các thuật toán cho phép hệ thống học và ước tính từ hồ sơ trong khi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là phương tiện cho phép con người tương tác với máy tính thông qua văn bản cũng như nói chuyện với chúng. Thị giác máy tính là nhánh của AI cho phép máy tính phân tích cả video và hình ảnh trực tiếp và được ghi lại, và robot là một nhánh khác của AI nhằm mục đích tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ vật lý. Hệ thống chuyên gia sử dụng cơ sở quy tắc và cơ sở kiến thức để đưa ra quyết định của các chuyên gia cao cấp. Mạng nơ-ron và Học sâu sao chép nhận thức nhiều lớp của tâm trí con người để giải quyết những thách thức to lớn. Tất cả các nhánh này kết hợp lại với nhau thành một tổng thể đều là những người đóng góp tích cực cho sự tiến bộ của AI và cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau và các lựa chọn phát triển trong tương lai.
Hiện nay có nhiều loại Trí tuệ nhân tạo. Nhưng chủ yếu chúng ta chỉ nói về hai loại trí tuệ vì tất cả các loại Trí tuệ nhân tạo khác đều là tập hợp con của một trong hai loại chính này. Hai loại trí tuệ này là: Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ nhân tạo chung.
AI là một lĩnh vực khoa học công nghệ đang thu hút được sự quan tâm và nghiên cứu mạnh mẽ trong những năm gần đây. AI không chỉ bao gồm các khía cạnh lý thuyết mà còn liên quan đến rất nhiều ứng dụng trong cuộc sống hàng ngày, từ giao thông, y tế đến dịch vụ khách hàng. Để hiểu rõ hơn về lĩnh vực rộng lớn này, chúng ta cần khám phá các nhánh chính của AI, mỗi nhánh đều có những đặc điểm, ứng dụng và thách thức riêng biệt.
2. Những ứng dụng và xu hướng phát triển của AI
AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ thương mại điện tử đến chăm sóc sức khỏe, giáo dục, và robot. Các ứng dụng của AI ngày càng đa dạng và tác động mạnh mẽ, mang lại nhiều lợi ích cho con người.
AI trong thương mại điện tử: AI giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng qua việc phân tích sở thích và hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Các thuật toán cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7, và phát hiện đánh giá giả, từ đó cải thiện hiệu quả mua sắm trực tuyến.
AI trong giáo dục: AI đang biến đổi cách giáo dục với các trợ lý giọng nói, gamification, và tạo nội dung thông minh. Những công nghệ này tạo ra môi trường học tập thú vị và hiệu quả cho học sinh, giúp họ tiếp cận thông tin một cách dễ dàng và nhanh chóng.
AI trong robot: AI góp phần nâng cao khả năng tự động hóa trong robot. Công nghệ này cho phép robot phân tích ô không gian, nhận diện và thao tác với các đối tượng, đồng thời tối ưu hóa tương tác giữa con người và robot (HRI).
AI trong GPS và điều hướng: AI giúp đưa ra các tùy chọn lộ trình tốt nhất dựa trên phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực. Tính năng hỗ trợ giọng nói và hệ thống cá nhân hóa giúp cải thiện sự an toàn và trải nghiệm giao thông cho người dùng.
AI trong chăm sóc sức khỏe: AI hỗ trợ phát hiện bệnh, theo dõi bệnh nhân, cung cấp thông tin y tế, và dự đoán các vấn đề sức khỏe trong tương lai. Công nghệ này đã và đang giúp cải thiện chất lượng dịch vụ y tế và cứu sống nhiều mạng người.
AI trong ô tô: AI đang cung cấp những đổi mới lớn trong ngành công nghiệp ô tô, từ hệ thống hỗ trợ lái xe đến xe tự lái. Những công nghệ như phát hiện va chạm và quản lý giao thông được triển khai để tăng cường an toàn và giảm thiểu tác động môi trường.
AI trong nông nghiệp: AI giúp nông dân quản lý cây trồng, dinh dưỡng và dịch hại. Công nghệ này tối ưu hóa năng suất và giảm thiểu thiệt hại do thiên nhiên hoặc dịch bệnh.
AI trong quản lý nguồn nhân lực: Các quá trình liên quan đến tuyển dụng và đánh giá nhân viên được tự động hóa nhờ vào AI. Điều này giúp tối ưu hóa thời gian và tăng cường chất lượng quy trình tuyển chọn.
AI trong lối sống: AI xác định các sở thích cá nhân, từ đó tạo ra các khuyến nghị mua sắm, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng hàng ngày. Các công nghệ như trợ lý ảo giúp người dùng tương tác dễ dàng hơn với thiết bị của họ.
