“Giải thưởng danh dự nhất trong lĩnh vực công nghệ thông tin – Giải Turing đã được công bố. Vào ngày 20 tháng 3, ông Leight Chen thuộc Hiệp hội Máy tính ACM đã trở thành người đoạt giải Turing năm 2026, nhằm tôn vinh những đóng góp cơ bản của ông trong lý thuyết trí tuệ nhân tạo, bao gồm việc làm thay đổi cách con người hiểu mối liên hệ giữa sóng não và trí tuệ nhân tạo.

Leight cũng là người thứ hai vừa giành được Giải Nobel vừa giành được Giải Turing.”

Mỗi năm vào khoảng tháng Ba hoặc Tháng Tư, người đoạt giải Turing của năm trước sẽ được công bố.

Ngay sau khi kết quả được công bố vào cuối năm 2026, HBM đã trở thành ứng viên không thể tranh cãi cho giải Turing năm đó.

Nếu Hiệp hội Máy tính ACM trao giải này cho bất kỳ nhà khoa học nào khác, họ chắc chắn sẽ coi đó là một sự xúc phạm chứ không phải là vinh dự.

Vì vậy, ACM không chần chừ và đã công bố kết quả ngay vào cuối tháng Ba. Họ cũng biết rằng Trần Nguyên Quang sẽ không thể có mặt tại buổi lễ trao giải và bữa tiệc tối để nhận giải, vì vậy họ chỉ cử Giáo sư Yao thử liên lạc với Trần Nguyên Quang.

Đúng như dự đoán của ACM, Trần Nguyên Quang đã từ chối, thậm chí còn không đồng ý tham gia qua hình thức trực tuyến bằng robot.

Tuy nhiên, ông ấy đã đề xuất một phương án mới, đó là cử một đại diện tham gia thay mình. “Thưa Giáo sư Yao, tôi sẽ cử một nhà khoa học trẻ làm đại diện để nhận giải thay tôi. Đồng thời, tôi muốn anh ấy giải thích một số suy nghĩ mới nhất của tôi về trí tuệ nhân tạo.”

Là người Hoa đầu tiên giành được Giải Turing, Trần Nguyên Quang làm điều này không phải để tôn vinh ACM mà là để tôn vinh Giáo sư Yao.

“Liệu ông có thể giúp tôi nhận giải thay tôi tại lễ trao giải Turing của ACM và giải thích nội dung bài báo này không? Chi tiết có trong tệp đính kèm.”

Như mọi khi, Du Gao đến văn phòng và mở hộp thư email để xem các thông tin trong 24 giờ vừa qua.

Một email có người gửi là Nguyên Quang ngay lập tức thu hút sự chú ý của anh.

Nguyên Quang? Trong số những người mà anh quen biết, chỉ có một người mang cái tên này, nhưng mọi người thường không gọi tên thật của anh mà gọi anh là “Quang Thần”.

Du Gao là một giáo sư phụ trách tại Đại học Khoa học Thân Hải, và trước đây anh chủ yếu nghiên cứu về học máy sâu.

Do đã từng thực hiện một số nghiên cứu về khoa học não bộ trong thời gian học sau đại học, nên trong thời gian làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Khoa học Thân Hải, anh đã nộp đơn xin tham gia một dự án nghiên cứu về học máy liên quan đến khoa học não bộ.

Cuối cùng, đề tài nghiên cứu này không được Quỹ Nghiên cứu Tự nhiên quan tâm trong quá trình nộp hồ sơ; ban đầu tôi nghĩ nó chắc chỉ đạt được mức đề tài cấp tỉnh thôi. Nhưng kết quả lại là nó được Trần Nguyên Quang chú ý đến và trở thành một phần của nghiên cứu tiền khởi cho khung công nghệ HBM – một trong những khám phá vĩ đại nhất của thế kỷ 21.

Tất nhiên, theo quan điểm của các học giả Trung Quốc, việc gọi nó là “một trong những khám phá vĩ đại” hoàn toàn có thể bị loại bỏ; ChatGPT cũng rất mạnh mẽ, nhưng rõ ràng nó vẫn kém xa khung công nghệ trí tuệ nhân tạo HBM.

