Thời Đại AI: Nên Học Phát Triển Hay Học Sử Dụng? ​

Sự trỗi dậy mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những biến đổi sâu rộng trong mọi khía cạnh của đời sống. Từ công việc hàng ngày đến những hoạt động giải trí cá nhân, AI không còn là một khái niệm viễn tưởng mà đã trở thành một phần hiện hữu, tác động đến cách chúng ta sống và làm việc .

Trong bối cảnh công nghệ AI phát triển với tốc độ vũ bão, một câu hỏi đặt ra là liệu chúng ta nên tập trung vào việc học cách tạo ra AI (phát triển) hay học cách tận dụng sức mạnh của các công cụ AI hiện có (sử dụng)? Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan và so sánh chi tiết về cả hai hướng đi, từ đó giúp người đọc tự đánh giá và đưa ra quyết định phù hợp nhất với năng lực, sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của bản thân.

Phát Triển AI: Hành Trình Trở Thành Nhà Kiến Tạo ​

Để trở thành một nhà phát triển AI, một nền tảng kỹ năng vững chắc là điều không thể thiếu. Kỹ năng lập trình được xem là yếu tố tiên quyết, với sự ưu thế của các ngôn ngữ như Python, R, Java và C++.

Python đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực AI nhờ vào sự đơn giản, dễ tiếp cận và hệ sinh thái thư viện phong phú như NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras và PyTorch . Trong khi đó, R thường được sử dụng cho các tác vụ phân tích thống kê và máy học , còn Java và C++ lại phù hợp cho việc xây dựng các hệ thống lớn và đòi hỏi hiệu suất cao .

Bên cạnh đó, kiến thức toán học cốt lõi đóng vai trò như nền tảng để hiểu và triển khai các mô hình AI. Điều này bao gồm đại số tuyến tính, một lĩnh vực toán học ứng dụng không thể thiếu cho các chuyên gia AI trong việc xử lý dữ liệu đa chiều .

Xác suất và thống kê cũng rất quan trọng, giúp các kỹ sư AI tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu để đưa ra dự đoán và điều chỉnh phù hợp . Hơn nữa, kiến thức về giải tích, đặc biệt là đạo hàm và tích phân, sẽ hỗ trợ trong việc tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình AI

Một nhà phát triển AI cần có hiểu biết sâu sắc về các thuật toán Machine Learning, bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường , cũng như Deep Learning với các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN) .

Các kỹ sư AI thường xuyên làm việc với khối lượng lớn dữ liệu, do đó, kiến thức về Big Data và các công nghệ liên quan như Spark, Hadoop, Cassandra và MongoDB là vô cùng cần thiết để có thể hiểu và xử lý hiệu quả những dữ liệu này.

Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, tư duy logic sắc bén và khả năng sáng tạo để đưa ra các giải pháp độc đáo và hiệu quả cũng là những yếu tố quan trọng để thành công trong lĩnh vực phát triển AI.

Bên cạnh đó, các kỹ năng mềm như giao tiếp tốt, khả năng làm việc nhóm, kỹ năng ra quyết định và khả năng đáp ứng yêu cầu kinh doanh cũng rất cần thiết, bởi vì các dự án AI thường được thực hiện trong các nhóm đa ngành và cần phải mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp.

Lộ trình học tập để trở thành một nhà phát triển AI thường bắt đầu với việc nắm vững các khái niệm cơ bản về toán học (đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê) và lập trình (Python, R) . Sau đó, người học sẽ chuyển sang các khóa học chuyên sâu về Machine Learning, tìm hiểu về các thuật toán cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, SVM, Naive Bayes và KNN , cũng như Deep Learning và cách sử dụng các framework phổ biến như TensorFlow, PyTorch và Keras .

