BBC Tiếng
Việt
25 tháng 3 2016
Lớn
lên tại một làng quê nhỏ ở Việt Nam, Lê Việt Quốc sống trong cảnh không có
điện cho tới năm lên chín.
Hơn 20 năm sau đó, anh đã giúp thiết kế trí tuệ nhân
tạo, được hàng triệu người sử dụng mỗi ngày.
Gương mặt 32 tuổi này đã giúp dẫn dắt đội Google
Brain, một nhóm chuyên tiến hành các thử nghiệm để tạo ra cho máy tính
một dạng các mạng lưới nơron hoàn thiện hơn, gần với cơ chế xử lý nơron thần
kinh ở con người hơn, hoặc ít nhất cũng là giúp cho chúng có khả năng bắt chước
cơ chế xử lý của con người.
Đó là nỗ lực của Google trong việc tạo ra một bộ
não nhân tạo.
Nó không phải là một cỗ máy giống như con người, tức
là có thể tự nghĩ về mình như nhiều người vẫn tưởng, mà "sự thông
minh" này đã được tích hợp vào các sản phẩm của Google, những kiểu công
nghệ mà anh Quốc chỉ có thể tưởng tượng ra khi còn là một đứa trẻ.
Lê Việt Quốc nhớ lại những thời khắc khi công nghệ
tiến về quê của mình, phường Thủy Dương, xã Hương Thủy, Huế: lần đầu tiên trong
làng có một chiếc ti-vi, chiếc xe hơi đầu tiên cậu được nhìn thấy, cái nồi
cơm điện đầu tiên gia đình cậu bé mua được.
"Nhớ lại cái
thời mà từng thứ công nghệ được giới thiệu ra, chúng bất thình lình làm thay
đổi cuộc sống của chúng tôi," ông nói.
Nhưng bức ảnh về cuộc đổ bộ lên Mặt Trăng hồi
1969 mới là thứ thôi thúc anh trở thành một nhà tiên phong trong lĩnh vực trí
thông minh nhân tạo.
"Tôi đã đặt
câu hỏi: chúng ta không phải là động vật nhanh nhất trên Trái Đất, chúng ta
thậm chí không thể bay, nhưng bằng cách nào đó chúng ta đã tới được Mặt
Trăng. Vậy cái gì là khả năng đơn lẻ, duy nhất ở con người mà các loài động
vật khác không có?"
"Và tôi nhận
ra rằng đó chính là nhờ bộ não - đó chính là trí khôn."
Khi đó anh đã tưởng rằng các cỗ máy có trí khôn là
chuyện đã cũ, nhưng rồi nhận ra là không phải vậy.
"Do đó, tôi
quyết định là có lẽ tôi sẽ làm ra nó," Quốc cười.
Lê Việt Quốc bắt đầu tìm hiểu về cỗ máy trí tuệ
khi học đại học tại Úc và sau đó làm đề án tiến sỹ tại Standford. Anh thấy bực
vì những phần mềm đều cần được con người nạp rất nhiều thứ vào.
"Với những cỗ
máy mà chúng ta gọi là thông minh, chúng ta phải đầu tư rất nhiều thời gian để
viết các dòng mã lệnh cho chúng. Tôi muốn là mọi thứ cần phải được tự động
hóa," anh nói.
Do vậy anh đã tìm cách để các phần mềm phải tự học
hỏi mọi thứ.
Lĩnh vực 'học sâu' - nỗ lực nhằm khiến cho các cỗ
máy tự tìm tòi học hỏi dựa trên các thuật toán phức tạp - đã được đưa ra.
Nhưng Quốc muốn đẩy nhanh tiến độ bằng cách xây dựng những mạng lưới thần kinh
quy mô lớn để có thể xử lý được lượng dữ liệu lớn hơn nhiều.
Năm 2012, Quốc dẫn đầu một thử nghiệm cho Google
khi mạng lưới nơron được cho xem các video trên YouTube trong vòng một tuần, từ
đó xác định xem liệu nó đã học được những gì.
