Chuỗi hội thảo châu Á về học máy (ACML) 2024 khép lại, mở ra những góc nhìn mới về học máy
Hội thảo Châu Á về Học máy (ACML) lần thứ 16, được tổ chức tại Trường Đại học VinUni từ ngày 5-8/12, đã kết thúc thành công rực rỡ, để lại nhiều cảm hứng và động lực cho các đại biểu trong việc đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng Học máy. Trong suốt bốn ngày diễn ra sự kiện, hội thảo đã quy tụ các nhà khoa học, lãnh đạo ngành và những người đam mê lĩnh vực Học máy để cùng khám phá các tiến bộ, thúc đẩy hợp tác, và tôn vinh những thành tựu nổi bật.
Ngày 1: Khởi đầu
Ngày khai mạc đã tạo ra không khí đầy cảm hứng, chào đón hơn 160 người tham dự với 2 phiên toàn thể và 6 phiên thuyết trình báo cáo khoa học song song, khuyến khích thảo luận sâu và hợp tác liên ngành. Một số điểm nhấn nổi bật tại ngày khai mạc được tổng kết như sau:
Phiên toàn thể #1 – “Suy luận vượt trội của AI cho Toán học và hơn thế nữa” của TS. Lương Minh Thắng (Google DeepMind).
- Minh Thắng bắt đầu làm việc trong lĩnh vực Neural Machine Translation từ 2014, sử dụng mạng nơ-ron sâu cho nhận dạng mẫu. Qua thời gian, ông phát triển các hệ thống phức tạp hơn, từ hệ thống trò chuyện (2018) đến các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT (2022) và hiện nay là các hệ thống giải quyết bài toán toán học. Hệ thống toán học mới nhất của nhóm TS. Minh Thắng đã giành Huy chương Vàng tại Olympic Toán Quốc tế (IMO), kết hợp lý luận Hệ thống 1 (dựa trên mẫu) và Hệ thống 2 (logic cấu trúc). TS. Thắng chia sẻ rằng mục tiêu cuối cùng của ông là tạo ra các hệ thống AI vượt trội hơn khả năng của con người. Ông kết thúc bài nói chuyện của mình bằng một dự đoán: vào năm 2030, AI sẽ đạt được những bước tiến vượt bậc đến mức sẽ được trao tặng Huy chương Fields, được coi là “Giải Nobel của Toán học.”
Phiên toàn thể #2: “Học căn chỉnh Phân phối: Góc nhìn thông qua bài toán Vận chuyển Tối ưu” của GS. Phùng Quốc Định (Đại học Monash).
- Quốc Định giới thiệu các tiến bộ lý thuyết đột phá trong Học máy, bắt đầu với lịch sử Lý thuyết Vận chuyển Tối ưu từ thời kỳ Napoleon ở Pháp, giải quyết vấn đề phân phối hiệu quả và giảm chi phí vận chuyển. Thách thức này đã trở thành nền tảng cho một lớp vấn đề trong học máy: kết nối các phân phối xác suất. Bài trình bày của ông khám phá các chủ đề như tính bền vững, hiểu biết theo thứ bậc, chuyển giao kiến thức giữa các lĩnh vực và học các khái niệm mới.
Ngày 2: Kết nối
Ngày thứ hai mang đến sự kết hợp giữa chiều sâu kỹ thuật và các ứng dụng thực tiễn:
Phiên toàn thể #3 – “Tăng cường tính chính xác, tính tổ chức, tính cập nhật và tính công bằng trong Tri thức của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn” của GS. Heng Ji (Đại học Illinois Urbana-Champaign).
Từng là một chuyên gia trong lĩnh vực Truy Xuất Thông Tin (Information Retrieval), bà đối mặt với sự thay đổi lớn trong lĩnh vực này khi các mô hình AI Tạo Sinh như ChatGPT xuất hiện và thống trị trong thế giới công nghệ. Thay vì bị gạt ra ngoài lề, GS. Heng Ji đã tái định hình sự nghiệp của mình bằng cách khám phá các lĩnh vực mới, chẳng hạn như khám phá thuốc và vật liệu, tận dụng công nghệ nền tảng của ChatGPT. Đồng thời, bà cũng tích hợp các mô hình AI Tạo Sinh vào quy trình làm việc, sử dụng chúng để giải quyết những thách thức phức tạp và quan trọng hơn bao giờ hết.
Phiên thảo luận với đại diện doanh nghiệp về những thách thức thực tế và cơ hội của AI tạo sinh (GenAI) được dẫn dắt bởi TS. Lê Duy Dũng, với sự góp mặt của các chuyên gia đầu ngành:
- GS. Heng Ji – Đại học Illinois Urbana-Champaign
- TS. Nguyễn Xuân Phong – Giám đốc AI, FPT Software
- Ông Steven Brown – Trưởng phòng Kinh doanh, VPS Securities
- TS. Nguyễn Kim Anh – Giám đốc Công nghệ Trợ lý Ảo, VinBigData
- TS. Sam Goundar – Giảng viên cao cấp, Đại học RMIT Hà Nội
Những điểm nổi bật trong phiên thảo luận:
- Mở rộng tiềm năng của AI Tạo sinh: Phiên thảo luận ghi nhận sự tiến bộ ấn tượng của AI Tạo sinh trong nhiều lĩnh vực như tài chính, đầu tư, khoa học và phần mềm, đồng thời kêu gọi cộng đồng nghiên cứu tiếp tục khám phá tiềm năng chưa được khai thác của nó.
