[Diễn đàn AI Samsung 2020] Ngày 1: Cách AI tạo ra tác động có ý nghĩa đối với các vấn đề trên thế giới

Diễn đàn Samsung AI là sự kiện thường niên quy tụ các chuyên gia và học giả nổi tiếng trên khắp toàn thế giới. Mục tiêu của diễn đàn này nhằm tạo cơ hội cho để chuyên gia trao đổi về các xu hướng, công nghệ và nghiên cứu mới nhất về lĩnh vực AI.

Tại Diễn đàn Samsung AI lần thứ 4, được tổ chức trong hai ngày 2 và 3/11. Ngày đầu tiên của sự kiện, được tổ chức bởi Viện Công nghệ Tiên tiến Samsung (SAIT), trung tâm R&D của Samsung dành riêng cho công nghệ tương lai tiên tiến, cho phép các chuyên gia thảo luận về cách sử dụng công nghệ AI để mang lại lợi ích cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta trong một thế giới đang biến đổi nhanh chóng, đặc biệt trong bối cảnh phức tạp do đại dịch Covid-19 bùng nổ trên toàn cầu.

Ngày 1 của Diễn đàn AI: Quá khứ, hiện tại và tương lai của AI

Vào 2/11, Tiến sĩ Kim Kinam, Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Giải pháp Thiết bị tại Samsung Electronics đã khai mạc diễn đàn năm nay cùng bài phát biểu nhấn mạnh vai trò của công nghệ AI đã mang lại những tiến bộ, hiệu quả đáng kể trong những năm qua. Ông tiếp tục chỉ ra rằng, đối với những thay đổi này, nhiều người đang mong đợi AI giải quyết các vấn đề mà đại dịch Covid gây ra trên toàn cầu, nhưng ông nhấn mạnh rằng do AI xử lý một lượng lớn dữ liệu và thông số dựa trên thực tế, việc mô phỏng lại đại dịch hiện tại và các thảm họa thiên nhiên khác đối với AI cũng là một vấn đề.

Tiến sĩ Kim tiếp tục đưa ra quan điểm về các cách mà công nghệ AI có thể được nâng cấp và khai thác để có thể giải quyết các vấn đề thực tế, đồng thời nhấn mạnh rằng Samsung Electronics, với tư cách là nhà cung cấp chính của các nền công nghệ cốt lõi trong hệ sinh thái AI, chủ động hợp tác với các nhà nghiên cứu toàn cầu để tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề trên thế giới. Tiến sĩ Kim đã kết thúc bài phát biểu khai mạc của ông với kỳ vọng rằng nhiều cuộc thảo luận có ý nghĩa thiết thực cho hiện tại và tương lai của công nghệ AI cũng như những lợi ích mà chúng mang đến nhân loại sẽ được diễn ra tại diễn đàn năm nay.

Ghi nhận tài năng hàng đầu trong lĩnh vực này

Tại diễn đàn năm nay, Samsung đã giới thiệu những giải thưởng Nhà nghiên cứu của năm tại lễ khai mạc với mục đích tuyên dương những thành tựu từ các nhà nghiên cứu nổi bật trong lĩnh vực này từ khắp nơi trên thế giới và hỗ trợ, thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu của họ.

Giải thưởng năm nay đã được trao cho Giáo sư Cho Kyunghyun – Đại học New York, Giáo sư Chelsea Finn – Đại học Stanford, Giáo sư Seth Flaxman – Đại học Imperial London, Giáo sư Jiajun Wu – Đại học Stanford và Giáo sư Cho-Jui Hsieh từ UCLA.

Giáo sư Cho Kyunghyun, một nhà nghiên cứu được biết đến nhiều trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đã và đang xuất bản một loạt các bài báo được đánh giá cao trong các lĩnh vực y học, sinh học và thuật toán tối ưu hóa. Giáo sư Cho cho biết: “Tôi rất vinh dự khi nhận được giải thưởng Nhà nghiên cứu Samsung AI của năm và cam kết phát triển nghiên cứu AI để mang lại nhiều ích lợi cho cộng đồng hơn nữa.”

Những điểm chính từ chuyên gia: Bài phát biểu quan trọng

Giáo sư Yoshua Bengio, người đồng tổ chức diễn đàn năm nay và cũng là Giáo sư của năm, đã có một bài phát biểu với tiêu đề “Towards Discovering Casual Representations”. Trong bài phát biểu của mình, giáo sư Bengio giải thích rằng, cho đến nay, các công nghệ deep learning thông thường dựa vào suy luận để nhận biết thông tin đáng lưu ý và học hỏi từ nó, nhưng công nghệ AI với khả năng tìm ra được các biến ẩn trước khi đưa ra kết luận sẽ có thể suy luận giống như con người, và do đó sẽ có thể phản ứng với các tình huống không được lập trình. Với tầm nhìn về một loại AI như vậy, Giáo sư Bengio đã chia sẻ những kết quả ban đầu trong nghiên cứu của ông và dựa trên cơ sở này công nghệ AI có thể tạo ra những bước tiến mới.

