Tất cả những gì tôi cần làm là hy sinh quân hậu,” Hassabis kể lại. “Đó là nước đi cố cứu vớt của đối thủ. Ông ấy đã cố gắng tới hàng giờ, và đi nước này như một lần đánh cược cuối. Và thành công. Tóm lại, sau 12 tiếng, tôi đã từ bỏ chẳng vì cái gì.” Và rồi Hassabis tại thời điểm đó nảy sinh một thắc mắc: Mục đích của những con người thông minh tập trung tại đây để chơi một trò chơi chẳng để lại thành quả này để làm gì?

DeepMind quản lý dự án khá tốt so với một công ty nghiên cứu. Mỗi 6 tháng, các quản lý cấp cao đều xem xét lại các ưu tiên, sắp xếp lại dự án và động viên các đội nghiên cứu – đặc biệt là các kỹ sư chuyển giao lĩnh vực nghiên cứu. Tại DeepMind, việc đổi lĩnh vực xảy ra khá thường xuyên và công ty cũng khuyến khích điều này. Đa số dự án của công ty đều kéo dài hơn 6 tháng, với độ dài thông thường từ 2 tới 4 năm. Tuy nhiên, dù DeepMind có tập trung nghiên cứu tới đâu, hiện tại nó cũng là một công ty con của Alphabet (công ty mẹ của Google), được định giá cao thứ 4 thế giới. Vì vậy, dù DeepMind muốn nghiên cứu lâu dài, đạt được những thành tựu nghiên cứu lớn đến đâu, thì hội đồng quản trị cũng sẽ lưu tâm hơn cả tới ROI – tỷ suất hoàn vốn của doanh nghiệp.

Trong nghiên cứu sản phẩm, chúng tôi cũng lưu tâm tới mong muốn của Google và Alphabet về sự thành công của sản phẩm đó và lợi nhuận nó mang lại. Hiện tại, đã có vô số sản phẩm với code và công nghệ của DeepMind tại 2 công ty này. Nhưng dù sao, những sản phẩm này cũng phải mang lại lợi nhuận,” Hassabis nói. DeepMind for Google được lãnh đạo bởi Suleyman, gồm khoảng 100 nhân viên, trong đó chủ yếu là kỹ sư với nhiệm vụ chuyển hóa các công trình nghiên cứu thành sản phẩm thương mại. Một trong số các sản phẩm này là WaveNet – một mô hình chuyển đổi văn bản thành giọng nói tự nhiên hiện đang được tích hợp trong rất nhiều thiết bị của Google, từ Android tới Google Home, và cũng có một đội sản phẩm riêng tại Google.

Rất nhiều nghiên cứu trong ngành công nghiệp này vốn hướng tới sản phẩm”, Hassabis chia sẻ. “Và vấn đề của xu hướng này là nó thường dẫn tới việc nghiên cứu nhiều hơn. Nhưng nghiên cứu nhiều hơn không có nghĩa là tham vọng và mạo hiểm hơn và nếu không có những yếu tố này, thì nghiên cứu lại khó có thể đạt được những bước tiến lớn.”

Khi đối thoại, Hassabis thường nói rất nhanh, liên tục nhấn mạnh cuối câu với câu hỏi tu từ “phải không”, để dẫn dắt người nghe qua một loạt các quan sát. Ông cũng rất hay nói sang những chủ đề khác từ triết học (nhất là Kant và Spinoza), lịch sử, tâm lý học, kỹ sư, cho tới trò chơi điện tử, văn học, cờ vua, và rất nhiều chủ đề khoa học máy tính khác. Tuy vậy, Hassabis cũng không bao giờ nói lạc đề, ông luôn phân tích lại hoặc giải thích những luận điểm mình đã nói.

Quan điểm của Hassabis và các nhà đồng sáng tạo DeepMind cũng phần nào giống tầm nhìn 300 năm của nhà sáng lập SoftBank – Masayoshi Son trong xây dựng đế chế công nghệ đa quốc gia bắt nguồn từ Nhât Bản và DeepMind có một tầm nhìn “đa thập kỷ”. Legg, trưởng nghiên cứu của công ty vẫn còn giữ bản cứng hồ sơ gọi vốn của DeepMind thuở mới thành lập (trong khi Hassabis thì đã làm mất), và ông cũng tiết lộ rằng, thỉnh thoảng ông sẽ nhắc lại mong muốn của những nhà đầu từ năm 2010. Đáng ngạc nhiên là những tầm nhìn từ 9 năm trước: phương pháp học, học sâu, học có bổ trợ, sử dụng mô phỏng, ý tưởng khái niệm, học chuyển giao, sử dụng khoa học thần kinh, trí nhớ và trí tưởng tượng vẫn là yếu tốt cốt lõi trong tư tưởng nghiên cứu hiện tại của công ty.

