Tất nhiên, ông ấy cũng thực sự không tin rằng việc dịch thuật và thống kê có thể liên quan đến nhau chút nào.

Các từ ngữ được ghép đôi một cách tương ứng với nhau.

Các từ tiếng Anh và tiếng Nga cũng được ghép đôi một cách trực tiếp, thông qua việc mở rộng bộ dữ liệu ngôn ngữ.

Trong suy nghĩ của họ lúc bấy giờ, đó mới là con đường đúng đắn.

Đó chính là phương pháp kiểm tra tất cả các khả năng có thể xảy ra.

Sau khi đã ghép đôi tất cả các từ ngữ một cách chính xác, việc dịch tự động cũng sẽ được thực hiện thành công.

Thống kê, những trò chơi dựa trên xác suất… Nếu Lâm Nhân nói đúng, sự yếu kém của họ sẽ bị bộc lộ hoàn toàn; chỉ riêng nguyên lý cải tiến mà Lâm Nhân đề xuất thì về mặt trực giác đã là sai rồi.

Nói một cách đơn giản, đó là đi ngược lại với trực giác con người.

Giống như trước khi mô hình GPT ra đời, mọi người đều cho rằng algoritme là yếu tố quan trọng nhất.

Sau khi GPT xuất hiện, mọi người đều lao vào áp dụng nó một cách máy móc.

Cho đến khi deepseek ra đời, có vẻ như algoritme mới thực sự có ích.

Ngay cả những nhà nghiên cứu hàng đầu cũng có thể mắc phải tình trạng bị cuốn theo dòng đời, bối rối, không tìm thấy hướng đi, không thể tiến lên được.

Trong thời đại hỗn loạn này của công nghệ máy tính, điều này hoàn toàn là bình thường.

“Chính xác? Sự chính xác đồng nghĩa với việc có thể mắc sai lầm; những chiếc máy tính hiện nay còn xa mới đạt được mức độ chính xác đó.

Các bạn không biết sao? Lý do các bạn có thể thể hiện được kết quả tốt vào năm 54 là bởi vì những câu tiếng Nga đó được các bạn lựa chọn một cách kỹ lưỡng.

Sự phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên thực tế cao hơn nhiều so với những gì các bạn dự đoán.

Các bạn chỉ mới mở rộng bộ dữ liệu ngôn ngữ mà thôi; chưa thực hiện việc xây dựng các quy tắc để xử lý ngôn ngữ, cũng chưa xem xét đến yếu tố phụ thuộc vào ngữ cảnh.

Các bạn có thể hiểu về dịch tự động beter hơn tôi sao?”

Lâm Nhân hét lên: “Các bạn đã làm việc trong chín năm mà vẫn chẳng có tiến triển gì cả; bây giờ hãy ngay lập tức làm theo những gì tôi nói!”

Với địa vị, sức mạnh và quyền lực mà Lâm Nhân sở hữu, họ thực sự không có lựa chọn nào khác ngoài việc tuân theo lời ông ấy.

Không cần nói đến việc Ngô Thẩm có tin tưởng Lâm Nhân hay không; dù sao thì dự án Deep Blue vừa mới kết thúc, và ông McNa Mã Lạp thuộc Bộ Quốc phòng thì càng không dám phản đối bất cứ điều gì mà Lâm Nhân nói.

Những người làm việc trong lĩnh vực công

Giám đốc điều hành của IBM ủng hộ Lâm Nhân, Bộ trưởng Quốc phòng cũng ủng hộ Lâm Nhân; trong khi đó, nhóm nghiên cứu tại Đại học Kiều Trị chỉ có thể bị buộc phải làm việc với áp lực lớn.

“Chúng ta cần thực hiện tổng cộng năm việc: tối ưu hóa thuật toán và thiết kế quy tắc, mở rộng ngữ liệu và từ vựng, cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu, và áp dụng các phương pháp thống kê cùng việc tận dụng tối đa các thiết bị phần cứng.”

