Buzz
Tỷ phú công nghệ đứng đầu tập đoàn chip giá trị nhất hành tinh mới đây chia sẻ: Nếu được làm lại tuổi thanh xuân, ông sẽ chọn con đường nghiên cứu Vật lý học thay vì CNTT.
Nhân chuyến công du tới Bắc Kinh, vị lãnh đạo Nvidia tiết lộ ông tốt nghiệp đại học năm 20 tuổi và nếu có cơ hội làm lại, 'Jensen thời trẻ' sẽ đam mê ngành Vật lý ứng dụng thay vì Khoa học Máy tính.
Hồ sơ LinkedIn cho thấy vị CEO này nhận bằng cử nhân Kỹ thuật Điện từ Đại học Bang Oregon (1984) và bằng thạc sĩ cùng chuyên ngành tại Stanford (1992).
Tháng 4/1993, trong bữa ăn tại chuỗi nhà hàng Denny's ở San Jose, ông Huang cùng hai đồng nghiệp Chris Malachowsky và Curtis Priem đã khai sinh ra đế chế Nvidia.
Dưới sự dẫn dắt của vị CEO tài ba suốt 3 thập kỷ, Nvidia đã vươn lên trở thành tập đoàn giá trị nhất toàn cầu, thậm chí phá vỡ kỷ lục khi trở thành công ty đầu tiên đạt mốc 4.000 tỷ USD vốn hóa, vượt mặt cả Apple và Microsoft.
Hình ảnh CEO Nvidia Jensen Huang trong chuyến thăm Bắc Kinh (Nguồn: Reuters)
Lý giải về sự lựa chọn Khoa học Vật lý, vị CEO Nvidia nhấn mạnh đây chính là chìa khóa cho thế hệ AI tương lai - thứ được gọi là 'AI vật lý' hay 'AI lập luận', đòi hỏi nền tảng vững chắc về các nguyên lý vật lý, hiệu ứng ma sát và mối quan hệ nhân quả.
Là một bộ phận quan trọng của khoa học tự nhiên, Vật lý học tập trung nghiên cứu các hệ thống vô cơ cùng các hiện tượng vật chất, bao quát nhiều phân ngành từ vật lý lý thuyết, hóa học đến thiên văn học và khoa học địa chất.
Quan điểm của ông Huang phản ánh xu hướng tích hợp ngày càng sâu rộng giữa AI và Vật lý học - một cuộc cách mạng đang định hình lại diện mạo của nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực nghiên cứu khoa học.
Dòng chip GPU từ NVIDIA hiện đóng vai trò nền tảng cho các hệ thống AI đình đám, trong đó không thể không kể đến (Nguồn: Reuters)
Công nghệ AI ngày nay đang được ứng dụng để tối ưu hóa quá trình mô phỏng, xử lý dữ liệu thực nghiệm, phát hiện các quy luật vật lý mới và tự động hóa nghiên cứu trong đa dạng lĩnh vực từ khoa học vật liệu, vật lý lượng tử đến nghiên cứu biến đổi khí hậu và năng lượng nguyên tử.
Những phương pháp machine learning như supervised learning, unsupervised learning và reinforcement learning đang giúp AI xử lý dữ liệu phức tạp, tối ưu thí nghiệm và đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu đáng kể.
Dù vậy, sự kết hợp giữa AI và vật lý vẫn đối mặt với nhiều rào cản như yêu cầu về big data, nhu cầu tài nguyên điện toán khổng lồ và nguy cơ bias trong mô hình. Những thách thức này đang dần được khắc phục nhờ nỗ lực nghiên cứu đa ngành và sự hỗ trợ từ các đại gia công nghệ như Nvidia.
Lời chia sẻ từ tỷ phú đứng thứ 6 thế giới không đơn thuần là gợi ý nghề nghiệp cho giới trẻ, mà còn mở ra lộ trình phát triển mới cho ngành công nghiệp AI - nơi trí tuệ nhân tạo không chỉ dừng lại ở xử lý thông tin, mà cần tiến tới khả năng nhận thức và tương tác thông minh với thế giới vật chất.
