Là diễn giả tại tọa đàm về đào tạo nhân lực trí tuệ nhân tạo, GS Vũ Hà Văn cho rằng, với AI rất cần những kỹ sư "thực chiến" và người đứng đầu tinh hoa.

Tại toạ đàm, các chuyên gia đầu ngành trong lĩnh vực đưa ra nhiều góc nhìn trong việc xây dựng nguồn lực trí tuệ nhân tạo (AI), thực trạng đào tạo nhân lực, kỹ sư AI tại Việt Nam, cũng như đưa ra giải pháp, đề xuất phát triển lực lượng quan trọng trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp 4.0. Toạ đàm được tổ chức trực tuyến chiều 22/7.

Tại buổi thảo luận, các chuyên gia thống nhất, thành công của Chiến lược quốc gia về AI phụ thuộc vào việc triển khai ở các lĩnh vực khác nhau, đào tạo lực lượng tinh hoa, thành thạo và có thể phát triển những thuật toán mới về AI.

GS Vũ Hà Văn: "Sinh viên ra trường phải tiếp tục đào tạo để làm AI"

Dưới góc độ giảng dạy, nghiên cứu và sản xuất sản phẩm AI, GS Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học Viện nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBigdata) cho biết, mặc dù nhu cầu nhân lực AI tăng cao trong vài năm gần đây, nhưng "chỉ 30% cử nhân công nghệ thông tin tốt nghiệp có thể làm việc liên quan đến AI, còn lại phải tiếp tục đào tạo mới có thể trở thành chuyên gia thành thạo", GS Văn nói.

GS Vũ Hà Văn phát biểu tại tọa đàm.

Theo GS Văn, nguyên nhân của thực tế này là sự khác biệt giữa đào tạo AI, việc làm bài tập ở đại học và trong thực tế. Ngoài học những môn nền tảng, một số lĩnh vực như phân tích hình ảnh hoặc tiếng nói cần có bộ dữ liệu thực tế và quy mô lớn. Hiện sinh viên ít có cơ hội tham gia các dự án lớn, sản xuất sản phẩm của doanh nghiệp.

Ở đơn vị của GS Văn đang giải quyết bài toán này bằng cách xây dựng chương trình đào tạo kỹ sư AI Vingroup dành cho sinh viên sắp ra trường tại viện VinBigdata như một "case study" cụ thể trong việc xây dựng đội ngũ kỹ sư AI chất lượng cao tại Việt Nam.

Tại đây, các kỹ sư được học đại số tuyến tính hay xác suất thống kê cùng một lúc để học viên ghép lại, tạo thành một bức tranh tổng thể. "Chỉ khi sinh viên nhìn thấy hết những ứng dụng cụ thể, họ mới có thể học tốt và nhanh hơn", GS Văn nói.

Chương trình này giúp xây dựng đội ngũ kỹ sư công nghệ chất lượng cao có kỹ năng giải quyết bài toán thực tiễn, đáp ứng nhu cầu nguồn lực. Đồng thời đào tạo tinh hoa để nâng tầm khoa học công nghệ Việt Nam.

GS Văn cho biết, hơn 90% sinh viên khá giỏi sau khi tham gia chương trình này đều có thể được giữ lại làm việc tại tập đoàn Vingroup với mức lương cao hơn 2-3 lần sinh viên mới ra trường. Trong tương lai, học có thể trở thành chuyên gia độc lập, dẫn dắt startup loại nhỏ.

GS Hồ Tú Bảo: "Đào tạo cả người làm và người dùng AI"

GS Bảo là Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Dữ liệu của Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán. Ông cho biết, khoảng 10 năm trở lại đây, AI phát triển nhanh nhờ tính ứng dụng trong nhiều lĩnh vực đời sống. Xuất phát từ đó, Việt Nam đã xây dựng Chiến lược Quốc gia về Nghiên cứu Phát triển và Ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.

GS. TS Hồ Tú Bảo bàn về chương tình đào tạo trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.

Ông cho biết, trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư và chuyển đổi số, AI sẽ là công nghệ cốt lõi cùng với các công nghệ số khác, cho phép Việt Nam thực hiện được công cuộc chuyển đổi số quốc gia.

