Tôi luôn tin rằng cách duy nhất để trí tuệ nhân tạo hoạt động là thực hiện tính toán theo cách tương tự như não người. Đó là mục tiêu mà tôi theo đuổi. Chúng ta đang tiến bộ, mặc dù chúng ta vẫn còn nhiều điều phải học về cách não thực sự hoạt động. Trong khoa học, bạn có thể nói những điều có vẻ điên rồ, nhưng về lâu dài, chúng có thể trở thành đúng. Chúng ta có thể có bằng chứng thực sự tốt và cuối cùng, cộng đồng sẽ đI theo. — Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton (Chris Young / Imago)
Lời nói đầu
Giải Nobel Vật lý 2024 vừa được trao hôm 8/10 cho hai nhà khoa học, người Anh-Canada Geoffrey Hinton, và người Mỹ John Hopfield, vì “phát hiện và phát minh cho phép học máy (machine learning) với mạng nơ-ron nhân tạo”, đặt nền móng cho trí tuệ nhân tạo mà những công cụ phổ biến như ChatGPT sử dụng. Giải Nobel tiến quân vào lãnh vực đang hot nhất của công nghệ cao đang làm bộ mặt của thế giới thay đổi. Nhưng bài báo dưới đây về nhà khoa học Geoffrey Hinton cho thấy, nhà khoa học đã sử dụng toán học, vật lý cao cấp thế nào như công cụ phát minh cho AI. Cái tên “Máy Boltzmann” đã nói lên điều đó. Nền tảng của ông là khoa học cao cấp, không còn là “tinkering”.
Cuộc đời khoa học của ông cũng rất thú vị và truyền cảm hứng. Ông không phải là người trong mainstream, mà là một người bên cạnh đó, nếu không muốn nói đứng ngoài. Chuyện này đã thường xảy ra trong lịch sử phát minh khoa học. Nhưng Geoffrey vẫn trung thành với niềm tin khoa học, trực giác và tầm nhìn của mình, và làm việc không mệt mỏi, sau 6 giờ vẫn còn tiếp tục miệt mài, thay vì xuống phố vào quán rượu. Ông có strong character, và đó là điều đã tạo nên khác biệt, như Einstein từng nói.
Bài thứ hai trong những ngày tới sẽ nói về những gì Geoffrey Hinton quan ngại về chính đứa con trí tuệ nhân tạo mà ông đã góp phần tạo ra.
Nguyễn Xuân Xanh
Cha đỡ đầu của trí tuệ nhân tạo: Con đường đến giải Nobel của Geoffrey Hinton
Bản dịch từ báo Neue Zürcher Zeitung (NZZ), Thụy Sỹ.
Ngày 8 tháng 10 năm 2024
Người dịch: Đỗ Thị Thu Trà
Hiệu đính: Nguyễn Xuân Xanh
Ông đã đặt ra những câu hỏi lớn từ sớm: Đâu là nền tảng toán học của Tư duy? Ngày nay, Geoffrey Hinton được xem là cha đỡ đầu của Trí tuệ nhân tạo.
Hinton, đã 76 tuổi, lo lắng về những hậu quả từ nghiên cứu của mình
Khi còn là sinh viên, Geoffrey Hinton khá lạc lối. Ông đã thử nghiệm với sinh học, lịch sử nghệ thuật và triết học cho đến khi cuối cùng tìm thấy điều làm ông say mê hơn tất cả: nền tảng toán học của tư duy.
“Tôi muốn hiểu: Làm thế nào mà bộ não có thể học để làm một điều gì đó? Tôi muốn biết điều đó. Thực ra, tôi đã thất bại, nhưng thất bại đó đã mang đến cho chúng tôi một số thành tựu kỹ thuật thú vị”, Hinton nói trong một cuộc phỏng vấn vào tháng 4 năm 2024. Những “thành tựu kỹ thuật thú vị” này chính là nền tảng của trí tuệ nhân tạo ngày nay.
Giờ đây, Geoffrey Hinton đã nhận Giải Nobel Vật lý cho những thành tựu của mình, cùng với John Hopfield. Ngày nay, mọi đứa trẻ đều biết về trí tuệ nhân tạo. Nhưng, phần lớn cuộc đời và sự nghiệp của Hinton diễn ra trong một thời gian mà nghiên cứu của ông thường bị chế giễu.
