CEO Victor Lavrenko, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Cốc Cốc chia sẻ 3 xu hướng mới được dự báo sẽ làm thay đổi giới công nghệ thời gian tới là trí tuệ nhân tạo, minh bạch hóa và nền tảng số.
Ngày 20/12/2017, Cốc Cốc đã tổ chức Ngày thứ Tư Công nghệ (Cốc Cốc’s Hitech-Wednesday), một chương trình đặc biệt được thiết kế dành cho các bạn trẻ đam mê Khoa học máy tính (Computer Science).
Tại sự kiện này, các chuyên gia của Cốc Cốc và các vị khách mời đã chia sẻ quan điểm, dự báo về những xu hướng công nghệ nổi bật của thế giới trong 2-5 năm tới. Các diễn giả đồng thời cũng thảo luận về hướng tiếp cận, học tập và sử dụng các công nghệ mới này.
Trong bài trình bày về Xu hướng công nghệ tương lai và việc ứng dụng ở Việt Nam, ông Victor Lavrenko, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Cốc Cốc chia sẻ nhận định về báo cáo của Gartner, hãng nghiên cứu thị trường nổi tiếng của Mỹ về các xu hướng công nghệ mới. Theo đó 3 xu hướng mới được dự báo sẽ làm thay đổi giới công nghệ thời gian tới là Trí thông minh nhân tạo (AI), Minh bạch hóa (Transparently Immersive Experiences) và Nền tảng số (Digital Platform).
Dẫn báo cáo của Gartner, CEO của Cốc Cốc nhấn mạnh trong một tương lai rất ngắn, thế giới sẽ chứng kiến một giai đoạn có nhiều ứng dụng của trí thông minh nhân tạo nhiều nhất trong lịch sử loài người. Điện thoại, thiết bị điện tử, hệ thống thông tin sẽ trở nên linh hoạt và thông minh hơn bao giờ hết. Công nghệ cũng cho phép việc chia sẻ thông tin mạnh mẽ hơn. Không chỉ hình ảnh, chữ viết mà cả khối lượng, kích thước, tính chất của vật thể cũng có thể được chia sẻ. Việc phát triển các ứng dụng cũng sẽ thuận lợi hơn khi khả năng tính toán, lưu trữ dữ liệu hay khả năng cập nhật máy móc thiết bị không còn là vấn đề lớn. Tất cả sẽ được chuyển lên các đám mây (cloud) và các nhà phát triển chỉ việc phát triển ứng dụng, tất cả hạ tầng đều sẵn có trên cloud.
Thuyết trình về Đào tạo Khoa học Máy tính: Những bài học từ Thung lũng Silicon, diễn giả Huyền Chíp (Nguyễn Thị Khánh Huyền, ĐH Stanford, Hoa Kỳ) đã chia sẻ về tầm quan trọng hiện nay cũng như trong tương lai của ngành khoa học máy tính (CS). Từ những kinh nghiệm thực tế trong quá trình học tập, giảng dạy ngành này tại ĐH Stanford cũng như qua quá trình làm việc tại Silicon Valley, Huyền Chip khẳng định bất cứ ai cũng nên tìm hiểu về CS. “Những hiểu biết về CS sẽ mở ra rất nhiều cơ hội cho dù chuyên ngành chính của bạn là gì”, Huyền Chip nhấn mạnh.
Trong bài thuyết trình “Dữ liệu lớn và công nghệ“, tiến sỹ Nguyễn Bá Ngọc chia sẻ về vai trò cực kỳ quan trọng của dữ liệu trong kỷ nguyên công nghệ số. Theo tiến sỹ Ngọc trong kỷ nguyên công nghệ số, các doanh nghiệp có thể có dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ mạng xã hội, hệ thống các trang web, lịch sử truy cập trang web của người dùng, dữ liệu về giỏ hàng mà khách hàng đã lựa chọn v.v. Mỗi nguồn dữ liệu, trải qua quá trình phân tích đều có thể đem lại nhưng thông tin quý giá. “Ví dụ việc phân tích dữ liệu mạng xã hội như Facebook, Twitter có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cả những khách hàng hiện tại, những khách hàng tiềm năng, giúp phát hiện những cộng đồng và những người có ảnh hưởng để từ đó đưa ra những chiến lược marketing, để quảng bá sản phẩm một cách hiệu quả, tăng doanh thu v.v” tiến sỹ Ngọc cho hay.
Tuy nhiên việc có quá nhiều dữ liệu, khiến cho việc xử lý trở nên khó khăn trong khi những mảnh thông tin vô giá đang nằm sâu trong khối dữ liệu đó. Vì vậy cần công nghệ dữ liệu lớn để tìm ra chúng, để chúng phát huy giá trị đích thực và đem lại những lợi ích thiết yếu. Theo TS Ngọc, điều này cũng giống như việc tìm ra kim cương trong hàng tấn quặng đá được đào lên tại các khu mỏ kim cương. Để xử lý và phân tích dữ liệu dữ liệu lớn, cần những công nghệ xứng tầm, bao gồm cả phần cứng và phần mềm. Trong phần thuyết trình tiến sỹ Nguyễn Bá Ngọc đề cập đến cả những công cụ kinh điển (OpenMP, MPI) và những giải pháp công nghệ hiện đại với trọng tâm tập trung vào Hadoop.
Chia sẻ về đề tài “Khoa học về Robot và Trí tuệ Nhân tạo“, ông Danijar Hafner, chuyên gia CNTT, Dự án Google Brain & UCL nhấn mạnh học máy (machine learning) đang tạo ra những thay đổi mang tính cốt lõi về cách các công ty công nghệ lớn như Google và Facebook xây dựng các sản phẩm phần mềm. Nhưng học máy là gì và vì sao học máy có thể làm thay đổi cách thức chúng ta phát triển phần mềm? Tại sao Google, Facebook phải trả lương ‘khủng” cho các chuyên gia phát triển học máy? Trong phần trình bày Danijar Hafner đã cung cấp những kiến thức mang tính chất khai mở về học máy. Chuyên gia này cũng làm sáng tỏ những hạn chế hiện tại và những hạn chế có thể xảy ra trong vòng 5-10 năm tới. Danijar Hafner đồng thời cũng chia sẻ lời khuyên về việc làm thế nào để bắt đầu học tập để xây dựng phần mềm thông minh bằng cách sử dụng học máy.
Theo ictnews.vn