AI trong phương tiện truyền thông xã hội: AI theo dõi các hành vi người dùng để cải thiện trải nghiệm người dùng trên các nền tảng đa phương tiện. Nó cũng giúp phát hiện các tài khoản giả và nội dung không phù hợp.
AI trong trò chơi: AI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm chơi game bằng cách tạo ra các mô phỏng, hỗ trợ kiểm tra chất lượng, và phát hiện lỗi trong hệ thống.
AI trong thiên văn học: AI được sử dụng để phân tích dữ liệu thiên văn, giúp nhà khoa học nghiên cứu và dự đoán các hiện tượng thiên văn.
AI trong chatbot: Chatbot sử dụng AI để giao tiếp với khách hàng, cung cấp thông tin và giải quyết vấn đề nhanh chóng. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp chatbot hoạt động hiệu quả hơn.
3. Xu hướng tương lai của AI.
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI): AGI, hay AI mạnh mẽ, đề cập đến việc cải thiện hệ thống AI với trí thông minh tổng thống tương ứng hoặc vượt quá trí thông minh cấp độ người dùng trên nhiều lĩnh vực. Mặc dù AGI vẫn là mục tiêu dài hạn, nhưng tiến bộ trong các lĩnh vực như học sâu, học tăng cường và tìm kiếm cấu trúc kiến trúc thần kinh có thể đưa chúng đến gần hơn mục tiêu đó.
AI có thể giải quyết (XAI): Khi các cấu trúc AI trở nên phức tạp và phổ biến hơn, người ta ngày càng chú ý đến việc phát triển các mô hình AI có thể giải quyết được, cung cấp các phương pháp giải quyết xác định rõ ràng và dễ hiểu. XAI hướng đến mục tiêu làm cho các chi nhánh AI của hệ thống thành hơn, có trách nhiệm hơn và phù hợp hơn với các giá trị của con người.
Hợp tác giữa con người và AI: Thầy xem AI là sự thay thế cho trí thông minh của con người, các cấu trúc AI tương lai sẽ xem xét khả năng tăng cường và bổ sung các kỹ năng của con người thông qua sự hợp tác Mạnh mẽ giữa con người và AI.
Điện toán tử và AI: Điện toán lượng tử có tiềm năng cách mạng hóa các mô hình tính toán mới và thúc đẩy khối lượng công việc AI cực nhanh. Các thuật toán lượng tử và hệ thống lượng tử thu thập kiến thức sẽ dẫn đến những đột phá trong các lĩnh vực như tối ưu hóa và mã hóa, tác động đến nhiều ứng dụng AI khác nhau.
II. MỘT SỐ VẤN ĐỀ ĐẶT RA CHO VIỆT NAM
1. Thời cơ và thách thức
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, AI đã trở thành một trong những xu thế chiến lược của toàn cầu, mở ra khả năng và cơ hội mới cho các quốc gia trong việc phát triển kinh tế, xã hội và nâng cao chất lượng cuộc sống. Việt Nam, với bối cảnh và tiềm năng riêng, đang đứng trước những cơ hội lẫn thách thức lớn trong hành trình phát triển trí tuệ nhân tạo.
Thời cơ
Thứ nhất, Việt Nam đang có một nguồn nhân lực trẻ, dồi dào và nhiệt huyết. Theo thống kê, hơn 50% dân số Việt Nam hiện nay dưới 35 tuổi, với xu hướng tiếp cận công nghệ nhanh chóng. Điều này tạo ra một môi trường thuận lợi cho việc phát triển và ứng dụng AI, khi mà giới trẻ có khả năng học hỏi và sáng tạo không ngừng. Hệ thống giáo dục của Việt Nam đã và đang có những cải cách đáng kể, thúc đẩy việc giảng dạy các ngành liên quan đến công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu.
Thứ hai, Việt Nam đang nỗ lực xây dựng một chính sách phù hợp với xu thế phát triển của AI. Chính phủ đã xác định trí tuệ nhân tạo là một trong những lĩnh vực ưu tiên trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội giai đoạn 2021-2030. Nhiều chính sách, kế hoạch đã được đề ra nhằm khuyến khích nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong các lĩnh vực như sản xuất, nông nghiệp, y tế, giáo dục, và giao thông vận tải. Các dự án đầu tư vào trí tuệ nhân tạo cũng đang được triển khai, thu hút nguồn vốn trong và ngoài nước.
Thứ ba, môi trường khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Nhiều startup trong lĩnh vực AI đã xuất hiện, đóng góp vào việc xây dựng một hệ sinh thái đổi mới sáng tạo. Chính sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp sẽ thúc đẩy công nghệ AI tiến xa hơn, đồng thời tạo ra nhiều cơ hội việc làm cho nguồn nhân lực chất lượng cao.