Thích làm việc muộn vào buổi tối hơn là đi đến quán rượu
Geoffrey Everest Hinton sinh năm 1947 tại London trong một gia đình danh giá. Tên đệm thứ hai của ông không phải được đặt theo tên ngọn núi Everest: Ngược lại, ngọn núi này đã được đặt tên theo tên của một trong những tổ tiên của ông, nhà trắc địa George Everest, một người anh em của ông cố tổ của Hinton.
Ông cố tổ của Hinton cũng là người nổi tiếng: George Boole, nhà toán học đã phát minh ra những khái niệm cơ bản của logic nhị phân, từ đó mở đường cho kỷ nguyên kỹ thuật số.
Cha của Hinton là một nhà côn trùng học nổi tiếng và là người hâm mộ Stalin. Geoffrey chịu áp lực phải đạt được những thành tựu lớn. Tuy nhiên, thành công của ông chỉ đến rất lâu sau cái chết của người cha.
Trong một cuộc phỏng vấn của “New Yorker” vào mùa thu năm ngoái, ông nói với phóng viên: “Tôi thường tự hỏi liệu mình có hạnh phúc hơn không nếu làm kiến trúc sư”. Ông luôn phải ép buộc bản thân theo đuổi khoa học. Vì gia đình mà ông phải trở nên thành công. “Ông luôn luôn có niềm vui trong công việc, nhưng trên hết là sự bất an bên trong”. Vì thế ông cảm thấy vô cùng nhẹ nhõm khi cuối cùng cũng đạt được điều gì đó.
Năm 1978, Hinton nhận bằng tiến sĩ ở Edinburgh. Trong thời gian làm tiến sĩ ông đã nghiên cứu cách mô hình hóa thị giác (vision) bằng toán học. Sau đó, Hilton chuyển đến Hoa Kỳ, nơi ông tiến hành nghiên cứu tại trường đại học Carnegie- Mellon nổi tiếng ở Pittsburgh, Pennsylvania.
Hinton đánh giá cao tham vọng của người Mỹ. Ở Anh, ông kể trong một cuộc phỏng vấn rằng, tất cả nhân viên đều đi đến quán rượu vào lúc 6 giờ chiều. Trong khi đó, tai Đại học Carnegie-Mellon, vào 9 giờ tối thứ Bảy các văn phòng vẫn luôn luôn đầy ắp sinh viên: “Họ ở đó vì họ đang làm việc cho tương lai. Họ tin rằng điều này sẽ thay đổi cục diện của ngành khoa học máy tính”.
Máy Boltzmann sẽ được thiết kế để mô phỏng việc học
Hầu hết các nhà nghiên cứu AI thời bấy giờ tin rằng những chiếc máy tính thông minh sẽ được tạo ra từ một loạt các quy tắc được lập trình sẵn. Ví dụ, máy tính Deep Blue của IBM đã hoạt động như thế và đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới lần đầu tiên vào những năm 1990.
Hinton là một trong số ít các nhà nghiên cứu vào thời điểm đó không muốn dạy cho máy tính những khả năng cụ thể, mà muốn dạy cách học. Ông tin rằng, với các công thức toán học đúng, (máy phải) có thể rút ra các khái niệm từ nhiều ví dụ, tức là có thể học được.
Giải Nobel mà giờ đây ông đã nhận được như phần thưởng cho sự đột phá đầu tiên của mình: Chiếc máy Boltzmann được mô tả vào năm 1983. Hinton đã đặt tên máy Boltzmann theo tên một nhà vật lý người Áo, người đã mô tả bằng toán học mối quan hệ giữa hành vi vĩ mô của khí và hành vi của những thành phần nhỏ nhất của nó.[1] Hinton và một đồng nghiệp đã sử dụng các phương trình của ông để phát triển một lý thuyết về học tập.
Hinton chắc chắn sẽ vui mừng vì chính khái niệm này giờ đây đã nhận được giải thưởng. Mặc dù những phát triển sau này hoạt động tốt hơn trong thực tế, ông vẫn yêu thích khái niệm Máy Boltzmann hơn. Trong một cuộc phỏng vấn với phóng viên của “New Yorker” năm ngoái, ông nói rằng nếu ông là Chúa, thì cỗ máy Boltzmann sẽ là nền tảng cho việc học tập trong não bộ. Tuy nhiên, các thí nghiệm sớm cho thấy điều đó không thể xảy ra.
Ông mang nghiên cứu AI đến Canada vì lý do chính trị
Nhưng chính từ máy Boltzmann và các phiên bản tiếp theo mà các phương pháp đã được phát triển để xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo, những thứ cho đến nay vẫn là nền tảng cho các ứng dụng AI, từ nhận diện khuôn mặt đến Chat-GPT. Tuy nhiên, các hệ thống máy tính của những năm 1980 vẫn chưa đủ mạnh về năng lực tính toán để thực hiện các phương pháp này.
