Lễ trao giải diễn ra tại Nhà hát Hồ Gươm, Hà Nội tối 6/12. Giải thưởng gồm 4 hạng mục, trong đó, giải thưởng chính trị giá 3 triệu USD (hơn 76 tỷ đồng) trao cho 5 nhà khoa học. Ba giải đặc biệt mỗi giải trị giá 500 nghìn USD (gần 13 tỷ đồng) dành cho nhà khoa học nữ, nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển và ba nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới.

5 nhà khoa học nhận giải chính

Giải thưởng chính VinFuture 2024 được trao cho 5 nhà khoa học: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun, và Fei-Fei Li vì những đóng góp đột phá để thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu.

Các nghiên cứu của họ đã mở ra một 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.

Trong đó GS Yoshua Bengio, 60 tuổi, 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).

Yoshua Bengio sinh tại Pháp, sau đó chuyển tới Canada. Ông có bằng thạc sĩ Khoa học máy tính ở Đại học Montreal và bằng tiến sĩ ngành khoa học máy tính ở Đại học McGill.

Những đóng góp của Giáo sư Bengio đã 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 đã 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 Geoffrey Hinton, 77 tuổi, người Anh, là giáo sư tại Đại học Toronto, Canada. Ông được coi là một trong những nhân vật quan trọng nhất lịch sử trí tuệ nhân tạo (AI) – một nhà lãnh đạo có tầm nhìn đã góp phần định hình tương lai của AI. Ông là chủ nhân giải Nobel Vật lý 2024.

Giải chính VinFuture 2024 ghi nhận ông với vai trò lãnh đạo và công trình nghiên cứu nền tảng của ông về kiến trúc mạng nơ-ron. Bài báo xuất bản năm 1986 của ông cùng với David Rumelhart và Ronald Williams đã cho thấy các biểu diễn phân tán trong mạng nơ-ron được huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược. Phương pháp này đã 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.

Ông Jensen Huang, 61 tuổi, CEO Nvidia. Ông tốt nghiệp OSU, sau đó làm việc tại cả AMD và LSI Logic (hiện là Broadcom). Tại AMD, ông tham gia thiết kế bộ vi xử lý. Thời gian làm việc tại đây chỉ khoảng hơn một năm nhưng đã đặt nền móng cho thành công của ông trong tương lai. Sau đó, Huang được nhà sản xuất chất bán dẫn LSI Logic tuyển dụng. Tại đây, ông đảm nhận qua nhiều vị trí như kỹ thuật, marketing, cuối cùng là các vị trí quản lý. Ông lấy bằng thạc sĩ kỹ thuật điện tại Đại học Stanford năm 1992.

Jensen Huang thành lập Nvidia năm 1993. Ban đầu công ty tập trung nghiên cứu và phát triển các sản phẩm nhằm mục đích hỗ trợ xử lý đồ họa và game, sau đó được tận dụng năng lực xử lý và dùng trong nhiều lĩnh vực, trong đó có AI.

VinFuture 2024 ghi nhận ông với 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 đã 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 AI trên toàn thế giới.

GS Yann LeCun, 64 tuổi, Phó Chủ tịch, Giám đốc Khoa học AI tại Meta, đồng thời là Giáo sư Silver tại Đại học New York, Mỹ. Ông nổi tiếng với những công trình nghiên cứu về AI, học máy, thị giác máy tính, robot và khoa học thần kinh tính toán… Đặc biệt, 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.

VinFuture 2024 ghi nhận 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.

Giáo sư Fei-Fei Li, 48 tuổi, 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. Bà sinh tại Thành Đô, Trung Quốc, sau đó chuyển đến Mỹ khi mới 15 tuổi.

Bà học chuyên ngành vật lý, đồng thời học khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học Princeton. Sự nghiệp học thuật của bà bắt đầu với vai trò là trợ lý giáo sư tại Đại học Illinois Urbana-Champaign và Đại học Princeton. Sau đó, bà gia nhập đội ngũ nhân viên tại Stanford vào năm 2009, trở thành phó giáo sư và giám đốc Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Stanford (SAIL).

Bà có hơn 300 bài báo được bình duyệt bao gồm cả AI, học máy, học sâu, thị giác máy tính và khoa học thần kinh nhận thức.

Công trình của GS Li là một ví dụ điển hình về tầm quan trọng của dữ liệu trong việc huấn luyện các hệ thống AI, ảnh hưởng đến cách tiếp cận thông qua dữ liệu được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. 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.

