Tối qua (6/12), giải thưởng chính VinFuture 2024 trị giá 3 triệu USD (hơn 76 tỷ đồng) được trao cho 5 nhà khoa học: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun, và Fei-Fei Li vì những đóng góp đột phá để thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu.
Hội đồng giải thưởng ghi nhận, những tiến bộ trong học sâu đã mở ra kỷ nguyên đột phá cho những đổi mới sáng tạo về công nghệ, nhờ đó mà máy móc có thể “học” từ lượng dữ liệu khổng lồ và đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc trong các tác vụ như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra quyết định.
Từ năm 2012, học sâu trở thành công cụ chủ đạo thúc đẩy các bước tiến lớn trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tự động hóa, dịch vụ tài chính, từ đó định hình sự đổi mới phát triển trong tương lai. Những ứng dụng phát triển công nghệ mới, có thể giúp hàng triệu người đổi đời nhờ mang lại hiệu suất trong kinh doanh và chăm sóc sức khỏe.
GS Yoshua Bengio
GS Yoshua Bengio là nhà sáng lập Viện nghiên cứu Mila tập trung nghiên cứu về mạng thần kinh nhân tạo (nơ-ron) bao gồm những tiến bộ quan trọng trong học biểu diễn (representation learning) và các mô hình tạo sinh (generative models).
Những đóng góp của ông trở thành một phần thiết yếu trong các hệ thống học sâu hiện đại, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Công trình của ông tạo điều kiện để phát triển các công cụ như trợ lý ảo và công cụ dịch ngôn ngữ, cho phép hàng triệu người trên thế giới được tiếp cận với các công nghệ này. Các nghiên cứu của ông tiếp tục định hình các lĩnh vực liên quan đến học sâu từ việc chế tạo robot đến phát triển y học cá nhân hóa.
GS Yoshua Bengio (ngoài cùng bên trái)
Những đổi mới của Bengio cho phép các hệ thống “học” và tạo dữ liệu với độ chính xác đáng kinh ngạc. Những đổi mới này đặc biệt quan trọng trong việc tạo ra các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo để giải quyết các thách thức toàn cầu, chẳng hạn như cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy phát triển môi trường bền vững.
Chia sẻ tại đêm trao giải, vị GS này nhắc lại hành trình của ông với AI bắt đầu từ 20 năm trước, khi quan tâm về mạng lưới thần kinh và mong muốn hiểu đươc các nguyên tắc phía sau trí tuệ. Tại thời điểm đó ông không nghĩ là những tiến triển, thành công của nó đã tác động to lớn thế nào đến xã hội ngày nay.
“AI có thể cung cấp những lợi ích to lớn khi và chỉ khi chúng ta dẫn dắt một cách phù hợp. Ta phải hiểu quy mô của thách thức và có trách nhiệm thực hiện thành công AI”, ông nhấn mạnh.
GS Geoffrey Hinton
GS Geoffrey Hinton, Đại học Toronto, Canada được ghi nhận bởi vai trò lãnh đạo và công trình nghiên cứu nền tảng về kiến trúc mạng nơ-ron. Bài báo xuất bản năm 1986 của ông cùng với David Rumelhart và Ronald Williams cho thấy các biểu diễn phân tán trong mạng nơ-ron được huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược. Phương pháp này trở thành công cụ tiêu chuẩn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tạo ra các tiến bộ trong nhận diện hình ảnh và giọng nói.
GS Geoffrey Hinton. (Ảnh: TVP)
Bằng cách tinh chỉnh kiến trúc của các mạng nơ-ron sâu và sử dụng các tập dữ liệu lớn để huấn luyện chúng, GS Hinton đã mở ra những hướng đi mới cho nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ đó tạo tiền đề cho những tiến bộ trong phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và các hệ thống tự động.
Chia sẻ tại đêm trao giải, GS Geoffrey E. Hinton cho hay, ông và GS Yoshua Bengio và Yann LeCun đã dành cả cuộc đời để phát triển công nghệ mạng nơ-ron. Ông cũng vui mừng khi thấy VinFuture ghi nhận đóng góp của ông Jen-Hsun Huang trong việc phát triển phần mềm máy tính cần thiết cho trí tuệ nhân tạo; cũng như của GS Fei-Fei Li trong việc cung cấp dữ liệu lớn – yếu tố đã chứng minh hiệu quả của công nghệ này.
Ông Jensen Huang
Ông Jensen Huang, Chủ tịch tập đoàn NVIDIA được ghi nhận vì vai trò lãnh đạo mang tầm nhìn chiến lược trong việc chuyển đổi các bộ xử lý đồ họa (GPUs) thành công cụ mạnh mẽ phục vụ cho học sâu và điện toán tăng tốc.
Việc phát triển nền tảng CUDA (Compute Unified Device Architecture – Kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất) giúp lập trình GPU xử lý hiệu quả các yêu cầu tính toán khổng lồ của học sâu. Đột phá này cho phép huấn luyện nhanh chóng các mạng nơ-ron và khiến GPU trở thành công cụ thiết yếu trong việc nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.
Ông Jensen Huang phát biểu tại đêm trao giải.
