Chân dung bộ 3 ‘bố già’ AI trên thế giới

367

Giải thưởng Turing, được ví như giải Nobel trong computing vừa được trao cho ba nhà khoa học là Geoff Hinton – Giáo sư danh dự tại Đại học Toronto và là nhà nghiên cứu cao cấp tại Google Brain của Google; Yann LeCun – Giáo sư tại Đại học New York kiêm phụ trách chính về AI của Facebook; Yoshua Bengio – Giáo sư tại Đại học Montreal và cũng là người đồng sáng lập công ty về AI mang tên Element AI. Họ được coi là các “Bố già về AI”, những người có sức ảnh hưởng lớn trên thế giới.

Bộ ba sẽ nhận được giải thưởng trị giá một triệu USD cho những đóng góp phát triển ngành học máy, một nhánh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo; các kĩ thuật bộ được phát triển trong thập niên 1990, 2000 giúp tạo ra đột phá lớn trong các tác vụ ứng dụng thị giác máy tính, nhận diện giọng nói.

Chủ tịch của hiệp hội Computing & Machinery, đơn vị tổ chức giải thưởng Turing, ông Cherri Pancake chia sẻ: “Trí tuệ nhân tạo hiện là một trong những ngành phát triển nhanh nhất trong tất cả các ngành khoa học và cũng là một trong những chủ đề trao đổi nhiều nhất. Mối quan tâm ngày càng tăng cho AI là do những tiến bộ gần đây trong học máy mà Bengio, Hinton, Lecun đặt nền tảng. Những công nghệ đó hiện đang được dùng bởi hàng triệu người.”

Trong khi đó, Jeff Dean, lãnh đạo khối AI tại Google dành những lời tán dương cho các nhà khoa học: “Mạng nơ-ron sâu tạo ra nhiều tiến bộ vĩ đại nhất trong khoa học máy tính hiện đại, trọng tâm của quá trình phát triển này là các kĩ thuật cơ bản phát triển bới Yoshua Bengio, Geoff Hinton, and Yann LeCun.”

Qua một thập kỉ nghiên cứu, cùng với việc giá thành GPU rẻ và sự sẵn có của dữ liệu số là nhân tố giúp thúc đẩy lĩnh vực mới mẻ này; họ đã biến đổi ý tưởng ít được chú ý tới thành chủ đề nóng nhất trong khoa học máy tính ngày nay. Công nghệ họ theo đuổi đóng vai trò trung tâm trong mọi chiến lược công nghệ tương lai của bất kì công ty nào. Tới nay, đó là cách phần mềm kiểm tra tại Google đọc các bản scan y tế, cách Autopilot của Tesla đọc các dấu hiệu trên đường, cách Facebook tự động loại bỏ những câu nói phản cảm.

Khi được hỏi giải thưởng Turing có ý nghĩa như thế nào, Hinton vờ ngạc nhiên: “Tôi đoán rằng các mạng nơ-ron bây giờ là khoa học máy tính được mọi người tôn trọng.” Trong ngành khoa học máy tính, không có gì danh giá hơn giải thưởng Turing. Giải thưởng này diễn ra từ 1966 và được đặt theo Alan Turing, một nhà toán học người anh đã đặt nền tảng ban đầu cho ngành computing và trí tuệ nhân tạo trong những thập niên 1930, 1940,1950.

Turing Award là giải thưởng thường niên của Hiệp hội Khoa học Máy tính cho các cá nhân hoặc tập thể có đóng góp quan trọng và được ví như giải Nobel cho lĩnh vực khoa học máy tính. Giải thưởng được đặt theo tên của nhà bác học người Anh Alan Mathison Turing, người được coi là cha đẻ của lý thuyết khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.

Pedro Domingos, giáo sư tại Đại học Washington phụ trách mảng nghiên cứu học máy tại quỹ đầu cơ DE Shaw chia sẻ: “Đây không phải giải thưởng Turing cho riêng những người đó. Đó là sự công nhận rằng học máy đã trở thành ngành chính trong khoa học máy tính.” Domingos chia sẻ.

Truyền thống lâu đời vẫn đánh giá cao các giải pháp tính toán được chứng minh giải quyết các vấn đề. Tuy nhiên các thuật toán học máy giúp hoàn thành công việc theo một cách phức tạp hơn, thông qua các statistical trails trong dữ liệu để tìm ra các phương pháp hoạt động tốt trong thực tế. Domingo chia sẻ: “Khoa học máy tính một dạng của kĩ thuật (engineering) và thứ quan trọng là bạn đạt được kết quả.” Thuật toán của bộ ba có nhiều ứng dụng hiện nay trong hệ thống nhận diện khuôn mặt mở khóa điện thoại bạn, hay mô hình ngôn ngữ AI.

Ý tưởng về một “Mạng nơ-ron” là một trong những phương pháp lâu đời nhất của trí tuệ nhân tạo, có từ khi xuất hiện của ngành này vào cuối những năm 1950. Các nhà khoa học đã tùy chỉnh lại những mô hình đơn giản của tế bào não bộ được tạo ra bởi các nhà khoa học nơ-ron thành các mạng toán học có thể học cách phân loại dữ liệu thành các nhóm thông qua lọc chúng bởi một vài các node đơn giản được liên kết với các nơ-ron. Những thành công ban đầu bao gồm room-filling Perceptron, có thể học cách phân biệt các hình dạng trên màn hình. Tuy nhiên vẫn chưa rõ làm thế nào có thể huấn luyện mạng lớn với nhiều lớp nơ-ron, cho phép kĩ thuật này vượt ra ngoài khuôn khổ của những tác vụ đơn giản.

Chia sẻ về những khó khăn gặp phải, Lecun cho biết: “Thời kì giữa 1990 cho tới giữa năm 2000 là thời kì đen tối khi mà gần như không có ai mà chỉ một vài người điên rồ như chúng tôi làm việc với mạng nơ-ron. Trong một thời gian dài, mọi người nghĩ rằng ba chúng tôi làm điều vô bổ. Thông điệp tôi muốn nhắn gửi tới các nhà nghiên cứu trẻ đó là đừng nản chí bởi bất kì một ai nói với bạn rằng những thứ bạn làm là ngu ngốc.

Tuy nhiên, ba nhà khoa học không hề nản chí, họ tổ chức các buổi gặp mặt, hội thảo, lớp học cho sinh viên, mạng lưới nghiên cứu. Bộ ba huyền thoại trong giai đoạn “Mùa đông AI” này đã cho thấy mạng nơ-ron có thể đạt được kết quả mạnh mẽ trong các tác vụ như nhận dạng kí tự. Tới năm 2012 nghiên cứu của họ mới gây chú ý với giới nghiên cứu khi một nhóm dẫn dắt bởi Hinton thực hiện một so sánh đối chiếu (benchmark) AI nổi tiếng gọi là Imagenet. Các nhà nghiên cứu từ trước tới nay chỉ có các cải tiến tăng dần trong lĩnh vực nhận dạng vật thể nhưng Hinton và các sinh viên đã xây dựng thuật toán ứng dụng mạng nơ-ron tối ưu hơn nhiều so với thuật toán hiện tại.

Lê Hoàng

Phần 2: Lý lịch trích ngang của bộ ba bố già AI

Tin liên quan:
  • 113
    Shares