Thứ tư, Việt Nam nằm trong xu thế chuyển đổi số toàn cầu. Việc ứng dụng AI vào các lĩnh vực như tài chính, thương mại điện tử, và logistics sẽ mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Điều này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả sản xuất mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh của hàng hóa Việt Nam trên thị trường quốc tế.
Thách thức
Mặc dù có nhiều thời cơ, Việt Nam cũng phải đối mặt với không ít thách thức trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Đầu tiên, hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông chưa đồng bộ và thiếu hụt ở nhiều vùng miền, ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận và ứng dụng AI. Việc xây dựng một hệ thống hạ tầng mạnh mẽ và hiện đại là rất cần thiết để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển AI.
Thứ nhất, nguồn nhân lực định hướng cho trí tuệ nhân tạo còn khan hiếm. Dù có nhiều sinh viên tốt nghiệp các trường đào tạo công nghệ thông tin, nhưng số lượng chuyên gia có kỹ năng và kinh nghiệm trong lĩnh vực AI còn hạn chế. Điều này đặt ra yêu cầu cấp bách cho việc nâng cao chất lượng đào tạo và các chương trình hợp tác quốc tế để nâng cao năng lực cho nguồn nhân lực.
Thứ hai, chính sách quản lý và bảo vệ dữ liệu trong sử dụng AI còn thiếu đồng bộ, gây ra nhiều lo ngại về vấn đề bảo mật thông tin. Việc xây dựng khung pháp lý rõ ràng, minh bạch là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển bền vững cho công nghệ AI mà không gây ra những hệ lụy tiêu cực.
Cuối cùng, sự cạnh tranh từ các quốc gia phát triển trong lĩnh vực AI là một thách thức lớn. Việt Nam cần phải có những chiến lược phát triển cụ thể, tập trung vào các lĩnh vực mà nước ta có thế mạnh, để có thể bắt kịp và phát triển trong bối cảnh toàn cầu hóa sâu rộng.
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều cơ hội cũng như thách thức cho Việt Nam trong quá trình phát triển. Để tận dụng tối đa thời cơ và vượt qua thách thức, Việt Nam cần có một chiến lược phát triển toàn diện, kết hợp giữa chính sách, giáo dục và đầu tư, nhằm xây dựng một nền tảng vững chắc cho trí tuệ nhân tạo trong tương lai. Việc phát triển AI không chỉ là một xu hướng mà còn là một yêu cầu cấp bách để Việt Nam tham gia vào cuộc chơi toàn cầu.
2. Chiến lược phát triển trí tuệ nhân tạo của Việt Nam
Ngày 22-3-2018, Bộ Chính trị ban hành Nghị quyết số 23/NQ-TW, về định hướng xây dựng chính sách phát triển công nghiệp quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045. Nghị quyết xác định, một trong những ngành công nghệ cần ưu tiên phát triển là công nghệ thông tin, theo đó “giai đoạn 2030 - 2045, tập trung ưu tiên phát triển các thế hệ mới của ngành công nghiệp công nghệ thông tin và viễn thông; phổ cập công nghệ kỹ thuật số, tự động hoá…”. Tiếp đó, ngày 27-9-2019, Bộ Chính trị ban hành Nghị quyết số 52-NQ/TW, về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Trong nghị quyết này, lần đầu tiên nhắc đến khái niệm “trí tuệ nhân tạo” và xác định đây là một trong những lĩnh vực cần có chính sách ưu tiên phát triển. Ngày 17-4-2020, Chính phủ ban hành Nghị quyết số 50/NQ-CP, ban hành Chương trình hành động của Chính phủ về việc thực hiện Nghị quyết số 52-NQ/TW, trong đó, giao cho Bộ Khoa học và Công nghệ chủ trì triển khai một số chương trình nghiên cứu trọng điểm quốc gia đối với một trong những lĩnh vực cần được ưu tiên phát triển là TTNT. Để thực hiện nhiệm vụ này, ngày 26-1-2021, Thủ tướng Chính phủ ký Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.
Chiến lược quốc gia phát triển TTNT của Việt Nam là một trong những sáng kiến quan trọng nhằm phát huy tiềm năng công nghệ này, không chỉ trong lĩnh vực kinh tế mà còn trong các mặt của đời sống xã hội, quốc phòng an ninh và phát triển khoa học công nghệ.