3 nhà khoa học nhận giải đặc biệt cho nghiên cứu các lĩnh vực mới

Giải đặc biệt VinFuture 2024 dành cho Nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới đã được trao cho GS Zelig Eshhar, GS Carl H. June và GS Michel Sadelain vì sự phát triển liệu pháp tế bào CAR-T để điều trị ung thư và các bệnh khác.

Công trình đột phá của Giáo sư Zelig Eshhar, Viện Khoa học Weizmann và Trung tâm Y tế Tel Aviv Sourasky, Israel, đã cách mạng hóa phương pháp điều trị ung thư bằng cách phát triển liệu pháp tế bào CAR-T, từ đó cứu sống rất nhiều bệnh nhân và thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp sản xuất dược phẩm sinh học. Sự đổi mới này mang lại hy vọng cho các ứng dụng mới trong y học và mang lại các phương pháp điều trị với chi phí hợp lý cho người dân trên toàn thế giới.

Giáo sư Carl H. June, 71 tuổi, là bác sĩ, giáo sư về Liệu pháp Miễn dịch tại Khoa Y học, Bệnh lý và Thí nghiệm Y học thuộc Trường Y khoa Perelman, Đại học Pennsylvania, Mỹ.

Ông cùng các đồng nghiệp đóng góp lớn cho nền y học khi phát triển một trong những liệu pháp tế bào đầu tiên cho bệnh ung thư, CAR-T. Phương pháp này hiện đã được chấp thuận để điều trị cho người lớn mắc bệnh bạch cầu kinh dòng Lympho (CLL), bệnh đa u tủy xương, và trẻ em mắc bệnh bạch cầu cấp dòng lympho (ALL).

GS Michel Sadelain, 64 tuổi, Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering, Mỹ, đã tiếp tục cải tiến liệu pháp tế bào CAR-T, giúp liệu pháp này điều trị hiệu quả các bệnh ung thư và tự miễn không đáp ứng với các liệu pháp thông thường. Công trình tiên phong của họ đã dẫn đến sự phê duyệt của Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) cho liệu pháp tế bào CAR-T đầu tiên vào năm 2017 để điều trị bệnh bạch cầu lympho cấp tính ở trẻ em và thanh thiếu niên. Hiện nay liệu pháp này đang được xem xét áp dụng trong chăm sóc lâm sàng trên thế giới.

Giải đặc biệt dành cho Nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển

TS Firdausi Qadri, 73 tuổi, Trung tâm Nghiên cứu Bệnh Tả Quốc tế, Bangladesh được vinh danh vì sự đổi mới cải tiến vaccine dạng uống ngừa bệnh tả ở các nước đang phát triển.

Bà đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện quy trình tiêm chủng phòng chống bệnh tả, bệnh truyền nhiễm cấp tính ở đường tiêu hóa do vi khuẩn tả Vibrio cholerae gây ra khi tiêu thụ thực phẩm hoặc nước bị nhiễm khuẩn. Bệnh tả vẫn đang là mối đe dọa lớn đối với sức khỏe cộng đồng, đặc biệt ở những khu vực có điều kiện vệ sinh kém và thiếu nước sạch.

Tại Trung tâm Nghiên cứu Bệnh Tả Quốc tế, Bangladesh (ICDDRB), TS Firdausi Qadri đã tiến hành các nghiên cứu lâm sàng quy mô lớn sử dụng một chủng vaccine sống giảm động lực của Việt Nam, từ đó rút ra kết luận về lợi ích, hiệu quả và độ an toàn của loại vaccine chi phí thấp này khi chỉ sử dụng một liều duy nhất.

Bà đã thúc đẩy việc triển khai các chiến dịch tiêm chủng quy mô lớn tại Bangladesh cũng như các nước có thu nhập thấp khác nhằm ngăn ngừa dịch bùng phát. Việc dự phòng sớm để kiểm soát dịch tả giúp tăng cường an ninh y tế và ngăn ngừa sự lây lan của dịch bệnh trên toàn cầu.

Giải đặc biệt dành cho nhà khoa học nữ

Giáo sư Kristi S. Anseth, 55 tuổi, Đại học Colorado Boulder, Mỹ đã có đóng góp tiến bộ trong thiết kế vật liệu polymer và các phương pháp cho ứng dụng y sinh, nhận giải đặc biệt dành cho nhà khoa học nữ.

