Chia sẻ tại sự kiện “AI: Shaping Human-Centered Innovation” diễn ra tại Hà Nội, Tiến sĩ Ed H. Chi, Phó Chủ tịch Nghiên cứu của Google DeepMind, cho rằng thế giới đang chứng kiến một sự chuyển dịch lớn tương tự những cuộc cách mạng công nghiệp trong lịch sử.
“Nhiều người có thể chưa nhận ra rằng chúng ta hiện đang ở giữa một cuộc cách mạng trí tuệ”, ông nói.
Theo vị chuyên gia, nếu giai đoạn đầu của nền kinh tế Internet được dẫn dắt bởi các công nghệ tìm kiếm và gợi ý nội dung thì các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay lại đang tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ trong môi trường doanh nghiệp.
Nguyên nhân là bởi doanh nghiệp là môi trường có nhiều hoạt động dựa trên khả năng suy luận, quy trình và xử lý tri thức, đó là những lĩnh vực AI đang phát triển rất nhanh.
Tuy nhiên, ông chỉ ra một trong những ngộ nhận phổ biến hiện nay là xem AI như một sản phẩm có thể mua về và lập tức tạo ra hiệu quả.
“Khi động cơ được phát minh, bạn không thể chỉ mua một động cơ, đặt nó vào nhà máy rồi xem như xong. Bạn cần các kỹ sư tìm ra cách để làm cho động cơ vận hành phù hợp. Điều tương tự cũng sẽ xảy ra với AI”, ông chia sẻ.
Từ ví dụ này, ông cho rằng Việt Nam có cơ hội phát triển đội ngũ kỹ sư vừa hiểu AI vừa hiểu đặc thù từng ngành nghề để ứng dụng công nghệ phù hợp với thực tế.
Cùng tham gia thảo luận, Tiến sĩ Lương Minh Thắng, Nhà khoa học chính kiêm Giám đốc Nghiên cứu tại Google DeepMind, nhận định năng lực quan trọng nhất của con người trong thời đại AI là khả năng phán đoán.
Ông nêu quan điểm rằng khi AI ngày càng giỏi trong việc đưa ra câu trả lời và gợi ý, con người dễ rơi vào trạng thái tiếp nhận thông tin một cách thụ động.
Vì vậy, người học cần liên tục kiểm chứng và đánh giá tính chính xác, mức độ phù hợp của các kết quả AI tạo ra trong từng bối cảnh cụ thể.
Một thách thức khác được ông Thắng đề cập là việc AI có thể tạo ra lượng lớn tri thức, nội dung và kết quả nghiên cứu trong thời gian rất ngắn.
“Trong toán học, lập trình, sinh học hay khám phá thuốc, AI có thể tạo ra rất nhiều kết quả, nhưng con người vẫn cần đủ năng lực để đánh giá kết quả đó”, ông nói.
Tiến sĩ Lương Minh Thắng chỉ ra rằng điều này có thể dẫn đến sự xuất hiện của những nghề mới trong tương lai, tập trung vào việc kiểm chứng, diễn giải và truyền đạt tri thức do AI tạo ra.
Từ góc độ doanh nghiệp, ông Trương Gia Bình, Chủ tịch Tập đoàn FPT, nhận định AI đang tạo ra một bước ngoặt chưa từng có đối với năng lực cạnh tranh của các tổ chức.
“Không ai có thể duy trì năng lực cạnh tranh nếu không có AI”, ông Bình nhấn mạnh.
Theo lãnh đạo FPT, nhân loại đang bước từ thời kỳ nhà máy công nghiệp sang “nhà máy AI”. Trong tương lai, sức mạnh của doanh nghiệp sẽ được quyết định bởi cả số lượng nhân sự và cả khả năng tổ chức các hệ thống AI.
Về lĩnh vực y tế, bà Jean Desombre, nhà sáng lập kiêm đối tác Pacific Gateway Partners, khẳng định AI có thể tạo ra những đột phá lớn trong nghiên cứu thuốc và xử lý dữ liệu y sinh.
Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này cần đặt con người ở vị trí trung tâm.
Bà đưa lời khuyên rằng trước khi áp dụng AI, các tổ chức cần trả lời những câu hỏi như liệu công nghệ đó có giúp cải thiện kết quả điều trị, giúp bác sĩ có thêm thời gian dành cho bệnh nhân hay không.
Ở góc độ giáo dục, Giáo sư Po-Shen Loh, Đại học Carnegie Mellon, cho rằng AI càng phát triển thì giáo dục càng cần quay trở lại những giá trị cốt lõi.
“Khi AI có thể giúp con người tiếp cận tri thức nhanh hơn, giáo dục cần chuyển từ việc “dạy để biết” sang “dạy để hiểu, để suy nghĩ và để hành động”, ông nhấn mạnh.
