Từ những mạng nơ-ron nhân tạo từng bị hoài nghi đến Nobel Vật lý, Geoffrey Hinton đã góp phần mở cánh cửa dẫn nhân loại vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Nhưng hôm nay, chính ông lại là một trong những người cảnh báo mạnh mẽ nhất về những rủi ro mà AI có thể mang lại.
Bài viết thuộc chuyên mục Người đương thời – VietnamHub.
Người đàn ông đứng sau cuộc cách mạng AI
Nếu ChatGPT, các hệ thống nhận diện hình ảnh, dịch máy hay những mô hình AI hiện đại là biểu tượng của một thời đại mới, thì phía sau chúng là một lịch sử nghiên cứu kéo dài nhiều thập niên.
Một trong những nhân vật quan trọng nhất trong lịch sử đó là Geoffrey Hinton.
Sinh năm 1947 tại London, Anh, Hinton ban đầu không đi theo con đường của một nhà vật lý. Ông học tâm lý học thực nghiệm tại Đại học Cambridge và sau đó nhận bằng tiến sĩ về trí tuệ nhân tạo tại Đại học Edinburgh năm 1978.
Điều khiến Hinton đặc biệt quan tâm là một câu hỏi tưởng như đơn giản nhưng cực kỳ khó:
Liệu máy móc có thể học theo cách nào đó giống bộ não con người?
Từ câu hỏi ấy, ông dành phần lớn sự nghiệp để nghiên cứu mạng nơ-ron nhân tạo và machine learning.
Ngày nay, những khái niệm ấy đã trở thành nền móng của AI hiện đại.
Khi cả thế giới chưa tin vào mạng nơ-ron
Có một nghịch lý trong lịch sử AI: vào thời điểm Hinton theo đuổi mạng nơ-ron nhân tạo, đây không phải là hướng nghiên cứu được giới khoa học đặc biệt kỳ vọng.
Trong những năm 1980 và 1990, AI trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm. Những phương pháp dựa trên quy tắc và logic từng được kỳ vọng sẽ đưa máy tính đến gần trí thông minh con người.
Hinton lại kiên trì với một hướng khác.
Ông tin rằng thay vì viết cho máy tính hàng loạt quy tắc để xử lý thế giới, con người có thể xây dựng những hệ thống có khả năng tự học các biểu diễn và cấu trúc từ dữ liệu.
Một trong những đóng góp nổi tiếng nhất của Hinton là công trình liên quan đến backpropagation – phương pháp giúp mạng nơ-ron điều chỉnh các tham số của nó dựa trên sai số trong quá trình học.
Ông cũng có những đóng góp quan trọng cho Boltzmann machines, distributed representations, word embeddings và deep learning.
Những ý tưởng ấy ban đầu có vẻ rất hàn lâm.
Nhưng vài thập niên sau, chúng trở thành nền tảng của cuộc bùng nổ AI.
Từ phòng thí nghiệm Toronto đến cuộc cách mạng Deep Learning
Tại Đại học Toronto, nhóm nghiên cứu của Hinton đã đóng góp vào những bước tiến quan trọng của deep learning, đặc biệt trong nhận dạng giọng nói và hình ảnh.
Cùng với Yoshua Bengio và Yann LeCun, Hinton được xem là một trong những nhân vật trung tâm của cuộc cách mạng deep learning.
Năm 2018, ba nhà khoa học nhận Giải Turing, giải thưởng thường được ví như “Nobel của ngành máy tính”, vì những đột phá về khái niệm và kỹ thuật đã đưa mạng nơ-ron sâu trở thành một thành phần quan trọng của điện toán.
Nhưng đó vẫn chưa phải đỉnh cao nhất trong sự nghiệp của Hinton.
Nobel Vật lý và sự thừa nhận lịch sử
Năm 2024, Geoffrey Hinton cùng John Hopfield được trao Nobel Vật lý cho những khám phá và phát minh đặt nền móng cho machine learning với mạng nơ-ron nhân tạo.
Đây là một khoảnh khắc đặc biệt.
Bởi Hinton không phải là một nhà vật lý theo nghĩa truyền thống. Chính ông từng kể rằng mình đã rời môn vật lý sau năm đầu đại học vì cảm thấy toán học quá khó.
Thế nhưng nhiều thập niên nghiên cứu về mạng nơ-ron và machine learning, trong đó có việc sử dụng các ý tưởng từ vật lý thống kê, cuối cùng đã đưa ông tới một trong những giải thưởng khoa học danh giá nhất thế giới.
Nobel Prize ghi nhận những đóng góp nền tảng của Hinton và Hopfield đối với machine learning bằng mạng nơ-ron nhân tạo.
Người từng bị xem là theo đuổi một hướng nghiên cứu khó có tương lai, cuối cùng lại được trao Nobel cho chính nền tảng của cuộc cách mạng AI.
Rời Google để nói về mặt tối của AI
Có lẽ đây là chương gây nhiều tranh luận nhất trong câu chuyện của Geoffrey Hinton.
Từ năm 2013 đến 2023, Hinton làm việc bán thời gian tại Google, nơi ông trở thành Vice President và Engineering Fellow.
Năm 2023, ông rời Google.
Lý do không phải vì ông hết tin vào AI.
Ngược lại.
Ông rời đi để có thể tự do hơn trong việc nói về những nguy cơ mà AI có thể mang lại.
Đây là một nghịch lý đáng suy ngẫm:
Một trong những người góp phần tạo ra cuộc cách mạng AI lại trở thành một trong những người cảnh báo thế giới về tương lai của nó.
