Gần đây người ta nói quá nhiều về AI như là một thành phần quan trọng của công nghiệp 4.0. Và người ta đổ xô vào nghiên cứu áp dụng AI trong các bài toán thực tế, thông qua các ứng dụng của một môi trường nào đó, chạy trên một thiết bị nào đó. Nhưng dù môi trường hay thiết bị nào, cái chung nhau, cái lõi của các ứng dụng mang tính AI đều phải là các giải thuật mô phỏng trí tuệ con người.

Từ lâu người ta đã lập ra các giải thuật mô phỏng trí tuệ con người. Cờ máy đã hạ các đại kiến tướng cờ vua cách đây gần 20 năm. Năm kia cờ máy hạ nốt con người trong cờ vây. Nhưng biết bao công sức phần cứng cũng như phần mềm đã phải bỏ ra để có được kết quả như vậy. Học não người đâu có dễ. Người đánh cờ có kém mấy cũng không bao giờ mở đầu ván cờ tướng bằng nước ghểnh sỹ. Nhưng để cờ máy bỏ qua nước ấy trong tích tắc đầu tiên khi bắt đầu ván cờ, là cả vấn đề lớn. Người đọc kém lắm mới không đọc được chữ bác sỹ, còn nói chung vẫn đọc được. Nhận dạng chữ viết bác sỹ bằng máy tính, bài toán hình như vẫn chưa giải được.

Kết quả hình ảnh cho cờ máy đánh bại con người trong cờ vây

Nói đến giải thuật là nói đến toán học, xử lý các dữ liệu bằng các phương pháp toán học để làm rõ hơn các đối tượng nghiên cứu theo các tiêu chuẩn đề ra. Cho nên vai trò toán học với AI quan trọng, to lớn đến như thế nào, chắc các bạn cũng hiểu được.

Thậm chí có nhiều lúc, AI đã vượt bộ não con người. Đơn cử như trình chỉ đường đi của Google Map. Nó lưu trữ hàng triệu địa điểm, con đường, phân biệt các chiều giao thông, rồi tìm được đường ngắn nhất. Đây là bài toán tìm đường đi ngăn nhất trong đồ thị (graph) hai chiều, toán xịn. Giọng chỉ đường của Google Map có thể được máy tính tổng hợp, cũng là một loại AI. Não người thua xa Google Map, có đi rồi cũng không nhớ được đường, không chỉ ra đường đi ngắn nhất một cách chắc chắn.

Sơ sơ nói về vai trò toán học trong một vài bài toán có sử dụng AI: nhận dạng, học, mô phỏng, hiểu ngôn ngữ người-máy… không thể không hiểu biết sâu sắc về toán. Rồi hầu hết các bài toàn đều sử dụng tuyến tính hóa là một phương pháp dễ dàng nhất để giải, thường dẫn tới phải biết áp dụng phương trình ma trận Ax=b.

Người viết có nghe nhiều bạn làm về AI nói rằng đã có các thư viện mã nguồn mở cho hầu hết các vấn đề toán học, nên không cần biết toán sâu. Thử hỏi không hiểu sâu về toán của vấn đề cần giải quyết, thì biết sử dụng thật đúng hàm nào để áp vào? Và nếu không chuẩn xác, lời giải có thể văng đi tận đâu đấy.

Vì vậy lời khuyên dành các bạn làm về AI, phải có một nền toán đủ sâu, đủ rộng.

Thông tin về tác giả:

Bùi Quang Ngọc – Tổng Giám đốc kiêm Phó Chủ tịch HĐQT Tập đoàn FPT

Tổng giám đốc Bùi Quang Ngọc tốt nghiệp khoa Toán, ĐH Tổng hợp Kishinhov (Cộng hòa Moldova) năm 1979 và bảo vệ luận án Tiến sĩ về Cơ sở dữ liệu tại Đại học Grenoble (Pháp) năm 1986. Anh nguyên là Giảng viên khóa Toán, Phó Chủ nhiệm Khoa Tin học Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Là một trong những người sáng lập FPT, trong 30 năm qua, anh được biết đến là ông tổ tạo nên hệ thống quản trị của FPT, một trong 10 lãnh đạo CNTT (CIO) xuất sắc nhất Đông Dương (2005). Hiện, anh Bùi Quang Ngọc cùng anh Trương Gia Bình đang cùng nhau chèo lái con thuyền FPT.

(Bài viết được đăng trên Đặc san công nghệ FPT TechInsight No.2)