Trong đó, việc cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu và tận dụng tối đa phần cứng sẽ do phía IBM đảm nhận. Còn ba việc khác sẽ được thực hiện bởi các thành viên của Đại học Kiều Trị.

Hãy bắt đầu với việc tối ưu hóa thuật toán và thiết kế quy tắc. Vấn đề mà các bạn luôn gặp phải là việc mở rộng bộ quy tắc không được kèm theo những quy tắc ngữ pháp chi tiết hơn. Vì dung lượng lưu trữ có hạn, các bạn cho rằng việc mở rộng bộ từ vựng so sánh là đủ. Thực ra, các quy tắc ngữ pháp lại quan trọng hơn nhiều. Các bạn cần áp dụng những cấu trúc câu phổ biến và thường xuyên xuất hiện, đồng thời xem xét mối liên hệ giữa các từ trong ngữ cảnh để giảm bớt sự mơ hồ trong quá trình dịch. Chẳng hạn, từ “свет” có thể có nghĩa là “ánh sáng” hoặc “thế giới”; việc xác định ý nghĩa chính xác của từ này có thể được thực hiện dựa vào từ ngữ xuất hiện trước nó.

Ngô Thẩm nhẹ nhàng nhắc nhở: “Giáo sư, ông cũng biết tiếng Nga à?”

Lâm Nhân trả lời một cách tự nhiên: “Tất nhiên rồi. Tôi đã gặp ông Koroliov hai lần; làm sao tôi có thể giao tiếp với ông ấy nếu không biết tiếng Nga? Tôi thông thạo cả tiếng Nga, tiếng Đức, tiếng Anh và tiếng Trung.”

Việc Lâm Nhân am hiểu nhiều ngôn ngữ đã làm tăng thêm tính tin cậy cho những lý thuyết mà ông đưa ra. Trong thời đại này, việc nhiều người biết nhiều ngôn ngữ không còn là điều lạ. Tuy nhiên, một số cơ quan nhạy cảm có thể nghi ngờ về điều này. Chẳng hạn, John McCarthy – người mà chúng ta đã đề cập trước đây – rất giỏi tiếng Nga; ông được giáo dục bằng tiếng Nga từ nhỏ, mặc dù sinh ra tại nước Mỹ.

“Ngoài ra, quá trình dịch nên được thiết kế theo hình thức module hóa, chứ không đơn thuần là mối quan hệ đối chiếu đơn giản. Quá trình dịch nên được chia thành ba giai đoạn: xử lý dữ liệu trước khi dịch, việc thực hiện công việc dịch chính thức, và xử lý dữ liệu sau khi dịch. Giai đoạn xử lý dữ liệu trước khi dịch bao gồm việc chia từ và phục hồi dạng nguyên thủy của từ; việc thực hiện công việc dịch chính là quá trình áp dụng bộ từ đi

Lời nói của Lâm Nhân đã mang lại rất nhiều cảm hứng cho các thành viên trong nhóm nghiên cứu có mặt tại đây. Giống như trước đây chúng ta bị mắc kẹt trong rừng rậm Bách Việt mà không tìm thấy lối ra, thì giờ đây một tia sáng từ trên trời đã chỉ cho chúng ta con đường để thoát khỏi “mê cung rừng rậm” ấy. Mọi người đều rất nóng lòng muốn thử ngay. Tất cả các nhà nghiên cứu đều ghi chép điên cuồng những gì Lâm Nhân đã nói vào sổ tay của mình. Mặc dù không chắc liệu phương pháp của giáo sư có hiệu quả hay không, nhưng có hướng đi cũng tốt hơn là không có gì cả. Hơn nữa, nếu không ghi chép lại kỹ lưỡng, việc bị sa thải chỉ là chuyện sớm muộn thôi…

