Lê Viết Quốc: Nhà khoa học gốc Việt đứng sau những viên gạch đầu tiên của cuộc cách mạng AI

Lê Viết Quốc không nổi tiếng theo cách của một CEO, không điều hành một tập đoàn nghìn tỷ USD, không thường xuyên xuất hiện trên bìa các tạp chí; nhưng trong giới học thuật, số lượng công trình được trích dẫn, mức độ ảnh hưởng của các ý tưởng nghiên cứu và vai trò trong những bước ngoặt của AI hiện đại đã giúp ông trở thành một trong những nhà khoa học gốc Việt có ảnh hưởng nhất trên trường quốc tế.

Từ cậu bé xứ Huế đến trái tim của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo

Tháng 11/2022, khi ChatGPT ra mắt và nhanh chóng tạo nên cơn sốt toàn cầu, thế giới bắt đầu gọi tên những nhân vật như Sam Altman, Demis Hassabis, Dario Amodei hay Jensen Huang. Họ trở thành những gương mặt đại diện cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI), xuất hiện dày đặc trên truyền thông và trong các cuộc thảo luận về tương lai công nghệ.

Nhưng phía sau ánh đèn sân khấu ấy là rất nhiều nhà khoa học âm thầm xây dựng những viên gạch đầu tiên cho cuộc cách mạng AI hiện đại. Trong số đó có một người Việt Nam mà tên tuổi tuy không quá quen thuộc với công chúng, nhưng lại được giới nghiên cứu quốc tế dành sự kính trọng đặc biệt: Lê Viết Quốc (Quoc V. Le), một trong những người đồng sáng lập Google Brain – phòng nghiên cứu AI đã mở ra kỷ nguyên học sâu (Deep Learning) quy mô lớn tại Google. Nhiều công trình khoa học của ông trở thành nền tảng cho các hệ thống dịch máy, nhận dạng ngôn ngữ và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang làm thay đổi cách con người làm việc, học tập và sáng tạo.

Lê Viết Quốc sinh năm 1982 tại Huế, một thành phố nổi tiếng với truyền thống hiếu học và là nơi sản sinh nhiều nhà khoa học, trí thức của Việt Nam. Những năm tháng tuổi thơ của ông gắn với giai đoạn đất nước bắt đầu hội nhập mạnh mẽ sau công cuộc Đổi mới, khi máy tính cá nhân và Internet vẫn còn là những khái niệm khá xa lạ với phần lớn người dân.

Ngay từ nhỏ, Quốc đã bộc lộ niềm say mê đặc biệt với toán học và khoa học tự nhiên, dành nhiều thời gian tìm hiểu cách máy tính hoạt động, cách các chương trình được viết ra và làm thế nào để một cỗ máy có thể "suy nghĩ" giống con người.

Niềm đam mê ấy đưa Quốc tới Australia để theo học đại học. Đây là bước ngoặt đầu tiên, mở ra môi trường giáo dục quốc tế với nền tảng khoa học máy tính hiện đại, giúp ông tiếp cận sớm với những hướng nghiên cứu tiên tiến về trí tuệ nhân tạo và học máy (Machine Learning).

Tại Australia, Lê Viết Quốc không chỉ nổi bật bởi thành tích học tập xuất sắc mà còn được đánh giá là người có khả năng kết hợp tư duy toán học với trực giác kỹ thuật hiếm có. Ông đặc biệt quan tâm đến câu hỏi tưởng như rất đơn giản nhưng đã khiến các nhà khoa học đau đầu hàng chục năm: làm thế nào để máy tính có thể tự học thay vì chỉ làm theo những dòng lệnh do con người lập trình.

Sau khi tốt nghiệp, Lê Viết Quốc tiếp tục theo học chương trình tiến sĩ ngành Khoa học máy tính tại Đại học Stanford – một trong những "cái nôi" của Thung lũng Silicon và cũng là trung tâm nghiên cứu AI hàng đầu thế giới; nơi sản sinh nhiều ý tưởng làm thay đổi ngành công nghệ toàn cầu. Từ Google, Yahoo!, Cisco cho tới NVIDIA, hàng loạt doanh nghiệp công nghệ lớn đều mang dấu ấn của ngôi trường này.