Chính nhờ may mắn được tham gia vào việc nghiên cứu và phát triển công nghệ HBM, Du Gao cũng được ghi tên là một đồng tác giả trong các bài báo liên quan đến lĩnh vực này. Chưa kịp hoàn thành chương trình sau tiến sĩ, anh đã nhận được vị trí Phó Giáo sư Đặc biệt tại Thân Hải. Dù vị trí này không có biên chế chính thức, nhưng về mặt điều kiện làm việc và tính ổn định thì không khác gì những người có biên chế. Ít nhất thì đây là vị trí mà trước đây Du Gao còn chẳng dám mơ tưởng đến; đây là một trường đại học thuộc Thân Hải, với giá trị tương đương với các trường 211 ở các thành phố cấp hai hoặc các trường 985 ở những tỉnh kém phát triển.

Trước đây, dù có bằng cấp cao và người hướng dẫn tiến sĩ không nổi tiếng, nhưng những đề tài nghiên cứu mà Du Gao thực hiện lại thuộc lĩnh vực ít được quan tâm, nên anh gần như không có danh tiếng gì cả. Thế nhưng, chỉ trong chốc lát, tên tuổi của anh đã nổi lên như diều không thể ngờ tới.

Ví dụ, hàng năm Baidu sẽ tổ chức cuộc bình chọn những nhà khoa học trẻ người Hoa trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, từ hàng chục nghìn nhà khoa học người Hoa để chọn ra 100 người. Các tiêu chí đánh giá bao gồm trình độ học vấn, ảnh hưởng học thuật, tiềm năng nghiên cứu… Trước đây, dù có 100 hay thậm chí 1000 người được đề cử, Du Gao cũng không thể nào lọt vào danh sách đó; bởi vì tiêu chí đánh giá không phải do người Hoa đặt ra, mà là do cộng đồng người Hoa quy định. Tuy nhiên, nhờ việc tham gia dự án HBM, anh đã thành công trong việc lọt vào danh sách những nhà khoa học trẻ người Hoa được Baidu bình chọn vào tháng 4. Du Gao là người duy nhất trong số những nhà khoa học trẻ này không đến từ các trường đại học 985/211. Các nhà khoa học trẻ khác đều đến từ các trường đại học ở nước ngoài, Viện Khoa học Trung Quốc, các trường 985/211, hoặc các tập đoàn công nghệ hàng đầu trong và ngoài nước.

Du Gao rất rõ ràng biết mình cần phải kết bạn với ai mới có cơ hội

Chỉ có Thần Ánh Sáng mới có thể nói ra những lời như “Việc nhận giải Turing cũng tạm được thôi”. Bảo tôi đến nhận giải thay họ, quả là một công việc khá tốt đấy. Việc để anh ấy đại diện cho Thần Ánh Sáng đến nhận giải tại lễ trao giải ACM và đồng thời giới thiệu về bài báo mới nhất của Thần Ánh Sáng, chắc chắn là một vinh dự lớn. Tại sao lại không gọi người khác chứ? Trong tổ chức Quang Giáp Không Gian cũng có không ít học giả nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo mà. Thực ra, chủ yếu là vì Trần Nguyên Quang lo ngại rằng nếu cử nhân viên của Quang Giáp Không Gian đi, mọi người có thể sẽ cảm thấy e ngại do những sự việc trước đây, sợ rằng họ sẽ không thể trở về. Như Lục Kỳ, nếu anh ấy phải đến Mỹ để tham gia lễ trao giải ACM, khả năng không trở về sẽ lên đến hơn 90%. Du Gao rất mong đợi bài báo này. Hầu hết các học giả đều dùng bài báo của mình để chứng minh năng lực học thuật của mình, nhưng Trần Nguyên Quang thì không cần phải làm vậy. Chỉ cần đặt một cái tiêu đề cho cái tên đó, không cần nội dung gì cả, đưa nó ra bất kỳ hội nghị khoa học nào, hội nghị đó cũng sẽ dành riêng thời gian và địa điểm cho anh ấy, và các học giả trên toàn thế giới sẽ đổ xô đến. Là một nhà khoa học hàng đầu đã mở ra những hướng mới trong vật lý hạt và trí tuệ nhân tạo, đó chính là danh tiếng mà anh ấy đã tích lũy được qua những thành tựu trong quá khứ.