Một trong những nơron nhân tạo, theo lời Quốc, đã
"rất thích thú" khi nhìn thấy ảnh một con mèo ngay cả khi chưa được
cho biết con mèo là gì hay được cho xem bất kỳ hình ảnh nào có gắn mác con mèo.
Đây là một bước đột phá to lớn trong việc chứng
minh rằng các cỗ máy có thể học mà không cần phải có sự cấp dữ liệu có độ
chính xác cao từ con người.
Một nghiên cứu khác cho thấy cuộc đối thoại giữa
máy và người, khi cỗ máy có thể trả lời các câu hỏi sau khi được cho xem các đoạn
phụ đề phim. Tuy nhiên, nghiên cứu này thừa nhận là kết quả không được ổn định,
cho thấy mô hình này vẫn chưa hoàn thiện.
Trong một nghiên cứu do Quốc dẫn dắt, một cỗ máy
đã có thể trả lời các câu hỏi dựa trên những gì nó tự học được từ các đoạn thoại
trên phim:
Người: Ai là Skywalker? .
Máy: Anh ấy là một anh hùng.
Người: Ai là Bill Clinton?
Máy: Ông ấy là một tỷ phú.
Người: Bầu trời màu xanh hay màu đen? .
Máy: Xanh.
Người: Mèo có đuôi không? .
Máy: Có.
Người: Mèo có cánh không? .
Máy: Không.
Các kết quả đạt được từ những thử nghiệm này và các
cuộc thử nghiệm khác đã được tích hợp vào dịch vụ của Google, như đoán trước
nội dung người viết email muốn viết, nhận dạng các địa điểm, mặt người trong
các hình ảnh, và nhận biết giọng nói trong dịch vụ tìm kiếm.
Trong lúc học sâu được cho là thuộc số những mảng đầy
hứa hẹn nhất của lĩnh vực nghiên cứu trí thông minh nhân tạo, thì cũng còn những
mảng khác nữa.
Thậm chí ngay trong nội bộ Google cũng có một
nhóm, được thành lập sau khi Google mua lại công ty DeepMind của Anh hồi 2014,
chuyên về việc dùng máy để học các trò chơi.
Tuần trước, chiếc máy tính mà nhóm này lắp đặt đã
đánh thắng nhà vô địch thế giới môn cờ vây, một môn cờ cổ của Trung Quốc vốn
máy tính rất khó xử lý, bởi người chơi có rất nhiều cách đi khác nhau.
Các công ty khác như Facebook, Microsoft và Baidu của
Trung Quốc cũng đều đã tuyên bố đang đầu tư vào lĩnh vực học sâu và các hình thức
trí thông minh nhân tạo khác.
Rốt cuộc, Quốc muốn công nghệ của mình sẽ tập
trung vào trí thông minh nhân tạo tương tự như thứ đã được dự đoán trong phim
Her, khi các hệ điều hành có khả năng đóng vai trò trợ lý riêng cho con người.
"Điều tôi quan
tâm là làm ra được một cỗ máy có thể nhìn được, có thể nghe được, và có thể hiểu
được chúng ta," anh nói. Nhưng chúng ta cũng còn rất lâu nữa mới đạt
được điều đó, anh thừa nhận.
Những gì anh đã làm được trong năm năm qua là giúp
đưa trí thông minh nhân tạo tới tay mọi người trên toàn thế giới, kể cả những
người sống tại làng quê của anh ở Việt Nam.
---------------------------
Theo SGTT
16:27
09/01/2014
Tạp
chí New York Times vừa qua đã đăng trên trang nhất nghiên cứu của nhóm các
nhà khoa họcthuộc
Google, trong đó có TS Lê Viết Quốc về trí tuệ nhân tạo trên 16.000 máy tính để
nhận diện vật thể. Nghiên cứu này đã được thảo luận rất nhiều trên các kênh
BBC, NPR, MSNBC… và trở thành một trong những công nghệ mang tính đột
phá trong năm 2013.
