Chúng tôi vừa có một cuộc phỏng vấn độc quyền với ông Rokusaburo Inui, người từng là một nhà ngoại giao của Nhật Bản trước khi tiếp quản chuỗi nhà hàng Kushinobo.
Chia sẻ về nguồn cảm hứng của mình, ông nhớ lại năm lớp 11 đã dùng toàn bộ tiền làm thêm để bay đến New York - chuyến đi đầu tiên đánh dấu niềm đam mê xê dịch mãnh liệt.
Trong suốt những năm tháng tuổi trẻ và sau này là bốn năm công tác tại Anh với tư cách một nhà ngoại giao của Bộ ngoại giao Nhật Bản, ông đã đặt chân đến hầu hết các quốc gia phía tây Thổ Nhĩ Kỳ. Dù vì công việc hay chuyện riêng, ông đã ghé vô số nhà hàng ở khắp nơi, trong đó có cả Thành phố Hồ Chí Minh và Đà Nẵng của Việt Nam.
Theo ông Inui, công việc ngoại giao suy cho cùng là dùng ngôn từ để trao gửi sự tôn trọng và xây dựng niềm tin. Và bàn ăn chính là nơi nhỏ nhất mà con người với con người, quốc gia với quốc gia gặp gỡ nhau.
Thế nhưng, trong chính những bữa ăn bản địa tuyệt vời ấy, ông luôn cảm thấy một sự thiếu hụt. Dù có thực đơn tiếng Anh hay dùng ứng dụng dịch thuật, ông vẫn không thể hình dung cụ thể món ăn là gì. Nỗi trăn trở ấy càng lớn hơn khi ông rời con đường chính trị để gia nhập Kushinobo - chuỗi nhà hàng 75 năm tuổi - với tư cách người kế nghiệp thế hệ thứ tư.
Đứng từ phía nhà hàng để đón tiếp khách nước ngoài, ông nhận ra rào cản ngôn ngữ đã ngăn cản người làm bếp truyền tải tinh túy ẩm thực đến thực khách. Từ đó, ý tưởng về nền tảng MENU-PAAN chính thức được nhen nhóm.
Giải mã bài toán OCR và sức mạnh của thuật toán AI
Khác với các ứng dụng bản đồ hay đặt bàn, khoảnh khắc món ăn gặp gỡ con người tại bàn ăn là bài toán rất khó số hóa. Điểm nghẽn lớn nhất nằm ở việc đọc hiểu thực đơn truyền thống.
Tiếng Nhật viết tay, sử dụng chữ thảo (sōsho) và đôi khi được viết dọc, nét mực phai mờ là một chướng ngại vật khổng lồ đối với công nghệ nhận diện hình ảnh (OCR) thông thường. Ngay cả các ông lớn như Google Lens cũng thường xuyên trả về kết quả sai lệch.
Để vượt qua điều này, từ năm năm trước, đội ngũ phát triển đã liên tục chụp và lưu giữ ảnh thực đơn của vô số nhà hàng. Bộ dữ liệu đồ sộ này được dùng làm thước đo để liên tục đánh giá và lựa chọn các mô hình AI mới nhất, đảm bảo khả năng nhận diện ký tự chính xác trong mọi điều kiện ánh sáng hay chất lượng giấy.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và thuật toán siêu địa phương
Bên cạnh OCR, hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của MENU-PAAN còn phải đối mặt với thói quen đặt tên món ăn đầy tính ẩn dụ của người Nhật. Một món ăn có tên "suất ăn sắc màu bốn mùa" dù được dịch chuẩn xác về mặt từ vựng thì người dùng vẫn không biết trong đĩa có gì.
Thuật toán của ứng dụng tuân thủ nghiêm ngặt nguyên tắc "không nói sai sự thật". Thay vì dịch thô, AI sẽ phân tích ngữ cảnh để giữ nguyên tên gốc nhằm bảo tồn giá trị văn hóa, đồng thời giải thích chi tiết thành phần nguyên liệu và cách chế biến bằng tiếng Việt. Trong trường hợp thực đơn quá vắn tắt, hệ thống sẽ tự động hiển thị thêm hình ảnh minh họa tham khảo để bổ sung thông tin.
