Ngành Trí tuệ Nhân tạo là gì? Học gì và xét tuyển như thế nào

Bạn mở điện thoại, ứng dụng tự gợi ý đúng video bạn thích. Bạn chụp ảnh, máy tự nhận ra khuôn mặt. Bạn hỏi trợ lý ảo, nó trả lời trôi chảy. Tất cả đều là Trí tuệ Nhân tạo, nhưng học ngành này thực chất là làm gì thì ít ai nói rõ. Cách dễ hình dung nhất là nhìn vào sản phẩm. Ngay tại Việt Nam, đã có những sinh viên dùng AI để khoanh vùng khối u não trên ảnh chụp MRI, gán nhãn dữ liệu giao thông cho xe tự hành, hay nhận biết độ chín của trái cây. Đó chính là ngành Trí tuệ Nhân tạo trong đời thực, và nó gần gũi hơn bạn nghĩ.

Vậy Trí tuệ Nhân tạo thực ra là gì?

Hiểu một cách giản dị, Trí tuệ Nhân tạo (tiếng Anh là Artificial Intelligence, viết tắt AI) là cách chúng ta dạy máy tính làm những việc vốn cần đến trí tuệ con người, chẳng hạn nhận diện hình ảnh, hiểu ngôn ngữ, ra quyết định hay dự đoán. Điểm khác biệt lớn nhất so với lập trình truyền thống nằm ở chỗ thay vì viết sẵn từng quy tắc cứng nhắc, ta đưa cho máy thật nhiều dữ liệu rồi để nó tự học ra quy luật.

Trong AI có ba tầng khái niệm lồng vào nhau. Rộng nhất là AI. Bên trong là Học máy (Machine Learning), tức là việc máy học từ dữ liệu. Sâu hơn nữa là Học sâu (Deep Learning), dùng mạng nơ-ron nhiều lớp, và đây chính là công nghệ đứng sau khả năng nhận diện ảnh, dịch thuật hay những chatbot mà bạn vẫn dùng hằng ngày.

AI khác gì với Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính và CNTT?

Nhiều bạn dễ nhầm Trí tuệ Nhân tạo với các ngành nghe khá giống nhau. Cách phân biệt đơn giản như sau. Công nghệ Thông tin (CNTT) là ngành rộng nhất, lo toàn bộ việc xây dựng và vận hành hệ thống máy tính, mạng và phần mềm. Khoa học Máy tính đi sâu vào nền tảng lý thuyết của tính toán, thuật toán và cách máy xử lý vấn đề. Khoa học Dữ liệu tập trung vào thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu để rút ra hiểu biết phục vụ ra quyết định. Còn Trí tuệ Nhân tạo lấy dữ liệu làm nguyên liệu, nhưng mục tiêu cuối cùng là dạy cho máy khả năng tự học và tự đưa ra quyết định giống con người.

Nói ngắn gọn, nếu Khoa học Dữ liệu trả lời câu hỏi “dữ liệu đang nói lên điều gì”, thì Trí tuệ Nhân tạo trả lời câu hỏi “làm sao để máy tự hành động dựa trên điều đó”. Bốn lĩnh vực này chồng lấn và bổ trợ cho nhau, nhưng AI chính là nơi mọi thứ hội tụ để tạo ra những sản phẩm biết “suy nghĩ”.

Các nhánh chính của AI là gì?

Bên trong Trí tuệ Nhân tạo có nhiều nhánh ứng dụng, mỗi nhánh giải quyết một loại bài toán riêng. Thị giác máy tính (Computer Vision) giúp máy “nhìn” và hiểu hình ảnh, video, chẳng hạn nhận diện khuôn mặt hay phát hiện khối u trên ảnh y khoa. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp máy hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, đứng sau các chatbot và công cụ dịch thuật. AI tạo sinh (Generative AI) là nhánh đang bùng nổ, có thể tạo ra văn bản, hình ảnh hay âm thanh mới từ những gì đã học. Ngoài ra còn có robotics cho máy móc tự vận hành, cùng các hệ thống gợi ý (recommendation) quyết định video hay sản phẩm nào hiện ra trước mắt bạn. Khi học ngành AI, bạn sẽ được chạm tới hầu hết các nhánh này trước khi chọn cho mình một hướng đi sâu.

