Các nhà đầu tư của công ty khởi nghiệp này đang đặt cược rằng một siêu trí tuệ toán học sẽ có đủ loại ứng dụng thương mại – xác minh phần mềm và phần cứng, tối ưu hóa hậu cần, giao dịch thuật toán và kỹ thuật tài chính.
Sự nghiệp của Ken Ono với tư cách một trong những nhà toán học nổi tiếng nhất thế giới đã đưa ông đến những nơi mà đôi khi, ông không bao giờ lường trước được.
Vị giáo sư nổi tiếng của Đại học Virginia mang công thức của mình đến khắp mọi vùng đất, từ Hollywood đến Thế vận hội. Ông là nhà lý thuyết số duy nhất từng là ngôi sao tâm điểm của một quảng cáo bia, và trong những năm tháng tiếp theo, tiếp tục làm một điều khó tin ngay cả theo tiêu chuẩn: bỏ việc để đầu quân cho một cô gái 24 tuổi.
Cách đây không lâu, ý tưởng gia nhập một công ty khởi nghiệp AI ở Thung lũng Silicon nghe có vẻ vô lý. Thực tế, trước khi nó định hướng lại sự nghiệp và làm đảo lộn toàn bộ cuộc sống của Ken Ono, ông đã tự coi mình là người hoài nghi về trí tuệ nhân tạo. Cho đến gần đây, ông bắt đầu các cuộc trò chuyện bằng cách chế giễu những lời thổi phồng xung quanh công nghệ non trẻ này.
“Tên tôi là Ken Ono, và tôi là NI,” anh nói. “Tôi thông minh bẩm sinh.”
Ở tuổi 57, Ono đang tạm nghỉ dài hạn và không có kế hoạch quay lại. Ông chuyển sang một công ty do một trong những học trò cũ của mình, Carina Hong, sáng lập, người có lý lịch ấn tượng đến mức khiến AI phải e ngại.
Sau khi tốt nghiệp MIT trong ba năm, giành giải thưởng Morgan với tư cách là nhà nghiên cứu toán học bậc đại học hàng đầu nước Mỹ và nhận được học bổng Rhodes, cô đến Stanford để theo đuổi bằng luật và tiến sĩ toán học. Khi bỏ học để thành lập Axiom Math, cô đã huy động được 64 triệu đô la, chiêu mộ một số nhà nghiên cứu AI của Meta—và thuê người cố vấn của mình. Đối với cô, đó là điều hiển nhiên.
Hong, giám đốc điều hành của Axiom, cho biết: “Ken Ono là thần tượng của nhiều sinh viên chuyên toán”.
Công ty của Hong được đặt theo tên của một thuật ngữ toán học chỉ một chân lý cơ bản có thể là điểm khởi đầu cho toàn bộ một lý thuyết. Mục tiêu của cô là xây dựng một “nhà toán học AI”, có khả năng suy luận từ các bài toán đã biết, tìm ra những bài toán mới và xác thực công trình của mình thông qua các chứng minh hình thức. Nếu thành công, Axiom có thể giải quyết được những bài toán đã làm đau đầu con người hàng thế kỷ.
Các nhà đầu tư của công ty khởi nghiệp này đang đặt cược rằng một siêu trí tuệ toán học sẽ có đủ loại ứng dụng thương mại – xác minh phần mềm và phần cứng, tối ưu hóa hậu cần, giao dịch thuật toán và kỹ thuật tài chính. Các công ty giàu nhất thế giới đang đốt tiền và làm dấy lên lo ngại về bong bóng, nhưng các nhà toán học ngày càng lạc quan về tiềm năng của AI.
Ono có sự nghiệp không hề theo khuôn mẫu truyền thống. Khi còn nhỏ, áp lực từ cha mẹ đã khiến ông khốn khổ đến mức không thể học hết phổ thông. Dù không có bằng tốt nghiệp, ông vẫn học đại học, nuôi dưỡng niềm đam mê toán học và giảng dạy trong nhiều thập kỷ tại Đại học Wisconsin và Emory trước khi chuyển đến Đại học Virginia (UVA) vào năm 2019. Ông cũng dẫn dắt chương trình nghiên cứu hàng đầu quốc gia dành cho sinh viên ưu tú và là người hướng dẫn cho 10 ứng viên đoạt giải Morgan, bao gồm cả sếp mới của ông.
“Ông ấy là một nhân vật vĩ đại trong lĩnh vực toán học”, Ken Ribet, cựu chủ tịch của Hiệp hội Toán học Mỹ, cho biết.
Trong toán học, Ono được biết đến với công trình nghiên cứu về nhiều chủ đề trong lý thuyết số, từ phép đồng dạng Ramanujan đến phỏng đoán ánh trăng umbral. Ông từng tư vấn cho các vận động viên bơi lội tại Đại học Virginia và các vận động viên giành huy chương vàng Olympic môn bơi lội của Đội tuyển Mỹ, Cơ quan An ninh Quốc gia. “Tôi hy vọng Axiom sẽ ký hợp đồng với Tommy Bahama”, ông nói. “Đó là ước mơ của tôi”.
Trong những năm gần đây, Ono bắt đầu theo dõi sự tiến bộ đáng kinh ngạc của AI khi nó được cải thiện nhanh chóng. Ông cảm thấy tò mò, nhưng không hề e ngại. AI tỏ ra đáng kinh ngạc trong các nhiệm vụ nhận thức và giải quyết các vấn đề mà nó đã từng gặp phải, nhưng lại gặp khó khăn với các yếu tố sáng tạo trong lĩnh vực của ông, vốn đòi hỏi trực giác và tư duy trừu tượng.
