Quái kiệt Lê Viết Quốc - người được ông Nguyễn Tử Quảng cho là có vai trò quyết định với ChatGPT

CEO BKAV Nguyễn Tử Quảng cho biết ông đã tập trung 24h liên tục để tìm ra bản chất đơn giản nhất của phần mềm ChatGPT đang nổi sóng khắp thế giới. Sau khi xâu chuỗi vấn đề, ông Quảng đã phát hiện ra điều “bất ngờ” và “cực thú vị”: Người Việt Nam có vai trò quyết định với thành công của ChatGPT.

Ông Quảng giải thích rằng ChatGPT do công ty OpenAI phát triển dựa trên thuật toán có tên là Transformers (AI model), của đội Google Brain phát triển vào năm 2017. Đây cũng là công nghệ lõi giúp Google Dịch có chất lượng cao như hiện nay.

Năm 2011 Google Brain được đồng sáng lập bởi 4 người, trong đó có bạn Lê Viết Quốc người Thừa Thiên Huế, Việt Nam. Năm 2014 Lê Viết Quốc phát triển thành công thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên có tên là seq2seq. 

“Điều thú vị, nhờ thuật toán này của Quốc, Google phát triển một phiên bản nâng cấp với tên gọi Transformers nói trên. Như vậy Lê Viết Quốc có vai trò quyết định với thành công của thế giới về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung và ChatGPT nói riêng”, ông Quảng khẳng định.

Nhà nghiên cứu hàng đầu về AI

Về Lê Viết Quốc, theo giới thiệu của trường Fulbright, anh là nhà khoa học đang làm việc tại Google, nơi anh được đánh giá là một trong những nhà nghiên cứu hàng đầu về trí tuệ nhân tạo tại dự án Google Brain.

Năm 2014, Lê Viết Quốc được Tạp chí Technology Review của MIT vinh danh là một trong những nhà phát minh dưới 35 tuổi xuất sắc nhất thế giới. Nghiên cứu của Quốc cũng nhận được hàng loạt giải thưởng tại các hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và được giới thiệu trên New York Times.

Lê Viết Quốc có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Stanford và bằng Cử nhân Kỹ sư Phần mềm hạng Ưu tại Đại học Quốc gia Australia. Quốc cũng là một học sinh xuất chúng của trường Quốc học Huế.

Nói về hành trình chinh phục trí tuệ nhân tạo của Lê Viết Quốc, Đại học Huế cho biết từ năm 2004, anh đã bắt đầu nghiên cứu AI và máy học (Learning Machine) dưới sự dẫn dắt của một trong những chuyên gia về AI hàng đầu của Australia.

Năm 2011, Quốc đồng sáng lập Google Brain, cùng với cố vấn Tiến sĩ Andrew Ng, nghiên cứu sinh Google Jeff Dean và nhà nghiên cứu tại Google Greg Corrado. Mục tiêu là khai phá về Học sâu (Deep Learning) trên cơ sở khối lượng dữ liệu khổng lồ của Google. Trước đó, Quốc đã thực hiện một vài nghiên cứu ở Đại học Stanford về Học sâu không giám sát (Unsupervised Deep learning).

Deep Learning là một thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cả cụ thể lẫn trừu tượng, qua đó làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. Deep Learning có thể giúp giải quyết hàng loạt vấn đề như giáo dục, biến đổi khí hậu... Ví dụ, sử dụng các cảm biến từ xa, dữ liệu môi trường trên thế giới sẽ được theo dõi và ghi lại. Hiện khối lượng dữ liệu đó phần lớn chưa được xử lý và Deep Learning có thể được áp dụng để hiểu các chuỗi và chỉ ra hướng giải quyết...

Sau khi tốt nghiệp vào 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 (Machine Translation), một trong những lĩnh vực nghiên cứu năng động nhất trong cộng đồng học máy (Machine Learning).

Vào năm 2014, Quốc đề xuất trình tự chuỗi (Seq2seq) học với nhà nghiên cứu Google Ilya Sutskever và Oriol Vinyals. Nó là một khung công cụ - một thư viện các mã lệnh (framework) giải mã bộ mã hóa có mục đích đào tạo các mô hình để chuyển đổi các chuỗi từ một tên miền này sang miền khác, chẳng hạn như chuyển đổi các câu sang các ngôn ngữ khác nhau.

