Lần đầu tiên một cặp vợ chồng cùng tham gia podcast The Quoc Khanh Show. Một chuyên gia A.I đến từ Google và một nữ doanh nhân xuất thân từ Đại học Stanford.
TS. Lương Minh Thắng là chuyên gia nghiên cứu cấp cao tại Google Deepmind và đồng lãnh đạo dự án phát triển Google Bard Multimodality vào năm 2023 – đây là một trong những đối thủ “so găng” trực tiếp với ChatGPT của Open A.I. Anh cũng đồng thời là đồng sáng lập New Turing Institute, “một doanh nghiệp xã hội với mục tiêu trở thành hệ sinh thái AI theo mô hình thung lũng Silicon ở Đông Nam Á và xa hơn thế nữa”.
Wendy Uyên Nguyễn là Giám đốc Đối ngoại toàn cầu, nhà sáng lập của Viện Vi sinh & Chống dịch Stanford (Stanford Institute for Microbiology and Epidemic Prevention Research). Cô là người khởi xướng nhiều chương trình kết nối, đào tạo các y, bác sĩ, và các nhà nghiên cứu người Việt; liên tục trao cơ hội học hỏi và trải nghiệm tại phòng nghiên cứu của Đại học Stanford – nơi đã ươm mầm vô số những nhà khoa học đoạt giải Nobel.
“Chiến dịch” 100 ngày đưa A.I Bard ra công chúng
Ngày 30 tháng 11 năm 2022 là một dấu mốc lịch sử trong lịch sử nhân loại nói chung và cộng đồng công nghệ nói riêng, khi OpenAI – một công ty công nghệ được “chống lưng” bởi Microsoft – tung ra thị trường chatbot ChatGPT. Chỉ 2 tháng sau, người dùng đã sử dụng ChatGPT như một trợ lý ảo cho đủ thứ tác vụ từ phản hồi email, viết thư tình, soạn đề xuất tăng lương, đơn xin nghỉ việc, lập kế hoạch tài chính, lên công thức nấu ăn, tổng hợp thông tin, nghiên cứu lịch sử,… – danh sách trải dài “15 cây số”. Tới tháng 1/2023, ChatGPT trở thành ứng dụng công nghệ đạt 100 triệu người dùng nhanh nhất trong lịch sử nhân loại (Tiktok cần 9 tháng, Instagram cần hai năm rưỡi).
Ngày ChatGPT ra đời, Google ban hành báo độngĐỎ
Trong một phòng họp tại trụ sở Google ở Mountain View, California – CEO Google Sundar Pichai tuyên bố báo động Đỏ (Code Red) tới toàn tập đoàn, cho rằng ChatGPT có tiềm năng đe dọa tới sự tồn vong của Google. Ông ban hành quyết định toàn bộ tập đoàn cần tập trung nguồn lực, hình thành tổ “tác chiến” với mục tiêu tạo ra một ứng dụng có thể cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT.
Với những thành tựu từ dự án Meena vào năm 2020, sau này trở thành chatbot Google LaMDA (thời điểm đó là The World Best Chatbot), TS. Lương Minh Thắng được giao vai trò then chốt trong chiến dịch “100 ngày đưa Bard ra công chúng”.
Anh chia sẻ, “100 ngày đó có cảm giác khối lượng công việc và thời gian dài như một năm, vô cùng thú vị”, anh nhận được sự hỗ trợ hết mực từ lãnh đạo Google. Tập đoàn thay đổi khẩu hiệu từ “Build Responsible A.I” (Kiến tạo A.I có trách nghiệm), trở thành “Be Bold & Responsible” (Quyết liệt & Có trách nghiệm).
Tương lai của cuộc cạnh tranh giữa các “ông lớn” về A.I
Khi được hỏi về điểm mấu chốt để tạo nên đột phá trên hành trình phát triển Trí Tuệ Nhân Tạo, TS. Lương Minh Thắng cho rằng, “yếu tố quyết định trong cuộc cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo của các “ông lớn” ngành công nghệ không còn nằm ở khả năng tính toán (compute power), mà chính dữ liệu (data) sẽ trở thành yếu tố phân thắng bại”.
