Vào ngày 8/9, một thông báo quan trọng đã được đưa ra, đánh dấu cột mốc mang tính bước ngoặt khi trí tuệ nhân tạo (AI) chính thức chinh phục toán học bậc cao – lĩnh vực từ trước đến nay vẫn được xem là đỉnh cao trong các thành tựu trí tuệ của nhân loại.
Trong suốt năm qua, công nghệ AI đã liên tục giải quyết nhiều bài toán từng làm đau đầu các nhà toán học trong nhiều thập kỷ. Mặc dù vậy, những vấn đề đó chưa đạt đến mức độ phức tạp cũng như chưa thu hút được sự quan tâm lớn như bài toán mà OpenAI vừa chính thức công bố lời giải.
Chia sẻ về tầm quan trọng này, Terence Tao, Giáo sư tại Đại học California tại Los Angeles (UCLA) kiêm một trong những nhà toán học danh tiếng bậc nhất thế hệ của ông, nhận định: "Các bài toán Thiên niên kỷ giống như những ngọn hải đăng". Theo quan điểm của ông, đây chính là những mục tiêu lớn lao có khả năng quy tụ nguồn lực và thu hút đông đảo các nhà khoa học trên toàn cầu.
Quá trình 88 giờ để giải mã bài toán Navier-Stokes
Theo thông tin từ OpenAI, một mô hình AI tiên tiến mới chưa được phát hành rộng rãi chỉ mất vỏn vẹn khoảng 88 giờ để tìm ra lời giải cho "bài toán tồn tại và tính trơn của Navier-Stokes".
Nội dung cốt lõi của bài toán này xoay quanh một hệ thống phương trình toán học dùng để mô tả chi tiết các chuyển động của chất lỏng như nước hay chất khí như không khí.
Các phương trình này thường xuyên được ứng dụng trong công tác dự báo thời tiết, đồng thời hỗ trợ đắc lực cho việc mô hình hóa các dòng hải lưu cùng hệ thống khí hậu trên quy mô toàn cầu. Tuy nhiên, cho đến nay, cộng đồng toán học vẫn chưa thể nắm bắt hoàn toàn một số đặc tính phức tạp của chúng.
Xét về bản chất, bài toán Navier-Stokes đặt ra nghi vấn liệu các phương trình này có thời điểm trở nên mất độ tin cậy trong một số hoàn cảnh cụ thể hay không, tức là liệu có tồn tại những trường hợp mà chúng hoàn toàn không thể giải quyết.
Nếu đáp án là khẳng định, về mặt lý luận, điều này ngầm hiểu rằng các định luật vật lý có thể chưa được mô tả trọn vẹn trong một số điều kiện cực đoan. Lấy ví dụ, theo cách phân tích thuần túy trên góc độ toán học, nước thậm chí có thể bị dự đoán là tự phát nổ.
Dù vậy, điều này không đồng nghĩa với việc hiện tượng nước tự phát nổ sẽ xảy ra trong thực tế. Giới chuyên gia toán học và vật lý học không tin rằng sự "sụp đổ" của một hệ phương trình mô hình toán học sẽ tất yếu dẫn tới một hiện tượng tương đương ở thế giới vật lý bên ngoài.
Được biết, đây là một trong tổng số 7 Bài toán Thiên niên kỷ do Viện Toán học Clay chính thức tuyển chọn vào năm 2000 nhằm tạo động lực cho những bước nhảy vọt của toán học bước vào thiên niên kỷ mới.
Viện Clay, do nhà doanh nhân người Mỹ Landon T. Clay sáng lập, từng treo giải thưởng lên tới một triệu USD cho cá nhân hoặc tập thể đưa ra lời giải chính xác đầu tiên cho mỗi bài toán. Trước thông báo từ OpenAI, mới chỉ có duy nhất 1 trong số 7 bài toán này được giải quyết thành công.
Phương pháp vận hành và nguồn lực tính toán khổng lồ
Phía OpenAI cho hay họ đã huy động quy mô lớn lên tới 10.000 tác nhân AI (AI agent) phối hợp nhịp nhàng để xử lý bài toán. Các nhóm AI này liên tục trao đổi kết quả cũng như các ý tưởng với nhau, trong khi đội ngũ các nhà nghiên cứu của OpenAI đóng vai trò cầu nối, truyền tải các phát hiện cốt lõi giữa các bộ phận.
Dan Roberts, nhà nghiên cứu thuộc OpenAI, chia sẻ: "Vai trò của chúng tôi giống như một con ong nghệ thụ phấn chéo giữa các nhóm, mang những mảnh thông tin khác nhau đến đúng nơi".
Cũng theo đơn vị này, quy trình triển khai đòi hỏi mức độ tài nguyên tính toán cực kỳ lớn và tiêu tốn hàng triệu USD chỉ riêng cho nguồn điện năng vận hành các dòng chip chuyên dụng dành cho AI.
Noam Brown, nhà khoa học làm việc tại OpenAI, thừa nhận đây là một "quá trình rất tốn kém", nhưng đồng thời bày tỏ niềm tin rằng chi phí vận hành hệ thống AI sẽ có xu hướng giảm xuống khi các doanh nghiệp tiếp tục tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống.
Vào ngày 8/9, OpenAI chính thức công bố một công trình mô tả chi tiết lời giải, đi kèm bản chứng minh viết bằng Lean – một ngôn ngữ lập trình chuyên dụng dùng để kiểm chứng các chứng minh toán học. Cách làm này tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà toán học độc lập bên ngoài có thể tự kiểm tra con đường mà AI đã đi để đạt được lời giải.