Seq2seq learning đòi hỏi ít sự lựa chọn trong thiết kế kỹ thuật hơn và cho phép hệ thống dịch của Google hoạt động hiệu quả và chính xác trên các tệp dữ liệu khổng lồ. Nó chủ yếu được sử dụng cho các hệ thống dịch máy và được chứng minh là có thể ứng dụng được ở nhiều mảng hơn, bao gồm tóm tắt văn bản, các cuộc hội thoại với trí tuệ nhân tạo, và trả lời câu hỏi.

Sau đó, Quốc tiếp tục phát minh ra Doc2vec – một thuật toán không giám sát sử dụng cho việc hiển thị các nội dung có độ dài cố định từ các đoạn văn bản có độ dài biến đổi, chẳng hạn như câu, đoạn văn và các tài liệu.

Những nỗ lực nghiên cứu của Quốc đã được đền đáp. Trong năm 2016, 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 2017, Quốc nhận lời tham gia Hội Đồng Tín thác Đại học Fulbright Việt Nam. Năm 2020,  Quốc đã phát triển chương trình mang tên AutoML-Zero, một chương trình thuật toán bằng phép ước lượng nhờ vào hệ thống AI. 

Lê Viết Quốc tin rằng, việc tăng số lượng các phép toán trong thư viện dữ liệu, tăng tài nguyên tính toán cho AutoML-Zero sẽ cho phép chương trình tìm ra những trí tuệ nhân tạo hoàn toàn mới và cạnh tranh với những công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới.

Đến với trí tuệ nhân tạo từ lòng đam mê

Trong một lần trò chuyện trực tuyến chia sẻ niềm đam mê và công việc hiện tại của mình từ Mỹ với các bạn trẻ Việt Nam, Quốc cho biết công việc nghiên cứu đạt đỉnh cao là thời gian anh theo làm nghiên cứu sinh ở Đại học Stanford (Mỹ) và thực tập sinh ở Google. 

Quốc phát hiện ra muốn thành công trong lĩnh vực nghiên cứu này phải cần rất nhiều máy tính. “Tôi đến Google làm thực tập sinh. Ở đây vô cùng thuận lợi bởi tôi kết nối được rất nhiều máy tính, kết hợp lại với nhau để nhận diện hình ảnh”, Quốc kể.

Thời điểm đó, năm 2012 Quốc công bố đề tài nghiên cứu của mình và gây được tiếng vang trên cộng đồng nghiên cứu máy học khắp thế giới. Nghiên cứu này được đăng tải trên tờ New York Times.

Đại ý của nghiên cứu này rằng bao nhiêu máy tính có thể nhận diện được một con mèo thông qua các tấm hình. Nghiên cứu này làm nền tảng, giúp Quốc nghiên cứu và nhận diện hình ảnh, giọng nói… 

Và một trong những nghiên cứu chấn động khác đó là dịch thuật. Trước đây, người ta thường dịch từng chữ một, nhưng Quốc đã nghiên cứu và cho ra bản dịch nguyên câu. “Hơn 200 ngôn ngữ khác nhau có thể dịch theo kiểu đó” – Quốc nói và cho biết thêm, dù chỉ thành thạo hai thứ tiếng là Việt và Anh.

Trong buổi livestream, Quốc gợi ý cho các bạn trẻ ở Việt Nam đam mê theo đuổi máy học và AI. Theo anh, sinh viên Việt Nam rất giỏi toán và lập trình – hai yếu tố đó là nền tảng để theo đuổi ngành học này.

Thêm vào đó, ngày nay nhiều công ty ở Việt Nam đã ứng dụng AI vào công việc. “Hãy bắt đầu từ những dự án nhỏ nhất có thể. Trên hành trình ấy, bạn sẽ gặp thất bại, nhưng nên nhớ rằng đường đến thành công luôn có bóng hình của thất bại. Hãy đứng dậy và tiếp tục”, Quốc chia sẻ.