ỨNG DỤNG AI TRONG NGHIÊN CỨU VÀ TIẾP CẬN CÔNG CHÚNG HIỆN NAY

• Những khả năng quan trọng của con người mà lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo rất quan tâm đó là: a khả năng học, b khả năng biểu diễn tri thức và suy diễn, c khả năng nghe-nhìn, d khả năng sử

ỨNG DỤNG AI

TRONG NGHIÊN

CỨU VÀ TIẾP CẬN CÔNG CHÚNG HIỆN NAY

TRÍ TUỆ NHÂN

TẠO

ỨNG DỤNG AI TRONG BÁO CHÍ

KẾT LUẬN

01

02

03 NỘI DUNG CHÍNH

TRÍ TUỆ NHÂN

TẠO

01

1.1 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CÁC

NHÁNH NGHIÊN CỨU

• Trí tuệ nhân tạo

(Artificial

Intelligence - AI) là

một lĩnh vực

nghiên cứu với

mục đích tạo ra

những chương

trình và máy móc

có những khả năng

của con người.

• Những khả năng quan trọng của con người mà lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo rất quan tâm đó là: (a) khả năng học, (b) khả năng biểu diễn tri thức và suy diễn, (c) khả năng nghe-nhìn, (d) khả năng sử dụng ngôn ngữ, và (e) khả năng thể hiện cử chỉ

• Trí tuệ nhân tạo

bắt đầu được

nghiên cứu vào

những năm 1940

• Trí tuệ nhân tạo

bắt đầu được

nghiên cứu vào

những năm 1940

• Hiện nay, nhờ vào Trí tuệ nhân tạo các công ty công nghệ đã tạo ra được những sản phẩm rất hữu ích

và độc đáo

• Trí tuệ nhân tạo cũng để lại không

ít lo lắng cho chính con người

về khả năng bị máy móc vượt qua trong tương lai

Khả năng Nhánh nghiên cứu Mục tiêu

Khả năng học Học máy, học sâu Học máy nghiên cứu và phát

triển các kỹ thuật giúp cho máy tính có thể học tri thức

từ dữ liệu đầu vào

Khả năng biểu

diễn tri thức và

suy diễn

Các phương pháp biểu diễn tri thức và suy diễn Nhánh cung cấp cơ sở để máy tính có thể thực hiện

việc suy diễn như con người

Khả năng nghe

-nhìn

Thị giác máy tính, Xử lý tiếng nói

Các nhánh này nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật để giúp máy tính có thể nghe và nhìn như con người

Khả năng sử

dụng ngôn ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Nhánh nghiên cứu này giúp cho máy tính có thể hiểu

được ngôn ngữ mà con người đang sử dụng

Khả năng thể

hiện cử chỉ Robotics Nhánh này giúp robot thể hiện các hành động và cử chỉ

như con người

Các nhánh nghiên cứu thuộc Trí tuệ nhân tạo

1.2 Những thành công của học sâu trong thời gian gần đây

• Xử lý tiếng nói

• Hai bài toán cơ bản của Xử lý tiếng nói là Nhận dạng tiếng nói và Tổng hợp tiếng nói

 Nhận dạng Tiếng nói chuyển một tín hiệu âm dạng số sang dạng văn bản gồm các tiếng có trong đoạn âm

 Tổng hợp tiếng nói làm công việc ngược lại

• Hiện nay đã có những sản phẩm cung cấp hai khả năng này với độ chính xác và tốc độ rất cao, thậm chí cho Tiếng việt: Google search, Siri, các trang tin tức

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Hiện nay việc dịch máy - tức là chuyển một đoạn văn (bài văn) từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác - đã có thể thực hiện dễ dàng bởi ứng dụng Google Translate, với kết quả rất tốt

• Hiện nay chatbot đã được khá nhiều công ty sử dụng làm trợ lý ảo trên các trang mua sắm và các diễn đàn vì nó

là một ứng dụng liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên

• Thị giác máy tính

• Cho đến trước năm 2012 các kết quả đạt được còn khá hạn chế về độ chính xác, về tính bền vững với môi trường làm việc và về tốc độ tính toán

• Với sự hỗ trợ từ Học sâu, hiện nay máy tính có khả năng thực hiện các bài toán trong Thị giác máy tính với tốc

độ và độ chính xác cao

1.3 Nguyên nhân thành công của học sâu và triển vọng

 Nhược điểm của cách

tiếp cận truyền thống

 Cần chuyên gia

 Tính thích nghi thấp

 Cách tiếp cận dùng Học sâu

 Thích nghi tốt với các điều kiện làm việc

 Tránh được sự lan truyền lỗi từ khối xử lý trước sang các khối tính toán tiếp theo như trong cách làm truyền thống

 Có thể tính toán rất nhanh nhờ vào các công nghệ tính toán song song

 Học sâu cũng có những nhược điểm sau:

 Cần lượng lớn dữ liệu có nhãn: Học sâu cần đến một lượng lớn dữ liệu có nhãn (dữ liệu có nhãn là dữ liệu đã được chú thích nhãn đi kè