Sự sáng tạo đó là nền tảng cơ bản của toán học thuần túy đến nỗi Ono cho rằng công việc của ông sẽ ổn định trong nhiều thập kỷ. Nhưng mùa xuân năm ngoái, ông là một trong 30 nhà toán học được mời tham gia biên soạn các bài toán cấp độ nghiên cứu để kiểm tra các mô hình AI. Ông rời khỏi hội thảo với tâm trạng bàng hoàng sâu sắc trước những gì mình chứng kiến.
“Điểm dẫn đầu của tôi về các mô hình đang dần thu hẹp lại,” ông nói. “Và trong những lĩnh vực toán học mà tôi không rành, tôi cảm thấy như các mô hình đã khiến tôi choáng ngợp.”
Nhiều tháng sau đó, Ono không biết phải làm gì tiếp theo, vì biết rằng các mô hình AI sẽ ngày càng thông minh hơn. “Rồi tôi chợt nhận ra,” ông nói. “Tôi nhận ra rằng những gì các mô hình này mang lại là các cách tính toán khác biệt. Tôi dành một hoặc hai tiếng mỗi ngày để tính toán với các mô hình. Đêm khuya, nếu không thể đi ngủ, tôi sẽ mở iPhone ra và nói chuyện về toán học với các mô hình ở trình độ cao ngất ngưởng”.
Sau cùng, ông quyết định rời UVA để đến AI vì không thể cưỡng lại cơ hội mới. “Tôi có đặc ân được tham gia vào việc thay đổi cách thế giới vận hành thực sự,” Ono nói. “Là một nhà toán học thuần túy, điều đó hiếm khi xảy ra.”
Carina Hong từng là sinh viên trong chương trình nghiên cứu của Ono năm 2020, trước khi cô giành giải Morgan và Schafer với tư cách là sinh viên nữ xuất sắc nhất ngành toán. Sinh ra và lớn lên ở Trung Quốc, cô đã tự học tiếng Anh từ nhỏ để đọc sách giáo khoa nâng cao của ngành. Cô được đào tạo trong các chương trình Olympic toán học, giải quyết các bài toán dưới áp lực thời gian và rồi sau cùng, bị ám ảnh bởi một loại toán học khác.
“Tôi luôn rất hứng thú với những khám phá toán học,” cô nói. “Toán Olympic là liều dopamine liên tục, nhưng toán nghiên cứu lại khiến bạn đập đầu vào tường. Thật đau đớn và khổ sở. Tôi thích điều đó”.
Là sinh viên đại học thế hệ đầu tiên, Hong là một thiên tài toán học tại MIT. Thay vì làm việc tại một quỹ đầu cơ với tư cách là một nhà giao dịch định lượng, cô ấy đã đến Oxford với tư cách là học giả Rhodes. Sau khi học khoa học thần kinh và viết hai luận án, cô ấy đã đến Stanford để lấy bằng luật và bằng tiến sĩ toán học.
Một ngày nọ, trong lúc chạy bộ buổi sáng, khi nghĩ đến việc nghỉ học và thành lập công ty, Hong nhớ lại lời khuyên mà Lisa Su, CEO của công ty sản xuất chip AMD, dành cho sinh viên: hãy chạy về phía những vấn đề khó khăn nhất.
“Nghiên cứu toán học thực sự rất khó,” Hong nói. “AI cho toán học còn khó hơn.”
Chạy đua với thời gian, Hong bắt đầu săn tìm nhân tài cùng Sengupta, hiện là giám đốc công nghệ của Axiom. Trong số các kỹ sư nghiên cứu được họ tuyển dụng từ Meta có François Charton, một nhà tiên phong về toán học AI. Chiến dịch tuyển dụng rầm rộ đã thu hút sự chú ý khắp Thung lũng Silicon và thu hút sự chú ý của một người thầy ở cách xa hàng ngàn dặm: Ken Ono.
Tuần này, thầy Ono bắt đầu làm việc với tư cách là nhân viên thứ 15 của Axiom. Khi ông bắt đầu thảo luận về vai trò của mình, lời đề nghị ban đầu của công ty khởi nghiệp là “chuyên gia toán học”. Sau một hồi thương lượng, họ đã thống nhất một chức danh chính thức: nhà toán học sáng lập.
Công việc của ông là đẩy các mô hình AI của công ty đến giới hạn của chúng, đưa ra những bài toán tiêu biểu chỉ có thể giải quyết bằng cách hiểu các nguyên lý toán học, đồng thời soạn thảo các chuẩn mực đo lường hiệu suất của hệ thống và định hướng cho các mô hình.
“Trước khi lên đường khám phá một vùng đất mới, bạn cần biết mình đang ở đâu và những gì đã được khám phá”, ông nói và cho biết chính việc khám phá đã đưa mình đến với Axiom hơn bất kỳ lý do nào, kể cả lý do tài chính. “Tôi không làm việc này vì tiền”.
Tại văn phòng Palo Alto của công ty khởi nghiệp này, các phòng họp được đặt theo tên của các nhà toán học huyền thoại—Poincaré, Gauss, Hilbert, Lovelace, Turing. Sau khi công ty huy động được 64 triệu đô la, các nhân viên nhận thấy rằng 64 là 2^6 và nói đùa rằng vòng gọi vốn tiếp theo có thể là 2^7.
“Ngay cả khi chúng ta đạt đến siêu trí tuệ, vẫn sẽ có những câu hỏi toán học chưa được giải đáp”, Ono nói. “Và tôi vẫn sẽ tiếp tục tìm kiếm câu trả lời”.
Theo: WSJ-Vũ Anh-Nhịp sống thị trường
