GPT-5 và Gemini 2.5 giành HCV 'Olympic lập trình', TS Lê Viết Quốc nhắc đến siêu AI

Các mô hình AI của OpenAI và Google DeepMind đạt được kết quả này khi đối đầu với những người giỏi nhất tại vòng chung kết Cuộc thi Lập trình Quốc tế (ICPC) trong tháng 9.

ICPC được xem là giải đấu lập trình danh giá nhất trên thế giới. Những người nổi tiếng tham gia ICPC có Sergey Brin (đồng sáng lập Google) và Jakub Pachocki (nhà khoa học trưởng của OpenAI).

Theo OpenAI, các mô hình AI của công ty khởi nghiệp này đứng ở vị trí thứ nhất trong cuộc thi. GPT-5 mới nhất của OpenAI (cha đẻ ChatGPT) đã giải được tất cả 12 bài toán, 11 trong số đó được giải ngay lần thử đầu tiên, theo trang FT.

Google DeepMind, phòng thí nghiệm AI có trụ sở tại London do Sir Demis Hassabis (nhà khoa học người Anh đoạt giải Nobel 2024) điều hành, cho biết mô hình suy luận của họ, Gemini 2.5 Deep Think, xếp hạng hai chung cuộc. Gemini 2.5 Deep Think đã giải được một bài toán mà không một lập trình viên nào có thể hoàn thành.

Bước đột phá đó diễn ra trong bối cảnh các kỹ sư phần mềm ngày càng sử dụng các mô hình AI thế hệ mới nhất để hỗ trợ lập trình.

Công nghệ của Google DeepMind từng được sử dụng để chiến thắng con người trong nhiều cuộc thi cấp cao khác, từ việc đánh bại kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới cho đến đạt huy chương vàng tại Olympic Toán học Quốc tế. OpenAI cũng giành huy chương vàng tại chính cuộc thi toán này vào mùa hè năm nay.

Tiến sĩ Lê Viết Quốc: Khoảnh khắc lịch sử tiến tới AGI

Tiến sĩ Lê Viết Quốc, Phó chủ tịch Google DeepMind và là một Google Fellow, cho biết: “Đây là khoảnh khắc lịch sử tiến tới AGI”.

AGI được xem là siêu AI khả năng ngang bằng hoặc vượt trội con người - mục tiêu mà các nhà nghiên cứu AI hướng đến trong nhiều thập kỷ.

Tiến sĩ Lê Viết Quốc nhắc đến AGI khi GPT-5 và Gemini 2.5 giành HCV 'Olympic lập trình' - Ảnh: Internet

Jelani Nelson, Chủ tịch khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của Đại học California - Berkeley (Mỹ), nhận xét: “Thật ấn tượng khi một hệ thống hoàn toàn là AI, không có sự can thiệp của con người, lại đạt được hiệu suất như vậy”.

Từng huấn luyện một số đội thi ICPC tại Viện Công nghệ Massachusetts, Đại học Harvard và Đại học California - Berkeley, Jelani Nelson nói thêm: “Nếu vài năm trước, ai nói với tôi rằng chúng ta sẽ có một công nghệ mới đạt được trình độ này trong toán học và khoa học máy tính, tôi sẽ không tin họ”.

Tại ICPC 2025, mỗi đội gồm ba người được cung cấp một máy tính để giải 12 bài toán lập trình khó trong 5 giờ. Các đội được xếp hạng dựa trên tốc độ, độ chính xác và số lượng câu hỏi mà họ trả lời. Năm nay, các thí sinh là con người có thể giải 10 trong số 12 câu hỏi. Trong số 139 đội tham gia ICPC 2025, chỉ có 4 đội giành được HCV.

Để giải quyết các bài toán, thí sinh tham gia phải hiểu các vấn đề phức tạp, có kế hoạch logic và thực hiện chúng mà không có lỗi. Các bài toán toán khó cũng đòi hỏi kỹ năng tư duy trừu tượng và sự sáng tạo.

Lợi thế quan trọng so với con người

Các mô hình AI có lợi thế quan trọng so với con người: Không phải làm việc theo nhóm.

“Khi huấn luyện các đội của mình, tôi không cần phải dạy họ cách giải quyết vấn đề... Tôi chỉ có thể cho họ lời khuyên về cách làm việc cùng nhau trong một tình huống căng thẳng”, Bartek Klin, Phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Oxford (Anh) và là huấn luyện viên ICPC, kể lại.

Nhóm Google DeepMind đã sử dụng học tăng cường (kỹ thuật thưởng cho hệ thống AI khi đạt kết quả mong muốn) để huấn luyện thêm cho mô hình Gemini bằng các bài toán, lý luận và lập trình rất khó.

OpenAI sử dụng mô hình GPT-5 mới nhất của mình cho tất cả bài toán, ngoại trừ bài cuối cùng và khó nhất. Bài này được giải quyết bằng cách kết hợp giữa GPT-5 với một mô hình suy luận thử nghiệm.

Heng-Tze Cheng, Giám đốc nghiên cứu và nhà khoa học chính tại Google DeepMind, cho biết thi đấu lập trình là “trò chơi tư duy đỉnh cao”, bởi đòi hỏi mô hình AI phải đưa ra những phương pháp tiếp cận mới và khái quát hóa những kiến thức đã học, thay vì chỉ ghi nhớ các giải pháp.