Mặc dù vậy, Giáo sư Terence Tao vẫn giữ quan điểm rằng việc AI tìm ra đáp án không thể hoàn toàn thay thế quá trình tư duy và tự giải quyết bài toán của con người. Ông từng đưa ra cảnh báo rằng nếu công nghệ tự mình giải được những bài toán hóc búa nhất với sự tham gia tối thiểu từ con người, điều này có thể làm xói mòn năng lực thấu hiểu sâu sắc của nhân loại.
Nhận định từ chuyên gia kỹ thuật của TTC Việt Nam
Dưới góc nhìn của các kỹ sư hệ thống và chuyên gia công nghệ tại TTC Việt Nam, bước tiến của OpenAI trong việc ứng dụng hàng nghìn AI agent để xử lý bài toán Navier-Stokes không chỉ là một cột mốc toán học thuần túy, mà còn minh chứng cho sức mạnh vượt trội của hạ tầng tính toán phân tán và siêu dữ liệu trong kỷ nguyên số. Việc xử lý khối lượng thông tin khổng lồ đòi hỏi một nền tảng mạng viễn thông ổn định, băng thông tốc độ cao và trung tâm dữ liệu tối ưu hóa hiệu suất năng lượng. Đây cũng chính là định hướng công nghệ mà TTC Việt Nam đang theo đuổi nhằm mang lại các giải pháp hạ tầng vững chắc cho doanh nghiệp trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.
Những tranh cãi xoay quanh nguồn gốc lời giải
Chỉ ít lâu trước thời điểm OpenAI công bố thành tựu, Tristan Buckmaster, giáo sư toán học đang công tác tại Đại học New York (NYU), đã lên tiếng cho biết ông cùng Levent Alpöge – một nhà nghiên cứu làm việc tại Anthropic nhưng tham gia dự án dưới tư cách cá nhân – cũng đang theo đuổi một hướng giải quyết tương tự.
Nhóm của Giáo sư Buckmaster đã ứng dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm Claude của Anthropic, công cụ Codex cùng mô hình Astra do OpenAI phát triển.
Trước tình hình đó, ông Buckmaster đã đặt ra nghi vấn liệu OpenAI có nắm bắt thông tin về việc nhóm của ông đang tiến rất gần đến lời giải hay không, từ đó đẩy mạnh nguồn lực tập trung cho bài toán Navier-Stokes.
Đồng thời, ông cũng đặt dấu hỏi về khả năng OpenAI đã tận dụng các tài liệu nghiên cứu mà ông cùng cộng sự thực hiện trên nền tảng Codex để tạo ra bước đột phá cho riêng họ.
Theo chia sẻ từ Buckmaster, ông từng đặt câu hỏi với phía nhà phát triển xem liệu mô hình có được huấn luyện dựa trên hoặc có quyền truy cập vào các phiên làm việc của nhóm trên hệ thống Codex hay không, bởi họ đã tải lên toàn bộ bản nháp của dự án vào đó.
Ban đầu, ông nhận được câu trả lời rằng mô hình không tiến hành tra cứu dữ liệu người dùng. Tuy nhiên, khi tiếp tục chất vấn về việc liệu dữ liệu cá nhân có bị tận dụng cho quá trình huấn luyện hay không, ông lại không nhận được phản hồi thỏa đáng.
Giai đoạn sau đó, ông Buckmaster cho biết đã có buổi trao đổi với Sébastien Bubeck – nhà toán học kiêm nhà nghiên cứu AI tại OpenAI – cùng một cá nhân khác. Theo lời ông, nhóm đại diện OpenAI đã đưa ra hai phương án để công nhận đóng góp của ông.
Lựa chọn thứ nhất là công bố một phần kết quả, trong khi phía OpenAI sẽ tung ra lời giải Navier-Stokes vào ngày tiếp theo. Lựa chọn thứ hai là tự ông Buckmaster viết một bài báo cá nhân, trong đó thừa nhận việc sử dụng một mô hình LLM của OpenAI trong tiến trình giải bài toán nhưng phải loại bỏ tên của cộng sự Levent Alpöge.
Trực diện đối mặt với các đề xuất trên, ông Buckmaster tuyên bố đã từ chối cả hai phương án.
Ngay sau đó, cả Sébastien Bubeck lẫn CEO của OpenAI là Sam Altman đều đăng tải các bài viết đưa ra góc nhìn của riêng mình trên các nền tảng mạng xã hội. Riêng cá nhân Bubeck đã lên tiếng bác bỏ mạnh mẽ cáo buộc cho rằng ông từng yêu cầu gạt bỏ tên của nhà nghiên cứu Alpöge khỏi bài báo.
Bên cạnh đó, trong thông cáo chính thức của mình, phía OpenAI cũng khẳng định rõ ràng rằng hãng không có bất kỳ ý định nào trong việc nhận khoản tiền thưởng một triệu USD giá trị từ giải thưởng cho bài toán Navier-Stokes.
Để được tư vấn chi tiết về các giải pháp mạng, hạ tầng viễn thông tiên tiến và các xu hướng công nghệ số mới nhất cho doanh nghiệp, quý khách hàng vui lòng liên hệ ngay với TTC Việt Nam qua website ttcvn.net hoặc hotline chính thức để nhận được sự hỗ trợ tận tâm từ đội ngũ chuyên gia hàng đầu.