Bà tiên phong phát triển các hệ thống nuôi cấy tế bào dựa trên vật liệu sinh học để giải mã các tín hiệu của chất nền ngoại bào (ECM) trong quá trình điều hòa sự phát triển, duy trì và tái tạo mô. Giáo sư Kristi S. Anseth đã thiết kế cấu trúc ECM nhân tạo nhằm mô phỏng môi trường vi mô đặc trưng của tế bào và mô trong không gian ba chiều. Các mô hình này có thể được tùy chỉnh để giúp các nhà khoa học thực hiện nghiên cứu về các quá trình sinh học trong không gian 4 chiều.

Giáo sư Anseth tiến hành nghiên cứu cách các tế bào trao đổi thông tin với ECM, từ đó thiết kế các vật liệu sinh học có khả năng tái tạo mô, điều trị các trạng thái bệnh lý, cũng như sàng lọc thuốc. Bà đã kết hợp sinh học phân tử và tế bào với kỹ thuật và toán học để tạo ra các vật liệu sinh học mới thay thế mô, có khả năng phục hồi, duy trì hoặc cải thiện chức năng của mô.

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.

Bảo Chi/VnExpress

Giải thưởng chính VinFuture 2024 trị giá 3 triệu USD được trao cho 5 nhà khoa học: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun, và Fei-Fei Li vì những đóng góp đột phá để thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu. Trong đó ông Huang với vai trò đồng sáng lập Nvidia, được ghi nhận với vai trò lãnh đạo mang tầm nhìn chiến lược, phát triển nền tảng CUDA (Compute Unified Device Architecture – Kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất) giúp lập trình GPU để xử lý hiệu quả các yêu cầu tính toán khổng lồ của học sâu.

Đột phá này đã cho phép huấn luyện nhanh chóng các mạng thần kinh nhân tạo (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. Sự lãnh đạo của ông đã thúc đẩy hàng loạt đột phá trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, robot, và phát triển hệ thống tự động.

Thoạt nhìn, người ta rất dễ nhận định Jensen Huang như một CEO hãng công nghệ lớn điển hình. Tỷ phú này không mặc vest mà lựa chọn áo khoác da và áo polo giản dị giờ đã trở thành phong cách đặc trưng. Ông có thể truyền đạt cách hoạt động của một sản phẩm cực kỳ phức tạp sao cho bất kỳ ai cũng hiểu được.

Nhưng công ty mà ông đồng sáng lập, Nvidia, không trở thành một công ty nghìn tỷ USD bằng cách bán phần mềm có khả năng tăng quy mô và triển khai rộng rãi. Nvidia phát triển nhờ bán những phần cứng máy tính sáng tạo bậc nhất. Khi thế giới tiếp tục thay đổi với tốc độ ngày càng tăng, Nvidia đang củng cố vị thế là một trong những công ty quan trọng nhất của kỷ nguyên AI. Trong khi câu chuyện về Nvidia vô cùng hấp dẫn, cuộc đời và công việc của người đứng đầu công ty cũng thú vị không kém khi ông không ngừng theo đuổi sự đổi mới và tiến bộ, theo Quartr.

Jensen Huang, tên khai sinh Jen-hsun Huang, sinh tại Đài Loan năm 1963. Tuổi thơ của ông là những lần chuyển nhà thường xuyên. Khi ông lên 5, gia đình rời Đài Loan và chuyển đến Thái Lan, nhưng không ở lại lâu.

Năm 1972, Huang cùng anh trai lên chuyến bay đến Tacoma, bang Washington, Mỹ, sống với chú. Cha mẹ vẫn ở lại, tiết kiệm tiền và làm các thủ tục giấy tờ cần thiết để đoàn tụ với con và bắt đầu cuộc sống mới cùng nhau. Huang vô cùng biết ơn sự hy sinh và nỗ lực của cha mẹ và tôn vinh họ đã đặt nền tảng giúp ông đến với thành công.

Anh em nhà Huang sau đó đến Oneida, bang Kentucky, để học tiểu học và sống trong khu nhà dành cho sinh viên. Là người nhập cư với tiếng Anh bập bẹ, Huang gặp nhiều khó khăn trong việc hòa nhập. Tuy nhiên, ông đã vượt qua tất cả, kể cả những vụ bắt nạt, và vẫn học giỏi. Dù thời gian ở Kentucky, rất khó khăn, ông tin rằng trải nghiệm tổng thể đã giúp mình trở thành người tốt hơn.

