Một văn hóa cởi mở tuyệt đối có thể giúp Facebook theo kịp Google và Microsoft – và xây dựng một nền tảng mạnh mẽ nhất thế giới hay không?
Facebook được biết đến với muôn vàn câu thần chú thấm đượm trong văn hóa của họ, chúng được thể hiện ngay trong những biển hiệu ở văn phòng hoặc thuật lại bởi CEO Mark Zuckerberg và những cán bộ quản trị khác: “Code wins arguments”, “Move fast and break things”, hay “Done is better than perfect.”
Một biển hiệu trên tường tại trụ sở New York của công ty đã tóm gọn hoàn hảo cách tiếp cận về mặt lãnh đạo mà Yann LeCun mang tới cho những nỗ lực mới của Facebook trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy móc học: “Always be Open” – “Luôn luôn cởi mở”. Trí tuệ nhân tạo đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong việc mở rộng Facebook. Đến nay nó đã được sử dụng để nhận diện khuôn mặt của bạn bè trong ảnh, và biên tập nội dung newsfeed. DeepText, một công cụ đọc văn bản được công bố vào tuần trước, có thể hiểu “với độ chính xác gần như con người” nội dung của hàng ngàn bài đăng mỗi giây, được viết ở hơn 20 ngôn ngữ khác nhau. Không lâu nữa, văn bản sẽ còn được dịch sang rất nhiều thứ tiếng khác nhau, một cách hoàn toàn tự động. Facebook đang nghiên cứu việc nhận biết giọng nói của bạn và nhận diện người trong video, giúp bạn có thể rất nhanh chuyển tiếp tới thời điểm bạn bè bạn đều đi vào trong tầm nhìn.
Facebook muốn chiếm lĩnh AI và máy móc học, như việc họ đã làm với mạng xã hội và những thông điệp tức thời. Công ty đã thuê hơn 150 người hoàn toàn chỉ tận lực cho lĩnh vực đó, và tuyên bố rằng con số đó gấp ba lần nguồn lực đầu tư cho năng lực xử lý trong nghiên cứu – mặc dù lượng đầu tư đó thì không được cho biết cụ thể.
Nếu đám mây di động tượng trưng cho kỷ nguyên trước của điện toán, tiếp theo đó hẳn sẽ là kỷ nguyên của AI, đó là lời khẳng dịnh của Jen-Hsun Huang, CEO của Nvidia, một trong những nhà sản xuất máy xử lý đồ họa lớn nhất thế giới và một đối tác trong thiết kế phần cứng nguồn mở của Facebook. “Đó là bước phát triển về điện toán quan trọng nhất trong 20 năm trở lại đây, Facebook và những đối thủ khác sẽ phải tham chiến trong cuộc đua để đảm bảo AI là một năng lực cốt lõi.”
Nhưng với Facebook, hãng chỉ mới nghiêm túc tham gia lĩnh vực này trong khoảng chưa đến ba năm, sẽ cần nhiều tiền hơn để cạnh tranh, bởi đó là một trong những lĩnh vực nóng hổi nhất trong thời điểm này. “Họ là những người đến sau” – đó là câu nói của Pedro Domingos, một giáo sư khoa học máy tính tại trường Đại học Washington và tác giả của cuốn The Master Algorithm. “Những công ty như Google và Microsoft đã dẫn trước rất xa.” Họ đã và đang xây dựng phần mềm thông minh ngay từ trước khi Mark Zuckerberg thông báo kế hoạch lập trình một quản gia thông minh sẽ quản lý ngôi nhà của anh ta.
Microsoft, hãng đã làm việc với máy móc học từ năm 1991, có hàng trăm nhà khoa học và kỹ sư trong rất nhiều mảng nghiên cứu liên quan tới lĩnh vực này. Google Assistant, trọng tâm của những nỗ lực nghiên cứu chuyên sâu của công ty, đang từng bước trở thành bộ não toàn diện cho phần lớn ứng dụng và dịch vụ của họ. Người khổng lồ tìm kiếm Baidu của Trung Quốc cũng đón đầu dự án nghiên cứu chuyên sâu của Google, Andrew Ng, từ năm 2014. OpenAI, một dự án phi lợi nhuận, có 1 tỷ USD tài trợ từ phía người sáng lập Tesla – Elon Musk và những cái tên nặng ký khác trong công nghệ. CEO Amazon Jeff Bezos, phát ngôn trong Hội nghị Code, nói rằng công ty của ông ấy đã làm việc với AI phía sau hậu trường trong bốn năm và đã có một ngàn người dốc tâm huyết vào việc nghiên cứu hệ sinh thái nhận biết tiếng nói. Apple và Uber cũng đã đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo, và đang cạnh tranh để thu hút nhân tài trong lĩnh vực.
