Forbes 30 Under 30 Việt Nam Phạm Hy Hiếu: Ai bảo thích chơi game, đọc ngôn tình, kiếm hiệp thì không thể làm được những điều quan trọng?

Phạm Hy Hiếu hiện đang là nghiên cứu sinh tiến sĩ Đại học Carnegie Mellon, làm việc ở Google Brain.

Hiếu từng nhận được cả lời mời của FaceBook, Apple và Microsoft song cuối cùng vẫn chọn dừng chân tại Google, hội ngộ với TS Lê Việt Quốc và TS Lương Minh Thắng – đàn anh ở Đại học Stanford và cũng là những người cùng chung niềm đam mê học máy và trí tuệ nhân tạo với anh.

Nhiều người đã biết việc chàng trai 27 tuổi Phạm Hy Hiếu từng giành nhiều giải Toán học quốc tế, nhận học bổng toàn phần Standford từng được nhiều ông lớn công nghệ săn đón. Nhưng ít ai biết rằng, Hiếu cũng từng có thời gian mê game, xao nhãng học hành đến mức mẹ phải “cắt mạng”.

Mình nghe nói là thời đi học Hiếu mê game lắm?

Đúng rồi. Mình mê game nhất là năm lớp 7-8 (2003-2005). Đó là thời điểm mạng ADSL trở nên phổ biến, và cùng với nó là các MMORPG đầu tiên xuất hiện ở Việt Nam. Hình thức giải trí này quá mới mẻ và hấp dẫn, nên mình chơi Priston Tale và Lineage 2 đến quên hết ngày tháng và bài vở.

Tất nhiên là mẹ mình không thích như vậy. Mẹ mình đã “cắt” mạng ở nhà để cấm mình chơi. Nhưng “trong cái khó ló cái khôn”, mình tìm tòi các hướng dẫn để tạo ra các server của riêng mình, từ đó có thể trải nghiệm một số phần của game Lineage 2 mà không cần đến Internet.

Nhờ trốn mẹ chơi game mà mình học được về Java server, cũng như một số khái niệm cơ bản về Cơ sở Dữ liệu (Database). Về sau mình không sử dụng gì nhiều các kiến thức này, nhưng mình coi đó là cái duyên mình đến với lập trình và công nghệ.

Thế còn sở thích đọc truyện kiếm hiệp và ngôn tình thì sao?

Khi mình học cấp 3, thầy chủ nhiệm có lần nói với lớp bọn mình là tiểu thuyết kiếm hiệp của Kim Dung bị gọi là “tiểu thuyết ba xu”, tức là chuyện rẻ tiền. Mình không để ý nhiều lắm.

Học hết cấp 3, mình được bạn cho mượn một cuốn tiểu thuyết ngôn tình Trung Quốc, mình thức một đêm đọc hết, vừa đọc vừa khóc quá trời (cười). Tuổi “teen”, lần đầu biết yêu, không hiểu sự đời mà. Sau này mình đem câu chuyện kể với các bạn của mình, họ đều cười chê. Mình hỏi tại sao, thì bạn bè mình nói mình đọc những loại sách như vậy là rẻ tiền, vô ích, phí thời gian…

Mình cảm thấy bị tổn thương nên phản bác lại. Mình đọc sách là để tìm sự giải trí chứ không phải để tìm kiến thức. Mình nghĩ: “Đã thế tôi sẽ chỉ đọc các thể loại rẻ tiền nhất, mà vẫn sẽ làm được nhiều thứ quan trọng”, với hy vọng đừng ai áp đặt hay đánh giá người khác dựa trên các cuốn sách họ đọc nữa.

Bài luận “kiếm hiệp” gửi Stanford

Trong bài luận gửi cho đại học Stanford, Phạm Hy Hiếu đã chọn câu chuyện luyện kiếm phải trải qua ba cánh cửa của Dương Quá, một nhân vật trong “Thần Điêu Hiệp Lữ” của Kim Dung.

Cánh cửa thứ nhất có kiếm sắt, cánh cửa thứ hai có cây gậy, cánh cửa thứ ba chẳng có gì. Câu chuyện này hàm ý, người luyện võ khi đến cảnh giới cao nhất chẳng cần vũ khí cụ thể. Theo Hiếu, câu chuyện này cũng như học Toán, sau giai đoạn sử dụng định lý để giải, tới giai đoạn hình dung bức tranh tổng quát và cuối cùng là tự vận dụng các điều kiện trong đề bài để đưa ra một lời giải mới, sáng tạo và đẹp.

Có rất nhiều người Việt hoặc gốc Việt thành công với Toán học và trí tuệ nhân tạo trên thế giới như GS Ngô Bảo Châu, GS Vũ Hà Văn… Hiếu có mong muốn được như họ hay không, hay mình muốn đi một con đường khác?

