Trong tuần thứ hai tháng 10, trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành chủ đề bàn tán sôi nổi khi liên quan đến các đề cử thắng giải Nobel Vật lý và Hoá học, dấy lên câu hỏi về vai trò AI với các ngành khoa học truyền thống.
John Hopfield và Geoffrey Hinton được xác nhận là chủ nhân Nobel Vật lý 2024 tại Thuỵ Điển hôm 08/10 - Ảnh: Jonathan Nackstrand/AFP
Giải Nobel thường được trao cho các nghiên cứu công bố từ nhiều thập kỷ trước, vào lúc đã có thể xác định ảnh hưởng của nó “mang lại lợi ích” gì “cho nhân loại”. Giải Nobel năm 2024 nhấn mạnh tác động của công nghệ đối với mọi mặt của cuộc sống, song cũng gây nhiều tranh luận, thậm chí tranh cãi trên mạng xã hội về mối liên hệ giữa AI với các lĩnh vực khoa học.
Nobel Hoá học 2024 được trao cho 3 nhà khoa học với 2 thành tựu liên quan đến cấu trúc protein và trí tuệ nhân tạo (AI) - Ảnh: TT News Agency
Jonathan Pritchard, nhà vật lý thiên văn công tác tại Imperial College London, đăng trên X: “Tôi không biết nói gì nữa. Tôi cũng thích mấy công nghệ như máy học hay mạng thần kinh nhân tạo đấy, nhưng giải thưởng này là về phát kiến vật lý kia mà. Chắc Nobel bị cuốn theo xu hướng AI thời thượng mất rồi.”
Những chủ nhân Nobel 2024
Geoffrey Hinton, một trong số những người được gọi là “cha đẻ AI”, cùng nhà vật lý kiêm giáo sư John Hopfield hôm 08/10 được trao giải Nobel Vật lý cho công trình nghiên cứu các khái niệm vật lý vào những năm 1980 giúp tạo ra mạng thần kinh nhân tạo làm nền tảng cho công cuộc phát triển AI sau này.
Ngày 09/10, AI lại chiếm sóng Nobel khi Demis Hassabis - CEO DeepMind thuộc Google, John Jumper - Giám đốc DeepMind, và Giáo sư David Baker từ Đại học Washington cùng đạt giải Nobel Hoá học cho công trình liên quan đến protein. Baker sử dụng công cụ dự đoán protein RoseTTAFold để thiết kế nhiều protein mới. Còn Hassabis và Jumper được vinh danh vì đã phát triển hệ thống AI có khả năng dự đoán cấu trúc protein, giải được bài toán khó làm đau đầu giới khoa học trong 50 năm ròng rã.
Tại một buổi họp báo, Hassabis phát biểu: “Giờ mà nói đến chuyện giải thưởng nào cũng phải có AI e là còn quá sớm. Trí tuệ con người luôn đứng đầu: con người đặt câu hỏi và phát triển giả thuyết; AI không thể làm được như vậy. Nó mới chỉ có thể phân loại dữ liệu và phân tích chúng mà thôi.” Ông cũng thấy “thú vị” khi uỷ ban chọn trao giải cho hai công trình có liên quan đến AI để “gửi thông điệp”.
Liệu AI có liên quan đến vật lý và hoá học?
AI được chia làm nhiều loại, trong đó có AI tạo sinh. Tuy nhiên, khái quát nhất, có thể định nghĩa AI là công nghệ cho phép máy tính hay các thiết bị mô phỏng hoạt động học tập, hiểu, và giải quyết vấn đề của con người.
David Vivancos, CEO tổ chức có trang web MindBigData.com chuyên về học sâu và AI, nhận định: “Phản ứng đầu tiên của tôi là chúng ta có lẽ chưa hiểu hết vấn đề AI có ảnh hưởng thế nào. Tuy tôi rất ngưỡng mộ Hinton và Hopfield và phát kiến của họ thật sự tuyệt vời, nhưng đó không thuộc địa hạt vật lý, trừ khi chúng ta cho rằng cái gì cũng đưa vào vật lý được.”
