Người Việt trầm lắng ở Google
Trong buổi giao lưu giữa các thành viên Hội đồng tín thác Đại học Fulbright với các sinh viên của Trường, ít ai để ý đến một chàng trai dáng người mảnh khảnh, đeo kính cận dày cộp và khá lặng lẽ trong đám đông. Mấy bạn sinh viên năm nhất còn nhầm tưởng đó là một sinh viên đang theo học hệ cao học tại trường.
Chỉ đến khi có ai đó thì thầm: đó là anh Lê Viết Quốc, nhà khoa học đang làm việc tại Google đấy, các bạn trẻ mới ồ lên, chạy tới quây kín lấy Quốc, ríu rít không chịu buông.
Cũng phải, ít ai có thể hình dung, chàng trai vận áo thun, đi giày thể thao và ít nói đứng ở góc phòng kia lại chính là nhà khoa học đứng sau những dự án đình đám về công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) của Google như Google Translate, Google Search, được Tạp chí MIT Technology Review vinh danh là một trong 35 nhà phát minh dưới 35 tuổi xuất sắc nhất thế giới năm 2014, với phần mềm nhận dạng hình ảnh và giọng nói.
Bạn có nghĩ chàng trai nhỏ bé mặc quần jean, vận áo thun xanh, đi giày thể thao này là một trong những "bộ não" của Google?...
Là một người khá kiệm lời và rất ngại nói về mình, luôn từ chối trả lời phỏng vấn báo chí, nên ai tiếp xúc lần đầu với Lê Viết Quốc sẽ dễ có cảm giác Quốc là người khó gần. Nhưng khi câu chuyện trở nên rôm rả quanh chủ đề mà Quốc có thể say sưa không dứt về công nghệ trí tuệ nhân tạo và máy học, người đối thoại không ít lần bất ngờ trước những chia sẻ chân thật của anh về công việc, dự định và ước mơ.
Quốc có cách diễn giải dễ hiểu, khiến cho những người ngoại đạo cũng có thể hiểu được vài nguyên lý mà công nghệ AI đang vận hành.
Một bức ảnh kỹ thuật số không gì hơn là các con số, anh nói, và nếu bạn tách được các từ nói thành các âm vị (phonemes), bạn cũng có thể biến chúng thành các con số.
Sau đó, bạn có thể đưa số liệu đó vào máy, và điều đó có nghĩa là máy sau cùng có thể hiểu được các nội dung của hình ảnh và ý nghĩa của các từ.
Facebook có thể nhận ra khuôn mặt của bạn, và Google có thể hành động theo những từ cụ thể bạn nói.
Nhưng Quốc muốn đi xa hơn. Anh muốn tạo ra các công nghệ có thể lấy toàn bộ các câu, toàn bộ các đoạn văn, và các loại ngôn ngữ tự nhiên khác và biến chúng thành các con số − hoặc các véc tơ, các cấu trúc toán mà các nhà khoa học máy tính sử dụng, để dịch những điều chúng ta nhìn thấy và nghe thấy thành thông tin mà máy có thể hiểu.
Quốc còn tham vọng muốn thăm dò, khám phá những khả năng máy có thể hiểu những thứ như ý kiến và cảm xúc.
Ở đế chế Google, Lê Viết Quốc được giao trọng trách quản lý dự án của Google Brain, phụ trách một nhóm nghiên cứu khoảng 25 người.
Như tên gọi, Google Brain đúng là “bộ não của Google”, bộ phận chịu trách nhiệm nghiên cứu khoảng 5-6 dự án mang tính cách mạng trong lĩnh vực công nghệ tiên tiến nhất của nhân loại hiện nay. Nhóm của Quốc tập trung vào việc phát triển và hoàn thiện công nghệ nhận dạng giọng nói, hình ảnh và dịch thuật.
Cách đây mười năm, khi một cuốn sách đưa ra dự báo 50 năm nữa loài người sẽ có máy tính nhận dạng hình ảnh tốt như mắt người. Thời điểm đó thông tin này gây sốc, nhưng chỉ 10 năm sau đã xuất hiện máy tính nhận dạng được hình ảnh.
Đến năm 2016, máy đã vượt ra khả năng nhận diện hình ảnh của con người. Một vấn đề khoa học tưởng chừng như khó khăn nhất nhưng đã có bước đột phá.
Tiếp đến là mảng dịch thuật, nhận diện giọng nói, trong đó Google Translate (công cụ dịch của Google) được xem là sản phẩm tiện ích khó tin cho người dùng. Sản phẩm bắt đầu từ những việc tưởng chừng như không thể, từ chỗ người nói 10 từ máy nhận diện sai hai từ, sau khoảng 8 đến 10 năm, mười từ người nói, Google chỉ sai nửa từ.
Những tiến bộ công nghệ khó tin này có một phần đóng góp đáng kể của Lê Viết Quốc, nhà khoa học trẻ người Việt.