Câu trả lời là có. Cụ thể, mình đang làm Nghiên cứu sinh Tiến sĩ năm cuối, dự định tốt nghiệp vào tháng 5/2021. Ước mơ của mình sau khi tốt nghiệp là được trở thành giáo sư giảng dạy và dẫn dắt nghiên cứu trong các môi trường hàn lâm tại Mỹ.

Nhưng làm giáo sư ở Mỹ cực kỳ khó. Mỗi năm, mỗi khoa của mỗi trường chỉ tuyển thêm 2-3 giáo sư. Có trường còn không tuyển. Trong khi đó, hàng năm đều có hàng nghìn tiến sĩ mới. Mình phải rất nổi bật thì mới có thể cạnh tranh được các vị trí này với mọi người.

Hiếu từng nói: “Mình bị cho là người mê thi” – công việc hiện tại của Hiếu giống và khác một bài thi ở điểm nào? Bài thi tiếp theo của Hiếu đã được “ra đề” hay chưa?

Ngày nào mình cũng làm một “bài thi”. Theo mình nghĩ, công việc nghiên cứu có bản chất là một bài thi.

Trong bài thi này, đề bài của mình là một vấn đề chưa có một giải pháp thoả đáng. Ví dụ, vấn đề có thể là: “Hãy xây dựng một chương trình dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt có chất lượng tốt”. Tất nhiên, vấn đề này đã được hàng chục người thử sức. Tuy nhiên, chúng ta có một sự thật: chất lượng của các chương trình dịch tự động Anh-Việt hiện vẫn còn thấp. “Bài thi” của mình hàng ngày là phát triển các thuật toán mới và “điểm” chính là chất lượng của các thuật toán này. Mục đích là đạt điểm cao hơn những phương pháp trước đó.

Mình làm nhiều nghiên cứu khác nhau, không chỉ có dịch Anh-Việt mà còn dịch Anh-Đức, mô hình hoá ngôn ngữ, nhận diện hình ảnh… Đối với mình, đó đều là các “bài thi” lớn.

Hiếu từng nói, tiếng Anh, tiếng Pháp vì có nhiều người sử dụng nên máy dễ học, và “Trong tương lai khi các nghiên cứu về học máy phát triển hơn, chúng ta thậm chí có thể giúp máy tính hiểu được tiếng Việt”. Vậy việc máy tính hiểu được tiếng Việt sẽ có ý nghĩa như thế nào?

Mình nghĩ việc này có hai ý nghĩa lớn:

Thứ nhất là ý nghĩa khoa học. Đây sẽ là một bước tiến lớn. Chúng ta không có nhiều dữ liệu tiếng Việt để “dạy” cho máy. Vì thế, máy “hiểu” được tiếng Việt có nghĩa là chúng ta đã phát minh ra được một thuật toán cho phép máy có thể học với một lượng dữ liệu hạn chế. Điều này có ý nghĩa vô cùng lớn đối với Machine Learning hiện tại.

Thứ hai là ý nghĩa thực tiễn. Nếu máy hiểu được tiếng Việt thì các ứng dụng của một cỗ máy “hiểu” tiếng Việt sẽ ra đời. Ví dụ, những người khiếm thị hoặc người già ở Việt Nam không biết sử dụng smartphone có thể “ra lệnh” cho điện thoại của họ dẫn họ đi đến một địa điểm, hoặc “ra lệnh” cho điện thoại đặt một chuyến xe Grab… Công nghệ sẽ phổ biến hơn rất nhiều, giúp cho nhiều khía cạnh của đời sống được cải thiện. Con người, sau khi được các công nghệ này lo giúp nhiều thứ, sẽ có thể tập trung làm những việc cần thiết hơn.

Hiếu và những người đàn anh người Việt ở Google Brain có thường nói về Việt Nam hay không?

Mình làm việc rất nhiều với TS. Lê Viết Quốc (Nhà nghiên cứu đứng sau AutoML của Google). Khi có thời gian, bọn mình cũng có nói về Việt Nam.

Có một lần, anh Quốc nhận lời một người bạn, dẫn một đoàn các bạn trẻ Việt Nam đến thăm Google. Trưởng đoàn là ông Philipp Roesler, nguyên Phó Thủ tướng Đức, và bây giờ về Việt Nam làm việc với các bạn đam mê khởi nghiệp. Anh Quốc hỏi mình có muốn đi cùng nhóm các bạn không. Mình nhận lời. Đó là lần đầu tiên mình gặp cùng một lúc nhiều bạn trẻ Việt Nam làm khởi nghiệp đến như vậy. Bình thường mình không có thời gian để cập nhật các tin tức, nên sau cuộc gặp, mình cảm thấy rất vui vì thế giới công nghệ ở Việt Nam cũng đang phát triển rất sôi động.

