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