AI đang có khoảnh khắc Nobel của riêng mình. Các nhà khoa học có cần ngành công nghệ để duy trì nó không?

Vài giờ sau khi nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo Geoffrey Hinton giành giải Nobel vật lý, ông đã lái xe thuê đến trụ sở chính của Google tại California để ăn mừng.

Hinton không còn làm việc tại Google nữa. Giáo sư lâu năm tại Đại học Toronto cũng không thực hiện nghiên cứu tiên phong của mình tại gã khổng lồ công nghệ này.

Nhưng bữa tiệc ngẫu hứng của ông phản ánh khoảnh khắc của AI như một bom tấn thương mại cũng đã đạt đến đỉnh cao của sự công nhận khoa học.

Đó là vào thứ Ba. Sau đó, vào sáng thứ Tư, hai nhân viên của bộ phận AI của Google đã giành giải Nobel hóa học vì đã sử dụng AI để dự đoán và thiết kế các protein mới.

"Đây thực sự là minh chứng cho sức mạnh của khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo", Jeanette Wing, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Columbia cho biết.

Khi được hỏi về giải thưởng khoa học liên tiếp mang tính lịch sử dành cho công trình AI trong một email vào thứ Tư, Hinton chỉ nói rằng: "Mạng nơ-ron là tương lai."

Không phải lúc nào cũng có vẻ như vậy đối với các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm các nút máy tính được kết nối với nhau lấy cảm hứng từ các nơ-ron trong não người cách đây nhiều thập kỷ. Hinton chia sẻ giải Nobel vật lý năm nay với một nhà khoa học khác, John Hopfield, vì đã giúp phát triển các khối xây dựng của máy học.

Những tiến bộ của mạng nơ-ron đến từ "nghiên cứu cơ bản, thúc đẩy sự tò mò", Hinton cho biết tại một cuộc họp báo sau chiến thắng của mình. "Không phải vì ném tiền vào các vấn đề ứng dụng, mà thực sự để các nhà khoa học theo đuổi sự tò mò của họ để cố gắng hiểu mọi thứ."

Những công trình như vậy đã bắt đầu từ rất lâu trước khi Google ra đời. Nhưng một ngành công nghệ dồi dào hiện đã giúp các nhà khoa học AI dễ dàng theo đuổi ý tưởng của mình hơn ngay cả khi ngành này thách thức họ bằng những câu hỏi đạo đức mới về tác động xã hội của công trình của họ.

Một lý do khiến làn sóng nghiên cứu AI hiện nay gắn chặt với ngành công nghệ là chỉ một số ít tập đoàn có đủ nguồn lực để xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ nhất.

Wing cho biết: "Những khám phá và khả năng này không thể xảy ra nếu không có sức mạnh tính toán khổng lồ và lượng dữ liệu kỹ thuật số khổng lồ. Rất ít công ty - công ty công nghệ - có sức mạnh tính toán như vậy. Google là một công ty như vậy. Microsoft là một công ty khác."

Giải Nobel Hóa học được trao vào thứ Tư đã thuộc về Demis Hassabis và John Jumper của phòng thí nghiệm DeepMind có trụ sở tại London của Google cùng với nhà nghiên cứu David Baker tại Đại học Washington vì công trình có thể giúp khám phá ra các loại thuốc mới.

Hassabis, giám đốc điều hành kiêm đồng sáng lập DeepMind, công ty mà Google đã mua lại vào năm 2014, đã trả lời phỏng vấn với AP vào thứ Tư rằng ước mơ của ông là mô phỏng phòng thí nghiệm nghiên cứu của mình theo "lịch sử đáng kinh ngạc" của Bell Labs. Được thành lập vào năm 1925, phòng thí nghiệm công nghiệp có trụ sở tại New Jersey này là nơi làm việc của nhiều nhà khoa học đoạt giải Nobel trong nhiều thập kỷ, những người đã giúp phát triển điện toán và viễn thông hiện đại.

“Tôi muốn tái tạo một phòng nghiên cứu công nghiệp hiện đại thực sự tiến hành nghiên cứu tiên tiến”, Hassabis cho biết. “Nhưng tất nhiên, điều đó cần rất nhiều sự kiên nhẫn và rất nhiều sự hỗ trợ. Chúng tôi đã có điều đó từ Google và nó thật tuyệt vời”.

Hinton gia nhập Google vào cuối sự nghiệp của mình và nghỉ việc vào năm ngoái để ông có thể nói chuyện thoải mái hơn về mối lo ngại của mình đối với các mối nguy hiểm của AI, đặc biệt là điều gì sẽ xảy ra nếu con người mất quyền kiểm soát các máy móc trở nên thông minh hơn chúng ta. Nhưng ông không chỉ trích công ty cũ của mình.

