Các nhà toán học hàng đầu Trung Quốc lập liên minh phát triển AI

Ngày 11/10, các nhà toán học hàng đầu Trung Quốc tập hợp tại Bắc Kinh để công bố thành lập Liên minh Phòng thí nghiệm Yau về Toán học và Trí tuệ nhân tạo (Yau Laboratory Alliance for Mathematics and Artificial Intelligence), với mục tiêu đưa AI vào sâu hơn trong hoạt động nghiên cứu toán học.

LIÊN MINH HƠN 1.000 NHÀ KHOA HỌC HƯỚNG TỚI NGHIÊN CỨU TOÁN HỌC BẰNG AI

Theo South China Morning Post, dẫn dắt sáng kiến này là ông Shing-Tung Yau, nhà toán học đoạt Huy chương Fields, hiện giữ chức Giám đốc Trung tâm Khoa học Toán học Yau thuộc Đại học Thanh Hoa. Theo kế hoạch, liên minh quy tụ tám tổ chức nghiên cứu và giáo dục hàng đầu, hướng tới xây dựng mạng lưới hơn 1.000 nhà khoa học.

Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm phát triển những mô hình AI chuyên biệt cho toán học, ứng dụng công nghệ để hình thành các giả thuyết toán học, hỗ trợ xây dựng và kiểm chứng chứng minh, đồng thời phát triển những hệ thống có quá trình suy luận dễ diễn giải hơn.

Động thái này diễn ra trong bối cảnh AI ngày càng thể hiện khả năng giải quyết những bài toán toán học phức tạp, vốn đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và quá trình nghiên cứu kéo dài. Theo ông Yau, tốc độ phát triển của công nghệ đang vượt xa những dự đoán trước đây của nhiều nhà khoa học.

“Một năm trước, tôi không nghĩ AI lại mạnh đến vậy”, ông Yau nói. Ông cho biết trong khoảng 6–12 tháng gần đây, ông đã chứng kiến AI xử lý được những vấn đề mà các nhà toán học gặp khó khăn trong thời gian dài.

Ông mô tả sự phát triển của AI trong toán học giống như “một cơn sóng thần”, đồng thời cho rằng các nhà toán học Trung Quốc cần chủ động tổ chức lực lượng và tham gia vào quá trình phát triển công nghệ, thay vì né tránh.

Theo ông, việc thành lập liên minh nhằm tạo điều kiện để các chuyên gia toán học phối hợp với những người phát triển AI, qua đó khai thác năng lực của công nghệ trong nghiên cứu khoa học ở những lĩnh vực mới.

Thay vì chỉ sử dụng các mô hình AI phổ thông để hỗ trợ tính toán hoặc xử lý thông tin, hướng tiếp cận của liên minh tập trung vào những hệ thống được thiết kế riêng cho toán học. Các mô hình này có thể hỗ trợ đề xuất giả thuyết, xây dựng lập luận và chuyển hóa những chứng minh thành dạng thức có thể kiểm tra bằng các công cụ hình thức.

Một trọng tâm khác là khả năng giải thích quá trình suy luận. Trong toán học, một kết quả chỉ có giá trị khi lập luận dẫn đến kết quả đó được kiểm chứng chặt chẽ. Vì vậy, bên cạnh khả năng đưa ra đáp án, AI cần hỗ trợ các nhà nghiên cứu hiểu được cơ sở của kết luận và xác định những bước lập luận có thể xảy ra sai sót.

TRANH LUẬN VỀ CÁC CÔNG TRÌNH TOÁN HỌC DO AI TẠO RA

Việc thành lập liên minh diễn ra khi cộng đồng toán học quốc tế đang tranh luận về mức độ tin cậy của các kết quả nghiên cứu do AI hỗ trợ tạo ra, cũng như cách thức kiểm chứng những kết quả này trước khi công bố.

Tuần trước, OpenAI công bố 722 bản thảo toán học, được phân thành 372 nhóm kết quả, đồng thời cho biết hệ thống của công ty đã đạt tiến bộ trong việc xử lý hàng trăm bài toán mở.

Tuy nhiên, chỉ một ngày sau, công ty rút lại ba bản thảo do phát hiện một sai sót làm mất hiệu lực của một lập luận và ảnh hưởng đến hai công trình liên quan. Ngoài ra, 14 bản thảo khác cũng được chỉnh sửa.

Diễn biến này làm nổi bật những yêu cầu đặt ra đối với nghiên cứu toán học có sự tham gia của AI. Một hệ thống có thể tạo ra nhiều kết quả trong thời gian ngắn, nhưng số lượng công trình không đồng nghĩa với việc tất cả kết quả đều đã được xác minh đầy đủ.

Một số nhà toán học bày tỏ quan ngại về tốc độ và quy mô công bố các công trình nói trên, cho rằng những kết quả toán học cần được thẩm định cẩn thận, có phần giải thích rõ ràng và ghi nhận đầy đủ các nghiên cứu trước đó.

