Nam sinh Bách khoa nghiên cứu về AI bảo tồn văn hóa, ngôn ngữ

Nghiên cứu về AI trong bảo tồn văn hóa, ngôn ngữ

Ngay từ khi còn nhỏ, Long đã có sự tò mò rất tự nhiên đối với khoa học, toán học và máy tính. Nam sinh không chỉ quan tâm đến việc làm sao cho ứng dụng đó hoạt động được, mà thường đặt câu hỏi sâu hơn như vì sao một hệ thống lại hoạt động như vậy, giới hạn của nó nằm ở đâu, và liệu có cách nào tốt hơn hay không. Sự tò mò đó đã theo Long suốt những năm học phổ thông và trở thành động lực chính khi bước vào đại học.

Khi vào Trường Đại học Bách khoa, trong giai đoạn đầu, giống như nhiều sinh viên khác, Long cũng từng cân nhắc giữa việc đi theo hướng thực hành sớm hay tập trung vào nghiên cứu. Bước ngoặt đến trong một buổi học khi nam sinh giải được một bài toán khó mà thầy đặt ra trên lớp.

Qua trao đổi, thầy nhận xét Long có tư duy phù hợp với nghiên cứu và khuyến khích em tham gia nhóm nghiên cứu. Trải nghiệm đó giúp Long nhận ra, điều khiến em thực sự hứng thú không chỉ là áp dụng công nghệ sẵn có, mà là đặt câu hỏi mới và tìm lời giải cho những vấn đề chưa có đáp án rõ ràng.

Mặt khác, Long chọn nghiên cứu vì em muốn đi chậm hơn, nhưng đi sâu hơn. Với Long, nghiên cứu khoa học là cách để hiểu bản chất của vấn đề, tạo ra tri thức mới, và từ đó những ứng dụng bền vững và có ý nghĩa mới có thể được hình thành.

Nguyễn Song Thiên Long (ngoài cùng bên phải) và các cộng sự nghiên cứu.

Hướng nghiên cứu chính mà Long đang theo đuổi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tập trung vào truy hồi thông tin, hệ thống hỏi đáp, và khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn. Một ưu tiên quan trọng trong các nghiên cứu của nam sinh là phát triển những phương pháp hiệu quả, có khả năng giải thích, và đặc biệt phù hợp với các ngôn ngữ ít và cực ít tài nguyên, như tiếng Việt và các ngôn ngữ dân tộc thiểu số.

Trong hơn 20 công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại các hội nghị quốc tế uy tín, nghiên cứu khiến Long tâm đắc nhất là thiết kế hệ thống dịch máy giữa tiếng Ba Na và tiếng Việt.

Nếu tiếng Việt vốn đã được xem là một ngôn ngữ ít tài nguyên trong cộng đồng nghiên cứu quốc tế, thì tiếng Ba Na lại thuộc nhóm ngôn ngữ cực ít tài nguyên, gần như không có dữ liệu số, công cụ xử lý hay hệ thống chuẩn hóa nào trước đó. Việc xây dựng một hệ thống dịch máy trong bối cảnh như vậy đòi hỏi không chỉ kỹ thuật, mà còn phải suy nghĩ lại từ những giả định nền tảng nhất của các mô hình hiện đại.

Long đã có cơ hội trực tiếp tham gia vào quá trình thu thập và kiểm chứng dữ liệu với người nói tiếng Ba Na bản địa. Những trải nghiệm đó khiến nam sinh nhận ra đằng sau mỗi dòng dữ liệu là con người, là văn hóa và là một ngôn ngữ đang đứng trước nguy cơ bị mai một trong kỷ nguyên số.