Tại Stanford, Quốc trở thành nghiên cứu sinh của Andrew Ng, một trong những nhà khoa học có ảnh hưởng lớn nhất trong lĩnh vực học máy hiện đại. Khi ấy, AI vẫn chưa phải "ngôi sao" như ngày nay.

Tuy nhiên, Andrew Ng cùng một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu tin rằng, với sự phát triển của Internet, lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh ngày càng tăng của các bộ xử lý đồ họa (GPU), học sâu sẽ có cơ hội bứt phá. Trong nhóm nghiên cứu ấy, Lê Viết Quốc nhanh chóng trở thành một trong những học trò nổi bật nhất.

Các đồng nghiệp đánh giá ông là người làm việc rất tập trung, ít nói nhưng luôn đặt ra những câu hỏi mang tính nền tảng. Thay vì chỉ cải thiện từng thuật toán riêng lẻ, ông quan tâm đến việc xây dựng những phương pháp giúp máy tính có thể tự khám phá quy luật từ dữ liệu, giảm sự phụ thuộc vào các quy tắc do con người định nghĩa sẵn.

Gia nhập Google đúng thời khắc lịch sử

Cuối những năm 2000, Google bắt đầu nhận ra rằng tương lai của công cụ tìm kiếm, dịch máy, nhận dạng giọng nói và quảng cáo thông minh sẽ phụ thuộc vào khả năng khai thác AI. Công ty khi đó quy tụ nhiều bộ óc xuất sắc nhất thế giới, trong đó có Jeff Dean – kỹ sư huyền thoại đứng sau nhiều hạ tầng tính toán của Google.

Lê Viết Quốc gia nhập Google Research vào thời điểm mà AI vẫn chưa phải ưu tiên hàng đầu của tập đoàn. Phần lớn các hệ thống thông minh khi ấy vẫn dựa trên các mô hình thống kê truyền thống, vốn đòi hỏi các kỹ sư phải thiết kế thủ công rất nhiều đặc trưng dữ liệu.

Nhưng một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu, gồm Jeff Dean, Andrew Ng và Lê Viết Quốc, tin rằng cách tiếp cận đó sẽ sớm chạm tới giới hạn. Họ theo đuổi một ý tưởng táo bạo: xây dựng những mạng nơ-ron khổng lồ có khả năng tự học từ hàng triệu, thậm chí hàng tỷ dữ liệu mà không cần con người chỉ dẫn chi tiết.

Ý tưởng ấy khi mới xuất hiện từng bị không ít người hoài nghi. Tuy nhiên, chính sự kiên trì của nhóm nghiên cứu này đã mở ra một chương hoàn toàn mới cho lịch sử AI. Ít năm sau, từ nhóm nghiên cứu nhỏ ấy, Google Brain chính thức ra đời – phòng thí nghiệm sẽ góp phần định hình cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo của thế kỷ XXI. Và Lê Viết Quốc là một trong những người đặt viên gạch đầu tiên cho hành trình ấy.

Lê Viết Quốc và những phát minh đặt nền móng cho ChatGPT và AI hiện đại

Điều thú vị là rất nhiều người biết đến ChatGPT, Gemini hay Claude, nhưng lại không biết rằng phía sau những mô hình này là hàng loạt ý tưởng đã được hình thành từ gần một thập kỷ trước. Trong số những viên gạch nền ấy có dấu ấn rất rõ của Lê Viết Quốc.

Không phải ngẫu nhiên mà nhiều nhà nghiên cứu nhận xét: nếu Google Brain chứng minh Deep Learning có tương lai, thì những công trình của Lê Viết Quốc đã giúp AI học cách "đọc", "viết" và "suy nghĩ" giống con người hơn.

Năm 2014, Lê Viết Quốc công bố mô hình Sequence-to-Sequence (Seq2Seq - biến đổi một chuỗi dữ liệu đầu vào thành một chuỗi dữ liệu đầu ra).

