Tóm tắt:

Định nghĩa chung của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence - AGI) là có thể học, hiểu và làm tốt bất kỳ công việc trí tuệ nào mà con người có thể làm. Báo cáo này sẽ tổng quan một số hướng nghiên cứu chính, các kết quả đã đạt được và các thách thức cũng như các vấn đề gây tranh cãi liên quan đến mục đích này. Báo cáo sẽ hướng trọng tâm vào khả năng tạo ra tri trức mới của AI, giới thiệu một số kết quả nghiên cứu và các vấn đề đang được quan tâm.

Short Biography:

• GS. TSKH. Nguyễn Ngọc Thành là giáo sư nhà nước của Ba Lan (phong năm 2009) và của Việt Nam (phong năm 2011).
• Ông đã chủ biên hơn 30 số đặc biệt trên các tạp chí quốc tế, 52 cuốn sách và hơn 50 kỷ yếu hội thảo. Ông là tác giả hoặc đồng tác giả của 6 sách chuyên khảo, hơn 450 tạp chí và bài báo hội thảo quốc tế và 2 bằng sáng chế châu Âu.
• GS. TSKH. Nguyễn Ngọc Thành là Tổng biên tập của hai tạp chí quốc tê: Vietnam Journal of Computer Science (World Scientific) và Journal of Information and Telecommunication (Taylor & Francis), và cũng là Associate Editor của nhiều tạp chí quốc tế khác, trong đó có IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics (USA).
• Ông đã từng là Chủ tịch của hơn 40 hội nghị quốc tế. Ông là chuyên gia của Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển Quốc gia và Ủy ban Châu Âu trong việc đánh giá các dự án nghiên cứu trong một số chương trình như Marie Sklodowska-Curie Individual Fellowships, FET và EUREKA. Ông đã có hơn 30 bài giảng toàn thể cho các hội nghị quốc tế, và hơn 40 bài giảng được mời ở các trường ĐH nhiều quốc gia.

Giải thưởng:

• Năm 2009, GS Thành đã được trao danh hiệu Nhà khoa học xuất sắc (Distinguished Scientist) của ACM.
• Ông là Chủ tịch Ủy ban Kỹ thuật của Hiệp hội IEEE SMC về Trí tuệ Tập thể Tính toán. Từ năm 2019 ông là thành viên của Ủy ban Tin học của Viện Hàn lâm Khoa học Ba Lan và của Hội đồng Giáo sư Nhà nước Ba Lan phụ trách ngành CNTT.
• Từ năm 2019 đến nay GS Thành liên tục được liệt kê trong danh sách Top 2% các nhà KH quốc tế có ảnh hưởng nhất do nhà xuất bản Elsevier và ĐH Stanford sáng lập.

Thông tin thêm:

• https://www.staff-ksi.pwr.edu.pl/nguyen/

Tóm tắt:

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn đã mở ra một thế hệ hệ thống mới với khả năng xử lý và diễn giải thông tin theo những cách ngày càng giống tư duy của con người. Một trong những bước đột phá mang tính chuyển đổi mạnh mẽ nhất trong quá trình này là AI đa phương thức - một lớp mô hình có khả năng hiểu, tích hợp và tạo ra thông tin từ nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Bằng cách kết nối các dạng dữ liệu đa dạng đó, các hệ thống đa phương thức mang lại khả năng hiểu ngữ cảnh sâu hơn, độ chính xác cao hơn, và năng lực suy luận vượt trội so với các mô hình chỉ dựa trên một loại dữ liệu truyền thống.

Những tiến bộ gần đây trong học đa phương thức, đặc biệt là những cải tiến dựa trên các mô hình nền tảng lớn, đã mở rộng đáng kể giới hạn về những gì hệ thống AI có thể học và đạt được. Những đổi mới này đang nhanh chóng định hình lại cách các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu khai thác dữ liệu để hỗ trợ tự động hóa, ra quyết định và đổi mới sáng tạo. Từ chẩn đoán y khoa, vận hành thành phố thông minh, đến robot, giáo dục và các ngành công nghiệp sáng tạo, AI đa phương thức đang mở ra những ứng dụng từng được xem là bất khả thi.

Trong bài trình bày này, tôi sẽ trình bày những tiến bộ công nghệ cốt lõi đằng sau AI đa phương thức, nhấn mạnh các hướng nghiên cứu mới đầy hứa hẹn, và giới thiệu các ví dụ ứng dụng thực tế cho thấy tác động ngày càng lớn của công nghệ này, đặc biệt trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Short Biography:

• Tiến sĩ Phạm Huy Hiệu nhận bằng Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học Máy tính tại Viện Nghiên cứu Khoa học Máy tính Toulouse (IRIT), Viện Đại học Toulouse, Pháp vào năm 2019, sau khi anh tốt nghiệp kỹ sư tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội (HUST) vào năm 2015.
• Nghiên cứu của anh tập trung vào các lĩnh vực AI, Computer Vision, Machine Learning, Phân tích hình ảnh y khoa và ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thông minh (Smart Healthcare). Anh đã công bố 90 bài báo khoa học có phản biện tại các tạp chí và hội nghị quốc tế hàng đầu như Nature Scientific Data, Computer Vision and Image Understanding, Neurocomputing, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, PLOS ONE, MICCAI, MIDL, CVPR, ICCV, ICLR, ICASSP, với gần 2,500 trích dẫn trên Google Scholar.
• Anh cũng là đồng tác giả của hai bài báo đạt giải Best Paper Awards, sở hữu 04 bằng sáng chế độc quyền và 01 giải pháp phần mềm đã đăng ký. Thông qua hợp tác với các đối tác quốc tế, anh đã huy động thành công hàng triệu USD tài trợ nghiên cứu từ các cơ quan quốc gia và các đối tác toàn cầu để phát triển các giải pháp chăm sóc sức khỏe số phục vụ cộng đồng.
• Từ năm 2024, TS. Hiệu là thành viên Ban Biên tập của Scientific Data (Nature) và là phản biện cho nhiều tạp chí uy tín như Nature Biomedical Engineering, IEEE Transactions on Medical Imaging, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI) và Communications Medicine (Nature).

Giải thưởng:

• Về thành tích nổi bật, TS. Hiệu nhận học bổng DAAD Fellowship năm 2021 dành cho các nhà nghiên cứu trẻ xuất sắc, và được trao Global Leaders in Innovation Fellowship 2025 bởi Viện Kỹ thuật Hoàng gia Anh (Royal Academy of Engineering).
• Năm 2022, nhóm nghiên cứu của anh nhận giải thưởng AI Award cho dự án chăm sóc sức khỏe thông minh tiên phong VAIPE. Anh được vinh danh là Giảng viên của năm 2023 và nhận giải Rising Star in Research Award vào năm 2024.
• Gần đây nhất, anh được trao Giải thưởng Nhà khoa học trẻ xuất sắc toàn quốc trong lĩnh vực Khoa học và Công nghệ và được đề cử vào Top 10 Gương mặt trẻ Thủ đô tiêu biểu năm 2024 và Gương mặt trẻ Việt Nam tiêu biểu năm 2024 trong lĩnh vực Khoa học & Công nghệ.

Thông tin thêm:

• Nhà sáng lập và Trưởng phòng thí nghiệm Computer Vision and Medical AI Lab (CVMAIL).
• Phó Giám đốc Văn phòng Quản lý Nghiên cứu tại VinUniversity.