Tiến sĩ trẻ người Việt ở Google: Dành ‘thanh xuân’ tìm cách giảm phí đào tạo AI

Nhận bằng tiến sĩ ở tuổi 29, hiện Phạm Hy Hiếu (TP.HCM) vẫn đang theo đuổi mục tiêu tìm ra các giải pháp giảm tối đa chi phí dạy và học ở một trong những ngành đắt đỏ hiện nay – trí tuệ nhân tạo (AI).

Tiến sĩ Phạm Hy Hiếu là một trong những nhà khoa học trẻ người Việt gặt hái nhiều thành công trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Anh hiện thuộc nhóm nghiên cứu, tham gia nhiều dự án nghiên cứu quan trọng của Google.

Hiện nam tiến sĩ trẻ vẫn đang theo đuổi các dự án nhằm giảm tối đa chi phí trong việc học và đào tạo đối với ngành công nghệ hàng đầu này.

Tiến sĩ trẻ người Việt của Google đã có cuộc trao đổi với phóng viên Thanh Niên.

Phá bỏ giới hạn để nhìn thấy chân trời trí thức rộng mở

Được biết Hiếu là một trong những nhà khoa học trẻ, từng được Forbes Việt Nam vinh dang ở hạng mục 30 Under 30. Con đường nào dẫn Hiếu đến với “ngành công nghiệp” AI?

Tại ĐH Stanford, ngay từ khi còn là sinh viên, mình may mắn có duyên tiếp xúc và theo đuổi ngành trí tuệ nhân tạo (AI), sau đó mình tiếp tục theo học ngành này bậc thạc sĩ.

Lúc này mình chập chững đi những bước đầu tiên, dưới sự hướng dẫn của GS Christopher Manning và một đàn anh người Việt là TS Lương Minh Thắng. Do GS Manning là người chuyên về ngôn ngữ học nên trong giai đoạn này, mình làm chủ yếu về ứng dụng AI trong dịch tự động.

Tiến sĩ trẻ Phạm Hy Hiếu, người vẫn luôn dành thời gian nghiên cứu để tìm ra những giải pháp giúp giảm chi phí đào tạo, học AI – NVCC

Khi làm nghiên cứu sinh ở Google Brain và ĐH Carnegie Mellon (CMU), mình được GS Jaime Carbonell ở CMU và TS Lê Viết Quốc ở Google hướng dẫn. Đáng tiếc, năm 2020 thì GS Carbonell qua đời vì ung thư nên 2 năm cuối nghiên cứu sinh mình chỉ còn làm dưới sự hướng dẫn của anh Quốc là chính. Trong giai đoạn này, mình bắt đầu trưởng thành hơn về mặt nghiên cứu và có những bước đi độc lập của mình.

Khi làm nghiên cứu sinh, Hiếu theo đuổi điều gì?

Hướng nghiên cứu của mình là giảm chi phí dạy và học cho các chương trình AI. Từ năm 2017 trở đi, việc huấn luyện các chương trình AI hiện đại ngày càng trở nên đắt đỏ khi cần phải sử dụng các siêu máy tính, gồm hàng nghìn chip xử lý đắt tiền, cộng thêm hàng nghìn GB dữ liệu.

Luận văn tiến sĩ của mình đóng góp một phương pháp để giảm các chi phí này. Đây một phương pháp giúp giảm chi phí thiết kế AI của Google xuống hàng nghìn lần, từ chỗ sử dụng 400 máy tính trong 3 tuần, giảm xuống còn 1 máy tính trong khoảng 12 giờ.

Tháng 4 vừa rồi mình nhận bằng tiến sĩ và vẫn tiếp tục làm việc tại Google Brain. Về định hướng, mình tiếp tục theo đuổi các nghiên cứu của mình từ thời nghiên cứu sinh, tức là tiếp tục cố gắng giảm chi phí đào tạo AI.

Liệu công việc của Hiếu hiện tại ở Google Brain có trùng với mục tiêu này của bản thân?

Như đã trả lời ở trên, hiện tại, hướng của mình là tiếp tục cố gắng giảm chi phí “đào tạo” AI, và bọn mình vừa đạt được một thành quả lớn tuy nhiên đến thời điểm này vẫn chưa thể công bố được.

Các thuật toán AI hiện đại đang giống như các học sinh trung học, tức là những người được ra đề bài, và giải đề bài đó.