Sau đó, cha mẹ Huang cũng di cư và gia đình ông sống ở ngoại ô Portland, bang Oregon. Dù đôi khi gặp khó khăn trong việc kết nối với bạn trung học, ông vẫn học tập xuất sắc và có công việc đầu tiên tại một quán ăn địa phương. Sau này, khi đã là CEO một công ty nghìn tỷ USD, Huang vẫn tự hào vì quãng thời gian từ người rửa bát lên thành nhân viên phục vụ. Ông cho biết, thời gian làm việc tại đây đã định hình cách ông tiếp cận với công việc và stress, giúp ông làm việc tốt hơn dưới áp lực.

Sau khi tốt nghiệp trung học, Huang quyết tâm theo đuổi con đường học vấn cao hơn. Ông ghi danh vào Đại học Bang Oregon (OSU) và lấy bằng cử nhân kỹ thuật điện năm 1984. Ông là sinh viên xuất sắc tại OSU, và đây cũng là nơi ông gặp vợ tương lai của mình, Lori, cộng sự phòng thí nghiệm trong lớp kỹ thuật điện.

Sau khi tốt nghiệp OSU, Huang làm việc tại cả AMD và LSI Logic (hiện là Broadcom). Tại AMD, ông tham gia thiết kế bộ vi xử lý. Thời gian làm việc tại đây chỉ khoảng hơn một năm nhưng đã đặt nền móng cho thành công của ông trong tương lai. Sau đó, Huang được nhà sản xuất chất bán dẫn LSI Logic tuyển dụng. Tại đây, ông đảm nhận qua nhiều vị trí như kỹ thuật, marketing, cuối cùng là các vị trí quản lý. Trong thời gian làm việc ở LSI Logic, ông cũng học thạc sĩ vào những buổi tối và cuối tuần. Ông lấy bằng thạc sĩ kỹ thuật điện tại Đại học Stanford năm 1992.

Năm 1993, Huang cùng Chris Malachowsky và Curtis Priem, những người mang theo kinh nghiệm từ Sun Microsystems và IBM, thành lập công ty Nvidia với số vốn ban đầu là 40.000 USD. Nvidia xuất hiện vào thời điểm máy tính cá nhân (PC) chỉ mới phát triển và ngành công nghiệp bắt đầu hiểu được những gì bộ xử lý trung tâm (CPU) sẽ mang lại. Tuy nhiên, nhóm sáng lập Nvidia tin rằng CPU không phải giải pháp cho mọi vấn đề tính toán và hình dung ra tương lai của điện toán tăng tốc. Họ cho rằng nếu viễn cảnh này trở thành hiện thực, thế giới sẽ cần phần cứng chuyên dụng.

Sản phẩm họ phát triển để nắm bắt thị trường mới là Bộ xử lý đồ họa (GPU). Huang so sánh CPU như một người làm nhiều nghề, trong khi GPU là chuyên gia tập trung vào một nghề, giúp giải quyết những vấn đề phức tạp hơn mà CPU không thể xử lý hiệu quả. Tuy nhiên, GPU nghe có vẻ đầy rủi ro vào thời điểm đó. Đây là loại sản phẩm hoàn toàn mới mà không có ứng dụng nào sẵn có trên thị trường, đòi hỏi chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) lớn vào thời điểm mọi con mắt và vốn đầu tư đều đổ dồn vào CPU. Việc phát triển một sản phẩm bổ sung cho CPU với ứng dụng chính là trò chơi điện tử 3D có vẻ chắc chắn sẽ thất bại.

Một lần nữa, Huang tin vào tầm nhìn của mình và GPU dòng GeForce trình làng năm 1999. Sản phẩm đầu tiên, GeForce 256, nhắm đến các game thủ không quá nhạy cảm với giá và đang tìm kiếm những sản phẩm tốt nhất. GeForce sau đó trở thành sản phẩm chủ lực của Nvidia. Trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển bùng nổ, công ty này được biết đến nhiều nhất với các GPU nhắm đến người đam mê trò chơi điện tử.

Năm 2007, Nvidia giới thiệu nền tảng tính toán song song CUDA. Nền tảng này cho phép nhà phát triển sử dụng GPU cho những tác vụ xử lý chung, vượt ra ngoài vai trò truyền thống trong việc kết xuất đồ họa. Sự chuyển đổi này ở GPU cho phép cải thiện hiệu suất đáng kể trong nhiều tác vụ tính toán so với CPU truyền thống.

CUDA đơn giản hóa lập trình GPU bằng cách cung cấp nền tảng mở rộng các ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn. Điều này đồng nghĩa, CUDA cho phép nhà phát triển sử dụng GPU cho nhiều tác vụ, bao gồm nghiên cứu khoa học, kỹ thuật, lập mô hình tài chính và quan trọng nhất là AI. Việc phát hành CUDA không gây chú ý quá lớn, nhưng vài năm sau, nó đã trở thành một sản phẩm đột phá của Nvidia.