GPU trở thành yếu tố thiết yếu trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện đại, đẩy nhanh sự đổi mới trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói, xe tự lái, xử lý hình ảnh y tế và xử lý ngôn ngữ. Ngày nay, học sâu tăng tốc bằng GPU đang thúc đẩy nhiều tiến bộ như các mô hình trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay hay các công cụ chẩn đoán và chăm sóc sức khỏe, mang lại lợi ích cho hàng triệu người trên thế giới.
“Tôi rất vinh dự nhận giải thưởng chính VinFuture cùng với sự có mặt những người bạn, những nhà khoa học lớn như giáo sư Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, and Yann LeCun.
Đây là công nhận dành cho chúng tôi của Quỹ VinFuture về khả năng đột phá của AI trong mọi ngành nghề. Tôi vinh dự được nhận giải thưởng này, đại diện cho các đồng nghiệp tại NVIDIA, những người đã cống hiến cuộc đời sự nghiệp cho khoa học máy tính và các ngành nghề liên quan”, ông Jen-Hsun Huang nói.
GS Yann LeCun
GS Yann LeCun, Giám đốc khoa học AI của Meta được ghi nhận bởi công trình tiên phong của ông trong việc phát triển các mạng nơ-ron tích chập (CNNs). Đây là mô hình quan trọng trong việc phát triển công nghệ nhận diện hình ảnh và học sâu.
Công trình của ông về CNNs vào cuối những năm 1980 đã đặt nền móng cho quá trình học tự động các đặc trưng hình ảnh phân cấp, điều này rất quan trọng trong các tác vụ như phát hiện đối tượng và nhận diện khuôn mặt.
GS Yann LeCun.
Những đổi mới của GS LeCun đã thúc đẩy sự đột phá trong các ngành công nghiệp sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh, từ chẩn đoán y tế đến lái xe tự động. CNNs hiện đã trở thành tiêu chuẩn trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà hàng tỷ người sử dụng mỗi ngày, đóng vai trò trung tâm trong sự phát triển của các công nghệ như nhận diện khuôn mặt và xử lý hình ảnh y tế.
GS Yann LeCun chia sẻ, chiếc cúp của VinFuture 2024 có hình dáng rất giống với mô hình thần kinh, với sự liên kết của các neuron thần kinh. Biểu tượng này thực sự phù hợp với công việc của ông.
“Máy móc có thể học hỏi, dù chưa được như con người nhưng chúng ta đang tiến tới mục tiêu này. Tôi nghĩ AI còn có thể phát triển hơn nữa, thông minh hơn. AI giúp chúng ta mở rộng trí tuệ con người, thực chất, AI đã làm được điều này, từ các dạng tiền nhiệm”, ông nói.
Trợ lý AI có thể thông minh hơn và khi chúng ta tiếp tục đào tạo, AI về ngôn ngữ, văn hóa và các giá trị, sẽ tạo nên kho tàng dữ liệu nhân loại cần được chia sẻ, nhân rộng kiến thức ra thế giới, thúc đẩy tiến triển khoa học, y học, công nghệ, vị chuyên gia nêu.
GS Fei-Fei Li
GS Fei-Fei Li, Đại học Stanford, Mỹ được ghi nhận vì những đóng góp tiên phong trong lĩnh vực thị giác máy tính và phát triển bộ dữ liệu ImageNet. Sự lãnh đạo của bà trong dự án ImageNet đã cách mạng hóa việc nhận diện hình ảnh bằng cách tạo ra một bộ dữ liệu lớn, có nhãn, cho phép máy móc nhận diện và phân loại đối tượng một cách chính xác hơn.
GS Fei-Fei Li có việc bận nên không thể sang Việt Nam nhận giải thưởng.
ImageNet đã đặt nền tảng cho việc huấn luyện các mô hình học sâu và thúc đẩy phát triển các tác vụ như phát hiện đối tượng, nhận diện khuôn mặt, và phân loại hình ảnh. Công trình của Giáo sư Li là một ví dụ điển hình về tầm quan trọng của dữ liệu trong việc huấn luyện các hệ thống trí tuệ nhân tạo, ảnh hưởng đến cách tiếp cận thông qua dữ liệu được sử dụng trong nhiều lĩnh vực.
Những đóng góp của GS Li đã thay đổi cách các hệ thống học sâu xử lý và hiểu thông tin hình ảnh, tạo điều kiện cho những tiến bộ trong các lĩnh vực như lái xe tự động, chẩn đoán y tế và hệ thống an ninh thông minh. Bằng cách mở rộng giới hạn mà máy móc có thể quan sát và diễn giải, công trình của bà đã thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực thị giác máy tính và mang lại lợi ích cho toàn xã hội.
Giải thưởng do Quỹ VinFuture được khởi xướng từ năm 2020 và trao hàng năm cho các phát minh khoa học công nghệ đột phá, có tiềm năng tạo ra thay đổi ý nghĩa trong cuộc sống của con người. Sau bốn mùa giải đã có 37 nhà khoa học được tôn vinh. Tổng giải thưởng trị giá 4,5 triệu USD, trong đó một giải chính 3 triệu USD và 3 giải đặc biệt 500.000 USD mỗi giải, với 3 hạng mục: Nhà khoa học nữ, Nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển và Nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới.
