Là một giáo sư còn rất trẻ
000 máy tính để chạy chương trình mô phỏng một phần nhỏ trong não người. Alex là một trong những chuyên gia hàng đầu ở Úc và thế giới về mảng trí não nhân tạo. Khám phá đam mê của bản thân.
Hiểu biết nhiều hơn về ngành của mình. Nghiên cứu có cái hay riêng. Và những người không có mê say thì sẽ không cố gắng để vượt qua. Sau thời kì nghiên cứu. Xe cộ… với độ chính xác cao. Được xúc tiếp với môi trường nghiên cứu quá đương đại. Tôi đánh giá cao cách họ dạy mình để bộc lộ một vấn đề. Tôi vẫn có niềm tin. Sáu năm sau đã trở nên ngành mũi nhọn nhất.
Ưng ý mạo hiểm. TS. Vật lý học. Những buổi thuyết trình. Người ta nghi ngờ lắm. Nó giúp tôi đổi thay rất nhiều khi đọc được những suy nghĩ của người khác và những thay đổi của thế giới qua các thời kỳ khác nhau.
Thiếu thì tìm tòi học hỏi. Chàng trai trẻ đã có những bước đi khá ngoạn mục trong lĩnh vực trí não nhân tạo ở đại học Stanford. Và không bỏ cuộc giữa chừng. Thầy luôn coi tôi như bạn. Những nghiên cứu tiếp theo trên thế giới giao hội việc làm sao phát triển những nghiên cứu của chúng tôi ở Stanford. Khi tôi đưa ra ý tưởng. Sinh viên cũng giúp tôi khả năng dùng ngôn ngữ để trò chuyện với người khác.
Điều tôi vui nhất là đã trở thành một trong những người góp công cho mảng này. Người giỏi không thiếu. Ở Stanford. Tôi nhớ mãi năm lớp 7. Anh hiện đang làm việc cùng với những chuyên gia hàng đầu cùng lĩnh vực ở Google và mới trở nên giáo sư đại học Carnegie Mellon University (CMU).
Đã tạo ra những kết quả đột phá trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh. Và ái tình toán học. Ý tưởng đó khá rồ dại và đi ngược lại trào lưu chung.
Dù không quá giỏi nhưng nếu đam mê cũng nắm thành người giỏi. Giúp mình hoàn thiện kỹ năng sống của bản thân. Tầng lớp luôn đổi thay. Người ta đi mãi thành đường thôi. Nghiên cứu này dẫn đến sự phát triển quan yếu trong nhiều lĩnh vực như chế tạo những chiếc máy có khả năng nhận thức.
Anh đánh giá cao nhất điều gì? Ở Việt Nam. Giúp mình tìm ra cách giải quyết. Theo tôi thì phải dùng tài nguyên gấp trăm. Còn nếu thiếu đam mê sẽ thấy mỏi mệt lắm. Công nghệ thông tin cũng bắt đầu phát triển từ đó. Vẫn còn nhiều giới hạn về độ xác thực. Nghị lực và lòng đam mê không giới hạn đối với nghiên cứu khoa học.
Tôi cũng được học về cách làm việc siêng năng và vì giá trị mình hướng tới. Có người từng đập máy dệt khi máy dệt thay thế khung cửi. Cái mà mình dạy bữa nay mười năm nữa sẽ lạc hậu. Hồi sống ở một thị trấn nhỏ phía nam nước Đức. Khi phỏng vấn tôi. Họ đều muốn giúp mình. Không phát triển được.
Sau khi tìm hiểu thêm. Tôi bỗng nảy sinh mơ ước. Thấy đằng sau mỗi con người bình dị là sự vĩ đại. Một robot đến từ ngày mai viện trợ con người trong cuộc sống ngày nay. Phải biết học trò mình biết và chưa biết cái gì. Thầy cho tôi tri thức. Bài phỏng vấn anh trên báo Sài Gòn Tiếp Thị cho thấy những ý kiến mới mẻ và những ý tưởng khác lạ đã mang tới thành công cho Lê Viết Quốc. Nhìn lên mặt trăng rất bóng gió tưởng như không bao giờ tới được.
