TS Lê Viết Quốc
Những ý tưởng khác lạ mới có thể thay đổi thế giới
SGTT.VN - Tạp chí New York Times vừa qua đã đăng trên trang nhất nghiên cứu của nhóm các nhà khoa học thuộc Google, trong đó có TS Lê Viết Quốc về trí tuệ nhân tạo trên 16.000 máy tính để nhận diện vật thể. Nghiên cứu này đã được thảo luận rất nhiều trên các kênh BBC, NPR, MSNBC… và trở thành một trong những công nghệ mang tính đột phá trong năm 2013.
Sinh năm 1982 trong ngôi làng nhỏ ở Hương Thuỷ – Huế, chàng trai trẻ đã có những bước đi khá ngoạn mục trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ở đại học Stanford. Anh hiện đang làm việc cùng với những chuyên gia hàng đầu cùng lĩnh vực ở Google và mới trở thành giáo sư đại học Carnegie Mellon University (CMU), một ngôi trường danh tiếng khác của Mỹ.
Điểm khác biệt nào từ thời đi học giúp anh có những tố chất cần thiết của một nhà khoa học?
Ngày nhỏ tôi học rất bình thường, chỉ có một đam mê lớn nhất là đọc sách. Nhà bác tôi có rất nhiều sách thú vị, tôi mê nhất là những cuốn sách về lịch sử của Việt Nam và thế giới, nó giúp tôi thay đổi rất nhiều khi đọc được những suy nghĩ của người khác và những đổi thay của thế giới qua các thời kỳ khác nhau. Tôi nhớ mãi năm lớp 7, tình cờ tìm thấy trong tủ sách của bố một cuốn sách thật khác lạ, viết về người đầu tiên đặt chân lên mặt trăng. Nhìn lên mặt trăng rất xa xôi tưởng như không bao giờ tới được, tôi bỗng nảy sinh ước mơ... Tôi nhận thấy khoa học có một sức mạnh, có thể làm được những điều vĩ đại. Từ đó, tôi tìm đọc sách về không gian, các cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật thế giới, và tình yêu toán học, vật lý học, công nghệ thông tin cũng bắt đầu phát triển từ đó.
Một chuyện vui khác là cuốn truyện tranh Đôremon, một robot đến từ tương lai giúp đỡ con người trong cuộc sống hiện tại. Sau khi tìm hiểu thêm, tôi nhận thấy để tạo ra con robot là một quá trình công phu, nhưng quan trọng nhất là đòi hỏi trí thông minh. Từ đó tôi đã đặt câu hỏi về lĩnh vực sau này được gọi là trí tuệ nhân tạo. Đây cũng là một chiếc cầu nối may mắn. Vô tình sau này lại được nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.
Cơ duyên khiến một cậu “học sinh bình thường” như anh có được học bổng du học ở Úc, làm nghiên cứu ở Đức, và có công trình nghiên cứu được công bố trong tạp chí khoa học chuyên ngành quốc tế?
Cơ duyên lớn nhất với tôi chính là được học và làm việc với thầy Alex Smola thời còn là sinh viên ở Úc. Alex là một trong những chuyên gia hàng đầu ở Úc và thế giới về mảng trí tuệ nhân tạo. Khi phỏng vấn tôi, ấn tượng mạnh nhất với thầy là một người trẻ có niềm đam mê. Người giỏi thầy đã gặp nhiều, vì trình độ giáo dục của người ta rất cao, nhưng quan trọng nhất với thầy là lòng đam mê. Ở nước ngoài, người ta rất chú tâm đến lòng đam mê của mình vào một lĩnh vực nào đó. Vì theo họ, dù không quá giỏi nhưng nếu đam mê cũng cố gắng thành người giỏi, và không bỏ cuộc giữa chừng. Còn nếu thiếu đam mê sẽ thấy mệt mỏi lắm, không phát triển được.
Sau thời gian nghiên cứu, chính thầy đã giới thiệu tôi qua Đức. Thầy luôn coi tôi như bạn, cho tôi niềm tin rằng tôi có thể làm được điều tốt, dù mất nhiều thời gian. Thầy cho tôi kiến thức, giúp tôi hiện thực hoá ước mơ.
