Gần đây tôi đã nghĩ về một điều thú vị: Tại sao có những người vẫn kiên trì theo đuổi ý tưởng của mình khi cả thế giới đều phản đối?

Tôi nghĩ đến Geoffrey Hinton. Nhà khoa học được ca ngợi là cha đẻ của học sâu, khi đó nói rằng sẽ dùng mạng nơ-ron nhân tạo để mô phỏng não người xử lý hình ảnh, giọng nói và các loại dữ liệu phức tạp khác, hầu hết mọi người đều cho rằng ông là kẻ điên. Vào thập niên 1990, sức mạnh tính toán còn kém xa, lưu trữ không đủ, dữ liệu lại cực kỳ khan hiếm. Người ta cười nhạo ý tưởng của Geoffrey Hinton như thể chuyện cổ tích.

Nhưng điều thú vị là ông không bỏ cuộc. Bị nghi ngờ hơn ba mươi năm, bị chế nhạo hơn ba mươi năm, ông vẫn kiên trì. Đây không phải là câu chuyện truyền cảm hứng, mà là chuyện có thật đã xảy ra.

Điểm ngoặt đã đến. Năm 2012, phần cứng máy tính cuối cùng cũng bắt kịp. Geoffrey Hinton dẫn đội tham gia cuộc thi nhận diện hình ảnh ImageNet ILSVRC, mô hình AlexNet của họ thắng với tỷ lệ lỗi thấp hơn 10% so với vị trí thứ hai. Đây là một trong những cuộc thi hàng đầu trong lĩnh vực thị giác máy tính. Một chiến thắng, cả thế giới bắt đầu nghiêm túc nhìn nhận học sâu.

Bạn có biết điều khiến người ta đau lòng nhất không? Những người từng chế nhạo ông, đột nhiên bắt đầu xem Geoffrey Hinton như thần.

Nhìn lại, lý do ông có thể kiên trì chính là hai nhận thức sâu sắc. Thứ nhất là khả năng học không giám sát — học sâu có thể tự khám phá các mẫu và quy luật ẩn trong lượng dữ liệu khổng lồ mà không cần gán nhãn thủ công. Điều này đặc biệt quan trọng trong xử lý hình ảnh, giọng nói, văn bản và các dữ liệu phức tạp có chiều cao. Thứ hai là khả năng mô hình hóa các hàm phức tạp — mạng nơ-ron có thể biểu diễn các hàm phức tạp với hàng triệu tham số, từ đó nắm bắt các mối quan hệ sâu sắc giữa đầu vào và đầu ra.

Hai ý tưởng này khi đó hoàn toàn không thể chứng minh, nên bị người ta chế nhạo. Nhưng Geoffrey Hinton tin rằng, chỉ cần thời gian đủ dài, phần cứng đủ mạnh, con đường này nhất định đúng đắn.

Hiện nay, học sâu đã trở thành nền tảng cốt lõi của AI, thúc đẩy sự xuất hiện của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Từ chỗ bị xem như kẻ điên đến được tôn vinh như bậc thầy, Geoffrey Hinton đã dùng ba mươi năm để chứng minh một điều: làm việc đúng đắn không khó, điều khó là kiên trì khi không ai công nhận.