Cũng nhờ sở hữu cơ sở dữ liệu khổng lồ, có được từ những ứng dụng với hàng tỷ người dùng như Youtube, Google đã tạo được “bệ phóng” quan trọng cho Bard, giúp tập đoàn nhanh chóng bắt kịp OpenAI sau khi ChatGPT được giới thiệu tới công chúng vào tháng 11/2022.
Tuy nhiên, tiến sĩ cho rằng những “ông lớn” ngành công nghệ”, như X (Twitter cũ) của Elon Musk cũng có ưu điểm với trường dữ liệu người dùng khổng lồ, hay bản thân ChatGPT – với lợi thế ra đời sớm, cũng tổng hợp được nhiều phản hồi giá trị từ cộng đồng. “Đây đều là những đối thủ đáng gờm khi nhìn về tương lai của trí tuệ nhân tạo”, anh cho biết.
Yếu tố quyết định trong cuộc cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo của các “ông lớn” công nghệ không còn nằm ở khả năng tính toán (compute power), mà chính dữ liệu (data) sẽ trở thành yếu tố phân thắng bại
Những chatbot dẫn đầu như ChatGPT, Google Bard, Grok A.I… – để có được sự thông thái như hiện nay, đã đọc hiểu phần lớn kho tàng kiến thức trên Internet – bao gồm các nền tảng mạng xã hội, các trang web tổng hợp thông tin/chia sẻ kiến thức như Wikipedia, Quora…
Không chỉ dừng lại ở đó, các tập đoàn công nghệ đang mời về những nhà nghiên cứu từ đa lĩnh vực, để viết ra những kiến thức chuyên sâu nhằm “nuôi nấng” sự thông thái của chatbot lên những tầm cao mới.
Thành quả của Viện Nghiên cứu Vi sinh và Chống dịch (NCVSCD) Stanford tại Việt Nam
GS.BS Jeffrey S. Glenn là viện trưởng của Viện Nghiên cứu Vi sinh và Chống dịch Stanford. Ông là giáo sư danh dự cấp cao – đã cống hiến nhiều thành tựu cho Đại học Stanford. Khi chị Wendy dẫn ông tới Việt Nam, ông đã hình thành một tình cảm sâu sắc cho đất nước. Năm 2020, khi dịch bệnh bùng phát, ông tuyên bố sẽ tạo dựng một hệ sinh thái với mục tiêu cung cấp nhu yếu phẩm và thuốc men cho các quốc gia đang phát triển.
Nghiên cứu là nền tảng tối trọng để lĩnh vực khoa học của một quốc gia có thể phát triển về lâu về dài, và lĩnh vực nghiên cứu của Việt Nam cần rất nhiều hỗ trợ
Không chỉ đưa các giáo sư, bác sĩ của Stanford về với Việt Nam, Wendy Nguyễn cũng tạo cầu nối đưa các y bác sĩ của bệnh viện Việt Nam sang học hỏi và làm việc tại Stanford. Đây là một chương trình hoàn toàn miễn phí, thời gian từ 6 tháng tới một năm, các bác sĩ và nhà nghiên cứu người Việt có thể tham gia trực tiếp vào hoạt động nghiên cứu tại Stanford.
“Nghiên cứu là nền tảng tối trọng để lĩnh vực khoa học của một quốc gia có thể phát triển về lâu về dài, và lĩnh vực nghiên cứu của Việt Nam cần rất nhiều hỗ trợ”, Wendy Nguyễn cũng cho rằng, nghiên cứu chính là “bệ phóng” để thế hệ các nhà khoa học trẻ của Việt Nam có cơ hội tiếp nối, vun đắp cho nền khoa học của đất nước từ mai về sau.