Nhưng anh đã bị từ chối khi nộp những bài báo đầu tiên cho Stanford? Làm thế nào anh chinh phục một lĩnh vực còn quá mới để hoàn thành luận án tiến sĩ ở Stanford và trở thành một trong những giáo sư thuộc thế hệ 8X đầu tiên của Việt Nam ở Mỹ?
Thực sự đó là niềm vui quá bất ngờ. Làm việc trong môi trường rất nhiều người giỏi giúp tôi học được rất nhiều. Ở Stanford, tôi được tiếp thu ý tưởng làm những nghiên cứu táo bạo, dù có thể là mạo hiểm. Kết hợp với đam mê thời trẻ, tôi quyết định tập trung nghiên cứu về mạng neuron để mô phỏng bộ não con người. Thời điểm đó nhận định chung của nhiều người trong ngành, là nghiên cứu về mạng neuron rất mạo hiểm và dễ bị từ chối vì không thời thượng. Nhưng nghĩ làm cái gì mình thích và tốt cho ngành, nên tôi vẫn quyết tâm theo đuổi. Ban đầu nộp bài, người ta nghi ngờ lắm. Sau ba năm gian khổ, những nghiên cứu của chúng tôi từ từ được chấp nhận. Những kết quả đó đã gây ấn tượng mạnh với Google.
Được Google mời cộng tác cùng nhóm với GS Andrew Ng. dường như đã giúp anh thoát khỏi những giới hạn, để nghĩ lớn hơn?
Tôi rất ấn tượng với môi trường làm việc và kỹ sư ở Google. Là những nhà khoa học, kỹ sư hàng đầu, nhưng họ rất bình dị, khiêm tốn, và trân trọng những người xung quanh. Khi tôi đưa ra ý tưởng, họ đều muốn giúp mình, phát triển để hoàn thiện ý tưởng của mình.
Quá trình làm việc ở Stanford và Google cho tôi tầm nhìn xa và lớn hơn. Khi tôi mang nghiên cứu của mình từ Stanford đến Google, và dùng 16.000 máy tính để chạy chương trình mô phỏng một phần nhỏ trong não người, đã tạo ra những kết quả đột phá trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh, giọng nói, ngôn ngữ… Nghiên cứu này đã và đang làm thay đổi diện mạo của trí tuệ nhân tạo. Những việc tôi làm ở Stanford chỉ ở quy mô nhỏ, dạy cho máy khi đưa khoảng 10.000 dữ liệu, nói chung là rất nhỏ so với hình ảnh mà một em bé nhận được khi học. Vì thế dù có kết quả ấn tượng, vẫn còn nhiều giới hạn về độ chính xác. Những nghiên cứu tiếp theo trên thế giới tập trung việc làm sao phát triển những nghiên cứu của chúng tôi ở Stanford, để tạo ra những thuật toán mới và thông mình hơn.
Muốn làm cái gì to tát đôi khi phải nghĩ khác một chút, chấp nhận mạo hiểm. Hãy đi và phát triển con đường cho chính mình.
|
Tôi nghĩ một trong những giới hạn của thuật toán hiện tại là chưa đủ tài nguyên. Sự thông minh của thuật toán có liên quan nhiều đến số dữ liệu chúng ta cung cấp và tài nguyên máy tính. Theo tôi thì phải dùng tài nguyên gấp trăm, gấp ngàn lần để có thể có bước tiến nhảy vọt về chất lượng. Với nhiều người trong ngành, ý tưởng đó khá điên rồ và đi ngược lại trào lưu chung, nhưng may mắn là ở Mỹ, người ta trân trọng những ý tưởng “điên rồ” và xem những ý tưởng “điên rồ” mới có thể thay đổi thế giới. Những suy nghĩ của tôi có được môi trường phát triển khi có cơ hội cộng tác ở Google, và tiếp xúc với nguồn tài nguyên khổng lồ. Ý tưởng khá điên rồ này đã dẫn đến kết quả bất ngờ. Một trong những kết quả nghiên cứu quan trọng nhất được giới thiệu trên trang nhất của New York Times là “Bao nhiêu máy tính để nhận biết một con mèo? 16.000”. Nhóm nghiên cứu của tôi đã tạo ra một trong những mạng thần kinh lớn nhất bằng cách nối 16.000 bộ vi xử lý máy tính với nhau bằng 1 tỉ kết nối. Thuật toán này có thể nhận diện những vật thể phổ biến trên YouTube như người, vật nuôi, xe cộ… với độ chính xác cao. Nghiên cứu này dẫn đến sự phát triển quan trọng trong nhiều lĩnh vực như chế tạo những chiếc máy có khả năng nhận thức, quan sát, máy hiểu tiếng nói, hay các bộ máy chuyển ngữ, dịch thuật… Kết quả quá ấn tượng đến nỗi mỗi công ty ở thung lũng Silicon đều muốn tạo ra một nhóm để phát triển những nghiên cứu này. Nghiên cứu gần đây của tôi về chuyển ngữ bằng không gian vector cũng mang nhiều điểm khác biệt với trào lưu chung của ngành.