Đầu những năm 2010, AI kém xa so với ngày nay và không được các nhà khoa học máy tính ưa chuộng. Nhưng sau đó, mạng thần kinh nhân tạo bắt đầu có những tiến bộ đáng kể. Với GPU đã sửa đổi bằng CUDA, mạng thần kinh có thể được đào tạo nhanh hơn tới 100 lần so với CPU truyền thống.

Huang và các kỹ sư nhanh chóng hành động. Ông tin rằng mạng thần kinh sẽ cách mạng hóa xã hội và một lần nữa dốc toàn lực. Gần như chỉ sau một đêm, Nvidia chuyển từ doanh nghiệp đồ họa sang tập trung vào phần cứng cho các ứng dụng AI. Năm 2016, Huang tự tay bàn giao siêu máy tính AI đầu tiên cho OpenAI, và năm 2017, các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển thứ sau này trở thành ChatGPT.

Sau khi ChatGPT phát hành, sự quan tâm đến phần cứng Nvidia trở nên vô cùng lớn. “Có một cuộc chiến về AI đang diễn ra ngoài kia, và hiện tại, Nvidia là nhà phân phối vũ khí duy nhất”, Srini Pajjuri, quản lý tại công ty Raymond James, nhận định.

Nvidia không còn là công ty đứng trên bờ vực phá sản như trước đây, nhưng nếu có rắc rối ập đến, Huang cũng sẵn sàng. “Tôi từng phục vụ bàn. Tôi đã chuẩn bị cho nghịch cảnh”, ông chia sẻ.

Phát biểu trong buổi tối nhận giải tại Hà Nội, ông chia sẻ mong muốn hiểu được nguyên tắc đằng sau trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, tại thời điểm đó, ông cùng các cộng sự của mình không nghĩ sẽ đạt được thành tựu như thế nào trên hành trình này. Ông cho biết trí tuệ nhân tạo tác động mạnh mẽ tới đời sống của con người nhưng sẽ chỉ mang lại lợi ích to lớn khi được dẫn dắt phù hợp, được sử dụng có trách nhiệm.

Thu Thảo – Minh Thư/VnExpress

Tiến sĩ Firdausi Qadri, 73 tuổi, được vinh danh giải đặc biệt cho nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển trị giá 500.000 USD – Giải thưởng VinFtuture 2024 về những đóng góp sự đổi mới cải tiến vaccine dạng uống ngừa bệnh tả ở các nước đang phát triển. Bà là một nhà miễn dịch học và nhà nghiên cứu bệnh truyền nhiễm người Bangladesh. Bà lấy bằng cử nhân ngành hóa sinh và bằng thạc sĩ ngành sinh học phân tử ở Đại học Dhaka trước khi chuyển tới Anh để học tiến sĩ ở Đại học Liverpool năm 1980. Dù có cơ hội ở lại Anh, bà quyết định quay trở lại Bangladesh để cống hiến cho quê hương.

Trong buổi chia sẻ với báo chí tại Hà Nội dịp nhận giải thưởng, Qadri dành nhiều thời gian để nói về người dân ở quê hương bà và sự khó khăn trong điều kiện y tế. Bà kể, dân số Bangladesh rất đông, khoảng 170 triệu người. Hàng năm có khoảng 79 – 80 triệu người có nguy cơ mắc bệnh tả do thiếu nước sạch hoặc vệ sinh dịch tễ không đảm bảo.

Tiến sĩ Qadri bắt đầu làm việc ở Trung tâm nghiên cứu bệnh tiêu chảy quốc tế, Bangladesh (ICDDE,B) năm 1988. Bà bắt đầu nghiên cứu về vi khuẩn shigella gây bệnh lỵ và sơ ý khiến chính bản thân nhiễm Shigella dysenteriae. Sau đó, bà chuyển trọng tâm nghiên cứu sang bệnh tả và thương hàn, sử dụng các phương pháp hóa sinh, miễn dịch và phân tử nhằm hiểu rõ vi khuẩn gây ra những bệnh này và phát triển công cụ chẩn đoán.