Tuy nhiên, Bartek Klin cho rằng thành công trong môi trường lập trình cạnh tranh, nơi đề cao tốc độ, không hẳn sẽ chuyển thành khả năng phát triển phần mềm xuất sắc trong thực tế. “Trong đời thực, những vấn đề khó nhất thường là những thứ phải suy nghĩ nửa năm”, ông nói.

Dù giải được bài toán mà các thí sinh không thể, Gemini 2.5 Deep Think không trả lời được tất cả bài toán mà một số lập trình viên đã hoàn thành. Google DeepMind cho biết thí nghiệm này cho thấy các mô hình AI có thể “cung cấp những đóng góp độc đáo, mới lạ, bổ sung cho kỹ năng và kiến thức của các chuyên gia là con người”.

Tiến sĩ Lê Viết Quốc nhận định bước tiến này còn có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành khoa học và kỹ thuật đòi hỏi hiểu biết toán học và lập trình, chẳng hạn như thiết kế thuốc mới và chip máy tính.

Ông nói thêm: “Việc giải toán và thi đấu lập trình là bước quan trọng để hiểu cách trí tuệ của chúng ta hoạt động”.

Lê Viết Quốc: Nhà khoa học gốc Việt chinh phục đỉnh cao AI thế giới

Lê Viết Quốc là một trong những bộ óc tiên phong định hình diện mạo của AI hiện nay. Từ cậu học trò trường Quốc Học Huế, ông đã vươn tới vị trí Phó chủ tịch Google DeepMind và trở thành biểu tượng truyền cảm hứng cho thế hệ trẻ đam mê khoa học dữ liệu.

Sinh năm 1982 tại thị xã Hương Thủy (Thừa Thiên Huế), Lê Viết Quốc nổi bật từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường nhờ năng khiếu toán học. Sau khi tốt nghiệp xuất sắc tại trường Quốc Học Huế, ông giành học bổng sang Úc và hoàn thành bằng cử nhân hạng ưu ngành Khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Úc (ANU). Con đường nghiên cứu tiếp tục mở ra khi Lê Viết Quốc nhận được chương trình tiến sĩ của Đại học Stanford (Mỹ), làm việc dưới sự hướng dẫn từ Giáo sư Andrew Ng – một trong những tên tuổi lớn của lĩnh vực học máy.

Andrew Ng là nhà khoa học AI hàng đầu thế giới, đồng sáng lập Google Brain và nền tảng học trực tuyến Coursera. Ông sinh năm 1976, có bằng tiến sĩ tại Đại học California - Berkeley, từng giữ chức Giám đốc Khoa học của Baidu.

Học máy là lĩnh vực thuộc AI, tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật cho phép hệ thống máy tính học tự động từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể, mà không cần phải được lập trình tường minh cho từng tác vụ.

Năm 2011, Lê Viết Quốc cùng Andrew Ng, Jeff Dean và Greg Corrado sáng lập Google Brain, nhóm nghiên cứu đặt nền móng cho làn sóng học máy hiện đại. Trong hơn một thập kỷ, Lê Viết Quốc liên tục ghi dấu với những công trình có ảnh hưởng sâu rộng: Mô hình seq2seq (nền tảng cho dịch máy bằng mạng nơ-ron); doc2vec (phương pháp biểu diễn tài liệu giúp máy tính hiểu nội dung văn bản dài); Neural Architecture Search (dự án AutoML tiên phong tự động tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron tối ưu). Những đóng góp này định hình nhiều ứng dụng AI đang hiện diện trong đời sống, từ dịch tự động, tổng hợp nội dung đến trợ lý ảo.

Trong vai trò lãnh đạo tại Google DeepMind, ông tiếp tục dẫn dắt nghiên cứu về các mô hình AI có khả năng lý luận và học hỏi đa nhiệm, hướng tới mục tiêu AGI. Gần đây, tên tuổi Lê Viết Quốc xuất hiện trong các bài báo quốc tế khi mô hình AI mà ông tham gia phát triển đạt HCV tại ICPC 2025. Thành tích này khẳng định vị thế của Google DeepMind trong cuộc đua toàn cầu chinh phục đỉnh cao tư duy máy tính.

Tiến sĩ Lê Viết Quốc hiện Phó chủ tịch Google DeepMind - Ảnh: Internet

Không chỉ dừng lại ở thành tựu nghiên cứu, Lê Viết Quốc còn quan tâm thúc đẩy phát triển AI tại quê hương. Ông từng tham gia tư vấn cho các sáng kiến như AI for Vietnam, mong muốn góp phần xây dựng hệ sinh thái nhân tài và công nghệ tại Việt Nam, đưa đất nước bắt kịp xu hướng AI đang bùng nổ.

Với tư duy sắc bén, tầm nhìn dài hạn và niềm đam mê với khoa học, Lê Viết Quốc đã chứng minh rằng những người trẻ đến từ bất kỳ quốc gia nào cũng có thể tạo nên dấu ấn toàn cầu nếu được nuôi dưỡng bằng khát vọng và tri thức. Con đường ông đi, từ Huế đến Thung lũng Silicon, rồi thăng hoa tại Google DeepMind, không chỉ là câu chuyện về thành công cá nhân, mà còn là nguồn cảm hứng cho những ai đang ấp ủ ước mơ chinh phục khoa học và công nghệ.

Sơn Vân