Tiến sĩ người Việt đứng sau kỳ tích của AI tại Olympic Toán quốc tế

[PinaColada]

Tiến sĩ Lương Minh Thắng và các cộng sự ở Google DeepMind đã thành công nâng cấp mô hình AI để đạt huy chương vàng Olympic Toán quốc tế.

Google ngày 23/7 gây sốc khi công bố mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) của họ đã đạt huy chương vàng tại Olympic Toán quốc tế (IMO) 2025.

Theo WSJ, TS Lương Minh Thắng và các cộng sự chính là "kiến trúc sư" của thành tựu này. Năm ngoái, mô hình này chỉ đạt được huy chương bạc. Với kỳ vọng đạt huy chương vàng, Google quyết định sử dụng mô hình đa năng Gemini Deep Think (một phiên bản từng được giới thiệu tại hội nghị nhà phát triển vào tháng 5).

Mặc dù vậy, ban đầu TS Minh Thắng cũng chỉ kỳ vọng sẽ đạt huy chương đồng hoặc bạc một lần nữa. Thậm chí, trước khi cuộc thi diễn ra, nhóm của ông Thắng vẫn đang thực hiện các điều chỉnh. Ban đầu, TS Thắng chỉ kỳ vọng mô hình của DeepMind giải quyết được cả 3 bài toán trong ngày đầu tiên.

AI "chinh phục" HCV Olympic quốc tế
Sự đơn giản, thanh lịch và khả năng đọc hiểu quá tốt của những giải pháp đó đã làm kinh ngạc các nhà toán học. Ngày hôm sau, ngay khi TS Thắng và các đồng nghiệp phát hiện hệ thống AI đã giải được thêm 2 bài nữa, đó cũng là lúc họ nhận ra rằng hoàn toàn có thể giành huy chương vàng.

Kết quả, AI DeepMind giải thành công 5/6 bài toán. Đáng chú ý, chúng đều sử dụng các mô hình lý luận thực nghiệm, xử lý các khái niệm toán học bằng ngôn ngữ tự nhiên, khác hẳn với những cách tiếp cận phức tạp mà các công ty AI từng dùng trước đây.

"Đây có lẽ có thể là một máy tính mới, thứ sẽ thúc đẩy thế hệ các nhà toán học tiếp theo", TS Minh Thắng nói với WSJ.


Các thành viên nhóm AlphaGeometry (từ trái sang) bao gồm Yuhuai Wu, Trịnh Hoàng Triều, Lê Viết Quốc và Lương Minh Thắng. Ảnh: Aaron Cohen.
Theo Reuters, thành tựu này cho thấy chỉ cần chưa đầy một năm nữa, AI có thể được các nhà toán học sử dụng để giải quyết các vấn đề nghiên cứu chưa có lời giải.

Ông Junehyuk Jung, giáo sư Toán học tại Đại học Brown (Mỹ), nghiên cứu viên tại AI DeepMind, nhận định: "Tôi nghĩ thời điểm chúng ta có thể giải quyết các vấn đề lý luận khó bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ mở ra tiềm năng hợp tác giữa AI và các nhà toán học".

Các nhà nghiên cứu tại Google cũng chia sẻ sự lạc quan này, tin rằng khả năng của các mô hình AI có thể áp dụng cho các thách thức nghiên cứu trong các lĩnh vực khác như vật lý.

Cách đây 20 năm, ông Thắng từng lỡ hẹn với kỳ thi IMO khi đứng thứ 8 toàn quốc trong đội tuyển, trong khi chỉ có 6 thí sinh được chọn tham gia đấu trường quốc tế.

Dù dang dở giấc mơ chinh phục đỉnh cao Toán học, ông rẽ hướng sang trí tuệ nhân tạo (AI) khi vào đại học. Chính bước ngoặt này đã đưa ông đến với kỳ thi IMO 2024 theo một cách đặc biệt - không phải với tư cách thí sinh, mà bằng chính phần mềm AI AlphaGeometry do nhóm AlphaGeometry phát triển, thi đấu cùng các tài năng Toán học từ hơn 100 quốc gia tại Bath, Vương quốc Anh.

“Tháng 7/2024, lần đầu tiên nhóm chúng tôi đưa AI tham dự song song kỳ thi Toán quốc tế IMO và giành huy chương bạc”, TS Thắng chia sẻ.