Tiến sĩ Qadri bắt đầu nghiên cứu vi khuẩn shigella, vấn đề lớn khiến nhiều người đau đớn và tử vong đương thời. Sau này, bà chuyển sang nghiên cứu bệnh tả, một bệnh đặc hữu ở Bangladesh. Những người dân sống ở khu vực đông dân không có nước sạch, điều kiện vệ sinh kém và dân trí thấp dễ mắc bệnh này. Ở thời kỳ đó, rất ít thông tin có sẵn về những gì xảy ra khi một bệnh nhân mắc bệnh lỵ, tả và thương hàn.

Tiến sĩ Qadri tiến hành một thử nghiệm quan trọng với 240.000 người nhằm khám phá tính khả thi và hiệu quả của vaccine phòng bệnh tả đường uống quy mô lớn. Năm 2017, khi người tị nạn Rohingya từ Myanmar tới Dhaka, trại tập trung của họ nằm ở khu vực có tỷ lệ mắc bệnh tả thuộc hàng cao nhất trong thành phố. Tiến sĩ Qadri dẫn đầu một nhóm chuyên gia trong suốt chương trình cấp phát vaccine hàng loạt nhằm ngăn chặn bùng phát bệnh tả. Đây là một phần trong nỗ lực chủng ngừa cho 1,2 triệu người có nguy cơ cao ở Dhaka.

Năm 2012, bà được trao giải Christophe Rodolfe Grand Prize. Bà sử dụng tiền thưởng để thành lập Viện phát triển khoa học và sáng kiến sức khỏe, khánh thành năm 2014 và tập trung vào rối loạn di truyền như hội chứng Down, bệnh Huntington, và suy giáp bẩm sinh. Khi đại dịch Covid-19 bắt đầu năm 2020, tiến sĩ Qadri là một trong những nhà khoa học chủ chốt điều phối công tác ứng phó với virus mới.

Năm 2021, tiến sĩ Qadri được trao giải Raman Magsaysay cho “đam mê và cống hiến cả đời cho nghiên cứu khoa học”. RMAF ghi nhận những đóng góp của tiến sĩ Qadri trong cuộc chiến chống bệnh tả và thương hàn, đặc biệt là vai trò của bà trong phát triển một loại vaccine bệnh tả đường uống (OCV) rẻ hơn và vaccine liên hợp thương hàn dành cho trẻ sơ sinh, trẻ nhỏ và người lớn. Theo RMAF, tiến sĩ Qadri hiện nay là tác giả của 490 bài báo xuất bản trên các tạp chí có sức ảnh hưởng lớn.

Bà cho biết trong tương lai, muốn tăng cường nhận thức của mọi người về các loại bệnh, đặc biệt là tập trung vào hai đối tượng phụ nữ và trẻ em. Phụ nữ hiện có nguy cơ mắc rất nhiều loại bệnh, ví dụ như ung thư vú, ung thư buồng trứng…. Hiện nay nhiều quốc gia chưa có sẵn dịch vụ chẩn đoán và điều trị bệnh ung thư. Do đó, tôi muốn tập trung nghiên cứu lĩnh vực này để cải thiện sức khỏe của trẻ em nhỏ và phụ nữ nói chung.

Bà cũng mong muốn ngày càng có nhiều phụ nữ được đào tạo và tham gia vào lĩnh vực khoa học dù công việc này mất rất nhiều thời gian. Thường phụ nữ sẽ ngần ngại khi có gia đình. “Bản thân tôi có ba con nhưng vẫn có thể làm khoa học, vẫn có thể đạt được những thành công nhất định”, bà nói và muốn trở thành một hình mẫu để cổ vũ cho những người phụ nữ theo đuổi lĩnh vực nghiên cứu khoa học.

An Khang/VnExpress

Phát biểu trong lễ nhận giải chính VinFuture 2024 tối 6/12 tại Hà Nội GS Yoshua Bengio, 60 tuổi, nhà sáng lập Viện nghiên cứu Mila cho biết ông bén duyên với AI từ khi vào đại học. Tại thời điểm đó, ông cùng các cộng sự của mình không nghĩ sẽ đạt được thành tựu như thế nào trên hành trình này, chỉ mong muốn hiểu được nguyên tắc đằng sau trí tuệ nhân tạo. Tại giải thưởng VinFuture, hội đồng khoa học ghi nhận ông đã có những nghiên cứu tiên phong 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).

Nhà khoa học máy tính nổi tiếng Yoshua Bengio sinh tại Paris, Pháp, có cha là dược sĩ và mẹ là giáo viên. Gia đình ông chuyển tới Montreal, Canada khi ông còn nhỏ và ông trải phần lớn thời gian đầu đời ở đó. Bengio tỏ rõ niềm đam mê với toán và khoa học từ rất sớm. Cha mẹ ông khích lệ tính ham học hỏi và bồi dưỡng phát triển trí tuệ cho ông. Việc tiếp xúc sớm với thế giới khoa học và toán học định hình đáng kể con đường sự nghiệp tương lai của Bengio.

Quá trình giáo dục chính quy của Bengio bắt đầu ở trường Collège Stanislas tại Montreal, một trường học tư nhân ở Pháp nổi tiếng với chương trình học nặng. Tại đây, ông tỏ ra xuất sắc ở các môn toán và vật lý, thể hiện năng lực giải quyết vấn đề phức tạp và tư duy trừu tượng. Thành tích của ông ở những môn này thúc đẩy ông theo đuổi bằng cử nhân kỹ thuật điện ở Đại học McGill tại Montreal.

Ở Đại học McGill, niềm say mê với trí tuệ nhân tạo (AI) của Bengio bắt đầu bén rễ. Ông đặc biệt quan tâm tới tiềm năng của AI nhằm phỏng theo trí thông minh của con người và những ứng dụng trong các lĩnh vực đa dạng. Vì vậy, Bengio quyết định theo đuổi bằng thạc sĩ Khoa học máy tính ở Đại học Montreal, nơi ông tập trung vào học máy, một nhánh của AI bao gồm phát triển thuật toán cho phép máy tính học hỏi và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Bengio lấy bằng tiến sĩ ngành khoa học máy tính ở Đại học McGill. Tại đó, ông tìm hiểu sự phức tạp của học máy. Luận văn tiến sĩ mang tên “Learning Deep Architectures for AI” của ông đã đặt nền móng cho nghiên cứu trong tương lai về học sâu, một nhánh của học máy liên quan tới thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não gọi là mạng thần kinh nhân tạo.

Sự nghiệp học hành của Bengio cung cấp nền tảng vững chắc cho nghề nghiệp tương lai của ông như một nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực AI. Đam mê toán học và khoa học được nuôi dưỡng từ khi còn nhỏ, kết hợp với đào tạo chính quy, trang bị cho ông những kỹ năng và tri thức cần thiết để tạo ra nhiều đóng góp to lớn cho lĩnh vực AI và học máy.

Sự ra đời của học sâu: những đóng góp ban đầu của Bengio

Học sâu, một nhánh của học máy, đã cách mạng hóa lĩnh vực AI trong thập kỷ qua. Những đóng góp ban đầu của Bengio cho học sâu giữ vai trò chủ chốt trong việc định hình lĩnh vực AI như chúng ta thấy ngày nay.

Nghiên cứu thời đầu của Bengio tập trung vào mạng thần kinh nhân tạo, một loại mô hình học máy lấy ý tưởng từ não người. Trong một bài báo hội thảo năm 1995, Bengio và đồng nghiệp đề xuất cách mới để huấn luyện mạng này bằng kỹ thuật mang tên lan truyền ngược. Phương pháp bao gồm điều chỉnh trọng số của mạng dựa trên sai số dự đoán. Nghiên cứu của Bengio về lan truyền ngược cho phép phát triển mạng thần kinh ngày càng mạnh và phức tạp hơn.

Ngoài nghiên cứu về lan truyền ngược, Bengio còn có nhiều đóng góp trong phát triển kỹ thuật học không giám sát. Trong một bài báo năm 2003, ông giới thiệu khái niệm tiền huấn luyện không giám sát phân theo lớp, phương pháp giúp mạng thần kinh học hỏi dữ liệu hữu ích mà không cần ví dụ dán nhãn. Đây là một đột phá lớn trong lĩnh vực, tạo điều kiện cho huấn luyện mạng thần kinh sâu, trước đây từng được cho là không thể huấn luyện do vấn đề độ dốc biến mất.

Nghiên cứu của Bengio cũng đóng vai trò chủ chốt trong phát triển mạng thần kinh hồi quy (RNN), loại mạng thần kinh được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi. Trong một nghiên cứu năm 1997, Bengio và đồng nghiệp giới thiệu loại RNN mới gọi là mạng Bộ nhớ ngắn – dài hạn (LSTM). Mạng LSTM bao gồm cơ chế nhớ và quên thông tin theo thời gian, từ sau đó trở thành công cụ tiêu chuẩn trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Một đóng góp to lớn khác của Bengio đối với học sâu là nghiên cứu về mô hình sản sinh dữ liệu mới. Trong bài báo năm 2014, ông giới thiệu khái niệm Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), loại mạng có thể sản sinh dữ liệu mới giống dữ liệu huấn luyện. GAN từ sau đó được dùng trong hàng loạt ứng dụng rộng rãi, từ tạo ra hình ảnh thực tới tổng hợp giọng nói.