Các chuyên gia tham gia sự kiện đều nhìn nhận rằng lợi thế trong giai đoạn tiếp theo sẽ thuộc về những quốc gia có khả năng đào tạo nguồn lao động biết ứng dụng AI vào các bài toán thực tiễn, xây dựng được niềm tin đối với công nghệ trong đời sống xã hội.
Lưu ý: Việc xác nhận SIM chính chủ không được thực hiện đồng loạt vào ngày 15/4, mà diễn ra theo đợt. Do đó, nếu không thấy số điện thoại hiển thị trên VNeID, hãy chờ thêm và thử lại sau. Hoặc người dùng có thể đợi đến khi nhận được tin nhắn của nhà mạng hoặc thông báo từ ứng dụng định danh điện tử. Khi danh sách số di động hiện ra, ấn vào từng số và chọn xác nhận "đang sử dụng" hoặc "không sử dụng" số thuê bao.
Trình duyệt web ngày nay không còn đơn thuần là một công cụ để mở các trang web, mà đã biến thành một hệ điều hành thu nhỏ, khi người dùng có thể soạn thảo văn bản, xử lý dữ liệu nặng, thậm chí là chiến các tựa game đồ họa 'khủng' ngay trên trình duyệt thông qua công nghệ đám mây. Thế nhưng, trong cuộc đua khốc liệt này, một nghịch lý lớn đang diễn ra, khi Google Chrome, vốn liên tục bị chỉ trích vì thành tích bảo mật dữ liệu kém và thói quen theo dõi người dùng, lại ngày càng củng cố vững chắc ngôi vương của mình.
Nhiều người cho rằng Chrome thành công là nhờ vị thế của Android trên thị trường, khi hệ điều hành di động luôn được cài sẵn ứng dụng này. Tuy nhiên, giới phân tích công nghệ đã chỉ ra một nguyên nhân sâu xa hơn thuộc về tâm lý học hành vi của người dùng. Đó là khi các đối thủ như Firefox, Edge, Opera hay Brave lao vào các cuộc đại tu giao diện và nhồi nhét tính năng, thì Chrome lại chọn cách đứng yên.
Theo đó, đội ngũ phát triển của Firefox dường như luôn bị ám ảnh bởi việc thay đổi diện mạo. Cứ sau vài năm, người dùng lại phải làm quen lại từ đầu với các cuộc đại tu giao diện từ Australis, Photon, Proton cho đến Nova. Sự thiếu nhất quán này vô tình tạo ra rào cản, khiến người dùng phổ thông cảm thấy bối rối và mệt mỏi, trực tiếp dẫn đến làn sóng tháo chạy khiến thị phần của 'cáo lửa' sụt giảm nghiêm trọng.
Trong khi đó, Microsoft Edge hay Opera lại chọn cách tiếp cận cực đoan không kém, đó là 'nhồi nhét' tính năng mới. Edge liên tục đẩy các thông báo phiền toái, ép buộc tích hợp hàng chục tính năng AI dày đặc vào thanh bên, còn Opera thì biến trang tab mới thành một bạt ngàn liên kết quảng cáo để kiếm tiền. Brave thì cố tình cài cắm sẵn một chiếc ví tiền điện tử, thứ mà hầu hết người dùng phổ thông không bao giờ đụng tới.
Google Chrome hoàn toàn ngược lại. Kể từ phiên bản Chrome 53 cách nay nhiều năm, cấu trúc giao diện cốt lõi của nó với các thanh tab nằm trên cùng và thanh địa chỉ duy nhất hầu như không hề thay đổi. Nếu có tính năng mới như nhóm tab hay chia đôi màn hình, Google luôn khéo léo giấu chúng vào menu chuột phải chạy ngầm. Người dùng chỉ cần học cách sử dụng một lần và yên tâm làm việc từ năm này qua năm khác. Sự tối giản này giúp người xem tập trung hoàn toàn vào nội dung trang web chứ không phải trải nghiệm trình duyệt.
Tất nhiên, Chrome không hề hoàn hảo. Trình duyệt này nổi tiếng với việc theo dõi mọi dấu chân số của bạn để phục vụ cho bộ máy quảng cáo khổng lồ của Google. Thậm chí gần đây, Chrome còn bị phát hiện âm thầm chiếm dụng tới 4 GB ổ cứng để chạy mô hình AI cục bộ mà không xin phép.
Thế nhưng, tại sao người dùng vẫn không rời bỏ nó? Bởi vì dưới góc độ kỹ thuật ngầm, Chrome làm quá tốt. Trình duyệt này có độ tương thích công nghệ web hoàn hảo nhất hiện nay, giúp các trang web luôn hiển thị chuẩn, ít bị lỗi vỡ khung hình hơn hẳn Firefox. Các tính năng tối ưu như 'đóng băng' tab ngốn RAM (Memory Saver) cũng hoạt động hiệu quả mà không làm phiền người dùng.