“Kỹ năng không đồng nghĩa với trí thông minh; trí thông minh vẫn chưa có định nghĩa duy nhất. Điều chúng ta có thể đồng ý hôm nay là, mục tiêu và khả năng thích nghi với các môi trường khác nhau là rất quan trọng. Các hệ thống học máy sâu hiện nay vẫn còn rất hạn chế, bởi vì về bản chất, chúng chỉ là những chương trình kỹ năng được huấn luyện trên lượng dữ liệu lớn mà thôi. Để đánh giá trí thông minh của trí tuệ nhân tạo, chúng ta cần những tiêu chuẩn khác; những tiêu chuẩn này tập trung vào khả năng tổng quát hóa và hiệu quả trong việc tiếp thu kiến thức. Bằng cách bổ sung những tiêu chuẩn này, chúng ta có thể xây dựng một tiêu chuẩn thống nhất, tiêu chuẩn này không chỉ có thể dùng để đánh giá trí thông minh của trí tuệ nhân tạo, mà còn có thể dùng để đánh giá trí thông minh của con người nữa.”

“Về thuật ngữ ‘trí thông minh’, các nhà nghiên cứu vẫn chưa đạt được sự đồng thuận khoa học về một định nghĩa duy nhất. Tuy nhiên, những đặc điểm phổ biến của trí thông minh bao gồm hai khía cạnh: khả năng thực hiện cụ thể một nhiệm vụ (“đạt được mục tiêu”) và tính tổng quát cũng như khả năng thích nghi với nhiều

Trí tuệ nhân tạo chỉ tập trung vào những nhiệm vụ cụ thể thường thể hiện tốt hơn con người rất nhiều trong những lĩnh vực đó. Tuy nhiên, khi giải quyết các vấn đề tổng quát, chúng thiếu đi sự linh hoạt và khả năng thích ứng của con người.

Vì vậy, việc trong các tiêu chuẩn đánh giá trí tuệ nhân tạo trước đây quá tập trung vào hiệu suất trong những nhiệm vụ cụ thể đã khiến trí tuệ nhân tạo thiếu tính tổng quát.

Một quan điểm phổ biến khác cho rằng trí tuệ bao gồm khả năng tổng quát để học hỏi và tiếp thu những kỹ năng mới, những kỹ năng này có thể được áp dụng vào các vấn đề chưa từng xuất hiện trước đó. Quan niệm này phản ánh một góc nhìn đã tồn tại từ lâu và có ảnh hưởng sâu sắc đến lịch sử khoa học nhận thức; nó tạo nên sự đối lập rõ ràng với quan điểm của tâm lý học tiến hóa – coi trí tuệ là một quá trình linh hoạt, thích ứng cao và có tính chất tổng quát, có khả năng chuyển đổi kinh nghiệm thành hành động, kiến thức và kỹ năng.

Du Gao cảm thấy rằng kiến thức của mình còn hạn chế; nội dung của cuốn sách dài hàng trăm trang, chứa rất nhiều thông tin về khoa học nhận thức. Mặc dù ông đã từng học một số khóa học liên quan đến khoa học não bộ, việc đọc những nội dung này vẫn rất khó khăn đối với ông.

Dù là quan điểm của tâm lý học tiến hóa hay tâm lý học nhận thức được đề cập trong email của Trần Nguyên Quang, Du Gao đều nhận thấy rằng mình cần phải bổ sung kiến thức trước, hoặc tham khảo ý kiến của các giáo sư chuyên ngành tại trường để có thể tiếp tục đọc hết bài luận này.