Từ cậu học trò nghèo đến “quái kiệt” AI trên thế giới
Khi Lê Viết Quốc, người Việt Nam đầu tiên được xướng tên trong TOP những nhà phát minh trẻ hàng đầu thế giới, các thầy cô trường Chuyên Quốc học Huế không quá bất ngờ trước thành tựu Quốc đạt được. Họ vẫn nhớ cậu học trò nghèo chuyên toán, đến từ nông thôn nhưng luôn tràn đầy nghị lực và đam mê học tập.
Quốc kể, nơi mình sống suốt thời thơ ấu, một làng quê nghèo của huyện Hương Thủy, tỉnh Thừa Thiên – Huế thậm chí không có điện. Khi đó, thư viện nhỏ gần nhà là cả một thiên đường đối với cậu bé.
Hàng ngày, Quốc vùi đầu trong thư viện, ngấu nghiến đọc các cuốn sách về những phát minh vĩ đại và mơ mộng một ngày nào đó, mình cũng sẽ có tên trong danh sách ấy.
Năm 14 tuổi, Quốc quyết định rằng, phát minh hữu ích nhất cho nhân loại có lẽ là một cái máy đủ thông minh để có thể tự theo đuổi và cho ra các sáng chế - một ý tưởng cho đến giờ vẫn còn là một giấc mơ.
Nhưng chính ước mơ cháy bỏng của tuổi thơ đó đã đưa Quốc đến với con đường trở thành một người tiên phong nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, để tạo ra những phần mềm giúp hiểu về thế giới hơn cách mà con người đang làm.
Nhờ thành tích học tập xuất sắc, Quốc được trao học bổng toàn phần của Chính phủ Australia để theo học đại học tại Đại học Quốc gia Australia và sau đó là học bổng nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Stanford (Mỹ).
Quốc kể, khi mình lần đầu tiên bắt đầu nghiên cứu AI, đầu những năm 2000, nó “thực sự làm phiền” anh. Anh không thích các hệ thống máy-học dựa quá nhiều vào đầu vào từ các kỹ sư con người.
Máy có thể học − ít nhất đến một mức độ nhất định − nhưng chúng cần đến hàng tá hướng dẫn để làm được như vậy. Chúng không thể học cách nhận ra những bức ảnh, trừ khi những bức ảnh đó được dán nhãn chỉ dẫn từng cái (ví dụ: ảnh này là con mèo, ảnh kia là con cá…).
Để đạt được sự thông minh thực sự, Quốc nói, máy phải tự học, không cần nhãn hiệu chỉ dẫn, giống như con người.
Khi ở Stanford, Quốc đã khám phá ra chiến lược để cải thiện khả năng tự học của máy. Khi đó, các nhà khoa học đã bắt đầu công bố các kết quả đầy hứa hẹn nhưng vẫn còn rất chậm chạp về một phương pháp gọi là “học sâu” (deep learning), bằng cách sử dụng hàng trăm máy để vận hành “các mạng thần kinh” phức tạp – các kiến trúc phần mềm có nhiệm vụ bắt chước các mạng lưới nơ-ron thần kinh – nó cho phép các máy học hỏi.
Quốc tìm ra được cách làm thế nào để tăng tốc – bằng việc xây dựng các mạng nơ-ron thần kinh mô phỏng lớn hơn 100 lần, từ đó có thể xử lý dữ liệu với độ lớn gấp hàng ngàn lần.
Cách tiếp cận của Quốc đã thu hút sự chú ý của Google, dẫn đến cơ duyên anh được mời tham gia đồng sáng lập dự án Google Brain vào năm 2011 cùng nhà nghiên cứu AI nổi tiếng khi ấy, Andrew Ng. (hiện là giám đốc nghiên cứu của Baidu, hãng công nghệ tìm kiếm khổng lồ tại Trung Quốc).
Năm 2012, kết quả nghiên cứu của họ được công bố, khởi động cho một cuộc chạy đua quyết liệt ở Facebook, Microsoft và các công ty khác nhằm đầu tư vào nghiên cứu công nghệ “học sâu”.
Quốc và cộng sự đã phát triển thành công một mô hình mạng lưới nơ-ron chuyên sâu có thể nhận ra mèo dựa trên 10 triệu hình ảnh kỹ thuật số từ Youtube, cũng như hơn 3.000 bức ảnh trong tập dữ liệu ImageNet.
Kể từ đó, nhà khoa học trẻ tuổi này đã giúp đỡ xây dựng các hệ thống Google nhận dạng các từ nói trên điện thoại Android, và tự động đánh dấu (tag) ảnh của bạn trên web, cả hai kỹ thuật đều được hỗ trợ từ công nghệ học sâu.
