Tại Hội thảo, ông Đỗ Công Tố đã giới thiệu sơ bộ mục đích, ý nghĩa, tầm quan trọng của Hội thảo. Theo đó, Hội thảo đã đưa ra 05 nội dung chính, trong đó gồm các khái niệm về Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence); Học máy (Machine Learning); Học sâu (Deep Learning); Dùng công cụ python để xây dựng bài toán trợ lý ảo và dùng công cụ python để xây dựng bài toán nhận diện ảnh (thị giác máy tính).

Qua phần trình bày của ông Đỗ Đức Cường - Chuyên viên phòng Viễn thông và Công Nghệ thông tin PTC1, đã làm rõ các khái niệm về: Trí tuệ nhân tạo AI(artificial intelligence); ML (Machine Learning); Học sâu (Deep Learning); Thực hành; Kế hoạch triển khai nghiên cứu thử nghiệm...

Theo đó, AI được định nghĩa như là một ngành khoa học máy tính (computer science) liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Vì là một bộ phận của khoa học máy tính nên nó phải đặt trên những nguyên lý lý thuyết vững chắc và phải có khả năng ứng dụng vào cuộc sống. Nói nôm na là trí tuệ của máy móc nhưng được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này cũng có thể tư duy, suy nghĩ và học hỏi như trí tuệ tự nhiên của con người. Hơn thế nữa, trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý dữ liệu ở mức độ quy mô hơn; Có hệ thống, có khoa học và nhanh hơn rất nhiều so với con người. AI là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người…

Thêm nữa: ML(Machine Learning) Điều khiến trí tuệ nhân tạo nổi trội hơn các chương trình máy tính khác là thay vì phải lập ra các chương trình cụ thể cho các trường hợp khác nhau thì nay các cỗ máy này có thể tự học để cải thiện chính nó. ML là lĩnh vực khoa học mà làm cho máy tính có thể học mà không cần phải giải bài toán một cách tường minh...

Bên cạnh đó: Học sâu (Deep Learning) sẽ tự động tìm ra đặc điểm quan trọng nhất để phân loại mục tiêu.Trong khi đối với ML, các đặc điểm này được đưa ra phải do con người.

Tiếp đến là sự khác biệt giữa hai phương pháp ML và DL trong việc giải quyết một bài toán. Tuy có nhiều ưu điểm nhưng Dl cũng có một số giới hạn nhất định, bởi chưa có một kỹ thuật nào đủ tốt để trí tuệ nhận tạo (học sâu) rút ra kết luận đó một cách logic. Vì chúng chưa có khả năng nhận biết như não con người.

Toàn cảnh buổi Hội thảo

Theo đánh giá của ông Cường: Trí tuệ nhân tạo mang lại rất nhiều giá trị cho cuộc sống loài người nhưng cũng tiềm ẩn rất nhiều nguy cơ. Rất nhiều chuyên gia lo lắng rằng trí tuệ nhân tạo đạt đến một ngưỡng tiến hóa nào đó thì đó là  thời điểm con người bị tận diệt.

Tại Hội thảo, chuyên viên Đỗ Đức Cường đưa ra 04 bài toán thực hành. Cụ thể, bài toán 1: Sử dụng công nghệ thị giác máy tính điều khiển volumn PC máy tính qua cử chỉ bàn tay; Bài toán 2: Sử dụng công nghệ thị giác máy tính nhận diện hình ảnh khuôn mặt và tự động lưu trữ  dữ liệu vào máy chủ DB  SQL server và hiển thị dữ liệu lên trang  web PTC1; Bài toán 3: Sử dụng thư viện wikipedia và AI trong python để xây dựng ứng dụng hỏi đáp tự động (chatbot speech to Text) theo dạng 1 và 3; Bài toán 4: Sử dụng thư viện mã nguồn mở để xây dựng ứng dụng hỏi đáp tự động (chatbot) theo dạng 2 (rule base có xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mạng NN).

Sau khi đưa ra thảo luận 4 bài toán thực hành, qua thảo luận, ông Đỗ Công Tố - Trưởng phòng Viễn thông và Công nghệ thông tin PTC1 kết luận, thống nhất dự kiến kế hoạch triển khai nghiên cứu thử nghiệm năm 2023 tại PTC1 đó là: Bài toán 1: Sử dụng công nghệ thị giác máy tính nhận diện hình ảnh cán bộ vận hành trong trạm khi giao nhận ca và tự động lưu trữ dữ liệu vào máy chủ DBSQL server và hiển thị dữ liệu lên trang Web PTC1; Bài toán 2: Sử dụng thư viện mã nguồn mở để xây dựng ứng dụng hỏi đáp tự động (chatbot) theo dạng 2 (rule base có xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mạng NN). Nghiên cứu xây dựng hệ điều hành máy chủ đáp ứng và tích hợp lên web. Ông Đỗ Công Tố nhấn mạnh./.

PV