Mobile

Hình dung lại tương lai
Thứ Ba,  5/2/2019, 08:48 
Trương Trí Vĩnh

Hình dung lại tương lai

Trương Trí Vĩnh

(TBKTSG Xuân AL) - “Con tàu” cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) của thế giới đã bắt đầu lăn bánh. Chúng ta (Chính phủ, các cơ quan quản lý nhà nước, các doanh nghiệp) có đã là một trong những “hành khách” trên con tàu đó hay chưa? Hay chúng ta vẫn còn loay hoay ở đâu đó trên sân ga và chưa biết phải đi đâu về đâu. Chúng ta đã và đang rất hào hứng về CMCN 4.0, nhưng điều gì đang trì kéo, ngăn cản khiến chúng ta không thể bước trên con tàu đó?

Tương lai nằm ở cách thức chúng ta hình dung thế giới tương lai vận hành thế nào và chuẩn bị thích nghi với nó, chứ không còn nằm ở việc cải tiến hiện tại. Có lẽ đó là điểm khác biệt.

Tại sự kiện về trí tuệ nhân tạo AI Summit 2018 diễn ra gần đây, Zalo đã giới thiệu sản phẩm trợ lý ảo đầu tiên của mình mang tên Ki-Ki, với khả năng nhận dạng khá tốt giọng nói tự nhiên của người Việt và trả lời các câu hỏi.

Là người làm việc liên quan đến lĩnh vực công nghệ, tôi khá chú ý đến những sự kiện như thế này. Trợ lý ảo không phải là điều gì mới, nhưng nó cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam đang rất nỗ lực đi sâu vào những xu hướng cơ bản của thế giới, chứ không còn dừng lại ở việc bắt trước (clone) các sản phẩm dịch vụ như trước. Báo cáo tổng quan 2017 của trang tuyển dụng lập trình viên TopDev công bố cuối năm ngoái cũng cho biết kỹ sư lập trình học máy (machine learning) tại Việt Nam đang dẫn đầu về mức lương trong các vị trí lập trình, tiếp đến là lập trình về nghiên cứu, thuật toán, dù rằng theo báo cáo này, lực lượng lập trình web vẫn chiếm tỷ lệ ba phần tư thị trường.

Các bài toán về big data, trí tuệ nhân tạo (AI) hay machine learning, deep learning... đang là từ khóa được nhắc đến ngày càng nhiều không chỉ ở Việt Nam mà cả trên thế giới. Điều này không phải vì đây là những công nghệ mới vượt trội, mà bởi vì những thay đổi tận nền tảng mà những công nghệ này đang tạo ra với thị trường, khi được kết hợp với những mô hình kinh doanh hiện đại.

Thật ra, các phương pháp học máy hay các ý tưởng về tiếp cận xử lý big data không phải đến thời gian gần đây mới xuất hiện. Các công cụ nền tảng cho bài toán xử lý dữ liệu này đã xuất hiện cách đây hàng chục năm. Số lượng dữ liệu cũng không phải là vấn đề. Dữ liệu vẫn nằm đó và phục vụ các mô hình thống kê phức tạp, dù thu thập dữ liệu từ thời buổi chưa có Internet có thể phức tạp hơn đôi chút. Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (nếu thật sự tồn tại một cuộc cách mạng như vậy) đã không diễn ra trong một vài năm mà là sự tích lũy các nền tảng cơ bản từ hàng chục năm. Đơn giản là các phương pháp đó phải chờ đợi đến khi xuất hiện các mô hình kinh doanh mà ở đó chúng phát huy tác dụng. Sự phát triển của thương mại điện tử và các mô hình kinh doanh chia sẻ đã nhanh chóng tích lũy một lượng dữ liệu đủ lớn và cùng với cách thức hoạt động đã tạo ra không gian ứng dụng cho các thuật toán ứng dụng xử lý dữ liệu.

Việc thu thập dữ liệu này nhờ đặc thù của ngành. Việc một doanh nghiệp đã thực sự ứng dụng big data hay chưa, và triển khai đến mức nào sẽ là một điều rất khó đánh giá ở thời điểm hiện tại. Dù được nhắc đến nhiều nhưng ứng dụng thực sự các công nghệ xử lý dữ liệu này tại Việt Nam có lẽ gần như chưa có gì, do “lượng dữ liệu chưa đủ”.