Từ một sinh viên chủ yếu học và áp dụng kiến thức, Long bắt đầu phải đặt câu hỏi nghiên cứu đúng, chấp nhận nhiều lần thử nghiệm thất bại, và tìm cách thiết kế phương pháp phù hợp với điều kiện dữ liệu cực kỳ hạn chế. Vì vậy, dù tham gia nhiều nghiên cứu khác nhau, công trình về dịch máy tiếng Ba Na vẫn là nghiên cứu mà Long tâm đắc nhất.

Nó không chỉ mang ý nghĩa học thuật, mà còn giúp nam sinh củng cố niềm tin rằng trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phục vụ bảo tồn văn hóa, ngôn ngữ và con người, đặc biệt là những cộng đồng còn ít được chú ý trong quá trình chuyển đổi số.

Nhóm nghiên cứu của Long vinh dự được gặp Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính tại triển lãm khoa học công nghệ chào mừng kỷ niệm 30 năm thành lập ĐHQG-HCM.

Thử thách sự kiên nhẫn và niềm tin của bản thân

Thực tế, trong quá trình nghiên cứu, Long luôn phải đối mặt với sự bế tắc. Điều này càng rõ ràng hơn khi em theo đuổi những công trình mang tính khám phá, tìm cách tạo ra đóng góp mới hoặc tác động thực sự, thay vì chỉ cải tiến nhỏ trên các phương pháp có sẵn.

"Những giai đoạn bế tắc thường đến khi mô hình không cải thiện, giả thuyết ban đầu không còn đứng vững, hoặc kết quả thực nghiệm mâu thuẫn với trực giác của chính mình.

Có những thời điểm em phải đọc lại toàn bộ nền tảng lý thuyết, rà soát từng giả định, từng bước thiết kế thí nghiệm, và chấp nhận việc làm lại từ đầu. Điều này không chỉ thử thách kiến thức, mà còn thử thách sự kiên nhẫn và niềm tin của bản thân đối với con đường nghiên cứu đã chọn", Long chia sẻ.

Qua những trải nghiệm đó, Long học được rằng thất bại là một phần không thể tách rời của nghiên cứu khoa học. Một kết quả không như kỳ vọng không đồng nghĩa với việc nghiên cứu đó vô nghĩa, mà thường là dấu hiệu cho thấy mình đã chạm đến giới hạn của hiểu biết hiện tại.

Quan trọng hơn, những giai đoạn khó khăn này giúp nam sinh hình thành một thái độ làm khoa học chín chắn hơn, không vội vàng, không chạy theo kết quả ngắn hạn, mà tập trung vào việc hiểu bản chất vấn đề.

Thiên Long báo cáo công trình nghiên cứu khoa học tại AAAI 2026 (Singapore), một trong những hội nghị hàng đầu thế giới về AI.

"Với em, nghiên cứu khoa học không chỉ là một lựa chọn nghề nghiệp, mà dần trở thành cách em sống và nhìn nhận thế giới. Vì vậy, mục tiêu xuyên suốt của em trong chặng đường sắp tới là tiếp tục theo đuổi nghiên cứu chuyên sâu, tạo ra những đóng góp có giá trị lâu dài cho cộng đồng khoa học, thay vì chạy theo những thành công ngắn hạn", Long chia sẻ.

Trong tương lai gần, nam sinh đặt mục tiêu được theo học bậc Tiến sĩ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, với định hướng học tập và nghiên cứu tại Singapore, nơi có môi trường khoa học quốc tế năng động, chuẩn mực và rất mạnh về AI.

Về lâu dài, bên cạnh việc tiếp tục nghiên cứu, Long mong muốn đóng góp cho công tác đào tạo và xây dựng cộng đồng khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực AI để từng bước góp phần khẳng định trí tuệ của người Việt Nam trên bản đồ nghiên cứu quốc tế.

Chính sự kết hợp giữa thử thách trí tuệ, cảm giác vượt qua giới hạn cũ và ý nghĩa lâu dài của tri thức đã khiến nghiên cứu khoa học trở thành điều cuốn hút và đáng để gắn bó lâu dài.

Diệu Nhi