Giải 'Nobel công nghệ' được trao cho phần mềm dạy AI học như người

Năm này, hiệp hội khoa học máy tính ACM đã trao giải thưởng Turing cho ba nhà khoa học được mệnh danh là 'bố già về máy học', những người đã đặt nền móng cho trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Turing Award được ví như giải Nobel cho lĩnh vực khoa học máy tính, là giải thưởng thường niên được trao cho các cá nhân hoặc tập thể có đóng góp quan trọng của Hiệp hội Khoa học Máy tính. Tên của giải thưởng được đặt theo Mathison Turing, một nhà bác học người Anh và được coi là cha đẻ của lý thuyết khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.

Ba nhà khoa học đạt giải năm nay là Yann LeCun, giáo sư tại Đại học New York đồng thời là người phụ trách chính về AI của Facebook; Geoff Hinton, giáo sư danh dự tại Đại học Toronto kiêm nhà nghiên cứu cao cấp của Google tại Google Brain; Yoshua Bengio, giáo sư tại Đại học Montreal và cũng chính là người đồng sáng lập công ty về AI mang tên Element AI.

Ba nhà khoa học được gọi chung là các "bố già về máy học (Deep Learning)" bởi họ cùng nghiên cứu về mạng lưới thần kinh, một loại phần mềm dạy AI hoạt động giống bộ não của con người.

Giá trị giải thưởng Turing lên đến 1 triệu USD, chia đều cho cả 3 nhà khoa học. Ngoài ra, những người chiến thắng còn được nhận các giải thưởng riêng của Google, công ty tài trợ Turing Award.

Yoshua Bengio, Yann LeCun và Geoff Hinton (lần lượt từ trái qua phải).

Từ cuối những năm 1970 và đầu những năm 1980, Hinton đã bắt đầu làm việc với các mạng lưới thần kinh. Tại thời điểm đó, hầu hết các nhà khoa học máy tính đều tin rằng kỹ thuật này là một ngõ cụt. Năm 1983, ông đồng phát minh ra một trong những thiết bị mạng lưới thần kinh đầu tiên sử dụng xác suất thống kê, máy Boltzmann. Hiện nay, các công ty công nghệ lớn như Facebook, Amazon… đều sử dụng công nghệ này sau khi đã được cải tiến.

LeCun đã có những đóng góp quan trọng trong việc phát triển công nghệ mang lại sức mạnh cho hệ thống thị giác máy tính hiện đại ngày nay.

Bengio đã nghiên cứu một phương pháp mới giúp tạo nên hệ thống mạng đối nghịch rộng rãi có thể tạo nên những bức ảnh nguyên gốc từ những nét vẽ cơ bản.

Cả ba nhà khoa học đều lạc quan về tương lai của công nghệ máy học và mạng lưới thần kinh nhưng cũng bày tỏ thái độ cảnh giác về những ứng dụng thực tế chúng có thể mang lại, một trong số đó là việc sử dụng chúng để phát triển các hệ thống vũ khí.