"AI là lĩnh vực đặc biệt, khó và yêu cầu cao, nhưng lại có thể ứng dụng trong tất cả mọi lĩnh vực, ở đâu có dữ liệu, ở đó có thể ứng dụng AI", GS Bảo nói và cho biết AI liên quan mật thiết với khoa học dữ liệu.

Đưa ra số liệu người tạo ra các mô hình AI chỉ chiếm 6%, trong khi người dùng AI chiếm tới 94%, GS Bảo cho rằng, không chỉ người làm ra sản phẩm AI, người dùng AI cũng cần được đào tạo. "Một phần đào tạo lực lượng làm AI chuyên nghiệp, tinh hoa, một phần số đông phải biết tư duy để hiểu AI trước khi sử dụng sản phẩm này", ông nói và cho biết người dùng AI có thể là người dân thường, các doanh nghiệp ICT, vừa và nhỏ.

Theo ông, để AI có thể ứng dụng nhiều lĩnh vực đời sống, ngay từ cấp đại học, cần "nhập môn AI" cho mọi ngành học, để giúp sinh viên biết các tư duy về thống kê, con số, năng lực và kỹ năng sử dụng dữ liệu. Ngoài ra, thay vì coi AI là một phần trong bộ môn các khoa công nghệ thông tin, cần xây dựng nhiều chương trình đào tạo cử nhân và thạc sĩ chuyên về AI và khoa học dữ liệu, có sự liên kết giữa môn học nền như thống kê, đại số.

PGS Trần Minh Triết: "Tổ chức chương trình đào tạo AI ngắn hạn"

Đồng tình với việc đào tạo cần có sự liên kết, PGS. TS Trần Minh Triết, Phó hiệu trưởng Trường Khoa học Tự nhiên, ĐH QG TP HCM, cho rằng, trong quá trình đào tạo, AI không đứng một mình, mà đóng vai trò hỗ trợ đào tạo các lĩnh vực liên ngành, nâng cao kiến thức về trí tuệ nhân tạo ở các ngành khác nhau.

Ông cũng cho rằng chương trình đào tạo cần phối hợp với môi trường thực tế của doanh nghiệp để tìm được nhiều các bài toán thực tế từ xã hội. Cách này rèn luyện kỹ năng vận dụng thực tế, ý thức, thái độ người học trong môi trường làm việc với doanh nghiệp.

Việc đẩy mạnh chất lượng đào tạo nhân lực AI, ông Triết lưu ý không chỉ bồi dưỡng cho sinh viên đại học kiến thức nền tảng, thuật toán, giải thuật bên trong, mà rèn luyện kỹ năng để vận dụng vào thực tế, xây dựng những sản phẩm phục vụ xã hội, khuyến khích sinh viên làm quen nghiên cứu khoa học về AI.

Với nguồn nhân lực chất lượng cao, PGS Triết đề xuất bồi dưỡng người học trên ba lĩnh vực về nghiên cứu khoa học, trong đó chú trọng nền tảng toán học, phát triển từ những ứng dụng cuộc sống ứng dụng thành tựu của AI.

Phát triển nguồn nhân lực AI tinh hoa

Trong phiên thảo luận, các chuyên gia nhấn mạnh tiềm năng toán học, phát triển công nghệ thông tin nhanh của Việt Nam. Tuy nhiên PGS Văn quan tâm tới phát triển nguồn nhân lực AI tinh hoa, có khả năng xử lý bài toán thực tế phức tạp, và lực lượng phổ thông, hỗ trợ giải quyết vấn đề cơ bản liên quan AI. Trong một nhóm làm sản phẩm, chỉ cần 1-2 người chuyên gia dẫn đầu về AI, còn lại là kỹ sư máy tính lành nghề.

"Không phải cứ nhà nhà làm AI là tốt", ông nói và cho rằng, ngoài trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu mới có tiềm năng lớn trong tương lai vì có vai trò trong mọi mặt cuộc sống, AI chỉ là một công cụ để phân tích dữ liệu.

Từ góc độ cơ quan quản lý chương trình đào tạo nhân lực AI, TS Phạm Như Nghệ, Phó Vụ trưởng Vụ đại học, Bộ Giáo dục và Đào tạo cho biết, Bộ đã phối hợp trường đại học thực hiện diện rộng các chương trình phổ cập kỹ năng xây dựng dữ liệu ứng dụng của AI, thúc đẩy đào tạo chính quy trình độ đại học và sau đại học. Ở cấp phổ thông có các dự án STEM về khoa học kỹ thuật, toán học.