 Cần kiến trúc mạng phù hợp

 Cần công nghệ tính toán song song

1.4 Các bước chính trong ứng dụng học sâu

4 BƯỚC

1 Chuẩn

bị dữ liệu

1 Chuẩn

bị dữ liệu

2 Xây dựng kiến trúc

2 Xây dựng kiến trúc

3 Huấn luyện, kiểm thử và kiểm tra

3 Huấn luyện, kiểm thử và kiểm tra

4

Triển

khai hệ

thống

4

Triển

khai hệ

thống

 1 Chuẩn bị dữ liệu

 người phát triển cần phải chuẩn bị dữ liệu

có nhãn để huấn luyện, kiểm thử và kiểm tra.

 2 Xây dựng kiến trúc

 Người phát triển cần phải xây dựng một kiến trúc mạng phù hợp cho bài toán Kiến trúc mạng nên được hiện thực ở một trong các framework phổ biến như Pytorch, Tensorflow, Caffe, v.v

 3 Huấn luyện, kiểm thử và kiểm tra:

 Huấn luyện mạng là công việc dùng tập dữ liệu huấn luyện để tìm ra các thông số của mạng sao cho đáp ứng của mạng với tập dữ liệu kiểm thử là đủ tốt

 4 Triển khai hệ thống:

 Nếu quá trình huấn luyện thành công, người phát triển đã có mô hình mạng có thể triển khai trong thực tiễn

2 ỨNG DỤNG AI TRONG BÁO CHÍ

2.1 Quan niệm về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một

ngành thuộc khoa học máy

tính (Computer Science)

Có thể hiểu một cách khái quát: Trí tuệ nhân tạo là công

nghệ mô phỏng quá trình suy nghĩ và hành động của con người trên hệ thống máy tính với mục đích tự động hóa các hành vi của con người, từ đó máy móc có thể làm thay con người trong nhiều lĩnh vực

Khái niệm chung nhất

2.2Trí tuệ nhân tạo - “Bạn đồng hành” của báo chí hiện đại

Phát hiện tin

nóng, thẩm

định thông

tin, tương tác

với độc giả,

kiểm duyệt

bình luận, sản

xuất video,

cho đến viết

tin, bài tự

động đã có sự

tham gia của

trí tuệ nhân

tạo

Trí tuệ nhân tạo là đòn bẩy cho sự phát triển của báo chí, đơn giản hóa hoạt động của nhà báo

và mang lại cho các độc giả những trải nghiệm mới

mẻ hơn

Trí tuệ nhân tạo đã giúp rút ngắn thao tác trong các hoạt động sản xuất ra sản phẩm báo chí, bảo đảm số lượng và chất lượng

Khả năng tổng hợp tin tức với số lượng lớn của trí tuệ nhân tạo giúp phóng viên tiết kiệm thời gian

và đưa tin bài nhanh

hơn

Ví dụ: khi phóng viên cần viết về một

đề tài nào đó, trí tuệ nhân tạo có thể

“quét” khắp các cơ sở dữ liệu để thu thập các dữ liệu có liên quan và thậm chí có thể gợi ý, đề xuất những hướng

xử lý

Trí tuệ nhân tạo thực hiện vai trò kết nối giữa báo mạng điện

tử và độc giả Trí tuệ nhân tạo có thể là trợ lý ảo trong

tổ chức các thông tin

và gợi ý liên kết giữa các chủ đề.

Ví dụ:Các trang báo mạng có thể tạo ra

các robot hỗ trợ trả lời tự động (Bot) thông minh để cá nhân hóa và tự động hóa sự tương tác với khán giả Một Bot

có thể học ngôn ngữ của con người và trả lời các thắc mắc của độc giả

2.3 Ứng dụng AI trong lĩnh vực báo chí trên thế giới và ở Việt Nam hiện nay

Ứng dụng trong nhận diện khuôn mặt (Recognition)

Ứng dụng phân loại đối tượng

(Classification) Ứng dụng dự đoán (Prediction)

Ứng dụng chuyển đổi lời nói thành văn bản (Speech to text)

Ví dụ

 Hãng thông tấn Reuters - Anh dùng phần mềm News Tracer, để theo dõi các thông tin nóng trên truyền thông xã hội và sử dụng một con robot Roise để theo dõi các khoản chi tiêu đáng ngờ của nghị sĩ Có khả năng xử lý 700 ký hiệu để xác định xem các vấn đề đang nóng trên Twitter

 Một số báo khác của Anh quốc đã sử dụng Chatbot riêng thông qua Facebook Messenger

Hệ thống Chatbot cho phép người dùng lựa chọn tin tức của tờ Guardian từ các phiên bản Mỹ, Anh

và Australia rồi chọn thời gian và hệ thống sẽ gửi tin cho họ mỗi ngày

 Hãng thông tấn STT của Phần Lan dùng trí tuệ nhân tạo để dịch tiếng Anh sang tiếng Thụy Điển trong thời gian tính bằng giây