Nếu cầu nối giữa bác sĩ hai nước là trụ cột thứ nhất, thì những hỗ trợ về tài nguyên chính là trụ cột thứ hai mà viện NCVSCD Stanford mang lại cho Việt Nam. Nhiều loại thuốc đặc trị cho các bệnh phổ biến tại Việt Nam như sốt xuất huyết, tay chân miệng, viêm gan, và cả những loại thuốc ung thư mới được viện đầu tư, nghiên cứu – đều được chuyển giao cho Việt Nam.
Trong trường hợp có những loại virus và mẫu bệnh mới các bệnh viện của Việt Nam chưa có điều kiện vật chất để phân tích, họ có thể gửi những mẫu bệnh này qua phòng thí nghiệm tại Mỹ để các chuyên gia của Stanford đưa ra đánh giá.
Google AlphaFold: Đột phá thú vị của A.I trong Y khoa
“Chúng ta dùng A.I để cải thiện đời sống vật chất, tăng năng suất và kiến thức lên nhiều phần; nhưng nhiều tiền, nhiều quyền lực, lúc bệnh thì làm sao?!”, chị Wendy Nguyễn bày tỏ, cho rằng một trong những chức năng cần được ưu tiên phát triển của trí tuệ nhân tạo chính là trong Y khoa, cụ thể là nhằm chăm sóc sức khỏe con người. Chị và chồng cũng đang ấp ủ một “đứa con tinh thần” chung, với hy vọng tạo ra những giá trị đột phá về chăm sóc sức khỏe cộng đồng.
Với sự bùng nổ của những Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Models) trong năm vừa qua, TS. Lương Minh Thắng dự đoán “trong một vài năm nữa, vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc khai phá ra những loại thuốc mới cũng sẽ bùng nổ”.
Quá trình nghiên cứu thuốc mới thường tốn nhiều năm, thậm chí cả thập kỷ – do thời gian thử nghiệm, xác định tác dụng phụ và các độc tố tiềm ẩn là một quá trình rất phức tạp. Nhưng với sự ra đời của phần mềm AlphaFold, “bài toán 50 năm” phân tích cấu trúc protein (protein folding) đã được giải, và Google Deepmind đã hoàn toàn cải tiến quá trình nghiên cứu thuốc.
“Nếu tiến độ phát triển của A.I được duy trì, chỉ trong vòng 2-3 năm tới chúng ta sẽ tìm ra nhiều loại thuốc đặc trị mới cho những căn bệnh thế kỷ.”
Protein là cấu phần của mọi tế bào trong cơ thể. Nếu ta muốn hiểu được chức năng của tế bào, để từ đó tìm thuốc giải hoặc phương pháp điều trị phù hợp cho từng mầm bệnh, chúng ta cần giải mã được cấu trúc của protein. Thông thường, các nhà nghiên cứu cần 5 – 6 năm, tương ứng với một luận án tiến sĩ, để giải mã một protein duy nhất. Với AlphaFold, công đoạn này được rút ngắn chỉ còn 1 phút, hoặc lâu hơn là 3 – 5 phút.
AlphaFold 2 ra đời hai năm sau khi phiên bản đầu tiên được công bố vào năm 2021, chính thức vượt trội so với mọi phương thức giải mã cấu trúc protein cho tới thời điểm hiện tại. Google đã ứng dụng AlphaFold 2 để giải mã hàng trăm triệu protein, từ đó đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu trong các ngành như sinh học, y tế,… lên gấp bội phần. TS. Lương Minh Thắng cho rằng, nếu mọi việc thuận lợi, chỉ trong vòng 2-3 năm tới chúng ta sẽ tìm ra nhiều loại thuốc đặc trị mới cho những căn bệnh thế kỷ.
“Nghe thấy hào hứng cho tương lai loài người quá!” – Host Quốc Khánh.
New Turing Institute và những cơ hội cho Kỹ sư A.I người Việt
Lấy cảm hứng từ thung lũng Silicon, NTI đặt mục tiêu xây dựng nên “một hệ sinh thái A.I trọng điểm của Đông Nam Á và xa hơn thế.” Học viện không ngừng đưa các chuyên gia từ thung lũng Silicon về chia sẻ tại Việt Nam, tạo nên một sân chơi cho các kỹ sư người Việt nhằm trao đổi kiến thức, kinh nghiệm, và xây dựng mạng lưới quan hệ.