Ở Việt Nam, theo Hiếu đã xuất hiện và phát triển nền kinh tế dựa trên tri thức hay chưa?

Mình nghĩ là rồi. Hiện tại, nước ta đang có một môi trường tương đối sôi động cho các bạn trẻ tìm cơ hội khởi nghiệp dựa trên các ý tưởng công nghệ. Bên cạnh các công ty khởi nghiệp, môi trường đào tạo và học tập của các bạn sinh viên, học sinh, cũng được nối liền với thế giới hơn. Các trường đại học của Việt Nam đã bắt đầu có nhiều sinh viên đi thực tập ở Google, Facebook… Theo mình, đây là dấu hiệu cho sự xuất hiện của nền kinh tế trí thức.

Hiếu từng nhận xét là môi trường học tập ở Mỹ không tốt hơn Việt Nam và nếu được lựa chọn sẽ không vào Standford, vì sao vậy?

Mình nghĩ chất lượng của một môi trường học tập phải được đo bằng sự chênh lệch giữa chất lượng đầu ra và chất lượng đầu vào. Ví dụ như, một môi trường học tập tốt phải giúp cho sinh viên, học sinh của mình từ yếu, trung bình, khá trở thành trung bình, khá, giỏi.

Nếu mình thành lập một ngôi trường quá nổi tiếng, như Stanford chẳng hạn, xong rồi mình tuyển toàn những sinh viên hàng đầu, ai không có 2 huy chương vàng Toán quốc tế thì cũng có 5 huy chương bạc Olympic Bơi lội, thì mình sẽ chẳng mất công dạy dỗ gì cả! Bởi vì tất cả sinh viên của mình đều quá giỏi rồi. Cứ để họ tự “bơi”, họ cũng vẫn thành đạt.

Ấy thế mà nhiều sinh viên tốt nghiệp Stanford vẫn không tìm được việc làm, hoặc sau khi đi làm thì phát hiện ra mình có rất nhiều lỗ hổng kiến thức, mất rất nhiều công để học lại. Mình nghĩ điều này cho thấy chất lượng đào tạo của trường không được tốt.

Đối với các bạn đánh giá môi trường giáo dục ở Mỹ tốt hơn, mình nghĩ có thể là các bạn này cảm thấy mình hợp với môi trường đó, và cảm thấy rằng sống ở đó thì mình hạnh phúc, nên họ đánh giá cao các môi trường này.

Tuy nhiên, sống hạnh phúc và vui vẻ chưa chắc đã có nghĩa là mình học được nhiều điều cần thiết. Rộng hơn nữa, mình học được nhiều điều cần thiết chưa chắc rằng nhiều người ở trong cùng môi trường với mình cũng học được những điều này. Đánh giá chất lượng của một môi trường giáo dục phải dựa trên một thước đo khách quan và tổng quát. Theo thước đo của mình (dựa trên chênh lệch giữa chất lượng sinh viên đầu ra và đầu vào), và xem xét nhiều người, thì mình thấy Stanford cũng như một vài trường nổi tiếng ở Mỹ mà mình biết, chưa phải là nơi cung cấp một chất lượng đào tạo tốt.

Mối liên hệ giữa toán và ngôn ngữ

Theo Phạm Hy Hiếu, máy tính học ngôn ngữ bằng cách đếm chữ. Một người đã biết tiếng Việt, chưa biết tiếng Pháp và muốn học tiếng Pháp. Khi đọc một cuốn sách song ngữ Pháp – Việt, người này đọc 3 câu: Tôi là học sinh – Je suis étudiant; Tôi là giáo viên – Je suis professeur; Tôi gặp bạn của tôi – Je rencontre mon ami.

Nếu chỉ nhìn và phân tích các câu này, thì không cần có ai dạy, anh ta vẫn có thể “học” được một số từ tiếng Pháp dựa trên việc đếm tần suất xuất hiện của các ký tự. Từ “Tôi” là từ duy nhất xuất hiện ở cả 3 câu tiếng Việt, trong khi đó từ “Je” là từ duy nhất xuất hiện ở cả 3 câu tiếng Pháp. Như vậy, nhiều khả năng “Je” nghĩa là “Tôi”.

Theo Hiếu, tiếng Anh, tiếng Pháp vì có nhiều người sử dụng nên máy sẽ dễ học hơn là tiếng Việt.

Vậy điều tích cực khi học tập và làm việc ở Mỹ mà Hiếu có được là gì?

Điều mình học được nhiều nhất là sự nỗ lực không ngừng nghỉ và không đầu hàng trước các hoàn cảnh khó khăn.