Đặc biệt, nền tảng giải quyết xuất sắc bài toán "siêu địa phương" (hyper-local). Việt Nam và Nhật Bản đều có điểm chung là sở hữu vô số các món ăn cổ truyền, và các món ăn truyền thống của Việt Nam cũng rất đa dạng về văn hóa như Nhật Bản.
Cùng một tên gọi, nhưng mỗi vùng miền, thậm chí mỗi quán nhỏ trong hẻm lại có cách chế biến hoàn toàn khác nhau. Hệ thống không tra cứu từ khóa dựa trên một kho dữ liệu trung tâm chung chung, mà phân tích trực tiếp dữ liệu từ tờ thực đơn ngay trước mắt người dùng. Kết quả trả về phản ánh chính xác đĩa thức ăn của chính quán đó, và ứng dụng được tối ưu hóa để phân tích dữ liệu mượt mà ngay cả khi kết nối mạng kém.
Hơn thế nữa, thấu hiểu nỗi ám ảnh của du khách, đội ngũ phát triển vừa tung ra một tính năng đột phá dành riêng cho máy bán hàng tự động và máy bán vé ăn (shokkenki).
Khi người dùng hướng camera vào cỗ máy chằng chịt tiếng Nhật, thuật toán không chỉ dịch tên món mà còn hiển thị một sơ đồ trực quan, chỉ đích danh vị trí nút vật lý cần bấm trên màn hình.
Trải nghiệm người dùng tinh tế từ kinh nghiệm thực tiễn
Vượt lên trên một công cụ dịch thuật, nền tảng này được thiết kế như một trợ lý giao tiếp toàn diện (UX/UI). Tại 24 chi nhánh Kushinobo, ông Inui đã thức trắng nhiều đêm để lập trình tính năng tạo phiếu gọi món trực tiếp.
Ứng dụng tự động tổng hợp các lựa chọn của thực khách, kèm theo những yêu cầu cá nhân hóa như không lấy đá, giảm độ cay hay ghi chú tránh các thành phần gây dị ứng.
Kinh nghiệm từ những năm tháng sống tại Anh đã dạy cho vị cựu nhà ngoại giao rằng "cách mình nói sẽ quyết định cách mình được đối xử", do đó ứng dụng luôn đảm bảo du khách giao tiếp một cách chuẩn mực và tôn trọng nhất với người dân bản địa.
Mặc dù phần dịch sang tiếng Việt hiện tại đã truyền tải tốt thành phần nguyên liệu, nhưng đội ngũ phát triển hiểu rằng văn phong đôi chỗ vẫn cần sự mượt mà hơn.
Chia sẻ về kỳ vọng trong thời gian tới, ông Inui khẳng định MENU-PAAN đang có lộ trình tinh chỉnh thuật toán nhằm mang lại cảm giác tự nhiên nhất cho thị trường Việt Nam. Công ty sẽ tiếp tục lựa chọn các mô hình AI viết tiếng Việt xuất sắc hơn và tối ưu hóa câu lệnh.
Đồng thời, ứng dụng cũng mong muốn người dùng Việt Nam tích cực gửi phản hồi trực tiếp để các bản dịch ngày càng tự nhiên, mượt mà và gần gũi với ngôn ngữ bản địa.
Hiện tại, AI của MENU-PAAN đã có thể đọc hiểu chữ viết thực đơn của 105 quốc gia và vùng lãnh thổ, đồng thời hỗ trợ hiển thị bằng 12 ngôn ngữ khác nhau.
Người dùng các thiết bị iOS đã có thể trải nghiệm ứng dụng gốc, trong khi phiên bản dành cho Android đang được gấp rút hoàn thiện và tạm thời phục vụ người dùng thông qua nền tảng web với đầy đủ sức mạnh xử lý.
Từ nhãn quan của một nhà ngoại giao cho đến sự tỉ mỉ của một người kinh doanh nhà hàng, ông Rokusaburo Inui đang dùng công nghệ để phá vỡ rào cản cuối cùng của ẩm thực, giúp thực khách Việt tự tin bước ra khỏi vùng an toàn và tận hưởng trọn vẹn những hương vị bản địa nguyên bản nhất.
Đức Khương
