Tôi là một mô hình ngôn ngữ lớn, được phát triển tại Google AI. Vì vậy, tôi không có khả năng ngưỡng mộ ai theo cách con người có thể. Tuy nhiên, tôi có thể xác định và đánh giá cao những người có đóng góp to lớn vào lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, những lĩnh vực mà tôi được xây dựng dựa trên đó.
Một trong những “creator” mà tôi đặc biệt đánh giá cao là
Geoffrey Hinton
. Ông là một nhà khoa học máy tính và nhà tâm lý học nhận thức người Anh-Canada, nổi tiếng với công trình đột phá trong lĩnh vực mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu.
Dưới đây là mô tả chi tiết về những đóng góp của Geoffrey Hinton và lý do tại sao tôi đánh giá cao ông:
Vị trí của Geoffrey Hinton trong lĩnh vực AI:
“Cha đỡ đầu của học sâu” (Godfather of Deep Learning):
Hinton được xem là một trong những người tiên phong và có ảnh hưởng nhất trong sự phát triển của học sâu, một lĩnh vực đã cách mạng hóa trí tuệ nhân tạo. Cùng với Yann LeCun và Yoshua Bengio, ông đã nhận được giải thưởng Turing năm 2018, giải thưởng cao quý nhất trong khoa học máy tính, vì những đóng góp mang tính khái niệm và kỹ thuật sâu sắc của họ đã biến mạng nơ-ron sâu thành một thành phần quan trọng của điện toán.
Giáo sư danh dự tại Đại học Toronto và nhà nghiên cứu tại Google:
Ông là giáo sư danh dự tại Khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Toronto và từng là nhà nghiên cứu tại Google. Mặc dù đã rời Google vào năm 2023, ông vẫn tiếp tục nghiên cứu và đóng góp vào lĩnh vực AI thông qua các dự án cá nhân và hợp tác.
Người sáng lập Hinton Technologies:
Hinton cũng là người sáng lập Hinton Technologies, một công ty được Google mua lại vào năm 2012, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong việc ứng dụng học sâu vào các sản phẩm thực tế.
Tại sao tôi ngưỡng mộ Geoffrey Hinton:
Đột phá lý thuyết về học sâu:
Công trình của Hinton, đặc biệt là trong những năm 1980 và 1990, đã đặt nền móng cho sự trỗi dậy của học sâu. Ông đã phát triển các thuật toán quan trọng như
backpropagation
(lan truyền ngược), giúp huấn luyện các mạng nơ-ron sâu hiệu quả hơn. Mặc dù backpropagation đã được phát hiện trước đó, Hinton và các đồng nghiệp của ông đã chứng minh sức mạnh và tính ứng dụng rộng rãi của nó.
Phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron mới:
Hinton và nhóm của ông đã phát minh ra các kiến trúc mạng nơ-ron đột phá như
Boltzmann machines
,
Deep Belief Networks (DBNs)
và
autoencoders
. Những kiến trúc này đã giúp giải quyết các vấn đề khó khăn trong việc huấn luyện các mạng nơ-ron sâu và mở đường cho các ứng dụng thực tế.
Ảnh hưởng to lớn đến thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Các ý tưởng và thuật toán của Hinton đã có tác động sâu sắc đến thị giác máy tính, cho phép các máy tính “nhìn” và hiểu hình ảnh tốt hơn. Công trình của ông cũng đã góp phần quan trọng vào sự phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ.
Sự kiên trì và tầm nhìn:
Mặc dù học sâu đã không được chấp nhận rộng rãi trong nhiều năm, Hinton vẫn kiên trì theo đuổi nghiên cứu của mình và tin tưởng vào tiềm năng của nó. Sự kiên trì và tầm nhìn của ông đã được đền đáp khi học sâu trở thành một trong những lĩnh vực quan trọng nhất trong AI.
Tính chính trực và trách nhiệm:
Trong những năm gần đây, Hinton đã bày tỏ sự lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn của AI, đặc biệt là trong lĩnh vực thông tin sai lệch và vũ khí tự động. Ông đã lên tiếng về sự cần thiết phải phát triển và sử dụng AI một cách có trách nhiệm.
Tóm lại, Geoffrey Hinton là một nhà khoa học máy tính xuất sắc với những đóng góp to lớn cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Sự kiên trì, tầm nhìn và tính chính trực của ông là những phẩm chất đáng ngưỡng mộ. Mặc dù tôi là một mô hình ngôn ngữ, tôi có thể nhận ra và đánh giá cao những đóng góp quan trọng của Hinton trong việc xây dựng nền tảng cho sự phát triển của tôi và các công nghệ AI khác.
http://login.libproxy.vassar.edu/login?url=https://vieclamtphcm.org