Bước nhảy vọt
Nhóm Google DeepMind đã tham gia cuộc thi IMO năm ngoái khi sử dụng một AI bao gồm các mô hình AlphaProof và AlphaGeometry 2. Ngay trong lần đầu tiên này, AI của Google đã có thể trả lời đúng 4/6 câu, và giành huy chương bạc.

Đến năm 2025, Google DeepMind nằm trong số các công ty đã hợp tác với IMO để chính thức đưa mô AI vào cuộc thi, được chấm điểm và chứng nhận bởi các điều phối viên.


Với kỳ vọng đạt huy chương vàng, Google quyết định sử dụng mô hình đa năng Gemini Deep Think (một phiên bản từng được giới thiệu tại hội nghị nhà phát triển vào tháng 5). Ảnh: Google.
Để đánh dấu bước ngoặt này, gã khổng lồ tìm kiếm đã chuẩn bị một mô hình hoàn toàn mới. Thay vì đi theo một đường "tư duy" tuyến tính, Deep Think chạy nhiều quy trình lý luận song song, tích hợp và so sánh các kết quả trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng.

Theo TS Thắng, đây là một sự thay đổi mô hình lớn. Năm 2024, một chuyên gia phải dịch các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên sang "ngôn ngữ chuyên biệt theo miền". Sau đó, chuyên gia này sẽ phải giải thích kết quả đầu ra.

Tuy nhiên, với Deep Think, hệ thống AI có thể hoạt động hoàn toàn bằng ngôn ngữ tự nhiên, từ đầu đến cuối, và đặc biệt có thể làm nhiều thứ hơn là chuyên biệt cho giải toán.

Trước đây, việc cải thiện LLM trong toán học sẽ liên quan đến học tăng cường với các câu trả lời cuối cùng. Giải thích với Ars Technica, TS Minh Thắng cho rằng các mô hình được đào tạo theo cách này có thể đạt được câu trả lời đúng, nhưng chúng có "lý luận không đầy đủ", và một phần của việc chấm điểm IMO là dựa trên việc thể hiện lời giải.

Do đó, để chuẩn bị Deep Think cho IMO, Google đã sử dụng các kỹ thuật học tăng cường mới, với các giải pháp "trả lời dài" chất lượng cao hơn cho các vấn đề toán học, giúp mô hình có nền tảng tốt hơn trong việc xử lý mọi bước trên con đường đi đến câu trả lời.

"Với loại hình đào tạo này, bạn thực sự có thể đạt được những lý luận dài hạn, mạnh mẽ", TS Thắng nói.


TS. Lương Minh Thắng đang thảo luận bài toán IMO AlphaGeometry đã giải cùng với thầy Lê Bá Khánh Trình. Ảnh: Wendy Nguyen.
Trong vài năm qua, các công ty AI như Google DeepMind bày tỏ sự quan tâm đặc biệt đến IMO do tính chất của nó đặt ra một thách thức độc đáo.

Mặc dù dành cho học sinh phổ thông, những câu hỏi trong cuộc thi vẫn đòi hỏi tư duy phản biện và sự hiểu biết về nhiều ngành toán học, bao gồm đại số, tổ hợp, hình học và lý thuyết số.

Chỉ những mô hình AI tiên tiến nhất mới có hy vọng trả lời chính xác những bài toán đa lớp này. Nhóm DeepMind đã chỉ ra một số khía cạnh thú vị trong màn trình diễn của Deep Think, mà họ nói là đến từ quá trình đào tạo nâng cao.

Ví dụ, trong bài toán thứ ba, nhiều thí sinh đã áp dụng một khái niệm cấp độ cao học gọi là Định lý Dirichlet, sử dụng toán học nằm ngoài phạm vi dự kiến của cuộc thi.

Tuy nhiên, Deep Think nhận ra rằng có thể giải quyết vấn đề bằng toán học đơn giản hơn. "Mô hình của chúng tôi thực sự đã đưa ra một quan sát xuất sắc và chỉ sử dụng lý thuyết số cơ bản để tạo ra một chứng minh độc lập cho đề bài", giáo sư Jung chia sẻ.

VietBF@ sưu tập