Theo định nghĩa từ điển Oxford, “vật lý” là “nhánh khoa học quan tâm đến bản chất và đặc tính của vật chất không có sự sống cũng như năng lượng”, nói cách khác, nó nghiên cứu những thứ thật sự tồn tại. Vivancos cho rằng trong khi vật lý “liên quan đến những thứ có thật, hữu hình” thì AI lại “liên quan nhiều hơn đến những gì xảy ra trong vi xử lý máy tính hơn là một thứ gì đó tồn tại hữu hình”.
Thế còn hoá học thì sao, liệu AI có liên quan đến hoá học? Có thể vậy vì Nobel Hoá học năm nay được trao cho ngành hoá học máy tính, vốn sử dụng công nghệ mô phỏng trên máy tính để giải quyết các vấn đề hoá học phức tạp.
Andy Cooper là giáo sư hoá học đang giữ chức vụ giám đốc Xưởng Sáng chế Vật liệu và Trung tâm Leverhulme về Thiết kế Vật liệu Hữu dụng tại Đại học Liverpool. Ông chia sẻ: “Dùng AI để dự đoán cấu trúc protein là bước đột phá với vô vàn ứng dụng trong sinh học, y dược, và nhiều ngành khác nữa. Rồi AI sẽ còn tác động mạnh mẽ đến nhiều lĩnh vực hoá học khác, nhưng mảng protein là đáng chú ý nhất. Đầu tiên, mảng này có lượng lớn dữ liệu tinh lọc đã được huấn luyện. Thứ hai, protein tuy có cấu trúc phức tạp nhưng lại có cấu phần khá đơn giản, chỉ do một số lượng hạn chế các axit amin ghép lại.”
“Sức mạnh liên ngành”
AI có thể được xếp vào bất cứ chuyên ngành nào và ảnh hưởng ít nhiều tới mọi mặt cuộc sống. Công nghệ này được ứng dụng trong quản lý giao thông đường bộ thời gian thực, các ứng dụng định vị như Google Maps, cho đến những vật gia dụng quá quen thuộc với cuộc sống hiện đại như robot hút bụi chẳng hạn.
Vivancos cho rằng trong số các lĩnh vực khoa học truyền thống, AI có thể được phân vào địa hạt của toán học. Song, ông cũng nghĩ có thể xếp AI vào sinh học hay khoa học thần kinh bởi nó cung cấp thuật toán giúp nhà nghiên cứu dò tìm nhanh chóng, hiệu quả trong ngân hàng dữ liệu gen đồ sộ hiện tại.
Giải Nobel Vật lý và Hoá học năm nay được trao cho các công trình liên quan đến AI cho thấy “sức mạnh liên ngành” của công nghệ này, theo Virginia Dignum, Giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Umeå, Thuỵ Điển. Được biết bà Dignum cũng là trưởng ban nghiên cứu vấn đề xã hội và đạo đức trí tuệ nhân tạo của trường.
Bà nhận định: “Các phát kiến đột phá trong khoa học không còn là công việc của riêng một lĩnh vực nào mà phải kết hợp kinh nghiệm, vốn hiểu biết từ nhiều chuyên ngành khác nhau. AI là công cụ đẩy nhanh tiến độ, giúp ta khám phá được nhiều phạm vi nghiên cứu rộng lớn. Nó có khả năng phân tích bộ dữ liệu khổng lồ, dự đoán kết quả, và thậm chí gợi ý các giả thuyết mới, qua đó nâng cao năng lực người nghiên cứu ở nhiều ngành từ sinh học, vật lý, cho đến hoá học và y dược.”
Mặc dù vậy, Dignum cho rằng giải thưởng năm nay không cho thấy vị thế của AI trong Nobel, mà hướng về vấn đề tiếp nhận cái mới, “sự tôn trọng nhất định đối với giới khoa học”, cũng như về những gì còn chờ ta khám phá phía trước. Bà đúc kết: “Có lẽ đã tới lúc giải Nobel cần bắt kịp thời đại, thừa nhận rằng những phát kiến quan trọng nhất vượt khỏi những ranh giới từ lâu đã tách bạch các lĩnh vực, chuyên ngành với nhau.”
Huỳnh Trọng Nhân
(Lược dịch)