Ý tưởng “mạng thần kinh” đi trước thời đại
Suốt hơn 30 năm, tâm trí ông Geoffrey Hinton luôn lơ lửng với khía cạnh về nghiên cứu AI, bởi một đề xuất nghe có vẻ như tương đối đơn giản: Máy tính có thể suy nghĩ như con người bằng cách sử dụng trực giác hơn là các quy tắc cứng nhắc.
Hinton tự nhủ: Liệu máy tính có hành vi như vậy không? Các học giả tranh luận rằng: Máy tính học thông qua các quy luật và logic. Bản thân khái niệm “mạng lưới neuron” của Hinton mà sau này trở thành nền tảng cho “học máy”, đã bị bác bỏ.
Năm 1958, báo New York Times đã cho công bố một dự báo rằng thiết bị đầu tiên có thể như bộ não con người: Perceptron sẽ có thể đi lại, nói chuyện, nhìn, viết, tái sản sinh chính nó và ý thức về sự tồn tại của nó. Nhưng hầu hết các vòng tròn học thuật, các mạng thần kinh được xem như một dạng đề tài lề trái. Không hề nao núng, ông Hinton kiên định cho rằng: “Theo một cách nào đó, bộ não đã hoạt động. Chúng ta không được lập trình, mà có ý thức chung”. Hinton tin rằng ý tưởng “mạng thần kinh” không bị lỗi, vấn đề chính là sức mạnh.
Geoffrey Hinton đã theo đuổi bằng Tiến sĩ tại Đại học Edinburgh (Scotland) vào năm 1972, mạng lưới thần kinh là mục tiêu nghiên cứu của ông.
Mạng lưới thần kinh đã có một số thành công nho nhỏ: Sau đó chúng được chứng minh là hữu dụng với việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Sau khi tốt nghiệp, Hinton làm việc tại Đại học Carnegie Mellon
(Pittsburgh, Pennsylvania, Mỹ), bản thân ông gặp những rắc rối về chính sách đối ngoại của Mỹ dưới thời Ronald Reagan, đặc biệt là sự can thiệp vào Trung Mỹ. Thêm nữa, nghiên cứu A.I ở Mỹ đến từ ngân sách của Bộ Quốc phòng, lại càng không tốt đối với
Hinton, vì thế ông “đầu quân” cho Viện Nghiên cứu tiến bộ Canada (CIFAR). CIFAR khuyến khích các vấn đề hợp tác với những ý tưởng khoa học không chính thống từ các cá nhân không được tìm hậu thuẫn, đã mang đến cho Hinton một cơ hội nghiên cứu lý tưởng cùng mức lương hậu hĩnh.
Người khuyết tật thành thiên tài
Năm 1987, gia đình Hinton dọn tới định cư ở Annex, ông chấp nhận một vị trí nghiên cứu của CIFAR tại Đại học Toronto về khoa học máy tính, và bắt đầu chương trình học trong các cỗ máy và bộ não tại CIFAR.
Thời gian trôi qua, một số những cá nhân tin vào học máy đã chú ý tới Hinton. Ilya Sutskever – ngày nay là đồng sáng lập và Giám đốc tại OpenA.I (tổ chức A.I phi lợi nhuận trị giá 1 tỷ USD của tỷ phú Elon Musk) đã tiến hành gặp gỡ Hinton tại phòng thí nghiệm của ông vào đầu thập niên 2000.
Khoảng năm 2009 khi máy tính cuối cùng có thể tồn trữ một kho dữ liệu khổng lồ thì mạng thần kinh siêu năng lượng bắt đầu hoạt động hiệu quả hơn dựa trên A.I trong nhận diện giọng nói và hình ảnh.
Cũng là lúc mà các tập đoàn công nghệ hùng mạnh như Microsoft, Facebook, Google bắt đầu đầu tư. Năm 2012, Google X (nay gọi là X) – phòng thí nghiệm tuyệt mật của hãng Googe – loan báo rằng đã thành lập một mạng thần kinh với 16.000 bộ vi xử lý máy tính và đính nó với kênh YouTube.
Sự đột phá đã đẩy Hinton và cộng sự của ông lên hàng đầu của phong trào AI.
Hinton làm việc bán thời gian với Google vào năm 2013. Gần đây nhất, Hinton đã chụp hình chung với Thủ tướng Canada - Justin Trudeau… cùng các nhân vật “tai to mặt lớn” khác trong Hội nghị Công nghệ Google Go North được tổ chức ở Toronto.
Mọi người ngồi còn Hinton đứng, thực ra ông hiếm khi ngồi do bị biến chứng phồng lên ở vùng cột sống ngay từ tuổi 19 lúc cùng mẹ di chuyển một cái bếp lò sưởi nặng nề, cùng chứng bệnh loãng xương do liên quan đến một sự thiếu hụt di truyền.
Biến chứng ngày một tồi tệ hơn, đến năm 2005, Hinton “đoạn tuyệt” với việc ngồi. Từ Toronto đến Helsinki, Hinton không ngừng thuyết giảng và đứng liên tục suốt 11 ngày! Hinton thường nói say sưa theo một cách chung nhất: Chặt dữ liệu thành từng mẫu sao cho dễ hiểu, mắt nhìn xa xăm, nở nụ cười kín đáo trên môi.