Phải mất nhiều thập kỷ nữa máy tính mới đủ mạnh để đạt được những bước đột phá trong các ứng dụng thực tế với mạng nơ-ron, biến Hinton trở thành một ngôi sao.
Hinton, người đã cảm nhận cả tiềm năng tốt và xấu của nghiên cứu này từ sớm, không muốn bị tài trợ bởi chi tiêu quân sự, điều phổ biến trong nghiên cứu AI ở Hoa Kỳ vào thời điểm đó. Chính vì lý do này, và vì vợ ông lúc đó, Rosalind, rất không ưa Ronald Reagan, họ đã rời Mỹ vào năm 1987 và chuyển đến Toronto, Canada. Họ đã nhận nuôi hai đứa trẻ từ Mỹ Latinh và sống một cuộc sống yên bình. Hinton là một nhân vật nổi bật, nhưng trong một lĩnh vực nghiên cứu không mấy hấp dẫn.
Vào đầu những năm 1990, Hinton đã trải qua bi kịch lớn đầu tiên trong cuộc đời. Vợ ông, Rosalind, mắc bệnh ung thư. Bà là một nhà sinh học phân tử, nhưng lại hoài nghi về y học chính thống, do dự trong việc phẫu thuật và từ chối hóa trị. Thay vào đó, bà đã chi nhiều tiền cho các phương pháp điều trị vi lượng đồng căn, trong đó có cả điều trị ở Thụy Sĩ. Rosalind qua đời vào năm 1994. Khi đó, Hinton 44 tuổi, và hai đứa trẻ mới 5 và 3 tuổi.
Các nhà nghiên cứu hàng đầu từ Meta và OpenAI đã học tập ở ông
Với vai trò một nhà nghiên cứu, ông vẫn luôn là một người ngoài cuộc. Tuy nhiên, ông là người đã thu hút được nhiều tài năng trẻ thông qua những dự án nghiên cứu của mình nghe như khoa học viễn tưởng. Trong những năm 1990, một vị giáo sư đã cảnh báo các sinh viên của mình với những lời lẽ như sau: ‘Những nhà nghiên cứu thông minh nào chuyển sang nghiên cứu của ông ấy sẽ kết thúc sự nghiệp của mình.”
Từ góc nhìn hiện tại, đó là một đánh giá sai lầm ngớ ngẩn: các sinh viên của Hinton đã cùng ông nhận giải thưởng Turing, giải thưởng danh giá nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính. Một trong số họ, Yann LeCun, hiện đang lãnh đạo nghiên cứu AI tại Meta; một người khác, Yoshua Bengio, điều hành một nhóm nghiên cứu nổi tiếng thế giới ở Montreal; và một người thứ ba, đã đồng sáng lập OpenAI, công ty đứng sau Chat-GPT: Ilya Sutskever.
Năm 2012, Hinton và nhóm của ông đã đạt được một bước đột phá trong lãnh vực nhận diện hình ảnh bằng mạng nơ-ron. Năm này đánh dấu thời điểm mà máy tính đủ mạnh để chứng minh các mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động tốt như thế nào.
Ngay lập tức, Google đã mua lại startup của Hinton cùng với Sutskever và một sinh viên thứ hai khác và thuê cả ba người. Hinton nhận được 44 triệu đô la từ giao dịch này và đã mua một hòn đảo nhỏ ở hồ Huron, một trong Ngũ Đại Hồ giữa Hoa Kỳ và Canada.
Cảnh báo về AI mạnh mẽ vượt trội
Tại đây, ông đã xây dựng một ngôi nhà cho mình và gia đình. Vài năm sau khi Rosalind qua đời, ông đã kết hôn với nhà sử học nghệ thuật Jacqueline Ford, người cũng rất hòa hợp với các con của ông. Họ háo hức khám phá khu vực xung quanh ngôi nhà mới của mình. Nhưng ngay khi mọi thứ dường như hoàn hảo, bi kịch tiếp theo đã xảy ra: Jacqueline Ford được chẩn đoán mắc ung thư tụy. Bà qua đời vào tháng 4 năm 2018. Hai tháng sau, Hinton được trao Giải thưởng Turing.
