PCT, Viện trưởng Viện công nghệ AI Camera - Vũ Thanh Thắng giao lưu cùng Bfans
10:37:00 | 07-06-2021

CEO Nguyễn Tử Quảng từng chia sẻ: “Chúng tôi coi Bphone Fans là cộng đồng tinh hoa… Fans của Bphone thật sự là những người chung chí hướng với Bkav, muốn thúc đẩy Việt Nam trở nên hùng cường nhờ công nghệ”. Vì lẽ đó, Bkav muốn đến gần hơn, tiếp xúc và chia sẻ nhiều hơn với các Bfans.

Từ tháng 3/2021, Tập đoàn tổ chức các chương trình giao lưu giữa các lãnh đạo cấp cao của Bkav, với cộng đồng Bfans. Tại đây, mọi góp ý, thắc mắc từ các Bfans dành Bkav, xoay quanh chủ đề của buổi giao lưu đều được ghi nhận và giải đáp.

Chương trình giao lưu giữa Viện trưởng Vũ Thanh Thắng và cộng đồng Bfans về công nghệ AI:

Bkav nghiên cứu AI để phục vụ cho chính Bkav hay bán cho bên khác, hay kết hợp với các tối tác khác cần đến AI?

Về mảng AI, Bkav đang nhận sứ mệnh mới đó là làm sao phổ biến được các ứng dụng, giải pháp AI. Để làm được điều này, một mình Bkav thôi sẽ rất khó do các bài toán AI trong cuộc sống rất nhiều và đa dạng như: nông nghiệp, y tế, giáo dục, an ninh, giám sát rừng, gia đình... Chính vì vậy, Bkav đã có kế hoạch mở nền tảng (platform) AI View, cho phép các nhà phát triển ứng dụng, phát triển AI model có thể tham gia trực tiếp làm ứng dụng, giải pháp cho camera AI View.

Bkav có gặp nhiều khó khăn hơn các công ty khác trên thế giới khi phát triển AI không? Tại sao nhiều công ty muốn phát triển AI nhưng chưa làm được, còn Bkav có thể nói là đã thành công. Hiện tại, Bkav có nhận được sự hỗ trợ nào từ các nguồn tài chính hay nhà nước trong việc ứng dụng AI vào đời sống không?

Để giải quyết các bài toán sử dụng công nghệ trong thực tế cần rất nhiều yếu tố. Đầu tiên là khả năng phân tích bài toán của nhà sản xuất. Sau đó, sử dụng AI để xử lý một số chức năng cốt lõi. Cuối cùng, để ứng dụng được phải do ý chí của người sử dụng cũng như nhà sản xuất. Có thể nói, AI là một trong những công nghệ giải quyết các bài toán thực tế.

Hiện nay, ở Việt Nam có khá nhiều doanh nghiệp tham gia vào mảng AI. Nhưng sản phẩm vẫn chưa thực sự đi vào cuộc sống do chưa giải quyết tốt tất cả các yếu tố tôi đề cập ở trên. Bkav là một công ty công nghệ tham gia trực tiếp vào phát triển AI cũng như xây dựng nhiều giải pháp công nghệ để giải quyết các bài toán thực tế.

Chúng tôi đã phải sử dụng tất cả năng lực về công nghệ như phân tích giải pháp, phần mềm, phần cứng, tích hợp hệ thống và sử dụng các công nghệ lõi đang sở hữu. Bkav đã xây dựng thành công giải pháp camera AI View đang được sử dụng rộng rãi tại Việt Nam và trên thế giới. Mỗi camera AI View có thể xem như một robot thay thế một con người về khả năng quan sát, phân tích hình ảnh, phân tích âm thanh… Đây là một minh chứng về ứng dụng AI một cách hiệu quả. Bkav hiện đang tự chủ động tài chính trong nghiên cứu và phát triển AI.

Mục tiêu của công nghệ AI là gì? Bkav đặt mục tiêu năm bao nhiêu công nghệ AI của Tập đoàn thu về hàng 100 tỷ USD? Bkav có kế hoạch giúp đỡ các công ty công nghệ khác cũng phát triển mảng AI như thế nào và khuyến kích các ý tưởng mới về công nghệ ra sao?