TS Lê Viết Quốc
Sinh năm 1982 trong ngôi làng nhỏ ở Hương Thuỷ – Huế,
chàng trai trẻ đã có những bước đi khá ngoạn mục trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
ở đại học Stanford. Anh hiện đang làm việc cùng với những chuyên gia hàng đầu
cùng lĩnh vực ở Google và mới trở thành giáo sư đại học Carnegie Mellon
University (CMU), một ngôi trường danh tiếng khác của Mỹ.
Điểm khác biệt nào từ thời đi học giúp anh có những
tố chất cần thiết của một nhà khoa học?
- Ngày nhỏ tôi học rất bình thường, chỉ có một đam
mê lớn nhất là đọc sách. Nhà bác tôi có rất nhiều sách thú vị, tôi mê nhất là
những cuốn sách về lịch sử của Việt Nam và thế giới, nó giúp tôi thay đổi rất
nhiều khi đọc được những suy nghĩ của người khác và những đổi thay của thế giới
qua các thời kỳ khác nhau. Tôi nhớ mãi năm lớp 7, tình cờ tìm thấy trong tủ
sách của bố một cuốn sách thật khác lạ, viết về người đầu tiên đặt chân lên mặt
trăng. Nhìn lên mặt trăng rất xa xôi tưởng như không bao giờ tới được, tôi bỗng
nảy sinh ước mơ...
Tôi nhận thấy khoa học có một sức mạnh, có thể làm
được những điều vĩ đại. Từ đó, tôi tìm đọc sách về không gian, các cuộc cách mạng
khoa học kỹ thuật thế giới, và tình yêu toán học, vật lý học, công nghệ thông tin cũng bắt đầu phát triển từ đó.
Một chuyện vui khác là cuốn truyện tranh Đôremon, một
robot đến từ tương lai giúp đỡ con người trong cuộc sống hiện tại. Sau khi tìm
hiểu thêm, tôi nhận thấy để tạo ra con robot là một quá trình công phu, nhưng
quan trọng nhất là đòi hỏi trí thông minh. Từ đó tôi đã đặt câu hỏi về lĩnh vực
sau này được gọi là trí tuệ nhân tạo. Đây cũng là một chiếc cầu nối may mắn. Vô
tình sau này lại được nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.
Cơ duyên khiến một cậu “học sinh bình thường” như
anh có được học bổng du học ở Úc, làm nghiên cứu ở Đức, và có công trình nghiên
cứu được công bố trong tạp chí khoa học chuyên ngành quốc tế?
- Cơ duyên lớn nhất với tôi chính là được học và làm
việc với thầy Alex Smola thời còn là sinh viên ở Úc. Alex là một trong những
chuyên gia hàng đầu ở Úc và thế giới về mảng trí tuệ nhân tạo. Khi phỏng vấn
tôi, ấn tượng mạnh nhất với thầy là một người trẻ có niềm đam mê. Người giỏi thầy
đã gặp nhiều, vì trình độ giáo dục của người ta rất cao, nhưng quan trọng nhất
với thầy là lòng đam mê.
Ở nước ngoài, người ta rất chú tâm đến lòng đam mê của
mình vào một lĩnh vực nào đó. Vì theo họ, dù không quá giỏi nhưng nếu đam mê
cũng cố gắng thành người giỏi, và không bỏ cuộc giữa chừng. Còn nếu thiếu đam
mê sẽ thấy mệt mỏi lắm, không phát triển được.
Sau thời gian nghiên cứu, chính thầy đã giới thiệu
tôi qua Đức. Thầy luôn coi tôi như bạn, cho tôi niềm tin rằng tôi có thể làm được
điều tốt, dù mất nhiều thời gian. Thầy cho tôi kiến thức, giúp tôi hiện thực
hoá ước mơ.
Nhưng anh đã bị từ chối khi nộp những bài báo đầu tiên cho Stanford? Làm thế nào anh
chinh phục một lĩnh vực còn quá mới để hoàn thành luận án tiến sĩ ở Stanford và
trở thành một trong những giáo sư thuộc thế hệ 8X đầu tiên của Việt Nam ở Mỹ?