Vào tháng 11 năm 2022, Chat-GPT đã kích hoạt một làn sóng mới về cơn sốt AI, khi người ta bàn luận sôi nổi về tiềm năng và rủi ro của công nghệ này. Hinton lại đóng vai trò như người cảnh báo.
Năm 2023, Hinton, người thường được gọi là “cha đỡ đầu” của trí tuệ nhân tạo, đã công bố việc rời Google trên tờ “New York Times”. Tuổi tác đóng một vai trò trong quyết định này của ông. Tuy nhiên, ông muốn trong tương lai có thể tự do hơn khi nói về những nguy cơ của AI, điều mà trước đây ông không thể làm khi còn là nhân viên của Google.
Ngay cả trong buổi công bố giải Nobel, ông đã nhấn mạnh, bên cạnh tiềm năng lớn của AI, mối lo ngại của ông về những gì sẽ xảy ra khi con người phải đối mặt với những cỗ máy thông minh hơn cả họ.
NZZ
(II) GEOFFREY HINTON GỬI LỜI CẢNH BÁO
Trí tuệ nhân tạo là mối đe dọa hiện hữu đối với nhân loại
— Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton (trái) nghiên cứu nhiều năm AI. Giờ ông cảnh báo những nguy cơ của nó.
Bản dịch từ báo Neue Zürcher Zeitung (NZZ), Thụy Sỹ.
Ngày 02.05.2023,
Người dịch: T. A.T. (Berlin)
Xem lại: Nguyễn Xuân Xanh
Lời nói đầu
Thế giới đang đứng trước vực thẳm: Thời kỳ phá hủy lý tính, Zerstörung der Vernunft, khái niệm của một nhà Má-xít (Georg Lukács) đầu thế kỷ XX. Cuối thế kỷ XIX, đầu XX, châu Âu đang “hồ hởi” vì công nghệ, khoa học đã phát triển lên đỉnh cao, thương mại phát triển vượt bậc, đem lại phồn vinh, hạnh phúc, như mọi người tưởng, nghĩ rằng qua rồi cái thời chiến tranh giành đất khi công nghiệp, khoa học, công nghệ đã có thể làm giàu quốc gia. Thế rồi châu Âu, cái nôi văn minh hiện đại của nhân loại bỗng dưng rơi vào vực thẳm của hai cuộc chiến tranh tàn khốc liên tiếp, hoàn toàn đi ngược chờ đợi của mọi người. Có người lúc đó, dựa vào nguyên lý bất định của cơ học lượng tử hỏi Albert Einstein, có phải rằng thế giới chúng ta cũng đang diễn ra bất định như vật lý hay không? Einstein trả lời, không, thế giới chúng ta vẫn đang diễn ra đúng với “quy luật cổ điển”.
Ngày nay, thế giới đang đứng trước sự hủy hoại lý tính và nguy cơ của một Thế chiến thứ ba. Các công nghệ mới phát triển từ Thung lũng Silicon bị các thế lực passionate đen tối sử dụng để phá hủy lý tính bình thường của con người nhằm phục vụ cho các quyền lợi đen tối của họ. Đặc biệt công nghệ trí tuệ nhân tạo có sức mạnh khủng khiếp, có thể phục vụ đắc lực cho con người nhưng cũng có thể trong những bàn tay ác quỷ sẽ có nguy cơ tiêu diệt nhân loại. Mượn câu nói của nhà triết học Đức Georg Simmel, “Có lẽ trong cuộc sống hiện tại của chúng ta có quá nhiều cái Tôi, mặt khác quá nhiều Cơ giới, nhưng không phải là sự sống thuần khiết”. Ngày nay có thể lắm “có quá nhiều máy móc, và ít đi nhân tính”. Nhà văn Nhật Bản đoạt giải Nobel Văn chương 2017 Kazuo Ishiguro cũng từng viết: “Điều đáng lo ngại nhất về tương lai không phải là những cổ máy như Klara (đọc: AI) ngày càng trở nên giống con người, mà đó là con người ngày càng trở nên giống máy móc.”
Xin mời anh chị nghe những cảnh báo và lời giải thích của nhà khoa học Geoffrey Hinton, được xem “bố già” của AI, trước tính hai lưỡi cực kỳ nguy hiểm của công nghệ AI. Cảm ơn bạn T.A.T. ở nơi xa xôi đã xung phong đảm nhiệm việc dịch.
Nguyễn Xuân Xanh
***
“Bố già AI”: Geoffrey Hinton đã từ chức tại Google và hiện nay đang cảnh báo về những mối nguy hiểm mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sẽ mang lại.
