3 sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo rất hữu dụng do sinh viên, kỹ sư CNTT Việt Nam thực hiện

Chiều ngày 11/03/2017 vừa qua, tại buổi workshop Fast Track to AI Applications, Cinnamon AI Labs đã giới thiệu các sản phẩm tốt nghiệp của các học viên tham gia khóa đào tạo AI “Intelligence” kéo dài 6 tháng qua.

Khóa học "Intelligence" khởi điểm từ nhu cầu nâng cao trình độ ứng dụng AI để các kỹ sư và sinh viên CNTT tại Việt Nam có thể nhanh chóng bắt kịp với nhu cầu quá lớn từ thị trường.

Sinh viên thuyết trình sản phẩm tốt nghiệp tại workshop

Dưới đây là 3 sản phẩm của 20 bạn sinh viên xuất sắc được lựa chọn từ hơn 220 thí sinh nộp đơn tham gia khóa học.

1. Trợ lý ảo đa ngôn ngữ Lily Chatbot​

Năm 2016 là một năm bùng nổ của chatbot với sự vào cuộc ồ ạt của những doanh nghiệp tên tuổi như Facebook, LINE, Slack. Tại Việt Nam, nhiều sản phẩm cũng bắt đầu được thử nghiệm, chủ yếu là chatbot trên nền tảng tin nhắn Facebook và Website, giúp người dùng tra cứu dịch vụ hay nộp đơn tuyển dụng.

Yêu cầu cơ bản nhất của sản phẩm là đảm bảo khả năng giao tiếp tự nhiên, hiểu chính xác ý định phức tạp của người dùng. Khác với các phần mềm trên thị trường thường chỉ biết từ một đến hai ngôn ngữ, Lily Chatbot ra đời với khả năng trò chuyện đa ngôn ngữ, tốc độ xử lý nhanh chóng hơn với công nghệ CNN - Convolutional Neural Network (mạng neuron nhân tạo tích chập).

Hoạt động

Lily Chabbot là một trợ lý ảo đa ngôn ngữ giúp người dùng đặt lịch họp. Hãy tưởng tượng trung bình một nhân viên mất 3 phút để hẹn lịch với một người, mất 300 phút để giao tiếp với 100 người có lịch hẹn khác nhau. Với phần mềm tự động, qua nền tảng tin nhắn thân thiện, vẫn mất 3 phút để hẹn lịch một người, nhưng chỉ mất 3 phút để cùng lúc hẹn 100 lịch khác nhau cho 100 người.

Quy trình hoạt động của Lily Chatbot từ lúc người dùng gửi tin nhắn đến lúc phản hồi lại yêu cầu và sẵn sàng tiếp nhận tin nhắn mới

Ý nghĩa thực tế

Ngoài hiệu suất tăng 10000%, chatbot còn đảm bảo tính chính xác tuyệt đối và kịp thời của một hệ thống tự động. Lily Chatbot đa ngôn ngữ là phần mềm lý tưởng cho các công ty muốn mở rộng tới nhiều thị trường nước ngoài mà bớt tốn nguồn lực tuyển dụng và đào tạo nhân sự sử dụng tiếng bản địa.

Được đào tạo xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Chatbot mang đến khách hàng trải nghiệm thân thiện và hữu dụng, hoạt động được trên nhiều nền tảng phổ biến như Facebook Messenger, Skype, LINE, Slack và Viber.

Sử dụng Lily Chatbot trên ứng dụng chat Slack

Công nghệ CNN giúp phần mềm xử lý thông tin nhanh dù không tốn kém đầu tư, mô hình dùng GloVe và dùng CNN có thể được triển khai với nhiều ngôn ngữ khác nhau, mục đích khác nhau, chỉ cần có lượng văn bản dữ liệu đủ lớn. Vì vậy phần mềm này có thể áp dụng rộng rãi trên các các doanh nghiệp kể cả vừa và nhỏ tại Việt Nam, hay mở rộng thêm nhiều ngôn ngữ hoặc trở thành trợ lý đặt lịch hẹn cho cá nhân.

2. Tự động trích xuất thông tin hộ chiếu

Với xu hướng tinh giản bộ máy hành chính, doanh nghiệp có nhu cầu lớn trong việc số hóa các dữ liệu (thông tin người dùng, nhân viên), giấy tờ (hóa đơn, hợp đồng), đặc biệt trong các ngành dịch vụ, kế toán, hành chính nhân sự.

Các công cụ hiện nay dùng để lưu trữ thông tin từ thẻ căn cước, giấy tờ đều có nhiều khuyết điểm. Viết tay, nhập bằng máy tính thì mất thời gian, chưa đảm bảo thông tin chính xác, trong khi dùng máy chụp ảnh hoặc máy scan thì lại chỉ lưu được văn bản dưới dạng file ảnh, không thành file Excel tự động lưu trữ thông tin.