Trong những ngày đầu tiên, trang web của DeepMind chẳng có gì ngoài logo công ty và không có bất cứ thông tin gì khác, kể cả địa chỉ hay số điện thoại. Để tuyển dụng, các nhà sáng lập phải dựa trên các mối quan hệ với những người đã biết về kế hoạch cụ thể và nghiêm túc của DeepMind.

Lập ra một startup cũng có nghĩa là yêu cầu mọi người tin vào uy tín của bạn dưới tư cách quản lý”, Hassabis nói. “Với DeepMind, bạn thậm chí còn đang yêu cầu nhiều hơn: mọi người phải tin vào bạn dù cách thức của bạn hoàn toàn mới, đi ngược lại với nghiên cứu truyền thống. Thậm chí, tại thời điểm đó, nhiều nhà nghiên cứu có lẽ sẽ gạt bỏ hoàn toàn phương thức này, họ sẽ nói ‘Khoa học không thể được sắp xếp như vậy.’”

Không ai hiểu được cái gì cấu thành các bước tiến lớn trong khoa học. Trong học thuật, những bộ não lớn nhất sẽ tập hợp trong các viện nghiên cứu để nghiên cứu về những lĩnh vực lặp đi lặp lại, mà không hề biết trước kết quả. Đây là một quá trình khó khăn và dài lâu.

Vào tháng 2, 2019, nhà kinh tế học tại Stanford đã cho xuất bản một công trình thống kê sự suy giảm hiệu quả trên nhiều lĩnh vực. Trong công trình, Bloom viết: “Công sức bỏ ra để nghiên cứu đang tăng, trong khi hiệu quả lại giảm xuống. Thực trạng đang xảy ra như định luật Moore, cần gấp đôi số lượng nhà nghiên cứu cần thiết để đạt phát triển cao mỗi 2 năm, và hiện con số này đã tăng gấp 18 lần so với số lượng cần thiết của những năm 1970. Sau khi theo dõi nhiều tình trạng nghiên cứu khác nhau, chúng tôi phát hiện rằng ngày càng khó phát hiện các ý tưởng mới và ảnh hưởng của những ý tưởng này cũng đang dần giảm lại.”

Hassabis cũng nhắc tới khoản những khoản đầu tư hàng tỷ đô vào nghiên cứu của Big Pharma: được dựa trên báo cáo doanh thu theo quý, và đang ngày càng dè chừng đầu tư do tỷ lệ thất bại ngày một tăng. Một báo cáo năm 2018 của tổ chức về đổi mới Nesta cũng đã chỉ ra rằng: trong vòng 50 năm trở lại, hiệu quả R&D trong y sinh liên tục giảm mặc cho đầu tư công và tư đều tăng, chi phí để phát triển ra các loại thuốc mới ngày một tăng. Theo báo cáo, “chi phí tăng cao để phát triển thuốc mới được thể hiện rất rõ ràng trên tỷ lệ lợi nhuận ngày một thấp trong R&D. Một ước tính gần đây đã định tỷ lệ này ở mức 3,2% tại những công ty thuốc lớn nhất thế giới – nhỏ hơn hẳn so với chi phí vốn.” Một nghiên cứu của Deloitte cũng đưa ra ước tính tương tự: tỷ lệ hoàn vốn trong R&D về sinh dược đã đạt ngưỡng thấp nhất trong 9 năm: giảm từ 10,1% vào 2010 xuống còn 1,9% vào 2018.

Hầu hết các CEO của những công ty dược lớn đều không phải nhà khoa học, họ thường chuyên về tài chính hoặc market,” Hassabis nói. “Vậy điều này nói lên điều gì về những công ty này? Họ sẽ cố gắng kiếm lời từ những phát minh có sẵn, giảm chi phí, marketing tốt hơn, thay vì nghiên cứu và phát triển ra những thứ mới. Việc nghiên cứu là quá nguy hiểm bạn không thể tính toán lợi ích của việc nghiên cứu.”

Pushmeet Kohli, nghiên cứu trưởng đội khoa học | Jason Madara.

