2023年11月6日、Zalo AI Challenge 2023は、AIの3つの異なる分野に対応する3つのトピックを正式に発表しました。具体的には、自然言語処理 (NLP) 分野の「初等数学の解答」トピックにおいて、チームはベトナムの教育プログラム基準に従って初等数学の問題を解決する AI モデルを構築する必要がありました。

画像セクションの「広告バナー生成」トピックでは、 AI が指定された説明情報に基づいて広告バナーを自動的にデザインします。

オーディオ分野におけるBGM生成問題では、AIモデルはメロディー、楽器、音楽ジャンルなどの要件に基づいてBGMを「生成」する必要があります。上記の3つの問題の入力要件はすべてテキスト形式で表現されます。

今年のコンテストの 3 つの問題はすべて、世界中で注目を集めているテクノロジーの波である生成 AI トレンドの一部です。生成 AI により、科学者たちは人工知能が人間と同じように独自にコンテンツを生成できるようになると期待しています。

これは AI の画期的な発展であり、従来のデータ分析および分類 AI モデルから、将来的に人間の生活を効果的にサポートするためのコンテンツ生成 AI への移行を示しています。

生成AIはベトナムだけでなく世界でもかなり新しいAIトレンドであるため、今年のトピックは以前よりも難しいと考えられています。

Zalo AI の研究開発責任者である Chau Thanh Duc 博士によると、毎年、すぐに独自のソリューションの構築を開始できる候補者も高い成績を得る可能性が高いそうです。今年、チームは研究とトレーニング設備の両方に投資する必要があります。

「競技チームは適切なモデルを調査・研究し、そこからソリューションを構築する必要があります。生成AIではマシンのトレーニングにも一定の要件が求められるため、現状に適した独自の方向性を決定する必要があります」とチャウ・タン・ドゥック博士はさらに説明しました。

さらに、それぞれの問題自体にも、競合するチームにとって独自の課題があります。初等数学の問題を解く場合、初等数学を解くには、AI モデルは理解して回答するだけでなく、推論して問題を解決する能力も必要です。

広告バナー生成問題では、AI モデルが画像の作成を競います。創造性に限界がなく、人間にとっても評価が容易ではない難しいタスクです。

同様に、「Background Music Generation」という曲では、音全般、特に音楽は、人間が感じることはできるが、見ることも触れることもできないものであると表現されています。したがって、モデルを最適化する方法は、このトピックを選択するチームにとって「頭を悩ませる」問題となります。

Zalo AI は、今年のコンテストの主なテーマとして Generative AI を選択し、最大 15,000 米ドルの賞金と質の高いトレーニング データセットを提供することで、学生や小規模な研究グループが必要なリソースにアクセスし、Generative AI モデルの開発に対するモチベーションが高まることを期待しています。

そこから、大きな可能性を秘めた大企業に限らず、AIコミュニティ全体でこのトレンドを推進することで、ベトナムが世界の生成AI技術の波に追いつくチャンスが増えることになります。

コンテスト主催者は、これについて、より多くの個人や組織がAIの研究開発に参加すればするほど、将来的にはより完成度の高いAIモデルが期待できる理由が増えると述べた。

「コンテストで優勝することよりも、AIの道を歩み続けるために自分自身を克服することの方が重要です。AIの道は本質的に困難と課題に満ちています。Zalo AI Challengeを通じて、この道を歩む人々に刺激とインスピレーションを与えたいと考えています。このチャレンジを通して、今後の研究がさらに発展し、より良い成果につながると信じています」とDuc氏は付け加えました。

さらに、ベトナムの AI 産業の発展を促進するには、コミュニティの関与と学習も同様に重要です。研究グループは結果を共有することで競争力を生み、他のグループのモデルを改善できると同時に、お互いの経験を学び、継承することができます。

そのため、Zalo AI Challenge は Kaggle 形式を選択し、6 回の開催を通じてそれを維持しました。競技中、競技チームはリーダーボードランキングでモデルの結果を継続的に更新し、お互いのトレーニングプロセスをリアルタイムで直接監視することができます。

同時に、コンテストの終了後も、Zalo AI は常に、Zalo AI Summit の枠組み内またはベトナムの技術フォーラムで、チームが AI コミュニティとソリューションを共有することを奨励しています。

Zalo AI は、競技チームや AI コミュニティ全体が後で研究を継続できるように、競技のトレーニング データも提供します。データセットの準備も、AI ユーザーが質の高いデータセットを入手できるようにしたいという思いを込めた入念なプロセスです。

今年、Zalo AI のデータセットは学術基準にさらに焦点を当て、科学研究への利用を目指しています。

出場者は、Zalo AIの上級スタッフに加え、北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）解釈可能AI研究センター長のNguyen Le Minh教授、ウォーリック大学（英国）コンピュータサイエンス学部副学部長兼リサーチディレクターのTran Thanh Long准教授、ホーチミン市情報技術大学コンピュータサイエンス学部長のNgo Duc Thanh博士など、一流のAI専門家からもアドバイスを受けました。

コンテストは2023年11月6日に正式に開始され、トレーニングデータセットの提出期限は2023年12月1日に終了します。この期間中、チームの結果はリーダーボードで公開されます。その後、チームのモデルは最初のトレーニング データとは異なるデータセットでテストされ、このデータセットのモデル結果に基づいて競技の最終結果が計算されます。優勝チームはZalo AI Summit 2023でソリューションを共有します。