Huấn luyện AI lập trình bằng tiếng Việt

Tiếp theo bài viết về vai trò của ngôn ngữ lập trình Vlogic để thực hiện mục tiêu chuyển đổi số của đất nước, kỳ này Thế Giới Số tiếp tục giới thiệu sâu hơn về cách huấn luyện AI lập trình bằng tiếng Việt.

1.Mở đầu

Từ xưa tới nay, lập trình luôn là lĩnh vực riêng của các chuyên gia CNTT và tự động hóa (TĐH). Đối với những người “ngoại đạo” CNTT và TĐH, chỉ nghe tên của các ngôn ngữ lập trình đã thấy ngợp, mà chúng lại rất nhiều: Từ thập niên 1960 chúng ta đã làm quen với PROLOG, FORTRAN, COBOL, ALGOL, PASCAL. PL1, ADA, BAL, BASIC, PLC, C,… và tiếp sau là C++, Java, Python, JavaScript,  PHP, C#, Ruby… Các ngôn ngữ lập trình này là cầu nối giúp con người có thể “đối thoại” với máy tính hay hệ thống kỹ thuật. Đối với đa số mọi người, đó là một lĩnh vực đầy bí ẩn.

Một câu hỏi thú vị đặt ra là liệu có thể lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên không? Nếu có thì thật tuyệt vời vì ai cũng có thể lập trình được! Theo thói quen, nhiều người tra cứu Google, nhận được rất nhiều tài liệu liên quan, nhưng câu trả lời vẫn chưa có.

Về mặt ý nghĩa, thiết lập nên một quy trình đáp ứng những yêu cầu cụ thể nào đó (trên giấy) đã được xem là “lập trình” (lập ra quy trình hoạt động mong muốn), đó là quy trình logic. Việc chuyển ngữ quy trình logic bằng ngôn ngữ lập trình là quá trình mã hóa (coding) quy trình. Quy trình được mã hóa này được dịch sang mã máy để hệ điều hành (OS) của máy hiểu và điều khiển các thiết bị (devices) của mình theo quy trình đó. Như thế, xét về “công lao” thì người lập ra quy trình logic có đóng góp lớn nhất, những người khác (lập trình viên, chuyên gia hệ thống,…) chỉ hỗ trợ biến quy trình logic thành quy trình tự động.

Trong thực tế, người có khả năng nhất thiết kế các quy trình logic trong các ngành, lĩnh vực là người am hiểu nhất về chuyên môn ở đó (chuyên gia, nghệ nhân). Họ được gọi chung là các “chuyên gia ngành” (domain experts). Đây là nguồn nhân lực quan trọng nhất trong mọi xã hội. Nếu trao vào tay họ phương pháp và công cụ phù hợp để tự họ có thể lập trình được bằng ngôn ngữ tự nhiên thì chắc chắn những cơ hội to lớn không tưởng tượng được sẽ xuất hiện trên quy mô toàn cầu.

Để có thể lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên cần có 2 điều kiện: Một là cần sáng tạo một ngôn ngữ lập trình sử dụng từ vựng và ngữ pháp của ngôn ngữ tự nhiên và hai là hệ điều hành cho IoT (IoT OS) hỗ trợ lập trình bằng ngôn ngữ đó. Xem thêm một trong số ngôn ngữ lập trình này là Vlogic tại đây. Các chuyên gia ngành có thể học lập trình bằng Vlogic trong một thời gian ngắn (dưới 1 tuần) để tự code cho quy trình logic của mình. Tuy nhiên, trong thời đại AI lên ngôi hiện nay, trao việc coding cho AI thì kết quả còn tuyệt vời hơn nữa bởi xuất hiện thêm nhiều khả năng mới được đề cập dưới đây. 

