Ngành trí tuệ nhân tạo là gì? Tiềm năng và cơ hội việc làm tại thị trường Việt Nam.

Ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể và là công nghệ ưu tiên hàng đầu không chỉ ở Việt Nam mà còn trên thế giới. Sự đầu tư của các doanh nghiệp lớn đã cho thấy tiềm năng phát triển của ngành này trong tương lai. Hãy cũng 1C Việt Nam tìm hiểu về tiềm năng phát triển, cơ hội việc làm cũng như các chuyên ngành chính của ngành trí tuệ nhân tạo (AI) trong bài viết dưới đây. 

1. Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc nghiên cứu tạo ra các máy móc và hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ như con người. AI được áp dụng sâu rộng trong nhiều lĩnh vực từ tự động hóa công nghiệp, giao thông, y tế, marketing, giáo dục,.. 

Các chuyên ngành của ngành trí tuệ nhân tạo bao gồm: 

• Thị giác máy tính (Computer Vision) 
• Hệ thống logic mờ (Fuzzy Logic) 
• Hệ thống chuyên gia (Expert systems) 
• Robot học (Robotics) 
• Học máy (Machine Learning) 
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural network/ deep learning)

2. Tiềm năng và cơ hội việc làm của ngành trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam 

Theo báo cáo về “Chỉ số sẵn sàng Trí Tuệ nhân tạo của Chính phủ 2023”, Việt Nam đứng thứ 5/10 ASEAN, tăng 1 bậc so với năm 2022 và đứng thứ 59 trên tổng 193 quốc gia toàn cầu. Bên cạnh đó, nền kinh tế trẻ, năng động tạo cơ hội to lớn cho ngành trí tuệ nhân tạo. Hiện tại Việt Nam đang sở hữu 4 kỳ lân công nghệ là Momo, Sky Mavis, VNG và VN Life.

Việt Nam hiện là một trong 60 quốc gia trên thế giới đưa ra chiến lược quốc gia về phát triển trí tuệ nhân tạo. Bộ trưởng Bộ khoa học và công nghệ cho biết sau 2 năm thực hiện “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030”, Việt Nam đã đạt được những kết quả đáng ghi nhận, nhiều sản phẩm đã được ứng dụng trong cuộc sống. 

Với quan tâm của xã hội và đầu tư của chính phủ vào AI, các cơ hội việc làm trong ngành trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam sẽ tiếp tục tăng lên trong tương lai.

3. Các chuyên ngành chính của ngành trí tuệ nhân tạo 

3.1. Thị giác máy tính (Computer vision) 

Đây là một trong những ngành phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo hiện nay, với mục đích phát triển các kỹ thuật hỗ trợ máy tính nhìn và hiểu hình ảnh, video kỹ thuật số. Việc áp dụng các mô hình học máy vào hình ảnh cho phép máy tính xác định các vật thể, khuôn mặt,con người, động vật. Các mô hình thuật toán giúp máy tính tự học về bối cảnh của dữ liệu trực quan và với đủ dữ liệu được cung cấp qua mô hình, máy tính có thể tự dạy mình cách phân biệt hình ảnh này với hình ảnh khác. 

Thị giác máy tính ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp, chẳng hạn như:

• Theo dõi đối tượng: theo dõi và xác định đối tượng 
• Phân loại hình ảnh: một số hình ảnh được phân loại và dự đoán chính xác thuộc về một số lớp nhất định 
• Nhận dạng khuôn mặt: mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại thông minh bằng cách ánh xạ và khớp các đặc điểm trên gương mặt 

3.2. Hệ thống logic mờ (Fuzzy Logic) 

Hệ thống logic mờ là một kỹ thuật giúp giải quyết các vấn đề hoặc phát biểu có thể đúng hoặc sai. Phương pháp này sao chép quyết định của con người bằng cách xem xét các khả năng hiện có giữa các giá trị “có” hoặc “không”. Nói cách khác, hệ thống này đo lường mức độ đúng của một giả thuyết. 

Bạn có thể sử dụng hệ thống này để suy luận về những chủ đề không chắc chắn. Đó là một cách thuận tiện và linh hoạt để triển khai kỹ thuật học máy và sao chép suy nghĩ của con người một cách hợp lý. 

Hệ thống logic mở bao gồm 4 phần: 

• Cơ sở quy tắc: Có tất cả các quy tắc và điều kiện nếu - thì
• Mô đun Fuzzification: Giúp biến đổi đầu vào
• Động cơ suy diễn (Inference engine): xác định mức độ phù hợp giữa các quy tắc và đầu vào mờ
• Mô đun khử nước (Defuzzification) chuyển đổi các tập mờ thành các giá trị rõ nét. 

