Trong hai bộ máy công nghệ tiên tiến nhất thế giới Amazon và Google, hai nhà khoa học trẻ người Việt Phạm Thành Thái, 28 tuổi và Lương Minh Thắng, 30 tuổi tìm thấy các cơ hội phát triển năng lực nghiên cứu và ứng dụng của mình. Họ là hai gương mặt trong danh sách 30 Under 30 năm 2018 lĩnh vực khoa học của tạp chí Forbes Việt Nam.

Tháng 12.2017, Amazon ra mắt sản phẩm camera nhận diện hình ảnh DeepLens để cạnh tranh với Clips của Google. Cùng thời gian đó, Amazon cũng thông báo về Sagemaker, thư viện về dữ liệu mở như Tensorflow của Google. Và khi Google có Google Translate, Amazon cũng có Amazon Translate.

Những sản phẩm về trí tuệ thông minh liên tục được Amazon cho ra mắt thể hiện tham vọng đứng đầu trong ngành này của tỉ phú Jeff Bezos trong cuộc chạy đua về trí tuệ nhân tạo.

“Các gã khổng lồ công nghệ đã đổ 20 tỉ đến 30 tỉ đô la vào trí tuệ nhân tạo trong năm 2016, 90% cho nghiên cứu và phát triển và 10% cho các thương vụ mua bán trong trí tuệ nhân tạo,” trích báo cáo ‘Kỷ nguyên số tiếp theo’ của McKinsey & Company, ra mắt giữa năm 2017.

PHẠM THÀNH THÁI

Sự kết hợp của kinh tế học và máy học

Nhà kinh tế học dùng trí tuệ nhân tạo giải quyết bài toán Quan hệ nhân quả (Causal Inference) trong kinh tế lượng ứng dụng vào kinh doanh tại Amazon (Mỹ).

Trí tuệ nhân tạo - Địa hạt mới - ảnh 1

Mùa hè năm ngoái, Phạm Thành Thái được Amazon nhận vào làm việc chỉ sau năm phút trình bày giải pháp. “50 phút còn lại, họ giới thiệu các dự án hay ở Amazon và hỏi tôi muốn làm dự án nào,” Phạm Thành Thái kể lại về cuộc phỏng vấn chớp nhoáng tại Amazon. Thái là một trong số ít các nhà kinh tế kết hợp việc sử dụng machine learning (máy học), một nhánh của trí tuệ nhân tạo trong các nghiên cứu về quan hệ nhân – quả của kinh tế học. Ba tháng sau, nhà khoa học trẻ người Việt hoàn thành công trình nghiên cứu tiến sĩ tại Standford và sử dụng các phương pháp nghiên cứu này để xây dựng sản phẩm mới tại Amazon.

Cuối năm 2017, shopbylook.amazon.com ra mắt thị trường. Đây là dự án mà Thái trực tiếp tham gia, ứng dụng nghiên cứu vào thực tiễn kinh doanh. Khi khách hàng chọn like/dislike (thích/không thích) một sản phẩm nào trên trang bán hàng, hệ thống xử lý cho ra các kết quả sản phẩm gần giống/khác biệt nhất. Chỉ sau 2-3 cú bấm chuột, shopbylook.amazon.com có thể giới thiệu các sản phẩm phù hợp với hành vi tiêu dùng của khách hàng theo thời gian thực. Trong khi các thuật toán tìm kiếm thông thường cho kết quả dựa trên các hành vi tập hợp từ trước.

Từ ý tưởng của người phụ trách dự án, Thái trực tiếp nghiên cứu, phát triển mô hình mới, kết hợp giữa thống kê trong kinh tế học và trí tuệ nhân tạo. Thái cho biết: “Nếu nhìn một sản phẩm không liên quan đến kinh tế, tạo ra một con rô-bốt bằng máy học hay dùng deep learning (học sâu) để nhận diện hình ảnh, tạo ra hình ảnh mới, xe tự động là giải quyết các bài toán đã có. Khi có thêm kinh tế học, hướng tiếp cận hoàn toàn khác, nhìn ra được nhu cầu của người dùng. Shopbylook.amazon.com không đơn thuần là đi giải bài toán sản phẩm mà tự ra đề và tự đi giải bài toán.”

Trả lời phỏng vấn Forbes Việt Nam qua email, Gil Shulman, cấp trên trực tiếp của Thái tại Amazon viết: “Thái là một trong những cá nhân thiên tài mà tôi gặp trong những năm tôi dẫn dắt làm về máy học tại Amazon và Microsoft AI.” Ông Gil là người “muốn Thái về làm cho Amazon ngay khi học xong.” Sản phẩm này, theo Thái, được CEO Jeff Bezos của Amazon đánh giá cao. Sau shopbylook.amazon.com, Thái đang tập trung vào việc phát triển rô-bốt tại Amazon. Phạm Kim Hùng, CEO kiêm sáng lập TechElite và Base Inc nhận định, công việc Thái đang làm có nhiều tiềm năng do đó là “một lĩnh vực rất mới là trí tuệ nhân tạo và một lĩnh vực mang tính ứng dụng cao là Quan hệ nhân quả”.