Một hệ thống cửa hàng “gạch và vữa” (brik and mortar) theo cách người ta vẫn nói, như Fivimart, Big C hay Metro, khi vận hành theo cách cổ điển là điểm đến mua hàng và dựa nhiều vào vị trí đặt cửa hàng, sẽ không có quá nhiều hiệu quả khi triển khai bài toán big data ngoài một chút lợi ích từ quảng cáo. Một thế giới các kệ siêu thị với mặt hàng sản xuất hàng loạt sẽ thích hợp với các phân tích thống kê cổ điển dựa trên luật số lớn, trong đó các chiến dịch tiếp thị sẽ nhằm vào một tập khách hàng được mô tả dựa trên nhân khẩu học, thu nhập bình quân, lối sống...

Nhưng những hệ thống thương mại điện tử như Amazon hay Alibaba đã làm thay đổi mọi thứ, khi điểm bán hàng là màn hình máy tính/điện thoại của từng cá nhân một. Đối tượng của các chiến dịch tiếp thị giờ đây không còn là một tập khách hàng mà là vào từng khách hàng cụ thể. Đó là không gian nơi những công cụ mới như big data phát huy tác dụng. Các kệ siêu thị không còn làm số lượng các nhãn hiệu của cùng một loại mặt hàng tăng lên, và các nhãn lớn không còn ưu thế. Nhưng những thay đổi một khi đã diễn ra rồi thì sẽ không dừng lại, và không chỉ bó hẹp trong thương mại điện tử. Hành vi khách hàng một khi đã thay đổi dưới tác động của thương mại điện tử, thì kể cả các cửa hàng truyền thống cũng phải chuyển mình. Việc thu thập dữ liệu ngày càng được chú trọng và chuẩn bị bài bản hơn. Ngay cả ở Việt Nam cũng vậy. Có thể thấy điều này ở các chuỗi cửa hàng của Thế giới Di động, nơi lịch sử mua hàng của khách hàng thân thiết được lưu lại và phân tích rất kỹ. Xu hướng này trở nên đặc biệt được coi trọng cùng với sự phát triển của hệ thống tín dụng tiêu dùng như HomeCredit và FE Credit.

Các doanh nghiệp bán lẻ đang có lợi thế trong việc thu thập dữ liệu này nhờ đặc thù của ngành. Việc một doanh nghiệp đã thực sự ứng dụng big data hay chưa, và triển khai đến mức nào sẽ là một điều rất khó đánh giá ở thời điểm hiện tại. Dù được nhắc đến nhiều nhưng ứng dụng thực sự các công nghệ xử lý dữ liệu này tại Việt Nam có lẽ gần như chưa có gì, do “lượng dữ liệu chưa đủ” như ông Vũ Hà Văn, Giám đốc khoa học Viện Nghiên cứu Big Data của Vingroup có lần nhắc đến. Nhưng việc các doanh nghiệp Việt Nam đã có ý thức hơn trong việc thu thập dữ liệu là một tín hiệu tốt và một sự chuẩn bị tốt cho tương lai.

Bill Gates nói đại ý người ta quá kỳ vọng vào những gì công nghệ sẽ thay đổi trong vòng hai năm mà lại đánh giá thấp ảnh hưởng của nó trong vòng 10 năm, hẳn cũng bao gồm cả lý do này. Đây luôn là vấn đề của công nghệ mới. Công nghệ cần phải đợi cho đến khi thị trường chuyển mình đến trạng thái thích hợp, có đủ không gian để nó mang lại hiệu quả. Và thêm một lý do nữa là các bài toán đặt ra cần thời gian để tích lũy đủ dữ liệu.

Cách tiếp cận dữ liệu đã thay đổi nhiều thứ, ngay cả trong những người làm công nghệ. Thời kỳ đầu của bài toán sửa lỗi chính tả cho văn bản tiếng Việt, các nhóm nghiên cứu đã tìm hiểu các cấu trúc câu tiếng Việt, lập nên các từ điển lỗi, nạp vào các từ điển chính tả, và vẫn chỉ thu được các kết quả rất khiêm tốn. Nhưng cách đây gần 10 năm, một kỹ sư công nghệ làm việc cùng với tôi đã có cách xử lý đơn giản hơn nhiều khi thống kê trên vài chục triệu mẫu câu thu được từ các văn bản trên mạng, và sử dụng các thuật toán mờ (fuzzy) kết hợp mạng neural để nhận diện những mẫu câu thường được dùng và viết đúng chính tả hơn

