TS Lê Viết Quốc là một trong những cái tên được nhắc đến nhiều nhất của lĩnh vực công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI). “Lúc nào nằm mơ, tôi cũng mơ về Việt Nam”, Tiến sĩ Lê Viết Quốc từng chia sẻ với Tuổi Trẻ Online.
(ảnh: Fulbright)
Từ làng quê nghèo ở Huế đến thung lũng Silicon nước Mỹ, trở thành chuyên gia hàng đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo (AI), Lê Viết Quốc là người trực tiếp tham gia những dự án công nghệ mang tính cách mạng, có thể góp phần thay đổi thế giới. Sống và làm việc tại Silicon Valley (Mỹ) - nơi sôi động nhất của công nghệ thế giới - thế nhưng Quốc chia sẻ với Tuổi trẻ Online "lúc nào nằm mơ, tôi cũng mơ về Việt Nam".
Không chỉ ở Việt Nam, mà trên toàn thế giới, cái tên Lê Viết Quốc không còn xa lạ với giới khoa học và dư luận, nhất là những người quan tâm đến Trí tuệ nhân tạo (AI). "Tiến sĩ Lê Viết Quốc" thường xuyên xuất hiện gắn liền với những dự án nổi tiếng của Google về trí tuệ nhân tạo như Google Translate, Google Search….
Khi Lê Viết Quốc, người Việt Nam đầu tiên được xướng tên trong TOP những nhà phát minh trẻ hàng đầu thế giới, các thầy cô trường Chuyên Quốc học Huế không quá bất ngờ trước thành tựu Quốc đạt được. Họ vẫn nhớ cậu học trò nghèo chuyên toán, đến từ nông thôn nhưng luôn tràn đầy nghị lực và đam mê học tập.
Quốc kể, nơi mình sống suốt thời thơ ấu, một làng quê nghèo của huyện Hương Thủy, tỉnh Thừa Thiên – Huế thậm chí không có điện. Khi đó, thư viện nhỏ gần nhà là cả một thiên đường đối với cậu bé. Hàng ngày, Quốc vùi đầu trong thư viện, ngấu nghiến đọc các cuốn sách về những phát minh vĩ đại và mơ mộng một ngày nào đó, mình cũng sẽ có tên trong danh sách ấy.
Năm 14 tuổi, Quốc quyết định rằng, phát minh hữu ích nhất cho nhân loại có lẽ là một cái máy đủ thông minh để có thể tự theo đuổi và cho ra các sáng chế - một ý tưởng cho đến giờ vẫn còn là một giấc mơ. Nhưng chính ước mơ cháy bỏng của tuổi thơ đó đã đưa Quốc đến với con đường trở thành một người tiên phong nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, để tạo ra những phần mềm giúp hiểu về thế giới hơn cách mà con người đang làm.
Đừng bỏ lỡ "Học lập trình Trí tuệ nhân tạo AI bắt đầu từ đâu?"
Nhờ thành tích học tập xuất sắc, Quốc được trao học bổng toàn phần của Chính phủ Australia để theo học đại học tại Đại học Quốc gia Australia và sau đó là học bổng nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Stanford (Mỹ).
Quốc kể, khi mình lần đầu tiên bắt đầu nghiên cứu AI, đầu những năm 2000, nó “thực sự làm phiền” anh. Anh không thích các hệ thống máy-học dựa quá nhiều vào đầu vào từ các kỹ sư con người. Để đạt được sự thông minh thực sự, Quốc nói, máy phải tự học, không cần nhãn hiệu chỉ dẫn, giống như con người.
Khi ở Stanford, Quốc đã khám phá ra chiến lược để cải thiện khả năng tự học của máy. Khi đó, các nhà khoa học đã bắt đầu công bố các kết quả đầy hứa hẹn nhưng vẫn còn rất chậm chạp về một phương pháp gọi là “học sâu” (deep learning), bằng cách sử dụng hàng trăm máy để vận hành “các mạng thần kinh” phức tạp – các kiến trúc phần mềm có nhiệm vụ bắt chước các mạng lưới nơ-ron thần kinh – nó cho phép các máy học hỏi. Quốc tìm ra được cách làm thế nào để tăng tốc – bằng việc xây dựng các mạng nơ-ron thần kinh mô phỏng lớn hơn 100 lần, từ đó có thể xử lý dữ liệu với độ lớn gấp hàng ngàn lần.
(ảnh: dantri)
Cách tiếp cận của Quốc đã thu hút sự chú ý của Google, dẫn đến cơ duyên anh được mời tham gia đồng sáng lập dự án Google Brain vào năm 2011 cùng nhà nghiên cứu AI nổi tiếng khi ấy, Andrew Ng. (hiện là giám đốc nghiên cứu của Baidu, hãng công nghệ tìm kiếm khổng lồ tại Trung Quốc).