“Được rồi, vừa rồi chúng ta đã thảo luận về một số nội dung đơn giản; bây giờ mới là phần khó nhất. Vì máy tính của IBM không quá mạnh mẽ, chúng ta chỉ có thể sử dụng một số phương pháp thống kê đơn giản để nâng cao độ chính xác của bản dịch. Tôi gọi phương pháp này là ‘sự đối chiếu từ ngữ dựa trên tần suất xuất hiện’. Đây cũng chính là yếu tố then chốt trong mô hình thống kế mà chúng ta sẽ sử dụng. Trước tiên, chúng ta cần phân tích thủ công các câu song song và đánh dấu mối tương ứng giữa các từ hoặc cụm từ tiếng Nga với bản dịch tiếng Anh. Chẳng hạn, trong câu tiếng Nga ‘Мы говорим о мире’, bản dịch tiếng Anh là ‘We speak about peace’; kết quả đối chiếu sẽ là: ‘мы’ tương ứng với ‘we’, ‘говорим’ tương ứng với ‘speak’, ‘о’ tương ứng với ‘about’, ‘мире’ tương ứng với ‘peace’. Sau đó, chúng ta cần thống kê tần suất xuất hiện của các mối tương ứng này. Cụ thể, tính xem mỗi từ hoặc cụm từ tiếng Nga được dịch sang tiếng Anh bao nhiêu lần trong tập dữ liệu. Ví dụ, trong tập dữ liệu này, ‘говорим’ thường được dịch là ‘speak’ trong 80% các trường hợp và ‘talk’ trong 20% các trường hợp. Như vậy, chúng ta có thể xây dựng một bảng xác suất. Những xác suất này sẽ được tổng hợp thành bảng biểu để máy tính có thể tra cứu. Do không gian bộ nhớ có hạn, chúng ta chỉ lưu trữ những cặp từ ngữ có tần suất xuất hiện cao – những cặp từ xuất hiện trong top 1000 – và bỏ qua những trường hợp có tần suất thấp. Khi dịch một từ mà có nhiều lựa chọn khác nhau, chúng ta sẽ tham khảo bảng xác suất để chọn lựa bản dịch có khả năng xảy ra cao nhất. Ngoài ra, chúng ta cũng cần thống kê tần suất xuất hiện cùng nhau của các từ liền kề. Vì từ ‘мы’ thường xuất hiện cùng với ‘говорим’, tương ứng với ‘We speak’, nên khi dịch, máy tính sẽ ưu tiên chọn sự kết hợp này. Bằng cách áp dụng các quy tắc ưu tiên và các phương pháp th

Lâm Nhân đã dạy họ một bài học quý báu từ góc độ thống kê.

Tuy nhiên, đây chỉ là bắt đầu thôi.

Các nhà nghiên cứu có mặt tại đây hiểu được khái niệm chung về chiến lược tối ưu hóa của Lâm Nhân, nhưng trong quá trình thực hiện cụ thể, vẫn còn rất nhiều chi tiết cần điều chỉnh, thử nghiệm và tối ưu hóa.

Chỉ riêng việc áp dụng các phương pháp xác suất này, các nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm như Kiều Trị đều cảm thấy như bừng tỉnh. Những thuật toán và nguyên tắc tối ưu hóa mà họ đã nghe trước đó có vẻ hợp lý, nhưng họ không thể chắc liệu chúng có thực sự hiệu quả trong thực tế hay không.

Nhưng chỉ với việc áp dụng phương pháp thống kê này, họ đã có thể hình dung rõ ràng rằng nó sẽ giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của máy dịch Kiều Trị.

Sau khi kết thúc công việc trong ngày, tại một quán ăn nhỏ gần nơi làm việc của Cơ sở Hồng Thạch, Calvin và Dostert ngồi ở góc, trước mặt họ là hai ly bia đặc sản địa phương.

Calvin đặt cuốn sổ xuống và thở dài: “Leon, liệu chúng ta có thực sự là những kẻ ngốc không?”