Để củng cố kiến thức, việc thực hành thông qua các dự án cá nhân và tham gia các cuộc thi trên các nền tảng như Kaggle là vô cùng quan trọng . Tham gia vào các cộng đồng AI như VietAI và AI Vietnam và các cộng đồng nước ngoài sẽ tạo cơ hội để học hỏi, chia sẻ kiến thức và cập nhật những xu hướng mới nhất trong lĩnh vực này . Cuối cùng, do lĩnh vực AI đang phát triển với tốc độ rất nhanh, việc luôn cập nhật kiến thức và kỹ năng mới là điều bắt buộc đối với bất kỳ ai muốn theo đuổi con đường này.

Sử Dụng AI: Trở Thành Người Nâng Cao Hiệu Suất ​

Trong khi phát triển AI đòi hỏi những kỹ năng chuyên sâu, việc sử dụng AI tập trung vào khả năng tận dụng các công cụ và ứng dụng AI hiện có để giải quyết các vấn đề và nâng cao hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau. AI đang được ứng dụng rộng rãi trong y tế để hỗ trợ chẩn đoán bệnh thông qua phân tích hình ảnh y khoa và dự đoán nguy cơ bệnh tật , xây dựng phác đồ điều trị cá nhân hóa, quản lý hồ sơ bệnh án, nghiên cứu phát triển thuốc và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa.

Trong lĩnh vực tài chính, AI được sử dụng để phát hiện gian lận bằng cách giám sát giao dịch và phân tích hành vi người dùng , cung cấp tư vấn đầu tư tự động thông qua các robo-advisors , tự động hóa các quy trình kế toán và phê duyệt khoản vay, quản lý rủi ro và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng . Trong giáo dục, AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm học tập bằng cách điều chỉnh nội dung và tốc độ học , cung cấp trợ lý ảo chatbot hỗ trợ học tập, tự động hóa việc chấm điểm và hỗ trợ giám sát thi cử từ xa .

Ngành bán lẻ cũng đang tận dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua việc gợi ý sản phẩm và ưu đãi , cung cấp chatbot hỗ trợ, quản lý kho hàng và chuỗi cung ứng thông minh bằng cách dự đoán nhu cầu và phân tích xu hướng mua sắm . Trong sản xuất, AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo trì dự đoán thiết bị, quản lý chất lượng sản phẩm thông qua việc phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho, cũng như sử dụng robot cộng tác.

Không chỉ trong công việc, AI còn mang lại nhiều tiện ích cho cuộc sống cá nhân thông qua các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, Alexa và Cortana , các công cụ hỗ trợ viết lách như ChatGPT, Gemini, Jasper và Copy.ai , các công cụ thiết kế như Adobe Photoshop, Midjourney và Canva , và các công cụ quản lý thời gian như ClickUp và Timely .

Để tận dụng hiệu quả các công cụ AI, người dùng cần làm quen với các công cụ phổ biến và xác định công cụ nào phù hợp với nhu cầu công việc và cuộc sống cá nhân . Học cách đặt câu lệnh (prompting) rõ ràng và hiệu quả là một kỹ năng quan trọng để đạt được kết quả mong muốn từ các công cụ AI như ChatGPT . Ngoài ra, việc khám phá các tài liệu hướng dẫn, khóa học trực tuyến trên các nền tảng như Coursera, edX và Google AI và tham gia các cộng đồng người dùng sẽ giúp nâng cao kỹ năng sử dụng AI.

So Sánh và Đối Chiếu: Lợi Ích và Thách Thức ​

Việc học phát triển AI và học sử dụng AI mang lại những lợi ích và thách thức riêng. Phát triển AI mở ra cơ hội nghề nghiệp đa dạng và có nhu cầu cao như kỹ sư AI, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học , đi kèm với mức lương hấp dẫn và tiềm năng tăng trưởng thu nhập lớn . Hơn nữa, nó còn mang lại cơ hội tạo ra các công nghệ và giải pháp AI tiên tiến, đóng góp vào sự phát triển của xã hội . Tuy nhiên, thách thức của việc phát triển AI là yêu cầu kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về lập trình, toán học và các thuật toán AI , đòi hỏi sự học tập và cập nhật kiến thức liên tục do lĩnh vực này phát triển rất nhanh , và chi phí đào tạo có thể cao . Việc tìm kiếm dữ liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình AI cũng có thể là một khó khăn .