Trước thực trạng đó, nhóm sinh viên đã có ý tưởng phát triển một phần mềm trích xuất thông tin từ văn bản. Chỉ một thao tác chụp ảnh bằng điện thoại, phần mềm sẽ tự trích xuất thông tin cần thiết và tự cập nhật vào hệ thống dữ liệu.

Hoạt động

Phần mềm sử dụng công nghệ Computer Vision (Thị giác máy tính), theo chu trình như sau:

Ý nghĩa thực tế

Công nghệ giúp phần mềm xác định được trang thông tin hộ chiếu ngay cả khi bức ảnh có nhiều vật thể khác. Trong trường hợp ảnh chụp bị mờ hoặc bóng, thông xin trích xuất có thể không chính xác 100%, sẽ có 1 hệ thống khác đã được học về các quy luật thông tin về ngày sinh, họ tên, số hộ chiếu… để hỗ trợ tự động điều chỉnh thông tin sao cho đúng.

Trong tương lai gần, nhóm thực hiện dự định nâng cấp sản phẩm thành một phần mềm ứng dụng di động dành cho ngành Dịch vụ khách sạn. Chỉ cần chụp ảnh hộ chiếu từ điện thoại, phần mềm sẽ tự động lưu trữ và cập nhật thông tin khách hàng vào hệ thống. Khi máy scan cồng kềnh có giá tầm $500 thì phần mềm trên điện thoại này có chi phí cài đặt nhỏ hơn rất nhiều.

Kế hoạch phát triển trong tương lai xa: Các thuật toán tiếp tục được phát triển để sản phẩm có thể trích xuất thông tin từ nhiều loại giấy tờ hơn: Thẻ căn cước, chứng minh nhân dân, bằng lái xe, hóa đơn giá trị gia tăng.

3. Công cụ tự động đánh giá thẩm mỹ website

Bạn có biết, cảm nhận trực quan của khách hàng khi vào website chiếm 60% quyết định của họ có sử dụng dịch vụ của công ty đó? Giữa một biển hàng hóa và dịch vụ, tính thẩm mỹ và bộ nhận diện thương hiệu là cánh cửa đầu tiên dẫn dắt khách hàng biết đến sản phẩm của bạn. Thị trường thiết kế đồ họa đang trở thành xu hướng của thế giới khi mọi người thích truyền tải thông điệp ấn tượng bằng hình ảnh, cảm xúc hơn là những con chữ thông thường. Nhu cầu cao nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng có nhân viên hoặc thuê được người thiết kế giỏi, hay chuyện xấu đẹp dựa theo nhiều phần cảm tính chứ không mang tính khách quan.

Từ bài toán này, các bạn sinh viên đã nghĩ tới một công cụ tự động đánh giá thẩm mỹ website dựa trên công nghệ Machine Learning. Nhóm sử dụng dữ liệu từ hàng nghìn mẫu thiết kế website, kết quả trắc nghiệm đánh giá thẩm mỹ trên nhiều tiêu chí từ nhiều người đa dạng bởi lứa tuổi, giới tính, nghề nghiệp. Các yếu tố phân tích được chia tách thành nhiều phần thuộc nhóm hình ảnh bên ngoài đến nhóm cấu trúc HTML của Website.

Hoạt động

Công cụ sử dụng các tiêu chí đánh giá thẩm mỹ như giao diện chung (Kích thước, Tỷ lệ bố cục), chữ viết (Chiều dài, chiều ngang, mật độ), màu sắc (Tương phản, Độ bão hòa)... Khi đánh giá bằng trực quan, chúng ta đôi khi có thể quên đi một vài yếu tố. Công cụ này giúp việc đánh giá không bỏ qua yếu tố kết cấu nên tính thẩm mỹ nào, tăng tính khách quan của kết quả.

Các yếu tố đó được biểu diễn thành những vector đặc trưng của từng trang web. Kĩ thuật máy học - Machine Learning sẽ giúp phân loại những vector này một cách tối ưu nhất, từ đó đưa ra được những mô hình, bộ luật hiệu quả để đánh giá tính thẩm mĩ của một trang web.

Ý nghĩa thực tế

Trước mắt, sản phẩm có thể được đồng bộ vào các công cụ thiết kế web, giúp phát hiện được những sai lầm trong thiết kế, đưa ra gợi ý thay đổi cho người dùng, từ đó cải thiện hiệu quả thiết kế website.

Về lâu dài, từ dữ liệu đánh giá thẩm mỹ này, công cụ sẽ được mở rộng và huấn luyện để có thể thiết kế tự động mà không cần đến con người. Đó sẽ không chỉ là một cú hích cho ngành thiết kế đồ họa mà còn trong những ngành công nghiệp khác như truyền thông và marketing.