Đến Việt Nam những ngày đầu tháng 12 tham gia một số tọa đàm về trí tuệ nhân tạo (AI) và nhận giải VinFuture, GS Yann LeCun 64 tuổi, Phó Chủ tịch, Giám đốc Khoa học AI tại Meta nhiều lần đưa ra thông điệp về sự đón nhận với AI. Ông cho rằng, quan điểm sự tồn tại của AI tạo ra những mối nguy hiểm mang tính hiện sinh cho loài người là không đúng". "AI thực ra là một kho chứa đựng kiến thức của toàn bộ nhân loại, vì vậy cần được xây dựng bằng các nền tảng mở. Cách làm này cũng giúp các quốc gia có thể đảm bảo quyền tự chủ về AI", ông nói.
Là một người tiên phong trong lĩnh vực này, những đóng góp của LeCun góp phần quan trọng giúp định hình AI hiện đại. Ông được tôn vinh là "cha đỡ đầu" của AI, không chỉ giúp cách mạng hóa cách máy móc học và diễn giải dữ liệu mà còn thay đổi cách con người tương tác với công nghệ hàng ngày.
Hội đồng giải thưởng VinFuture 2024 ghi nhận ông đã có những đóng góp to lớn cho lĩnh vực học sâu và mạng nơ-ron tích chập (CNN). CNN chính là nền tảng của nhiều sản phẩm và dịch vụ do các "gã khổng lồ" công nghệ toàn cầu, như Facebook, Google, Microsoft, Baidu, AT&T... triển khai và được hàng tỷ người trên trái đất sử dụng được mỗi ngày. 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.
LeCun sinh ra trong gia đình trí thức tại Soisy-sous-Montmorency, một vùng ngoại ô của Paris, Pháp, năm 1960. Từ nhỏ, LeCun đã quan tâm sâu sắc đến khoa học công nghệ. Cha ông là kỹ sư còn mẹ là giáo viên, cả hai đều khuyến khích sự hiếu kỳ và đam mê học hỏi của ông. Việc tiếp xúc sớm với thế giới khoa học công nghệ đã góp phần định hình sự nghiệp và những đóng góp của ông cho AI.
LeCun theo học tại Lycée Louis-le-Grand, một trường trung học danh tiếng ở Paris, tỏ ra xuất sắc trong môn toán và vật lý. Thành tích học tập tốt giúp ông ghi danh tại École Superieure d'Ingénieurs en Électronique et Électrotechnique (ESIEE), trường kỹ thuật hàng đầu ở Pháp. Ông học ngành kỹ thuật điện và khoa học máy tính, nhận bằng kỹ sư năm 1983.
Sau khi tốt nghiệp ESIEE, LeCun tiếp tục học tiến sĩ tại Université Pierre et Marie Curie, hiện là Đại học Sorbonne. Nghiên cứu tiến sĩ của ông tập trung vào học máy, cụ thể là phát triển mạng thần kinh tích chập (CNN), một loại mô hình học sâu hiện được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Ông nhận bằng tiến sĩ khoa học máy tính năm 1987.
Yann LeCun gia nhập công ty AT&T Bell Labs vào năm 1988, sau khi nghiên cứu với Geoffrey Hinton, một người tiên phong khác về mạng thần kinh và đoạt giải Nobel Vật lý 2024. LeCun nỗ lực ứng dụng nghiên cứu của mình về mạng thần kinh tích chập vào vấn đề nhận dạng ký tự quang học.
Năm 1989, cơ quan Dịch vụ Bưu chính Mỹ (USPS) cung cấp cho nhóm của LeCun một bộ gồm 9.298 mã bưu chính viết tay quét từ bưu kiện ở một văn phòng phân loại tại Buffalo, New York. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng 7.291 bản quét trong số này để đào tạo mạng thần kinh tích chập và 2.007 bản quét còn lại để kiểm tra hiệu quả của nó. Kết quả, tỷ lệ thành công lên đến 95%, mở đường cho việc áp dụng rộng rãi hệ thống này vào đầu những năm 1990. Hệ thống được tổ chức Kỷ lục Guinness Thế giới ghi nhận là mạng thần kinh đầu tiên có thể nhận dạng ký tự viết tay.