Ở HomeHub.vn, nền tảng hỗ trợ giao dịch bất động sản, nơi tôi đang làm việc, chúng tôi đang tập trung nhiều vào công nghệ xử lý dữ liệu. Bài toán chính được HomeHub nghiên cứu và giải quyết cho thị trường bất động sản là giảm chi phí tìm kiếm và xác định khoảng giá cho nhà đầu tư. Bài toán đầu tiên, có thể mô tả lại cho dễ hiểu, là làm thế nào để sau khi tiến vào trang web để tìm nhà, sau một vài cú click chuột hệ thống sẽ nhận ra được những ngôi nhà nào nhiều khả năng là ngôi nhà thật sự phù hợp với bạn. Bài toán thứ hai là trả lời câu hỏi, ngôi nhà nên được rao bán với giá bao nhiêu là hợp lý. Thật ra thách thức lớn nhất không phải là việc thiếu thốn dữ liệu của thị trường bất động sản. Một trong những thách thức mà HomeHub đang tập trung giải quyết là hình dung không gian ứng dụng của những bài toán dữ liệu của thị trường này trong tương lai sẽ có hình dạng thế nào khi mà hầu hết các giao dịch trong thị trường bất động sản vẫn diễn ra theo cách khá cổ điển là gặp gỡ trực tiếp giữa người bán và người mua.

Tương lai nằm ở cách thức chúng ta hình dung thế giới tương lai vận hành thế nào và chuẩn bị thích nghi với nó, chứ không còn nằm ở việc cải tiến hiện tại. Có lẽ đó là điểm khác biệt. 

TIN BÀI LIÊN QUAN
In bài
Gửi bài cho bạn bè
CÙNG CHUYÊN MỤC

Hình dung lại tương lai

Trương Trí Vĩnh
Thứ Ba,  5/2/2019, 08:48 

Hình dung lại tương lai

Trương Trí Vĩnh

(TBKTSG Xuân AL) - “Con tàu” cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) của thế giới đã bắt đầu lăn bánh. Chúng ta (Chính phủ, các cơ quan quản lý nhà nước, các doanh nghiệp) có đã là một trong những “hành khách” trên con tàu đó hay chưa? Hay chúng ta vẫn còn loay hoay ở đâu đó trên sân ga và chưa biết phải đi đâu về đâu. Chúng ta đã và đang rất hào hứng về CMCN 4.0, nhưng điều gì đang trì kéo, ngăn cản khiến chúng ta không thể bước trên con tàu đó?

Tương lai nằm ở cách thức chúng ta hình dung thế giới tương lai vận hành thế nào và chuẩn bị thích nghi với nó, chứ không còn nằm ở việc cải tiến hiện tại. Có lẽ đó là điểm khác biệt.

Tại sự kiện về trí tuệ nhân tạo AI Summit 2018 diễn ra gần đây, Zalo đã giới thiệu sản phẩm trợ lý ảo đầu tiên của mình mang tên Ki-Ki, với khả năng nhận dạng khá tốt giọng nói tự nhiên của người Việt và trả lời các câu hỏi.

Là người làm việc liên quan đến lĩnh vực công nghệ, tôi khá chú ý đến những sự kiện như thế này. Trợ lý ảo không phải là điều gì mới, nhưng nó cho thấy các doanh nghiệp Việt Nam đang rất nỗ lực đi sâu vào những xu hướng cơ bản của thế giới, chứ không còn dừng lại ở việc bắt trước (clone) các sản phẩm dịch vụ như trước. Báo cáo tổng quan 2017 của trang tuyển dụng lập trình viên TopDev công bố cuối năm ngoái cũng cho biết kỹ sư lập trình học máy (machine learning) tại Việt Nam đang dẫn đầu về mức lương trong các vị trí lập trình, tiếp đến là lập trình về nghiên cứu, thuật toán, dù rằng theo báo cáo này, lực lượng lập trình web vẫn chiếm tỷ lệ ba phần tư thị trường.

Các bài toán về big data, trí tuệ nhân tạo (AI) hay machine learning, deep learning... đang là từ khóa được nhắc đến ngày càng nhiều không chỉ ở Việt Nam mà cả trên thế giới. Điều này không phải vì đây là những công nghệ mới vượt trội, mà bởi vì những thay đổi tận nền tảng mà những công nghệ này đang tạo ra với thị trường, khi được kết hợp với những mô hình kinh doanh hiện đại.