Quan điểm chỉ đạo Chiến lược quốc gia về TTNT của Việt Nam được xây dựng dựa trên các quan điểm cốt lõi: TTNT là công nghệ nền tảng cho nền kinh tế tri thức, góp phần tạo ra các đột phá trong năng suất lao động và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Đồng thời, việc phát triển TTNT cần gắn bó chặt chẽ với mục tiêu phát triển bền vững, giữ gìn an ninh quốc gia và phát huy nguồn lực của các doanh nghiệp trong nước
Chiến lược khuyến khích nghiên cứu và phát triển TTNT có tính ứng dụng cao, hướng tới việc tạo ra và phát triển các sản phẩm, dịch vụ TTNT mà Việt Nam có lợi thế cạnh tranh. Việc này sẽ được thực hiện thông qua đầu tư vào các lĩnh vực liên quan như quốc phòng an ninh và quản lý tài nguyên, môi trường, từ đó góp phần vào xây dựng một xã hội sáng tạo và chính phủ hiệu quả.
Mục tiêu .Chiến lược đặt ra các mục tiêu cụ thể cho từng giai đoạn từ nay đến năm 2025 và 2030. Trước mắt, đến năm 2025, Việt Nam hướng tới việc trở thành một trong năm quốc gia hàng đầu trong khu vực ASEAN về nghiên cứu và ứng dụng TTNT, đồng thời xây dựng ít nhất 5 thương hiệu TTNT uy tín. Đến năm 2030, mục tiêu được đặt ra là nằm trong nhóm 4 quốc gia dẫn đầu khu vực ASEAN và 50 quốc gia hàng đầu thế giới về lĩnh vực này.
Đặc biệt, sự phát triển của TTNT dự kiến sẽ được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như hành chính công, hỗ trợ người dân và nâng cao hiệu quả quản lý đô thị, đặc biệt tại các thành phố lớn như Hà Nội và TP. HCM.
Định hướng chiến lược. Chiến lược quốc gia về TTNT bao gồm nhiều định hướng quan trọng. Đầu tiên, cần xây dựng khung pháp lý chặt chẽ để tạo điều kiện thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng TTNT. Việc này bao gồm cả phát triển hạ tầng dữ liệu và tính toán cần thiết cho các ứng dụng TTNT, đồng thời đảm bảo rằng các quyền lợi hợp pháp của cá nhân và tổ chức được bảo vệ.
Tiếp theo là việc phát triển một hệ sinh thái TTNT hoàn chỉnh. Điều này bao gồm việc đào tạo nhân lực chất lượng cao, đẩy mạnh nghiên cứu và phát triển sản phẩm TTNT, cùng với việc hình thành các trung tâm đổi mới sáng tạo về TTNT. Đặc biệt, việc xây dựng các doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo về TTNT cần được khuyến khích và hỗ trợ từ cả chính phủ lẫn cộng đồng doanh nghiệp.
Cuối cùng, việc hợp tác quốc tế trong lĩnh vực TTNT cũng được đề cao. Việt Nam sẽ tăng cường hợp tác với các tổ chức, doanh nghiệp nước ngoài để thúc đẩy chuyển giao công nghệ và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao.
Nhiệm vụ và giải pháp. Để thực hiện các mục tiêu chiến lược, các bộ ngành sẽ phối hợp triển khai nhiều hoạt động cụ thể như hoàn thiện các khung pháp lý, phát triển cơ sở dữ liệu dùng chung, xây dựng các chương trình đào tạo về TTNT trong hệ thống giáo dục, và đầu tư vào các dự án nghiên cứu trọng điểm.
Như vậy, với những định hướng và mục tiêu rõ ràng, Chiến lược Quốc gia phát triển TTNT của Việt Nam không chỉ kỳ vọng sẽ tạo ra nhiều cơ hội mới cho nền kinh tế mà còn góp phần xây dựng một xã hội thông minh, vượt qua những thách thức của thời đại số. Sự phát triển mạnh mẽ của TTNT trong thời gian tới chính là điểm mấu chốt trong việc khẳng định vị thế của Việt Nam trên bản đồ công nghệ thế giới.
Trần Chí Nam
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Asia: different approaches to the risk-reward balance https://www.lexology.com.
2. The White House. (2023). Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy
Development and Use of Artificial Intelligence. https://www.whitehouse.gov4.
3. Dai J. (2022). “China’s surveillance state should not be a model for the rest of the
world”, The Guardian. https://www.theguardian.com/commentisfree/2022/jul/25/china-
surveillance-state-model-world accessed 20 August 2024.
4. Nghị quyết số 23-NQ/TW, ngày 22-3-2018, của Bộ Chính trị, về định hướng xây dựng chính sách phát triển công nghiệp quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045.
5. Nghị quyết số 52-NQ/TW, ngày 27-9-2019, của Bộ Chính trị, về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
6. Nghị quyết số 50/NQ-CP, ngày 17-4-2020, của Chính phủ, ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 52-NQ/TW, ngày 27-9-2019, của Bộ Chính trị, về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
7. Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030