Khoa học về toàn bộ hệ thống cho các bài toán lớn của đất nước

Từ rất sớm, các nhà khoa học Việt Nam đã có thôi thúc dùng toán học và tư duy hệ thống để giải các bài toán thực tế của đất nước, đặc biệt là quản lý kinh tế trong thời kỳ bao cấp và đổi mới.

Chẳng hạn, trong quá trình chuẩn bị Văn kiện Đại hội VI (1986), các phân tích hệ thống về cơ chế giá - lương - tiền, sự cần thiết của quản lý theo quy luật thị trường và tính thích ứng phi tuyến do GS. Hoàng Tụy, GS. Phan Đình Diệu cùng các cộng sự đề xuất đã cung cấp luận cứ khoa học vững chắc, góp phần giúp lãnh đạo Đảng đi đến quyết định lịch sử: xóa bỏ cơ chế tập trung bao cấp, chuyển sang nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa.

Các nhà khoa học xuất sắc của Việt Nam đã nhìn thấy một điều ngày càng trở nên rõ ràng: những bài toán lớn của đất nước không thể giải quyết chỉ bằng cách tối ưu từng bộ phận mà cần khoa học về toàn bộ hệ thống.

Giờ đây, khi đã có tiến bộ của khoa học máy tính và AI, chặng đường các bậc thầy từng đi sẽ được tiếp nối ra sao - Tia Sáng trò chuyện với GS. Hồ Tú Bảo (Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán) xung quanh chủ đề này.

Khoa học mới hình thành từ sự hội tụ bốn khoa học

- Ở mỗi giai đoạn phát triển, đất nước lại đặt ra những bài toán mới cho khoa học. Chẳng hạn, trước năm 1990, cơ chế kế hoạch hóa tập trung đặt ra nhu cầu lớn về tối ưu hóa và điều phối các nguồn lực ở quy mô rộng. Ngày nay, đất nước đang bước vào một giai đoạn phát triển đặc biệt mà Tổng Bí thư Tô Lâm gọi là quá trình "sắp xếp lại giang sơn". Theo ông, bài toán đất nước đặt ra cho khoa học lúc này là gì?

- "Sắp xếp lại giang sơn" không chỉ đổi mới một vài lĩnh vực hay ứng dụng một vài công nghệ mới, mà đang đồng thời tái cấu trúc không gian phát triển, phương thức quản trị, mô hình tăng trưởng và nền tảng công nghệ của quốc gia.

Trong bối cảnh đó, Việt Nam đang đứng trước nhiều làn sóng khoa học và công nghệ mới - từ dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, chip bán dẫn, máy tính hiệu năng cao đến công nghệ lượng tử, robot, bản sao số và nhiều công nghệ chiến lược khác.

Vì vậy, câu hỏi lớn được đặt ra ở đây là làm thế nào để những công nghệ ấy kết hợp với nhau, tạo ra năng lực mới của cả hệ thống quốc gia? Nếu AI được phát triển riêng, dữ liệu được xây dựng riêng, chip được làm riêng, bản sao số được triển khai riêng, giao thông tối ưu riêng, đô thị quy hoạch riêng và mỗi bộ, ngành, địa phương tiếp tục tối ưu phần việc của mình, chúng ta có thể có rất nhiều công nghệ tiên tiến nhưng toàn hệ thống vẫn chưa chắc có được năng lực như cần phải có.

Đây là khoảng trống mà Khoa học các Hệ thống Tự chủ và Thông minh (SAIS), có thể lấp đầy.

- Ông có thể giải thích rõ hơn về SAIS? Đó có phải là một khoa học mới?

- SAIS đang hình thành từ sự hội tụ bốn khoa học: Điều khiển học, Khoa học Hệ thống, Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo. Mục tiêu của SAIS là trả lời câu hỏi: Làm thế nào để xây dựng, vận hành và quản trị một hệ thống lớn vừa tự chủ vừa thông minh trong môi trường động, phức tạp và luôn thay đổi.

Theo triết học khoa học từ Karl Popper, Thomas Kuhn đến Mario Bunge, một lĩnh vực được coi là một ngành khoa học độc lập khi đáp ứng 5 trụ cột cốt lõi: đối tượng nghiên cứu riêng, nền tảng lý thuyết và các tiên đề/nguyên lý độc lập, phương pháp luận và công cụ kiểm chứng, ngôn ngữ và hệ thống khái niệm chuẩn hóa, tính kế thừa và cộng đồng khoa học.