Tại sự kiện Go North ở Toronto, Hinton trưng ra một bước đột phá được thực hiện cùng với 2 kỹ sư của Google: Mạng viên nang. Mạng thần kinh phụ thuộc nhiều vào các bể dữ liệu học khổng lồ, chúng mất thời gian để nhận diện đồ vật từ một góc khác của cùng món đồ.
“Nang” là một số neuron nhân tạo được cấu trúc thành từng lớp nhằm theo dõi mối quan hệ giữa nhiều phần của đồ vật, làm cho sự nhận dạng nhanh hơn và chính xác hơn. Các chuyên gia A.I tại hầu hết những công ty công nghệ lớn đang tranh nhau để thực hiện bước khám phá mới trong học máy. Hàng tá sinh viên dưới sự giảng dạy của ông
Hinton đã trở thành những tên tuổi “máu mặt” tại Facebook, Google, Apple và Uber. Họ nhớ về người thầy như một giáo sư nổi tiếng, người sát cánh bên sinh viên hơn là chăm chăm vào nghiên cứu.
Toronto đang đà trỗi dậy mạnh mẽ hơn bao giờ hết với nhiều dự án khởi nghiệp mà trước đó từng bị Silicon Valley “nuốt chửng”. Các chuyên gia A.I (người mới làm cũng như người mới tốt nghiệp) đều nhận lương từ 300.000 USD đến 500.000 USD mỗi năm.
Dòng họ khoa học lỗi lạc
Toronto đã tìm ra cách để thúc đẩy sự hiện diện của Hinton bằng cách chiêu mộ đội quân chuyên gia “học máy” ưu tú của ông. Hinton đã tự mình thành lập ra Viện Vector, một phòng thí nghiệm trị giá nhiều triệu USD, là nơi tụ hội của các tinh tú hàng đầu về A.I, tất cả họ sẽ quy dưới trướng của
Hinton coi ông như cố vấn khoa học chính. Hinton từng kể rằng, lúc nhỏ mẹ trao cho con trai 2 sự lựa chọn: “Trở thành học giả, hoặc thất bại”. Cả dòng họ của Hinton là những tên tuổi cự phách về khoa học: Ông tổ của Hinton là George Boole, nhà sáng lập ra logic Boolean; một trong những người con rể của George Boole là Charles Howard Hinton (ông cố nội của Hinton) là một nhà toán học kiêm văn sĩ tiểu thuyết viễn tưởng, người này đã đưa ra khái niệm về “tesseract” (vật thể không gian 4 chiều).
Ông nội của Hinton đã định cư ở Mexico (thành lập ra nhánh gia tộc Hinton ở Mexico). Tên lót của ông Geoffrey Hinton là Everest (nhà địa lý Everest, ông nội chú của ông). Ngoài ra còn phải kể đến bà Joan Hinton (nhà khoa học hạt nhân), từng làm việc cho Dự án Manhattan.
Geoff Hinton chào đời ở Wimbledon vào năm 1947, cha đẻ là ông Howard Hinton, một nhà côn trùng học; mẹ đẻ của ông là Margaret Clark, cô giáo. Hinton cùng 3 chị em gái lớn lên trong ngôi nhà rộng rãi ở Bristol với la liệt thú vật. Khi được hỏi làm cách nào để thành công trong cái bóng gia đình quá lớn, Geoff Hinton thừa nhận: “Áp lực kinh khủng! Tôi từng chìm trong trầm cảm suốt một thời gian dài và phải hùng hục làm việc để khỏi nghĩ về nó”.
Dùng ai trong chăm sóc y tế
Suốt đời mình, Hinton thường xuyên đi bệnh viện, ông khiến các y bác sĩ rất căng thẳng vì những câu hỏi khó trả lời. Hinton đang rất hăng say về tiềm năng học máy để cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe.
Hinton tin rằng một khi AI thành công thì các bác sĩ X-quang sẽ bị mất việc hay chí ít sẽ loại bỏ giai đoạn đọc hình ảnh. Nhận dạng là trái tim của A.I và nó cũng là cách thức chẩn đoán và trị liệu thành công. “Sau rốt, các kỹ sư A.I sẽ huấn luyện hệ miễn dịch của quý vị để tấn công các tế bào ung thư”, Hinton tự tin nói.
Một trong những dự án đầu tiên của Viện Vector do Hinton khởi xướng, sẽ kết nối mạng thần kinh với những kho dữ liệu khổng lồ có sẵn tại các bệnh viện ở Toronto. Bằng cách truy cập các bộ dữ liệu khổng lồ, công nghệ A.I có thể sử dụng cho vô số các đột phá, bao gồm loại bỏ thiết bị giám sát nhịp tim đập của bệnh nhân, giúp bác sĩ xác định thời điểm lý tưởng nhất để xuất viện. Công ty Deep Genomics (một trong những đối tác của Vector) đang dùng A.I để có thể đọc ADN, giúp phát hiện bệnh ở thời kỳ đầu và quyết định cách trị tốt nhất.
Gần đây nhất Stephen Hawking đã lên tiếng cảnh báo về mối hiểm họa của A.I: “Tôi sợ rằng A.I có thể thay đổi con người hoàn toàn”. Hinton đã viết thỉnh nguyện thư lên Liên Hiệp Quốc tiến tới ban hành lệnh cấm các loại vũ khí tự do giết người (robot giết người) và vấn đề lạm dụng A.I. Ông Geoff Hinton kết luận: “Khi máy móc ngày càng trở nên giống người thì con người chúng ta ít tính người hơn”.