Với những nhà khởi nghiệp, nhiệm vụ của họ lại có một chút yếu tố may mắn ngẫu nghiên như tình cờ gặp vấn đề muốn giải quyết, tình cờ gặp ngỡ một nhà đồng sáng lập, một nhà đầu tư, một nhà tư vấn học thuật. Khởi nghiệp của Hassabis lại không dựa vào sự tình cờ mà tất cả đều là kết quả của những quyết định đã được lên kế hoạch từ trước: “Tôi đã chuẩn bị cho điều này cả đời. Từ đồ họa game, thiết kế game, tới khoa học thần kinh, tới lập trình, tới học về AI ở đại học, cho tới việc học ở những trường nổi tiếng nhất, cho tới việc học Tiến sĩ, và kể cả khởi nghiệp sau này… Tôi đã vận dụng mọi kinh nghiệm, và tích lũy mọi quyết định thành cái kinh nghiệm đó.”

Và một trong những bước quyết định đó là trở thành CEO – chức vụ của Hassabis hiện tại. Ngoài ra, Hassabis cũng là một nhà nghiên cứu, ông phân chia các khoảng thời gian, từ đó đạt sự cân bằng giữa tư duy về kinh doanh và học thuật của mình. Ông làm CEO tới khoảng 7 giờ 30 tối hàng ngày, về nhà ăn tối, rồi lại làm việc tiếp từ 10 giờ 30 tối tới khoảng 4 giờ – 4 giờ 30 sáng.

Đó là khoảng thời gian yêu thích của tôi,” ông chia sẻ. “Từ hồi còn bé, tôi đã luôn thích làm việc vào buổi đêm. Lúc đó, mọi thứ thật yên tĩnh, giúp tôi có thể tập trung suy nghĩ, đọc, hay viết. Tôi cũng cập nhật những nghiên cứu mới nhất trong khoảng thời gian này, hoặc tôi sẽ viết hay chỉnh sửa một nghiên cứu của bản thân, lên ý tưởng về một thuật toán mới, nghĩ về chiến lược cho công ty, hay tìm tòi về một lĩnh vực khác để ứng dụng AI.”

Hassabis cũng nghe nhạc trong khi làm việc, với âm nhạc thay đổi tùy theo nhu cầu cần tập trung hay đang tìm kiếm cảm hứng. Ông cũng có một số quy tắc trong việc chọn lựa âm nhạc: phải là nhạc không lời, nếu không ông sẽ cố gắng nghe lời hát; và ông phải phần nào cảm thấy dễ chịu với thứ nhạc đó. Theo Hassabis: “Âm nhạc cần phải là một thứ tôi thấy quen thuộc, nhưng không thấy quá quen thuộc. Và nó không thể là một bài mới hoàn toàn vì não bộ của tôi sẽ bị ảnh hưởng. Bạn cần phải quen với một giai điệu để có thể sử dụng nó.”

Hassabis chia sẻ rằng, ông thường dùng một nửa thời gian của mình để trực tiếp nghiên cứu. Chính vì vậy, vào tháng 4 năm 2018, ông đã thuê Lila Ibrahim, một nhân viên kỳ cựu của thung lũng Silicon với 18 năm kinh nghiệm tại Intel, từng làm cấp quản lý tại Kleiner, Caulfield, Perkins và Byers – một trong những quỹ vốn có uy tín bậc nhất, lúc này đang làm cho startup Coursera. Ibrahim đã phụ trách rất nhiều công tác quản lý thay cho Hassabis – tổng số báo cáo Hassabis cần xử lý đã giảm từ 20 xuống còn 6. Theo Ibrahim, bà đã bị thu hút bởi cuộc trao đổi với Hassabis và Legg về các mục tiêu đạo đức và xã hội của DeepMind, với tham vọng lập ra bộ tiêu chuẩn về ứng dụng công nghệ.

Tôi nghĩ rằng việc chuyển tới làm việc ở London đã giúp tôi có thể nhìn mọi việc theo một góc nhìn mới,” bà chia sẻ. “Nếu trụ sở của DeepMind cũng nằm tại thung lũng Silicon, tầm nhìn của công ty có thể sẽ rất khác. London dường như có nhiều yếu tố con người hơn… từ hội họa cho tới đa dạng văn hóa. Và tất nhiên phải kể đến tầm nhìn của chính DeepMind – thứ đã thu hút người tới làm cho DeepMind, cũng như mang lại một văn hóa làm việc riêng của công ty.”

Lila Ibrahim, Giám đốc điều hành DeepMind | Jason Madara.

Có lẽ, một sự kiện đã góp phần tạo ra tầm nhìn mà Ibrahim khen ngợi. Hassabis từng là một thần đồng cờ vua. Bắt đầu từ năm 4 tuổi, ông nhanh chóng leo hạng và đã trực tiếp đối đầu với kiện tướng cờ vua Đan Mạch ở một cuộc thi quốc tế tại Liechtenstein khi mới chỉ 11 tuổi.

