“Bố già AI” nhận giải Nobel Vật lý về nghiên cứu máy học

Hopfield là một giáo sư tại Đại học Princeton và Hinton, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Toronto, đã được ca ngợi vì đã đặt nền móng cho máy học, công cụ hỗ trợ nhiều sản phẩm và ứng dụng dựa trên AI ngày nay. Tuy nhiên, Hinton cũng đã bày tỏ lo ngại về sự phát triển trong tương lai của AI, cắt đứt quan hệ với công ty cũ của mình là Google để có thể nói chuyện thoải mái hơn về vấn đề này.

Mark Pearce, một thành viên của ủy ban Nobel Vật lý cho biết: "Công trình của họ có vai trò cơ bản trong việc đặt nền tảng cho những gì chúng ta trải nghiệm ngày nay với tư cách là trí tuệ nhân tạo".

Ủy ban đã công bố danh hiệu danh giá này, được coi là đỉnh cao của thành tựu khoa học, tại Thụy Điển vào thứ Hai. Giải thưởng có giá trị tiền mặt là 11 triệu kronor Thụy Điển (1 triệu USD).

Hinton, người được mệnh danh là “cha đỡ đầu” của trí tuệ nhân tạo (AI) cho biết, ông “vô cùng sửng sốt” khi nhận được giải thưởng này. Khi được hỏi về ý nghĩa tiềm tàng của công nghệ mà nghiên cứu của ông đã giúp phát triển, ông cho biết AI sẽ có "ảnh hưởng to lớn" đến xã hội của chúng ta.

Ông nói: “Nó sẽ tương đương với cuộc cách mạng công nghiệp. Nhưng thay vì vượt trội hơn con người về sức mạnh thể chất, nó sẽ vượt trội hơn con người về khả năng trí tuệ. Chúng ta không có kinh nghiệm về việc có những thứ thông minh hơn chúng ta như thế nào”, ông nói trong một cuộc phỏng vấn qua điện thoại ngay sau thông báo.

Hinton dự đoán công nghệ này sẽ cách mạng hóa những thứ như chăm sóc sức khỏe, dẫn đến "sự cải thiện đáng kể về năng suất".

“Nhưng chúng ta cũng phải lo lắng về một số hậu quả xấu có thể xảy ra, đặc biệt là mối đe dọa rằng những điều này có thể vượt khỏi tầm kiểm soát”, ông cảnh báo.

Ông nói thêm: "Tôi lo ngại rằng hậu quả chung của việc này có thể là các hệ thống thông minh hơn chúng ta cuối cùng sẽ nắm quyền kiểm soát".

Ellen Moons, chủ tịch Ủy ban Nobel Vật lý cho biết, nhờ công trình của những người đoạt giải, AI đã "trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta", từ nhận dạng khuôn mặt đến dịch thuật ngôn ngữ. Những khám phá và phát minh của những người đoạt giải đã hình thành nên nền tảng cho máy học, có thể hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, chẳng hạn như khi chẩn đoán tình trạng bệnh lý”.

Michael Moloney, Giám đốc điều hành Viện Vật lý Hoa Kỳ nói rằng, công trình của những người đoạt giải Nobel Vật lý năm nay đã biến đổi khoa học, cho phép các hệ thống máy học xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và giúp các nhà khoa học phát hiện ra các mô hình mà nếu không có nó sẽ không bao giờ tạo ra được.

“Mọi người rất hào hứng với các mạng nơ-ron này cách đây khoảng 40 năm… nhưng khi đó chúng tôi không có công nghệ để thực sự triển khai và tận dụng những khám phá. Phải mất thời gian và giờ chúng tôi đã có, nó thực sự được tăng tốc với tốc độ rất lớn.”

AI đã trở thành cách viết tắt của máy học sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Công nghệ này – do Hopfield và Hinton phát triển – dựa trên cấu trúc của não.

Trong khi não có các neuron, mạng neuron nhân tạo có các node (nút mạng) có giá trị khác nhau. Các neuron của não giao tiếp với nhau thông qua các synapse (điểm tiếp hợp thần kinh), các node nhân tạo ảnh hưởng lẫn nhau thông qua các kết nối. Bạn có thể đào tạo một mạng neuron nhân tạo bằng cách phát triển các kết nối mạnh hơn giữa các node, giống như bạn có thể đào tạo não.

Cũng giống như chúng ta có thể vắt óc để tìm một từ hoặc sự kiện cụ thể mà chúng ta hiếm khi sử dụng và chỉ nhớ một cách mơ hồ, mạng lưới nơ-ron nhân tạo cũng có thể tìm kiếm ngược lại thông qua các mẫu mà nó đã lưu – nhờ vào phát minh ra mạng lưới Hopfield vào năm 1982.

“Hopfield tò mò về việc liệu có thể có một hệ thống vật lý lấy cảm hứng từ não bộ, một mạng lưới các tế bào thần kinh tính toán nhỏ, được kết nối với nhau hay không. Ông tò mò liệu có thể thiết lập việc học một hệ thống rất đơn giản như vậy hay không. Và điều đó thực sự có thể”, Pearce nói.

Sau khi Hopfield công bố nghiên cứu của mình, Hinton đã mở rộng nó bằng cách sử dụng các ý tưởng từ vật lý thống kê và phát triển hình thức học máy sớm nhất, được gọi là "máy Boltzmann". Ông đã chứng minh rằng có thể sử dụng mạng lưới để tìm ra các mẫu trong dữ liệu”.

Kể từ những năm 1980, các mạng đã tăng kích thước. Trong khi Hopfield sử dụng một mạng chỉ có 30 nút – với ít hơn 500 tham số liên kết chúng – thì các mạng ngày nay, chẳng hạn như các mạng được sử dụng để cung cấp năng lượng cho Chat GPT, có thể chứa hơn một nghìn tỷ tham số.

Ngoài việc là người tiên phong về AI, Hinton cũng kêu gọi thận trọng xung quanh công nghệ này. Vào tháng 5 năm 2023, ông đã rời khỏi vị trí của mình tại Google và quyết định " tố cáo " sau khi lo lắng về mức độ thông minh của nó.

"Tôi chỉ là một nhà khoa học đột nhiên nhận ra rằng những thứ này đang trở nên thông minh hơn chúng ta. Tôi muốn rung chuông và nói rằng chúng ta nên lo lắng nghiêm túc về cách chúng ta ngăn chặn những thứ này kiểm soát chúng ta".

Ông cảnh báo rằng AI "biết cách lập trình nên nó sẽ tìm ra cách vượt qua những hạn chế mà chúng ta đặt ra cho nó. Nó sẽ tìm ra cách thao túng mọi người để làm những gì nó muốn."