Sau khi nghe những gì Lâm Nhân trình bày hôm nay, Calvin gần như muốn hoài nghi về con đường mình đang theo đuổi.

Lâm Nhân đã đưa ra một bộ giải pháp toàn diện; không chỉ vì những nội dung đó hoàn chỉnh, mà còn vì rất nhiều điểm trong số đó họ đã từng nghĩ đến, nhưng không biết làm thế nào để thực hiện chúng, còn một số điểm thì họ thậm chí chưa bao giờ nghĩ đến.

Gần mười năm nghiên cứu và phát triển của cả đội ngũ, lại không bằng những ý tưởng quý báu mà Lâm Nhân đưa ra trong chỉ một buổi chiều.

Calvin thực sự cảm thấy hoang mang.

“Ý tưởng của giáo sư không phải là quá tiên tiến, mà là quá thực tế. Ban đầu bạn có thể cảm thấy chúng xa rời thực tế, nhưng khi suy nghĩ kỹ lại, bạn sẽ nhận ra rằng chúng vô cùng hợp lý. Ngay cả khi chúng ta chưa bắt đầu thực hiện, chỉ từ cái khung mà giáo sư đề xuất, tôi đã có thể hình dung được rằng việc áp dụng bộ giải pháp này sẽ giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của máy dịch Kiều Trị.” Calvin tiếp tục nói.

Bây giờ anh mới hiểu tại sao các nhà nghiên cứu và kỹ sư của NASA có thể chấp nhận lời nói thẳng thắn của Lâm Nhân – sự chênh lệch quá lớn khiến họ phải thừa nhận sự đúng đắn của anh ta.

Đặc biệt là việc tính toán tần suất xuất hiện chung của các từ liền kề; điều này không hề khó để nghĩ đến, nhưng họ lại không thể nghĩ ra. Còn việc sử dụng phương pháp thống kê để xử lý các tình huống mơ hồ, bổ sung các thuật toán

ĐosĐặc Nhĩt quay đầu lại và cười một cách ngậm ngùi: “Tôi cũng đang suy nghĩ về điều này. Phương pháp thống kê mà ông ấy đề xuất nghe có vẻ như là chuyện viển vông, nhưng kết quả thì rõ ràng trước mắt chúng ta rồi.

Tôi ước lượng rằng, với sự hướng dẫn của giáo sư, hệ thống dịch thuật Kiều Trị Dun sẽ có chất lượng được cải thiện đáng kể.

Chúng ta không cần phải chuẩn bị cẩn thận các câu ngắn; nó có thể được áp dụng trong nhiều tình huống khác nhau, chứ không chỉ giới hạn trong lĩnh vực quân sự.”

Galvin gật đầu: “Đúng vậy. Ban đầu tôi cũng không tin, bởi vì ngôn ngữ rõ ràng là thứ được điều khiển bởi các quy tắc, làm sao có thể giải quyết được bằng cách thống kê? Nhưng ông ấy đã chứng minh điều đó bằng thực tế.

Thật xứng đáng là một giáo sư – khả năng nhìn thấu bản chất của vấn đề ở giáo sư thật sự vượt qua các ranh giới lĩnh vực.”

ĐosĐặc Nhĩt suy nghĩ một lát rồi nói: “Bạn nói đúng. Cảm giác như ông ấy có thể nhìn thấu bản chất của công nghệ dịch tự động vậy.

Có lẽ đó là lợi ích mà việc rèn luyện về toán học mang lại… Tôi e rằng nếu tiếp tục ở bên giáo sư thêm một thời gian nữa, tôi cũng muốn học tiếp để lấy bằng tiến sĩ toán học đấy.”

Galvin ngạc nhiên nhìn anh: “Tiến sĩ toán học à? Đừng đùa đâu.”

ĐosĐặc Nhĩt nói nghiêm túc: “Tôi không đùa đâu.

