越南Vingroup集团VinAI人工智能研究院院长裴海兴博士在会议上致辞时认为，多年来，AI的发展始终伴随着数据、计算能力和资源的增加。然而，这也意味着成本更高，并需要更强大的硬件支持。
随着硬件价格不断上涨、能耗加剧，以及可持续性问题的凸显，业界亟需寻找新方案，以优化AI的性能。
裴海兴博士表示，目前，一些机构正面临资源受限的问题，其中包括中国的人工智能研究团队正遇到了GPU出口限制的障碍。与OpenAI或DeepMind等大型科技中心依赖丰富的计算资源不同，他们正在探索如何在有限资源下实现更高效的人工智能发展。其体现在AI模型训练成本的优化上，通过模型架构改进、强化学习和微观层面的优化，将训练成本从数亿美元降至仅几百万美元。
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VinAI人工智能研究院院长裴海兴博士在会上发表讲话。 |
裴海兴博士指出，在越南，资源限制问题更加明显。尽管越南的资源无法与硅谷相提并论，但越南拥有丰富的人才储备，其中不乏优秀的AI人才。这些人才可以被充分利用来开发创新解决方案，以实现让AI更易获取且成本更低的目标。
越南人工智能组织的目标是持续提升AI技术的可及性，解决资源限制问题，并优化性能。这包括开发更加轻量、高效的AI模型，使其能够在计算资源有限的环境中良好运作。与此同时，与全球企业合作、发展开源技术，以及持续投入人才培养，将成为越南在人工智能领域确立自身地位的关键。
会议还安排了交流环节，由谷歌高级专家黎曰国博士与克里斯托弗·阮博士进行对话。
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谷歌高级专家黎曰国博士与克里斯托弗·阮博士进行交流。 |
克里斯托弗·阮博士提出，许多研究机构正专注于优化AI模型，使其即使在缺乏庞大数据资源的情况下也能高效运行。这是AI在全球范围内普及，特别是在科技基础设施有限的国家普及的关键。然而，从某种角度来看，AI的能力不应仅局限于一个工具。
黎曰国博士对此表示认同，并指出，AI正在迅速发展，但如果管理不善，它可能会成为能源与资源的巨大负担。解决方案在于优化模型、改进机器学习算法，使AI能够以更少的资源学习得更高效。此外，绿色AI（Green AI）也是一个重要方向，旨在研发低能耗而高效率的人工智能系统。
如何让AI像人类一样灵活地学习是黎曰国博士最感兴趣的问题之一。长期以来，AI依赖于固定的算法，而人脑的学习方式则完全不同——它可以自适应、记忆并以更自然的方式运用信息。
“人脑的学习能力极为出色，不需要海量数据也能理解新概念。如果AI能做到这一点，我们将进入一个全新的时代。”黎曰国博士表示。（完）