Ví dụ: Một câu tiếng Anh được biến thành tiếng Việt, một câu hỏi được biến thành câu trả lời, một đoạn văn được biến thành bản tóm tắt, một câu lệnh được biến thành đoạn mã lập trình. Vào năm 2014, đây là một bước nhảy vọt.

Trước đó, phần lớn hệ thống dịch máy hoạt động theo kiểu "dịch từng cụm từ". Máy tính cố gắng ghép từng từ với nhau bằng các quy tắc thống kê, khiến câu văn thường cứng nhắc, thiếu tự nhiên và rất khó xử lý những câu dài.

Seq2Seq thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận. Thay vì dịch từng mảnh nhỏ, mô hình cố gắng hiểu toàn bộ ý nghĩa của câu, sau đó mới tạo ra câu mới bằng ngôn ngữ khác. Nói cách khác, AI bắt đầu học cách diễn đạt, chứ không chỉ thay thế từ ngữ.

Google nhanh chóng đưa ý tưởng này vào Google Translate, chất lượng bản dịch được cải thiện rõ rệt ở hàng chục ngôn ngữ. Hàng tỷ người dùng trên thế giới hưởng lợi mà hầu như không biết rằng một trong những nền tảng của sự thay đổi ấy mang dấu ấn của một nhà khoa học gốc Việt.

Trong quá trình nghiên cứu tại Google Brain, Lê Viết Quốc cùng các cộng sự tiếp tục phát triển các phương pháp biểu diễn ngôn ngữ, nổi bật là Doc2Vec, mở rộng ý tưởng từ Word2Vec để không chỉ biểu diễn từng từ mà còn biểu diễn cả câu, đoạn văn và tài liệu dưới dạng các véc-tơ số.

Ngày nay, khi ChatGPT có thể trả lời một câu hỏi dài hàng trăm từ mà vẫn giữ đúng mạch ý, đó là nhờ AI đã học được cách biểu diễn ngôn ngữ ở mức rất sâu – một hướng nghiên cứu mà Lê Viết Quốc có nhiều đóng góp từ rất sớm.

Điều thú vị là trong danh sách các công trình nổi tiếng của Lê Viết Quốc, không có bài báo nào mang tên "ChatGPT". Ông cũng không phải người phát minh kiến trúc Transformer – nền tảng trực tiếp của các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay.

Tuy nhiên, nếu nhìn dưới góc độ lịch sử công nghệ, đóng góp của ông nằm ở tầng sâu hơn: Seq2Seq giúp AI học cách chuyển đổi và sinh ngôn ngữ; Doc2Vec giúp AI biểu diễn và hiểu văn bản; Neural Architecture Search mở ra khả năng AI tự tối ưu chính mình; AutoML giúp việc xây dựng AI trở nên phổ biến hơn.

Những công trình ấy được ví như hệ thống móng, cột và dầm của một tòa nhà. Khi ChatGPT, Gemini hay Claude xuất hiện, công chúng nhìn thấy phần kiến trúc rực rỡ phía trên mặt đất. Nhưng chính những nghiên cứu nền tảng từ nhiều năm trước mới là thứ giúp tòa nhà ấy có thể vươn cao.

Đó cũng là lý do trong giới học thuật, Lê Viết Quốc được đánh giá không chỉ là một kỹ sư xuất sắc của Google Brain, mà còn là một trong những nhà khoa học góp phần định hình cách AI hiện đại học hỏi, suy luận và tương tác với con người.

Nhà khoa học của những công trình hơn là những bài phát biểu

Có một điều khá thú vị. Trong khi Sam Altman thường xuyên trả lời phỏng vấn; Demis Hassabis xuất hiện tại các diễn đàn quốc tế; Elon Musk liên tục tạo ra các cuộc tranh luận trên mạng xã hội; thì Lê Viết Quốc gần như chọn cách đứng phía sau.

Ông hiếm khi bình luận về những cuộc đua AI, ít đưa ra các tuyên bố gây chú ý; không xây dựng thương hiệu cá nhân theo kiểu doanh nhân công nghệ. Điều ông để lại chủ yếu là các bài báo khoa học, những dòng mã nguồn, các thuật toán, và những thế hệ nhà nghiên cứu trẻ được truyền cảm hứng từ chính các công trình ấy.