Vai trò của Bengio trong thành lập Viện nghiên cứu thuật toán Montreal

Bengio đóng vai trò mấu chốt trong việc thành lập Viện nghiên cứu thuật toán Montreal (MILA). Kỳ vọng của ông đối với MILA là tạo ra một trung tâm nghiên cứu và đổi mới AI, tăng cường cộng tác giữa giới học giả và khối công nghiệp. Bengio không chỉ là người thúc đẩy phía sau ý tưởng mà còn chịu trách nhiệm đảm bảo ngân sách. Danh tiếng và sự gắn bó với cộng đồng AI của ông giúp thu hút những nhà nghiên cứu hàng đầu và sinh viên tới viện,

Nghiên cứu thời đầu của Bengio tập trung vào các khía cạnh lý thuyết của AI, nhấn mạnh đặc biệt vào mạng thần kinh. Trong một bài báo hội thảo năm 1995, Bengio và đồng nghiệp đề xuất thuật toán học hỏi mới dành cho mạng thần kinh nhiều lớp, đặt nền móng cho sự phát triển của học sâu. Thuật toán này dựa trên khái niệm lan truyền ngược, huấn luyện mạng thần kinh thông qua điều chỉnh trọng lượng của những kết nối giữa neuron để ứng phó với lỗi trong đầu ra của mạng.

Vào đầu thập niên 2000, Bengio chuyển trọng tâm sang ứng dụng thực tiễn của AI. Ông là một trong những người đầu tiên nhận thấy tiềm năng sử dụng lượng dữ liệu lớn để huấn luyện mạng thần kinh sâu, khái niệm trụ cột của AI hiện đại. Trong một bài báo công bố năm 2003, Bengio và đồng nghiệp chứng minh các cấu trúc sâu có thể được huấn luyện hiệu quả, sử dụng tập dữ liệu lớn, mở đường cho phát triển hệ thống AI mạnh có thể nhận dạng mô hình trong lượng dữ liệu khổng lồ.

Nghiên cứu của Bengio cũng ảnh hưởng to lớn tới lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một nhánh của AI tập trung vào tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ con người. Năm 2011, Bengio và đồng nghiệp giới thiệu mô hình biểu đạt ngôn ngữ mới, gọi là mô hình ngôn ngữ mạng thần kinh, sử dụng mạng thần kinh để dự đoán xác suất của một từ dựa trên ngữ cảnh. Từ sau đó, mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong NLP, dẫn tới những cải tiến lớn trong nhiệm vụ như dịch máy và nhận dạng giọng nói.

Trong vài năm gần đây, Bengio chú ý tới tác động về mặt đạo đức của AI. Ông ủng hộ phát triển hệ thống AI một cách rõ ràng, minh bạch và công bằng. Ông kêu gọi điều phối AI nhiều hơn để tránh sử dụng sai trái. Theo Bengio, AI nên được dùng để làm lợi cho xã hội.

Dự đoán của Bengio về tương lai của AI

Bengio đưa ra một số dự đoán về tương lai của AI. Một trong số đó là AI sẽ tiếp tục tiến hóa thành dạng trí tuệ tổng quát hơn, trái với xu hướng hiện nay ở các hệ thống AI chuyên dụng. Bengio tin rằng tương lai của AI nằm ở hệ thống có thể hiểu và học hỏi từ thế giới theo cách tương tự con người thay vì huấn luyện cho những nhiệm vụ cụ thể. Theo ông, bước tiếp theo trong phát triển AI là hệ thống có thể học hỏi để hiểu về thế giới thông qua học không giám sát. Hệ thống AI sẽ nhận biết những mô hình và đưa ra dự đoán mà không cần được lập trình để làm vậy. Bengio cũng dự đoán AI sẽ được tích hợp nhiều hơn vào đời sống hàng ngày nhưng cần thực hiện theo cách thức tôn trọng những giá trị đạo đức.

Ngoài dự đoán, Bengio hy vọng AI sẽ được sử dụng để giải quyết một số vấn đề cấp bách nhất trên thế giới như biến đổi khí hậu và bất bình đẳng. Ông tin chắc AI có tiềm năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực từ chăm sóc sức khỏe tới giáo dục.

An Khang – Minh Thư/VnExpress