Người đàn ông không ngồi suốt bảy năm

[TinNhanh247]

Tính đến khi bước lên chiếc xe buýt từ trung tâm Toronto đến Hồ Tahoe, Geoff Hinton đã không ngồi suốt bảy năm.

Tháng 12-2012

Tính đến khi bước lên chiếc xe buýt từ trung tâm Toronto đến Hồ Tahoe, Geoff Hinton đã không ngồi suốt bảy năm. “Lần cuối cùng tôi ngồi là vào năm 2005, và lần đó là một sai lầm”, ông nói. Hinton bị chấn thương lưng từ thuở thiếu niên khi ráng sức khuân phụ mẹ chiếc máy sưởi. Khi đến gần lục tuần thì ông không còn ngồi được nữa do nguy cơ thoát vị đĩa đệm. Mỗi khi ngồi thì cơn đau lại đến, khiến ông nằm liệt giường nhiều tuần liền. Thế nên ông không ngồi nữa.

Chân dung Geoff Hinton. Nguồn: Financial Times.

Tại văn phòng của ông ở Đại học Toronto, ông sử dụng một chiếc bàn làm việc đứng. Khi ăn, ông trải lên sàn vài tấm lót xốp nho nhỏ và quỳ gối trước bàn, trong tư thế như một nhà sư hành lễ. Khi đi xe, ông nằm dài trên băng sau, và khi phải đi xa thì ông dùng tàu hỏa. Ông không thể đi máy bay, chí ít là với các hãng hàng không thương mại, vì chắc chắn ông sẽ bị bắt ngồi khi máy bay cất cánh và hạ cánh.

“Có lúc tôi tưởng mình bị liệt, khó mà cầm cự nổi qua ngày, cho nên tôi bắt đầu quan tâm nghiêm túc hơn”, ông nói. “Nếu ta nghĩ phải sống chung với nó thì sẽ chẳng còn vấn đề gì nữa cả”.

Mùa thu năm đó, Hinton đã thành lập một công ty mới trước khi đi đến New York bằng xe buýt, nằm ở băng ghế sau của xe, rồi đi tàu hỏa suốt chặng đường dài lê thê đến Truckee, California, tọa lạc trên đỉnh Sierra Nevada, sau đó lại nằm soài trên băng sau của chiếc taxi trên chặng đường 30 phút đi lên núi đến Hồ Tahoe.

Công ty chỉ gồm hai nhân viên, cả hai đều là học viên cao học trẻ đến từ phòng thí nghiệm đại học của ông. Công ty không tạo ra sản phẩm nào cả. Cũng không có kế hoạch để tạo ra sản phẩm. Trang web của nó không thể hiện điều gì ngoài cái tên DNNresearch, một cái tên nghe còn chán hơn cả chính trang web của nó.

Ông già Hinton 64 tuổi - với mái tóc bạc rối bù và chiếc áo len dài tay, có vẻ như rất quen thuộc với môi trường hàn lâm, cũng như sở hữu khiếu hài hước hơn người - thậm chí ông còn không chắc lắm mình có muốn lập công ty hay không cho đến khi hai học trò thuyết phục ông làm vậy.

Nhưng khi ông đến Hồ Tahoe, một trong những công ty lớn nhất Trung Quốc đã trả giá 12 triệu dollar để mua công ty khởi nghiệp còn non trẻ của ông. Chẳng bao lâu sau, ba công ty khác nữa cũng gia nhập canh bạc, trong số đó có hai công ty lớn nhất của Hoa Kỳ.

Hinton được dẫn đến Harrah’s và Harvey’s, hai sòng bạc đồ sộ nằm dưới chân những ngọn núi trượt tuyết ở mạn nam của hồ. Vươn cao trên những ngọn đồi thông Nevada, những khối nhà song sinh bằng kính, thép và đá còn được dùng làm trung tâm hội nghị, cung cấp hàng trăm phòng khách sạn, hàng chục không gian hội họp và nhiều nhà hàng (tầm trung) đa dạng.

Tháng 12 năm đó, hai tòa nhà này còn đón tiếp cuộc họp thường niên của các khoa học gia máy tính, gọi là NIPS – viết tắt của Neural Information Processing Systems (Hệ thống Xử lý Thông tin Neuron) - một cái tên ẩn chứa tầm nhìn sâu vào tương lai của ngành máy tính - một hội thảo chuyên về trí tuệ nhân tạo.

Là một nhà bác học sinh ra ở London, từng nghiên cứu nhiều lĩnh vực AI tại các trường đại học ở Anh, Hoa Kỳ và Canada từ đầu thập niên 1970, Hinton đến NIPS hầu như mỗi năm. Nhưng cuộc hội thảo lần này lại rất khác. Mặc dù mối quan tâm của Trung Quốc đến công ty của Hinton đã được thể hiện rõ, nhưng ông biết còn có nhiều người khác cũng quan tâm, và NIPS có vẻ là một nơi lý tưởng để đấu giá.

Hai tháng trước đó, Hinton và các học trò của ông đã làm thay đổi cách máy móc nhìn thế giới. Họ xây lên cái gọi là mạng neuron (neural network), một hệ thống toán học dựa theo mô hình mạng neuron trong não, và mạng này có khả năng nhận dạng những đồ vật thông thường, như bông hoa, con chó hay chiếc xe với một độ chuẩn xác mà trước đó tưởng chừng như bất khả.

Như Hinton và các học trò của ông chỉ ra, mạng neuron có thể học được những kỹ năng “rất người” này thông qua phân tích một lượng lớn dữ liệu. Ông đặt tên việc này là “học sâu” (deep learning), và nhìn thấy ở nó tiềm năng khổng lồ. Học sâu hứa hẹn một sự biến chuyển không chỉ trong thị giác máy tính (computer vision) mà trong tất tần tật mọi thứ, từ trợ lý kỹ thuật số có khả năng trò chuyện cho đến xe không người lái và việc phát minh thuốc mới.