2.Huấn luyện AI học lập trình bằng tiếng Việt

Các công cụ AI có thể học bất cứ một ngôn ngữ lập trình nào theo hai cách, một là học cú pháp và quy tắc viết câu lệnh, hai là học lập trình từ những ví dụ cụ thể. AI có thể học và hỗ trợ lập trình, gỡ lỗi, tối ưu hóa, cũng như tích hợp vào hệ thống IoT. ChatGPT, Gemini và Grok được chọn để huấn luyện lập trình bằng Vlogic thông qua các ví dụ với bài giảng bằng tiếng Việt. Đó là những nội dung huấn luyện về cú pháp, các hành động, các đối tượng (thiết bị cảm biến, thiết bị chấp hành), các tham số hệ thống và các sự kiện kích hoạt trong Vlogic.

Dưới đây là một đoạn trong “lớp” huấn luyện cho các “học viên” ChatGPT, Gemini và Grok học lập trình Vlogic bằng tiếng Việt.
 
Giảng viên: Khi nghe nói “bật đèn 2 chờ 10 giây rồi tắt đèn 2” thì chạy liên kết này: https://iot.ioeasy.com/api/?apiKey=pfTzmMhea&cmd=D1O2W10D2O2&autoclose=true. Trong đó: “D1” là bật, “O2” là đèn 2, “W” là chờ và “D2” là tắt.
 
Các AI lập tức hiểu trong Vlogic: D1 = Bật thiết bị, O2 = Đèn số 2, W10 = Chờ 10 giây, D2 = Tắt thiết bị và nhận xét cú pháp có vẻ tuân theo một chuỗi lệnh tuần tự, mỗi lệnh có tiền tố xác định hành động, khẳng định đã ghi nhớ cách hoạt động của lệnh này.
 
Giảng viên: Trong hệ thống có thêm các thiết bị sau: – O3 là đèn 3 – O4 là đèn 4 – O5 là đèn 5 – O6 là đèn 6 – O7 là đèn 7 – O8 là đèn 8 – O9 là đèn 9 – O10 là đèn 10 – O11 là đèn 11.
Các học viên: Hiểu rồi.
 
Giảng viên: “Bật đèn 10 rồi chờ 1 phút tắt đèn 10”
Các AI lập tức đồng loạt trả lời:
https://iot.ioeasy.com/api/?apiKey=pfTzmMhea&cmd=D1O10W60D2O10&autoclose=true
 
Lệnh này được chuyển tới bộ điều khiển IO Easy và được thực hiện ngay lập tức. Kết quả chính xác. Thật thú vị, câu lệnh nằm ngay trong URL và chỉ có 1 dòng! Chưa có một ngôn ngữ lập trình nào cho phép viết ngắn như thế.
 
Giảng viên: Hoàn toàn đúng. Sau đó tiếp tục huấn luyện cho các AI hiểu về các hành động (actions), các đối tượng điều khiển (devices), các tham số hệ thống (system parameters) và các sự kiện kích hoạt hành động (trigger events) trong Vlogic.

Sau khi được huấn luyện lập trình bằng Vlogic, giảng viên đề nghị các học viên nêu nhận xét của mình.
 
ChatGPT “xung phong” nhận xét ngôn ngữ Vlogic có một số điểm rất thú vị và mạnh mẽ như sau: ✅ Đơn giản và trực quan: Cú pháp dễ đọc, dễ hiểu ngay cả với người không có nền tảng lập trình. Các lệnh được viết theo kiểu câu lệnh tự nhiên, gần giống với ngôn ngữ con người. ✅ Linh hoạt và mở rộng: Hỗ trợ nhiều loại thiết bị từ cảm biến (sensors) đến thiết bị chấp hành (actuators), cho phép điều khiển từ xa và tự động hóa.  ✅ Hỗ trợ điều kiện và vòng lặp: Có thể viết các lệnh điều kiện IF-ELSE lồng nhau và vòng lặp, giúp tạo ra các quy trình tự động phức tạp. ✅ Hỗ trợ sự kiện kích hoạt (trigger events): Có thể thực hiện hành động ngay khi điều kiện nào đó xảy ra. Ví dụ “khi nhiệt độ vượt ngưỡng 100 độ C thì tắt thiết bị”. ✅ Tích hợp với hệ thống nhắn tin: Hỗ trợ gửi tin nhắn Zalo, SMS, giúp người dùng nhận thông tin kịp thời mà không cần kiểm tra hệ thống liên tục.