Ông là người đã giúp AI đạt được những bước đột phá. Giờ đây, Geoffrey Hinton lo ngại rằng các chatbot như GPT-4 có thể sẽ gây ra những tác hại nghiêm trọng.
Khoảng một thập kỷ trước, Geoffrey Hinton đã thay đổi cách máy móc nhìn thế giới. Cùng với hai nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Toronto, nơi ông từng đảm nhiệm chức giáo sư, ông đã phát triển một mạng nơ-ron có khả năng phân tích hàng ngàn bức ảnh cũng như khả năng tự học cách nhận diện các vật thể như hoa hoặc ô tô. Và điều này được thực hiện với một độ chính xác mà cho đến thời điểm đó dường như không máy móc nào có thể đạt đến.
Chỉ trong một thời gian ngắn sau đó, công ty mà Hinton cùng hai nghiên cứu sinh thành lập đã được Google mua lại với giá 44 triệu đô-la. Kể từ đó, nhà tâm lý học nhận thức và nhà khoa học máy tính này – năm nay đã 75 tuổi – đã làm việc tại một tập đoàn công nghệ và trở thành một trong những khuôn mặt nổi bật nhất trong lĩnh vực này. Năm 2018, ông và hai đồng nghiệp lâu năm đã nhận được Giải thưởng Turing, được xem là giải Nobel của ngành tin học.
Đầu tuần này (tháng 5, 2023), Hinton – người thường được gọi là “Godfather”, tức là một kiểu “bố già” – của trí tuệ nhân tạo, đã tuyên bố trên tờ “New York Times”, rời khỏi Google. Ông cho biết, tuổi tác của mình cũng có một vai trò nhất định trong việc rút lui này, nhưng ông cũng muốn có thể được tự do trong tương lai để phát biểu về những mối nguy hiểm của AI.
Trong cuộc phỏng vấn của đài BBC ngay sau đó, ông mô tả các chatbot AI là “khá nguy hiểm”. Ông nói: “Theo đánh giá của tôi thì hiện tại chúng chưa thông minh hơn chúng ta, nhưng tôi nghĩ rằng chúng có thể sẽ sớm đạt được điều đó.”
Lo ngại về ảnh giả và rô-bốt sát thủ
Trước mắt, điều khiến cho Hinton lo ngại hơn hết là internet có thể sẽ bị tràn ngập bởi các hình ảnh, video và văn bản giả mạo, khiến cho một người sử dụng mạng bình thường sẽ không còn có thể phân biệt được đâu là thật, đâu là giả. Ông lo sợ rằng AI sẽ làm đảo lộn thị trường lao động – và những người làm các công việc ít có thay đổi thường nhật như trợ lý luật sư hoặc dịch giả có thể sẽ bị mất việc.
Hilton nói: Các biến thể công nghệ trong tương lai thậm chí có thể trở thành mối đe dọa cho nhân loại, vì chúng thường rút ra những hành vi không ai ngờ đến từ khối lượng lớn dữ liệu mà chúng phân tích,. Điều này sẽ thực sự trở thành vấn đề, nếu các công ty cho phép AI không chỉ tự tạo ra mã máy tính mà còn có thể tự tung tự tác trong việc áp dụng chúng. Ông lo ngại rằng một ngày nào đó, các hệ thống vũ khí thực sự có tính tự chủ – tức là các rô-bốt sát thủ – sẽ trở thành hiện thực.
Chính bản thân Hinton đã góp phần vào việc làm cho AI trở nên mạnh mẽ đến mức giờ đây ông phải lên tiếng cảnh báo về nó. Nghiên cứu có khả năng mở ra những hướng đi mới của ông trong lĩnh vực mạng nơ-ron và học sâu (Deep Learning) đã đặt nền tảng cho các chatbot tạo sinh (generative) như GPT-4, chúng hiện đang kích thích toàn thế giới. Các mạng nơ-ron được xem như là những hệ thống của các thuật toán, chúng được mô phỏng theo cách mà não bộ của chúng ta hoạt động và học hỏi. Mạng nơ-ron cho phép AI học từ các tập dữ liệu lớn, điều mà người ta gọi là học sâu.