SAIS có thể được xem là một khoa học mới do có cả 5 trụ cột cốt lõi trên.

Đầu tiên, SAIS có đối tượng nghiên cứu riêng. Nó hướng đến ba đối tượng chính: con người, các hệ thống kinh tế-xã hội và các hệ máy móc.

Thứ hai, SAIS có nền tảng lý thuyết và hệ nguyên lý riêng: Khoa học Hệ thống đóng góp về cấu trúc, thiết kế, hành vi và quản trị; Điều khiển học về phản hồi và cân bằng, thông tin và truyền thông, độ đa dạng và tự tổ chức, tự sinh và tự chủ, phản tư và điều khiển học thế hệ 2; Khoa học máy tính về hạ tầng tính toán, thuật toán, phần mềm, và không gian số; và AI cung cấp về nhận thức, phân tích, lập luận, tự học, kế hoạch và tạo sinh.

Thứ ba, SAIS có phương pháp luận và công cụ kiểm chứng. Trong đó, điểm mới cốt lõi của phương pháp luận là Khoa học máy tính và AI không chỉ định lượng hóa những nhiệm vụ định tính, mà còn biến các khái niệm, nguyên lý và phương pháp định tính của Điều khiển học và Khoa học Hệ thống thành những mô hình có thể tính toán, mô phỏng, dự báo, tối ưu, điều khiển và thực thi.

Thứ tư, SAIS có ngôn ngữ và hệ thống khái niệm chuẩn hóa. Tiếp cận chính cho công việc này gồm việc chuẩn hóa và mở rộng các thuật ngữ kinh điển từ Điều khiển học, Khoa học Hệ thống, Khoa học Máy tính và AI khi xuất hiện trong ngữ cảnh mới của SAIS. Đồng thời, SAIS xây dựng các cụm khái niệm theo các nội dung chính như các cụm về cấu trúc và động lực học hệ thống, điều khiển và pphản hồi, trí tuệ đa tác tử,... Các thuật ngữ và khái niệm trong SAIS được thiết kế theo dạng mở và sẽ tiếp tục được tích hợp, tinh chỉnh thông qua thực nghiệm mô phỏng và đóng góp của cộng đồng.

SAIS cũng sẵn sàng cho thực thi và kiểm chứng. Nhờ hình thức hóa dưới dạng toán học, thông tin và lý thuyết điều khiển tối ưu, các nguyên lý của SAIS đều có thể chuyển thể thành mã lệnh, mô phỏng và kiểm chứng hình thức.

Cuối cùng, SAIS có tính kế thừa và cộng đồng khoa học. SAIS có "gia phả khoa học" minh bạch, không gạt bỏ các lý thuyết kinh điển mà kế thừa và giải quyết các "điểm nghẽn". Chẳng hạn, Điều khiển học thế hệ cũ dừng lại ở mức triết lý hoặc mô hình cơ học thiếu năng lực tính toán, SAIS đưa AI vào làm động lực tính toán thực để hiện thực hóa các nguyên lý đó.

Những người đang theo đuổi các nhánh của Điều khiển học và Khoa học Hệ thống và đang khai thác sức mạnh của tính toán và AI tạo ra cộng đồng ban đầu của SAIS. Với nhu cầu ngày càng nhiều của SAIS, chắc chắn cộng đồng này sẽ nhanh chóng phát triển.

SAIS không chạy theo từng làn sóng công nghệ

- Vì sao ông cho rằng SAIS đặc biệt quan trọng đối với công cuộc "sắp xếp lại giang sơn"?

- Khi một địa phương được tổ chức lại, vấn đề không chỉ là thay đổi ranh giới. Thay đổi đó có thể kéo theo những biến động về dân cư, giao thông, đất đai, đô thị, trường học, bệnh viện, doanh nghiệp, việc làm, năng lượng, nước, môi trường và ngân sách. Các yếu tố này lại tác động qua lại và thay đổi theo thời gian, trở thành những bài toán hệ thống phức tạp.

