Giáo sư hàng đầu về lý thuyết học máy “thổi lửa” cho chuyên gia Việt về trí tuệ nhân tạo

(Dân trí) - Ngày 13/1, Giáo sư Leslie Valiant - Thành viên của Hiệp hội Hoàng gia (London) và Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia (Mỹ) đã tới Việt Nam tham gia hội thảo về khoa học máy tính, học máy, trí tuệ nhân tạo theo lời mời của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn. Bài giảng “Lý thuyết học máy cần thêm gì nữa?” của vị giáo sư nổi tiếng về lý thuyết học máy đã thu hút sự quan tâm lớn của các nhà khoa học Việt.

Giáo sư hàng đầu về lý thuyết học máy “thổi lửa” cho chuyên gia Việt về trí tuệ nhân tạo - 1
Giáo sư hàng đầu về lý thuyết học máy “thổi lửa” cho chuyên gia Việt về trí tuệ nhân tạo - 2

Sau bài giảng “Lý thuyết học máy cần thêm gì nữa?” GS. Leslie Valiant cũng đã tham gia một tọa đàm mở, dẫn dắt bởi GS. Vũ Hà Văn (Giám đốc khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn), với sự đồng tham gia của GS. Dương Nguyên Vũ (Giám đốc Viện Nghiên cứu quản lý không lưu của Đại học Công nghệ Nanyang, Singapore) và TS. Bùi Hải Hưng (Viện trưởng Viện Nghiên cứu VinAI). Tọa đàm thảo luận về các nghiên cứu đột phá thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, học máy, trí tuệ nhân tạo và tác động, triển vọng ứng dụng của chúng tại các nước như Việt Nam.

Giáo sư hàng đầu về lý thuyết học máy “thổi lửa” cho chuyên gia Việt về trí tuệ nhân tạo - 3

Tọa đàm thảo luận về các nghiên cứu đột phá thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, học máy, trí tuệ nhân tạo và tác động, triển vọng ứng dụng của chúng tại các nước như Việt Nam.

Theo đánh giá của giới chuyên môn, đây được xem là sự kiện “nóng” cho khoa học Việt Nam nói chung và lĩnh vực nghiên cứu đỉnh cao trí tuệ nhân tạo (AI) nói riêng bởi hiện nay số lượng các nhà khoa học đỉnh cao đến làm việc tại Việt Nam hiện rất ít ỏi, các giáo sư đoạt giải Nobel hoặc tương đương đến Việt Nam công tác càng hiếm. Vì vậy, chuyến thăm và làm việc của GS. Leslie Valiant được coi là một sự kiện đặc biệt có ý nghĩa với cộng đồng nghiên cứu lĩnh vực học máy, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn Việt Nam trong những ngày đầu năm 2020.

Sinh năm 1949 tại Hungary, GS. Leslie Valiant được coi là một trong những người khai sinh ra lý thuyết học máy, trở thành nền tảng của các ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay. Hiện giảng dạy tại Đại học Harvard (Mỹ), GS. Leslie Valiant đã có 40 năm nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực, đặc biệt là lý thuyết đo độ phức tạp của thuật toán, học máy và tính toán song song. Ông cũng là tác giả của 2 cuốn sách “Circuits of the Mind” (Mạch tư duy), và “Probably Approximately Correct” (Đúng xấp xỉ với xác suất cao) được xem là cẩm nang của giới nghiên cứu khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

Trong sự nghiệp của mình, GS. Leslie Valiant từng nhận nhiều giải thưởng danh giá như: Giải thưởng Nevanlinna tại Đại hội các nhà Toán học quốc tế năm 1986, Giải thưởng Knuth năm 1997, Giải thưởng EATCS về Khoa học máy tính lý thuyết châu Âu năm 2008. Đặc biệt, năm 2011, ông vinh dự nhận giải thưởng mà giới nghiên khoa học máy tính đều hướng tới: giải Turing do Hiệp hội khoa học máy tính Mỹ (ACM) trao tặng.

Giải thưởng Turing có giá trị lên đến 250.000 USD và đây được xem là giải Nobel trong lĩnh vực khoa học máy tính. Trong sự nghiệp 30 năm nghiên cứu chuyên sâu về khoa học máy tính, giáo sư Leslie Valiant đã có nhiều đóng góp đáng kể. Một trong những công trình nổi bật gần nhất của ông là nghiên cứu chế tạo hệ thống máy tính Watson do IBM sản xuất. Chiếc máy tính này đã “đánh bại” hai nhà vô địch chương trình đố vui trên truyền hình mang tên Jeopardy của Mỹ hồi năm 2011.

Giáo sư hàng đầu về lý thuyết học máy “thổi lửa” cho chuyên gia Việt về trí tuệ nhân tạo - 4

GS Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học của Viện nghiên cứu Dữ liệu lớn.

Theo GS Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học của Viện nghiên cứu Dữ liệu lớn cho biết, sở dĩ Viện mời GS Leslie Valiant về Việt Nam giảng bài với mong muốn thúc đẩy quá trình học tập trong phát triển lĩnh vực học máy. Ông là người có tầm ảnh hưởng đối với những người nghiên cứu trẻ, giúp định hướng nghiên cứu tốt hơn.

GS Vũ Hà Văn cũng cho rằng, qua bài giảng các nhà nghiên cứu có thể nắm bắt được tư duy, xác định con đường nghiên cứu đúng hơn. Các nghiên cứu viên sẽ nắm được tình hình phát triển của thế giới như thế nào? Việt Nam đang ở đâu muốn bắt nhịp thì phải làm gì?...

Nguyễn Hùng