Một bước phát triển đột phá trong lĩnh vực học máy xảy ra vào năm 1998, khi nhóm LeCun công bố mạng thần kinh tích chập LeNet-5. LeNet-5 gồm 7 lớp, trong đó có hai lớp tích chập xen kẽ với các lớp lấy mẫu phụ, tiếp theo là một lớp được kết nối đầy đủ và một lớp đầu ra. Lớp tích chập được thiết kế để học các phân cấp không gian một cách tự động và thích ứng, một khía cạnh quan trọng trong nhận thức thị giác của con người. Các lớp lấy mẫu phụ làm giảm bậc của đầu vào, khiến mạng ít nhạy cảm hơn với những thay đổi và biến dạng nhỏ. Sau đó, lớp kết nối đầy đủ tổng hợp những tính năng này để đưa ra dự đoán cuối cùng.
Thành công của LeNet-5 trong nhận dạng chữ viết tay và ký tự đã dẫn đến việc ứng dụng mạng thần kinh tích chập cho nhiều công việc khác nhau. Năm 2012, mạng thần kinh tích chập AlexNet tỏ ra vượt trội hơn mọi phương pháp cũ trong Thử thách Nhận dạng Hình ảnh Quy mô lớn ImageNet. Sự kiện này là bước ngoặt dẫn đến việc áp dụng rộng rãi mạng thần kinh tích chập cho những tác vụ liên quan đến hình ảnh.
LeCun cùng với Yoshua Bengio và Geoffrey Hinton được trao Giải thưởng Turing năm 2018 với nghiên cứu tiên phong trong lĩnh vực học sâu và mạng thần kinh. Giải thưởng Turing thường được ví là giải Nobel trong lĩnh vực khoa học máy tính, do Hiệp hội máy tính (ACM) trao tặng hàng năm. Giải thưởng Turing là sự công nhận xứng đáng cho những thành tựu của LeCun, và có thể nghiên cứu của ông sẽ tiếp tục định hình AI trong nhiều năm tới.
Ngoài giải thưởng Turing danh giá, LeCun cũng là Giáo sư Bạc của Viện Khoa học Toán học Courant thuộc Đại học New York, Giám đốc khoa học AI của Meta. Ông còn là thành viên của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia Mỹ, từng nhận Giải thưởng Tiên phong về Mạng thần kinh IEEE năm 2014 và Giải thưởng Nhà nghiên cứu Xuất sắc PAMI năm 2015.
Trong khi Sam Altman, Elon Musk và nhiều lãnh đạo công nghệ vẽ ra viễn cảnh về "Ngày tận thế AI", LeCun lại cho rằng cảnh báo này vô cùng nực cười. "AI sẽ thống trị thế giới? Không, nó chỉ là sự phóng chiếu bản chất con người lên máy móc. Một ngày nào đó, máy tính sẽ thông minh hơn con người, nhưng còn rất lâu nữa chúng ta mới đạt đến cảnh giới đó", BBC dẫn lời LeCun hồi tháng 6/2023.
Trong chuyến ghé thăm Việt Nam đầu tháng này, LeCun chia sẻ về việc ứng dụng công nghệ AI vào nghiên cứu khoa học công nghệ. "Trong nghiên cứu khoa học nói chung, công nghệ AI đã được ứng dụng rất nhiều trong khoa học và y học. Trong y học, AI được ứng dụng trong việc khám phá các loại thuốc mới hoặc tìm hiểu các cơ chế của sự sống. Còn trong khoa học thì có thể ứng dụng AI để tìm ra những vật liệu mới. Đây là một điều rất quan trọng trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu cũng như thúc đẩy sự tiến bộ của các ngành vật lý, hóa học, sinh học...", ông cho biết.
Thu Thảo - Minh Thư