Nếu theo dõi các công việc của Bkav, bạn sẽ thấy Bkav chỉ phát triển các sản phẩm công nghệ có ích phục vụ cho xã hội và giúp chúng ta có công ty công nghệ như các nước phát triển đã làm được. Bkav AI cũng không ngoại lệ, như tôi đã nói với mỗi chiếc camera AI có thể thay thế một người làm những công việc đã có quy trình sẵn, giúp chúng ta có thêm nhiều nhân lực mới trong tương lai, nâng cao hiệu suất lao động.

Ngoài ra, Bkav cũng đã có kế hoạch mở nền tảng AI View cho các công ty công nghệ khác có thể tham gia vào phát triển ứng dụng và sản phẩm. Điều này sẽ giúp cho chúng ta có hàng trăm công ty AI để tạo ra ứng dụng, công nghệ AI ngay tại Việt Nam.

Bkav đang tiên phong trong về những mảng AI nào và đánh giá thế nào về sự hỗ trợ của AI cho xã hội trong thời 4.0?

Nếu bạn theo dõi thì sẽ thấy, thời gian gần đây Bkav đã ra mắt camera thương hiệu AI View. Camera AI View là chiếc camera hỗ trợ AI trên nền tảng SOC (System on Chip) đầu tiên trên thế giới có khả năng nhận diện khuôn mặt, biển số, nhận biết các vật thể... Với công nghệ xử lý tại biên (on edge) giúp giảm tối đa chi phí đường truyền và máy chủ AI khi triển khai trên diện rộng. Theo ước tính, mỗi chiếc camera AI sẽ tiết kiệm hơn 1.000 USD chi phí cho máy chủ AI. Đây là con số rất ý nghĩa, chưa tính chi phí băng thông, điện cho máy chủ AI. Điều này giúp chúng ta có thể triển khai camera AI rộng ngoài xã hội một cách khả thi nhất.

Bkav liệu có sử dụng AI để đánh giá chất lượng bác sĩ, giáo viên, công chức, công nhân viên được không? Bkav có nghĩ đến việc sử dụng AI để cung cấp các dịch vụ về du lịch khách sạn theo nhu cầu cá thể hóa, sử dụng AI để đánh giá thị trường, phân phối sản phẩm không? Hay sử dụng AI để đánh giá chính sách pháp luật dựa trên các dữ liệu về thực hiện lập pháp, hành pháp, tư pháp để tìm ra các lỗ hổng, khuyến cáo các nhà lập pháp nghiên cứu theo thứ tự ưu tiên để điều chỉnh pháp luật cho chặt chẽ phù hợp hơn không?

Có thể nói, AI có thể ứng dụng được vào mọi mặt của đời sống. Nhưng chúng ta cần thời gian, để ‘huấn luyện’ mọi người sử dụng công nghệ này một cách phổ biến. Các bài toán như bạn nó, tôi tin là AI có thể giải quyết được. Hiện tại, Bkav đã triển một số giải pháp hỗ trợ đánh giá công chức, bác sỹ, học sinh, sinh viên, khách du lịch... giúp các nhà quản lý trong các lĩnh vực này có đầy đủ thông tin để nâng cao chất lượng dịch vụ.

Muốn làm AI phải có dữ liệu lớn để làm "tài liệu học tập". Các chế độ chụp ảnh có dùng AI của Google Pixel được đánh giá cao cũng vì Google có kho lưu trữ Google Photo để làm tài nguyên học tập cho AI của họ. Với Bkav, nguồn dữ liệu cho AI Camera trên Bphone và AI View được lấy từ đâu?

Bkav có xây dựng một nhóm chuyên xử lý dữ liệu cho AI. Các nguồn dữ liệu sẽ được thu thập qua nhiều kênh và được chuyển về nhóm xử lý dữ liệu để xử lý trước khi cho AI học.

Ngoài các ứng dụng cho xử lý ảnh và bảo mật như hiện nay, trong thời gian tới Bkav có thêm dự án nào có ứng dụng AI không?

Bkav đã ứng dụng AI vào tất cả các sản phẩm công nghệ của công ty như: an ninh mạng, phần mềm diệt virus, smartphone, smarthome, camera…

Bên cạnh đó, Bkav cũng đang phát triển các giải pháp AI ứng dụng vào mọi lĩnh vực của đời sống như: nông nghiệp, y tế, giáo dục, giao thông, gia đình… và đưa thông tin trong thời gian tới.

Trong các xử lý bằng AI đều có một tỉ lệ "xịt" nhất định do AI ra quyết định dựa vào xác suất thống kế. Bkav làm như thế nào để giảm tỉ lệ này? Trong trường hợp xử lý hỏng có thể gây hậu quả cho khách hàng thì Bkav có chính sách gì?