Nhà toán học Terence Tao, một chủ nhân khác của Huy chương Fields, cũng kêu gọi làm chậm việc sử dụng AI trong bối cảnh xuất hiện những lo ngại về tác động tiêu cực của công nghệ. Quan điểm này đã làm dấy lên tranh luận giữa những người ủng hộ việc thận trọng và các nhà toán học muốn đẩy nhanh ứng dụng AI.

Được hỏi về ý kiến của ông Tao, ông Yau nhận định: “Terence Tao là một nhà toán học rất giỏi, nhưng điều đó không có nghĩa ông ấy đại diện cho toàn bộ cộng đồng toán học”.

Theo ông Yau, những bất đồng hiện nay không nên trở thành lý do để giới nghiên cứu tránh xa AI. Ngược lại, chúng cho thấy cần có sự phối hợp chặt chẽ hơn giữa các nhà toán học hàng đầu và những người phát triển hệ thống AI.

Thách thức không chỉ nằm ở việc tạo ra kết quả mới, mà còn ở khả năng xác định kết quả nào thực sự có giá trị khoa học. Với các bài toán chưa có lời giải, việc kiểm tra từng bước lập luận, đối chiếu với những kết quả đã biết và xác định tính hợp lệ của chứng minh vẫn là yêu cầu cốt lõi.

Trong bối cảnh AI có thể tạo ra số lượng lớn giả thuyết và lập luận trong thời gian ngắn, sự tham gia của các chuyên gia được kỳ vọng giúp định hướng quá trình nghiên cứu, kiểm tra kết quả và hạn chế những sai sót trước khi chúng được sử dụng làm cơ sở cho các công trình tiếp theo.

TRUNG QUỐC CÒN KHOẢNG CÁCH VỚI MỸ TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TIÊN PHONG

Bên cạnh mục tiêu thúc đẩy ứng dụng AI trong toán học, ông Yau nhấn mạnh khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ trong việc sử dụng công nghệ này cho nghiên cứu khoa học ở những lĩnh vực tiên phong.

Theo ông, các mô hình AI của Trung Quốc đã đạt kết quả tốt trong nhiều nhiệm vụ phục vụ người dùng thông thường, nhưng vẫn còn khoảng cách đáng kể so với những hệ thống hàng đầu của Mỹ khi được giao các bài toán nghiên cứu khoa học khó.

“Nếu yêu cầu chúng thực hiện những công việc mà OpenAI đã làm trong tháng vừa qua, khoảng cách là rất lớn”, ông Yau nói.

Ông cho rằng một trong những khác biệt quan trọng nằm ở cách tổ chức nguồn lực. Các công ty AI hàng đầu của Mỹ đã huy động hàng nghìn học giả cùng nguồn đầu tư công nghiệp đáng kể để giải quyết những vấn đề khoa học phức tạp. Trong quá trình này, các nhà toán học vừa sử dụng AI để tìm kiếm lời giải cho những câu hỏi mới, vừa đóng góp chuyên môn nhằm cải thiện năng lực của các hệ thống.

“Mỹ và phương Tây đã tập hợp những chuyên gia toán học hàng đầu để làm việc với AI và khám phá các vấn đề khoa học tiên phong”, ông Yau nhận định, đồng thời cho rằng những nỗ lực tương tự tại Trung Quốc vẫn còn phân tán.

Theo cách nhìn này, năng lực AI phục vụ nghiên cứu khoa học không chỉ phụ thuộc vào chất lượng mô hình, mà còn liên quan đến khả năng kết nối các nhà nghiên cứu, tổ chức khoa học và doanh nghiệp công nghệ. Việc hình thành một mạng lưới quy mô lớn có thể tạo điều kiện để các chuyên gia chia sẻ bài toán, kiểm chứng kết quả và phát triển những phương pháp nghiên cứu mới.

Lễ ra mắt liên minh có sự tham dự của nhiều nhà khoa học Trung Quốc, trong đó có ông Xi Nanhua, Chủ tịch Hội Toán học Trung Quốc; ông He Xuhua, Phó Chủ tịch Liên minh Toán học Quốc tế; và ông Tian Ye, Phó Giám đốc Trung tâm Toán học Morningside thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc.

Ngoài Phòng thí nghiệm Yau và Trung tâm Toán học Morningside, các thành viên của liên minh còn có Trường Qiuzhen thuộc Đại học Thanh Hoa, Viện Khoa học Toán học và Ứng dụng Bắc Kinh, Viện Toán học và Khoa học liên ngành Thượng Hải, Trung tâm Yau thuộc Đại học Đông Nam, Viện Toán học và Khoa học liên ngành Hetao, cùng Trường Khoa học Toán học liên ngành Zhizhen thuộc Đại học Trung văn Hồng Kông.