Tại buổi lễ trao giải, nếu chỉ đơn giản là đọc bài thì không thành vấn đề; ai cũng có thể làm điều đó. Nhưng nếu là ứng cử viên tổng thống, việc có thể nhìn vào bảng ghi lời trong suốt bài phát biểu cũng không thành vấn đề. Còn sau buổi lễ, khi các nhà khoa học đặt ra nhiều câu hỏi, Du Gao chỉ cần trả lời rằng “Tôi không biết” và nói rằng mình chỉ đến đây để hỗ trợ Ông Guang Shen tham dự buổi lễ trao giải thôi.

Nhưng dù là yêu cầu trong email của Trần Nguyên Quang là phải thuyết trình, hay Du Gao muốn tạo dựng mối quan hệ với các chuyên gia hàng đầu tại lễ trao giải ACM để có cơ hội hợp tác nghiên cứu, ông đều cần phải nắm vững nội dung bài luận một cách sâu sắc.

Hơn nữa, điều gọi là “thế mạnh sớm” chính là điều này.

Trong nửa năm kể từ khi HBM được phát minh, hơn một nửa số bài báo trên các tạp chí học thuật và hội nghị khoa học đều xoay quanh HBM. Việc xác minh hiệu quả của mô hình trí tuệ nhân tạo HBM cũng có thể trở thành chủ đề cho các bài báo khoa học. Người ta cũng có thể tự đặt ra

Sử dụng dữ liệu điện não của các tài xế đến từ những thành phố khác nhau để huấn luyện các mô hình HBM, sau đó phân tích sự khác biệt giữa hai loại mô hình này trong lĩnh vực lái xe tự động, và xem liệu chúng có phản ánh được những khác biệt trong cách lái xe của các tài xế ở các thành phố khác nhau hay không; nếu có thể làm được như vậy, cũng hoàn toàn có thể công bố một bài báo khoa học.

Việc mở nguồn mã nguồn của HBM đã diễn ra, nhưng hiện vẫn chưa có nhiều ứng dụng thực tế trong lĩnh vực công nghiệp; tuy nhiên, số lượng bài báo khoa học liên quan đến giới học thuật đã tăng lên rất nhanh.

Câu chuyện mới nhất sẽ được đăng đầu tiên trên diễn đàn sách số 69!

Chỉ cần bạn có một ý tưởng tốt một chút, bạn đã có thể công bố một bài báo dựa trên mô hình HBM, và các tạp chí khoa học cũng rất muốn đăng những bài viết như vậy.

Các nghiên cứu học thuật xoay quanh mô hình HBM giống như những “phiên bản sao” được mọi người cùng nhau tham gia vào; có rất nhiều người đang tranh đua trong lĩnh vực này.

Bây giờ, có vẻ như “Thần Ánh Sáng” thấy rằng số lượng “phiên bản sao” hiện có còn ít, nên đã mở thêm những phiên bản mới; Du Gao, người biết trước vị trí của những phiên bản mới này, chắc chắn sẽ tận dụng lợi thế này để nỗ lực phát triển sự nghiệp mạnh mẽ.

Anh ấy đã chuẩn bị sẵn sàng: một mặt, anh ấy đọc kỹ bài báo đó để chuẩn bị cho buổi thuyết trình tại lễ trao giải ACM; mặt khác, anh ấy cũng viết thêm một số bài báo nữa theo hướng dẫn của “Thần Ánh Sáng”, như vậy thì chỉ trong vòng một năm, KPI học thuật của anh ấy tại Đại học Khoa học đã được hoàn thành; phần còn lại của năm, anh ấy hoàn toàn có thể thả lỏng và tận hưởng cuộc sống.

Ngoài ra, trong quá trình đọc kỹ bài báo, nếu có bất kỳ thắc mắc nào, anh ấy cũng có thể gửi email hỏi “Thần Ánh Sáng”; còn cơ hội nào tốt hơn để gần gũi với “Thần Ánh Sáng” hơn thế nữa chứ?

