Geoffrey Hinton, được biết đến là cha đẻ của trí tuệ nhân tạo, là công dân Canada và Anh, làm việc tại Đại học Toronto, còn John Hopfield là người Mỹ làm việc tại Princeton.
"Hai quý ông này thực sự là những người tiên phong", thành viên ủy ban Nobel Vật lý Mark Pearce cho biết.
Các mạng lưới nơ-ron nhân tạo - các nút máy tính được kết nối với nhau lấy cảm hứng từ các nơ-ron trong não người - do các nhà nghiên cứu tiên phong phát triển đã được sử dụng trong khoa học và y học và "cũng đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta", Ellen Moons thuộc ủy ban Nobel tại viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển cho biết.
Hopfield, người có công trình nghiên cứu năm 1982 đặt nền móng cho Hinton, nói với The associated Press rằng, "Tôi vẫn tiếp tục ngạc nhiên về tác động mà nó mang lại".
Hinton, 76 tuổi, đã giúp phát triển một kỹ thuật vào những năm 1980 được gọi là backpropagation, một công cụ đào tạo máy móc cách "học" bằng cách tinh chỉnh các lỗi cho đến khi chúng biến mất. Nó tương tự như cách một học sinh học, với một giải pháp ban đầu được chấm điểm và các lỗi được xác định và trả về để sửa chữa. Quá trình này tiếp tục cho đến khi câu trả lời khớp với phiên bản thực tế của mạng.
Theo Nick Frosst, học trò đầu tiên của Hinton tại bộ phận AI của Google, Hinton có xuất thân không theo khuôn mẫu là một nhà tâm lý học, đồng thời cũng làm nghề mộc và thực sự tò mò về cách thức hoạt động của tâm trí.
Hinton dự đoán rằng AI sẽ có "ảnh hưởng to lớn" đến nền văn minh, mang lại những cải thiện về năng suất và chăm sóc sức khỏe.
AI sẽ đồng hành cùng nhân loại phát triển vượt bậc hay tiêu diệt văn minh nhân loại vẫn là một đề tài gây tranh cãi sâu sắc. Ảnh Sora
"Nó có thể so sánh với Cách mạng Công nghiệp", ông phát biểu trong cuộc họp mở với các phóng viên và quan chức của viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển.
Ủy ban Nobel cho biết Hopfield, 91 tuổi, đã tạo ra trí nhớ liên kết có thể lưu trữ và tái tạo hình ảnh cũng như các loại mẫu khác trong dữ liệu.
Giống như Hinton đến với lĩnh vực này từ tâm lý học, Hopfield nhấn mạnh rằng khoa học tiên tiến đến từ việc vượt qua ranh giới của các lĩnh vực khoa học như vật lý, sinh học và hóa học thay vì các nhà nghiên cứu chỉ tập trung vào lĩnh vực của họ. Đó là lý do tại sao giải thưởng này là giải thưởng vật lý, ông nói, chỉ ra rằng mạng lưới thần kinh của ông vay mượn từ vật lý vật chất ngưng tụ.
Hopfield cho biết, "Với những vấn đề phức tạp lớn trong lĩnh vực khoa học, nếu bạn không lấy vật lý làm động lực, bạn sẽ không thể giải quyết được loại vấn đề đó".
Mặc dù không có giải Nobel cho khoa học máy tính, nhưng việc trao giải thưởng khoa học truyền thống cho những người tiên phong trong lĩnh vực AI là rất có ý nghĩa và cho thấy ranh giới giữa các ngành đã mờ nhạt như thế nào.
"Chúng ta không có kinh nghiệm về việc có những thứ thông minh hơn chúng ta sẽ như thế nào. Và điều đó sẽ tuyệt vời theo nhiều khía cạnh. Nhưng chúng ta cũng phải lo lắng về một số hậu quả xấu có thể xảy ra, đặc biệt là mối đe dọa mất kiểm soát của những điều này".
Nhờ vào những nghiên cứu của 2 nhà khoa học tiên phong này, ngày nay chúng ta chứng kiến sự bùng nổ đáng kinh ngạc của các mô hình AI. Chat GPT hay Gemini đã cho chúng ta thấy những con chip khô khan có thể suy nghĩ và tạo ra các nội dung đáng kinh ngạc.
Đồng thời, nó cũng vẽ ra một viễn cảnh đáng sợ gây tranh cãi suốt nhiều năm qua, đó là việc máy móc sẽ thông minh hơn và lấn lướt đến mức triệt tiêu cả nền văn minh nhân loại.