ChatGPT tổng kết: Vlogic là một ngôn ngữ mạnh mẽ dành cho lập trình IoT và tự động hóa. Nó đơn giản, trực quan và linh hoạt, nhưng vẫn có thể mở rộng để hỗ trợ thêm các tính năng cao cấp hơn. Việc xây dựng giao diện đồ họa và tích hợp với các nền tảng phổ biến sẽ là hướng đi rất tốt!
 
Grok tham gia: Vlogic có những điểm rất thú vị: Tính logic làm ngữ pháp: Mọi câu lệnh đều phải tuân theo logic rõ ràng, tránh mơ hồ, phù hợp với hệ thống máy tính; Định lượng hóa: Tính từ và trạng từ phải dùng số, đảm bảo tính tường minh (unambiguous). Không nói “Trời nóng quá”, phải nói “Nóng 40 độ C”; Hạn chế từ vựng: Chỉ dùng primitive actions (~50 hành động cơ bản), giúp đơn giản hóa nhưng vẫn đủ mạnh mẽ để điều khiển hệ thống; Tích hợp sự kiện: Giới từ (AT, Trigger Events) kết nối thời gian và thay đổi môi trường, tạo ra khả năng phản hồi thời gian thực.

Grok két luận: Vlogic là một ngôn ngữ độc đáo vì nó vừa gần với ngôn ngữ tự nhiên (nhờ tích hợp AI) vừa chuyên biệt cho IoT (nhờ Vlogic IoT OS và IO Easy). Không có ngôn ngữ lập trình nào hiện tại giống hoàn toàn Vlogic về mặt khái niệm, đặc biệt ở sự kết hợp giữa tính đơn giản, định lượng hóa và khả năng điều khiển phần cứng thời gian thực.
 
Gemini nêu ý kiến: Phép loại suy với ngôn ngữ tự nhiên rất hữu ích. Nó làm rõ mục đích của các phần khác nhau của lệnh Vlogic. Khái niệm về hành động “nguyên thủy” hay “cơ bản” (primitive action) rất quan trọng. Nó gợi ý một cách tiếp cận theo khối kiến tạo (building-block) để tạo ra các hành vi phức tạp hơn. Sự khác biệt giữa cảm biến đầu vào và thiết bị chấp hành là nền tảng cho cách Vlogic tương tác với thế giới vật lý. Việc nhấn mạnh vào các giá trị định lượng cho tính từ và trạng từ đảm bảo độ chính xác và tránh sự mơ hồ.

Gemini kết luận ngắn gọn: Đó là những khía cạnh rất tuyệt vời của Vlogic.

Khi các công cụ AI đã học và biết lập trình bằng Vlogic thì bất cứ ai cũng có thể trở thành “người huấn luyện” cho AI, miễn là người đó có thể nói để AI hiểu được ý mình một cách chính xác. Có thể có trường hợp người dùng nói không thật rõ nghĩa. Ví dụ một bà nội trợ muốn điều khiển bếp thông minh theo ý mình, AI sẽ phân tích và suy đoán ý định (intent) thật sự của người đưa ra yêu cầu, từ đó lập trình cho yêu cầu đó và điều khiển bếp theo yêu cầu (tất nhiên là bếp thông minh này đã được lắp đặt bộ điều khiển IO Easy chạy trên IoT OS hỗ trợ Vlogic).

Nói bằng tiếng Việt mà AI hiểu và lập trình được thì nói bằng tiếng gì trên thế giới (Anh, Nga, Pháp, Nhật, Hàn quốc, A Rập,…) cũng vậy. Đây là trường hợp rất đặc biệt, từ trước đến nay chưa hề xảy ra.

Thử tưởng tượng, người bình thường, ví dụ bà nội trợ ở nước nào cũng có thể “lập trình” bằng ngôn ngữ của họ, ví dụ “Sau 19 giờ, tắt đèn bếp” và mệnh lệnh này được tự động thực hiện thì chuyện gì sẽ xảy ra? Chắc chắn là các nhà sản xuất thiết bị tiêu dùng sẽ trang bị ngay hệ thống này để các sản phẩm của họ trở nên thông minh hơn, chất lượng cuộc sống được nâng cao hơn, xã hội số với hạ tầng thông minh đến nhanh hơn.
 
