Học sâu kiểu Lê Viết Quốc

"Trí tuệ nhân tạo nếu không có khả năng tự học, thì chưa thể gọi là thông minh".

Bên trong trung tâm thí nghiệm ở tổng hành dinh của Google tại California (Mỹ), các nhà khoa học đang tìm cách “dạy” cho máy tính thông minh hơn.

Từng được biết đến với những thành quả tưởng chừng là khó tin như xe hơi tự lái hay mắt kính thông minh, trung tâm thí nghiệm này còn đang đeo đuổi một dự án “viễn tưởng” hơn nhiều khi kỳ vọng sẽ xây dựng được chương trình máy tính có trí thông minh giống như con người. Đó chính là Google Brain, tên thường gọi của dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo dựa trên khả năng tự học của máy tính (Deep Learning, hay Học Sâu). Google Brain và Deep Learning cũng là cơ duyên đưa cái tên Lê Viết Quốc vào danh sách 35 nhà sáng tạo trẻ dưới 35 tuổi có cống hiến xuất sắc nhất thế giới do Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) bình chọn năm nay.

Sinh năm 1982 tại một ngôi làng nhỏ ở Hương Thủy (Huế), Lê Viết Quốc từ nhỏ đã ham mê đọc sách. Một lần, anh tình cờ đọc được cuốn sách về những bước tiến của lịch sử nhân loại và nhìn thấy bức ảnh của người đầu tiên đặt chân lên mặt trăng. “Trải nghiệm đó là bước ngoặt thay đổi cuộc đời của tôi. Con người không phải là loài khỏe mạnh nhất, chạy nhanh nhất hay bay cao nhất. Nhưng nhờ có trí thông minh và khả năng học hỏi mà chúng ta đã đạt được rất nhiều thành tựu phát triển. Nếu có thể tái tạo được trí thông minh và khả năng học hỏi của con người, chắc chắn đó sẽ là phát kiến vĩ đại nhất”, Quốc nhớ lại.

Quyết tâm đeo đuổi con đường đã chọn, sau khi tốt nghiệp trường chuyên Quốc học Huế, Lê Viết Quốc tiếp tục theo học tại Đại học Quốc gia Úc (ANU) và thực hiện nghiên cứu sinh Tiến sĩ tại Đại học Stanford (Mỹ) về trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, trong quá trình theo học, anh thấy những phần mềm trí tuệ nhân tạo mà mình được tiếp cận thường phải có sự can thiệp của con người, ví dụ như nhập dữ liệu và lập trình từ trước thì mới có thể xử lý như ý muốn.

“Cốt lõi trong trí thông minh của con người chính là khả năng học hỏi. Chúng ta sinh ra như một tờ giấy trắng, nhưng qua bao năm tháng học hành và lớn khôn thì lại có thể làm được nhiều điều mà không cần ai hướng dẫn. Trí tuệ nhân tạo nếu không có khả năng tự học hỏi để thực hiện được những công việc mới mà vẫn cần con người lập trình thì cũng chưa thể gọi là thông minh”, anh nhận xét.

Nghĩ là làm, Lê Viết Quốc bắt đầu nghiên cứu làm sao cho trí tuệ nhân tạo có thể tự học, cụ thể là Deep Learning.

Thực tế, Deep Learning được xem như là nhánh chi tiết hơn của Machine Learning, thuật ngữ dùng để chỉ một phân ngành của trí tuệ nhân tạo chuyên nghiên cứu và xây dựng các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu thay vì chỉ thực thi theo những dòng lệnh được lập trình sẵn. Trong bối cảnh lượng dữ liệu thu thập được ngày càng nhiều, công nghệ học hỏi của máy tính càng phải “sâu” để có thể đưa ra được những kết quả hữu ích. Thế nhưng, nguồn lực mà Lê Viết Quốc tiếp cận được ở Đại học Stanford là khá hạn chế nên phần nào giới hạn khả năng nghiên cứu của anh.

“Khi còn nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ở Đại học Stanford, tôi tin rằng thay vì tìm cách xây dựng những thuật toán phức tạp hơn để máy tính tự học sâu hơn, chúng ta có thể tăng tốc quá trình này bằng cách kết nối nhiều máy tính lại với nhau và dùng lượng tài nguyên đó để mô phỏng số lượng lớn các liên kết thần kinh trong não bộ người. Khi tiếp cận với Google bằng ý tưởng này, họ đã quyết định mời tôi tham gia Google Brain”, Quốc chia sẻ.