Thông thường, trí tuệ nhân tạo hay cụ thể hơn là máy học có thể giải quyết các vấn đề về dự đoán tốt. Tuy nhiên khi cần ra quyết định quan trọng liên quan đến chính sách chính phủ, y học, hay kế hoạch lớn ở công ty, dự đoán đơn thuần là không đủ và chính xác, cần thêm các thuật toán khác, trong đó có phương pháp về quan hệ nhân quả. Phương pháp Thái đang theo đuổi “sẽ thu được hiệu quả vô cùng lớn, giúp cho công ty, tổ chức chính phủ, bệnh viện... ra các quyết định quan trọng,” Nguyễn Thành Nhân, kỹ sư trưởng nhóm nghiên cứu tại WalmartLabs của Walmart nhận xét.

Năm 2013, Thái tốt nghiệp chuyên ngành chính Toán học tại viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ) và hai ngành phụ là Kinh tế học và Khoa học quản trị. Anh được kết nạp vào tổ chức Phi Beta Kappa dành cho tốp 10% sinh viên tốt nghiệp xuất sắc nhất tại MIT. “Tại MIT, tôi học tất cả các lớp về lý thuyết trò Chơi (game theory), thuần về lý thuyết, nó còn khó hơn các lớp tiến sĩ tại Stanford”.  Thái quê ở Hải Dương, lớn lên trong một gia đình có nguồn gốc khiêm tốn: bố là thầy giáo dạy toán cấp 2, mẹ là cán bộ huyện. Thái đam mê toán, từng đoạt huy chương vàng toán quốc tế và giải thưởng Toán học Lê Văn Thiêm, một trong những giải thưởng dành cho học sinh toán cấp III tại Việt Nam vào năm 2007 và là một trong những sinh viên Việt Nam đầu tiên nhận học bổng toàn phần của MIT năm 2009. Năm thứ hai học tiến sĩ tại trường Kinh doanh Stanford bằng học bổng toàn phần, Thái chuyển từ hướng nghiên cứu lý thuyết sang ứng dụng. Đây là quyết định mà Thái cho rằng đặc biệt quan trọng của mình. Anh chia sẻ: “Mất vài chục năm để chứng minh được một lý thuyết là đúng hay sai, trong khi đó, chỉ vài tháng để cho ra những sản phẩm mang tính ứng dụng cao. Tôi muốn tạo ra một ảnh hưởng tức thời, trực tiếp hơn.”

Hiện tại, Thái đang tư vấn cho một số công ty ở Việt Nam phát triển, ứng dụng công nghệ vào hoạt động kinh doanh quảng cáo. Thái kỳ vọng sẽ đem những kiến thức nghiên cứu về Quan hệ nhân quả giúp các công ty ở Việt Nam ra các quyết định quan trọng đúng đắn. “Sau một thời gian, tôi định hướng sẽ dùng những nghiên cứu và kinh nghiệm mình có được để lập ra công ty mang tầm quốc tế, góp phần đưa Việt Nam lên bản đồ thế giới, và giúp đỡ được nhiều người hơn nữa,”  Thái chia sẻ. Còn về lâu dài? “Có nhiều cách đóng góp: bước đầu là cho tiền. Việc cho tiền như cho con cá. Cách thứ hai là chỉ cách câu. Cách thứ ba là xây luôn cái hồ. Tạo ra cái hồ như tạo ra thêm nhiều việc làm. Tôi muốn xây cái hồ trong tương lai, còn hiện nay thì đang chỉ họ cách câu cá,” Thái nói.

LƯƠNG MINH THẮNG

Thầy “dạy” máy

Nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng deep learning vào dịch thuật, Google (Mỹ).

Trí tuệ nhân tạo - Địa hạt mới - ảnh 2

Năm 2016, Lương Minh Thắng nhận bằng tiến sĩ Khoa học máy tính tại đại học Stanford và chính thức làm việc tại Google Brain. Với 20 nghiên cứu nhận được hơn 2.000 trích dẫn, Thắng là một trong hai nhà nghiên cứu khoa học

người Việt tại Google Brain, mảng hoạt động có tầm ảnh hưởng lớn tại Google. Nhà khoa học ở tuổi 30 này chuyên nghiên cứu và ứng dụng máy học và học sâu vào nâng cao khả năng dịch thuật.