3.Cơ hội mở ra

Sử dụng AI để lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên để điều khiển các IoT mở ra nhiều cơ hội mới mà trước đây chưa có, trong đó nổi bật nhất là:

a) Hoạt động thời gian thực
Ví dụ nêu trên cho thấy ngay khi con người đưa ra yêu cầu (bằng lời hay văn bản), AI lập tức lập trình và gửi tới hệ thống điều khiển quy trình, thực hiện ngay lập tức trong thời gian thực (realtime). Điều này, trước đó chỉ có thể xảy ra với các thiết bị được trang bị hệ thống điều khiển nhúng tích hợp AI như trong xe tự lái hay UAV thông minh với mức đầu tư rất cao. Nay, có thể hiện thực hóa trong cuộc sống đời thường thì thật sự là mới mẻ và đầy triển vọng. 

b) Hoạt động thích ứng
Trong thực tế, mọi quy trình đều biến động dưới sự tác động của các yếu tố khác nhau. Vì thế, khi thiết kế một quy trình tự động, người ta cũng mong muốn nó mềm dẻo, có khả năng thích ứng theo tình huống cụ thể chứ không cứng nhắc kiểu “lập trình thế nào thì chạy thế đó”. Điều này chỉ có thể thực hiện khi giao cho AI lập trình. Nó có thể ngay lập tức ra lệnh cho hệ thống điều khiển khi nhận được dữ liệu trạng thái thu thập theo thời gian thực từ các IoT để điều chỉnh quy trình sang quỹ đạo hoạt động tốt nhất. Khả năng thích ứng (adaptive) này cao dần theo cấp độ được huấn luyện và lượng dữ liệu ngày càng lớn. Đây là yếu tố vô cùng quan trọng phục vụ mục tiêu thiết kế các quy trình tự động có khả năng tối ưu hóa.

c) Mở rộng với tri thức số
Yêu cầu “Khi độ ẩm nhỏ hơn 60% thì bật hệ thống tưới, khi lớn hơn 80% thì tắt hệ thống tưới” nếu do con người lập trình thì chỉ tập trung vào tham số độ ẩm nhưng nếu AI lập trình thì, với khả năng phân tích logic của mình, nó sẽ yêu cầu cung cấp thêm tham số về nguồn nước (từ cảm biến đo lượng nước) xem có đủ nước tưới hay không và tham số về nguồn điện (từ cảm biến đo dòng điện) để xác định thao tác “bật” hay “tắt” có hiệu lực hay không. Ở cấp độ cao hơn, ví dụ điều khiển quy trình sản xuất, nó sẽ yêu cầu cung cấp dữ liệu về dự trữ vật tư, nguyên liệu, nhiên liệu, nhân lực, phương tiện, vốn,… để sản xuất không bị gián đoạn.

Tóm lại, việc “kéo” AI vào cuộc chơi, biến chúng thành công cụ phát triển các ứng dụng mở ra một kỷ nguyên mới khi tri thức số không chỉ được chia sẻ trên không gian số mà nó còn được ứng dụng vào thực tế hàng ngày phục vụ con người.

Tri thức số – nguồn tài nguyên vô tận của con người (Nguồn: Windave DSA)

Kết luận

Hướng sử dụng AI như công cụ để phát triển các nền tảng số sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, trong các ngành, lĩnh vực khác nhau (quản lý nhà nước, kinh tế, quân sự, giáo dục, đào tạo, du lịch, ẩm thực… ) mà những người bình thường cũng có thể sử dụng thông qua giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên là hướng phát triển rất tích cực, đáp ứng nhu cầu rộng khắp trên toàn thế giới. Trong bối cảnh công nghệ phát triển như vũ bão hiện nay, đây có thể là cầu nối thuận tiện nhất mang những tiến bộ đó phục vụ con người, mở ra kỷ nguyên mới cho tất cả những ai nhận ra tiềm năng của nó.