Sinh viên ngành AI học những gì?

Lộ trình học thường đi từ nền tảng đến chuyên sâu. Ở phần nền, bạn xây dựng tư duy với toán cho AI (đại số tuyến tính, xác suất thống kê, giải tích), kỹ năng lập trình mà chủ yếu là Python, cùng cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Sang phần chuyên ngành, bạn bước vào học máy, học sâu, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu lớn, và cả những vấn đề về đạo đức cũng như an toàn của AI.

Nếu hình dung theo thời gian, hai năm đầu thường dành cho phần nền: toán cho AI, lập trình Python, cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Năm thứ ba là lúc bạn bước vào các môn chuyên ngành như học máy, học sâu, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đến năm cuối, phần lớn thời gian dồn cho đồ án, thực tập và các dự án thực tế, để bạn ra trường với một sản phẩm trong tay chứ không chỉ là điểm số.

Nhưng lý thuyết thôi chưa đủ. Thứ thực sự biến kiến thức thành năng lực là làm dự án. Chính khi bắt tay vào các đồ án và bài toán thật, sinh viên mới tạo ra được sản phẩm cụ thể, giống như những đề tài về y tế, giao thông và nông nghiệp vừa nhắc tới ở trên.

Xét tuyển ngành Trí tuệ Nhân tạo như thế nào?

Tại Trường Đại học Văn Lang, ngành Trí tuệ Nhân tạo mang mã ngành 7480107 và xét tuyển bằng nhiều phương thức khác nhau, từ điểm thi tốt nghiệp THPT, xét học bạ cho đến điểm đánh giá năng lực. Ngành cũng nhận nhiều tổ hợp môn quen thuộc như A00, A01 hay D01. Vì chỉ tiêu và tổ hợp có thể thay đổi theo từng năm, bạn nên kiểm tra thông tin tuyển sinh mới nhất trên trang chính thức của trường trước khi đăng ký.

Ngành AI hợp với những ai?

Ngành này đặc biệt phù hợp nếu bạn thích giải đố và tư duy logic, luôn tò mò muốn biết vì sao máy lại “học” được, đủ kiên nhẫn để thử đi thử lại cho đến khi mọi thứ chạy đúng, và thích dùng công nghệ để giải quyết những vấn đề có thật. Một tin vui là bạn không cần phải là thiên tài hay giỏi Toán xuất sắc ngay từ đầu. Thứ quan trọng nhất chỉ là sự kiên trì và tinh thần tự học. Nếu vẫn còn băn khoăn liệu học AI có khó không, chúng tôi có hẳn một bài viết riêng dành cho câu hỏi đó.

Vì sao nên cân nhắc ngành AI ngay lúc này?

Câu trả lời nằm ở quan hệ cung và cầu. Nhân lực AI tại Việt Nam đang thiếu hụt nghiêm trọng, trong khi nguồn cung mới chỉ đáp ứng được một phần nhỏ, nên người theo học ngay lúc này có lợi thế rất lớn về cơ hội việc làm. Cụ thể về các vị trí công việc và mức lương trong ngành, chúng tôi có một bài viết riêng phân tích chi tiết đầu ra của ngành AI.

Tóm lại, Trí tuệ Nhân tạo không hề xa vời hay viển vông. Đó là kỹ năng tạo ra những sản phẩm rất cụ thể và đang được cả thị trường khát khao tìm kiếm. Nếu bạn muốn hình dung rõ hơn về lộ trình học và cơ hội phía trước, hãy tìm hiểu thêm về ngành Trí tuệ Nhân tạo tại Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Văn Lang.

Tin & Hình: Nguyễn Minh Tân