Đồng chủ nhân giải Nobel Vật lý Geoffrey Hinton: 'Cha đẻ' trí tuệ nhân tạo hiện đại

Theo hãng tin AFP, chiều 8/10 (theo giờ Hà Nội), hai nhà khoa học nói trên đã được công bố là chủ nhân Giải Nobel Vật lý 2024 nhờ những khám phá và phát minh cơ bản cho phép học máy sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo.

Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển tại Stockholm, học máy từ lâu đã đóng vai trò quan trọng đối với nghiên cứu, bao gồm việc phân loại và phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Nhà khoa học Joseph Hopfield tại Đại học Princeton, New Jersey, Mỹ và nhà khoa học máy tính Geoffrey Hinton tại Đại học Toronto của Canada đã sử dụng các công cụ vật lý để tìm ra các mô hình trong thông tin, xây dựng các phương pháp giúp đặt nền tảng cho học máy mạnh mẽ ngày nay. Học máy dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo đang cách mạng hóa khoa học, kỹ thuật và cuộc sống hằng ngày.

Ông Geoffrey Hinton (77 tuổi) nổi tiếng nhờ công trình nghiên cứu về mạng lưới thần kinh nhân tạo và nhờ vậy ông được mệnh danh là "Cha đẻ AI".

Xem video ông Geoffrey Hinton bày tỏ ngạc nhiên khi biết tin mình nhận giải Nobel và cảnh báo về mặt trái của AI (Nguồn: Reuters):

Những đóng góp của ông đã thay đổi cục diện của ngành công nghệ thông tin, mở ra những tiềm năng vô hạn trong việc phát triển các hệ thống thông minh.

Những thành tựu đầu tiên

Geoffrey Hinton sinh năm 1947 tại Anh, trong một gia đình có truyền thống học thuật xuất sắc. Ông là chắt của George Boole, nhà toán học nổi tiếng và đã phát triển Đại số Boole, công cụ cơ bản cho lý thuyết logic và các hệ thống số học nhị phân hiện đại. Điều này có thể đã ảnh hưởng sâu sắc đến phát triển tư duy khoa học của Hinton.

Hinton theo học tại Đại học Cambridge, nơi ông lấy bằng Cử nhân về tâm lý học thực nghiệm vào năm 1970. Sau đó, ông chuyển sang Đại học Edinburgh và nhận bằng tiến sĩ vào năm 1978, với nghiên cứu tập trung vào các vấn đề về trí tuệ nhân tạo. Điều này đánh dấu khởi đầu sự nghiệp xuất sắc trong lĩnh vực mà ông sẽ thống trị trong nhiều năm sau đó.

Sau khi hoàn thành bằng tiến sĩ, ông Hinton bắt đầu sự nghiệp giảng dạy và nghiên cứu tại một số trường đại học hàng đầu như Carnegie Mellon và Đại học Toronto. Ông tập trung vào tìm hiểu cách thức hoạt động của trí não con người, đặc biệt là cách bộ não học tập và lưu trữ thông tin. Mối quan tâm của ông Hinton đến mô phỏng quá trình học tập của não bộ trên máy tính đã dẫn dắt ông tới một hướng nghiên cứu mới: mạng nơ-ron nhân tạo.

Vào những năm 1980, cùng với các cộng sự, ông Hinton đã phát triển thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) – một phương pháp học tập dành cho các mạng nơ-ron sâu. Thuật toán này cho phép các mô hình học máy có thể tự cải thiện hiệu suất thông qua quá trình điều chỉnh trọng số. Đây được coi là một bước đột phá, đặt nền móng cho các kỹ thuật học sâu mà sau này sẽ trở thành công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng AI.

Mặc dù lan truyền ngược đã chứng minh được tính hiệu quả, nhưng trong thời kỳ đầu, lan truyền ngược không nhận được sự quan tâm xứng đáng. Ngành công nghệ vẫn tập trung vào các phương pháp khác như học máy hỗ trợ véc-tơ (Support Vector Machines) hay cây quyết định (Decision Trees), và mạng nơ-ron nhân tạo vẫn còn bị coi là kém hiệu quả.

Sự trỗi dậy của học sâu và vai trò tiên phong của Geoffrey Hinton

Vào đầu những năm 2000, nhờ tiến bộ của công nghệ phần cứng, đặc biệt là sự phát triển của bộ xử lý đồ họa (GPU), mạng nơ-ron sâu bắt đầu quay trở lại mạnh mẽ. Khả năng tính toán tăng lên cho phép xử lý các mô hình mạng nơ-ron với quy mô lớn hơn và hiệu quả hơn. Đây là thời điểm ông Hinton và các cộng sự tận dụng để chứng minh tiềm năng thực sự của học sâu.

