Hai học giả này được biết đến là “ông tổ của trí tuệ nhân tạo”, khi sử dụng các công cụ vật lý cơ bản để phát triển nền tảng cho công nghệ máy học (machine learning) ngày nay.
Ủy ban Giải thưởng Nobel cho biết: “Nhờ những công trình nghiên cứu từ những năm 1980 trở đi, nghiên cứu của John Hopfield và Geoffrey Hinton đã cách mạng hóa việc máy móc có thể học và xử lý thông tin, mở đường cho những tiến bộ trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau”.
Từ bỏ công việc ở Google, cảnh báo mối nguy hiểm từ AI
Geoffrey Hinton sinh ngày 6/12/1947, là một nhà khoa học máy tính người Anh.
Ông sinh ra trong một gia đình trí thức. Cha của ông, Howard Hinton, là một nhà côn trùng học lỗi lạc. Cùng với đó, 3 người anh, chị của ông đều làm công tác học thuật.
Geoffrey Hinton theo học tại Đại học Cambridge, nơi ông chuyển đổi giữa các ngành sinh lý học, triết học và vật lý trước khi lấy bằng tâm lý học thực nghiệm vào năm 1970.
Sau đó, Geoffrey Hinton theo học tại Đại học Edinburgh, nơi ông nhận bằng Tiến sĩ về AI vào năm 1978.
Bất chấp sự ngăn cản của các giáo sư và đồng nghiệp, Geoffrey Hinton vẫn theo đuổi đam mê về mô hình mạng máy tính phi truyền thống, được mô phỏng theo các nút thần kinh và cấu trúc của não người.
Geoffrey Hinton sau đó trở lại Đại học Toronto vào năm 2001, và bước đầu đạt được những tiến bộ trong các mô hình mạng nơ-ron.
Nhóm nghiên cứu của ông đã phát triển và bắt đầu áp dụng các phương tiện thực tế cho công nghệ học sâu vào những năm 2000. Cùng thời gian đó, khái niệm về máy học cũng dần trở nên phổ biến.
Năm 2013, Google đã mua lại công ty do Geoffrey Hinton cùng 2 đồng sáng lập, với giá 44 triệu USD. Ông chính thức gia nhập Google Brain, nhóm nghiên cứu AI của công ty tới từ Mỹ, và được bổ nhiệm làm phó chủ tịch phụ trách lĩnh vực này.
Tròn 10 năm làm việc tại Google, Geoffrey Hinton đã có những đóng góp đột phá trong lĩnh vực AI. Theo hồ sơ Google Research, khi còn làm việc tại Google, ông chủ yếu thiết kế các thuật toán học máy.
Tuy nhiên, đến tháng 5/2023, Geoffrey Hinton tuyên bố nghỉ việc tại Google.
Nguyên nhân là bởi, nhà khoa học này muốn có quyền phát ngôn một cách thoải mái hơn về những rủi ro khi sử dụng AI cho mục đích thương mại.
Trong đó, ông đặc biệt bày tỏ mối lo ngại về sức mạnh tạo ra nội dung giả mạo và khả năng đảo lộn thị trường việc làm của AI.
Geoffrey Hinton tuyên bố rằng ông không hoàn toàn hối hận về công việc kéo dài 1 thập kỷ của mình tại Google, nhưng bày tỏ sự lo ngại rằng AI sẽ trở nên “không thể kiểm soát được” trong tương lai.
“Thay vì vượt trội hơn mọi người về sức mạnh thể chất, nó sẽ vượt trội hơn mọi người về trí tuệ”, Geoffrey Hinton nói, “Chúng ta nên bắt đầu lo lắng về hậu quả có thể xảy ra, đặc biệt là mối đe dọa của những thứ vượt khỏi tầm kiểm soát của con người”.
“Ông tổ” của ChatGPT
John Hopfield sinh ngày 15/7/1933 tại thành phố Chicago, Mỹ.
Hopfield lớn lên trong một gia đình có truyền thống khoa học. Điều này đã nuôi dưỡng sở thích ban đầu của ông đối với vật lý và kỹ thuật.
Ông có 3 người con, và duy trì sự cân bằng giữa cuộc sống nghề nghiệp và cá nhân. Điều khiến Hopfield luôn trăn trở, là tác động của nghiên cứu khoa học đối với cuộc sống hàng ngày.
Có lẽ bởi nỗi trăn trở đó, mà Hopfield đã cống hiến tuổi trẻ của mình vào lĩnh vực học máy và mạng nơ-ron nhân tạo, với khát vọng tạo ra “sợi dây liên kết” giữa con người và máy móc.
Ông hoàn tất bằng Cử nhân Vật lý tại Cao đẳng Swarthmore năm 1954 và lấy bằng Tiến sĩ Vật lý tại Đại học Cornell năm 1958.
Công trình của ông rốt cuộc đã chứng minh mạng này có thể mô phỏng các chức năng nhận thức bằng cách xử lý và truy xuất thông tin tương tự như bộ nhớ của con người.
Cũng từ đó, chúng ta có được những khái niệm đầu tiên về thứ gọi là “trí tuệ nhân tạo”.
Các nghiên cứu của Hopfield tạo nền tảng cho phần lớn công nghệ AI mà chúng ta sử dụng ngày nay, trong đó, điển hình là phần mềm ChatGPT rất phổ biến kể từ khi nó được giới thiệu vào năm 2022.
Tương tự như não người có các tế bào thần kinh được liên kết bởi các khớp thần kinh, mạng lưới thần kinh nhân tạo có các tế bào thần kinh kỹ thuật số được kết nối theo nhiều cấu hình khác nhau.
Tại đó, mỗi tế bào thần kinh riêng lẻ sẽ không làm được gì nhiều. Điều thần kỳ nằm ở mô hình và sức mạnh của các kết nối giữa chúng.
Đây là khái niệm cơ bản của mô hình mạng nơ-ron nhân tạo, được cả Geoffrey Hinton và John Hopfield theo đuổi trong suốt sự nghiệp của mình.
Trong đó, John Hopfield là người đầu tiên đưa ra ý tưởng này, với mô hình được gọi là “mạng Hopfield”.
Trong một báo cáo đề tài năm 1982, Hopfield đã viết về việc sử dụng một mạng lưới gồm 30 nút tương tự như các tế bào thần kinh của não và tổng cộng 500 tham số.
Trên thực tế, ông đã thử làm việc với một mạng lưới gồm 100 nút, nhưng giới hạn của máy tính tại thời điểm đó không cho phép mô hình này có thể hoạt động.
Từ mô hình cơ bản này, giờ đây, chúng ta có các ngôn ngữ như ChatGPT, có thể sử dụng hàng tỷ hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ tham số.
“Sự thâm nhập của AI có thể so sánh với cách mạng công nghiệp”, John Hopfield tuyên bố.