Ứng dụng tư duy từ Stanford, hai vị khách mời đều cho rằng, để kỹ sư người Việt có thể tạo những đột phá trong công việc, các bạn cần có tư duy dài hạn, hài hòa giữa 3 cấu phần chính của một kỹ sư thành công: Giáo dục – Nghiên cứu – Kinh doanh. Đây cũng là 3 trụ cột mà New Turing Institute hướng tới.
Giáo Dục – Education
Trong 5 năm hoạt động, NTI đã đào tạo được 4000 kỹ sư A.I. Đầu ra của NTI tạo ra nhiều kỹ sư, doanh nhân đang có nhiều đóng góp cho xã hội. Có thể kể đến như doanh nhân Nguyễn Thanh Hoà, người ứng dụng A.I cho việc chẩn đoán hình ảnh mắt tại bệnh viện Cao Thắng. Đến với NTI gần như một “số 0” về A.I, Thanh Hoà đã tốt nghiệp thủ khoa khóa đầu của NTI. Sau thời gian làm nghiên cứu tại Pháp, anh đã quay trở lại đứng lớp tại NTI.
TS. Thắng nhấn mạnh vai trò khởi nguồn của giáo dục và chia sẻ “tầm nhìn tham vọng” – cho tới năm 2030, NTI hi vọng sẽ đào tạo được 100,000 kỹ sư A.I. Để mường tượng, giá trị trung bình được tạo ra bởi một kỹ sư Google hàng năm là 1 triệu đô la, “nếu chúng ta đặt mục tiêu, mỗi kỹ sư người Việt tạo ra 100,000 đô một năm, vậy chúng ta sẽ tạo được tổng giá trị 10 tỷ đô la. Đây là một nguồn lực không hề nhỏ cho đất nước.”
“Từ giờ tới năm 2030, học viện New Turing hi vọng sẽ đào tạo được 100,000 kỹ sư A.I người Việt. Nếu làm được như vậy, Việt Nam có thể sánh vai với các cường quốc A.I trên thế giới.“
Nghiên Cứu – Research
Nếu máy móc có thể học sâu hơn mỗi ngày với Deep Learning, thì con người cũng có thể thông thái hơn với khả năng nghiên cứu. Hai vị khách mời chia sẻ về những “kỹ sư 10X” tại Google – đây là những con người có năng lực bằng 10 người khác, có khả năng đào sâu vào vấn đề, và luôn tìm cách vượt qua giới hạn của bản thân.
Dù là mục tiêu cải tiến tốc độ của một sản phẩm nhanh gấp 10 lần, hay tối giản một dòng code băng 1/10 với hiệu quả tương tự, các kỹ sư A.I nên thúc đẩy bản thân mình nhiều hơn, để khai phá tiềm năng tối đa của mỗi cá nhân.
Kinh Doanh – Entrepreneurship
Rất nhiều kỹ sư A.I chưa ứng dụng tư duy kinh doanh trong công tác lập trình, họ tập trung giải quyết những bài toán về công nghệ nhưng chưa liên kết những bài toán này với tính ứng dụng vào đời sống. Đây là một kỹ năng đặc biệt quan trọng từ lâu đã được truyền bá trong Stanford.
“Không chỉ trong kinh doanh bạn mới cần có tư duy khởi nghiệp.”
Hai vị khách mời chia sẻ, không chỉ khi kinh doanh bạn mới cần có tư duy khởi nghiệp, xây dựng sản phẩm, và làm trải nghiệm người dùng. Cũng nhờ tư duy này, TS. Lương Minh Thắng và các cộng sự tại Google đã nghiên cứu những đề tài – với thành quả là những sản phẩm với hàng triệu, thậm chí hàng tỷ người dùng (một trong số dự án anh trực tiếp nghiên cứu là Google Translate).
Các bạn có thể lắng nghe/xem lại toàn bộ nội dung của tập 68 của TQKS tại đây!
Thảo luận về bài viết