Ngay cả những thông tin mới nhất cũng đã được công bố trong cuốn sách số 69 rồi đấy!

Nếu toán học thực sự có thể giúp chúng ta hiểu sâu hơn về bản chất của vấn đề, tôi nghĩ việc học tiếp để lấy bằng tiến sĩ thống kê cũng không phải là điều tồi tệ.”

Galvin im lặng một lúc rồi cười nói: “Nếu bạn đi, tôi cũng sẽ đi theo.”

ĐosĐặc Nhĩt nâng ly bia đầy đến nỗi nước sắp tràn ra và nói: “Nâng cốc vì giáo sư! Giáo sư sẽ mang lại chiến thắng cho chúng ta!”

Galvin cười đáp lại: “Nâng cốc! Chỉ mong là tính cách của giáo sư có thể ôn hòa một chút thôi.”

Bên kia, hai kỹ sư của IBM là Casper Hudd và Peter Sheridan cũng rất ngưỡng mộ Lâm Nhân.

Casper xoa má và hỏi: “Peter, bạn nghĩ mô hình thống kê của giáo sư có thực sự hiệu quả không?”

Peter đặt bút xuống và cười nói: “Casper, tôi phải thú thật là ban đầu tôi hoàn toàn không tin vào ông ấy, nhưng bây giờ tôi đã hoàn toàn thuyết phục rồi. Phương pháp mà giáo sư đề xuất không chỉ giúp cho hiệu suất của máy tính IBM 7090 được phát huy tối đa, mà còn giúp cho quá trình dịch thuật trở nên có cơ sở dựa trên xác suất.”

Casper gật đầu: “Tôi thấy nhóm người học dưới sự

“Algoritma mà giáo sư tối ưu hóa thật hoàn hảo.”

Peter cười đắng: “Phép thuật à? Là một trong những chuyên gia Nhà toán học xuất sắc nhất thời đại này… có lẽ là duy nhất, thì thống kê đối với giáo sư chỉ là trò chơi số ngôi đơn giản mà thôi.

Chỉ là tôi không ngờ giáo sư lại có thể kết hợp lý thuyết xác suất và ngôn ngữ học một cách tài tình đến thế; trước đây tôi chưa bao giờ nghĩ rằng dịch tự động có thể được phát triển theo hướng đó.”

Castbert tò mò hỏi: “Anh nói giáo sư thông thạo tiếng Nga, và những câu tiếng Nga mà ông ấy nói hôm nay thực sự rất chuẩn xác. Đồng thời, ông ấy còn am hiểu nhiều lĩnh vực khác nhau; không chỉ IBM, có lẽ cả nước Mỹ cũng không ai có thể thiết kế ra phương án như vậy. Liệu giáo sư có liên quan gì đến Liên Xô không?”

Peter trả lời không nói được gì: “Người Liên Xô sẽ để giáo sư ở lại Mỹ sao? Nếu tôi là Nikita, tôi sẽ không để một tài năng như giáo sư ở lại Nhà Trắng đâu. Dù có thể nhận được các bí mật công nghệ từ NASA, nhưng so với chính giáo sư, điều đó chắc chắn không có giá trị bằng. Hơn nữa, bạn đã bao giờ nghĩ đến việc nếu giáo sư không ở NASA mà hợp tác với Koroliov ở Moscow, liệu Mỹ có thể chiến thắng trong cuộc chạy đua vào không gian không?”

Castbert chỉ suy nghĩ một chút rồi lập tức lắc đầu: “Không thể nào.”

“Vì vậy, nếu giáo sư có liên quan đến Liên Xô, làm sao ông ấy có thể ở lại Mỹ được? Công việc đầu tiên mà ông ấy cần làm chắc chắn là dẫn đầu sứ mệnh đổ bộ người lên Mặt Trăng tại Moscow.” Peter cười nói.

