TS Xuedong David Huang, Viện sĩ Viện Hàn lâm kỹ thuật quốc gia Mỹ, chuyên gia hàng đầu thế giới về AI khẳng định "học sâu" là một bước tiến của nhân loại, đạt được nhờ 3 yếu tố. Đầu tiên là thuật toán học sâu. Đây là bài toán mà các GS Geoffrey Hinton, Yann LeCun và Yoshua Bengio đã nghiên cứu không ngừng để đẩy lùi ranh giới. Song, theo ông, chỉ riêng thuật toán thôi là không đủ. Cuộc cách mạng học sâu mà thế giới chứng kiến cần một lượng dữ liệu khổng lồ và một nền tảng tính toán tăng tốc (GPU). Chính vì vậy, Giải thưởng chính VinFuture năm nay còn vinh danh GS Fei-Fei Li, người đã có đóng góp nền tảng cho ImageNet và bộ dữ liệu đi cùng. Đặc biệt, TS Huang đánh giá cao đóng góp của ông Jensen Huang, người đã tiên phong đem sức mạnh của GPU tới với toàn cộng đồng. “Sự đóng góp của CEO Nvidia là vô cùng quan trọng cho sự bùng nổ của cách mạng học sâu”, TS Huang nhấn mạnh.
“Nếu không có những nguồn lực tiên phong từ NVIDIA, những ứng dụng tính toán sẽ không thể chạy được, và không thể cho ra những tính toán hay dự đoán phi thường và sự phát triển thần tốc của AI như chúng ta đã chứng kiến”, GS Soumitra Dutta đến từ Đại học Oxford (Anh), phân tích.
Là người trực tiếp đề cử CEO Nvidia, GS. Monica Lam (Đại học Stanford, Mỹ), cũng nhận thấy đề cử của mình “hơi khác so với thông thường”. Bà cho biết, việc đề cử các chuyên gia về phần cứng là một cách để ghi nhận đóng góp vượt trội của giới công nghệ. Nobel đã vinh danh người làm nghiên cứu về AI nhưng để AI đạt được tác động sâu rộng đến vậy không thể không nhờ đến phần cứng.
Đảm nhiệm vai trò thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture đã 4 năm, GS Kostya S. Novoselov, Đại học Manchester (Anh), thừa nhận để đi đến quyết định công trình thắng giải là một quá trình khó khăn. Đó không bao giờ là quyết định duy nhất của một người. Với Giải thưởng chính năm nay, Hội đồng khoa học của VinFuture đã có được sự thống nhất cao để đưa ra quyết định đúng đắn tôn vinh công nghệ đã làm thay đổi thế giới thời gian qua.
“Nếu không sở hữu sức mạnh tổng hòa của điện toán, của GPU và TPU hiện đại, cơ sở dữ liệu và thuật toán cụ thể thì không thể đạt được thành tựu như vậy”, chủ nhân Giải thưởng Nobel Vật lý năm 2010 lý giải việc dành “phiếu thuận” cho doanh nhân Jensen Huang.
Theo GS Lam, thành công thương mại của doanh nhân Jensen Huang là một minh chứng rõ ràng cho tầm quan trọng của việc đưa khoa học vào thực tiễn. “VinFuture nổi tiếng với sự ghi nhận công bằng tới tất cả, không chỉ những cá nhân tiêu biểu. Đó là lý do tôi đề cử CEO Nvidia”, GS Lam tiết lộ.