Nhưng họ rất bình dị. Nghe nhạc. Để tạo ra những thuật toán mới và thông mình hơn. Lỗ Tấn từng nói. Giúp tôi hiện thực hóa ước mong. Ngày xưa từng có những người rất sợ máy cày.
Viết về người trước hết đặt chân lên mặt trăng. Phát triển để hoàn mĩ ý tưởng của mình. Quá trình làm việc ở Stanford và Google cho tôi tầm nhìn xa và lớn hơn. Tôi nghĩ một trong những giới hạn của thuật toán ngày nay là chưa đủ tài nguyên.
Một ngôi trường tăm tiếng khác của Mỹ. Nghiên cứu khoa học trong nhiều môi trường khác nhau nơi xứ người. Máy hiểu tiếng nói. Thời còn nhỏ ở quê không có điện. Sai đúng chỉ là tương đối. Theo SGTT. Tôi nhận thấy khoa học có một sức mạnh. LTS: Từ chỗ chỉ là một cậu học sinh thường nhật.
Và trân trọng những người xung quanh. Bình thường hạnh phúc với tôi là đem lại giá trị cho tầng lớp. Chữa bệnh. Nhưng tôi chưa bao giờ vô vọng. Gấp ngàn lần để có thể có bước tiến nhảy vọt về chất lượng. Nhìn lại quá trình vừa qua cũng nhiều gieo neo. Và mình trân trọng những giá trị mà những người xung quanh mang lại cho mình.
Đây cũng là một chiếc cầu nối may mắn. Xem phim. Để nghĩ lớn hơn? Tôi rất ấn tượng với môi trường làm việc và kỹ sư ở Google. Muốn làm cái gì to tát thỉnh thoảng phải nghĩ khác một tí. 000 bộ vi xử lý máy tính với nhau bằng 1 tỉ kết nối. Đá bóng và chụp ảnh. Ban sơ nộp bài. Vật nuôi. Và tiếp xúc với nguồn tài nguyên khổng lồ. Khiêm tốn. Thuật toán này có thể nhận diện những vật thể phổ quát trên YouTube như người.
Mỗi lần về thăm gia đình. Tôi cũng được học phải biết quý trọng quan điểm của người khác. Ấn tượng mạnh nhất với thầy là một người trẻ có niềm đam mê. Cho tôi niềm tin rằng tôi có thể làm được điều tốt. Vốn trên thế giới này làm gì có đường. Dạy cho máy khi đưa khoảng 10.
Nghe đâu đã giúp anh thoát khỏi những giới hạn. Sự sáng ý của thuật toán có hệ trọng nhiều đến số dữ liệu chúng ta cung cấp và tài nguyên máy tính. Có thể làm được những điều vĩ đại. Tôi được học phải tự khám phá ra chính mình. Phần kia là phải thắp lửa. Dù mất nhiều thời gian.
Dịch thuật… Kết quả quá ấn tượng đến nỗi mỗi công ty ở thung lũng Silicon đều muốn tạo ra một nhóm để phát triển những nghiên cứu này.
Tôi muốn thắp sáng cho họ để họ tự tìm đường đi. Trong đó có TS Lê Viết Quốc về trí não nhân tạo trên 16.
Tỉ dụ càng nối liền trải nghiệm con người càng muốn nghe. Nghiên cứu khoa học là công việc cô đơn lắm vì phải độc lập. VnReview xin đăng nguyên văn. Nên tôi vẫn quyết tâm đeo đuổi. Ý tưởng khá điên rồ này đã dẫn đến kết quả bất thần. Từ chỗ bị người ta khước từ (năm 2007). Hãy đi và phát triển con đường cho chính mình.
Thèm đứt ruột đứt gan một tô phở. Chỉ có một ham lớn nhất là đọc sách. Lý do thứ hai không nên sợ là khoảng cách từ robot đến con người còn xa xôi lắm. Cách học nhanh nhất là học qua thí dụ.
Tiếc là chưa liên quan được với ai để có nhịp gặp gỡ và chuyện trò với các bạn. Thấy cô đơn kinh khủng.
000 dữ liệu. Tiếp theo là phải thông cảm. Tôi được thu nạp ý tưởng làm những nghiên cứu táo tợn. 000 máy tính để nhận mặt vật thể. Nghiên cứu gần đây của tôi về chuyển ngữ bằng không gian vector cũng mang nhiều điểm khác biệt với trào lưu chung của ngành. Tôi mê nhất là những cuốn sách về lịch sử của Việt Nam và thế giới.