Năm 2012, ông Hinton cùng với hai học trò xuất sắc của mình là Alex Krizhevsky và Ilya Sutskever đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh với mô hình AlexNet. Sử dụng mạng nơ-ron sâu với hàng triệu tham số, AlexNet đã giành chiến thắng tại cuộc thi ImageNet - một trong những cuộc thi uy tín nhất về nhận dạng hình ảnh, với độ chính xác vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Chiến thắng này đã thu hút sự chú ý rộng rãi đến mạng nơ-ron và học sâu, tạo nên một làn sóng nghiên cứu mới trong lĩnh vực này.

Học sâu trong cuộc sống hàng ngày

Nhờ những đóng góp của ông Hinton, học sâu đã nhanh chóng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nhận dạng giọng nói, hình ảnh, dịch máy, cho đến việc phát triển các hệ thống xe tự lái và các ứng dụng trong y tế. Các nền tảng như Google, Facebook và Microsoft đều sử dụng các thuật toán học sâu cho các hệ thống của mình, mở ra một kỷ nguyên mới về phát triển các công nghệ thông minh.

Ông Hinton không chỉ là nhà khoa học xuất sắc trong nghiên cứu học thuật, mà ông còn có tác động lớn trong ngành này. Năm 2013, Hinton gia nhập Google với vai trò tư vấn và dẫn dắt nhóm nghiên cứu về học sâu tại Google Brain. Tại đây, ông đã phát triển nhiều thuật toán mới, giúp cải thiện khả năng của AI trong hiểu và tương tác với thế giới.

Tác động đến cộng đồng khoa học

Geoffrey Hinton đã truyền cảm hứng cho hàng loạt nhà khoa học và kỹ sư AI trên toàn thế giới. Ông cũng là người hướng dẫn cho nhiều nhà nghiên cứu xuất sắc, như Yoshua Bengio và Yann LeCun, những người đã cùng ông nhận giải thưởng Turing năm 2018 – giải thưởng cao quý nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính, được coi là "Giải Nobel Máy tính”.

Bên cạnh đó, Hinton cũng là tác giả của hàng trăm bài báo khoa học và ông thường xuyên được mời diễn thuyết tại các hội thảo quốc tế về trí tuệ nhân tạo. Những bài viết và quan điểm của ông không chỉ thúc đẩy phát triển AI mà còn giúp định hình tương lai của ngành này.

Quan điểm về tương lai của AI

Dù là người đặt nền móng cho AI hiện đại, nhưng ông Hinton cũng có những lo ngại về tương lai của công nghệ này. Ông từng nhiều lần bày tỏ quan ngại về những rủi ro tiềm ẩn của AI, đặc biệt là trong việc tạo ra các hệ thống vượt qua khả năng kiểm soát của con người. Ông Hinton nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các chính sách và quy định phù hợp để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Ông cũng đã từ chức tại Google vào năm 2023 để tập trung vào cảnh báo về những nguy cơ mà AI có thể mang lại, bao gồm cả khả năng lạm dụng trong lĩnh vực quân sự và việc thay thế công việc của con người. Theo ông, trí tuệ nhân tạo có thể trở nên quá mạnh mẽ và khó kiểm soát, dẫn đến những hệ lụy không lường trước được cho xã hội.

Di sản và ảnh hưởng lâu dài

Không ai có thể phủ nhận rằng Geoffrey Hinton đã có ảnh hưởng to lớn đến quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo. Các công nghệ và phương pháp ông phát triển không chỉ giúp giải quyết những vấn đề khoa học hóc búa mà còn mang lại những ứng dụng thực tiễn có giá trị to lớn cho cuộc sống hàng ngày.

Với sự khiêm nhường và đam mê nghiên cứu, ông Hinton tiếp tục là một nhân vật quan trọng trong cộng đồng AI toàn cầu. Dù ông đã chính thức rời khỏi Google, nhưng những tư tưởng và phát minh của ông vẫn sẽ tiếp tục định hình tương lai của ngành này trong nhiều thập kỷ tới.

Geoffrey Hinton không chỉ là một nhà khoa học xuất chúng mà còn là một tấm gương cho những ai đam mê khám phá và sáng tạo. Những di sản mà ông để lại sẽ còn tiếp tục ảnh hưởng đến nhiều thế hệ nhà nghiên cứu và kỹ sư trong tương lai.