Tất cả đang chạy theo làn sóng sáng tạo vượt trội trong lĩnh vực, một số trong số đó đến từ chính LeCun – được biết đến rộng rãi như một trong những nhà khoa học thành đạt nhất trong lĩnh vực – trong suốt những ngày chưa có Facebook của ông ấy. Và Facebook đã và đang đi rất nhanh từ không có bất kì loại phòng thí nghiệm nghiên cứu nào đến chỗ có hai trong số đó. Chương trình nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo của Facebook (Facebook’s Artificial Intelligence Research – FAIR), khởi xướng bởi LeCun, tập trung vào khoa học cơ bản và nghiên cứu dài hạn. Từ đó có một nhánh Máy móc học Ứng dụng (Applied Machine Learning – AML), dẫn dắt bởi bàn tay người Tây Ban Nha Joaquin Candela, một chuyên gia máy móc học lâu năm người đã chọn xây dựng một khóa học về chủ đề này, giữa vô vàn những chủ đề khác, tại Đại học Cambridge. Đội ngũ của ông đã tìm được con đường ứng dụng khoa học vào những sản phẩm hiện có của Facebook.
Hai phân khúc trên là tách biệt nhau, theo báo cáo của cả LeCun và Candela với CTO Facebook Mike Schroepfer. Khó khăn là việc tìm ra cách để hai nhóm làm việc được với nhau, với nghiên cứu khoa học tầm xa thích nghi với những mục tiêu kinh doanh gần. Một cách rất rõ ràng để có thể hiện thực hóa điều này là: Để hai đội ngũ ngồi lại cạnh nhau. “Họ cần phải có những mối quan hệ cá nhân”, LeCun nói. “Và họ phải hợp tác thật sự gắn bó.”
Tại Facebook, họ không chỉ ngồi cạnh nhau mà còn gần bộ phận cao nhất của tập đoàn – trên thực tế chỉ cách vài bước chân tới phòng làm việc của Zuckerberg và Schroepfer – một dấu hiệu cho tầm quan trọng AI và máy móc học trong công ty của họ.
Nhưng chỉ bởi vì bạn ngồi cạnh ai đó không thể làm cho nhiệm vụ tư bản hóa khoa học chuyên sâu trở nên dễ dàng hơn. Để hiểu cách LeCun và Candela lập kế hoạch để phát huy hiệu quả của nó, trước hết bạn cần hiểu LeCun và Candela xuất phát từ đâu.
PHÒNG NGHIÊN CỨU TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CỦA FACEBOOK
Có một biểu tượng ngón tay cái ngay tại cửa trước văn phòng của Yann LeCun, một trong những chuyên gia hàng đầu thế giới trong nghiên cứu chuyên sâu, trong khoa khoa học máy tính tại Đại học New York. Trong chiếc áo sơ mi màu xanh hải quân với hình Einstein nho nhỏ khâu phía trên từ “THINK” một ngày thứ tư mới đây, ông ấy cười và nói rằng khi công bố rằng ông sẽ tham gia Facebook hai năm rưỡi trước, một ai đó đã để nó ở đó, và ông ấy thì đơn giản là không bao giờ hạ nó xuống.
Photo: Daniel Terdiman
LeCun, 55 tuổi, vẫn là một giáo sư bán thời gian về khoa học máy tính ở Đại học New York, chỉ cách vài bước chân tới trụ sở sang trọng của Facebook tại thành phố được mệnh danh là Big Apple. Bạn sẽ không bao giờ nhận ra ông từ một đám đông là một mũi giáo trong tham vọng đồ sộ về AI của công ty mạng xã hội lớn nhất thế giới – và ông cũng là người có hành trình đầu tiên tại chiếc xe lớn Tesla với Elon Musk.
Nếu bạn đã từng đặt cọc một hóa đơn bằng ATM, chắc hẳn bạn đã nhìn thấy công trình nghiên cứu của LeCun. Là một trong những cha đẻ của một nhánh trong nghiên cứu chuyên sâu được biết đến dưới cái tên mạng lưới thần kinh xoắn (convolutional neural nets), LeCun là một người nổi tiếng trong giới AI. Đó là bởi vì ConvNets, như cách người ta thường gọi, ngày nay được coi như những viên gạch nền tảng để xây dựng hiểu biết tự động ngôn ngữ tự nhiên có thể mở rộng và những công cụ nhận diện hình ảnh, và thậm chí nhận biết giọng nói và các hệ thống tìm kiếm trực quan, tất cả chúng đều cực kỳ giá trị với Facebook, Google, Baidu, Microsoft, và các hãng khác. Công trình của LeCun trong lĩnh vực tập trung vào các mô hình nhằm sao chép cách mà vỏ não của những sinh thể sống hoạt động.