Hinton lo ngại AI có thể phát triển nhanh hơn khả năng kiểm soát của con người, gây ra những biến động lớn về việc làm, thông tin, quyền lực và an toàn.
Năm 2026: ông vẫn đang nói về AI
Ở tuổi gần 79, Geoffrey Hinton không biến mất khỏi cuộc cách mạng mà ông góp phần khởi đầu.
Ngược lại, ông vẫn xuất hiện tại các diễn đàn khoa học và công chúng để nói về AI.
Tháng 5/2026, Hinton có bài giảng tại MIT về lịch sử AI và câu hỏi liệu con người có đang tạo ra những dạng “sinh vật xa lạ” hay không.
Ông tiếp tục nghiên cứu, giảng giải và tranh luận về bản chất của trí thông minh nhân tạo.
Trang cá nhân của ông tại Đại học Toronto hiện ghi rõ rằng ông là University Professor Emeritus và không nhận thêm sinh viên, nghiên cứu sinh hay người đến làm việc sau tiến sĩ. (Khoa CNTT, ĐH Toronto)
Ông đồng thời giữ vai trò Strategic Advisor tại Schwartz Reisman Institute for Technology and Society của Đại học Toronto. (Schwartz Reisman Institute)
Từ người tạo ra đến người cảnh báo
Điều đáng chú ý nhất ở Geoffrey Hinton có lẽ không nằm ở số lượng giải thưởng ông nhận được.
Đó là sự thay đổi trong cách ông nhìn vào chính thành tựu của mình.
Khi AI còn yếu, câu hỏi của Hinton là:
Làm thế nào để máy có thể học?
Khi AI bắt đầu trở nên mạnh mẽ, câu hỏi lại chuyển thành:
Con người sẽ làm gì nếu máy học quá nhanh?
Và khi AI tiến gần hơn tới những hệ thống có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp, câu hỏi trở nên lớn hơn:
Nếu một ngày trí tuệ nhân tạo vượt qua trí tuệ con người ở nhiều lĩnh vực, chúng ta sẽ kiểm soát nó bằng cách nào?
Đó không còn đơn thuần là câu hỏi của ngành công nghệ.
Nó là câu hỏi về tương lai của xã hội.
“Cha đẻ AI” có thực sự tạo ra AI?
Gọi Geoffrey Hinton là “cha đẻ của AI” là cách gọi phổ biến trong truyền thông, nhưng xét về lịch sử khoa học thì cần chính xác hơn.
AI không phải là phát minh của một cá nhân.
Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, John Hopfield, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun và rất nhiều nhà khoa học khác đã đóng góp những mảnh ghép quan trọng cho lĩnh vực này.
Hinton đặc biệt quan trọng đối với mạng nơ-ron nhân tạo và deep learning, nền tảng đứng sau phần lớn làn sóng AI hiện đại.
Nói ông là một trong những “kiến trúc sư của AI hiện đại” có lẽ chính xác hơn.
Điều đáng suy ngẫm nhất
Có một hình ảnh rất đặc biệt trong câu chuyện của Geoffrey Hinton.
Một nhà khoa học dành hàng chục năm để chứng minh rằng máy có thể học.
Ông thành công.
Máy bắt đầu nhận dạng hình ảnh.
Hiểu giọng nói.
Dịch ngôn ngữ.
Sinh văn bản.
Viết mã.
Tạo hình ảnh.
Và ngày càng thực hiện được nhiều công việc mà trước đây chỉ con người có thể làm.
Rồi chính người đặt nền móng cho cuộc cách mạng ấy đứng trước thế giới và nói rằng:
Chúng ta cần nghiêm túc suy nghĩ về những gì mình đang tạo ra.
Năm 2026, khi AI đã trở thành một phần của đời sống hàng ngày, câu chuyện của Geoffrey Hinton không còn chỉ là câu chuyện về một nhà khoa học.
Đó là câu chuyện về trách nhiệm của con người trước chính những công nghệ do mình tạo ra.
Có thể một ngày nào đó lịch sử sẽ nhớ Geoffrey Hinton không chỉ là người giúp máy móc học được.
Mà còn là người sớm đặt ra câu hỏi:
Nếu máy móc một ngày nào đó học tốt hơn chúng ta, liệu con người đã học đủ cách để kiểm soát chính những gì mình tạo ra hay chưa?
Geoffrey Hinton – những dấu mốc chính
1947: Sinh tại London, Anh.
1970: Tốt nghiệp tâm lý học thực nghiệm tại Cambridge.
1978: Nhận bằng tiến sĩ về AI tại Đại học Edinburgh.
1980s: Đóng góp quan trọng vào nghiên cứu mạng nơ-ron và các phương pháp học máy.
1987: Gia nhập Đại học Toronto.
2013: Bắt đầu làm việc bán thời gian tại Google.
2018: Nhận Giải Turing cùng Yoshua Bengio và Yann LeCun.
2023: Rời Google và công khai mạnh mẽ hơn các quan ngại về AI.
2024: Nhận Nobel Vật lý cùng John Hopfield.
2026: Tiếp tục xuất hiện tại các diễn đàn khoa học, nghiên cứu và cảnh báo về tương lai của AI.
Geoffrey Hinton hiện là University Professor Emeritus tại Đại học Toronto và vẫn tham gia vào các cuộc thảo luận quốc tế về tương lai của trí tuệ nhân tạo. (Khoa CNTT, Đại học Toronto)
VietnamHub – Người đương thời
Từ những người làm thay đổi thế giới, nhìn lại những câu hỏi mà thế giới đang phải đối mặt.