Bản chất của AI chính là học lại những công việc mà con người đã thực hiện tốt. Chính vì vậy, công nghệ AI chỉ có thể tiệm cận với khả năng ra quyết định của con người đã cung cấp dữ liệu cho AI học. Về độ chính xác của các bài toán phụ thuộc vào yêu cầu của bài toán đó. Đối với các bài toán yêu cầu độ chính xác cao, hệ thống sẽ được thiết kế và thêm các lớp kiểm tra bằng con người trước khi ra quyết định.

AI trên điện thoại áp dụng nhận diện mẫu trên máy ảnh và bàn phím điện thoại cả trong hiển thị số gọi gợi ý. Nhưng khi bấm số nhất định, ví dụ số tổng đài, thì không gọi được. Vậy người dùng phải làm sao?

Khi thiết kế bàn phím, các bạn lập trình viên Bkav cũng đã tính đến trường hợp này. Để gọi được số mà bạn nhập vào từ bàn phím mà không có trong danh bạ, bạn chỉ cần bấm số sau đó chạm trực tiếp vào chỗ hiển thị ô số và giữ một chút là gọi được.

Công nghệ AI trên thiết bị đầu cuối có tự học được không hay chúng ta lập trình sẵn những tình huống để thiết bị xử lý?

Việc tự học của AI bản chất là thêm dữ liệu để huấn luyện thêm cho model AI. Để huấn luyện được model AI, chúng ta phải có hệ thống máy để training model (thông thường thiết bị đầu cuối không có chức năng này). Nên để thiết bị đầu cuối học thêm, thông thường chúng ta phải update lại model AI của thiết bị này sau một khoảng thời gian hoạt động.

Nếu vậy, thiết bị cuối phải có chức năng tự cập nhật?

Hầu hết các thiết bị đầu cuối và IoT hiện nay đều có công nghệ update firmware từ xa là OTA bạn nhé.

Liệu Bkav có phát triển Robot AI không ?

Robot cũng là một trong các thành phần thuộc hệ sinh thái AI của Bkav.

AI đã đang và sẽ là xu hướng tất yếu trong các hệ thống xử lý. Tuy nhiên, khi nào và tại sao một bài toán nên dùng AI hay các thuật toán, tư duy truyền thống đã được kiểm nghiệm là tốt hơn?

Như bạn biết, con người sử dụng rất nhiều kiến thức từ chọn lọc tự nhiên. Không phải tự nhiên khi thiết kế các hệ thống, người ta chia thành 3 thành phần (mô phỏng cơ thể của con người hay động vật): cơ cấu chấp hành (tay, chân), hệ thống truyền dẫn thông tin (hệ thống dây thần kinh) và cao nhất là hệ thống ra quyết định (bộ não). Đây là sự tối ưu của chọn lọc tự nhiên được áp dụng vào trong thiết kế hệ thống.

Dựa trên nguyên lý này, chúng ta sẽ quyết định từng thành phần trong hệ thống sẽ sử dụng thuật toán thông thường hay AI. Nếu coi từng thành phần của hệ thống là một thực thể độc lập thì chúng ta có thể áp dụng AI cho từng thực thể này. Chúng ta có thể áp dụng AI vào các cơ chế chấp hành nếu coi đây là một thực thể. Điều này hoàn toàn không trái với tự nhiên. Khi chúng ta nghiên cứu các động vật như bạch tuộc, các tua của bạch tuộc cũng là một thực thể, bao gồm: cơ cấu chấp hành, dây thần kinh và hệ thần kinh.

Tôi có thể lấy một ví dụ về hệ thống AI Camera của Bkav. Với một hệ thống camera thông thường có xử lý AI tập trung tại server thì chúng ta coi tất cả thành phần hệ thống là một thực thể, trong đó: camera đóng vai trò cảm biến, hệ thống mạng truyền dẫn là dây thần kinh và AI server là bộ não. Nhưng với kiến trúc mới của AI Camera, đã thay đổi điều này. AI Camera của Bkav có thể được coi là một thực thể độc lập bao gồm cảm biến, truyền dẫn và bộ não xử lý AI ngay tại camera. Điều này rất phù hợp với bài toán có hàng nghìn camera phân tán và hoạt động rất hiệu quả với kiến trúc này. Do đó, để quyết định hệ thống đi theo kiến trúc này, nó hoàn toàn phụ thuộc vào điều kiện thực tế khi chúng ta thiết kế.