Thực sự đó là niềm vui quá bất ngờ. Làm việc trong
môi trường rất nhiều người giỏi giúp tôi học được rất nhiều. Ở Stanford, tôi được
tiếp thu ý tưởng làm những nghiên cứu táo bạo, dù có thể là mạo hiểm. Kết hợp với
đam mê thời trẻ, tôi quyết định tập trung nghiên cứu về mạng neuron để mô phỏng
bộ não con người.
Thời điểm đó nhận định chung của nhiều người trong
ngành, là nghiên cứu về mạng neuron rất mạo hiểm và dễ bị từ chối vì không thời
thượng. Nhưng nghĩ làm cái gì mình thích và tốt cho ngành, nên tôi vẫn quyết
tâm theo đuổi. Ban đầu nộp bài, người ta nghi ngờ lắm. Sau ba năm gian khổ, những
nghiên cứu của chúng tôi từ từ được chấp nhận. Những kết quả đó đã gây ấn tượng
mạnh với Google.
Được Google mời cộng tác cùng nhóm với GS Andrew Ng.
dường như đã giúp anh thoát khỏi những giới hạn, để nghĩ lớn hơn?
- Tôi rất ấn tượng với môi trường làm việc và kỹ sư ở
Google. Là những nhà khoa học, kỹ sư hàng đầu, nhưng họ rất bình dị, khiêm tốn,
và trân trọng những người xung quanh. Khi tôi đưa ra ý tưởng, họ đều muốn giúp
mình, phát triển để hoàn thiện ý tưởng của mình.
Quá trình làm việc ở Stanford và Google cho tôi tầm
nhìn xa và lớn hơn. Khi tôi mang nghiên cứu của mình từ Stanford đến Google, và
dùng 16.000 máy tính để chạy chương trình mô phỏng một phần nhỏ trong não người,
đã tạo ra những kết quả đột phá trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh, giọng nói,
ngôn ngữ…
Nghiên cứu này đã và đang làm thay đổi diện mạo của
trí tuệ nhân tạo. Những việc tôi làm ở Stanford chỉ ở quy mô nhỏ, dạy cho máy
khi đưa khoảng 10.000 dữ liệu, nói chung là rất nhỏ so với hình ảnh mà một em
bé nhận được khi học. Vì thế dù có kết quả ấn tượng, vẫn còn nhiều giới hạn về
độ chính xác. Những nghiên cứu tiếp theo trên thế giới tập trung việc làm sao phát triển những
nghiên cứu của chúng tôi ở Stanford, để tạo ra những thuật toán mới và thông
mình hơn.
Tôi nghĩ một trong những giới hạn của thuật toán hiện
tại là chưa đủ tài nguyên. Sự thông minh của thuật toán có liên quan nhiều đến
số dữ liệu chúng ta cung cấp và tài nguyên máy tính.
Theo tôi thì phải dùng tài nguyên gấp trăm, gấp ngàn
lần để có thể có bước tiến nhảy vọt về chất lượng. Với nhiều người trong ngành,
ý tưởng đó khá điên rồ và đi ngược lại trào lưu chung, nhưng may mắn là ở Mỹ,
người ta trân trọng những ý tưởng “điên rồ” và xem những ý tưởng “điên rồ” mới
có thể thay đổi thế giới. Những suy nghĩ của tôi có được môi trường phát triển
khi có cơ hội cộng tác ở Google, và tiếp xúc với nguồn tài nguyên khổng lồ. Ý
tưởng khá điên rồ này đã dẫn đến kết quả bất ngờ.
Một trong những kết quả nghiên cứu quan trọng nhất
được giới thiệu trên trang nhất của New York Times là “Bao nhiêu máy tính để nhận
biết một con mèo? 16.000”. Nhóm nghiên cứu của tôi đã tạo ra một trong những mạng
thần kinh lớn nhất bằng cách nối 16.000 bộ vi xử lý máy tính với nhau bằng 1 tỉ
kết nối. Thuật toán này có thể nhận diện những vật thể phổ biến trên YouTube
như người, vật nuôi, xe cộ… với độ chính xác cao. Nghiên cứu này dẫn đến sự
phát triển quan trọng trong nhiều lĩnh vực như chế tạo những chiếc máy có khả
năng nhận thức, quan sát, máy hiểu tiếng nói, hay các bộ máy chuyển ngữ, dịch
thuật…
Kết quả quá ấn tượng đến nỗi mỗi công ty ở thung
lũng Silicon đều muốn tạo ra một nhóm để phát triển những nghiên cứu này.