Mình có một người bạn khá thân, biết nhau từ thời chập chững viết những dòng code AI đầu tiên, rồi sau này cùng làm tiến sĩ ở một khoa, một trường. Năm 2018, mình giới thiệu người bạn này của mình cho Google. Google tuyển dụng cậu ấy, nhưng trường gây khó dễ, không cho cậu ấy đến làm cho Google. Tất nhiên, nhà trường nêu nhiều lý do khác, nhưng theo mình hiểu, trường “cấm” cậu ấy đi làm chủ yếu vì cậu ấy là người Trung Quốc, và nước Mỹ ở thời điểm đó, dưới chính quyền Tổng thống Donald Trump, có nhiều chính sách và hành động “không được đẹp mắt cho lắm” đối với người Trung Quốc.

Cậu bạn của mình rất thất vọng. Cũng trong thời gian này, cậu ấy chia tay với bạn gái, rồi bị các giáo sư ở trong khoa gây khó dễ. Mình đã từng nghĩ “May mà mình không ở vào hoàn cảnh như cậu này”. Thế nhưng, cậu ấy vẫn vui cười hàng ngày, vẫn tiếp tục thực hiện các nghiên cứu rất thú vị. Mình rất khâm phục người bạn này.

Một năm sau, trải qua nhiều đấu tranh, trường mình mới bãi bỏ chính sách vô lý kia. Cậu bạn mình đến làm cho Google, và giúp Google phát triển một trong những công nghệ hiểu ngôn ngữ vô cùng quan trọng. Tất nhiên, cậu bạn này của mình rất thông minh, nhưng sự cố gắng vượt qua nghịch cảnh của cậu mới thật sự tuyệt vời.

Để có thể tập trung vào khoa học, Hiếu có phải đánh đổi nhiều thứ?

Mình đã phải đánh đổi rất nhiều thứ. Đến tận bây giờ, mình vẫn không thật sự học được cách cân bằng mọi việc. Mình thường bị cuốn vào công việc chính của mình, quên hết mọi thứ xung quanh, rồi cuối cùng trở nên mệt mỏi, đôi khi cáu gắt.

Thời gian gần đây, điều làm mình trăn trở nhất là mình quá bận làm việc, không có thời gian dành cho vợ của mình. Có những ngày, mình thức dậy từ 5 rưỡi sáng rồi làm đến tận 10 giờ đêm, chỉ dừng lại lúc ăn trưa và ăn tối. Ngoài các bữa ăn đó, mình gần như không tương tác với vợ mình.

Mình cảm thấy có lỗi: chỉ vì mình muốn theo đuổi nghiên cứu khoa học mà vợ mình phải chịu sự cô đơn, mặc dù lúc nào cũng chỉ cách mình vài bước chân. Trong tương lai, mình nghĩ mình phải cố gắng sắp xếp công việc để có nhiều thời gian rảnh rỗi dành cho gia đình hơn.

Từng đạt rất nhiều giải thưởng, danh hiệu cả trong nước quốc tế, vậy lần lọt vào Forbes 30 Under 30 mới đây có ý nghĩa gì mới hơn với Hiếu so với các danh hiệu trước hay không?

Forbes 30 Under 30 có 2 ý nghĩa đặc biệt đối với mình.

Thứ nhất, giải thưởng này từng được trao cho TS. Lương Minh Thắng (năm 2018). Anh Thắng một trong những người đầu tiên đã dẫn dắt mình trong các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, và bây giờ là đồng nghiệp của mình ở Google. Khi nhận giải thưởng này, Hiếu cảm thấy mình đang tiếp tục tiến bước trên con đường giống đàn anh của mình.

Thứ hai, và đây là tin “tay trong” từ Forbes: người đã đề cử mình cho Forbes 30 Under 30 là GS. John Vu (tên Tiếng Việt là Vũ Văn Du). Thầy John là giáo sư trong khoa của mình ở Đại học Carnegie Mellon , nơi mình trở thành tiến sĩ. Cùng là người Việt Nam nên thầy John từng dìu dắt mình rất nhiều. Mình cũng có nhiều kỷ niệm với thầy, nên khi biết mình được thầy đề cử sau nhiều năm không gặp, mình rất vui. Mình hy vọng sẽ có lúc được gặp để nói lời cảm ơn thầy.

Hiếu ăn mừng ra sao?

Trước đây khi còn đi học, mình thường đi uống bia với bạn bè. Sau khi có vợ, ngày nào có tin gì vui, mình sẽ rủ vợ mình đi ăn tối ở ngoài. Đôi khi, mình ăn mừng bằng cách nghỉ một buổi tối, không làm việc gì cả mà ngồi xem một bộ phim với vợ mình. Vì bình thường mình quá bận, nên “không làm gì cả” đã là ăn mừng rồi.