Thông thường người đoạt giải Nobel Vật Lý sẽ là các nhà vật lý, nhưng Nobel Vật Lý năm nay lại chứng kiến điều đặc biệt khi giải thưởng lại được trao cho 2 nhà nghiên cứu tiên phong về công nghệ Trí tuệ nhân tạo: John Hopfield, nhà khoa học người Mỹ 91 tuổi, và Geoffrey Hinton, nhà khoa học 76 tuổi người Anh-Canada.
Không chỉ là sự công nhận các đóng góp của những nhà nghiên cứu, giải thưởng này cũng đánh dấu sự công nhận ngày càng tăng đối với tầm quan trọng của AI trong cuộc sống và công việc của con người.
Mối liên hệ giữa Vật Lý và Trí tuệ nhân tạo
Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển đã trao giải thưởng cho hai nhà khoa học vì họ đã "sử dụng các công cụ vật lý để phát triển các phương pháp là nền tảng của học máy mạnh mẽ ngày nay" và "đang cách mạng hóa khoa học, kỹ thuật và cuộc sống hàng ngày".
Tiến sĩ Hopfield, giáo sư danh dự tại Đại học Princeton, đã tạo ra một bộ nhớ liên kết có thể lưu trữ và tái tạo hình ảnh cùng các loại mẫu khác trong dữ liệu. Công trình của ông, được biết đến với tên gọi mạng lưới Hopfield, mô tả cách não bộ gợi nhớ khi được cung cấp thông tin một phần, tương tự như cách bộ não của bạn nhớ ra một từ khi nó được nói lên.
Hình a, sơ đồ một hệ từ tính nhân tạo với những điểm tương đồng với hình b, mạng lưới thần kinh nhân tạo Hopfield.
Mô hình mạng Hopfield mô phỏng cách các trạng thái của mạng lưới tế bào thần kinh (nút) liên kết với nhau giống như cách mà các spin (một tính chất lượng tử của hạt) tương tác với nhau trong các hệ thống từ tính (spin glass). Các trạng thái của mạng Hopfield tuân theo các nguyên lý của hệ thống nhiệt động học, giống như cách các spin trong một chất rắn tương tác và đạt đến một trạng thái ổn định. Điều này tạo ra sự kết nối giữa các mô hình nơ-ron và vật lý thống kê, đặc biệt là lý thuyết về spin trong các hệ thống vật lý.
Từ nghiên cứu của ông Hopfield, năm 1985 tiến sĩ Hinton, giáo sư danh dự tại Đại học Toronto, cùng các đồng nghiệp đã phát triển một mạng lưới thần kinh nhân tạo có tên gọi Máy Boltzmann. Máy Boltzmann có thể học cách nhận dạng các thuộc tính trong dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ như nhận diện các yếu tố cụ thể trong hình ảnh.
Cũng tương tự như nghiên cứu của tiến sĩ Hopfield, máy Boltzmann của tiến sĩ Hinton cũng có thể được mô tả bằng vật lý, thông qua phương trình nổi tiếng Boltzmann, đặt theo tên nhà vật lý Ludwig Boltzmann, nhằm mô tả năng lượng trong một hệ.
Hình ảnh mô phỏng mạng lưới trong Máy Boltzmann, nền tảng cho kỹ thuật học sâu của trí tuệ nhân tạo ngày nay
Những đột phá trong nghiên cứu của các tiến sĩ Hopfield và Hinton đã mở đường cho cuộc cách mạng AI hiện nay. Các mạng nơ-ron nhân tạo - hệ thống học các kỹ năng bằng cách phân tích dữ liệu và được đặt tên theo mạng lưới nơ-ron trong não người - hiện là một phần của các dịch vụ internet hàng ngày, bao gồm công cụ tìm kiếm như Google, trợ lý kỹ thuật số như Siri của Apple và chatbot như ChatGPT của OpenAI.
Trong lĩnh vực vật lý, AI đang được sử dụng để thiết kế vật liệu mới, xử lý lượng lớn dữ liệu từ máy gia tốc hạt và hỗ trợ khảo sát vũ trụ. Ngoài ra, công nghệ này còn hứa hẹn mang lại những cải tiến đáng kể trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và năng suất lao động.
Những lo ngại và thách thức
Mặc dù đã đạt được những thành tựu đáng kể, nhưng cả 2 ông Hopfield và Hinton đều bày tỏ những lo ngại về tiềm năng và giới hạn chưa được biết đến của AI.
Ông Hinton, người đã rời khỏi vị trí nhà nghiên cứu tại Google vào năm 2023, nhấn mạnh rằng chúng ta chưa có kinh nghiệm về việc đối mặt với những thứ thông minh hơn chúng ta. Ông so sánh tác động của AI với cuộc Cách mạng Công nghiệp, nói rằng thay vì vượt trội về sức mạnh thể chất, AI sẽ vượt trội về khả năng trí tuệ.
Trong khi đó ông Hopfield cũng chia sẻ những lo ngại tương tự, so sánh tiến bộ trong AI với việc phân tách nguyên tử, dẫn đến cả bom chết người và nguồn năng lượng dồi dào. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm soát hệ thống và ngăn chặn thảm họa xảy ra.
Giải Nobel Vật lý 2024 không chỉ là sự công nhận đối với những đóng góp quan trọng của ông Hopfield và Hinton trong lĩnh vực AI, mà còn là một lời nhắc nhở về trách nhiệm của con người trong việc sử dụng công nghệ mới này một cách an toàn và có đạo đức, vì lợi ích lớn nhất của nhân loại.
Khi AI tiếp tục phát triển và định hình lại thế giới xung quanh chúng ta, những đóng góp của các nhà khoa học tiên phong như ông Hopfield và Hinton sẽ còn được nhắc đến trong nhiều năm tới, không chỉ vì những tiến bộ công nghệ mà họ đã tạo ra, mà còn vì những câu hỏi quan trọng mà họ đã đặt ra về tương lai của mối quan hệ giữa con người và máy móc.