- Vượt lên công nghệ – Cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm: Buổi thảo luận nhấn mạnh việc bổ sung sự tiến bộ của công nghệ đối với giáo dục, chính sách đạo đức và cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm để đảm bảo AI Tạo sinh được sử dụng một cách có trách nhiệm và phù hợp với các giá trị công bằng, minh bạch và hòa nhập.
- Hợp tác vì tương lai tốt đẹp hơn: Phiên thảo luận kêu gọi sự hợp tác giữa các viện, trường, ngành công nghiệp và chính phủ để xây dựng một khuôn khổ Trí tuệ Nhân tạo chung, thúc đẩy đổi mới sáng tạo đồng thời bảo vệ các nguyên tắc đạo đức vì lợi ích lâu dài của xã hội.
Buổi thảo luận đã mở ra một tầm nhìn đầy tiềm năng về tương lai của AI Tạo sinh, truyền cảm hứng cho những người tham dự hội thảo ACML 2024 để một lần nữa suy nghĩ sâu sắc hơn về vai trò của họ trong việc định hình sự phát triển của AI Tạo sinh.
Ngày thứ hai tại ACML 2024 kết thúc với Lễ vinh danh, quy tụ các đại biểu để cùng điểm lại các hoạt động chính và chúc mừng những thành tựu của hội nghị. Sự kiện bao gồm trao giải thưởng Bài báo Xuất sắc cho những nghiên cứu và bài báo xuất sắc được trình bày tại hội thảo.
Ngày 3: Nghiên cứu Tiên phong
Ngày thứ 3 của Hội nghị Châu Á về Học Máy (ACML) 2024 tiếp tục mang đến một chuỗi các bài thuyết trình và thảo luận xuất sắc, làm nổi bật những tiến bộ tiên tiến trong nghiên cứu học máy.
Phiên toàn thể #4 – “Công nghệ AI Nơ-ron Nhân tạo Biểu tượng cho việc điều khiển linh hoạt an toàn trọng yếu” của Giáo sư Yisong Yue (Caltech).
Bài trình bày của GS. Yisong Yue tập trung vào điều khiển tự động, bắt đầu bằng một so sánh ấn tượng với các máy bay hiện đại, dựa vào các bộ điều khiển phát triển toán học với các đảm bảo an toàn chính xác. Ông nhấn mạnh con số đáng kinh ngạc – 180 tỷ USD đã được đầu tư vào nghiên cứu lái xe tự động tính đến năm 2022 – và chia sẻ những hiểu biết từ nhiều năm làm việc trong ngành (industry) trước khi trở lại học thuật (academia). GS. Yue đã đề cập đến các thách thức trong việc kiểm soát sử dụng học sâu, minh họa bằng các ví dụ như robot hai chân, robot nhảy một chân, drone – những trường hợp mà các phương pháp kiểm soát truyền thống gặp khó khăn do tính phức tạp hoặc động lực học thay đổi. Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc điều chỉnh các mạng nơ-ron trong các bộ điều khiển để nâng cao sự ổn định và ngăn ngừa sự mất ổn định.
Các phiên thuyết trình song song khác cũng giới thiệu những nghiên cứu đổi mới, khơi dậy các thảo luận sôi nổi và có tầm nhìn xa.
Ngày 4: Khám phá và Hợp tác
Trong ngày cuối của hội thảo, các nhà khoa học đã có cơ hội trao đổi và thảo luận trong bốn workshop và tutorial chuyên sâu, với sự dẫn dắt của các khách mời, học giả uyên bác và nhiều kinh nghiệm. Các đại biểu đã có dịp nhìn lại khối lượng kiến thức phong phú được chia sẻ trong suốt hội nghị, đồng thời tạo nền tảng vững chắc cho các hợp tác và sáng tạo trong tương lai.
ACML 2024 là sự kiện tôn vinh những thành tựu chung và khám phá tiềm năng không giới hạn của Học máy. Với vai trò là nhà tài trợ bạch kim và là đơn vị tổ chức, Đại học VinUni tự hào khi góp phần vào sự thành công của sự kiện này, khẳng định cam kết thúc đẩy giáo dục, nghiên cứu và đổi mới.
ACML sẽ tiếp tục mang đến những bước tiến đột phá và kết nối ý nghĩa trong tương lại. Hẹn gặp lại năm sau trong ACML 2025 sẽ được tổ chức tại Đài Loan!