Rời Stanford năm 2013, Quốc chính thức gia nhập Google với tư cách một nhà nghiên cứu. Anh sớm đạt được những đột phá ấn tượng trong lĩnh vực dịch máy, trước khi đề xuất và hoàn thiện trình tự chuỗi cùng các nhà nghiên cứu khác ở Google.
Năm 2016, dựa trên những thành công trong nghiên cứu của Quốc, Google đã công bố hệ thống dịch máy Nơ-ron (Neural Machine Translation System), sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để tạo ra các bản dịch tốt hơn và tự nhiên hơn. Đầu năm nay, Google đã ra mắt AutoML Vision cũng dựa trên những nguyên lý mà Lê Viết Quốc đặt nền móng.
Ước mơ đại học đẳng cấp quốc tế cho Việt Nam
Phụ trách những dự án công nghệ mang tính cách mạng, có thể thay đổi thế giới, nhưng khác với hình ảnh “mọt sách”, Quốc có cuộc sống bình dị và cân bằng với những hoạt động thể thao và dự án xã hội.
Anh kể, một ngày ở Google bắt đầu từ khoảng 9-10 giờ, và kết thúc lúc 6-7 giờ chiều. Những ngày nào phải chạy deadline thì ở lại Google làm việc. Cuối tuần, Quốc tham gia đội bóng đá ở Silicon Valley hoặc cùng gia đình đi dã ngoại với bạn bè.
Đếm sơ sơ, có hơn 100 kỹ sư người Việt đang làm việc tại thung lũng Silicon, tạo thành một cộng đồng nhỏ tương trợ lẫn nhau.
Đầu năm 2017, Lê Viết Quốc nhận lời tham gia Hội đồng Tín thác Đại học Fulbright Việt Nam, trường đại học độc lập, phi lợi nhuận, được thành lập với sự hậu thuẫn mạnh mẽ của cả chính phủ Mỹ và Việt Nam, với kì vọng Việt Nam sẽ có trường đại học đẳng cấp quốc tế.
Thành viên Hội đồng Tín thác Fulbright là những chuyên gia, học giả, nhà khoa học, doanh nhân uy tín của Mỹ và Việt Nam, được xã hội “ký thác” niềm tin giúp quản trị, giám sát sự hoạt động của Trường, không có quyền lợi trực tiếp, không nhận bất cứ đồng lương nào từ Trường.
Dù quỹ thời gian rất eo hẹp, Quốc vẫn cố gắng dành thời gian hàng tuần tham gia các cuộc thảo luận với những cộng sự ở Fulbright nhằm xây dựng chương trình đào tạo kỹ sư khoa học máy tính, trong đó có ngành AI cho Việt Nam.
Quốc kể, lý do thôi thúc anh cam kết với Fulbright xuất phát từ “tình yêu dành cho Việt Nam”. Cậu bé nghèo ở làng quê Hương Thủy ngày nào đã rời Việt Nam được 17 năm, nhưng “lúc nào nằm mơ cũng mơ về Việt Nam, về ngôi nhà và ngôi làng thời thơ ấu, về những miền đất nơi mình đã gắn bó”, chứ hầu như chẳng bao giờ mơ về Mỹ, nơi anh định cư hơn mười mấy năm trời.
“Mỗi lần trở về thấy đất nước lại phát triển thêm một chút, mình cũng muốn đóng góp một chút gì đó. Mình tin là, Việt Nam muốn phát triển thì trước tiên phải có ít nhất một trường đại học tốt.
Khi có một trường đại học tốt thì mới có con người giỏi để đóng góp cho sự phát triển của đất nước. Những người ở Đại học Fulbright mà mình tiếp xúc khiến mình cảm nhận được tâm huyết, tham vọng và cả cam kết của họ muốn góp phần thay đổi tích cực hệ thống giáo dục này.
Vì thế, mình mong muốn được góp sức mình trong sứ mệnh đó”.
Quốc kì vọng sẽ cùng các cộng sự ở Fulbright xây dựng một chương trình đào tạo khoa học máy tính, trong đó có AI, ứng dụng những sáng tạo mới nhất của thế giới.
“Các bạn trẻ Việt Nam có tiềm năng rất lớn để theo đuổi ngành này. Nhưng nếu bây giờ vào đại học mình mới dạy các khái niệm cơ bản như thuật toán, cơ sở dữ liệu, lập trình…thì quá trễ. Chương trình đào tạo khoa học máy tính ở đại học cần theo xu hướng của thế giới hiện tại, đó là tập trung vào dữ liệu, và áp dụng phương pháp học theo dự án, thay vì những kiến thức hàn lâm”.
“Học AI giống như lái máy bay vậy. Bạn có thể đọc sách về lái máy bay nhưng không thể lên máy bay mà lái được ngay. Bạn phải tập lái máy bay hàng nghìn giờ mới có thể tự tin điều khiển máy bay”, Quốc ví von./.
Bài: Trường Minh
Ảnh: Lê Anh Tuấn - FUV
Theo VietTimes