Việc một người Nhà khoa học thông thạo tiếng Nga là có thể, nhưng việc sở hữu những khả năng ảnh hưởng đến sự cân bằng thì lại khó có thể xảy ra. Nếu họ chỉ ngưỡng mộ tài năng học thuật của giáo sư, thì việc ngưỡng mộ một cách toàn diện như John Morgan mới là điều đáng nói đến. Tuy nhiên, điểm mà Ngô Thẩm ngưỡng mộ giáo sư lại khác với John Morgan.

“Giáo sư, làm thế nào mà ông nghĩ đến việc sử dụng phòng trưng bày để xây dựng hình ảnh doanh nghiệp vậy?” Ngô Thẩm nâng ly rượu vang lên, nụ cười rạng rỡ trên khuôn mặt.

Phòng trưng bày màu xanh đậm bên Quảng trường Thời đại đã mang lại danh tiếng lớn cho IBM. Vốn dĩ, Quảng trường Thời đại luôn là biểu tượng của New York, và hầu như mọi du khách đến thành phố này đều muốn ghé thăm nơi này.

Và Phòng trưng bày Xanh Đậm đã thu hút sự chú ý của mọi người bằng một phong cách hoàn toàn không thuộc về thời đại này. Sự kết hợp giữa bộ cờ vua trí tuệ nhân tạo duy nhất trên thế giới bên trong phòng trưng bày – có thể tự động đối đầu với con người – đã gây ra một ấn tượng chưa từng có đối với công chúng hiện nay. Công ty América đã có truyền thống lâu dài trong việc thể hiện sức mạnh công nghệ của mình thông qua các buổi triển lãm công khai; truyền thống này có thể được truy ngược lại từ thời kỳ Anh. Dù là đoàn tàu hỏa đầu tiên do Stephen phát minh hay những con tàu biển sau này, người Anh luôn tập hợp công chúng và quảng bá rầm rộ trên báo chí. Trong số đó, bóng đèn điện của Edison và điện thoại của Bell cũng là những ví dụ điển hình. Tuy nhiên, tất cả những thành tựu đó chỉ mang tính chất tạm thời; chỉ khi sản phẩm đó thực sự trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày của mọi người, thì họ mới có thể hiểu rõ hơn về công ty và thương hiệu đó. Nhưng với sự xuất hiện của Phòng trưng bày Xanh Đậm, bất kỳ ai đã đến đó đều sẽ in sâu trong lòng hình ảnh của căn phòng trưng bày được tạo nên bởi những đường nét màu xanh đậm và đen. Ấn tượng về IBM = trí tuệ nhân tạo = công nghệ cao đã được khắc sâu vào tâm trí của mọi người đã đến thăm. Điều này không chỉ giúp IBM xây dựng được hình ảnh thương hiệu liên kết với trí tuệ nhân tạo, mà còn gần như định đoạt rằng, nếu Nhà Trắng quyết tâm cạnh tranh với Liên Xô/Nga trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thì các nhà cung cấp sẽ không còn lựa chọn nào khác ngoài IBM. Điều này đồng nghĩa với việc lời khuyên của Lâm Nhân đã mang đến cho IBM một khách hàng lớn nhất thế giới, cùng với những hợp đồng dài hạn kéo dài hàng thập kỷ. Công ty General Aerospace thuộc sở hữu của John Morgan đã nhận được hợp đồng từ NASA và thậm chí còn trả lại cổ phần cho Lâm Nhân; trong khi Ngô Thẩm thì chẳng cần phải đưa ra bất kỳ đổi lại nào cả. Đừng nói đến việc Lâm Nhân gọi anh ta là kẻ ngốc, ngay cả khi Lâm Nhân chỉ trích anh ta trực tiếp, anh ta cũng chỉ biết đáp lại “vâng, tôi là kẻ ngốc”. Bên trong phòng riêng, nhân viên phục vụ lặng lẽ rời đi, để lại không gian yên tĩnh cho cuộc trò chuyện. “Bởi vì tôi nghĩ rằng những công nghệ trí tuệ nhân tạo như Xanh Đậm nên để lại ấn tượng sâu sắc cho công chúng, chứ không chỉ được trưng bày bên trong IBM mà thôi. Và lý do tại sao lại cần mời các nghệ sĩ để thiết kế… Một rạp hát bình thường làm sao có thể xứng đáng với Xanh Đậm chứ?”

