Chủ nhân giải Nobel lo AI 'trỗi dậy'
Last updated: October 10, 2024 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 03 Oct 2021
Elsa Speak: Công nghệ sẽ khai phóng tiềm năng ngôn ngữ nhờ tích hợp AI 475 - 01 Mar 2024 Google thử nghiệm Search AI (Search Generative Experience - SGE) 334
- 28 Aug 2024 K-INNOVATION: SỰ KIỆN XÚC TIẾN THƯƠNG MẠI VIỆT NAM - HÀN QUỐC 300
- 14 Jan 2024 Airtable là ứng dụng gì? 219
- 23 Aug 2024 Nghịch lý toán học chứng minh giới hạn của AI 217
- 26 Sep 2024 Đội quân dán nhãn AI của tỷ phú 27 tuổi 210
- 27 Dec 2024 Chuyển hình ảnh thành văn bản có thể chỉnh sửa cực nhanh – Khám phá ngay! 169
- 19 Jun 2024 Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 156
- 03 May 2024 AI Đàm Thoại (Conversational AI) – Cuộc Cách Mạng Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn 150
- 15 Apr 2025 YouTube đang ủng hộ "Đạo luật No Fakes" nhắm vào các bản sao AI trái phép. 147
- 19 Jan 2025 AI Agents: Ngọn Hải Đăng Dẫn Lối Khởi Nghiệp Trong Kỷ Nguyên Số 130
- 27 Nov 2024 Ứng dụng AI theo dõi thu chi gây sốt vì 'mắng' người tiêu tiền 112
- 06 Mar 2023 KISA - Mô hình đánh giá an toàn thông tin của Hàn Quốc 107
- 23 Apr 2025 Multimodal Agent AI – Cuộc cách mạng trong tương tác người – máy 103
- 02 Jul 2025 Doanh nghiệp đối diện CHI PHÍ ẨN khi không áp dụng "AI Agents": Lộ diện nguy cơ tụt hậu 33
- 01 Sep 2025 AI đang thay đổi khoa học quản trị hiện đại như thế nào 24
"Ông được coi là một trong những nhân vật quan trọng nhất lịch sử trí tuệ nhân tạo (AI) - một nhà lãnh đạo có tầm nhìn đã góp phần định hình tương lai của AI". Đây là đánh giá tích cực mà Gemini, tên cũ là Bard - chatbot AI do Google phát triển, dành cho 2 nhà khoa học người Mỹ John J. Hopfield và nhà khoa học người Anh Geoffrey Hinton. Được mệnh danh là "cha đỡ đầu" của AI, Geoffrey Hinton trở thành chủ nhân giải Nobel Vật lý năm nay nhờ những đóng góp lớn cho công nghệ học máy.
Hai nhà khoa học trên bắt đầu hợp tác từ năm 1980, đã sử dụng các công cụ vật lý để tìm ra các mô hình trong thông tin, xây dựng 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.
Hinton từng gây chú ý lớn khi rời Google năm 2023, nêu lên sự lo ngại về làn sóng thông tin sai lệch, khả năng AI làm đảo lộn thị trường việc làm và rủi ro hiện hữu mà việc tạo ra trí thông minh kỹ thuật số thực sự gây ra.
Năm nay, khi được Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển vinh danh là chủ nhân giải Nobel Vật lý, Hinton vô cùng ngạc nhiên. Khi được hỏi về tiềm năng của công nghệ mà mình góp phần phát triển, ông nói "AI sẽ có ảnh hưởng to lớn" đến xã hội.
"Nó có thể so sánh với cuộc cách mạng công nghiệp. Nhưng thay vì vượt trội hơn con người về sức mạnh thể chất, nó sẽ vượt con người về khả năng trí tuệ. Chúng ta không có kinh nghiệm về chuyện sẽ xảy ra khi có những thứ thông minh hơn con người", ông nói trong cuộc phỏng vấn qua điện thoại sau thông báo về giải Nobel.
Hinton chào đời tại Wimbledon, London, Anh năm 1947. Con đường mà Hinton theo đuổi có lẽ là tất yếu, vì ông xuất thân từ một gia đình giàu truyền thống khoa học. Cụ của ông, George Boole, là nhà toán học phát minh ra đại số Boolean, đặt nền móng cho máy tính hiện đại. Chị em họ của ông, Joan Hinton, là nhà vật lý hạt nhân từng làm việc trong Dự án Manhattan, dự án chế tạo vũ khí hạt nhân đầu tiên trên thế giới trong Thế chiến II. Cha ông là Geoffrey Taylor, một học giả được kính trọng, thành viên của Hội Hoàng gia (Hội Hoàng gia London về Nâng cao Kiến thức Tự nhiên) - viện hàn lâm khoa học lâu đời nhất thế giới.