Hinton, 76 tuổi, cho biết ông đang ở trong một khách sạn giá rẻ ở Palo Alto, California khi ủy ban Nobel đánh thức ông bằng một cuộc gọi điện thoại vào sáng sớm thứ Ba, khiến ông phải hủy một cuộc hẹn khám bệnh đã lên lịch vào cuối ngày hôm đó.

Khi nhà khoa học này đến khuôn viên Google ở Mountain View gần đó, ông "có vẻ khá hoạt bát và không hề mệt mỏi" khi các đồng nghiệp khui chai sâm panh, nhà khoa học máy tính Richard Zemel, cựu nghiên cứu sinh tiến sĩ của Hinton, người đã tham gia bữa tiệc Google vào thứ Ba cho biết.

Zemel, hiện là giáo sư tại Đại học Columbia, cho biết: “Rõ ràng hiện nay có những công ty lớn đang cố gắng kiếm tiền từ mọi thành công thương mại và điều đó thật thú vị.”

Nhưng Zemel cho biết điều quan trọng hơn đối với Hinton và những người đồng nghiệp thân thiết nhất của ông là sự công nhận của giải Nobel có ý nghĩa như thế nào đối với nghiên cứu cơ bản mà họ đã dành nhiều thập kỷ để cố gắng thúc đẩy.

Khách mời bao gồm các giám đốc điều hành của Google và một cựu sinh viên khác của Hinton, Ilya Sutskever, đồng sáng lập, cựu nhà khoa học trưởng và thành viên hội đồng quản trị tại OpenAI, công ty sản xuất ChatGPT. Sutskever đã giúp lãnh đạo một nhóm thành viên hội đồng quản trị đã lật đổ giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman trong thời gian ngắn vào năm ngoái trong tình trạng hỗn loạn tượng trưng cho các cuộc xung đột của ngành.

Một giờ trước bữa tiệc, Hinton đã sử dụng bục giảng Nobel của mình để chỉ trích OpenAI trong bài phát biểu khai mạc tại một cuộc họp báo trực tuyến do Đại học Toronto tổ chức, trong đó ông cảm ơn những người cố vấn và sinh viên cũ.

"Tôi đặc biệt tự hào về việc một trong những sinh viên của tôi đã sa thải Sam Altman", Hinton nói.

Khi được yêu cầu giải thích thêm, Hinton cho biết OpenAI bắt đầu với mục tiêu chính là phát triển trí thông minh nhân tạo tổng quát tốt hơn con người "và đảm bảo rằng nó an toàn."

"Và theo thời gian, hóa ra Sam Altman ít quan tâm đến sự an toàn hơn là lợi nhuận. Và tôi nghĩ điều đó thật không may", Hinton nói.

Để đáp lại, OpenAI cho biết trong một tuyên bố rằng họ "tự hào khi cung cấp các hệ thống AI có khả năng và an toàn nhất" và rằng chúng "phục vụ an toàn cho hàng trăm triệu người mỗi tuần."

Các xung đột có khả năng sẽ tiếp diễn trong một lĩnh vực mà việc xây dựng ngay cả một hệ thống AI tương đối khiêm tốn cũng đòi hỏi các nguồn lực "vượt xa các nguồn lực của trường đại học nghiên cứu thông thường của bạn", Michael Kearns, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Pennsylvania cho biết.

Nhưng Kearns, người ngồi trong ủy ban chọn ra những người chiến thắng giải thưởng cao nhất của khoa học máy tính — Giải thưởng Turing — cho biết tuần này đánh dấu một "chiến thắng lớn cho nghiên cứu liên ngành" đã được thực hiện trong nhiều thập kỷ.

Hinton là người thứ hai giành được cả giải Nobel và giải Turing. Người đầu tiên, nhà khoa học chính trị đoạt giải Turing Herbert Simon, đã bắt đầu nghiên cứu về cái mà ông gọi là "mô phỏng máy tính về nhận thức của con người" vào những năm 1950s và đã giành giải Nobel kinh tế năm 1978 cho nghiên cứu của ông về quá trình ra quyết định của tổ chức.

Wing, người đã gặp Simon vào đầu sự nghiệp của mình, cho biết các nhà khoa học vẫn chỉ đang ở giai đoạn đầu của việc tìm ra cách áp dụng các khả năng mạnh mẽ nhất của máy tính vào các lĩnh vực khác.

Bà cho biết "Chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu về khám phá khoa học bằng cách sử dụng AI."

Bản tiếng Việt của The Canada Life