LeCun được tự do xây dựng FAIR theo cách ông ấy thấy phù hợp, thêm người hoặc mang tới kết cấu cho một nhóm khoảng 12 nhà nghiên cứu AI ở US đã đi trước ông. Có vô số căn nguyên cơ bản để Zuckerberg và Schroepfer trao cho LeCun sự tự do đó: Ông ấy đã dành ra 14 năm tại Bell Labs và phát triển được tư duy về cái gì hiệu quả, cái gì không, và đã trăn trở rất lâu về cách mà ông ấy sẽ xây dựng một phòng nghiên cứu mới như thế nào nếu có cơ hội.
Yann LeCun – Photo: Celine Grouard for Fast Company
Ông tin tưởng, chìa khóa tới thành công là sự tận tâm với quan điểm cởi mở. LeCun với cuộc sống song hành trong hai lĩnh vực công nghiệp và học vấn lấy nền tảng từ một triết lý mô tả rằng các nhà nghiên cứu xuất bản công trình của họ cho tất cả cùng thấy, phát biểu trước một hội nghị, tương tác rộng với giới học viện, và gửi mã tới kho nguồn mở như GitHub.
“Tôi từng thấy nhiều người bạn gia nhập [những công ty công nghệ lớn] xuất phát từ những phòng nghiên cứu có một văn hóa cởi mở, họ cố gắng thay đổi văn hóa của công ty và đã hoàn toàn thất bại.” LeCun nói. Một trong những câu hỏi đầu tiên ông đặt ra trước khi gia nhập Facebook là về sự cam kết của họ với giới nguồn mở và văn hóa cởi mở.
Ông ấy cũng muốn giữ sự cân bằng giữa làm nghiên cứu và dịch công trình đó sang sản phẩm. Rất nhiều công ty công nghệ, theo cảm nhận của ông, gặp khó khăn trong việc tìm ra cách để thực hiện điều này trong khi các nhà nghiên cứu cũng không bị làm sao nhãng. Có lẽ ví dụ khét tiếng nhất là một công trình của huyền thoại Silicon Valley – Xerox PARC về giao diện đồ họa người dùng, đã được Apple ứng dụng trong Lisa, và sau đó là Macintosh, sau chuyến thăm nổi tiếng của Steve Jobs năm 1979.
Một mô hình mà LeCun đã chứng kiến thất bại được gọi là “nghiên cứu lai”, nơi các nhà khoa học tham gia vào các nhóm kỹ thuật. Điều này thường ảnh hưởng tới sự sáng tạo của họ. Mô hình khác thì lại cách ly các nhà khoa học trong tòa nhà, ít giao tiếp với những bộ phận khác trong công ty. Cách này thì ngoài việc tốt cho vóc người cơ thể thì có thể coi là vô dụng.
LeCun có lẽ đã biết. Từ năm 2002 đến 2003, ông làm việc tại phòng thí nghiệm uy tín của NEC tại Princeton, một xưởng nghiên cứu cao cấp xây dựng bởi một công ty Nhật Bản hoàn toàn không gấp rút về mặt sản phẩm. “Họ không bao giờ đòi hỏi các nhà khoa học sản xuất bất cứ thứ gì cho công ty,” ông cho biết, “Sau đó đột nhiên lại sản xuất được. Họ nói với những người này rằng nếu họ sản xuất ra những thứ mà chúng ta có thể dùng thì tốt biết mấy, và rồi về cơ bản thì mọi người đều rời đi. Tiện thể trong đó có tôi. Và đúng là không thể phá vỡ rào cản giữa nghiên cứu và phát triển.”
Dưới điều hướng của LeCun, FAIR thành lập vào tháng 12 năm 2013 với tâm điểm là những vấn đề lâu dài trong trí tuệ nhân tạo và máy móc học. Facebook biết rằng để đạt được cả hiệu quả ngắn hạn và dài hạn của công trình đội ngũ ông ấy xây dựng, họ cần những nhà khoa học và kỹ sư làm việc về phát triển kỹ thuật mới sẽ tác động vào lĩnh vực này nhiều năm sau kể từ giờ, trong khi những đối thủ khác tập trung vào việc tác động vào những sản phẩm hiện tại. Có lẽ đến 70% công trình của đội ngũ là nghiên cứu, LeCun ước tính, trong khi 30% còn lại thuộc về phát triển trong tương lai gần.