Thật ra, các phương pháp học máy hay các ý tưởng về tiếp cận xử lý big data không phải đến thời gian gần đây mới xuất hiện. Các công cụ nền tảng cho bài toán xử lý dữ liệu này đã xuất hiện cách đây hàng chục năm. Số lượng dữ liệu cũng không phải là vấn đề. Dữ liệu vẫn nằm đó và phục vụ các mô hình thống kê phức tạp, dù thu thập dữ liệu từ thời buổi chưa có Internet có thể phức tạp hơn đôi chút. Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (nếu thật sự tồn tại một cuộc cách mạng như vậy) đã không diễn ra trong một vài năm mà là sự tích lũy các nền tảng cơ bản từ hàng chục năm. Đơn giản là các phương pháp đó phải chờ đợi đến khi xuất hiện các mô hình kinh doanh mà ở đó chúng phát huy tác dụng. Sự phát triển của thương mại điện tử và các mô hình kinh doanh chia sẻ đã nhanh chóng tích lũy một lượng dữ liệu đủ lớn và cùng với cách thức hoạt động đã tạo ra không gian ứng dụng cho các thuật toán ứng dụng xử lý dữ liệu.

Việc thu thập dữ liệu này nhờ đặc thù của ngành. Việc một doanh nghiệp đã thực sự ứng dụng big data hay chưa, và triển khai đến mức nào sẽ là một điều rất khó đánh giá ở thời điểm hiện tại. Dù được nhắc đến nhiều nhưng ứng dụng thực sự các công nghệ xử lý dữ liệu này tại Việt Nam có lẽ gần như chưa có gì, do “lượng dữ liệu chưa đủ”.

Một hệ thống cửa hàng “gạch và vữa” (brik and mortar) theo cách người ta vẫn nói, như Fivimart, Big C hay Metro, khi vận hành theo cách cổ điển là điểm đến mua hàng và dựa nhiều vào vị trí đặt cửa hàng, sẽ không có quá nhiều hiệu quả khi triển khai bài toán big data ngoài một chút lợi ích từ quảng cáo. Một thế giới các kệ siêu thị với mặt hàng sản xuất hàng loạt sẽ thích hợp với các phân tích thống kê cổ điển dựa trên luật số lớn, trong đó các chiến dịch tiếp thị sẽ nhằm vào một tập khách hàng được mô tả dựa trên nhân khẩu học, thu nhập bình quân, lối sống...

Nhưng những hệ thống thương mại điện tử như Amazon hay Alibaba đã làm thay đổi mọi thứ, khi điểm bán hàng là màn hình máy tính/điện thoại của từng cá nhân một. Đối tượng của các chiến dịch tiếp thị giờ đây không còn là một tập khách hàng mà là vào từng khách hàng cụ thể. Đó là không gian nơi những công cụ mới như big data phát huy tác dụng. Các kệ siêu thị không còn làm số lượng các nhãn hiệu của cùng một loại mặt hàng tăng lên, và các nhãn lớn không còn ưu thế. Nhưng những thay đổi một khi đã diễn ra rồi thì sẽ không dừng lại, và không chỉ bó hẹp trong thương mại điện tử. Hành vi khách hàng một khi đã thay đổi dưới tác động của thương mại điện tử, thì kể cả các cửa hàng truyền thống cũng phải chuyển mình. Việc thu thập dữ liệu ngày càng được chú trọng và chuẩn bị bài bản hơn. Ngay cả ở Việt Nam cũng vậy. Có thể thấy điều này ở các chuỗi cửa hàng của Thế giới Di động, nơi lịch sử mua hàng của khách hàng thân thiết được lưu lại và phân tích rất kỹ. Xu hướng này trở nên đặc biệt được coi trọng cùng với sự phát triển của hệ thống tín dụng tiêu dùng như HomeCredit và FE Credit.

Các doanh nghiệp bán lẻ đang có lợi thế trong việc thu thập dữ liệu này nhờ đặc thù của ngành. Việc một doanh nghiệp đã thực sự ứng dụng big data hay chưa, và triển khai đến mức nào sẽ là một điều rất khó đánh giá ở thời điểm hiện tại. Dù được nhắc đến nhiều nhưng ứng dụng thực sự các công nghệ xử lý dữ liệu này tại Việt Nam có lẽ gần như chưa có gì, do “lượng dữ liệu chưa đủ” như ông Vũ Hà Văn, Giám đốc khoa học Viện Nghiên cứu Big Data của Vingroup có lần nhắc đến. Nhưng việc các doanh nghiệp Việt Nam đã có ý thức hơn trong việc thu thập dữ liệu là một tín hiệu tốt và một sự chuẩn bị tốt cho tương lai.