Gần hai năm làm việc tại Google tuy chưa phải là khoảng thời gian quá dài, nhưng những thành tựu mà nhà khoa học trẻ người Việt này cùng nhóm nghiên cứu ở Google Brain đóng góp cho Deep Learning và trí tuệ nhân tạo là rất đáng chú ý.

Với sự hướng dẫn của Giáo sư Andrew Ng, trưởng nhóm nghiên cứu Google Brain, Quốc cùng đồng nghiệp đã xây dựng được một hệ thống trí tuệ nhân tạo khổng lồ gồm 16.000 máy tính, mô phỏng khoảng 1 tỉ kết nối nơ-ron thần kinh trong não bộ con người. Đặc biệt hơn, hệ thống này không cần lập trình nhưng đã tự học được cách nhận diện loài mèo, con người và hơn 3.000 sự vật khác chỉ bằng cách nạp 10 triệu hình ảnh ngẫu nhiên từ các đoạn video trên YouTube vào bộ nhớ.

“Bước tiến này, so với cả quá trình nghiên cứu trí tuệ nhân tạo từ xưa đến nay, là rất đáng chú ý. Khi còn ở Đại học Stanford, hệ thống của chúng tôi chỉ mô phỏng được khoảng 10 triệu kết nối nơ-ron thần kinh. Ở thời điểm hiện tại, Google Brain đã mô phỏng được hơn 1 tỉ kết nối. Tuy nhiên, não bộ con người ít nhất phải có đến 10.000 tỉ kết nối nơ-ron thần kinh. Chặng đường phía trước vì thế vẫn còn rất xa”, Quốc nhìn nhận.

Dù vẫn còn nhiều việc cần phải làm, nhưng trước mắt Google Brain đã bắt đầu được ứng dụng vào khá nhiều chức năng mà người dùng internet thường sử dụng. Ví dụ, Google Brain đã được Google áp dụng cho tính năng nhận diện giọng nói trên các thiết bị Android; hay việc tự động phân chia hình ảnh đường phố Street View theo từng nhóm khác nhau. Với khả năng tự học không cần lập trình, Google Brain có thể giúp xác định địa chỉ và những thông tin khác có liên quan chỉ bằng cách phân tích các bức ảnh chụp đường phố. Ngoài ra, người dùng bây giờ đã có thể tìm kiếm trên Google bằng giọng nói và hình ảnh mà không cần phải gõ từ khóa như trước.

“Đúng là những công nghệ phức tạp như Deep Learning đang được các tập đoàn lớn như Google, Facebook hay Baidu tập trung đầu tư. Dù vậy, những kết quả nghiên cứu này hoàn toàn có thể được tái hiện bởi các công ty nhỏ hơn. Tại Việt Nam đã có những nhóm nghiên cứu chỉ gồm 2-3 người nhưng đã thành công khi dùng một số máy tính kết nối lại để thực hiện nhận diện vật thể, hình ảnh… Những kiến thức cơ bản về Deep Learning cũng được tôi chia sẻ rộng rãi trên YouTube cho những ai mong muốn tìm hiểu. Tuy nhiên, muốn đầu tư trí tuệ nhân tạo thành công thì phải có cách tư duy khác biệt”, Quốc nhận định.

Theo Quốc, các công ty công nghệ ở Việt Nam nên học hỏi cách tư duy của giới công nghệ ở Israel. “Tôi có một số bạn người Do Thái. Họ nói rằng ở Israel, nếu làm điều gì không có chiều sâu, không có đóng góp cho xã hội hoặc không có gì đột phá thì người Israel sẽ không làm. Hiện tôi đang làm việc ở Google, nhưng nếu có một dự án nghiên cứu hay ứng dụng trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam thực sự mang tính đột phá, tôi sẽ nghĩ đến việc tham gia hoặc hỗ trợ trong khả năng. Ngoài ra, tôi hy vọng làm việc cùng những người luôn đặt mục tiêu cao cho bản thân và không ngừng học hỏi”, Quốc nói.

(Theo Nhịp cầu Đầu tư)