ຫວຽດນາມຢູ່ກູໂກສ້າງ AI ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທາງຄະນິດສາດທີ່ “ເອົາຊະນະ” ຫຼຽນຄຳໂອລິມປິກສາກົນ

AI "ເອົາຊະນະ" ຫຼຽນຄໍາໂອລິມປິກສາກົນ

ເມື່ອ 3 ອາທິດກ່ອນ, ທີມງານຂອງ ດຣ ມິນແທ່ງ - ນັກຄົ້ນຄວ້າອາວຸໂສຂອງ Google (USA) ໄດ້ພັດທະນາ AlphaGeometry 2 ເວີຊັ່ນ 2 ຢ່າງສຳເລັດຜົນ. ຄຸນນະສົມບັດທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດຂອງສະບັບນີ້ແມ່ນວ່າລະດັບຂອງການແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດໄດ້ລື່ນກາຍຜູ້ຊະນະຫຼຽນຄໍາຂອງການແຂ່ງຂັນຄະນິດສາດ Olympiad ສາກົນ (IMO) ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດໃນເລຂາຄະນິດ. “ຖ້າຜູ້ຍາດໄດ້ຫຼຽນຄຳ IMO ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາ 40/50, AlphaGeometry 2 ຈະແກ້ໄຂບັນຫາ 42/50”, ທ່ານດຣ.

ກ່ອນນີ້ 20 ປີ, ດຣແທງຮ່ວາຮຽນຢູ່ໂຮງຮຽນຄະນິດສາດຢູ່ໂຮງຮຽນມັດທະຍົມຕົ້ນສະຫວັນນະຄອນໂຮ່ຈິມິນ, ນັກສຶກສາຂອງທ່ານ ເລບາຂາທິນິງ - ຊາວຫວຽດນາມຄົນທຳອິດໄດ້ຫລຽນຄຳ IMO (ປີ 1979). ທ່ານ Trinh ກໍ່ແມ່ນຊາວຫວຽດນາມຄົນດຽວທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນພິເສດໃນການແຂ່ງຂັນຄັ້ງນີ້ ຍ້ອນການແກ້ໄຂບັນຫາເລຂາຄະນິດເລກ 3 ໂດຍຫຍໍ້ແລະໜ້າປະທັບໃຈ.

ໂດຍໄດ້ຮັບການດົນໃຈຈາກຄູອາຈານທີ່ມີພອນສະຫວັນ, ທ່ານຖາງເຄີຍໄຕ່ຕອງຄຳຖາມວ່າ “AI ຂອງພວກເຮົາສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຂອງທ່ານ ເລບາຂາທິ້ງໃນອະດີດໄດ້ບໍ?”. ຄໍາຖາມນີ້ແມ່ນແຫຼ່ງຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງທ່ານ Thang ໃນການສ້າງຊອບແວ AI ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດ.

ເກີດໃນປີ 2022, Alpha Geometry ບໍ່ມີໃຜສັງເກດເຫັນໂດຍທຸກຄົນ, ເພາະວ່າຊອບແວໃນຕົ້ນໆສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດເລັກໆນ້ອຍໆເທົ່ານັ້ນ.

ຫວຽດນາມຢູ່ກູໂກສ້າງ AI ແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ “ເອົາຊະນະ” ຫຼຽນຄຳໂອລິມປິກສາກົນ - 1

ດຣ ເລືອງມິງແທ່ງ (ຂວາ) ແບ່ງປັນກັບບັນດາຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ກອງປະຊຸມສຸດຍອດ GenAI 2024.

ຫຼັງຈາກ 2 ປີຂອງການພັດທະນາ, ໃນເດືອນມັງກອນ 2024, AlphaGeometry ໄດ້ "ເປີດຕົວ" ຢ່າງເປັນທາງການໃນໂລກ AI ດ້ວຍເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຕີພິມໃນວາລະສານ Nature ທີ່ມີຊື່ສຽງ ຂອງໂລກ . ບົດຂຽນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່ານປະລິນຍາເອກຫວຽດນາມ 3 ທ່ານຄື: ເລືອງມິງແທ່ງ, ເຈີ່ນຮ່ວາງຈີ້ ແລະ ເລຫວຽດກວກ, ພ້ອມກັບນັກສຶກສາຕ່າງປະເທດ 2 ທ່ານ, ທ່ານດຣ Yuhuai Wu ແລະ ດຣ.

ໃນສະບັບນີ້, AlphaGeometry ໄດ້ປະຫລາດໃຈຫລາຍຄົນໂດຍໃຊ້ຕົວແບບພາສາ neural ແລະການສົມເຫດສົມຜົນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນລວມກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ IMO (ການແຂ່ງຂັນຄະນິດສາດສາກົນ).

“ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນເວລານີ້, AlphaGeometry ຍັງບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫານິທານນິຍາຍຂອງທ່ານ Trinh ໄດ້. ບັນຫາຂອງລາວໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ຈຸດເຄື່ອນທີ່ ແຕ່ AlphaGeometry 1 ບໍ່ສາມາດບັນຍາຍເຖິງການເຄື່ອນໄຫວນັ້ນໄດ້,” ດຣ.

ເມື່ອ 20 ປີກ່ອນ, ທ່ານ Thang ພາດໂອກາດເຂົ້າຮ່ວມການແຂ່ງຂັນ IMO ເມື່ອລາວໄດ້ຈັດອັນດັບທີ 8 ຂອງປະເທດໃນທີມຂອງລາວ, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ເຂົ້າແຂ່ງຂັນພຽງແຕ່ 6 ຄົນເທົ່ານັ້ນທີ່ຖືກຄັດເລືອກເຂົ້າຮ່ວມໃນເວທີສາກົນ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຝັນຂອງລາວທີ່ຍັງບໍ່ທັນຈົບໃນຄະນິດສາດ, ລາວໄດ້ຫັນໄປຫາປັນຍາປະດິດ (AI) ເມື່ອລາວເຂົ້າມະຫາວິທະຍາໄລ. ມັນເປັນຈຸດປ່ຽນແປງນີ້ທີ່ເຮັດໃຫ້ລາວເຂົ້າໄປໃນການແຂ່ງຂັນ IMO 2024 ໃນລັກສະນະພິເສດ - ບໍ່ແມ່ນຜູ້ເຂົ້າແຂ່ງຂັນ, ແຕ່ດ້ວຍຊອບແວ AI AlphaGeometry ທີ່ພັດທະນາໂດຍທີມງານຂອງລາວ, ແຂ່ງຂັນກັບພອນສະຫວັນທາງຄະນິດສາດຈາກຫຼາຍກວ່າ 100 ປະເທດໃນ Bath, UK.

“ໃນເດືອນກໍລະກົດ 2024, ເປັນຄັ້ງທໍາອິດ, ທີມງານຂອງພວກເຮົາໄດ້ນໍາເອົາ AI ເຂົ້າຮ່ວມໃນການແຂ່ງຂັນຄະນິດສາດສາກົນ (IMO) ແລະໄດ້ຮັບຫຼຽນເງິນ,” ດຣ.

ໃນຖານະເປັນແຂກພິເສດໃນການແຂ່ງຂັນ, ທ່ານ Thang ມີຄວາມຊົງຈຳທີ່ດີທີ່ໄດ້ແນະນຳ AlphaGeometry ໃຫ້ແກ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ມາຈາກປະເທດໃນທົ່ວໂລກ, ພ້ອມທັງໄດ້ພົບປະກັບຄູອາຈານ Le Ba Khanh Trinh ຢູ່ທີ່ການແຂ່ງຂັນ.

9cbb024943b3f2edaba2.jpg

ເປົ້າຫມາຍຂອງພວກເຮົາໃນອະນາຄົດແມ່ນການພັດທະນາໂຄງການ, ຮຸ່ນ AI ທີ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາ 6/7 millennium ທີ່ໂລກບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂ.

ດຣ ເລືອງມິງແທ່ງ

Thang ກ່າວວ່າ AlphaGeometry ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາເລຂາຄະນິດສາດ, ແນວໃດກໍຕາມ, IMO 2024 exam matrix ມີພຽງແຕ່ບັນຫາເລຂາຄະນິດດຽວ, ສ່ວນທີ່ເຫຼືອແມ່ນພຶດຊະຄະນິດ, ເລກຄະນິດແລະການປະສົມ. AlphaGeometry ແມ່ນພຽງແຕ່ຈຸດດຽວທີ່ສັ້ນທີ່ຈະຊະນະຫຼຽນຄໍາໃນການແຂ່ງຂັນກິລາໂອລິມປິກສາກົນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ລາວສືບຕໍ່ນໍາພາທີມເພື່ອພັດທະນາ AI ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຍອດຢ້ຽມ.

ໂດຍສະເພາະ, ຄວາມປາຖະຫນາທີ່ຈະສ້າງຊອບແວທີ່ສາມາດເອົາຊະນະທຸກບັນຫາເລຂາຄະນິດຢູ່ IMO ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂອງ Dr. Thang ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການພັດທະນາ AlphaGeometry 2 - ປ່ອຍອອກມາເມື່ອ 3 ອາທິດກ່ອນຫນ້ານີ້, ແກ້ໄຂບັນຫາຂອງທ່ານ Trinh ໄດ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດ.

ທ່ານດຣ ເລືອງມິງແທ່ງ ເຊື່ອໝັ້ນວ່າ AlphaGeometry ເປັນຂີດໝາຍອັນສຳຄັນ ຕໍ່ກັບຄວາມສະຫຼາດທີ່ຄ້າຍຄືມະນຸດ ແລະ ຊອບແວການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ນີ້ແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສໍາລັບການບັນລຸ AGI (Artificial General Intelligence) - ລະບົບທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ຄວາມຮູ້ແລະການຮັບຮູ້ທັງຫມົດ, ເກີນປັນຍາຂອງມະນຸດ.

ທ່ານ Thang ກ່າວວ່າ “ເປົ້າໝາຍຂອງພວກເຮົາໃນອະນາຄົດແມ່ນການພັດທະນາໂຄງການ, ເວີຊັນ AI ທີ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາ 6/7 ສະຫັດສະວັດທີ່ໂລກຍັງບໍ່ທັນແກ້ໄຂໄດ້.

ຕາມທ່ານ Thang, ຄົນກ່ອນໜ້ານີ້ຄິດວ່າມັນຈະໃຊ້ເວລາບໍ່ເທົ່າໃດປີສຳລັບ AI ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດສາກົນ, ແຕ່ໃນປະຈຸບັນ, ຊອບແວຂອງທີມງານຂອງເພິ່ນໄດ້ເຮັດແລ້ວ. ເປົ້າໝາຍຂອງ Thang ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານບໍ່ພຽງແຕ່ຢຸດຢູ່ AlphaGeometry ຫຼືການແກ້ໄຂບັນຫາທາງຄະນິດສາດ.

ທ່ານ Thang ແບ່ງປັນ ວ່າ "ພວກເຮົາຕ້ອງການໃຫ້ AI ກ້າວໄປເຖິງຄວາມສູງໃໝ່, ບໍ່ພຽງແຕ່ຮຽນແບບມະນຸດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີເຫດຜົນໃໝ່ໆ, ຄົ້ນຫາ ແລະສ້າງທາງອອກຕົວຈິງໃຫ້ກັບໂລກໃນຫຼາຍຂົງເຂດເຊັ່ນ: ຟີຊິກ, ເຄມີ, ຕົວຢ່າງ, ການຄົ້ນພົບຢາ," .

ຫວຽດນາມຢູ່ກູໂກສ້າງ AI ແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ “ເອົາຊະນະ” ຫຼຽນຄຳໂອລິມປິກສາກົນ - 3

ດຣ ເລືອງມິງແທ່ງ ມີບົດຄົ້ນຄວ້າກວ່າ 50 ບົດ, 40.000 ອ້າງອີງ ແລະ 20 ສິດທິບັດ.

ທີ່ Google DeepMind, ທ່ານດຣ ເລືອງມິງແທ່ງ ໄດ້ສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ກ້າວໜ້າທີ່ສຸດ ທັງພາສາ (QANet, ELECTRA) ແລະ ວິໄສທັດ (UDA, NoisyStudent). ລາວຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງໂຄງການ Meena - chatbot ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງໂລກໃນປີ 2020, ເຊິ່ງຕໍ່ມາກາຍເປັນ Google LaMDA, Bard ແລະໃນປັດຈຸບັນ Gemini - ຜະລິດຕະພັນ AI ຕົ້ນຕໍຂອງ Google. ເວທີ Meena chatbot ຍັງເປັນຜູ້ນໍາຂອງໂລກແລະແຂ່ງຂັນກັບ GPT chat.

ເຮັດວຽກຢ່າງເປັນທາງການຢູ່ Google Brain ຕັ້ງແຕ່ເດືອນກັນຍາ 2016, ທ່ານດຣ Thang ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄວາມຊ່ຽວຊານການຄົ້ນຄວ້າໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. Thang ແມ່ນຊາວຫວຽດນາມຄົນດຽວໃນທີມຄົ້ນຄວ້າຫຼັກກ່ຽວກັບຕົວແບບ Parti (Pathways Autoregressive Text-to-Image), ປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຮູບພາບໂດຍອັດຕະໂນມັດຢູ່ Google Brain.

ມາຮອດປະຈຸບັນ, ລາວມີເອກະສານຄົ້ນຄວ້າ 50 ກວ່າສະບັບ, 40,000 ໃບອ້າງອີງ ແລະ 20 ສິດທິບັດ. ອີງຕາມການ Thang, ຢູ່ Google, ມີນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ພຽງແຕ່ຕ້ອງການຂຽນເອກະສານ, ແຕ່ທີມງານຂອງລາວຄິດກ່ຽວກັບການສ້າງເອກະສານທີ່ມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງແລະໃນເວລາດຽວກັນສາມາດເຮັດໃຫ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີຜົນກະທົບຫຼາຍຕື້ຄົນ.

ຕົວຢ່າງ, ໃນປີ 2021, Thang ໄດ້ຄົ້ນຄວ້າແອັບພລິເຄຊັນເພື່ອປ່ຽນລະບົບການຊອກຫາຂອງ Google ແລະເປັນໜຶ່ງໃນ 10 ການປັບປຸງທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ Google ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍພັນລ້ານຄົນເກັບກຳຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

ທ່ານ Thang ເນັ້ນໜັກວ່າ: “ອັນນັ້ນຕ້ອງຄິດຢ່າງຮອບຄອບ ເພາະວ່າໃນລະດັບຂອງຂ້ອຍມີຫຼາຍບັນຫາທີ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້, ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນຊອກຫາບັນຫາທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຕ້ອງການ, ເຖິງວ່າເຂົາເຈົ້າຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຄິດເທື່ອ, ແຕ່ມັນຕ້ອງສາມາດນຳໄປໃຊ້ໃນພາກປະຕິບັດໄດ້” .

ໂດຍເລີ່ມເປັນນັກຮຽນທີ່ຮຽນວິຊາຄະນິດສາດຢູ່ໂຮງຮຽນມັດທະຍົມຕອນປາຍ ຫງວຽນບິ່ງກືມ, ແຂວງ ບຽນຮວ່າ, ທ່ານ Thang ມີຄວາມຮັກແພງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດແຕ່ຍັງນ້ອຍ. ຂະນະທີ່ຮຽນຢູ່ໂຮງຮຽນມັດທະຍົມປາຍນະຄອນໂຮ່ຈິມິນ, ທ່ານ Thang ໄດ້ພົບປະກັບບັນດາຄູອາຈານ Le Ba Khanh Trinh ແລະ Tran Nam Dung, ໄດ້ນຳເອົາການສອນແບບມະຫາວິທະຍາໄລລົງສູ່ລະດັບມັດທະຍົມປາຍ, ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ Thang ມີຄວາມເປີດອົກເປີດໃຈກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດ. ດ້ວຍພື້ນຖານຄະນິດສາດອັນໜັກແໜ້ນ, ນັກສຶກສາຊາຍຫວຽດນາມ ໄດ້ໄປຮຽນ ວິຊາ ຄອມພິວເຕີຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດສິງກະໂປ ດ້ວຍທຶນສຶກສາເຕັມ.

ຢູ່ທີ່ນີ້, Thang ເລີ່ມຮຽນພາສາທຳມະຊາດແລະແປເປັນຫຼາຍພາສາ, ດັ່ງນັ້ນລາວຮູ້ສຶກເຖິງພະລັງຂອງປັນຍາປະດິດຢ່າງຈະແຈ້ງ. Thang ຖືກຮັກສາໄວ້ເປັນຜູ້ຊ່ວຍການຄົ້ນຄວ້າຢູ່ໂຮງຮຽນຈົນເຖິງປີ 2011 ເມື່ອລາວໄດ້ຮັບທຶນການສຶກສາປະລິນຍາເອກຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford, ສະຫະລັດ.

ຢູ່ໂຮງຮຽນຊັ້ນນໍາຂອງໂລກ, ທ່ານ Thang ໄດ້ຮັບການແນະນໍາໂດຍສາດສະດາຈານ Christopher Manning, ຜູ້ທີ່ມີຊື່ສຽງໃນດ້ານການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.

ຫວຽດນາມຢູ່ກູໂກສ້າງ AI ແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ “ເອົາຊະນະ” ຫຼຽນຄຳໂອລິມປິກສາກົນ - 4

ດຣ.ແທງກັບນັກຄະນິດສາດ Terrence-Tao (ກາງ) ແລະພັນລະຍາຂອງລາວ, Wendy Uyen Nguyen (ຂວາ).

ໃນໄລຍະຫ້າປີຂອງລາວຢູ່ສະແຕນຟອດ, ມີບາງຄັ້ງທີ່ລະດັບຄວາມເຫັນແກ່ຕົວຂອງ Thang ແມ່ນຕໍ່າສຸດ. ໃນສາມປີທໍາອິດ, ລາວໄດ້ເຮັດວຽກໃນຫຼາຍໆດ້ານ, ແຕ່ຜົນການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວບໍ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ໃນຕອນທ້າຍຂອງປີທີສາມຂອງຕົນ, Thang ໄດ້ຝຶກງານຢູ່ກູໂກແລະໄດ້ພົບເຫັນເສັ້ນທາງຂອງຕົນໃນການແປພາສາປອມ. ໃນເວລານັ້ນ, ທ່ານ Thang ໂຊກດີທີ່ໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ 3 ຄົນທີ່ມີຊື່ສຽງໃນຂົງເຂດ AI ຄື: ທ່ານດຣ Le Viet Quoc, ແມ່ນໜຶ່ງໃນບັນດາຜູ້ທີ່ຖືກກ່າວອ້າງຫຼາຍກວ່າໝູ່ໃນໂລກກ່ຽວກັບ AI; Ilya Sutskever - ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງແລະອະດີດຫົວຫນ້າວິສະວະກອນຂອງ OpenAI; ແລະ Oriol Vinyal - ຮອງປະທານຂອງ Google DeepMind.

ຊອກຫາທິດທາງໃຫ້ຕົນເອງ, ທ່ານ Thang ຂຽນບົດຂຽນໃນຂົງເຂດນີ້ທັນທີ ແລະສຸມໃສ່ພັດທະນາ. ເມື່ອລາວກາຍເປັນພະນັກງານຢ່າງເປັນທາງການຢູ່ Google, Thang ຮູ້ວ່າມີຫຼາຍກຸ່ມແຂ່ງຂັນກັນ, ດັ່ງນັ້ນລາວຈຶ່ງຄິດທີ່ຈະປ່ຽນໄປສູ່ສາຂາຂອງ Super Intelligence ເພື່ອຂະຫຍາຍການຊອກຫາຄວາມຮູ້ໃຫມ່ຂອງລາວ.

ເຮັດວຽກຢູ່ໃນແຖວຫນ້າຂອງໂລກຂອງປັນຍາປະດິດ, Thang ຖືວ່າກຸ່ມຄົ້ນຄ້ວານີ້ແມ່ນ "ສະຫມອງບຸກເບີກ" ຂອງ AI ຂອງໂລກ. ນັ້ນແມ່ນທັງຄວາມກົດດັນແລະຄວາມທ້າທາຍ, ແຕ່ຍັງເປັນແຮງບັນດານໃຈໃຫ້ທັງກຸ່ມທີ່ຈະເອົາຊະນະເປົ້າໝາຍໃໝ່ໃນອາຊີບຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ວາງແຜນທີ່ AI ຂອງຫວຽດນາມ ໃນແຜນທີ່ໂລກ

ຕີລາຄາວ່າ ຫວຽດນາມ ມີຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນຂົງເຂດ AI, ທ່ານດຣ ເລືອງມິນແທ່ງ ປາດຖະໜາຢາກປະກອບສ່ວນນຳ AI ຂອງ ຫວຽດນາມ ເຂົ້າໃນແຜນທີ່ໂລກ.

ໃນໄລຍະ 5 ປີຜ່ານມາ, ລາວ ພ້ອມດ້ວຍບັນດານັກຊ່ຽວຊານ, ຊ່ຽວຊານຫວຽດນາມ ໄດ້ຮ່ວມສ້າງຕັ້ງອົງການບໍ່ຫວັງຜົນກຳໄລ VietAI, ຝຶກອົບຮົມວິສະວະກອນ AI ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງທັງໝົດກວ່າ 4.000 ຄົນ. ໃນນັ້ນ, ມີນັກວິສະວະກອນໜຸ່ມ 4 ຄົນກາຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງ Google ຄົນທຳອິດຢູ່ຫວຽດນາມ.

ທຸກໆເຊົ້າ, Thang ຕື່ນແຕ່ເຊົ້າເພື່ອພາລູກຊາຍໄປໂຮງຮຽນ, ຈາກນັ້ນໄປສໍານັກງານໃຫຍ່ຂອງ Google. ລາວເລີ່ມຕົ້ນໃນຕອນເຊົ້າຂອງລາວດ້ວຍວຽກງານທີ່ສ້າງສັນແລະເຕືອນທີ່ສຸດເຊັ່ນການອ່ານການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດທີ່ຈັດພີມມາບໍ່ດົນມານີ້, ການຄິດເຖິງແນວຄວາມຄິດໃຫມ່, ແລະການຂຽນໂປຼແກຼມແລະການຂຽນລະຫັດ.

ບາງຄັ້ງ, Thang ຈັດອາຫານທ່ຽງກັບກຸ່ມ, ສົນທະນາແນວຄວາມຄິດຫຼືອ່ານເອກະສານວິທະຍາສາດກັບເພື່ອນຮ່ວມງານ. ໃນລະຫວ່າງການພັກຜ່ອນອາຫານທ່ຽງ, ທ່ານໄດ້ພົບປະກັບການນໍາຂັ້ນສູງແລະກຸ່ມເພື່ອໃຫ້ທິດທາງ.

ຫວຽດນາມຢູ່ກູໂກສ້າງ AI ແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ “ເອົາຊະນະ” ຫຼຽນຄຳໂອລິມປິກສາກົນ - 5

ທ່ານດຣ.ແທ່ງ ແລະ ເພື່ອນຮ່ວມງານໃນຄະນະກໍ່ຕັ້ງ AlphaGeometry ເຮັດວຽກຢູ່ຫ້ອງການ.

ພາບຫນ້າຈໍ 2025-03-17 ເວລາ 12.01.55 ໂມງແລງ.png

ຄວາມມຸ່ງມາດປາດຖະໜາຢາກຝຶກອົບຮົມຜູ້ມີພອນສະຫວັນ AI ຂອງຫວຽດນາມ ນັບຮ້ອຍພັນຄົນ ດ້ວຍຄຳຂວັນ “ສູນກາງວິລະຊົນ”.

ດຣ ເລືອງມິງແທ່ງ

ໃນຕອນເດິກ, ລາວມັກຈະໄປ jogging ແລະມາເຮືອນເພື່ອກິນເຂົ້າແລງກັບຄອບຄົວ. ພັນລະຍາຂອງລາວແມ່ນອາຈານ Wendy Uyen Nguyen, ຜູ້ອໍານວຍການຝ່າຍພົວພັນຕ່າງປະເທດທົ່ວໂລກ, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງສະຖາບັນຈຸລິນຊີແລະລະບາດວິທະຍາ Stanford (ມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford). ນັກວິທະຍາສາດ 8X ຍອມຮັບວ່າຄູ່ຜົວເມຍແມ່ນເຂົ້າກັນໄດ້ຫຼາຍ. ພັນລະຍາຍາມໃດກໍ່ກະຕຸກຊຸກຍູ້ ແລະ ພ້ອມກັບລາວມາຫວຽດນາມ ເຮັດບັນດາໂຄງການເຊື່ອມຕໍ່ຂົວ AI ແລະ ການແພດ ລະຫວ່າງ ຫວຽດນາມ ແລະ ອາເມລິກາ.

ໃນເດືອນສິງຫາ 2024, ທ່ານ Thang ເຊີນທ່ານ Jeff Dean - “ຕົວຊ່ວຍ” ຢູ່ Google ເພື່ອຈັດຕັ້ງກອງປະຊຸມ AI ຢູ່ນະຄອນ ໂຮ່ຈີມິນ, ຫວຽດນາມ, ດຶງດູດຜູ້ເຂົ້າຊົມນັບພັນຄົນ ເພື່ອເຜີຍແຜ່ຄວາມຮູ້ໃໝ່ກ່ຽວກັບຂະແໜງການສຶກສາ ແລະ ສະເໜີແນະກ່ຽວກັບການພັດທະນາ AI ຢູ່ ຫວຽດນາມ ໃນອະນາຄົດ. ທ່ານ Thang ປາດຖະໜາຢາກຝຶກອົບຮົມວິສະວະກອນ AI ຫຼາຍແສນຄົນຮອດປີ 2030, ຮອດປີ 2025 ພຽງແຕ່ມຸ່ງໄປເຖິງການຝຶກອົບຮົມວິສະວະກອນຫວຽດນາມ 1.000 ຄົນໃນຂົງເຂດເຕັກໂນໂລຊີ AI.

ສະຖາບັນ AI ຂອງລາວ ໄດ້ສ້າງໂຄງຮ່າງຫຼັກສູດ AI, ໂດຍໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford ແລະ Google ເພື່ອຝຶກອົບຮົບຊັບພະຍາກອນມະນຸດຢູ່ ຫວຽດນາມ ນັບແຕ່ປີ 2018. Thang ຮັບຮູ້ວ່າ ມະຫາວິທະຍາໄລຕ່າງໆຢູ່ຫວຽດນາມ ສອນ AI ແຕ່ຄວາມຮູ້ບໍ່ຖືກປັບປຸງ, ຍັງຂ້ອນຂ້າງເກົ່າ.

ຄວາມປາຖະຫນາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງລາວແມ່ນເພື່ອໃຫ້ສາມາດຝຶກອົບຮົມ AI ໃນທາງເຊື່ອມຕໍ່, ລະຫວ່າງມະຫາວິທະຍາໄລ, ລະຫວ່າງໂຮງຮຽນມັດທະຍົມແລະມະຫາວິທະຍາໄລ, ແລະລະຫວ່າງສະຖາບັນແລະມະຫາວິທະຍາໄລຂອງລາວ, ແລະໂດຍສະເພາະລະຫວ່າງມະຫາວິທະຍາໄລແລະທຸລະກິດ. ທີ່ສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ຕາມແນວນອນແລະແນວຕັ້ງໃນການຝຶກອົບຮົມ, ນັກຮຽນສາມາດສຶກສາ AI ໃນສະຖານທີ່ຕ່າງໆແຕ່ທັງຫມົດໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ.

ໃນໄລຍະຈະມາເຖິງ, ທ່ານ Thang ມີແຜນຈະຊອກຫາທຶນສຶກສາຈາກຕ່າງປະເທດເພື່ອບຳລຸງສ້າງບັນດາຜູ້ມີພອນສະຫວັນ AI ຂອງ ຫວຽດນາມ ດ້ວຍຄຳຂວັນ “ສູນກາງວິລະຊົນ” ຈາກຜູ້ບໍ່ຮູ້ຫຍັງກໍ່ກາຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານ.

ທີ່ມາ: https://vtcnews.vn/ts-viet-tai-google-tao-ai-giai-toan-danh-guc-huy-chuong-vang-olympic-quoc-te-ar931477.html