Nghiên cứu gần đây của tôi về chuyển ngữ bằng không gian vector cũng mang nhiều
điểm khác biệt với trào lưu chung của ngành.
Điều tôi vui nhất là đã trở thành một trong những
người góp công cho mảng này. Từ chỗ bị người ta từ chối (năm 2007), sáu năm sau
đã trở thành ngành mũi nhọn nhất. Lỗ Tấn từng nói, vốn dĩ trên thế giới này làm
gì có đường, người ta đi mãi thành đường thôi. Muốn làm cái gì to tát đôi khi
phải nghĩ khác một chút, chấp nhận mạo hiểm. Hãy đi và phát triển con đường cho
chính mình.
Sống trong môi trường học thuật phương Tây, anh đánh
giá cao nhất điều gì?
- Ở Việt Nam, người giỏi không thiếu, tôi không giỏi
lắm đâu, may mắn được học bổng, được tiếp xúc với môi trường nghiên cứu quá hiện
đại. Chính vì thế luôn nghĩ mình phải phấn đấu. Tôi được học phải tự khám phá
ra chính mình, khám phá đam mê của bản thân, thiếu thì tìm tòi học hỏi. Tôi
cũng được học phải biết tôn trọng ý kiến của người khác, sai đúng chỉ là tương
đối, và phải có khả năng độc lập để không đi theo đám đông.
Tôi đánh giá cao cách họ dạy mình để trình bày một vấn
đề. Những buổi thuyết trình, nói chuyện với đồng nghiệp, sinh viên cũng giúp
tôi khả năng dùng ngôn ngữ để nói chuyện với người khác, hiểu biết nhiều hơn về
ngành của mình, biết chuyển giao cho người khác hiểu về ngành mình. Nghiên cứu
có cái hay riêng, đặt ra những thách thức lớn đòi hỏi mình phải sáng tạo, đọc
nhiều của người khác, biết thảo luận, biết nói chuyện, giúp mình hoàn thiện kỹ
năng sống của bản thân.
Tôi cũng được học về cách làm việc chăm chỉ và vì
giá trị mình hướng tới. Những gì mình làm đổ mồ hôi nước mắt mà đạt được, nó ngọt
ngào lắm!
Và điều đó đã giúp anh hiểu hơn về giá trị của người
khác?
- Nhờ công việc gặp gỡ nhiều người, học ở họ, tôi thấy
rõ hơn giá trị mà họ theo đuổi, thấy đằng sau mỗi con người bình dị là sự vĩ đại.
Và mình trân trọng những giá trị mà những người xung quanh mang lại cho mình.
Là một giáo sư còn rất trẻ, anh coi trọng điều gì nhất
để truyền cảm hứng cho sinh viên?
- Theo tôi có hai cách dạy: thứ nhất là nhìn con người
giống như một thùng nước và tìm mọi cách đổ đầy; thứ hai là nhìn người ta như
ngọn đuốc, làm sao cho họ toả sáng. Tôi muốn thắp sáng cho họ để họ tự tìm đường
đi. Đổ nước đầy thùng không cần thiết, có những thứ mình học thời đại học nay
không còn nhớ nữa.
Quan trọng là cái mình học phát triển được khi gặp vấn
đề, giúp mình tìm ra cách giải quyết. Tạo niềm hứng thú và để người ta tự tìm
ra những ngõ ngách mà người ta chưa biết. Xã hội luôn thay đổi, cái mà mình dạy
hôm nay mười năm nữa sẽ lạc hậu, hãy làm thế nào để 30 năm, 50 năm nữa vẫn còn
đóng góp được một phần nhờ kiến thức, phần kia là phải thắp lửa.
