Một cuộc chạy đua toàn cầu đang diễn ra với mục đích phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI); và câu hỏi quan trọng đặt ra là “Ai sẽ giành chiến thắng?”, hay quốc gia nào sẽ dẫn đầu?

Một vấn đề gợi nhắc về chuyện này đã được đưa ra vào đầu tháng 2, khi Trung Quốc bắt đầu trang bị kính mắt nhận diện khuôn mặt cho các nhân viên cảnh sát tại quốc gia này. Các camera được gắn trên kính râm và được kết nối với một cơ sở dữ liệu của cảnh sát, giúp các nhân viên cảnh sát theo dõi những tên tội phạm bị truy nã, hoặc – có lẽ –  bất kỳ người nào mà Chính phủ Trung Quốc muốn theo dõi.

Đi sâu vào nghiên cứu, chúng ta thấy rằng những máy tính có thể được đào tạo để nhận diện các đặc điểm như đồng tính luyến ái, và các bài viết “phản địa đàng” bắt đầu xuất hiện.

Chúng ta chỉ vừa mới nói qua về bề nổi của những gì mà con người có thể làm được với AI. Nhiều doanh nhân làm về AI tin tưởng rằng sẽ có nhiều tiến bộ hơn trên lĩnh vực AI trong vòng 5 năm tới, so với những tiến bộ đã đạt được trong vòng 30 năm qua. Một lượng tiền đáng kể cũng bắt đầu được đầu tư vào các máy tính lượng tử công suất lớn – một hành động cần thiết để đáp ứng khả năng mang lại năng lực “nghiền” dữ liệu cho những máy tính lượng tử mà các hệ thống AI ngày càng phức tạp yêu cầu.

Đó là lý do tại Canada được tái khẳng định rằng đất nước này đã trở thành quốc gia tiên phong về phát triển AI. Là một nước có bề dày lịch sử hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo, Canada có lợi thế của “đội chủ nhà” và đang tối ưu hóa lợi thế này. Họ rót hàng trăm triệu đô la đầu tư vào ngành này và nới lỏng các quy định nhập cư để thu hút những kỹ sư tài năng nhất.

Ảnh: Shutterstock

Nhiều người tin rằng Canada có thể duy trì vị thế dẫn đầu của mình. Dưới đây là những lý do tại sao bạn nên hy vọng quốc gia này sẽ dẫn đầu:

Canada có đội ngũ nhân tài để giành chiến thắng

Với tình trạng thiếu hụt cấp bách những nhân tài AI trên toàn cầu, các quốc gia đang tìm cách sở hữu những kỹ sư có trình độ tiến sĩ. Và Canada có được đội ngũ này.

Các trường đại học ở Toronto, Waterloo, Montreal và Edmonton đã mạnh tay đầu tư vào nghiên cứu AI trong nhiều năm, và Canada hiện đang sở hữu một trong những nơi tập trung các tài năng AI quan trọng nhất ở khắp mọi nơi. Những phòng thí nghiệm nghiên cứu đang được mở ra trên toàn Canada để khai thác đội ngũ tài năng này và thu hút nhiều người hơn nữa.

Hãy xem xét sự phát triển chỉ trong vòng năm vừa qua:

  • Viện Vector, một trung tâm nghiên cứu trị giá 170 triệu đô la do Geoffrey Hinton đứng đầu (được gọi là “bố già của AI”), đã mở cửa tại Toronto. (Tiết lộ đầy đủ: Viện Vector là đơn vị sở hữu văn phòng thuê tại MaRS).
  • Geoffrey Gordon, một nhà nghiên cứu tại khoa máy học nổi tiếng của Đại học Carnegie Mellon, đã thông báo ông sẽ chuyển đến Montreal để lãnh đạo Phòng thí nghiệm Nghiên cứu của Microsoft ở đó.
  • DeepMind của Google, đơn vị phát triển AlphaGo, phần mềm đầu tiên xuất sắc đánh bại Lee Sedol – kỳ thủ cờ vây người Hàn Quốc, đã mở phòng thí nghiệm đầu tiên của mình bên ngoài Vương quốc Anh ở Edmonton.

Dữ liệu lớn là tốt, nhưng Dữ liệu đa dạng càng tốt hơn

Nhân tài không phải là thứ duy nhất mà Canada sở hữu, họ cũng có một lượng lớn các dữ liệu. Những hệ thống dịch vụ được tài trợ công khai bao gồm y tế, năng lượng và quá cảnh đã tạo ra các bộ dữ liệu lớn. Những bộ dữ liệu này là các “mỏ vàng” cho các nhà phát triển AI, không chỉ bởi quy mô mà còn bởi sự đa dạng của chúng.