Điều tôi vui nhất là đã trở thành một trong những người góp công cho mảng này. Từ chỗ bị người ta từ chối (năm 2007), sáu năm sau đã trở thành ngành mũi nhọn nhất. Lỗ Tấn từng nói, vốn dĩ trên thế giới này làm gì có đường, người ta đi mãi thành đường thôi. Muốn làm cái gì to tát đôi khi phải nghĩ khác một chút, chấp nhận mạo hiểm. Hãy đi và phát triển con đường cho chính mình.
Sống trong môi trường học thuật phương Tây, anh đánh giá cao nhất điều gì?
Ở Việt Nam, người giỏi không thiếu, tôi không giỏi lắm đâu, may mắn được học bổng, được tiếp xúc với môi trường nghiên cứu quá hiện đại. Chính vì thế luôn nghĩ mình phải phấn đấu. Tôi được học phải tự khám phá ra chính mình, khám phá đam mê của bản thân, thiếu thì tìm tòi học hỏi. Tôi cũng được học phải biết tôn trọng ý kiến của người khác, sai đúng chỉ là tương đối, và phải có khả năng độc lập để không đi theo đám đông.
Tôi đánh giá cao cách họ dạy mình để trình bày một vấn đề. Những buổi thuyết trình, nói chuyện với đồng nghiệp, sinh viên cũng giúp tôi khả năng dùng ngôn ngữ để nói chuyện với người khác, hiểu biết nhiều hơn về ngành của mình, biết chuyển giao cho người khác hiểu về ngành mình. Nghiên cứu có cái hay riêng, đặt ra những thách thức lớn đòi hỏi mình phải sáng tạo, đọc nhiều của người khác, biết thảo luận, biết nói chuyện, giúp mình hoàn thiện kỹ năng sống của bản thân.
Tôi cũng được học về cách làm việc chăm chỉ và vì giá trị mình hướng tới. Những gì mình làm đổ mồ hôi nước mắt mà đạt được, nó ngọt ngào lắm!
Và điều đó đã giúp anh hiểu hơn về giá trị của người khác?
Nhờ công việc gặp gỡ nhiều người, học ở họ, tôi thấy rõ hơn giá trị mà họ theo đuổi, thấy đằng sau mỗi con người bình dị là sự vĩ đại. Và mình trân trọng những giá trị mà những người xung quanh mang lại cho mình.
Là một giáo sư còn rất trẻ, anh coi trọng điều gì nhất để truyền cảm hứng cho sinh viên?
Theo tôi có hai cách dạy: thứ nhất là nhìn con người giống như một thùng nước và tìm mọi cách đổ đầy; thứ hai là nhìn người ta như ngọn đuốc, làm sao cho họ toả sáng. Tôi muốn thắp sáng cho họ để họ tự tìm đường đi. Đổ nước đầy thùng không cần thiết, có những thứ mình học thời đại học nay không còn nhớ nữa. Quan trọng là cái mình học phát triển được khi gặp vấn đề, giúp mình tìm ra cách giải quyết. Tạo niềm hứng thú và để người ta tự tìm ra những ngõ ngách mà người ta chưa biết. Xã hội luôn thay đổi, cái mà mình dạy hôm nay mười năm nữa sẽ lạc hậu, hãy làm thế nào để 30 năm, 50 năm nữa vẫn còn đóng góp được một phần nhờ kiến thức, phần kia là phải thắp lửa.