Từ năm 2014, Thắng vừa học, vừa thực tập tại Google Brain. Để thay đổi, nâng cao chất lượng dịch thuật, anh và nhóm nghiên cứu sử dụng “neural machine translation”, nghiên cứu về áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo giúp chương trình dịch thuật có thể tự động dịch những câu phức tạp thay vì dịch những cụm từ đơn lẻ như trước, giúp máy hiểu sâu hơn ý nghĩa từ ngữ ở nhiều ngôn ngữ, đồng thời xử lý những đoạn văn dài. Điều này mang lại những cải tiến vượt trội cho ngành dịch thuật vì khi dịch những từ hiếm gặp, máy sẽ phân tích từ đó thành nhiều phần với nhiều ngữ nghĩa rồi đưa ra kết quả chung nhất. Giáo sư Christopher Manning, người hướng dẫn nghiên cứu của Thắng, nhận xét: “Thắng là một người hiếm có. Cậu ấy có khả năng đóng góp quan trọng trong lĩnh vực khoa học ở tầm chiến lược.

Thông qua những đóng góp về nghiên cứu ngôn ngữ máy tính, ảnh hưởng đến ngành học thuật và công nghiệp, Thắng là một trong số ít những người có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là machine translation (dịch máy tự động), và học sâu.”

Học cấp hai ở Biên Hòa, Đồng Nai, Thắng học cấp 3 chuyên toán tại trường THPT Năng khiếu, TP.HCM. Năm 2005, anh học ngành khoa học máy tính tại đại học Quốc gia Singapore và bắt đầu nghiên cứu về máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing). Tốt nghiệp đại học năm 2008, Thắng ở lại trường nghiên cứu cho tới khi anh nhận học bổng tiến sĩ tại đại học Stanford năm 2011. “Thời gian đó, tôi sống trong một môi trường ai cũng làm về học sâu. Nghiên cứu về học sâu có các thành tựu lớn trong lĩnh vực nhận diện giọng nói và hình ảnh, nhưng chưa có nhiều thành công trong lĩnh vực ngôn ngữ lắm nên tôi rất hào hứng được đóng góp cho lĩnh vực này,” Thắng kể lại.

Hiện tại, Thắng đang “dạy” máy cách đọc hiểu các văn bản để có thể tóm tắt nội dung và trả lời câu hỏi chính trong đoạn văn. Ngoài ra, nhà khoa học trẻ này cũng nghiên cứu về auto machine learning (autoML), mô h.nh máy học tự động giúp người dùng tiếp cận với máy học mà không cần có kiến thức chuyên sâu. Bên cạnh những đóng góp về mặt nghiên cứu, Thắng còn là chủ tọa mảng dịch máy tự động (machine translation) tại hội nghị Association for Computational Linguistics (ACL) về nghiên cứu khoa học ngôn ngữ máy tính diễn ra năm 2017. Anh là tác giả đoạn mã (code) được phát hành công khai nhằm khuyến khích những nhà lập trình khác trên toàn thế giới tự xây dựng chương trình dịch máy tự động. Bài viết về mã code này được Sundar Pichai, CEO của Google, đăng lại trên trang Twitter của ông.

Lương Minh Thắng nhận xét tại Việt Nam, các bạn trẻ làm nghiên cứu thiếu dự án thực tế để phát huy hết khả năng. Với các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, điều họ cần là máy móc hiện đại và dữ liệu lớn, nguồn tài nguyên mà các công ty công nghệ lớn đang quy tập. Lê Việt Quốc, nhà khoa học tại Google Brain cho biết: “Làm nghiên cứu phải có dữ liệu”. Quốc là người nằm trong 35 nhà cải tiến dưới 35 tuổi (35 Innovators Under 35) của MIT Technology Review năm 2014.

Tiến sĩ Huỳnh Thế Đăng, nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại công ty Axon Enterprise, nhận xét: “Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Việt Nam cần thời gian và những cú hích để chuyển mình. Chúng ta đang thừa người học công nghệ thông tin nhưng thiếu lực lượng có kiến thức vững, đủ khả năng làm việc độc lập và sáng tạo cái mới.” Cuối tháng 12.2017, Lương Minh Thắng thành lập VietAI, tạo cầu nối đưa các nhà khoa học giỏi trên thế giới giúp nâng cao kỹ năng cho các nhà lập trình, chuyên viên công nghệ thông tin tại Việt Nam. 

Trí tuệ nhân tạo - Địa hạt mới - ảnh 3

"Lắng nghe lời khuyên thường hiệu quả hơn là chú ý đến nó.". ---- Malcolm Forbes

Tạp chí Forbes Việt Nam

Số 65 tháng 10.2018

 Số 65 tháng 10.2018

CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH

NGÀNH TÀI CHÍNH ĐANG THAY ĐỔI NHANH CHÓNG DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG NGHỆ

*100 CÔNG TY ĐÁM MÂY ĐỘT PHÁ * GIÀU NHẤT PHILIPPINES

Các số báo khác