Thiếu sự đa dạng về dữ liệu là “gót chân Asin” trong phát triển AI. Phần mềm nhận diện giọng nói trước đây đã rất khó khăn trong việc nhận ra giọng nói của phụ nữ, bởi các kỹ sư đã đào tạo phần mềm này bằng giọng của nam giới. Phần mềm nhận diện khuôn mặt vẫn hoạt động kém hiệu quả hơn đối với trường hợp các khuôn mặt có màu da sẫm. Giải pháp để loại bỏ những thiên lệch này ​​là xây dựng các bộ dữ liệu đại diện cho các quần thể đa dạng. Là một quốc gia có số lượng lớn người nhập cư, Canada có nguồn dữ liệu này.

Khó có thể thổi phồng tầm quan trọng của các bộ dữ liệu đa dạng đối với các kỹ sư. Một công ty tên Knockri đã phát triển hệ thống cải thiện việc sàng lọc các ứng viên tuyển dụng bằng cách sử dụng AI cố ý bỏ qua đặc điểm về chủng tộc, giới tính và tình trạng khuyết tật. Công ty có trụ sở tại Toronto, nơi có hơn 50% dân số được sinh ra ở nước ngoài, bởi như vậy công ty có thể dễ dàng truy cập vào các bộ dữ liệu đa văn hóa nhằm đào tạo nền tảng AI cho mình.

Bằng cách kết hợp những bộ dữ liệu đa dạng và những công cụ tiên đoán, Integrate.AI, một công ty khởi nghiệp khác tại Toronto, đang giúp các doanh nghiệp tiêu dùng lớn cải thiện cách họ tương tác với khách hàng. Là một phần của dự án mới thực hiện với Viện Vector, họ đang làm việc để giảm bớt sự thiên lệch trong việc ra quyết định tiên đoán. Khi hoàn thành, công ty khởi nghiệp này dự định sẽ chia sẻ một cách cởi mở những phát hiện của mình với cộng đồng AI, để giúp chống lại các kết quả thiên lệch dù dựa trên giới tính, tuổi tác hay chủng tộc.

Mô hình đem lại sự hợp tác thay vì sự đối đầu

Tại Canada, các công ty khởi nghiệp và các tập đoàn đã nhận thấy rằng việc săn lùng những học giả giỏi nhất kìm hãm sự phát triển nguồn cung những sinh viên tốt nghiệp tài năng, cũng như các luồng ý tưởng hay trong tương lai. Thay vào đó, họ đang tạo ra mối quan hệ đối tác với các trường đại học, cho phép những nhà nghiên cứu công nghệ vừa tham gia hoạt động trong ngành vừa tham gia nghiên cứu tại các học viện.

Ví dụ, Ngân hàng Hoàng gia Canada đã thành lập Borealis AI, một đơn vị trực thuộc ngân hàng này, nơi cho phép nhân viên tham gia cộng tác nghiên cứu với các trường đại học và cùng nhau công bố kết quả của mình. (Tiết lộ đầy đủ: Borealis AI là đơn vị sở hữu văn phòng thuê tại MaRS.)

Tại Montreal, Element AI, một liên doanh được thành lập bởi nhà tiên phong mạng thần kinh Yoshua Bengio, đang làm việc với các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Montreal và Đại học McGill để cùng nhau thúc đẩy những thuật toán cho các công ty lớn và nhỏ cùng tìm cách kết hợp các giải pháp AI vào doanh nghiệp của mình.

Quan trọng hơn, những hợp tác này đảm bảo rằng những kỹ sư giỏi nhất có thể tiếp tục thực hiện nghiên cứu, do tính tò mò và niềm đam mê hay mong muốn khắc phục các vấn đề trong thế giới thực, làm tăng khả năng phát triển AI theo các cách mang lại lợi ích cho toàn xã hội. Cuối cùng, chúng ta cần đảm bảo rằng tương lai của AI vừa có tính đạo đức vừa có tính đa văn hóa. Điều đó có vẻ là một mục tiêu đáng được ghi nhận giống như trường hợp của Canada.

Thanh Huyền

Lược dịch theo Forbes


Tác giả Salim Teja: Trưởng Bộ phận Các dịch vụ liên doanh tại MaRS. Ông là một doanh nhân và là một nhà đầu tư công nghệ, với chuyên môn trong lĩnh vực phần mềm và truyền thông kỹ thuật số.