"Trong thời gian tới, Bộ Giáo dục và Đào tạo triển khai các tiêu chuẩn chương trình, gồm chuẩn đầu ra đối với sinh viên ngành AI và khoa học dữ liệu, xây dựng khung đào tạo và chuẩn nhóm ngành để trao đổi nguồn lực chất lượng trong khu vực ASEAN", TS Nghệ nói.

PGS.TS Huỳnh Công Pháp, Hiệu trưởng Đại học Công nghệ Thông tin Việt-Hàn (Đà Nẵng) đề xuất, mỗi trường đại học có thể xây dựng đội ngũ, nhóm nghiên cứu mạnh chuyên phát triển một hướng ứng dụng cụ thể của AI. Ví dụ, nhóm nghiên cứu của trường tập trung xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là xử lý tiếng Việt cho AI trong thương mại điện tử, cũng như tương tác giữa máy và con người.

Cùng quan điểm với PGS Pháp, PGS. TS Nguyễn Thanh Tùng, Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Thủy lợi cho biết, ở Đại học Thuỷ lợi đã nhà thành lập ba nhóm nghiên cứu về ứng dụng AI để chuyên giải quyết những bài toán thực tế trong phòng tránh thiên tai, biến đổi khí hậu, dự báo lũ, hạn hán, mưa từ hình ảnh vệ tinh, radar. Năm 2020 trường cũng mở chuyên ngành AI và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên việc triển khai chương trình đào tạo AI còn khó tuyển sinh khi nhiều phụ huynh và sinh viên chưa hiểu về lĩnh vực này.

Có đội ngũ nghiên cứu trải rộng từ công nghệ phần mềm, mạng máy tính và truyền thông, PGS. TS Lê Sỹ Vinh, Chủ nhiệm Khoa Công nghệ thông tin, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội cho biết, khoa đang xây dựng chương trình đào tạo chuyên sâu về AI dành cho sinh viên từ năm ba khi sinh viên có kiến thức nền tảng để học về AI như toán thống kê, toán ứng dụng, lập trình. PGS Vinh thừa nhận, đây là lĩnh vực khó, những người theo học cần có tư duy tốt, để nắm vững và triển khai tốt công nghệ.

Tại Đại học Khoa học và Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, TS Nguyễn Thị Minh Huyền, cho biết đã xây dựng chương trình đào tạo thạc sĩ về AI và khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên để khai thác hiệu quả nguồn lực, TS Huyền nhấn mạnh tính liên ngành, liên kết giữa các khoa trong trường, các trường, viện và đặt hàng của doanh nghiệp để xây dựng sản phẩm AI đặc trưng. Ví dụ làm sản phẩm thiết kế vật liệu y sinh đáp ứng nhu cầu về chất lượng nếu có sự đóng góp của người trong lĩnh vực hóa học và y tế.

Ông Tom Wood, Giám đốc Chương trình Aus4Innovation cho biết, thời gian qua chương trình đã đồng hành cùng Việt Nam để thúc đẩy đổi mới sáng tạo, triển khai phổ cập cơ bản về ứng dụng AI và khoa học dữ liệu

Ông cho biết, việc hợp tác cũng hướng tới cùng tạo ra những công nghệ hàng đầu về AI là chiến lược quan trọng của mối quan hệ đối tác, bao gồm đào tạo thế hệ trẻ bởi các chuyên gia khoa học dữ liệu và chuyên gia về kỹ năng theo yêu cầu của công việc và ngành công nghệ trong tương lai.

Toạ đàm lần này là chuyên đề thứ 2 trong chuỗi hoạt động quảng bá cho Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030, Bộ Khoa học và Công nghệ là đơn vị chủ trì. Chương trình do Aus4Innovation là đơn vị tài trợ, Câu lạc bộ Khoa-Trường-Viện Công nghệ Thông tin - Truyền thông Việt Nam FISU phối hợp tổ chức và báo VnExpress là đơn vị truyền thông chính thức.

Theo vnexpress.net