Sau 12 tiếng chơi cờ, cuối cùng 2 người cũng đã tới hồi kết. Lúc này, Hassabis lần đầu gặp phải một thế cớ đặc biệt: ông có quân hậu, trong khi đối thủ có quân xe, tượng, và mã. Dù vậy, Hassabis vẫn có thể ép hòa nếu chiếu tướng được vua của đối thủ. Vài giờ sau, chỉ còn mỗi Hassabis là đối thủ là đang thi đấu, hội trường trống trơn, quân vua của ông bị chiếu, và Hassabis đã đầu hàng.

Tôi đã thực sự rất mệt”, ông nói. “Chúng tôi đã chơi hơn 12 tiếng, và có lẽ tôi đã phạm sai lầm và bị đối thủ bắt được.”

Và ngay tại lúc này, đối thủ của Hassabis, một người đàn ông khoảng 30 – 40 tuổi đã đứng dậy. Người đó quay về phía bạn bè và chỉ vào ván cờ. Lúc này, Hassabis nhận ra rằng ông đã đầu hàng không đúng lúc – lẽ ra đó đã là một ván cờ hòa.

Tất cả những gì tôi cần làm là hy sinh quân hậu,” Hassabis kể lại. “Đó là nước đi cố cứu vớt của đối thủ. Ông ấy đã cố gắng tới hàng giờ, và đi nước này như một lần đánh cược cuối. Và thành công. Tóm lại, sau 12 tiếng, tôi đã từ bỏ chẳng vì cái gì.”

Và rồi Hassabis tại thời điểm đó nảy sinh một thắc mắc: Mục đích của những con người thông minh tập trung tại đây để chơi một trò chơi chẳng để lại thành quả này để làm gì? Đáng lẽ, Hassabis sẽ tiếp túc chơi lên chuyên nghiệp, trờ thành đội trưởng đội cờ vua ở trường, và tiếp tục yêu thích những trò đấu trí. Nhưng trải nghiệm này đã làm ông chuyển hướng sang một thứ khác. Ông chia sẻ: “Tôi không thể chơi cờ một cách chuyên nghiệp. Tôi cảm thấy rằng, mình không cảm thấy có ích đủ khi chơi cờ.”

Kể cả khi DeepMind đã chuyển tới trụ sở mới, Hassabis vẫn tin rằng đây chỉ là một startup đã may mắn đạt tới tầm quốc tế. “Trung Quốc vẫn luôn linh động, còn ở Mỹ, có rất nhiều công ty tập trung nghiêm túc vào vấn đề này,” ông nói. Quả nhiên, Mỹ và Trung Quốc đều đang cố tiêu chuẩn hóa lĩnh vực này nhằm kiếm lợi, trên cả phương diện thương mại cũng như chính trị. Ông cũng nhấn mạnh, quãng đường của DeepMind còn dài và những thành tự đã đạt được chỉ là những nấc thang đầu tiên trong mục tiêu đưa ra các giải pháp trí tuệ và xây dựng AGI. Ông khẳng định: “Tôi muốn chúng tôi tiếp tục giữ nhiệt huyết, tốc độ, và năng lượng của một startup hoàn hảo nhất.”

Cải tiến là một khó khăn và thường khá độc lập. Và theo Steve Jobs, việc xây dựng các quy trình và văn hóa của tổ chức sẽ giúp nó có thể đạt ảnh hưởng lớn, và ta cũng cần liên tục lặp lại các tác vụ trong mọi lĩnh vực, mọi sản phẩm.  Không phải tổ chức nghiên cứu hay doanh nghiệp nào cũng có thể thực hiện điều này. Và với DeepMind trong quá trình phát triển, vai trò của những nhà sáng lập sẽ là tiếp tục theo đuổi mục tiêu phía trước, trong khi vẫn giữ vững những lập trường cơ bản, tập trung vào công nghệ luôn biến chuyển này – một lập trường đầy hiểm nguy, những cũng đầy cơ hội.

Bạn chắc chắn sẽ phải trải qua những tháng ngày khó khăn. Và đôi lúc, tôi nghĩ rằng mục tiêu kiếm tiền hay tương đương sẽ không đủ để vượt qua những tháng ngày đó,” Hassabis nói. “Theo tôi, tâm huyết và đam mê, cũng như nhận thức được tầm quan trọng của những việc mình đang làm, mới là thứ giúp bạn vượt qua khó khăn.”

Phía sau nhiệm vụ đặc biệt của DeepMind: Giải quyết vấn đề khó khăn nhất trong khoa học – Phần 1
Hành trình nghiên cứu cuộn gập protein của DeepMind – Phần 2

Theo Wired

Tin liên quan: