Chuyên gia AI của Facebook: Trí tuệ nhân tạo hiện tại mới chỉ thông minh ngang một chú chó hoặc một chú mèo

Angela Fan là một chuyên gia nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) làm việc tại Facebook. Cô luôn nhận thấy rằng đa số mọi người đều chưa thực sự hiểu rõ bản chất của trí tuệ nhân tạo là gì, chứ đừng nói đến công việc của những người làm nghiên cứu về AI như cô. Mặc dù không mấy dễ chịu với sự thật đó, nhưng Fan lại thực sự hạnh phúc khi làm việc với lĩnh vực mà mình chọn.

"Việc nghiên cứu những vấn đề hứa hẹn khả năng ứng dụng đáng kinh ngạc như thế này thực sự là một công việc rất thú vị", Angela chia sẻ. Khi Fan mới bắt đầu học đại học, cô không hề biết là mình sẽ gắn bó với lĩnh vực này. Ban đầu, cô dự kiến sẽ trở thành một bác sĩ hoặc một y tá.

Sau đó, vì bị hấp dẫn bởi lĩnh vực sức khỏe cộng đồng và việc nghiên cứu các dịch bệnh, cô lựa chọn ngành thống kê dữ liệu làm chuyên ngành chính để theo đuổi. Rất nhanh chóng, Fan nhận ra việc học lập trình có thể giúp cô "vận dụng và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn", do đó, cô bắt đầu nghiên cứu sâu hơn về khoa học máy tính (computer science). Con đường mà cô chọn đã dẫn cô đến với việc trở thành một thực tập sinh trong lĩnh vực khoa học dữ liệu – một công việc mà cô thực sự ưa thích. Sau đó cô ứng tuyển và trở thành một chuyên gia về dữ liệu tại Facebook.

Một thời gian ngắn sau khi gia nhập Facebook, Fan được biết về đội ngũ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Facebook. Vô cùng phấn khích khi được biết những công việc mà đội ngũ này đảm nhận, cô đã đăng kí với công ty để được luân chuyển vị trí làm việc.

Luân chuyển vị trí làm việc là như thế nào?

Ở Facebook, các nhân viên được khuyến khích làm việc qua nhiều đội ngũ khác nhau. Thực sự, lý do mà tôi tham gia vào Facebook đó là do quá trình đào tạo nhân viên mới tuyển của họ (Facebook gọi là ‘Bootcamp process’ – quá trình huấn luyện cho lính mới trong quân đội Mỹ). Rất nhiều người sẽ được tuyển vào các vị trí chung, sau đó, họ sẽ làm việc với nhiều đội ngũ khác nhau, thử làm nhiều công việc đơn giản và đa dạng về mặt chuyên môn. Sau đó, họ mới chọn đội nhóm chuyên môn mà mình muốn làm việc chính thức.

Sau khi đã làm việc với một đội ngũ nào đó và đã có khoảng 1 năm gắn bó với công việc này, nhân viên có thể thử làm việc với một đội ngũ khác trong khoảng 1 tháng, và nếu công việc có vẻ thích hợp, họ lại có thể tiếp tục ‘nhảy việc’ sang đội ngũ mới. Cứ như vậy, quá trình luân chuyển công việc của một nhân viên tại các vị trí khác nhau sẽ diễn ra rất dễ dàng.

Lời khuyên của tôi dành cho bất kì ai có ý định thay đổi vị trí làm việc trong nội bộ công ty là: Việc được quyền lựa chọn đội ngũ để làm việc cùng là một đặc quyền rất lớn. Hãy tạo điều kiện thuận lợi tối đa cho bản thân mình để nắm được cơ hội phù hợp, bạn có thể làm việc đó bằng cách nói chuyện với các lãnh đạo của bộ phận mà mình quan tâm, và nói chuyện với các đồng nghiệp ở các bộ phận đó về công việc của họ, không khí làm việc cũng như các công việc, các dự án mà họ đang cần người làm. Hãy cân nhắc kĩ lưỡng những gì mà bạn có thể học được, đặc biệt là khi lĩnh vực đó là lĩnh vực mà bạn thích làm việc.

Theo bạn, định nghĩa trí tuệ nhân tạo là như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực khoa học mà người ta huấn luyện máy tính để có thể ‘suy nghĩ’ và đưa ra quyết định giống như con người. Một số ví dụ về trí tuệ nhân tạo được Facebook sử dụng đó là dịch tự động, tính năng thêm hiệu ứng xử lý ảnh, tính năng phân loại và đánh giá xếp hạng những bài đăng để đưa lên bảng tin (newfeed) của người dùng, cũng như chặn các nội dung phản cảm trong các bài đăng trên Facebook.

Một hiểu lầm mà mọi người thường nghĩ về trí tuệ nhân tạo đó là nó có thể tồn tại độc lập và tự vận hành mà không cần đến con người. Đó là một nhận định sai lầm – trí tuệ nhân tạo hiện tại chỉ có mức độ thông minh như một chú chó hoặc một chú mèo. Nói như vậy không phải là những tiến bộ của công nghệ này còn quá hạn chế, nhưng thực sự là chúng ta còn rất nhiều việc phải làm.

Cũng có nhiều người cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể thay thế hoàn toàn những công việc cần con người thực hiện, nhưng nhìn chung, trí tuệ nhân tạo chỉ giúp đỡ và cải tạo năng suất lao động của con người. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể giúp các bác sĩ phát hiện các tế bào ung thư trong các hình ảnh giải phẫu y tế một cách nhanh chóng hơn, từ đó, họ có thể có nhiều thời gian hơn để lên kế hoạch chữa trị và trị liệu cho bệnh nhân.

Một ngày đi làm điển hình của bạn sẽ gồm những công việc gì?

Buổi sáng, tôi thường tham dự một buổi chia sẻ về các nghiên cứu đang được thực hiện, hoặc là một buổi họp với các đồng nghiệp, chúng tôi sẽ cùng nói về các chủ đề mà mình đang nghiên cứu hoặc thực hành. Sau đó, tôi sẽ trả lời email, đọc một bài nghiên cứu khoa học, và kiểm tra những ‘thí nghiệm’ mà mình đang thực hiện – đó là các ý tưởng để tạo ra các thuật toán lập trình mới – để xem chúng hiệu quả đến đâu.

Sau khi dùng bữa trưa cùng các đồng nghiệp, tôi sẽ tập trung vào việc lập trình và thử nghiệm thêm những thuật toán mới. Tôi thường dành riêng chiều thứ năm để gặp gỡ các bạn thực tập sinh, nhìn lại các dự án mà mình đang tham gia, và tổ chức các cuộc họp để gặp các thành viên khác trong dự án mà mình đang chịu trách nhiệm. Chúng tôi sẽ trao đổi về các kết quả đang có và cùng thảo luận ý tưởng cho những phương án có thể triển khai tiếp theo. Tôi luôn thích dành thời gian cho việc brainstorm, bởi vì thực sự, bạn không bao giờ có thể biết trước được bạn có thể nảy ra những ý tưởng hay ho như thế nào trong khi thảo luận với đồng nghiệp đâu.

Hiện tại, trong số những dự án bạn đang tham gia thực hiện, bạn có thích thú với dự án nào không?

Nhìn chung thì tôi thường làm về tạo lập văn bản, chủ yếu tập trung vào việc cải thiện các mô hình văn bản được viết ra. Một ứng dụng của việc này là việc dịch thuật. Ví dụ, khi người dùng viết một đoạn văn bản trong tiếng Pháp, mô hình của hệ thống sẽ đọc đoạn văn bản này, phân tích nó và viết lại một đoạn văn bản tương ứng đã được dịch ra tiếng Anh.

Một dự án mà tôi đang làm vào thời điểm hiện tại đó là sử dụng các thuật toán để cải thiện các mô hình chuyển ngữ và áp dụng các mô hình này vào những công việc sáng tạo hơn, như là viết những mẩu truyện ngắn chẳng hạn. Mục tiêu của chúng tôi là sẽ tạo ra được những mô hình có thể viết ra một vài đoạn văn từ một chủ đề cho trước (ví dụ như "một câu chuyện về một siêu anh hùng" chẳng hạn). 

Việc nghiên cứu những vấn đề trong thuật toán này rất thú vị, vì đa số các hệ thống tạo lập văn bản tự động hiện nay đều tập trung vào từng câu, chứ không phải là cả đoạn văn. Việc tạo ra được những thuật toán có thể viết ra nhiều câu văn có nghĩa khi ghép cùng nhau là rất thách thức!"

Châu Anh

Theo Nhịp Sống Kinh Tế