Có lẽ đó cũng là nét khác biệt giữa một doanh nhân công nghệ và một nhà khoa học. Doanh nhân thay đổi thế giới bằng sản phẩm, nhà khoa học thay đổi thế giới bằng tri thức. Lê Viết Quốc thuộc về nhóm thứ hai; chính vì vậy, ảnh hưởng của ông thường âm thầm hơn, nhưng cũng bền vững hơn.

Discovery Loop – Chương mới của nhà khoa học gốc Việt và tương lai AI

Sau hơn một thập kỷ gắn bó với Google Brain rồi Google DeepMind, nhiều người cho rằng Lê Viết Quốc đã ở vị trí mà bất kỳ nhà khoa học nào cũng mơ ước.

Ông làm việc tại một trong những trung tâm AI hàng đầu thế giới, có trong tay hạ tầng tính toán mạnh bậc nhất hành tinh, được cộng tác với những bộ óc xuất sắc nhất của ngành.

Những công trình nghiên cứu của ông liên tục được trích dẫn và ứng dụng trong các sản phẩm phục vụ hàng tỷ người. Với nhiều người, đó có thể đã là đích đến của sự nghiệp, nhưng với Lê Viết Quốc, dường như đó mới chỉ là một chặng đường.

Đầu năm 2026, giới công nghệ quốc tế bất ngờ trước thông tin Jeff Dean, Lê Viết Quốc, Sanjay Ghemawat và Oriol Vinyals cùng rời Google để thành lập một công ty AI mới mang tên Discovery Loop.

Thông tin lập tức thu hút sự chú ý của cả Thung lũng Silicon không phải vì một startup AI mới xuất hiện – điều đó diễn ra gần như mỗi tuần; mà bởi những người sáng lập đều thuộc nhóm có ảnh hưởng lớn nhất đến sự phát triển của AI hiện đại.

Jeff Dean là huyền thoại về hạ tầng và hệ thống tính toán của Google; Sanjay Ghemawat là một trong những kiến trúc sư của Google File System và MapReduce – nền móng cho điện toán dữ liệu lớn; Oriol Vinyals là chuyên gia hàng đầu về học tăng cường và mô hình ngôn ngữ; còn Lê Viết Quốc là một trong những gương mặt tiêu biểu của Google Brain, với hàng loạt công trình nền tảng về học sâu, xử lý ngôn ngữ và AutoML. Một số chuyên gia ví von đây là "đội hình trong mơ" của giới AI.

Tên gọi Discovery Loop họ chọn không phải ngẫu nhiên. "Discovery" nghĩa là khám phá, "Loop" là vòng lặp.

Thông điệp mà nhóm sáng lập hướng tới là xây dựng một vòng lặp khám phá liên tục, nơi AI không chỉ trả lời câu hỏi của con người mà còn có thể chủ động tham gia vào quá trình nghiên cứu khoa học.

Trong vài năm qua, các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Gemini hay Claude đã chứng minh AI có thể viết văn, lập trình, tóm tắt tài liệu và hỗ trợ nhiều công việc trí óc, nhưng theo nhiều nhà nghiên cứu, đó mới chỉ là bước khởi đầu.

Điều quan trọng hơn là liệu AI có thể giúp con người tạo ra tri thức mới, chứ không chỉ tổng hợp những gì đã biết. Đó dường như là hướng đi mà Lê Viết Quốc và các cộng sự muốn theo đuổi.

Thay vì chỉ phát triển một chatbot thông minh hơn, họ đặt mục tiêu xây dựng những hệ thống có khả năng hỗ trợ các nhà khoa học tìm ra giả thuyết mới, thiết kế thí nghiệm, phân tích dữ liệu phức tạp và rút ngắn chu kỳ nghiên cứu.

Nếu thành công, AI sẽ không chỉ là một công cụ trả lời câu hỏi; nó sẽ trở thành một đồng nghiệp khoa học, từ "AI biết trả lời" đến "AI biết khám phá".

(Tổng hợp)