Trí tuệ nhân tạo
Các bài nói chuyện trong chủ đề Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo
Các bài nói chuyện trong chủ đề Trí tuệ nhân tạo
Tiếng Việt: Andrej Karpathy: Sự Thay Đổi của Phần Mềm và Tương Lai LLM
Y Combinator •2025-06-19 •en-US Andrej Karpathy thảo luận về sự chuyển đổi phần mềm từ 1.0 (mã truyền thống) sang 2.0 (mạng nơ-ron) và 3.0 (lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên với LLM). Ông coi LLM là máy tính mới, tương tự hệ điều hành, với chi phí phát triển cao và khả năng phức tạp. Karpathy chia sẻ kinh nghiệm tại Tesla, nơi mạng nơ-ron thay thế mã C++, và so sánh Hugging Face với GitHub. Ông đề cập hạn chế của LLM như bảo mật, ảo giác, nhưng nhấn mạnh tiềm năng trong lập trình, giáo dục, tự chủ một phần qua giao diện tùy chỉnh và hợp tác con người-AI. Ông lạc quan về tương lai, ví LLM hiện tại như hệ điều hành những năm 1960, khuyến nghị xây dựng công cụ thân thiện với LLM để tối ưu tương tác. Ông cũng thảo luận thách thức triển khai ý tưởng và gợi ý lập trình tự do cùng sản phẩm tự chủ một phần.
Tiếng Việt: Yann LeCun: Thách Thức Toán Học Trong AI Cấp Độ Con Người
Joint Mathematics Meetings •2025-03-21 •en Yann LeCun trình bày những trở ngại toán học và kỹ thuật để đạt được AI cấp độ con người. Ông nhấn mạnh hy vọng trong thập kỷ tới nhưng cũng chỉ ra thách thức lớn trong học máy so với học tập của con người. Ông phê bình hạn chế của học có giám sát, học tăng cường và dự đoán tự hồi quy trong LLM, cho rằng chúng không đủ. LeCun giới thiệu học tự giám sát và các khái niệm như suy luận tối ưu hóa, mô hình năng lượng, JEPA để học mô hình thế giới từ dữ liệu cảm giác. Ông nhấn mạnh quan sát thực tế, lập kế hoạch phân cấp và thiết kế an toàn, khuyến nghị từ bỏ phương pháp truyền thống, chuyển sang kiến trúc mới như VIC và Video Japa.
Tiếng Việt: Ilya Sutskever: AI - Thách Thức và Phần Thưởng Lớn Nhất của Nhân Loại
University of Toronto •2025-06-08 •en-CA Trong bài phát biểu nhận bằng danh dự tại Đại học Toronto, Ilya Sutskever bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc với ngôi trường nơi ông học tập 10 năm và trưởng thành dưới sự hướng dẫn của Jeff Hinton. Ông tự hào vì góp phần vào nghiên cứu AI tiên phong. Ông khuyên mọi người chấp nhận thực tại, không hối tiếc quá khứ và tập trung vào bước tiếp theo dù đầy thử thách. Ông nhấn mạnh thời đại đặc biệt với sự phát triển của AI, tác động đến giáo dục, công việc và xã hội. Sutskever tin AI có thể làm mọi thứ con người làm, đặt ra câu hỏi lớn về tương lai. Ông coi AI là thách thức lớn nhất của nhân loại nhưng vượt qua sẽ mang lại phần thưởng to lớn, khuyến khích mọi người chú ý và chuẩn bị cho các vấn đề sắp tới.
Tiếng Việt: Hinton về sự thay đổi quan điểm trong AI
Preserve Knowledge •2017-08-08 •en Trong cuộc phỏng vấn này, Andrew Ng trò chuyện cùng Geoffrey Hinton, 'Bố già của Học Sâu', về hành trình sự nghiệp và đóng góp trong AI. Hinton kể về sự quan tâm đến AI từ trung học, nghiên cứu mạng nơ-ron tại Edinburgh dù bị phản đối, và đạt bằng tiến sĩ. Ông hợp tác với David Rumelhart phát triển thuật toán lan truyền ngược, với bài báo năm 1986 trên Nature đánh dấu bước ngoặt cho học sâu. Hinton thảo luận về Máy Boltzmann, ReLU, capsules, và sự thay đổi tư duy về AI. Ông nhấn mạnh học không giám sát và khuyên người mới tin vào trực giác. Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến chuyển đổi mô hình AI từ lập trình sang dạy máy học hỏi.
Tiếng Việt: Trò chuyện về AI và Transformer tại AISC25
Tuấn Đặng Minh •2025-03-13 •Not specified Cuộc trò chuyện giữa Lê Viết Quốc và Christopher Nguyen tại AISC25 ngày 13/3/2025 tại Hà Nội tập trung vào hành trình nghiên cứu AI của Quốc, từ tuổi thơ thiếu thốn ở làng quê Việt Nam đến những đóng góp lớn trong trí tuệ nhân tạo. Quốc chia sẻ về sự tò mò công nghệ, hành trình học tập tại Úc, và chuyển hướng sang mạng nơ-ron dù bị phản đối. Ông nhấn mạnh tính song song trong xử lý dữ liệu, vai trò của văn bản trong AI, và sự phát triển của Transformer. Quốc cũng thảo luận về mô hình tạo sinh, tương lai Transformer, và tích hợp suy luận vào AI. Christopher đặt câu hỏi sâu sắc về hành trình cá nhân và kỹ thuật của Quốc. Cả hai trao đổi về suy luận theo chuỗi suy nghĩ, niềm tin và trực giác trong nghiên cứu AI.
Tiếng Việt: Cuộc trò chuyện bên lửa với Quoc Le, Nhà khoa học Xuất sắc của Google DeepMind
Industrial AI Federation •2024-10-09 •English Cuộc trò chuyện tại Hội nghị AI Công nghiệp Stanford 2024 giữa James Cham và Lê Viết Quốc tập trung vào tương lai và thách thức của AI. James ca ngợi dự đoán chính xác của Quốc về xu hướng AI và hỏi về hiệu quả của Google. Quốc nhấn mạnh ngôn ngữ là trung tâm của AI, đặc biệt là dự đoán từ tiếp theo, dù ý tưởng này từng gây tranh cãi. Ông giải thích cách đơn giản hóa vấn đề phức tạp và khó khăn về ý thức thông thường trong AI, như xe tự lái. Quốc cũng đề cập đến các dự án như chứng minh định lý toán và suy luận Chain of Thought. Cuộc đối thoại còn thảo luận về hạn chế dữ liệu, chi phí, năng lượng trong phát triển AI, và vai trò của startup trong đổi mới.