Nói một cách phóng đại một chút, có thể coi như anh ấy đang theo học “Thần Ánh Sáng” ở mức độ cao; ở nhiều trường đại học hàng đầu của Mỹ, có rất nhiều sinh viên chỉ cần hoàn thành một dự án nghiên cứu như vậy là đã có thể tốt nghiệp, và những dự án này đều thuộc về các trường đại học hàng đầu.

Đại học Yale có một chương trình đặc biệt dành cho người trung niên và cao tuổi, chỉ kéo dài trong vòng tám tháng; đây là chương trình thạc sĩ dạng học tập tập trung, với học phí cao và yêu cầu nhập học rất khắt khe; đây thực sự là một con đường để bạn có được danh tiếng từ Đại học Yale.

“Ý anh là anh muốn thiết lập một bộ tiêu chuẩn để đán

Điều này có nghĩa là bộ tiêu chuẩn này cần phải đủ khả năng đánh giá được mức độ trí tuệ của cả trí tuệ nhân tạo lẫn trí tuệ con người, và đưa cả hai vào cùng một phạm vi đánh giá.

Liu Pengfei lập tức hiểu ý của đối phương; đây không phải là một ý tưởng mới chút nào: “Trước đây, rất nhiều học giả đã từng nghĩ đến việc thực hiện các nghiên cứu liên quan. Thành thật mà nói, đây không phải là một ý tưởng mới. Chỉ là trong quá trình thử nghiệm, chưa ai có thể đạt được kết quả tốt. Bởi vì trước đây, việc đánh giá trí tuệ của trí tuệ nhân tạo dựa trên mức độ thành thục trong các kỹ năng cụ thể. Cách tiếp cận này khiến cho việc đánh giá các khía cạnh khác như tính ổn định và linh hoạt bị bỏ qua.”

Vì vậy, cần phải có một hệ thống đánh giá cao cấp hơn, có khả năng áp dụng rộng rãi hơn. Điểm khó trong việc xây dựng hệ thống này nằm ở việc làm thế nào để đánh giá được khả năng của trí tuệ nhân tạo trong việc xử lý những tình huống chưa từng gặp phải trước đây.

Các bài kiểm tra trí tuệ và đánh giá kỹ năng thực chất thuộc lĩnh vực tâm lý đo lường, và cũng nằm trong phạm vi khoa học tâm lý. Nhưng vì đây là những bài kiểm tra, nên chắc chắn rằng hệ thống đánh giá này sẽ được thiết kế dành riêng cho những vấn đề cụ thể, và trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể thông qua việc đào tạo chuyên biệt để vượt qua những hạn chế này.

Vì vậy, điều này thực sự rất khó. Tôi không nghĩ rằng với khuôn khổ học thuật hiện tại, điều này có thể được thực hiện được. Nếu bạn của bạn thực sự có thể làm được điều này, tôi nghĩ anh ấy hoàn toàn xứng đáng nhận Giải thưởng Turing.” Liu Pengfei cho rằng người bạn của Du Gao đang mơ tưởng quá mức.

Du Gao nghĩ thầm: Không, năm nay Giải thưởng Turing chỉ có thể được trao cho “người bạn” của tôi thôi… Dù anh ta có đến nhận giải trực tiếp hay không cũng vậy.

“Ngoài ra, bạn có nghe về giả thuyết yếu tố G chưa?” Liu Pengfei hỏi.

Du Gao lắc đầu: “Chưa.”

“Đây là một giả thuyết do các nhà tâm lý học đề xuất trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ. Bởi vì có rất nhiều loại bài kiểm tra trí tuệ khác nhau, như Bài kiểm tra Trí tuệ Wechsler, Thang đo Stanford-Binet, Bài kiểm tra suy luận tiêu chuẩn Raven, v.v. Mỗi loại bài kiểm tra đều tập trung vào những khía cạnh khác nhau, nhưng một số người lại luôn đạt được điểm số khá cao trong tất cả các bài kiểm tra này. Hơn nữa, những người này dường như luôn thể hiện tốt hơn người khác trong mọi lĩnh vực của cuộc sống; họ học hỏi nhanh hơn, và thành thục hơn trong việc thực hiện bất kỳ kỹ năng nào so với người khác.

Vì v