Cập nhật 10/11/2017 11:19 AM
Đam mê công nghệ như vậy, nhưng từng có thời điểm, thần đồng này không có nổi 1 chiếc máy tính để dùng.
Kể từ khi được Elon Musk và một số thành viên khác sáng lập từ 2 năm trước, phòng nghiên cứu phi lợi nhuận OpenAI đã công bố hàng tá các tiểu luận nghiên cứu. Trong đó có một bài báo cực kỳ khác biệt: tác giả của nó vẫn đang học phổ thông.
Thần đồng này có tên là Kevin Frans, một học sinh năm cuối phổ thông và đang chuẩn bị vào đại học. Cậu huấn luyện neural net đầu tiên của mình – hệ thống mô phỏng não bộ con người, mà các công ty sử dụng để nhận biết giọng nói hoặc khuôn mặt – vào 2 năm trước, khi mới 15 tuổi.
"Tôi thích cách chúng ta có thể khiến máy tính làm những việc mà trước đây tưởng là không thể", Frans nói. Một trong những phát minh của cậu là trang web tương tác có khả năng tự động tô màu các hình vẽ đen trắng, theo phong cách truyện tranh Nhật Bản.
Frans được nhận vào OpenAI sau khi đảm nhiệm một trong số các vấn đề đang cần ý tưởng mới. Cậu có một số tiến triển nhưng lại bế tắc và đã gửi mail cho nhà nghiên cứu John Schulman của OpenAI để xin lời khuyên.
Sau khi trao đổi qua lại, Schulman xem thử blog của Frans và thấy ngạc nhiên. "Tôi không ngờ chủ nhân của những email đó lại là một cậu học sinh", ông nói.
Sau đó Frans gặp Schulman khi phỏng vấn làm thực tập sinh ở OpenAI. Khi đến làm việc ở San Francisco vào mùa hè vừa qua, Frans là thực tập sinh duy nhất không có bằng đại học hay cao học nào.
Cậu bắt đầu tìm hiểu một vấn đề đang kìm hãm sự phát triển của robot và các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) khác – làm thế nào để máy móc có thể sử dụng những kiến thức đã học để giải quyết các vấn đề mới?
Con người có thể làm việc này không mấy khó khăn. Kể cả khi bạn đang nấu một món ăn lần đầu tiên, bạn cũng không phải học lại cách phi hành hay rây bột. Ngược lại, phần mềm của máy móc nhìn chung phải lặp lại toàn bộ quá trình huấn luyện cho mỗi vấn đề mới – kể cả khi chúng có những yếu tố tương tự.
Bài báo mới đây của Frans, cùng với Schulman và 3 người khác từ Đại học California Berkeley, cho thấy những tiến triển mới về vấn đề này. Cậu đã tạo ra được một thuật toán giúp các robot có chân học được chuyển động bằng chân nào có thể áp dụng cho nhiều việc, như bước đi và bò.
Trong các cuộc thử nghiệm, nó giúp robot có 2 và 4 chân thích nghi với các tác vụ mới (gồm cả tìm hướng đi trong mê cung) nhanh hơn. Công trình này đã được gửi đến ICLR, một trong những hội thảo hàng đầu về machine learning (học máy).
"Công trình của Kevin mang lại một hướng đi mới cho vấn đề này, và một số kết quả đã vượt quá bất kỳ những gì ta thấy trước đây", Schulman nói.
Frans đã phải vật lộn với các vấn đề khó khăn về di chuyển mà không có máy tính. Cậu nói mình thực hiện các dự án AI mà không có sự giúp đỡ từ bố mẹ, dù cậu không phải là người duy nhất biết về máy tính trong nhà. Cha cậu thiết kế chip tại công ty bán dẫn Xilinx.
Olga Russakovsky, một giáo sư ở Princeton chuyên về thị giác máy, nói rằng những đóng góp trong nghiên cứu trong lĩnh vực machine learning từ khi còn trẻ là rất hiếm. Nhìn chung, học sinh khó có cơ hội tiếp cận với machine learning và AI hơn so với các môn học như toán hoặc khoa học.
Điều kiện cơ sở vật chất cũng là một rào cản. Khi máy tính bàn của Frans không đủ mạnh để chạy thử một ý tưởng của mình, cậu đã mở một tài khoản sử dụng dịch vụ điện toán đám mây của Google bằng tiền của mình để xem kết quả công việc ra sao. "Điều tốt nhất là hãy thử một lần, tự mình làm ra bằng chính đôi tay mình", cậu nói.
Russakovsky cũng tham gia tích cực vào một phong trào trong số các nhà nghiên cứu AI nhằm tạo điều kiện cho nhiều học sinh phổ thông được tiếp cận với các hệ thống AI.
Một động lực cho việc này nằm ở niềm tin cho rằng làm trong lĩnh vực này chỉ gồm toàn nam giới người giàu có và da trắng. Bà đã thành lập AI4ALL, một quỹ chuyên tổ chức các trại hè nhằm tạo cơ hội cho học sinh phổ thông ở nhiều hoàn cảnh, địa vị và sắc tộc khác nhau được làm việc và học tập cùng các nhà nghiên cứu AI.
Quay trở lại Palo Alto, Frans vẫn luôn hướng suy nghĩ của mình về việc làm thế nào để giúp đỡ những thế hệ chuyên gia AI tiếp theo. Cậu có một em trai 7 tuổi. "Em tôi cũng rất thích lập trình", Frans nói. "Có thể khi nó lớn hơn tôi có thể giúp được".
Đinh Vân (Trí thức trẻ)
  • Facebook
  • Chia sẻ
  •   Lưu tin
  •   Báo cáo

    Báo cáo vi phạm
     
Xem Thêm >>
Mọi ý kiến đóng góp cũng như thắc mắc liên quan đến thị trường bất động sản xin gửi về địa chỉ email: [email protected]; Đường dây nóng: 0942.825.711.
CafeLand.vn là Network bất động sản hàng đầu Việt Nam. Cung cấp thông tin bất động sản, thông tin mới nhất thị trường nhà đất và mua bán nhà đất tại Việt Nam. Network CafeLand gồm có: CafeLand Nhà Đất, CafeLand TV, CafeLand Map, CafeLand Proptech….