Ngô Thẩm mỉm cười và gật đầu: “Bạn nói rất đúng đấy. Lần đầu tiên tôi nhìn thấy Con Thuyền Công Nghệ được hoàn thành, tôi có cảm giác nó không thuộc về thời đại này. Chính nhờ có bạn mà Deep Blue và Con Thuyền Công Nghệ mới được ra đời. Giáo sư, tôi thực sự phải cúi chào ngài một ly.” Đừng nói là ngay cả Stephen Hawking đến cũng phải cúi chào ngài đâu… Trước mặt Lâm Nhân, ngay cả bạn cũng phải cúi chào tôi đấy.

Ngô Thẩm tiếp tục nói: “Giáo sư, thay mặt cho công ty IBM, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất của chúng tôi. Không chỉ riêng Deep Blue, mà trong dự án Kiều Trị Dun-IBM, những đóng góp của ngài thực sự khiến người ta phải kinh ngạc. Phương pháp đổi mới của ngài đã giúp hệ thống dịch tự động của chúng tôi đạt được những bước tiến đột phá.” Mặc dù hiện tại vẫn chưa thể nói là có những bước tiến đột phá, nhưng Ngô Thẩm đã rất tin tưởng vào điều đó.

Lâm Nhân gật đầu và nói: “Đó là điều đáng lẽ phải làm. Hơn nữa, Ngô Thẩm, dù là Deep Blue hay máy dịch Kiều Trị Dun, những đóng góp của tôi cho IBM không thể được đo lường bằng tiền bạc đâu.” Lâm Nhân hoàn toàn không hề kiêu ngạo chút nào. Điều này khiến nụ cười trên khuôn mặt Ngô Thẩm trở nên cứng đơ lại: “Giáo sư, chúng tôi sẽ trả cho ngài một khoản tiền thưởng xứng đáng.”

Lâm Nhân lắc đầu: “Tôi không quan tâm đến tiền bạc đâu.” Ngô Thẩm nghĩ lại và thấy rằng thực sự chưa bao giờ nghe nói rằng ngài quan tâm đến tiền bạc cả. Tuy nhiên, khi nghe nói đến việc yêu cầu cổ phần, Ngô Thẩm vẫn còn hơi do dự.

“Giáo sư…” Chưa kịp cho Ngô Thẩm nói hết, Lâm Nhân đã tiếp tục: “Tôi cần bạn đáp ứng một điều kiện nhỏ của tôi. Nếu bạn không thể đáp ứng điều kiện đó, có lẽ tôi sẽ phải xem xét khả năng hợp tác với General Electric.” General Electric… Nhóm các công ty liên quan đến việc phát hiện các yếu tố then chốt… Mối quan hệ giữa Lâm Nhân và gia tộc Morgan thì không cần phải nói nhiều. Ngô Thẩm hiểu rõ điều đó hơn ai hết. Và General Electric cũng sản xuất máy tính… Mặc dù General Electric không sản xuất máy tính lớn, nhưng dòng máy tính GE-225 của họ, với cấu hình dựa trên transistor, được sử dụng để xử lý các công việc như lập bảng lương, quản lý hàng tồn kho và kế toán… General Electric có khả năng và nguồn lực để làm điều đó. Nếu kết hợp thêm Lâm Nhân và sức ảnh hưởng của ông ấy như một bậc thầy, thì quả thực họ có thể tạo ra một mối đe dọa lớn đối với IBM.

Giọng điệu