Nobel Vật Lý 2024 trao cho 2 khoa học gia phát triển máy tính tự học : John Hopfield và Geoffrey Hinton
STOCKHOLM, Thụy Điển (NV) – Giải Nobel tiếp tục công bố hai khoa học gia được trao khôi nguyên vật lý, John Hopfield và Geoffrey Hinton, nhờ các thành tựu khám phá căn bản về mô hình máy tính tự học (ML – Machine Learning), tạo nền móng cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) trong thời buổi hiện đại, theo CNN.
Hopfield, một vị giáo sư tại đại học Princeton University, và Hinton, khoa học gia chuyên nghiên cứu máy tính tại University of Toronto, được tán tụng vì thắp đuốc cho lãnh vực máy tính tự học, công cụ hỗ trợ nhiều sản phẩm và ứng dụng dựa trên AI trong thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, Hinton cũng bày tỏ lo ngại về khuynh hướng phát triển của AI trong tương lai, và cũng vì không còn dính dáng gì tới công ty cũ, Google, nên ông nói chuyện cởi mở hơn về vấn đề này.
“Thành tựu của họ đóng vai trò căn bản trong việc tạo ra nền móng cho những gì loài người đang chứng kiến trong thời buổi hiện đại, đó là trí tuệ nhân tạo,” Mark Pearce, thành viên ủy ban Nobel Vật Lý, nói với CNN.
Tại Thụy Điển, ủy ban công bố danh hiệu Nobel Vật Lý danh giá, được coi là tột cùng của thành tựu khoa học hôm Thứ Ba, 8 Tháng Mười. Giải thưởng có giá trị tiền mặt là 11 triệu kronor Thụy Điển ($1 triệu).
Hinton, được mệnh danh là “ông tổ” của AI, cho biết ông “vô cùng sửng sốt” khi nhận được giải thưởng.
Khi được hỏi về triển vọng của loại kỹ nghệ được nghiên cứu của ông phát triển, rằng trong tương lai AI sẽ ảnh hưởng quan trọng ra sao, Hinton cho biết AI sẽ “ảnh hưởng không ít” tới xã hội loài người.
“AI sẽ phát triển tương đương với cuộc cách mạng công nghiệp. Nhưng thay vì vượt trội hơn con người về sức mạnh thể lý, AI sẽ lấn át về trí tuệ. Loài người chưa từng thấy có thực thể nào thông minh hơn mình,” ông nói trong một cuộc phỏng vấn qua điện thoại ngay sau khi nhận được thông báo nhận giải.
Hinton dự đoán AI sẽ tạo ra cuộc cách mạng trong những lãnh vực như chăm sóc sức khỏe, từ đó “giúp năng suất được cải tiến hiệu quả.”
“Nhưng đừng quên rằng vẫn còn những hậu họa khôn lường, đặc biệt là khi AI có thể tự chủ trước con người,” Hinton cảnh cáo.
Nhờ thành tựu của hai khoa học gia, AI “trở thành một phần trong cuộc sống thường nhật của chúng ta,” từ nhận diện chân dung cho tới thông dịch sinh ngữ, Ellen Moons, chủ tịch Ủy Ban Nobel Vật Lý cho biết.
“Những khám phá và phát minh của Hopfield và Hinton tạo nên nền tảng cho máy tính tự học có khả năng hỗ trợ con người đưa ra quyết định nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, chẳng hạn như chẩn đoán tình trạng bệnh lý,” Moons cho hay.
Michael Moloney, giám đốc điều hành Viện Vật Lý Hoa Kỳ, nói với CNN rằng thành tựu của hai nhà vật lý góp phần thay đổi cục diện khoa học, cho phép các hệ thống máy tính tự học phân tích khối lượng dữ liệu đồ sộ từ đó giúp các khoa học gia khám phá ra các mô hình mà họ không cách nào tìm ra nếu không nhờ ML.
“Các hệ thống AI có khả năng kiến thiết và hệ thống máy tính tự học đã và đang biến đổi quá trình tìm kiếm các hành tinh xa xăm,” Moloney cho biết. “Và đó chỉ mới là một ví dụ điển hình mà thôi.”
AI trở thành công cụ rút gọn cho máy tính tự học sử dụng hệ thống neuron nhân tạo. Đây là loại kỹ nghệ do Hopfield và Hinton phát triển – dựa trên cấu trúc não bộ.
Nếu não bộ có neuron thần kinh, thì mạng lưới neuron nhân tạo có các mối liên kết có giá trị khác nhau. Nếu các neuron trong não bộ truyền tín hiệu cho nhau thông qua các khớp thần kinh, thì các mối liên kết trong neuron nhân tạo ảnh hưởng lẫn nhau thông qua dữ liệu kết nối. Người ta có thể đào tạo ra hệ thống neuron nhân tạo bằng cách giúp các mối liên kết phát triển mạnh hơn, tương tự như cách người ta nuôi dạy não bộ.
Tương tự như việc con người vắt óc nhằm tìm ra một chữ hoặc một sự việc nào đó mà chúng ta hiếm khi gặp phải và chỉ nhớ mang máng, mạng lưới neuron nhân tạo cũng có thể truy tìm lại nhờ vào các mẫu dữ liệu được lưu trữ trước đó – tất cả là nhờ thành tựu từng được Hopfield phát minh năm 1982.
Sau khi Hopfield công bố nghiên cứu, Hinton tiếp tục gầy dựng bằng cách áp dụng các ý tưởng bắt nguồn từ vật lý thống kê và hình thức máy tính tự học được phát triển đầu tiên, được gọi là “cỗ máy Boltzmann.”
Từ những năm 1980, các hệ thống máy tính tự học có khuynh hướng phát triển về quy mô. Nếu Hopfield sử dụng một hệ thống chỉ có 30 mối liên kết – trong đó có ít hơn 500 tham số liên kết – thì các hệ thống hiện đại, chẳng hạn như các mạng lưới được áp dụng cho việc gia tăng sức mạnh của Chat GPT, có thể chứa hơn một ngàn tỷ tham số.
Bên cạnh việc tiên phong về AI, Hinton cũng kêu gọi thận trọng với kỹ nghệ này. Tháng Năm 2023, ông từ chức tại Google và quyết định “tiết lộ” những mối lo lắng về mức độ thông minh của AI.
“Tôi chỉ là một khoa học gia chợt nhận ra rằng những thứ này đang trở nên thông minh hơn loài người,” Hinton nói với CNN vào năm ngoái. “Tôi muốn nói lên sự thật và nói rằng chúng ta không được lơ là cũng như tìm ra cách không cho những thực thể này này kiểm soát loài người.” (TTHN)
Geen opmerkingen:
Een reactie posten