Mình phụ thuộc AI nhiều vậy, liệu tương lai AI có lật đổ con người không?

Hiện tại AI đang xử lý những bài toán mà con người làm tốt như: quan sát, nghe hiểu, nhận diện vật thể, ra quyết định... nhưng đây chỉ là một số ít các chức năng cơ bản của con người. Để AI tiến hóa tiệm cận với khả năng con người sẽ cần một khoảng thời gian dài.

Tại sao không lập cơ sở dữ liệu là những ảnh đã được các máy Bphone chụp đẹp rồi và từ đó cập nhật cho các máy khác luôn?

Câu hỏi của bạn rất thú vị và cũng là thắc mắc của khá nhiều người. Tiện đây, mình cùng trao đổi xem AI giúp được gì để chụp ảnh đẹp hơn nhé. Trong câu hỏi của bạn có một ý rất hay đó là "Tại sao không lập cơ sở dữ liệu là những ảnh đã được các máy Bphone chụp đẹp rồi...". Như vậy, trước hết chúng ta đều khẳng định về mặt kỹ thuật Bphone có thể chụp được những bức ảnh đẹp, thậm chí xuất sắc. Thế nhé, không nói nhiều (cười).

Vậy, những yếu tố để tạo nên một bức ảnh đẹp là gì? Và AI có thể làm được gì để hỗ trợ những yếu tố đó?

Nhóm yếu tốt thứ nhất là Chất lượng ảnh (những yếu tố về kỹ thuật), gồm độ chi tiết, độ sắc nét, độ tương phản, màu sắc... Với nhóm yếu tố này, AI có thể hỗ trợ khá tốt, chúng tôi hiện đang sở hữu nhiều công nghệ AI thực hiện giải quyết những yếu tố này như sNight, sCorrection, Nature Bokeh, sHDR, sMacro... và còn nhiều công nghệ khác nữa mà chúng tôi chưa công bố.

Nhóm yếu tố thứ hai là Nghệ thuật như bố cục, khung cảnh, khoảnh khắc chụp (thời điểm chụp)... Với những yếu tố ở nhóm này, chúng ta đều dễ dàng nhận ra, chúng phụ thuộc khá nhiều vào người chụp. Khi chúng ta chụp một bãi rác bẩn thỉu, một góc bếp tối tăm bừa bộn... AI không thể giúp chúng ta làm đẹp nó thành một bức ảnh khiến mọi người trầm trồ được. Phải không nào! Trường hợp ngoại lệ, chụp rác để người khác trầm trồ thì ở Việt Nam chỉ có mỗi Dương Nguyễn Thanh làm được. Vậy đi (cười). Nhưng AI sẽ có thể hỗ trợ con người làm tốt hơn ở một số điều kiện cụ thể khi người chụp mong muốn như gợi ý bố cục, khung cảnh phù hợp, hỗ trợ nhận biết và bám nét vào chủ thể cần chụp... Hiện, chúng tôi đang có những dự án nghiên cứu phát triển các công cụ AI để thực hiện giải quyết các bài toán này.

Nhóm yếu tố thứ ba là Tự nhiên như ánh sáng, điều kiện thời tiết, vị trí địa lý, nét đẹp của chủ thể... Các bạn có thể thấy, đây là những yếu tố khó có thể can thiệp nhất và chúng chính là những thách thức lớn nhất mà chúng tôi đang hướng tới để vượt qua, can thiệp và làm chủ được, tất nhiên là bằng AI. Khi đó, chụp ảnh không phải chỉ dừng lại ở việc chụp những gì chúng ta thấy mà còn chụp những gì chúng ta muốn. Các bạn hãy chờ nhé!