Năm 2012, kết quả nghiên cứu của họ được công bố, khởi động cho một cuộc chạy đua quyết liệt ở Facebook, Microsoft và các công ty khác nhằm đầu tư vào nghiên cứu công nghệ “học sâu”. Quốc và cộng sự đã phát triển thành công một mô hình mạng lưới nơron chuyên sâu có thể nhận ra mèo dựa trên 10 triệu hình ảnh kỹ thuật số từ Youtube, cũng như hơn 3.000 bức ảnh trong tập dữ liệu ImageNet.
Kể từ đó, nhà khoa học trẻ tuổi này đã giúp đỡ xây dựng các hệ thống Google nhận dạng các từ nói trên điện thoại Android, và tự động đánh dấu (tag) ảnh của bạn trên web, cả hai kỹ thuật đều được hỗ trợ từ công nghệ học sâu.
Rời Stanford năm 2013, Quốc chính thức gia nhập Google với tư cách một nhà nghiên cứu. Anh sớm đạt được những đột phá ấn tượng trong lĩnh vực dịch máy, trước khi đề xuất và hoàn thiện trình tự chuỗi cùng các nhà nghiên cứu khác ở Google.
Năm 2016, dựa trên những thành công trong nghiên cứu của Quốc, Google đã công bố hệ thống dịch máy Nơron (Neural Machine Translation System), sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để tạo ra các bản dịch tốt hơn và tự nhiên hơn. Đầu năm 2019, Google đã ra mắt AutoML Vision cũng dựa trên những nguyên lý mà Lê Viết Quốc đặt nền móng.
(nguồn video: Facebook Hung Ngo)
Đầu năm 2017, Lê Viết Quốc nhận lời tham gia Hội đồng Tín thác Đại học Fulbright Việt Nam, với mong muốn đóng góp để Việt Nam sẽ có trường đại học đẳng cấp quốc tế. Quốc chia sẻ mình tham gia Hội đồng Tín thác của ĐH Fulbright Việt Nam (FUV) có nhiều lý do.
Lý do đầu tiên là có rất nhiều tình yêu cho đất nước Việt Nam. Là người Việt Nam, ra nước ngoài đã 16-17 năm những mơ ước lúc nào cũng hướng về Việt Nam thôi, cứ nằm mơ là lại mơ về những gì ở Việt Nam, chứ không mơ về Mỹ đâu (cười), Quốc nghĩ nhiều đến thời thơ ấu ở Việt Nam, đến quê hương. Ngoài ra, Quốc Việt Nam muốn phát triển, thành công thì cần phải có trường ĐH tốt. Có thể cần phải làm nhiều thứ nhưng trước hết phải có những trường ĐH tốt để đào tạo ra những người giỏi, họ sẽ làm thay đổi đất nước.
Theo đánh giá của Quốc, SV Việt Nam rất có tiềm năng đối với ngành khoa học máy tính nói chung và AI nói riêng vì hai lý do: Thứ nhất, SV Việt Nam rất giỏi, khả năng lập trình tốt. Thứ hai, chương trình THPT của Việt Nam dạy khá tốt về toán và khoa học cơ bản. Để thành công trong AI thì đó là hai yếu tố nền tảng. Với các bạn trẻ quan tâm đến AI, Quốc có lời khuyên hãy tìm hiểu về AI, biết kỹ về AI và nếu thực sự thích, nên bắt đầu bằng những dự án nhỏ, đừng tìm việc quá khó. Bắt đầu bằng cái quá khó, quá lớn, khả năng thành công thấp thì lại nản. Đừng nản chí sớm (cười), những dự án đầu tiên của Quốc cũng không thành công cho lắm, phải trải qua nhiều dự án mới dần dần đạt đến thành công.
Tham khảo "Khóa học Lập trình Python - ngôn ngữ không thể thiếu để phát triển AI"
(ảnh: Fulbright)
Mặc dù ngành AI có lịch sử lâu năm rồi nhưng AI có những bước phát triển mạnh mẽ nhất kể từ năm 2011 và 2012 cho đến nay nhờ một ngành mũi nhọn còn gọi là deep learning (học sâu). Nhưng trong đó phát triển mạnh nhất liên quan đến nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử (game playing).
Từ năm 2012 đến nay, nhiều chuyên gia đầu ngành đánh giá là deep learning sẽ phát triển chậm lại, nhưng thực tế ngược lại. Một trong những lý do chính là tốc độ xử lý của máy tính vẫn tiếp tục phát triển mạnh, và càng ngày càng có nhiều người tham gia nghiên cứu. Quốc dự đoán là deep learning vẫn tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong vài năm tới.
Hiện tại thì các công ty tìm được nhiều ứng dụng tốt cho AI và deep learning là các công ty internet nhu Google, Facebook. Nhưng vài năm tới thì Quốc nghĩ AI và deep learning sẽ lan tỏa ra các ngành khác như giao thông, y tế, giáo dục.... Dự báo trong vòng 5- 10 năm tới, công nghệ từ AI sẽ rất phát triển dữ dội, bao trùm mọi lĩnh vực của cuộc sống.
[Tài liệu tham khảo: Megastory]