Với dữ liệu quốc gia, hệ thống thông tin địa lý (GIS), AI, mô hình hóa, mô phỏng, tối ưu hóa và bản sao số, Việt Nam có thể chuyển từ cách "ra quyết định rồi quan sát hậu quả" sang một phương thức mới: "quan sát, mô hình hóa, mô phỏng các kịch bản, đánh giá, quyết định, hành động, đo lường kết quả, phản hồi, điều chỉnh". Đó chính là tinh thần của Điều khiển học và Khoa học Hệ thống, nhưng được nâng lên một trình độ mới bằng AI, dữ liệu và năng lực tính toán hiện đại. Đó là SAIS.

- Ý tưởng quản trị dựa trên dữ liệu, mô hình hóa, mô phỏng và phản hồi liên tục có xa lạ với Việt Nam không?

- Đây không phải một ý tưởng xa lạ. Từ những năm 1960-1980, các nhà khoa học xuất sắc của chúng ta đã đưa tư duy vận trù học và tối ưu hóa vào các bài toán thực tế của đất nước, đã phát triển điều khiển học, tính toán và tư duy hệ thống. Năm 1982, Nhà nước còn thành lập Trung tâm Phân tích Hệ thống thuộc Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương. Các nhà khoa học như GS. Hoàng Tụy, GS. Phan Đình Diệu... đã nhìn thấy một điều mà ngày nay càng trở nên rõ ràng: những bài toán lớn của đất nước không thể giải quyết chỉ bằng cách tối ưu từng bộ phận mà cần khoa học về toàn bộ hệ thống. Và những bước đi tiên phong ấy đã luôn được lãnh đạo cao nhất của đất nước ủng hộ và đồng hành.

Vì vậy, SAIS cần được nhìn như một năng lực khoa học nền tảng của quốc gia trong kỷ nguyên AI. Mục tiêu cuối cùng là những năng lực ấy sẽ giúp chúng ta xây dựng được chính quyền thông minh hơn, đô thị thông minh hơn, doanh nghiệp năng suất hơn, hạ tầng thích nghi hơn và một nền kinh tế có khả năng tự học và tự điều chỉnh tốt hơn.

Nghị quyết 57 nhằm tạo ra bước đột phá về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, và SAIS cung cấp một ngôn ngữ khoa học chung để liên kết các mảnh ghép của cuộc chuyển đổi ấy. Thông qua kết hợp Dữ liệu, AI, Bản sao số để Mô phỏng, Quyết định, Hành động, Phản hồi, Thích nghi, đất nước có thể tiến từ số hóa các bộ phận đến thông minh hóa toàn hệ thống, từ chuyển đổi số đến chuyển đổi phương thức vận hành của quốc gia.

Đó là ý nghĩa sâu xa của SAIS: không chạy theo từng làn sóng công nghệ, mà làm chủ khoa học để biến những làn sóng ấy thành năng lực của một hệ thống quốc gia thông minh và tự chủ.

Chúng ta có khát vọng, quyết tâm và con người

- Ông kỳ vọng như thế nào về sự phát triển của SAIS ở Việt Nam?

- Đất nước đang trong cuộc chuyển động "sắp xếp lại giang sơn", khi mọi thực thể, mọi dây chuyền sản xuất, mọi xã hay phường mới sáp nhập cho đến toàn bộ guồng quay đất nước, đều đang dịch chuyển thành những hệ thống phức hợp, kết nối tầng tầng lớp lớp.

Từ đây, tôi có mong ước Khoa học các Hệ thống tự chủ và thông minh được đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển, làm chủ, trở thành nền tảng tư duy và cung cấp giải pháp công nghệ cho công cuộc phát triển.

Có thể cô đọng mong ước này trong 5 chữ: NHÌN đất nước như một hệ thống lớn của các hệ thống con; HIỂU hệ thống đó; THỬ giải một số bài toán lớn với SAIS; XÂY các năng lực dữ liệu, AI, bản sao số, mô phỏng, tính toán, phản hồi; và VẬN HÀNH theo phương thức quyết định, hành động, đo lường, học hỏi, thích nghi.

Đây chính là đi tiếp chặng đường các bậc thầy đã đi, nhưng nay có tiến bộ của khoa học máy tính và AI để biến các kế hoạch, các ấp ủ xưa thành hiện thực.

SAIS chính là nền tảng của lời giải cho các bài toán lớn của đất nước, và không có khoa học nào khác có thể làm được việc này. Chúng ta có khát vọng. Chúng ta có lãnh đạo quyết tâm. Chúng ta có con người. Không lẽ nào chúng ta không làm chủ được SAIS để góp phần phát triển đất nước?

Trân trọng cảm ơn ông!