Làm nghiên cứu ở Đức. Quan sát. Có bao giờ anh cảm thấy cô đơn? Làm thế nào để anh vượt qua những cơn vô vọng? Mỗi lần về thăm.
Từ đó. Với nhiều người trong ngành. Là những nhà khoa học. Sống trong môi trường học thuật phương Tây. Bằng ý chí. Sáng tạo… những việc hoàn toàn nhân văn.
Tôi tìm đọc sách về không gian. Nói chung là rất nhỏ so với hình ảnh mà một em bé nhận được khi học. Hãy làm thế nào để 30 năm. Tôi nhớ mãi một Noel trời tuyết.
Và cũng không mường tượng con mình có thể đi như thế trên con đường khoa học. Người ta trân trọng những ý tưởng "rồ dại" và xem những ý tưởng "rồ dại" mới có thể đổi thay thế giới. Người ta rất chuyên chú đến lòng ham của mình vào một lĩnh vực nào đó.
Bởi vậy dù có kết quả ấn tượng. 000". Nhưng quan yếu nhất là đòi hỏi trí sáng dạ. Vừa như được tiếp thêm sức mạnh. Tôi thường đọc sách. Dù có thể là mạo hiểm. Tạo niềm hứng và để người ta tự tìm ra những ngõ ngách mà người ta chưa biết.
Tình cờ tìm thấy trong tủ sách của bố một cuốn sách thật khác lạ. Những suy nghĩ của tôi có được môi trường phát triển khi có thời cơ hợp tác ở Google. Anh có mong muốn đóng góp sức mình cho việc giảng dạy và nghiên cứu tại Việt Nam? Có hiểu biết tí chút về ngành. Biết bàn luận.
Nhóm nghiên cứu của tôi đã tạo ra một trong những mạng thần kinh lớn nhất bằng cách nối 16. Làm được nhiều điều tốt cho mọi người. Những kết quả đó đã gây ấn tượng mạnh với Google. Nhưng anh đã bị từ chối khi nộp những bài báo đầu tiên cho Stanford? Làm thế nào anh chinh phục một lĩnh vực còn quá mới để hoàn thành luận án tấn sĩ ở Stanford và trở thành một trong những giáo sư thuộc thế hệ 8X trước tiên của Việt Nam ở Mỹ? Thực sự đó là niềm vui quá bất ngờ.
Làm sao cho họ tỏa sáng. Có những thứ mình học thời đại học nay không còn nhớ nữa. Khi tôi mang nghiên cứu của mình từ Stanford đến Google. Hay các bộ máy chuyển ngữ. Chính thành thử luôn nghĩ mình phải phấn đấu. Cũng như bức tường sinh ra để thử thách mọi người.
Máy móc sẽ thay thế từ từ để con người làm việc khác quan trọng hơn như dạy học. Trò chuyện với đồng nghiệp. Không lãng mạn sao được khi sống ở một xứ nhiều mưa và cảnh vật nên thơ như thế.
Nhờ những gian khó đó mà tôi biết mình muốn gì và mê say gì. Nhưng may mắn là ở Mỹ.
Quan yếu là cái mình học phát triển được khi gặp vấn đề. 50 năm nữa vẫn còn đóng góp được một phần nhờ tri thức.
Biết chuyện trò. Nghiên cứu này đã được bàn thảo rất nhiều trên các kênh BBC. Không có tivi. Ba mẹ chỉ ước mơ nuôi con lớn khôn thành người. Thời khắc đó nhận định chung của nhiều người trong ngành.
Từ đó tôi đã đặt câu hỏi về lĩnh vực sau này được gọi là trí não nhân tạo. Vì theo họ. Tôi cũng muốn có thời cơ giúp cho các bạn trẻ.
Nơi chỉ có độc nhất mình là người Việt. Biết chuyển giao cho người khác hiểu về ngành mình. Điểm dị biệt nào từ thời đi học giúp anh có những tố chất cấp thiết của một nhà khoa học? Ngày nhỏ tôi học rất bình thường.
Ngay cả những khi nộp bài báo bị chối từ. Anh quý trọng điều gì nhất để truyền cảm hứng cho sinh viên? Theo tôi có hai cách dạy: thứ nhất là nhìn con người giống như một thùng nước và tìm mọi cách đổ đầy; thứ hai là nhìn người ta như ngọn đuốc.
Đọc nhiều của người khác. May mắn được học bổng. Và phải có khả năng độc lập để không đi theo đám đông. Tôi thấy rõ hơn giá trị mà họ theo đuổi. Một bài viết rất đáng đọc. Lê Viết Quốc đã trở nên một trong những nhà khoa học hàng đầu về lĩnh vực trí óc nhân tạo và đang đưa những nghiên cứu của mình vào áp dụng tại Google.
Tôi quyết định tập kết nghiên cứu về mạng neuron để mô phỏng bộ não con người. Thấy ba mẹ một già đi. Học ở họ. Tạp chí New York Times vừa qua đã đăng trên trang nhất nghiên cứu của nhóm các nhà khoa học thuộc Google. Là nghiên cứu về mạng neuron rất mạo hiểm và dễ bị chối từ vì không thời thượng. Phối hợp với đam mê thời trẻ.
Suốt ngày đối mặt với con số có làm cho tâm hồn anh khô cằn đi? (Cười hạnh phúc) Người Huế sinh ra đã lãng mạn. Vì trình độ giáo dục của người ta rất cao. Tôi không giỏi lắm đâu. Đôi khi cũng chùn chân. Tôi nhận thấy để tạo ra con robot là một quá trình công phu.
Để thư giãn. Sau ba năm gian khổ. Và dùng 16. Điều gì đã giúp anh có nội lực để đi đến cùng với ước mơ? Tôi thường tự hỏi cái gì đem đến cho tôi nhiều hạnh phúc nhất và làm theo điều đó. Nhưng nghĩ làm cái gì mình thích và tốt cho ngành.
Chính thầy đã giới thiệu tôi qua Đức. Anh nghĩ gì khi nhiều người lo âu robot thông minh quá sẽ thay thế con người? Không nên sợ. Một trong những kết quả nghiên cứu quan yếu nhất được giới thiệu trên trang nhất của New York Times là "Bao nhiêu máy tính để nhận biết một con mèo? 16.
Sinh năm 1982 trong ngôi làng nhỏ ở Hương Thủy – Huế. Nó ngọt lắm! Và điều đó đã giúp anh hiểu hơn về giá trị của người khác? Nhờ công việc gặp gỡ nhiều người. MSNBC… và trở nên một trong những công nghệ mang tính đột phá trong năm 2013. Được Google mời cộng tác cùng nhóm với GS Andrew Ng. Đổ nước đầy thùng không cấp thiết.
Nhà bác tôi có rất nhiều sách huých. Người giỏi thầy đã gặp nhiều. Ngôn ngữ… Nghiên cứu này đã và đang làm đổi thay diện mạo của trí tuệ nhân tạo. Những gì mình làm đổ mồ hôi nước mắt mà đạt được. Vô tình sau này lại được nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.
Một chuyện vui khác là cuốn truyện tranh Đôremon. Thế cuộc nghiên cứu mà không được ở bên cạnh người nhà cũng xót xa lắm. Và có công trình nghiên cứu được ban bố trong tùng san khoa học chuyên ngành quốc tế? Cơ duyên lớn nhất với tôi chính là được học và làm việc với thầy Alex Smola thời còn là sinh viên ở Úc.
Mưa bão phải chong đèn học… Cứ nghĩ đến nước mắt ba mẹ mỗi lần tiễn đưa là tôi lại vừa buồn. Kỹ sư hàng đầu.
Ở nước ngoài. Tóc bạc nhiều hơn. Làm cho người ta tiếp thu nhanh liên hệ đến vấn đề thông cảm. NPR. Giọng nói. Làm việc trong môi trường rất nhiều người giỏi giúp tôi học được rất nhiều. Nhưng quan trọng nhất với thầy là lòng mê say.
Đặt ra những thách thức lớn đòi hỏi mình phải sáng tạo.
Những việc tôi làm ở Stanford chỉ ở quy mô nhỏ. Các cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật thế giới.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét