HLV Park Hang Seo triệu tập tuyển Việt Nam đấu Afghanistan

Lần đầu tiên, một đột phá khoa học được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo (AI) đã được công nhận bằng giải Nobel.

Cụ thể, Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển ngày 9/10 công bố ông David Baker (người Mỹ) được vinh danh "vì công trình thiết kế protein tính toán", trong khi hai nhà khoa học Demis Hassabis (người Anh) và John M. Jumper (người Mỹ) đồng nhận giải “vì công trình dự đoán cấu trúc protein”.

Công trình sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để "giải mã" cấu trúc của hầu hết loại protein được cộng đồng nghiên cứu quan tâm đặc biệt. Cấu trúc protein được coi là bài toán "nửa thế kỷ" của cộng đồng khoa học cũng như cả thế giới, trong đó nút thắt lớn nhất là dự đoán cấu trúc protein mà không cần thí nghiệm.

Công trình AI lịch sử

Theo Nature, tại DeepMind, công ty con của Google, John Jumper và Demis Hassabis đã phát triển một công cụ AI mang tính cách mạng với khả năng dự đoán cấu trúc protein có tên AlphaFold.

Sau đó, cũng chính AI này là nền tảng củng cố cho công trình của ông David Baker về thiết kế protein tính toán.

“Tôi hy vọng khi chúng ta nhìn lại AlphaFold, đây sẽ là bằng chứng đầu tiên về tiềm năng đáng kinh ngạc của AI trong việc thúc đẩy khám phá khoa học”, Hassabis phát biểu tại buổi họp báo ở DeepMind vào ngày 9/10.

Từng là một người chơi cờ vua giỏi và đi đầu về việc phổ biến AI, Hassabis đã bắt đầu thành lập DeepMind vào năm 2010 với mục tiêu xây dựng các hệ thống AI có thể thực hiện một số nhiệm vụ nhất định như con người hoặc thậm chí là tốt hơn.

Chỉ trong vài giây, AlphaFold có thể hoàn thành công việc mà các nhà khoa học phải mất nhiều năm để nghiên cứu. Ảnh: DeepMind.

Đến năm 2016, Hassabis chuyển sự chú ý của mình sang lĩnh vực protein sau khi phần mềm AI của DeepMind được công chúng biết đến rộng rãi với thành tích đánh bại một kỳ thủ đẳng cấp thế giới của môn cờ vây, một trò chơi cờ nổi tiếng của Trung Quốc.

Sau chiến thắng ở môn cờ vây, Hassabis và David Silver, một nhà khoa học hàng đầu tại DeepMind, quyết định đã đến lúc chuyển từ trò chơi sang các vấn đề trong thế giới thực.

Trong suốt 50 năm, các nhà khoa học đã tìm kiếm phương pháp dự đoán cấu trúc protein một cách nhanh chóng.

Mặc dù vậy, phải đến năm 2019, AlphaFold của DeepMind trình làng, tạo nên bước đột phá, vượt qua mọi hệ thống khác trên thế giới.

AlphaFold được xem là bước đột phá trong lĩnh vực sinh học. Việc dự đoán cấu trúc protein có thể giúp các nhà khoa học tìm hiểu cơ chế gây bệnh, dự đoán mức hiệu quả của các loại thuốc và vai trò của protein trong cơ thể. Những vấn đề toàn cầu như nghiên cứu enzyme phân hủy nhựa cũng gắn liền với protein.

Trước khi AlphaFold ra đời, việc tìm ra hình dạng của protein là một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn. Phần khó nhất chính là tìm ra những cấu trúc vật lý của protein. Thông thường, các nhà khoa học sẽ sử dụng tia X hoặc kính hiển vi điện tử (Cryo-EM) để khảo sát hình dạng của protein.

Tuy nhiên, những cách này rất phức tạp và mất thời gian, thậm chí lên đến vài tháng. Theo Matthew Higgins, giáo sư Đại học Oxford, sinh viên có thể phải mất đến một hoặc hai năm mới có thể tạo ra một cấu trúc mới và thông thường, kết quả rất mờ nhạt và không thuyết phục.

Trong khi đó, với AlphaFold, việc dự đoán hình dạng và cấu trúc của protein có thể hoàn tất chỉ trong vài giây với độ chính xác cao.

Tạo ra protein mới

Sau khi dự đoán cấu trúc của hầu hết mọi loại protein mà khoa học biết đến, một số trong đó rất cần thiết để hiểu các căn bệnh nguy hiểm như Alzheimer và Parkinson, DeepMind tiếp tục đi sâu hơn khi ra mắt phiên bản cải tiến AlphaFold2.

Cho đến mùa hè năm 2022, công cụ này đã xuất bản 200 triệu dự đoán cấu trúc protein. Tốc độ phổ biến của AlphaFold2 cũng phát triển với tốc độ chóng mặt.

DeepMind tuyên bố khoảng 98,5% bộ protein của con người đã được mô hình hóa. Ảnh: New Scientist.

Theo PubMed, chỉ có 4 bài báo đề cập đến AlphaFold vào năm 2020. Con số này đã tăng lên 92 bài báo vào năm 2021 và đạt con số khủng với 546 bài báo vào năm 2022.

Trong khi đó, hơn hai thập kỷ trước khi DeepMind bắt đầu làm việc trên AlphaFold, nhà vật lý sinh học David Baker và các đồng nghiệp đã phát triển một công cụ phần mềm có tên là Rosetta với nhiệm vụ mô hình hóa các cấu trúc protein bằng các nguyên lý vật lý.

Cụ thể, công cụ này so sánh các đoạn nhỏ của nhiều cấu trúc và trình tự protein hiện có để xác định trình tự protein có thể gấp thành một hình dạng cụ thể.

Thực tế, trước khi AlphaFold xuất hiện và thống trị, Rosetta mới là công cụ hàng đầu trong cuộc thi CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction).

Theo đó, cùng với những phần mềm khác, Rosetta sẽ được cung cấp trình tự axit amin cho 100 protein để dự đoán cấu trúc của chúng. Bài giải sẽ được đối chiếu với kết quả nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Tuy nhiên, Baker sớm nhận ra mô hình này có thể được đảo ngược để thiết kế các protein hoàn toàn mới.

Công cụ này sau đó đã thành công bước đầu trong việc thiết kế các protein mới, bao gồm những loại enzyme, protein có thể liên kết chặt chẽ với các phân tử khác và các hạt nano protein tự lắp ráp giống với virus. Một trong số này đã được dùng làm cơ sở cho vaccine Covid-19 và đã được phê duyệt.

Khi AlphaFold2 được công bố nhưng vẫn chưa được phát hành, Baker và nhóm của ông, bao gồm nhà hóa học Minkyung Baek đã bắt tay vào tìm hiểu phần mềm và áp dụng một số thủ thuật của nó vào phiên bản Rosetta dựa trên AI trước đó.

RoseTTAFold - một công cụ phần mềm sử dụng kỹ thuật học sâu để dự đoán nhanh chóng và chính xác các cấu trúc protein dựa trên thông tin hạn chế. Ảnh: University of Washington.

Phiên bản đầu tiên có tên RoseTTAFold cho ra kết quả hoạt động gần như AlphaFold2. Kể từ năm 2021, cả hai mạng lưới AI này đều liên tục được các nhà phát triển và các nhà khoa học khác cải tiến để giải quyết những thách thức mới, chẳng hạn như dự đoán cấu trúc những phức hợp của nhiều protein tương tác khác nhau.

Trong những năm gần đây, nhóm của Baker đặc biệt năng nổ trong việc áp dụng máy học để tạo ra các protein mới chưa từng thấy trong tự nhiên.

Một công cụ do nhóm của Baker phát triển gần đây kết hợp RoseTTAFold với mạng nơ-ron khuếch tán tạo hình ảnh đã dẫn đến bước thay đổi trong khả năng thiết kế protein của các nhà nghiên cứu.

Martin Steinegger, một nhà sinh học tại Đại học Quốc gia Seoul, ví tác động của AlphaFold, RoseTTAFold và các công cụ AI sinh học khác với tác động của các sứ mệnh Apollo Moon.

Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu hy vọng AlphaFold và các công cụ AI khác mà nó truyền cảm hứng sẽ tạo nên cuộc cách mạng vĩ đại trong lịch sử y học.

Thực tế, cuộc cách mạng mà Jumper, Hassabis và Baker cùng các đồng nghiệp của họ đã khởi xướng vẫn mới chỉ còn trong giai đoạn sơ khai. Tác động đầy đủ của AlphaFold đối với khoa học có thể phải mất nhiều năm nữa mới được biết đến.

Dùng ChatGPT thế nào để không tạo ra nội dung vô tri

Sự phát triển của AI mở ra nhiều tiềm năng nhưng cũng có không ít mối lo đối với ngành xuất bản, đặc biệt là nhóm tác giả viết sách.

Các tác giả sách cần phải chấp nhận sự vươn lên của AI, sử dụng chúng như một "siêu trợ lý" thay vì chối bỏ trào lưu. Chia sẻ với Tri thức - Znews, nhiều cây viết cho rằng người làm sách vẫn có thể đứng vững trong thời đại AI nếu biết cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.

Geoffrey Hinton - người đoạt giải Nobel Vật lý năm 2024 và được coi như cha đỡ đầu của trí tuệ nhân tạo (AI). Ảnh: University of Toronto.

Geoffrey Hinton - một trong những người đi đầu về AI và vừa được Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển trao giải Nobel Vật lý năm 2024 bất ngờ cho biết ông cảm thấy tự hào vì một học trò của ông đã nổi loạn chống lại Sam Altman - CEO OpenAI.

“Tôi đặc biệt may mắn khi có nhiều sinh viên rất thông minh. Thậm chí họ còn thông minh hơn tôi nhiều. Họ đã tiếp tục làm những điều tuyệt vời. Tôi đặc biệt tự hào về việc một trong những sinh viên của tôi đã sa thải Sam Altman”, Hinton nói.

Cụ thể, người được Hinton nhắc đến chính là Ilya Sutskever. Cả hai từng cộng tác tại Đại học Toronto vào năm 2012 để xây dựng một mạng lưới thần kinh có thể phân tích hàng nghìn bức ảnh và tự dạy nó cách xác định các đồ vật phổ biến, chẳng hạn như hoa, chó và ôtô.

Google sau đó đã chi 44 triệu USD để mua lại công ty do Hinton và Sutskever cùng một sinh viên khác thành lập. Chính hệ thống của họ đã dẫn đến việc tạo ra các công nghệ ngày càng mạnh mẽ, bao gồm chatbot như ChatGPT và Google Bard.

Năm 2015, ông Sutskever là một trong những cộng sự đắc lực của CEO Sam Altman trong việc thành lập OpenAI và tạo ra chatbot ChatGPT nổi tiếng. Tuy nhiên, ông cũng là một trong 4 thành viên hội đồng quản trị đồng ý sa thải Altman vào tháng 11/2023.

Altman được phục chức Giám đốc điều hành sau 5 ngày hỗn loạn. Điều này đã khiến Sutskever và 2 giám đốc khác quyết định rời khỏi hội đồng quản trị.

Dù được coi là "cha đỡ đầu" của ngành AI, Hinton từ lâu đã công khai cảnh báo về sự nguy hiểm của trí tuệ nhân tạo. Ông cho biết con người sẽ có thể không kiểm soát được AI trong tương lai.

Những câu hỏi chúng ta phải đối mặt trong thế giới AI

Chúng ta có rất nhiều câu hỏi về thế giới AI, mà đó đều là những nghi hoặc không dễ có ngay đáp án.

Cuốn sách Thời đại AI - Và tương lai loài người chúng ta trình bày cách AI làm thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tri thức, chính trị và xã hội. Mục tiêu tối thượng của cuốn sách này là giải thích về AI và cung cấp cho độc giả những câu hỏi mà chúng ta sẽ phải đối mặt trong những năm tới lẫn bộ công cụ để bắt đầu trả lời chúng.

Là phụ nữ, lại rẽ ngang sang lĩnh vực công nghệ, nhưng “nữ tướng” này đã chứng minh được rằng không rào cản nào đặt ra đối với phụ nữ trong lĩnh vực này. Cùng lúc đảm nhận nhiều vai trò, nữ tướng công nghệ chia sẻ, chị cũng phải tìm cách cân bằng giữa định hướng cá nhân và trách nhiệm công việc. Học cách cân bằng giữa hai điều này và nói không với một trong hai trong những hoàn cảnh cần sự ưu tiên hơn là điều rất quan trọng. 

“Đôi khi, chúng ta phải học cách chấp nhận rằng mọi thứ không phải lúc nào cũng diễn ra hoàn hảo”, bà Lệ Thủy chia sẻ.

Để vượt qua những khó khăn này, Tổng Giám đốc Cisco cho biết, bà cũng thường tìm kiếm sự hỗ trợ từ những người xung quanh, đặc biệt là chồng mình để cân bằng các công việc. Hai vợ chồng thường xuyên trao đổi với nhau về những vấn đề cần giải quyết và cùng nhau hoàn thành công việc một cách vẹn toàn nhất.

Khát khao mang đến cơ hội làm chủ cho phụ nữ

Theo một nghiên cứu gần đây, ở Việt Nam chỉ có 17% số ghế trong hội đồng quản trị là do phụ nữ nắm giữ. Điều này khiến bà Lương Thị Lệ Thủy mong muốn mang đến nhiều cơ hội cho phụ nữ để đưa họ vào các vị trí lãnh đạo. 

Theo đó, việc cần làm đầu tiên đó là giúp họ nhìn thấy thế mạnh của mình trong ngành, sau đó là trang bị cho họ những công cụ phù hợp để trở thành nhà lãnh đạo tương lai.

Đó là lý do Cisco Việt Nam thành lập Học viện Mạng Cisco (Cisco Networking Academy), một chương trình đào tạo kỹ năng cho phụ nữ, giúp họ học những kỹ năng công nghệ có giá trị theo tiến độ riêng của họ và ở bất cứ nơi đâu.

Chương trình bao gồm những khóa học giới thiệu về mạng nâng cao, tự động hóa mạng, an ninh mạng và tinh thần kinh doanh để trao quyền mở ra cơ hội nghề nghiệp cho tất cả mọi người. Các học viên tài năng của Học viên Mạng Cisco sẽ được kết nối với các nhà tuyển dụng thông qua chương trình Cầu nối Tài năng (Talent Bridge) bằng cách cân đối trình độ của học viên với nhu cầu của nhà tuyển dụng. Điều đó giúp những nhà tuyển dụng tìm thấy tài năng am hiểu công nghệ và những học viên nổi bật trong quá trình học tập để bắt đầu sự nghiệp tại những nơi làm việc tốt.  

Cải tiến phương thức làm việc 

Vừa là nhà lãnh đạo, đồng thời là người phụ nữ của gia đình, hơn ai hết, bà Lương Thị Lệ Thủy hiểu được những khó khăn trong việc cân bằng giữa công việc và gia đình của người phụ nữ. Bởi vậy, phương thức làm việc kết hợp - vốn được Cisco áp dụng được một thời gian dài - đã cho phép bà cũng như những người khác được lựa chọn và linh hoạt làm việc theo các phù hợp nhất.

Bằng những cải tiến mới trong kết nối mạng quản lý hoàn toàn bằng đám mây và các trải nghiệm công nghệ hợp nhất, cách làm việc kết hợp tại Cisco đem lại lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, được thể hiện qua 4 trụ cột chính: trải nghiệm của nhân viên, văn hóa, sức khỏe và niềm tin & khả năng lãnh đạo.

Theo đó, nhân viên có trải nghiệm liền mạch và nhất quán dù làm việc tại nhà, văn phòng hay bất kỳ nơi nào khác. Trải nghiệm liền mạch và nhất quán này cũng được áp dụng vào cách nhân viên tương tác với nhau cũng như việc họ được trao cơ hội như nhau để phát triển và thăng tiến trong sự nghiệp.

Về sức khỏe, nhân viên được khuyến khích dành thời gian cho bản thân, có ngày nghỉ để tạm gác lại công việc và tập trung vào các hoạt động mang lại niềm vui cho bản thân.

Và cuối cùng, các nhà lãnh đạo đóng một vai trò quan trọng trong thành công của làm việc từ xa, từ việc tạo ra các kênh giao tiếp cởi mở và minh bạch, đến trang bị cho các nhà lãnh đạo tư duy đúng đắn và các kỹ năng lãnh đạo. 

Không ngừng đưa Cisco đổi mới, hiện thực hóa tầm nhìn bảo vệ DN 

Chia sẻ về những định hướng của Cisco trong thời gian tới, bà Lương Thị Lệ Thủy cho biết, doanh nghiệp sẽ tập trung vào việc mang lại trải nghiệm kỹ thuật số liền mạch cho khách hàng - điều quan trọng đối với khả năng phục hồi của doanh nghiệp.

Theo đó, ThousandEyes WAN Insights là cải tiến mới nhất của Cisco, có tác dụng chủ động cảnh báo các nhóm công nghệ thông tin về các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra và làm gián đoạn trải nghiệm người dùng. ThousandEyes WAN Insights cung cấp các đề xuất chính sách và hướng dẫn tối ưu hóa đường dẫn, cho phép khách hàng tối ưu hóa internet và đám mây để mang lại trải nghiệm kỹ thuật số hoàn hảo.

Ngoài ra, theo bà Lương Thị Lệ Thủy, bảo mật cũng sẽ là một trong những trọng tâm của Cisco trong thời gian tới. Doanh nghiệp sẽ tiếp tục thực hiện các bước đổi mới giúp các doanh nghiệp bảo vệ nơi làm việc, khối lượng công việc cũng như lực lượng lao động của mình.

Doãn Phong

Bên tách trà nóng và đĩa mứt ngọt mời khách, bà Kiềm cho biết, Nhà lớn Long Sơn do ông Trần xây dựng từ năm 1910 đến 1929, sau khoảng 10 năm đến xã đảo Long Sơn khai hoang, lập nghiệp. Ông Trần tên thật là Lê Văn Mưu, người quận Giang Thành, Hà Tiên (nay là huyện Giang Thành, tỉnh Kiên Giang).

Nhà lớn là một quần thể kiến trúc nghệ thuật theo lối cổ, được làm bằng gạch ngói và các loại gỗ quý, trên tổng diện tích khoảng 2ha, chia thành các khu: Đền thờ, nhà hội, trường học, chợ... và khu lăng mộ ông Trần. Những công trình này đều nằm chung trong một khuôn viên nên người dân quen gọi là Nhà lớn.

Sau khi ông Trần qua đời và được đưa vào thờ cúng trong Nhà lớn, nơi đây còn có thêm tên gọi nữa là đền ông Trần.

Theo bà Kiềm, nhiều người tin theo ông Trần dù đi làm, đi chợ, hay tới Nhà lớn phụng sự, đều mặc bộ bà ba bằng vải nhuộm màu đen, đi chân trần và búi tóc củ tỏi gọn gàng. Vào các ngày lễ, mọi người mặc áo dài đen.

Đám tang không trống kèn, phúng điếu

Một trong những điều nhiều người tò mò khi đặt chân tới đây là tục dùng chung lồng liệt (hay thường gọi là áo quan, quan tài) của những người theo đạo ông Trần sau khi chết.

Theo bà Kiềm, lồng liệt là cách gọi của những người sống trong Nhà lớn, có từ thời ông Trần. Lồng là mình theo trời theo Phật, còn liệt là nằm xuống. Ông Trần dạy con người ai cũng như nhau, “sống thì đồng tịch đồng sàng, thác đồng quan đồng quách”, giàu nghèo đều dùng chung lồng liệt.

Bà Kiềm cho hay, với những gia đình theo đạo ông Trần, khi có ai qua đời, người thân sẽ đến Nhà lớn xin thỉnh lồng liệt về để lo hậu sự. 

“Cùng với lồng liệt, Nhà lớn sẽ biếu cho những gia đình này một bó lá 6 tấm, một chiếc đệm đan bằng lá, một chiếc chiếu và 4,5m vải đỏ, 4,5m vải trắng. Đám tang không được để quá 24 giờ, nếu sáng mất thì chiều táng và chiều mất thì sáng táng".

Ngoài ra, khi đưa đám không có trống kèn, không nhận phúng điếu, khách chỉ dùng trà, sau đó đưa người đã khuất ra huyệt. Khi nhà ai có đám, mọi người đến phụ giúp, sau đó cùng ăn bữa cơm đạm bạc, không đòi hỏi.

Theo bà Kiềm, nghi thức đám tang được tổ chức rất đơn giản, người mất được quấn trong 3 lớp. 

“Tại nơi táng, dưới đáy huyệt để sẵn một đôi đệm, một đôi chiếu. Sau khi đưa thi hài xuống, người ta dùng 6 tấm lá chằm (lá dừa bện lại thành tấm) xếp vào huyệt, mỗi bên 3 tấm, mô phỏng hình nóc nhà 2 mái”, bà Kiềm nói.

Sau khi chôn cất người mất, lồng liệt được mang về lại Nhà lớn để dùng tiếp cho những người sau.

Bà Lê Thị Kiềm nói về tục dùng chung lồng liệt. Video: Quang Hưng

Bà Kiềm chia sẻ thêm, tất cả những tập tục này đều được các thế hệ trước truyền miệng, dạy bảo lại cho thế hệ sau mà không lưu lại bằng văn tự.

Năm 1991, Nhà lớn Long Sơn được Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch công nhận là Di tích lịch sử văn hóa cấp quốc gia.

Hàng năm, Nhà lớn Long Sơn thu hút nhiều du khách thập phương đến thăm viếng, đặc biệt vào ngày giỗ ông Trần (20/2 âm lịch) và tết Trùng cửu (9/9 âm lịch).

- Thủ tướng Chínhphủ vừa phê duyệt Chiến lược phát triển nhân lực Việt Nam thời kỳ 2011 -2020. Chiến lược xác định những con số cụ thể cho các ngành nghề được cho là cầnphải có nguồn nhân lực chất lượng cao.

Theo tính toán của Chính phủ, hiện nay nhân lực chất lượng cao lĩnh vực Công nghệ thông tin (CNTT) đang dừng ở con số 180.000 người.Sau 4 nămnữa, con số này phải tăng lên 350.000 người. Và năm 2020,nhân lựcchất lượng cao lĩnh vực này cần phải có là 550.000 người.

Thí sinh tham dự kỳ thi tuyển sinh vào trường ĐH Quốc gia Hà Nội. Ảnh: Lê Anh Dũng