Một trong những chuyên gia hàng đầu của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại đã dự báo về một cuộc cách mạng tiếp theo trong lĩnh vực này vào cuối thập kỷ, đồng thời nhận định các hệ thống hiện tại còn quá hạn chế để tạo ra robot gia dụng và xe tự lái hoàn toàn.

Ông Yann LeCun, nhà khoa học AI hàng đầu của Meta (công ty mẹ của Facebook), cho rằng cần có những đột phá mới để các hệ thống có thể hiểu và tương tác với thế giới vật chất.

Những phát triển gần đây trong lĩnh vực này, đặc biệt là sự ra mắt của chatbot ChatGPT từ OpenAI, đã làm tăng kỳ vọng – và cả lo ngại – về việc các hệ thống đạt đến trình độ trí thông minh của con người.

Tuy nhiên, ông LeCun cho rằng vẫn còn một chặng đường dài trước khi AI có thể sánh ngang với con người hoặc thậm chí động vật như chuột hay mèo. Công nghệ tiên tiến hiện tại chỉ vượt trội trong việc "thao tác ngôn ngữ" mà chưa thực sự hiểu thế giới vật chất.

Ông LeCun đang nghiên cứu các hệ thống cố gắng "hiểu" thực tế vật lý bằng cách xây dựng một mô hình có thể dự đoán cách thế giới vận hành.

Tuy nhiên, ông Yoshua Bengio - một chuyên gia lão làng khác về AI - cảnh báo cần có thêm tiến bộ về sự an toàn của công nghệ và kêu gọi hội nghị thượng đỉnh AI toàn cầu diễn ra tại Paris (Pháp) vào tuần tới nắm bắt vấn đề này.

Ông bày tỏ mong muốn các nhà lãnh đạo thế giới hiểu rõ hơn về tầm vóc của những gì các nhà nghiên cứu AI đang làm, cả về sức mạnh và những rủi ro đi kèm với sức mạnh đó.

Ông LeCun và ông Bengio là hai trong bảy kỹ sư vừa được trao giải thưởng Queen Elizabeth (QEPrize) trị giá 500.000 bảng Anh vào ngày 4/2 vì những đóng góp của họ cho công nghệ học máy (machine learning), nền tảng cốt lõi của AI.

Học máy là một quá trình chính yếu trong việc phát triển AI. Thay vì được hướng dẫn trực tiếp, máy tính "học" bằng cách phân tích dữ liệu rồi đưa ra các quyết định hoặc dự đoán có cơ sở – chẳng hạn như từ nào sẽ xuất hiện tiếp theo trong một chuỗi từ.

Những người đoạt giải QEPrize năm 2025 khác là nhà khoa học máy tính người Mỹ gốc Hoa Fei-Fei Li, người đã tạo ra ImageNet - một bộ dữ liệu quan trọng để đào tạo AI nhận dạng các đối tượng; ông Jensen Huang, Giám đốc điều hành của Nvidia - nhà sản xuất chip hàng đầu được sử dụng trong vận hành và đào tạo các hệ thống AI; và ông Bill Dally, nhà khoa học trưởng tại Nvidia.

Chủ tịch Patrick Vallance của Quỹ QEPrize và cũng là Bộ trưởng Khoa học Anh cho biết giải thưởng hàng năm này vinh danh các kỹ sư có những đổi mới có "tác động đáng kể đến hàng tỷ người trên khắp thế giới. Ông cho hay tác động của học máy đang được cảm nhận trên khắp "các ngành công nghiệp, nền kinh tế và cả hành tinh".