Ví dụ như các công ty của Nissan sử dụng hệ thống logic mờ kiểm soát việc dừng lại trong các tình huống nguy hiểm, phụ thuộc vào khả năng tăng tốc, tốc độ, độ ma sát bánh xe của từng ô tô. 

3.3. Hệ thống chuyên gia (Expert systems) 

Hệ thống chuyên gia là một chương trình chuyên thực hiện một nhiệm vụ đơn lẻ. Hệ thống này chủ yếu được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng khả năng ra quyết định giống con người. 

Họ sử dụng một bộ quy tắc, gọi là quy tắc suy luận, cơ sở tri thức được xác định bởi dữ liệu đã được cung cấp. Bằng cách sử dụng các khái niệm logic nếu-thì, họ có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và trợ giúp quản lý thông tin, phát hiện vi-rút, phân tích khoản vay. 

Hệ thống chuyên gia đầu tiên được phát triển vào những năm 1970 và góp phần rất lớn vào sự thành công của trí tuệ nhân tạo. Một ví dụ về hệ thống chuyên gia là CaDeT, một hệ thống hỗ trợ chẩn đoán có thể giúp các chuyên gia y tế phát hiện ung thư ở giai đoạn đầu.

3.4. Robot học (Robotics) 

Robot là những cỗ máy được lập trình có thể tự động thực hiện hàng loạt hành động phức tạp. Chúng được điều khiển bằng các thiết bị bên ngoài hoặc hệ thống điều khiển của chúng có thể được nhúng vào bên trong. 

Robot giúp con người thực hiện những công việc tẻ nhạt và lặp đi lặp lại. Đặc biệt, robot được hỗ trợ bởi AI có thể giúp các công ty như NASA khám phá không gian. Robot hình người là những phát triển mới nhất và là ví dụ nổi tiếng hơn về quá trình tiến hóa của robot.

Sophia, một robot do Hanson Robotics phát triển, hoạt động thông qua sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và mạng lưới thần kinh. Cô nhận diện khuôn mặt con người và hiểu được cảm xúc cũng như cử chỉ – và thậm chí có thể tương tác với mọi người. Các ví dụ phổ biến về robot trong các ứng dụng trong cuộc sống hàng ngày bao gồm các ngành như sản xuất , chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, ..

3.5. Học máy (Machine Learning) 

Học máy là khả năng học tự động từ dữ liệu và thuật toán, đồng thời là một trong những ngành yêu cầu cao của trí tuệ nhân tạo. Học máy cải thiện hiệu suất bằng cách dùng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định mà không cần được lập trình cụ thể. Quá trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu lịch sử, như hướng dẫn và trải nghiệm trực tiếp, để có thể xây dựng các mô hình logic cho các suy luận trong tương lai. Độ chính xác đầu ra phụ thuộc vào kích thước dữ liệu - lượng dữ liệu lớn hơn sẽ xây dựng mô hình tốt hơn, từ đó tăng độ chính xác của mô hình.Các thuật toán học máy được phân thành ba loại:

• Học tập có giám sát. Máy móc được đào tạo với dữ liệu được dán nhãn để dự đoán kết quả.
• Học tập không giám sát. Máy móc được đào tạo với dữ liệu không được gắn nhãn, với mô hình trích xuất thông tin từ đầu vào để xác định các tính năng và mẫu để có thể tạo ra kết quả.
• Học tăng cường. Máy học thông qua thử và sai, sử dụng phản hồi để hình thành hành động

3.6. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural network/ deep learning)

Mạng thần kinh còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN) hoặc mạng thần kinh mô phòng (SNN). Trọng tâm của các thuật toán học sâu, mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ bộ não của con người và chúng sao các nơron sinh học để truyền tín hiệu cho nhau. ANN có các lớp nút, bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra. Mỗi nút, còn được gọi là nơ-ron nhân tạo, kết nối với các nơ-ron khác và có ngưỡng và trọng số liên quan. Khi đầu ra của một nút riêng lẻ vượt quá giá trị ngưỡng được chỉ định, nút đó sẽ được kích hoạt để gửi dữ liệu đến lớp mạng tiếp theo. Mạng lưới thần kinh sử dụng dữ liệu đào tạo để vừa học hỏi vừa cải thiện độ chính xác.

Nhìn chung, ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam còn rất mới và có nhiều tiềm năng để phát triển, việc nắm rõ tiềm năng phát triển và các chuyên ngành sẽ giúp các bạn có thể tìm ra con đường đúng đắn cho sự phát triển của bản thân. Theo dõi ngay 1C Việt Nam để nhận được những tin tức mới nhất về ngành trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam và trên thế giới.