Giáo sư Yann LeCun của Đại học New York, một nhà nghiên cứu đi tiên phong trong hệ thống thần kinh phức hợp đã được áp dụng rộng rãi cho các công nghệ nhận dạng video, đã trình bày sáng kiến mới nhất liên quan đến quá trình học tự giám sát. Không như quá trình học có giám sát, khi mà thuật toàn chỉ có thể cho một câu trả lời nhất định cho mỗi tập dữ liệu có sẵn, quá trình học tự giám sát áp dụng mô hình học bao gồm tự động tạo các câu hỏi trong dữ liệu và sau đó tìm ra câu trả lời. Phương pháp như vậy đã được áp dụng cho một mô hình ngôn ngữ khổng lồ có khả năng tạo ra các câu giống như con người vẫn làm. Giáo sư LeCun nhấn mạnh cách học tự giám sát tương tự như cách trẻ em trải nghiệm và học hỏi thế giới, trình bày một mô hình dựa trên năng lượng được đối chiếu.

Giáo sư Chelsea Finn – Đại học Stanford, một nhà nghiên cứu trẻ đang được chú ý trong lĩnh vực meta learning, đã có bài phát biểu với tiêu đề “From Few-Shot Adaptation to Uncovering Symmetries”. Trong bài phát biểu của mình, vị nữ giáo sư này đã giới thiệu công nghệ học tập meta learning trong AI. Công nghệ này có thể thích ứng nhanh chóng với nguồn dữ liệu đã được thay đổi. Giáo sư Chelsea Finn cũng chia sẻ thêm những câu chuyện thành công về ứng dụng công nghệ này trong lĩnh vực robot và sáng chế dược phẩm.

Giáo sư Ham Donhee, Nghiên cứu viên tại Viện Công nghệ tiên tiến Samsung và cũng là giáo sư tại Đại học Harvard, đã có bài thuyết trình với tiêu đề “Tái tạo não bộ”. Trong bài thuyết trình của mình, ông nhấn mạnh rằng mức độ hiện tại của AI dựa trên bộ não con người nhưng trên thực tế hoạt động theo cách khác so với chức năng hoạt động của bộ não, gây ra những hạn chế về khả năng. Giáo sư Ham đã giới thiệu các công nghệ khoa học thần kinh tiên tiến có thể bắt chước cấu trúc và chức năng của mạch não người và tự tạo ra các mạch tích hợp trên máy tính.

Các chuyên gia trong ngành cũng tham gia thuyết trình về những nghiên cứu của mình. Tiến sĩ Tara Sainath của Google Research đã công bố kết quả nghiên cứu mới nhất về các mô hình quy trình đầu cuối được phát triển để nhận dạng giọng nói có khả năng nâng cao độ chính xác, hiệu quả và khả năng đa ngôn ngữ của các dịch vụ hỗ trợ giọng nói có sẵn trên các thiết bị thông minh.

Tiến sĩ Jennifer Wortman Vaughan của Microsoft Research có một bài giảng với tiêu đề “Intelligibility Throughout the Machine Learning Life Cycle”. Cô ấy chia sẻ khái niệm nghiên cứu máy móc lấy con người làm trung tâm, nhấn mạnh rằng, để phát triển một hệ thống nghiên cứu máy móc cân bằng có khả năng thu hút sự tin tưởng của con người, con người cần phải hiểu rõ về hệ thống. Tiến sĩ Wortman Vaughan giới thiệu các kết quả nghiên cứu có thể xác minh một cách khách quan như một cơ chế.

Kể từ khi Diễn đàn Samsung AI 2020 được tổ chức hầu hết trong năm nay, các sinh viên và nhà nghiên cứu có liên quan trong lĩnh vực AI từ khắp nơi trên thế giới đã có thể tham gia vào các cuộc thảo luận và trao đổi trực tuyến. Khi theo dõi các bài giảng của diễn đàn trên kênh YouTube của Samsung Electronics, những người tham dự có thể đặt câu hỏi và nhận câu trả lời từ các diễn giả nổi tiếng nhờ chức năng trò chuyện thời gian thực.

Hãy theo dõi Samsung Newsroom để biết thêm thông tin chi tiết về diễn đàn Samsung AI 2020.