Bill Gates nói đại ý người ta quá kỳ vọng vào những gì công nghệ sẽ thay đổi trong vòng hai năm mà lại đánh giá thấp ảnh hưởng của nó trong vòng 10 năm, hẳn cũng bao gồm cả lý do này. Đây luôn là vấn đề của công nghệ mới. Công nghệ cần phải đợi cho đến khi thị trường chuyển mình đến trạng thái thích hợp, có đủ không gian để nó mang lại hiệu quả. Và thêm một lý do nữa là các bài toán đặt ra cần thời gian để tích lũy đủ dữ liệu.

Cách tiếp cận dữ liệu đã thay đổi nhiều thứ, ngay cả trong những người làm công nghệ. Thời kỳ đầu của bài toán sửa lỗi chính tả cho văn bản tiếng Việt, các nhóm nghiên cứu đã tìm hiểu các cấu trúc câu tiếng Việt, lập nên các từ điển lỗi, nạp vào các từ điển chính tả, và vẫn chỉ thu được các kết quả rất khiêm tốn. Nhưng cách đây gần 10 năm, một kỹ sư công nghệ làm việc cùng với tôi đã có cách xử lý đơn giản hơn nhiều khi thống kê trên vài chục triệu mẫu câu thu được từ các văn bản trên mạng, và sử dụng các thuật toán mờ (fuzzy) kết hợp mạng neural để nhận diện những mẫu câu thường được dùng và viết đúng chính tả hơn

Ở HomeHub.vn, nền tảng hỗ trợ giao dịch bất động sản, nơi tôi đang làm việc, chúng tôi đang tập trung nhiều vào công nghệ xử lý dữ liệu. Bài toán chính được HomeHub nghiên cứu và giải quyết cho thị trường bất động sản là giảm chi phí tìm kiếm và xác định khoảng giá cho nhà đầu tư. Bài toán đầu tiên, có thể mô tả lại cho dễ hiểu, là làm thế nào để sau khi tiến vào trang web để tìm nhà, sau một vài cú click chuột hệ thống sẽ nhận ra được những ngôi nhà nào nhiều khả năng là ngôi nhà thật sự phù hợp với bạn. Bài toán thứ hai là trả lời câu hỏi, ngôi nhà nên được rao bán với giá bao nhiêu là hợp lý. Thật ra thách thức lớn nhất không phải là việc thiếu thốn dữ liệu của thị trường bất động sản. Một trong những thách thức mà HomeHub đang tập trung giải quyết là hình dung không gian ứng dụng của những bài toán dữ liệu của thị trường này trong tương lai sẽ có hình dạng thế nào khi mà hầu hết các giao dịch trong thị trường bất động sản vẫn diễn ra theo cách khá cổ điển là gặp gỡ trực tiếp giữa người bán và người mua.

Tương lai nằm ở cách thức chúng ta hình dung thế giới tương lai vận hành thế nào và chuẩn bị thích nghi với nó, chứ không còn nằm ở việc cải tiến hiện tại. Có lẽ đó là điểm khác biệt. 

In bài
Gửi bài cho bạn bè
Top
 
Giấy phép Báo điện tử số: 2302/GP-BTTTT, cấp ngày 29/11/2012
Tổng biên tập: Trần Minh Hùng.
Thư ký tòa soạn: Hồng Văn; Phó thư ký tòa soạn: Yến Dung.
Tòa soạn: Số 35 Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh.
Điện thoại: (8428) 3829 5936; Fax: (8428) 3829 4294; Email: online@kinhtesaigon.vn
Thời báo Kinh tế Sài Gòn giữ bản quyền nội dung của trang web www.thesaigontimes.vn. Không được sử dụng lại nội dung trên Thời báo Kinh tế Sài Gòn Online dưới mọi hình thức, trừ khi được Thời báo Kinh tế Sài Gòn đồng ý bằng văn bản.
Trang ngoài sẽ được mở ra ở cửa sổ mới. Thời báo Kinh tế Sài Gòn Online không chịu trách nhiệm nội dung trang ngoài.
Bản quyền thuộc về SaigonTimesGroup.