Ngược lại, việc học sử dụng AI mang lại lợi ích là nâng cao hiệu suất công việc và năng suất cá nhân trong nhiều lĩnh vực , tiết kiệm thời gian và công sức trong các tác vụ hàng ngày , và dễ dàng tiếp cận và ứng dụng các công cụ AI có sẵn mà không cần kiến thức chuyên sâu về lập trình hay toán học . Tuy nhiên, người sử dụng AI có thể phụ thuộc vào các công cụ và nền tảng AI có sẵn, bị giới hạn bởi tính năng và khả năng của chúng , cần có khả năng đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của thông tin do AI tạo ra , đòi hỏi kỹ năng thích ứng nhanh chóng với các công cụ và bản cập nhật AI mới , và có thể phát sinh các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư khi sử dụng một số công cụ AI.

Để có cái nhìn rõ ràng hơn, bảng so sánh dưới đây tóm tắt những khác biệt chính giữa việc học phát triển AI và học sử dụng AI:

Tương Lai Thị Trường Lao Động ​

Thị trường lao động trong tương lai sẽ chứng kiến nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia phát triển AI . Đồng thời, kỹ năng sử dụng AI sẽ trở nên quan trọng đối với người lao động trong hầu hết mọi ngành nghề để nâng cao hiệu suất và duy trì tính cạnh tranh . Trong bối cảnh AI tự động hóa nhiều tác vụ, các kỹ năng mềm như tư duy phản biện, sáng tạo, giao tiếp và khả năng thích ứng sẽ càng trở nên quan trọng hơn . Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng một số ngành nghề có thể bị thay thế hoặc biến đổi do tác động của AI, ví dụ như thu ngân, dịch vụ khách hàng và nhập liệu.

Đánh Giá: Ai Nên Chọn Con Đường Nào? ​

Việc lựa chọn giữa học phát triển AI và học sử dụng AI phụ thuộc vào nền tảng, đam mê và mục tiêu nghề nghiệp của mỗi người. Những người có nền tảng vững chắc về khoa học máy tính, toán học và lập trình, cùng với đam mê nghiên cứu, sáng tạo và giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp, và mong muốn xây dựng sự nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực AI, có thể sẽ phù hợp hơn với việc học phát triển AI.

Ngược lại, những người muốn nâng cao hiệu suất công việc và giải quyết các vấn đề cụ thể trong ngành nghề hiện tại, không có nền tảng kỹ thuật chuyên sâu nhưng muốn tận dụng sức mạnh của AI để hỗ trợ công việc và cuộc sống, hoặc muốn tiết kiệm thời gian và công sức trong các tác vụ hàng ngày thông qua việc sử dụng các công cụ AI có sẵn, có thể sẽ phù hợp hơn với việc học sử dụng AI.

Tuy nhiên, trong thời đại công nghệ ngày nay, việc mọi người đều có kiến thức cơ bản về AI là rất quan trọng để hiểu và thích ứng với những thay đổi nhanh chóng của thế giới.

Kết luận ​

Tóm lại, việc học phát triển AI tập trung vào việc tạo ra các công nghệ AI mới, đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên sâu, trong khi học sử dụng AI tập trung vào việc tận dụng các công cụ AI hiện có để nâng cao hiệu suất và giải quyết vấn đề. Cả hai hướng đi đều có những lợi ích và thách thức riêng. Không có con đường nào là đúng hay sai tuyệt đối, mà quan trọng là phải lựa chọn hướng đi phù hợp nhất với mục tiêu, năng lực và sở thích của bản thân. Dù bạn chọn trở thành một nhà phát triển AI hay một người sử dụng AI thông thạo, việc tiếp tục tìm hiểu và khám phá tiềm năng của AI sẽ là chìa khóa để thành công trong thời đại công nghệ này.