“Chúng tôi đang tập trung vào bên ngoài nhiều hơn,” LeCun giải thích, “vì thế chúng tôi công bố rất nhiều thứ chúng tôi làm ra [và] rải rác rất nhiều mật mã trên nguồn mở. Vì thế mà chúng tôi thực sự là một phần của cộng đồng nghiên cứu, bởi chúng tôi thực sự muốn vượt ra ngoài giới hạn, thúc đẩy công nghệ và khoa học tiến lên phía trước. Và đảm bảo rằng chúng tôi có chuyên môn và kiểm soát được công nghệ tiên tiến tốt nhất trong thời điểm hiện tại, và có lẽ chúng tôi sẽ đưa tiến trình đi theo hướng này.”
Mục tiêu của nhóm khá tham vọng: dạy cho máy móc những ý thức thông thường – thực tế là cho chúng khả năng học cách mà một em bé hoặc một động vật học chẳng hạn. Dự án lớn nhất của FAIR bây giờ, LeCun nói, là sự hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho những hệ thống đối thoại, hứa hẹn sẽ là nền tảng của những trợ lý giọng nói thông minh của Facebook.
Antoine Bordes, Yann LeCun, Laurens van der Maaten, Leon Bottou, Y-Lan Boureau,Soumith Chintala Photo: Celine Grouard for Fast Company
Khá hiển nhiên rằng mọi công ty công nghệ lớn đều muốn trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực trợ lý giọng nói. Ví dụ nổi tiếng nhất là Apple’s Siri. Nhưng Microsoft thì tham gia trò chơi này với Cortana, Amazon có Alexa, và rồi có Viv, dự án hoàn toàn mới từ chính đội ngũ đã xây dựng phiên bản pre-Apple Siri tại SRL International.
Facebook có những kế hoạch riêng đối với trợ lý giọng nói, ví dụ như nỗ lực trong nhiều năm của họ – M. Và AI có thể coi là trái tim của nó bởi để một hệ thống có thể tạo ra sự khác biệt với người dùng bằng cách trả lời thành thục bất cứ câu hỏi nào, nó cần phải có ý thức, đó là lý luận của LeCun.
“Điều này có nghĩa là, làm thế nào ta có thể khiến cho máy móc học tập chỉ thông qua việc quan sát thế giới,” ông nói, “so với việc được đào tạo để [thành thục] nhận ra giấy vệ sinh, ô tô, điện thoại” hay những thứ khác.
Ngày này, không tồn tại công nghệ có thể cho máy móc ý thức. Giải pháp mà LeCun tin tưởng không phải là giải quyết vấn đề bằng cách tấn công trực diện. Thay vào đó, bạn phải tìm ra cách khiến cho máy móc hiểu văn bản, và điều này cũng có nghĩa là dạy cho máy móc đủ những kiến thức nền tảng về thế giới mà chúng cần phải hiểu.
“Nếu tôi nói, ‘Chiếc cúp không vừa chiếc vali bởi vì nó quá nhỏ,’ bạn biết rằng ‘nó’ đề cập tới chiếc vali, không phải là chiếc cúp bởi vì bạn biết thế nào là để một vật gì đó vào trong vật khác.”
Một chiếc máy không hiểu được như vậy, và đạt tới trình độ hiểu như thế chính là một trong những mục tiêu lâu dài của FAIR.
Đạt được trình độ ý thức và hiểu văn bản phức tạp như thế sẽ tác động lớn tới không chỉ trợ lý giọng nói mà còn tới dịch thuật ngôn ngữ tự động, một tính năng Facebook cho rằng vô cùng thiết yếu bởi cơ sở người dùng của họ phát triển trên bình diện quốc tế.
“Dịch thuật là rất quan trọng,” theo LeCun. “Nhiệm vụ chính của Facebook là kết nối mọi người, và việc đầu tiên bạn cần làm là đảm bảo sự giao tiếp giữa mọi người thông qua dịch thuật.”
Nhưng trước hết, ông ấy sẽ cần đảm bảo rằng công trình mà đội ngũ đang làm tại FAIR được dịch và giao tiếp với những người đang ngồi cách họ chỉ mấy bước chân.
Nguồn: http://www.fastcompany.com/
Thùy Trang dịch
Link phần 2: http://techinsight.com.vn/cong-nghe-the-gioi/cuoc-dua-chiem-linh-tri-tue-nhan-tao-cua-facebook-phan-2-nd498154.html

Nằm trong xu thế chung của cuộc cách mạng 4.0, FPT đã cho ra đời nền tảng trí tuệ nhân tạo toàn diện FPT.AI ứng dụng những công nghệ tiên tiến như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính; cung cấp những giải pháp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp với 4 sản phẩm: FPT.AI Conversation; FPT.AI Speech; FPT.AI Vision; FPT.AI Knowledge.

FPT.AI chính là chìa khóa giúp Doanh nghiệp giải quyết những thách thức của thời đại và vươn lên dẫn đầu trên thị trường.

Tin liên quan: