Nhà đồng sáng lập ứng dụng Rada Tạ Quang Thái chia sẻ, để lên kịp chuyến tàu công nghệ, hành trang mang theo của mỗi startup phải tinh, gọn để không trở thành rào cản.

Trong khuôn khổ buổi tọa đàm về cơ hội dành cho các startup trong cuộc cách mạng 4.0,hai nhà sáng lập Rada là ông Mã Hoàng Hải và ông Tạ Quang Thái đã có những chia sẻ với độc giả không chỉ về cơ hội mà còn cả những thách thức của các startup Việt Nam trong bối cảnh cuộc cách mạng 4.0 đang được nhắc đến ngày càng nhiều.

Nói về cơ hội của Việt Nam nói chung cũng như các doanh nghiệp khởi nghiệp trước làn sóng của cuộc cách mạng 4.0, CEO Rada Mã Hoàng Hải cho biết, cách mạng 4.0 đã trở thành làn sóng tất yếu và không thể đảo ngược. Câu chuyện của Uber đã minh chứng và khiến các doanh nghiệp thay đổi cái nhìn về cuộc chơi công nghệ. Vinasun, Mai Linh chỉ trong thời gian rất ngắn đã bị đe dọa và các doanh nghiệp truyền thống đã nhận ra điều đó. 

Cơ hội cho các doanh nghiệp khởi nghiệp có thể rộng mở hơn nếu Chính phủ mở rộng các cánh cửa. Chia sẻ từ góc nhìn cá nhân, ông Mã Hoàng Hải cho rằng: "Các startup rõ ràng là các "con thiêu thân" tìm con đường mới, lạ chưa từng thấy trên thị trường với suy nghĩ ngược và những ý tưởng gần như bất khả thi. Tuy nhiên khi họ đã làm được rồi thì nếu có một môi trường để tiếp tục phát triển bền vững. Vậy thì các bộ, ngành của Chính phủ đang cần có sự cải tổ mạnh mẽ thì một trong những cách như vậy là đưa các mô hình đã thử nghiệm thành công vào các doanh nghiệp của Nhà nước".

Uber/Grab là mô hình thử nghiệm thành công trong lĩnh vực GTVT và đã làm thay đổi diện mạo của ngành trong một thời gian ngắn. Liệu chúng ta có thể ứng dụng mô hình vận hành của các startup vào các ngành tương tự mà chính phủ đang nắm giữ như điện, nước…Nếu ứng dụng được các mô hình mới thì sẽ tạo ra kết quả rất to lớn.

Nhưng không chỉ nói về cơ hội, nhà đồng sáng lập Rada, ông Tạ Quang Thái trăn trở nhiều hơn với những thách thức mà các startup phải đối mặt trong làn sóng cách mạng 4.0.

Cùng với tiến trình ứng dụng và phát triển CNTT, an toàn thông tin đã và đang đặt ra nhiều thách thức cho các cá nhân, tổ chức trong xã hội. Đặc biệt, đối với các cơ quan, tổ chức và doanh nghiệp, công tác bảo đảm an toàn thông tin mang ý nghĩa sống còn. Qua khảo sát của Hiệp hội An toàn thông tin Việt Nam (VNISA), trong thời gian vừa qua, có đến 62% các sự cố an toàn thông tin xảy ra do lỗi nhận thức và năng lực của con người.

Để góp phần khắc phục tồn tại này, trong khuôn khổ Đề án Đào tạo và phát triển nguồn nhân lực an toàn, an ninh thông tin đến năm 2020, Bộ TT&TT đã chủ trì triển khai Đề án 99 về đào tạo nguồn nhân lực an toàn thông tin với mục tiêu Việt Nam sẽ có một đội ngũ nhân lực mạnh trong lĩnh vực này.

Năm 2017, các hoạt động đào tạo ngắn hạn nhằm nâng cao kiến thức, kỹ năng về an toàn thông tin cho cán bộ quản lý, cán bộ kỹ thuật của các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp nhà nước đã được triển khai mạnh mẽ. 

Cụ thể, theo báo cáo của Cục ATTT, trong năm 2017, Cục ATTT chủ trì, phối hợp với các cơ sở đào tạo an toàn thông tin tổ chức 21 khóa đào tạo ngắn hạn về an toàn thông tin cho 910 cán bộ đến từ các Bộ, Cơ quan ngang Bộ, cơ quan thuộc Chính phủ, các Sở TT&TT thông các tỉnh miền Bắc, Trung, Nam theo cả hình thức đào tạo tập trung và đào tạo trực tuyến.

Phối hợp với Công an Hà Nội, Bộ Y tế, Bộ Giao thông Vận tải, Bộ GD&ĐT các Sở TT&TT một số tỉnh tổ chức hội thảo, đào tạo, tập huấn, diễn tập an toàn thông tin tại chỗ cho khoảng 500 lượt cán bộ.

Theo Engadget, đây cũng là lúc để chúng ta làm rõ rằng AI là một thuật ngữ rất rộng cho nhiều loại công nghệ khác nhau. Chúng ta có trí tuệ nhân tạo ở trong các trợ lý ảo như Siri, Alexa, Cortana và Google Assistant. Bạn cũng sẽ tìm thấy trí tuệ nhân tạo ở trong những phần mềm như chatbot Messenger của Facebook, hay tính năng trả lời tự động của Gmail. Nó được định nghĩa là "trí thông minh được hiển thị bởi máy móc", nhưng nó cũng ám chỉ những tình huống máy tính có thể làm việc mà không cần đến sự hướng dẫn của con người. Rồi có cả máy học, là khi máy tính tự dạy bản thân cách thực hiện các tác vụ mà con người thường làm. Ví dụ, gần đây, một hệ thống nhận diện khuôn mặt của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã học được cách nhận diện con người giống như cách con người nhận diện lẫn nhau mà không cần đến sự giúp đỡ từ chủ nhân của nó.

Điều quan trọng là chúng ta không được nhầm lẫn những khái niệm này bởi máy học chỉ là một phần của trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sẽ dùng thuật ngữ máy học khi nói về những khái niệm như mạng nơ-ron và các mô hình như thư việc TensorFlow của Google, và AI để ám chỉ các chương trình, thiết bị và phần mềm thực hiện các tác vụ mà chúng học được.

AI đã vượt qua con người trong những trò chơi như Poker hay cờ vây trong năm nay (ảnh: Engadget)

Trong năm nay, AI đã trở nên quá thông minh, như việc đánh bại con người ở trò Poker hay cờ vây, đạt điểm tối đa ở trò chơi Ms. Pac Man (điều chưa có con người nào làm được) và thậm chí giỏi ngang ngửa với những người chơi Super Smash Bros kì cựu nhất. Chúng ta cũng đã bắt đầu sử dụng AI trong y học để dự đoán bệnh tật và các điều kiện bệnh lý, cũng như phát hiện người dùng có ý định tự sát trên mạng xã hội. Không chỉ vậy, AI còn có thể biên soạn nhạc và viết kịch bản phim.

Dù bạn có nhìn đi bất cứ đâu, ở đó cũng có một người nào đó đang cố gắng thêm AI vào một thứ gì đó, và chúng đều được tạo điều kiện bởi những mạng nơ-ron do Google, Microsoft và nhiều công ty lớn khác đầu tư trong năm nay. Máy học cũng đã phát triển rất nhanh chóng, và nó sẽ tiếp tục được cải thiện trong những năm tới.

Một trong những sự phát triển lớn nhất khi chúng ta chuẩn bị bước sang năm 2018 là sự chuyển đổi từ việc vận hành các mô hình máy học trên đám mây sang ngay trên điện thoại. Trong năm nay, Google, Facebook và Apple đều đã tung ra các phiên bản framework (một thư viện với các lớp đã được xây dựng hoàn chỉnh, là bộ khung giúp phát triển các phần mềm ứng dụng) máy học trên di động của mình, cho phép các nhà phát triển tăng tốc các tác vụ dựa trên AI trong ứng dụng của mình.

Các nhà sản xuất chip cũng tăng tốc trong việc thiết kế các bộ xử lý tối ưu cho học máy. Huawei, Apple và Qualcomm đều đã điều chỉnh những con chip mới nhất của mình trong năm nay để quản lý các tác vụ liên quan đến AI tốt hơn bằng cách cung cấp các lõi "nơ-ron" chuyên dụng.

Về cơ bản, AI đã liên tục được cải thiện trong nhiều năm, nhưng chủ yếu chúng đều dựa vào công nghệ đám mây. Lấy hệ thống nhận diện hình ảnh làm ví dụ. Ban đầu, nó có thể phân biệt nam giới và nữ giới, những người trông rất khác nhau. Nhưng khi chương trình tiếp tục được "dạy" thêm nhiều hình ảnh trên đám mây, nó sẽ có thể nhận diện tốt hơn nữa, và những sự cải tiến ấy sẽ được gửi đến điện thoại của bạn. Trong năm 2018, chúng ta sẽ đưa sức mạnh xử lý của AI vào trong những thiết bị nhét vừa túi quần. Việc có thể thực hiện những tác vụ này ngay trên điện thoại không chỉ khiến AI trở nên nhanh hơn mà còn giúp bảo vệ quyền riêng tư, khi dữ liệu sẽ không được gửi về các máy chủ đám mây nữa.

Rõ ràng, ngành công nghiệp đang cố gắng đặt nền móng để điện thoại thông minh và các thiết bị khác có thể tự học hỏi và cải thiện những thứ như phiên dịch, nhận diện hình ảnh... Nhưng khi số lượng phần cứng có khả năng xử lý các tác vụ AI ngày càng nhiều thì các nhà phát triển vẫn đang gặp khó khăn trong việc tìm ra cách tốt nhất để thêm AI vào trong ứng dụng của mình. Chưa ai trong ngành công nghiệp biết cách để khai thác triệt để AI, đồng thời gây được tiếng vang lớn.

Công nghệ Animoji trên iPhone X

Khi thời gian trôi đi, mọi ngành công nghiệp và mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta – từ mua sắm trong siêu thị cho đến đi xe tự lái – đều sẽ được biến đổi thông qua AI. Các cửa hàng sẽ biết khẩu vị, kích cỡ và thói quen của chúng ta, từ đó phục vụ chúng ta hoặc cho chúng ta biết nơi cần đến để có được thứ mình cần. Khi bạn bước vào, nhà bán lẻ sẽ biết (qua nhận diện khuôn mặt hoặc điện thoại) bạn là ai, bạn đã mua gì trong quá khứ, bạn dị ứng với thứ gì, gần đây bạn có đến bác sĩ hay không, hay màu sắc mà bạn yêu thích. Trí tuệ nhân tạo của hệ thống sẽ tìm hiểu xu hướng mua đồ của bạn trong khoảng thời gian nhất định, từ đó đưa ra những lời khuyến nghị tới các sản phẩm có tính cạnh tranh hơn...

Ô tô sẽ đủ thông minh để tránh các chướng ngại vật trên đường đi, sử dụng máy học nhằm nhận diện các mối nguy hiểm tốt hơn và tính toán các phương pháp phòng tránh. Thậm chí các bác sĩ cũng sẽ sớm dựa vào trí tuệ nhân tạo để phân loại ảnh X-quang, cộng hưởng từ với các hình ảnh y tế khác, cắt giảm thời gian chẩn đoán bệnh.

AI vốn đã rất phổ biến trong nhận diện hình ảnh, và nó sẽ sớm trở nên phổ biến hơn nữa. Các camera an ninh đang ngày càng giỏi hơn trong việc phân biệt người với người, động vật hay xe cộ. Bạn đừng ngạc nhiên nếu có một ngày chúng được dùng trong các phán xét pháp lý, tìm kiếm tội phạm hay người bị mất tích.

Các trợ lý ảo mà chúng ta hay nói qua điện thoại và loa thông minh sẽ không chỉ nhanh hơn và nói tự nhiên hơn bằng cách học hỏi từ các cuộc trò chuyện, chúng sẽ còn có thể nhận biết nhu cầu của chúng ta tốt hơn. Ví dụ, khi bạn vừa bước vào nhà sau khi đi làm về, đèn sẽ được bật, bộ điều khiển nhiệt độ bắt đầu làm việc và bản nhạc yêu thích của bạn sẽ được phát lên.

Tất nhiên, những thứ này đã tồn tại, nhưng các phương pháp thực hiện chỉ phụ thuộc vào những thiết lập do bạn cài đặt sẵn. Trí tuệ nhân tạo sẽ biết cách điều chỉnh mọi thứ trong ngôi nhà bạn theo như cách mà bạn muốn, ngay cả khi có những yếu tố ngoại cảnh tác động, như tự động bật điều hòa khi nhận thấy có sự thay đổi về nhiệt độ ở bên ngoài. Tất cả những sự tự động hóa này sẽ biến thế giới mà chúng ta hằng mong muốn thành sự thực (hay thế giới trong bộ phim Wall-E, điều này phụ thuộc vào chúng ta mà thôi).

Trong những năm tới, chúng ta sẽ thấy AI nhanh hơn, mạnh mẽ hơn và thực sự có khả năng thay đổi cách sống của chúng ta. Có thể nó sẽ không xảy ra ngay lập tức, nhưng sớm hay muộn thì AI cũng sẽ điều khiển cuộc sống của chúng ta – bất kể dù bạn có muốn hay không.