Lời nhắn nhủ của CEO Nvidia gửi giới trẻ trong thời đại AI
Nếu là một sinh viên ở thời điểm hiện tại, CEO Jensen Huang của Nvidia cho biết ông sẽ tập trung vào các ngành khoa học vật lý.
CEO Nvidia Jensen Huang
|
Trong một chuyến công tác tại Bắc Kinh hồi tháng 6, ông Huang được một phóng viên hỏi rằng: "Nếu ông là một phiên bản Jensen 22 tuổi vừa tốt nghiệp vào năm 2025, nhưng vẫn giữ nguyên tham vọng như hiện tại, thì ông sẽ chọn học ngành gì?".
CEO Nvidia trả lời: "Nếu là chàng trai Jensen 20 tuổi vừa tốt nghiệp, có lẽ tôi sẽ chọn nhiều môn thuộc về khoa học vật lý hơn là khoa học phần mềm". Huang cũng cho biết ông từng tốt nghiệp sớm hai năm, ở tuổi 20 chứ không phải 22.
Trái ngược với khoa học sự sống, khoa học vật lý là một nhánh rộng bao gồm việc nghiên cứu các hệ thống không có sự sống như vật lý, hóa học, thiên văn học và khoa học trái đất.
Theo hồ sơ LinkedIn của Jensen Huang, ông đã lấy bằng kỹ sư điện tại Đại học Bang Oregon vào năm 1984 và sau đó lấy bằng thạc sĩ kỹ thuật điện tại Đại học Stanford vào năm 1992.
Khoảng một năm sau đó, vào tháng 4/1993, ông Huang cùng các kỹ sư Chris Malachowsky và Curtis Priem đã đồng sáng lập Nvidia trong một bữa ăn tại nhà hàng Denny's ở San Jose, California. Dưới sự lãnh đạo của CEO Huang, Nvidia trở thành công ty giá trị nhất trên thế giới. Tháng 6 vừa qua, Nvidia cũng trở thành công ty đầu tiên trên thế giới cán mốc vốn hóa thị trường 4,000 tỷ USD.
Làn sóng tiếp theo của AI
Mặc dù Jensen Huang không giải thích rõ vì sao ông sẽ chọn khoa học vật lý, nhưng nhà sáng lập công nghệ này đã thể hiện quan điểm rất lạc quan về thứ ông gọi là "Trí tuệ Nhân tạo vật lý (Physical AI)" – hay còn gọi là "làn sóng tiếp theo" của AI.
Tại Diễn đàn Hill & Valley ở Washington, D.C. hồi tháng 4 vừa qua, vị CEO Nvidia đã giải thích rằng thế giới đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển của AI trong vòng 15 năm qua.
Ông nói tại diễn đàn: "AI hiện đại thực sự bắt đầu được chú ý khoảng 12 - 14 năm trước, khi AlexNet ra đời và tầm nhìn máy tính đạt được bước đột phá lớn".
AlexNet là một mô hình máy tính được giới thiệu trong một cuộc thi vào năm 2012, thể hiện khả năng nhận diện hình ảnh của máy móc thông qua học sâu (deep learning), góp phần khởi xướng làn sóng AI hiện đại.
Làn sóng đầu tiên này được gọi là "AI Nhận thức" (Perception AI), ông Huang cho biết.
Sau đó là làn sóng thứ hai, được gọi là "AI tạo sinh" (Generative AI) - giai đoạn mà mô hình AI đã học được cách hiểu ý nghĩa của thông tin và chuyển hóa nó sang các ngôn ngữ khác nhau, hình ảnh, mã code, v.v.
Ông chủ gã khổng lồ công nghệ nói thêm: "Chúng ta hiện đang ở trong thời kỳ gọi là 'AI Lý luận' (Reasoning AI)... nơi AI không chỉ hiểu và tạo ra thông tin, mà còn có thể giải quyết vấn đề và nhận biết các tình huống chưa từng gặp trước đây". AI hiện tại có khả năng lý luận để giải quyết vấn đề.
Huang cho biết: "AI lý luận giúp tạo ra một dạng robot kỹ thuật số. Chúng ta gọi đó là AI tác nhân (agentic AI)". Các AI tác nhân này về bản chất là "robot lao động kỹ thuật số" có khả năng suy luận, ông nói thêm. Ngày nay, các AI tác nhân đang là trọng tâm chính của nhiều công ty công nghệ như Microsoft và Salesforce.
Nhìn về tương lai, làn sóng tiếp theo sẽ là "AI vật lý" (Physical AI), ông Huang nói.
"Làn sóng tiếp theo đòi hỏi chúng ta phải hiểu những thứ như các định luật vật lý, ma sát, quán tính, nguyên nhân và kết quả," ông nói tại Washington, D.C. hồi tháng 4 năm nay.
Khả năng lý luận vật lý – chẳng hạn như khái niệm về sự tồn tại của vật thể, tức là vật thể vẫn tồn tại dù ta không nhìn thấy, sẽ đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn tiếp theo của AI, ông cho biết.
Ứng dụng của khả năng lý luận vật lý bao gồm: Dự đoán kết quả (chẳng hạn như một quả bóng sẽ lăn về đâu), hiểu được lực cần thiết để nắm một vật thể mà không làm hỏng nó, và suy luận xem có người đi bộ phía sau xe hơi hay không.
"Và khi bạn có được AI vật lý và tích hợp nó vào một vật thể được gọi là robot, thì bạn có ngành robot học", ông Huang nói thêm. "Điều này cực kỳ quan trọng với chúng ta hiện nay, bởi vì chúng ta đang xây dựng các nhà máy và công xưởng khắp nước Mỹ".
"Vì vậy, hy vọng trong 10 năm tới, khi chúng ta phát triển thế hệ nhà máy và công xưởng mới, chúng sẽ có mức độ tự động hóa cao, giúp chúng ta giải quyết tình trạng thiếu lao động nghiêm trọng đang diễn ra trên toàn thế giới", ông Huang nói.
Tương lai của công nghệ, đặc biệt là AI, sẽ phụ thuộc vào khả năng hiểu và tương tác với thế giới vật lý, chứ không chỉ là xử lý thông tin số hay viết phần mềm. Có thể chính vì lý do này mà Jensen Huang cho biết ông sẽ chọn học về khoa học vật lý, nếu được bắt đầu lại.