Mạng nơ-ron đã đồng hành cùng Hinton trong suốt sự nghiệp học thuật của ông. Năm 1972, khi còn là nghiên cứu sinh tại Đại học Edinburgh, Hinton đã khám phá ra niềm đam mê của mình đối với lĩnh vực này. Tám năm sau, ông chuyển sang Mỹ và trở thành giáo sư tại Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh, bang Pennsylvania. Năm 1987, ông quyết định chuyển đến Toronto. Hinton cho biết lý do của việc ông chuyển qua Canada là vì ông không muốn nhận một khoản tiền nào từ Lầu Năm Góc. Phần lớn nghiên cứu AI ở Mỹ lúc đó được tài trợ bởi Bộ Quốc phòng Mỹ. Hinton luôn tỏ ra rất ngờ vực với những ý tưởng muốn đem AI vào ứng dụng trên các bãi chiến trường.
Năm 2012, ông đã đạt được bước đột phá với các hệ thống nơ-ron tại Toronto, điều cuối cùng đã đưa Hinton đến với Google. Ilya Sutskever, một trong những nghiên cứu sinh đã cộng tác với ông, sau này trở thành nhà khoa học trưởng của công ty Open AI, nơi Microsoft có cổ phần. Cả hai công ty đều thúc đẩy sự phát triển của các mạng nơ-ron của mình, chúng có khả năng xử lý một lượng dữ liệu ngày càng lớn. Hinton nhận ra ở đó một năng lực đầy hiệu quả, giúp máy móc có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ. Tuy nhiên, lúc đó ông nghĩ rằng năng lực đó vẫn còn thua xa cách con người xử lý ngôn ngữ.
Sự phát triển đã tăng tốc
Trong năm qua, ông đã thay đổi quan điểm của mình. Google và OpenAI đã cung cấp cho các chatbot của mình, Bard và Chat-GPT, ngày càng nhiều dữ liệu để xử lý, và Hinton đã đi đến kết luận rằng các hệ thống này đã vượt qua trí thông minh của con người ở một số khía cạnh. “Có lẽ những gì đang diễn ra trong các hệ thống này thực sự tốt hơn nhiều so với những gì đang diễn ra trong não bộ”, Hinton nói với báo “New York Times” như thế.
Trong một thời gian dài, Google đã rất thận trọng với các ứng dụng AI. Bây giờ điều đó đã thay đổi, Hinton nói. Sau khi Microsoft tích hợp công nghệ AI của Open AI vào công cụ tìm kiếm Bing của mình và làm giàu nó, một cuộc cạnh tranh đã nổ ra giữa hai công ty và hầu như không thể dừng lại nếu không có quy định toàn cầu. Triển vọng đó tuy nhiên ông đánh giá là rất thấp. Niềm hy vọng của ông là các nhà nghiên cứu sẽ hợp tác với nhau để tìm ra các phương thức kiểm soát công nghệ này.
Geoffrey Hinton không hoàn toàn đơn độc với những cảnh báo của mình về sự phát triển không được qui định của trí tuệ nhân tạo. Vào tháng 3 năm nay (2023), khoảng một nghìn người hoạt động trong lĩnh vực công nghệ đã cùng ký tên trong một bức thư ngỏ, kêu gọi tạm dừng việc đào tạo các hệ thống AI trong sáu tháng. Trong số những người ký tên có các nhân vật nổi tiếng như Elon Musk, Yuval Noah Harari và Yoshua Bengio, người đã nhận giải Turing cùng với Hinton vào năm 2018. Bản thân Hinton đã không ký tên vào bức thư này cũng như các lời kêu gọi tương tự khác. Ông bảo, ông không muốn chỉ trích công khai công ty cũ, nơi ông đã từng làm việc.
Khi được hỏi rằng ông có hối hận về “công trình để đời” của mình hay không? Ông trả lời rằng điều đó diễn ra trong “một phần” của con người ông. Nhưng rồi ông lại tự trấn an mình với cái lý do mà ta thường hay nghe thấy trong những lúc như vậy: “Nếu tôi không làm điều đó, thì cũng sẽ có người khác làm thôi.”
NZZ
[1] Ludwig Boltzmann (1844–1906) là nhà vật lý vĩ đại người Áo sống cuối thế kỷ XIX, sáng lập cơ học thống kê và là nhà thực nghiệm tài năng mà những ý tưởng tiên phong của ông còn ảnh hưởng đến tất cả các ngành khoa học vật lý. Ông có ảnh hưởng lớn đến Albert Einstein, người có những bài báo đầu tiên, được viết theo tinh thần của Boltzmann, và sử dụng các dao động phân tử do Boltzmann đưa ra để chứng minh sự tồn tại của nguyên tử. Cũng thế, Max Planck cũng sử dụng phương pháp của Boltzmann để rút ra định luật bức xạ nổi tiếng của mình. (NHĐ)