Tiếp theo là phải cảm thông. Làm cho người ta tiếp
thu nhanh liên quan đến vấn đề cảm thông. Phải biết học trò mình biết và chưa
biết cái gì, phải đặt mình vào vị trí của họ để truyền đạt kiến thức cần thiết.
Cách học nhanh nhất là học qua ví dụ. Ví dụ càng nối liền trải nghiệm con người
càng muốn nghe.
Anh nghĩ gì khi nhiều người lo lắng robot thông minh
quá sẽ thay thế con người?
- Không nên sợ. Ngày xưa từng có những người rất sợ
máy cày, có người từng đập máy dệt khi máy dệt thay thế khung cửi. Máy móc sẽ
thay thế từ từ để con người làm việc khác quan trọng hơn như dạy học, chữa bệnh,
sáng tạo… những việc hoàn toàn nhân văn. Lý do thứ hai không nên sợ là khoảng
cách từ robot đến con người còn xa xôi lắm.
Anh có mong muốn đóng góp sức mình cho việc giảng dạy
và nghiên cứu tại Việt Nam?
- Có hiểu biết đôi chút về ngành, mỗi lần về thăm
gia đình, tôi cũng muốn có cơ hội giúp cho các bạn trẻ. Tiếc là chưa liên hệ được
với ai để có cơ hội gặp gỡ và nói chuyện với các bạn.
Nghiên cứu khoa học
trong nhiều môi trường khác nhau nơi xứ người, có bao giờ anh cảm thấy cô đơn?
Làm thế nào để anh vượt qua những cơn tuyệt vọng?
- Mỗi lần về thăm, thấy ba mẹ một già đi, tóc bạc
nhiều hơn. Cuộc đời nghiên cứu mà không được ở bên cạnh người thân cũng xót xa
lắm. Hồi sống ở một thị trấn nhỏ phía nam nước Đức, nơi chỉ có duy nhất mình là
người Việt, tôi nhớ mãi một Noel trời tuyết, thèm đứt ruột một tô phở, thấy cô
đơn kinh khủng. Nhưng tôi chưa bao giờ tuyệt vọng. Ngay cả những khi nộp bài
báo bị từ chối, tôi vẫn có niềm tin.
Nghiên cứu khoa học là công việc cô đơn lắm vì phải
độc lập, đôi khi cũng chùn chân. Nhìn lại quá trình vừa qua cũng nhiều gian
nan. Ngày xưa khi tôi còn nhỏ, ba mẹ chỉ ước mơ nuôi con khôn lớn thành người,
và cũng không hình dung con mình có thể đi như thế trên con đường khoa học. Thời
còn nhỏ ở quê không có điện, không có tivi, mưa bão phải chong đèn học… Cứ nghĩ
đến nước mắt ba mẹ mỗi lần đưa tiễn là tôi lại vừa buồn, vừa như được tiếp thêm
sức mạnh.
Nhờ những gian khó đó mà tôi biết mình muốn gì và
đam mê gì. Cũng như bức tường sinh ra để thử thách mọi người, và những người
không có đam mê thì sẽ không cố gắng để vượt qua.
Suốt ngày đối mặt với con số có làm cho tâm hồn anh
khô cằn đi?
- (Cười hạnh phúc) Người Huế sinh ra đã lãng mạn.
Không lãng mạn sao được khi sống ở một xứ nhiều mưa và cảnh vật nên thơ như thế.
Để thư giãn, tôi thường đọc sách, nghe nhạc, xem phim, đá bóng và chụp ảnh.
Điều gì đã giúp anh có nội lực để đi đến cùng với ước
mơ?
- Tôi thường tự hỏi cái gì đem đến cho tôi nhiều hạnh
phúc nhất và làm theo điều đó. Thông thường hạnh phúc với tôi là đem lại giá trị
cho xã hội, làm được nhiều điều tốt cho mọi người.
Theo SGTT
-------------------------
13:47 25/02/2016
26/08/2014 16:38 GMT+7
No comments:
Post a Comment