Hinton từng nhớ lại lời mẹ đã nói với mình khi còn nhỏ: "Hãy trở thành học giả hoặc là kẻ thất bại". Và dường như ông đã làm đúng theo lời khuyên này.
Hinton theo học tại Đại học Cambridge và chuyển đổi giữa các ngành sinh lý học, triết học, vật lý trước khi lấy bằng tâm lý học thực nghiệm vào năm 1970. Sau đó, ông theo học tại Đại học Edinburgh và nhận bằng tiến sĩ về AI vào năm 1978. Dù bị các giáo sư can ngăn, Hinton vẫn quyết định phát triển mạng máy tính phi truyền thống mô phỏng theo các nút thần kinh và cấu trúc của não người. Ông bắt đầu nghiên cứu những hệ thống gọi là "mạng thần kinh nhân tạo" và hoàn thành nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học California, San Diego.
Năm 1982, Hinton tham gia giảng dạy tại Đại học Carnegie Mellon. Tại đây, ông làm việc với nhà tâm lý học David Rumelhart và nhà khoa học máy tính Ronald J. Williams để phát triển một thuật toán hoạt động ngược từ đầu ra đến đầu vào khi đo đạc lỗi. Quá trình này gọi là "lan truyền ngược" và được bộ ba công bố vào năm 1986 trong một bài nghiên cứu có tầm ảnh hưởng lớn, giúp đặt nền móng cho sự phát triển của mạng thần kinh nhân tạo.
Lan truyền ngược là một kỹ thuật đào tạo mạng thần kinh, được ca ngợi là "mảnh ghép toán học còn thiếu" giúp cải tiến nhanh công nghệ học máy. Nhờ kỹ thuật này, con người không cần liên tục mày mò với các mạng thần kinh để nâng cao hiệu suất mà chúng có thể tự làm điều đó. Đây là yếu tố then chốt với các chatbot mà hiện nay, hàng triệu người đang sử dụng hàng ngày. Mỗi chatbot đều dựa vào cấu trúc mạng thần kinh được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu văn bản để diễn giải câu lệnh và tạo phản hồi.
Chính chatbot nổi tiếng ChatGPT cũng nhận thức rõ tầm quan trọng của lan truyền ngược đối với sự phát triển của mình. Nó miêu tả kỹ thuật này là một "bước đột phá then chốt giúp ChatGPT điều chỉnh các tham số để những dự đoán hay phản hồi trở nên chính xác hơn theo thời gian".
Trong cuộc đời nghiên cứu của mình, ông thường có những quyết định bất ngờ. Như năm 1987, khi đang là phó giáo sư tại Đại học Carnegie Mellon, Mỹ, ông rời bỏ vị trí và sang Canada. Một trong những lý do dẫn đến quyết định này là đạo đức công nghệ. Thời điểm đó, phần lớn các nghiên cứu AI của Mỹ đều do Bộ Quốc phòng Mỹ tài trợ và Hinton phản đối việc sử dụng AI cho chiến sự. Tại Canada, ông tiếp tục nghiên cứu của mình với tư cách là giáo sư của Đại học Toronto.
Một cột mốc đáng chú ý khác diễn ra vào năm 2012, khi Hinton cùng hai nhà nghiên cứu khác - bao gồm nhà đồng sáng lập OpenAI sau này, Ilya Sutskever - giành chiến thắng trong một cuộc thi xây dựng hệ thống thị giác máy tính có thể nhận diện hàng trăm vật thể trong ảnh. Cùng với Alex Krizhevsky và Sutskever, Hinton đã thành lập DNNresearch để hướng công việc chung vào học máy. Hệ thống nhận diện hình ảnh mà họ phát triển, mang tên AlexNet, thành công đến mức thu hút sự quan tâm của "gã khổng lồ" Google.
Google mua lại DDNresearch vào năm 2013. Hinton gia nhập Google Brain, nhóm nghiên cứu AI của công ty này, cuối cùng được bổ nhiệm làm kỹ sư cấp cao và phó chủ tịch. Ông tiếp tục nhận được những giải thưởng danh giá cho sự đóng góp của mình, trong đó có giải Turing năm 2018 cho nghiên cứu đột phá về mạng thần kinh nhân tạo, và Huy chương Hoàng gia của Hội Hoàng gia năm 2022 cho công trình tiên phong về học sâu.
Hinton dự đoán AI sẽ cách mạng hóa những lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, dẫn đến năng suất tăng đáng kể. "Nhưng chúng ta cũng nên lo lắng về những hậu quả xấu có khả năng xảy ra, đặc biệt là nguy cơ chúng vượt khỏi tầm kiểm soát. Tôi lo ngại rằng hậu quả tổng thể có thể là những hệ thống thông minh hơn chúng ta cuối cùng sẽ nắm quyền kiểm soát", ông cảnh báo.
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
Mới cập nhật