Đối với số đông, một giao diện sạch sẽ, tốc độ tải trang nhanh và tính năng dễ đoán biết quan trọng hơn những lời hứa hẹn bảo mật nhưng đi kèm một giao diện rối rắm, liên tục thay đổi. Sự lười biếng và nhu cầu ổn định của con người chính là bức tường thành vững chắc nhất bảo vệ ngôi vương của Google Chrome trong thế giới trình duyệt hiện đại.
Trong bài báo công bố hôm 2/6 trên tạp chí Science, nhóm nghiên cứu ở Đại học Bắc Kinh và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc mô tả chip nhớ 40 nanomet tích hợp mạng nơ-ron nhân tạo. Thiết bị này có thể vượt qua các giới hạn tính toán, tái tạo bề mặt não phức tạp trong chưa đầy nửa giây, nhanh gấp 50 - 478 lần bộ xử lý đồ họa (GPU) Nvidia A100. Theo nhóm phát triển, chip mới không chỉ hay đổi cách chẩn đoán và điều trị bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer mà còn nâng cao hiệu suất của giao diện não - máy tính và hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật.
Giáo sư Yang Yuchao, phó hiệu trưởng trường kỹ thuật điện tử và máy tính của Đại học Bắc Kinh, trưởng nhóm nghiên cứu, chia sẻ con chip có thể tái hiện chính xác những nếp gấp của bộ não cho ứng dụng y tế, biến bản sao kỹ thuật số não theo hướng cá nhân hóa thành hiện thực, đồng thời cung cấp nền tảng phần cứng để điều hướng neuron trong phẫu thuật.
Theo SCMP, bộ não người có nhiều nếp nhăn để tăng diện tích bề mặt, qua đó có thể chứa hàng tỷ neuron bên trong hộp sọ. Trước đây, quá trình tái tạo những đường rãnh phức tạp này theo thời gian thực đòi hỏi thiết bị lớn đắt tiền cho các tính toán kéo dài. Cấu trúc máy tính tiêu chuẩn vấp phải rào cản vì bộ lưu trữ và xử lý tách riêng, dữ liệu phải truyền liên tục giữa bộ nhớ và bộ xử lý, dẫn tới độ trễ lớn và mức tiêu thụ điện cao.
Yang và đồng nghiệp giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp hệ thống nơ-ron vào kiến trúc tính toán kết hợp bộ nhớ và bộ xử lý trên cùng một chip. Thiết kế này lưu trữ dữ liệu và tính toán trong cùng một mảng bộ nhớ. Qua đó, nhóm nghiên cứu biến một lỗi lớn có thể làm cho dữ liệu kém ổn định ở chip nhớ thế hệ tiếp theo thành công cụ tính toán mạnh mẽ. Cách tiếp cận của họ mô phỏng tính mềm dẻo của khớp thần kinh, vốn là mục tiêu theo đuổi từ lâu trong kỹ thuật thần kinh học.
Hai chuyên gia tại Trung tâm Nghiên cứu Juelich ở Đức, so sánh việc lưu trữ dữ liệu và tính toán trong cùng một mảng bộ nhớ giống như "xử lý sữa tươi tại trang trại thay vì chuyển tới nhà máy". Theo Pan Daily, với độ trễ ở mức 2,12 mili giây, chip mới có thể mở đường cho tính toán thời gian thực trong chụp ảnh lâm sàng, robot và trí tuệ hiện thân.
Theo Inside AI, bộ xử lý A100 của Nvidia được chế tạo trên quy trình TSMC 7 nanomet, vận hành xuất sắc trong các công việc song song nhưng không được tối ưu hóa cho những tính toán thưa thớt và không đều đặn thường gặp trong mô phỏng thần kinh. Hiệu suất của chip mới xuất phát từ sự tích hợp chặt chẽ giữa bộ nhớ và logic, tập trung vào một lĩnh vực chuyên biệt thay vì tính linh hoạt đa dụng.
Một số chuyên gia cho rằng việc so sánh hiệu suất có thể không phản ánh đúng môi trường lâm sàng trong thực tế. A100 là bộ tăng tốc đa dụng, trong khi con chip của nhóm nghiên cứu Trung Quốc được thiết kế cho một công việc cụ thể. Hơn nữa, nghiên cứu không tiết lộ mức tiêu thụ điện năng hoặc khả năng mở rộng sản xuất, những yếu tố quan trọng để triển khai chip.
Nghiên cứu của Yang và đồng nghiệp dựa trên hàng thập kỷ phát triển lĩnh vực tính toán thần kinh học, từ võng mạc silicon đời đầu của Carver Mead đến chip TrueNorth của IBM và Loihi của Intel. Tuy nhiên, phần lớn nỗ lực nghiên cứu trước đây gặp khó khăn khi cân bằng giữa độ trung thực sinh học và hiệu suất thực tế. Nhóm nghiên cứu tại Đại học Bắc Kinh tập trung vào tái tạo bề mặt vỏ não để tạo ra sản phẩm có giá trị lâm sàng. Tiếp theo, các nhà khoa học sẽ thử nghiệm con chip trên động vật và tích hợp với hệ thống chụp ảnh y tế hiện có.