Cách dạy, học, kiểm tra dựa vào “đề bài” này không xấu, nhưng cũng không quá tốt. Nó tương tự như việc chúng ta có nhiều học sinh trung học rất giỏi, đạt nhiều giải thưởng trong các cuộc thi quốc tế. Nhưng không có học sinh trung học nào, bất kể đạt được bao nhiêu giải thưởng quốc tế, mà có thể tạo ra xe tự lái, hay bitcoin, hay AI chơi cờ vua, được cả.

Những tri thức lớn nhất của loài người, từ Plato, Socrates đến Newton, Einstein… đều không đến từ đề bài và lời giải. Đã đến lúc chúng ta cho AI vượt qua hàng rào mang tên “đề bài và lời giải”, để rồi biết đâu AI có thể cho chúng ta những nhà khoa học giống như vậy

Phạm Hy Hiếu

Các nhà nghiên cứu mới là người tạo ra được các sản phẩm này. Tại sao vậy? Bởi vì các nhà nghiên cứu không giới hạn bản thân họ trong khuôn khổ của đề bài và lời giải trong các kỳ thi! Nhờ phá bỏ giới hạn này mà họ nhìn thấy một chân trời trí thức rộng mở hơn rất nhiều, từ đó tạo ra được các sản phẩm xuất chúng.

Triết lý mình rút ra từ nghiên cứu mới nhất của nhóm bọn mình ở Google Brain chính là: đã đến lúc ngừng việc dạy các “AI học sinh trung học”, mà thay vào đó, hãy cho các AI này làm việc như những nhà khoa học.

Những tri thức lớn nhất của loài người, từ Plato, Socrates đến Newton, Einstein… đều không đến từ đề bài và lời giải. Đã đến lúc chúng ta cho AI vượt qua hàng rào mang tên “đề bài và lời giải”, để rồi biết đâu AI có thể cho chúng ta những nhà khoa học giống như vậy.

AI chỉ là một trong những công cụ giúp cuộc sống tốt đẹp hơn

Là một nhà khoa học trẻ, 28 tuổi Hiếu đã đạt cột mốc 10 .000 lượt trích dẫn cho các bài bài khoa học của mình. Cột mốc này có ý nghĩa thế nào với Hiếu ?

Đó là một khích lệ tinh thần giúp cho mình nhìn về phía trước nhiều hơn. Nhưng với mình con số này vẫn còn rất khiêm tốn so với người hướng dẫn, hay một vài người bạn khác của mình. Mình chưa là gì cả, và mình cảm thấy may mắn vì có cơ hội được làm việc cùng những con người xuất chúng như vậy.

Dĩ nhiên, mỗi cột mốc là một điểm để bản thân nhìn lại và tự hào, nhưng mình nghĩ tiếp tục nhìn tới và tiến lên phía trước còn quan trọng hơn nữa để có thể đạt được cột mốc 50.000, 100.000 lượt trích dẫn như những đàn anh đi trước…

Ở góc độ là nhà khoa học, làm việc ở bộ não của Google, Hiếu nhận xét thế nào về sự phát triển của AI hiện nay ở thế giới, so với các nước chúng ta có đang bị chậm đi?

AI hiện tại phát triển rất nhanh và nó dẫn đến rất nhiều “cuộc đua AI”: người người đều muốn mình mới là “cường quốc AI” hay “xứ sở AI” hay “cái nôi của AI”. Điều này tạo ra những áp lực không cần thiết.

AI, nói cho cùng, cũng chỉ là một trong những công cụ được tạo ra để giúp cho cuộc sống của con người trở nên tốt đẹp hơn. Trong các thế kỷ trước, khi con người phát minh ra máy hơi nước, thuốc kháng sinh, vắc xin, dòng điện, máy vi tính, rồi internet… cũng đã từng có những cuộc đua giống như cuộc đua AI bây giờ.

Nếu các nhà nghiên cứu AI cũng suy nghĩ như một người đến từ vài trăm năm sau, tức là mọi người hãy cùng nhau sáng tạo và chia sẻ các công nghệ AI để cuộc sống của nhân loại ngày một tốt hơn, thì câu hỏi “nước X có đang tụt hậu về AI?” sẽ ít cần thiết hơn rất nhiều. Thay vào đó, câu hỏi sẽ là: “Nước Y đã có công nghệ AI tiến bộ. Làm sao chúng ta có thể hợp tác cùng phát triển?”.