 Năm 2019, báo điện tử Dân trí đã tiên phong cho

ra mắt công nghệ giọng đọc AI vào tất cả các bài báo Độc giả có thể nghe tất cả các bài viết mà không phải đọc toàn bộ phần văn bản như trước đây

Từ năm 2019, Trung tâm

Không gian Mạng Viettel

(VTCC) đã hợp tác cùng các

đối tác như: báo Dân trí, báo

Dân Việt, báo Dân sinh, Tạp

chí Tài chính & Doanh nghiệp

để đưa công nghệ Voice AI

Text To Speech (Báo nói) tích

hợp với hệ thống báo điện tử,

mở rộng thêm mảng báo nói

trên nền tảng digital

Ngày 8.7.2021, Báo Lao Động ra mắt tin truyền hình sử dụng biên tập viên ảo Biên tập viên ảo trong bản tin của Báo Lao Động được tạo tự động trên máy tính, mô phỏng 100% khẩu hình, biểu cảm khuôn mặt, ngôn ngữ hình thể và phong cách dẫn chương trình của người thật dựa trên các thuật toán học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning)

Về hiệu quả

 AI giúp người đọc tìm kiếm

và nhanh chóng chọn lựa mục tin tức phù hợp với mình

 AI đóng vai trò trong việc phân loại các chủ đề trên báo chí điện tử

 AI cũng đem lại trải nghiệm đọc báo bằng giọng nói cho bạn đọc

 Trí tuệ nhân tạo cung cấp công cụ giúp các nhà sản xuất nội dung và đơn vị xuất bản xác định tin giả

 AI thực hiện vai trò kết nối giữa báo mạng điện tử và độc giả

2.4 Một số đề xuất nhằm tăng cường hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên

báo chí nước ta.

 Để có những sản phẩm báo chí chất lượng cần có sự kết hợp giữa con người và trí tuệ

nhân tạo với quy trình làm việc của toà soạn AI như sau:

Tìm kiếm ý

tưởng

Thu thập tin tức

Sáng tạo nội dung và biên tập

Phân phối nội dung phù hợp với nền tảng

 Đối với báo chí Việt Nam, sức ảnh hưởng của AI đã xuất hiện nhưng chưa thực sự mạnh mẽ, nền báo chí nước nhà cần có sự thay đổi mạnh mẽ về công nghệ để sự ứng dụng AI sâu rộng hơn

2.5 Trí tuệ nhân tạo AI trong hoạt động báo chí tiếp cận công chúng

• Sự phát triển mạnh mẽ của chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo AI đang tác động sâu sắc

đến hầu hết các lĩnh vực kinh tế - xã hội.

• Trí tuệ nhân tạo đang được đánh giá sẽ làm thay đổi toàn diện ngành Báo chí, giúp

tiết kiệm thời gian, tiền bạc, tăng tốc độ và hiệu quả trong việc truyền tải thông tin.

• Nhiều tòa soạn đang dần áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hỗ trợ việc sản xuất nội dung,

thiết kế

Ví dụ:

 Báo điện tử VietnamPlus đã chú trọng áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo để thu thập thông tin, phân tích, cá nhân hóa dữ liệu người dùng

 Hội thảo Trí tuệ nhân tạo (AI) và quản trị sáng tạo nội dung trong tòa soạn diễn

ra vào ngày 18/3 vừa qua đã nhận diện các vấn đề mà trí tuệ nhân tạo đặt ra, từ

đó có những giải pháp nhằm định hướng sáng tạo nội dung cho từng nhà báo và

ở mỗi cơ quan báo chí

 Báo Thanh Niên đã thay đổi phương thức tiếp nhận dữ liệu người dùng, vừa đáp ứng nhu cầu thông tin, vừa tiết kiệm thời gian cho độc giả

3 TỔNG KẾT

Có thể khẳng định rằng, con đường

mà báo chí đang đi chắc chắn cần

có sự đồng hành của công nghệ

Bởi lẽ, công nghệ nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng sẽ hỗ trợ chúng ta làm được rất nhiều việc, giảm bớt những việc lặp đi lặp lại tốn nhiều công sức

Chúng có thể là công cụ đắc lực cho công tác biên tập, sản xuất báo chí tự động, nhưng nó không thể thay thế lao động

“sống” của nhà báo tại hiện

trường

Thứ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông Nguyễn Thanh Lâm : “Chúng ta thường

dễ choáng ngợp với thế giới vô tận mà quên mất rằng thế giới bên trong của con người cũng sâu vô cùng Thế giới này, đến nay, máy móc không can thiệp được, vì đó là cái đơn nhất, độc bản, không thể sao chép và trí tuệ nhân tạo không thể ngụy tạo Chúng ta sử dụng công nghệ để hỗ trợ công việc nhưng không làm mất bản thể, không làm mất đi giá trị cốt lõi của báo chí”

● NGƯỜI THỰC HIỆN

Nguyễn Khánh Toàn Trần Thị Hà Trang