Tiếp theo là phải cảm thông. Làm cho người ta tiếp thu nhanh liên quan đến vấn đề cảm thông. Phải biết học trò mình biết và chưa biết cái gì, phải đặt mình vào vị trí của họ để truyền đạt kiến thức cần thiết. Cách học nhanh nhất là học qua ví dụ. Ví dụ càng nối liền trải nghiệm con người càng muốn nghe.
Anh nghĩ gì khi nhiều người lo lắng robot thông minh quá sẽ thay thế con người?
Không nên sợ. Ngày xưa từng có những người rất sợ máy cày, có người từng đập máy dệt khi máy dệt thay thế khung cửi. Máy móc sẽ thay thế từ từ để con người làm việc khác quan trọng hơn như dạy học, chữa bệnh, sáng tạo… những việc hoàn toàn nhân văn. Lý do thứ hai không nên sợ là khoảng cách từ robot đến con người còn xa xôi lắm.
Anh có mong muốn đóng góp sức mình cho việc giảng dạy và nghiên cứu tại Việt Nam?
Có hiểu biết đôi chút về ngành, mỗi lần về thăm gia đình, tôi cũng muốn có cơ hội giúp cho các bạn trẻ. Tiếc là chưa liên hệ được với ai để có cơ hội gặp gỡ và nói chuyện với các bạn.
Nghiên cứu khoa học trong nhiều môi trường khác nhau nơi xứ người, có bao giờ anh cảm thấy cô đơn? Làm thế nào để anh vượt qua những cơn tuyệt vọng?
Có hai cách dạy: thứ nhất là nhìn con người giống như một thùng nước và tìm mọi cách đổ đầy; thứ hai là nhìn người ta như ngọn đuốc, làm sao cho họ toả sáng.
|
Mỗi lần về thăm, thấy ba mẹ một già đi, tóc bạc nhiều hơn. Cuộc đời nghiên cứu mà không được ở bên cạnh người thân cũng xót xa lắm. Hồi sống ở một thị trấn nhỏ phía nam nước Đức, nơi chỉ có duy nhất mình là người Việt, tôi nhớ mãi một Noel trời tuyết, thèm đứt ruột một tô phở, thấy cô đơn kinh khủng. Nhưng tôi chưa bao giờ tuyệt vọng. Ngay cả những khi nộp bài báo bị từ chối, tôi vẫn có niềm tin.
Nghiên cứu khoa học là công việc cô đơn lắm vì phải độc lập, đôi khi cũng chùn chân. Nhìn lại quá trình vừa qua cũng nhiều gian nan. Ngày xưa khi tôi còn nhỏ, ba mẹ chỉ ước mơ nuôi con khôn lớn thành người, và cũng không hình dung con mình có thể đi như thế trên con đường khoa học. Thời còn nhỏ ở quê không có điện, không có tivi, mưa bão phải chong đèn học… Cứ nghĩ đến nước mắt ba mẹ mỗi lần đưa tiễn là tôi lại vừa buồn, vừa như được tiếp thêm sức mạnh.
Nhờ những gian khó đó mà tôi biết mình muốn gì và đam mê gì. Cũng như bức tường sinh ra để thử thách mọi người, và những người không có đam mê thì sẽ không cố gắng để vượt qua.
Suốt ngày đối mặt với con số có làm cho tâm hồn anh khô cằn đi?
(Cười hạnh phúc) Người Huế sinh ra đã lãng mạn. Không lãng mạn sao được khi sống ở một xứ nhiều mưa và cảnh vật nên thơ như thế. Để thư giãn, tôi thường đọc sách, nghe nhạc, xem phim, đá bóng và chụp ảnh.
Điều gì đã giúp anh có nội lực để đi đến cùng với ước mơ?
Tôi thường tự hỏi cái gì đem đến cho tôi nhiều hạnh phúc nhất và làm theo điều đó. Thông thường hạnh phúc với tôi là đem lại giá trị cho xã hội, làm được nhiều điều tốt cho mọi người.
thực hiện: Kim Yến
chân dung hội hoạ: Hoàng Tường