Quay trở lại với câu hỏi tại sao không sử dụng những ảnh đẹp để làm cơ sở dữ liệu cho AI học? Mình giải thích một cách dân dã để cho dễ hiểu thế này: Để dạy cho AI hiểu được đâu là một bức ảnh "đẹp" thì đi kèm với nó phải có 1 bức ảnh "xấu" tương ứng (ở điều kiện tương đương). Bộ dữ liệu cho AI học (Data Set) thường phải đi theo cặp và được gán nhãn cụ thể cho từng nhu cầu của bài toán cần giải quyết. Như vậy, dữ liệu để cho AI học là dữ liệu cần được chuẩn bị có chủ đích chứ không phải là dữ liệu bất kỳ. Ngoài các thuật toán AI thì data set đóng vai trò rất lớn đến hiệu quả của AI. Tuy cách bạn nói không làm cho AI giúp các bạn chụp ảnh đẹp hơn, nhưng sưu tập ảnh đẹp, xem ảnh đẹp, trao đổi, thảo luận về những bức ảnh đẹp sẽ làm cho các bạn chụp ảnh đẹp hơn đó. Nó sẽ giúp các bạn giải quyết các yếu tố nhóm hai tốt hơn. AI thua con người ở chỗ đó. Các bạn hãy thử mà xem. Ở BFC có rất nhiều người có thể hỗ trợ các bạn như Thiên Nhiên, Dũng Lê, Bống Bang Phan Thị, Quốc Nhã, Dương Đồng Hiếu, Nguyen Trung, Dang Tuan, Dương Nguyễn Thanh...

Hi vọng với những trao đổi của mình các bạn có cái nhìn rõ hơn chút về AI và ứng dụng AI trong chụp ảnh như thế nào. Chúc các bạn cuối tuần vui vẻ!

-----------

Bài giới thiệu về Viện trưởng Vũ Thanh Thắng từ bạn Thiên Nhiên, thành viên BFC:

Bạn đã bao giờ nản chí vì những công việc mà bản thân cảm thấy khó lòng vượt qua chưa? Tôi cũng đã từng và ở Bkav có lẽ cũng không ít anh chị em đã trải qua cảm giác này. Ấy thế mà theo như chia sẻ của anh Vũ Thanh Thắng (được xem là người đi khai phá các lĩnh vực mới của công ty) thì những lúc nản lòng chỉ cần nhìn qua anh Quảng sẽ không có đường lùi, bởi năng lượng làm việc của anh ấy là vô tận. Nhiều lúc mệt nhoài, với những dự án họp thâu đêm hầu như ai cũng lăn ra ngủ chỉ anh Quảng là người còn thức để suy nghĩ và tìm ra bản chất vấn đề.

Trước khi bén duyên cùng Bkav, anh Thắng là sinh viên trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội K43. Anh chia sẻ tuy quê ở Nam Định nhưng anh sinh ra và lớn lên ở xứ Nghệ. Có lẽ vì thế mà hình thành luôn tính cách của anh, một người con miền trung thẳng thắn và cục bộ (theo đồng nghiệp, cười).

Tôi hỏi anh về môi trường làm việc tại Bkav, có gì để níu chân anh suốt 15 năm qua, anh cười xòa: "Với anh, môi trường làm việc ở đây phù hợp với nghiên cứu và phát triển. Anh thuộc lứa làm việc trực tiếp với anh Quảng, nên ảnh hưởng từ triết lý, cách làm việc, nhân sinh quan từ anh. Công ty giống như gia đình thứ hai của mọi người vậy”.

Anh chia sẻ thêm về vị Chủ tịch thế này: "Có thể nói anh Quảng là một người luôn mong muốn đất nước phát triển, luôn mong muốn Việt Nam có tên trên bản đồ công nghệ thế giới... Sở dĩ bọn anh có nhiều sản phẩm công nghệ cũng nhờ tầm nhìn của anh Quảng. Ở Bkav luôn có những dự án mới và sản phẩm công nghệ mới, với cách làm việc quyết liệt, luôn phải tìm ra bản chất vấn đề từ anh Quảng và đây cũng là mấu chốt để giải những bài toán công nghệ khó. Nhiều đêm, anh Quảng cùng ngồi phân tích với mọi người nhiều giờ, nhiều ngày, thậm chí nhiều tháng (như cái antenna B2) và cũng nhờ có anh Quảng, một người nhiều năng lượng nhất ở công ty, nên dần tháo gỡ được những khó khăn vấp phải. Với những vụ tấn công mạng, có khi cả tháng anh Quảng không ngủ (gật gù 15-20 phút) anh vẫn chiến đấu được, bọn anh thì lăn quay hết (cười)".

Đến với Bkav từ đầu năm 2004, làm việc với văn hóa Bkav, anh lại càng yêu mến nơi đây hơn. Nơi anh có thể tự do làm những điều mình thích, nơi có sự đồng thuận của chính anh và gia đình.

Tôi có một cảm nhận rất rõ với mỗi một anh chị em làm việc trong môi trường Bkav là sự thân thiện, gần gũi. Cảm ơn anh Phó Chủ tịch - Viện trưởng viện công nghệ AI Camera của Bkav!

Bkav, Bphone Fans Club