Chủ nhân giải VinFuture 2024 khuyên người trẻ chấp nhận dũng cảm chấp nhận rủi ro

Giáo sư Kristi S. Anseth đưa ra lời khuyên về việc cần phải có động lực tìm ra cái mới, không theo xu hướng đương thời - Ảnh: NGUYỄN KHÁNH.

Luôn tò mò để học hỏi

Lớn lên từ một vùng nông thôn xa xôi của nước Mỹ, giáo sư Kristi S. Anseth - chủ nhân giải Đặc biệt - chia sẻ những ngã rẽ trong sự nghiệp. Ban đầu, bà chọn nghiên cứu trong lĩnh vực hóa học vì kỹ thuật hóa học giúp giải quyết các vấn đề trong ngành năng lượng, hệ thống lọc nước.

Nhưng sau đó, cuộc gặp với nhà sinh học Leslie Leinwand và nhà nghiên cứu Nicholas Peppas đã đưa bà rẽ sang một hướng mới.

Thành công trong việc truyền tín hiệu đến các tế bào để chúng nhân lên nhanh, tái tạo da, sụn, xương khi bị thương, bà Anseth đã mở ra cơ hội cho rất nhiều bệnh nhân, đặc biệt những người bị bỏng nặng.

Từ một mảnh da nhỏ vài centimet, nữ giáo sư 55 tuổi có thể khiến nó phát triển bằng 50 sân bóng đá, cứu sống người bị bỏng diện tích lớn.

"Khi tôi bắt đầu nghiên cứu của mình, phần lớn vật liệu trong lĩnh vực y tế đã được ứng dụng từ trước trong các ngành khác như xây dựng, may mặc. Nên khi đó tôi quan tâm có thể sử dụng vật liệu nào cho cơ thể sống con người", giáo sư Anseth chia sẻ với sinh viên.

Bà cũng cho biết bản thân tìm được cảm hứng từ sự hợp tác với đồng nghiệp để giải quyết các thách thức.

"Quan trọng là chúng ta luôn không ngừng học hỏi", bà chia sẻ.

Giáo sư Carl H. June và giáo sư Michel Sadelain - hai đồng chủ nhân giải Đặc biệt VinFuture 2024 vì những đóng góp cho sự phát triển liệu pháp tế bào CAR-T để điều trị ung thư và các bệnh khác - cũng chia sẻ hành trình đầy bất ngờ của mình.

"Tôi chưa bao giờ nghĩ mình sẽ đi theo lĩnh vực này vì gia đình tôi không ai nghiên cứu y học", Giáo sư June kể và cho biết từng phục vụ trong quân đội trước khi trở thành một nhà khoa học.

Ông nhấn mạnh đôi khi ta cần phải chấp nhận rủi ro vì sẽ không có lựa chọn ban đầu nào là đúng hoàn toàn.

Điều quan trọng là trong quá trình đó, cần phải có ít nhất hai người vừa là cố vấn vừa là người đồng hành. Đó có thể là một vị giáo sư đáng kính trong chuyên ngành của mình hoặc một đồng nghiệp, bạn bè hay người thân trong gia đình.

Giáo sư Carl H. June chia sẻ với sinh viên - Ảnh: NGUYỄN KHÁNH.

Trong khi đó, giáo sư Sadelain thành thật thú nhận rằng ngay từ đầu ông cũng không biết đâu là đúng khi học về dịch tễ, nhưng não bộ tò mò đã dẫn đường ông ngày càng đào sâu vào lĩnh vực này.

"Các nhà khoa học như tôi không chỉ đang suy nghĩ nâng cao hiệu quả liệu pháp CAR-T, mà muốn đảm bảo khả năng mọi người đều được tiếp cận cân bằng liệu pháp này. Đây cũng có thể là định hướng nghiên cứu tương lai của tôi", ông Sadelain chia sẻ.

Màn hình sân khấu sự kiện sau đó hiện lên hình ảnh của Emily, bệnh nhân đầu tiên điều trị bằng liệu pháp tế bào CAR-T khi mới 7 tuổi. Sau 14 năm, cô bé đã trưởng thành, còn bệnh về máu trắng đã gần như khỏi hẳn và cô đang làm nghiên cứu tại Đại học Stanford (Mỹ).

Câu chuyện về CAR-T cho thấy sự tò mò, chấp nhận dấn thân và tự đổi mới chính mình sẽ mang lại một kết quả tốt đẹp mà ngay cả ta cũng không hình dung được.

Giáo sư June chia sẻ cách đây 25 năm, ý tưởng đặt nền móng cho liệu pháp CAR-T không được hoan nghênh, thậm chí bị xem là ảo tưởng vì liên quan đến thay đổi gene, nên ngay khi bắt đầu nhóm nghiên cứu cũng khá thận trọng.

Sau một vài tiến triển tích cực, người ta dần lạc quan hơn và ngày nay, nhờ CAR-T mà một số bệnh ung thư được xếp vào dạng có thể điều trị được.

"Chúng ta chỉ biết khi ta học nhiều hơn mà thôi. Ngày xưa khi nghiên cứu, chúng tôi không biết về trí tuệ nhân tạo (AI). Nhưng hiện tại, chúng ta đã có nhiều nhà khoa học hơn, làm sàng lọc quy mô lớn hơn và công nghệ tốt hơn. Tôi hy vọng AI sẽ giúp cải thiện hơn nữa việc điều trị", ông chia sẻ.

Câu chuyện của giáo sư Yoshua Bengio và giáo sư Yann LeCun, hai trong năm chủ nhân của Giải thưởng Chính VinFuture 2024 về AI, cũng nhận được nhiều sự ngưỡng mộ từ những người tham dự sự kiện ngày 7-12.

Các đóng góp đột phá của họ đã thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu (deep learning), mở ra một kỷ nguyên mà máy móc có thể "học" từ lượng dữ liệu khổng lồ và đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc trong các tác vụ như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra quyết định.

Ông LeCun chia sẻ từ những năm 1950, các bước đi đầu tiên cho sự ra đời của AI đã có nhưng khi đó không có cái gọi là máy học (machine learning) hay AI, đến thập niên 1980 và 1990, AI không được quan tâm, thậm chí bị xem là một lĩnh vực đã "chết".

"Sự trồi sụt trong nghiên cứu là khó tránh khỏi nên ta phải có động lực để luôn khởi động lại mối quan tâm của chính mình", giáo sư LeCun nói.

Hướng đến sinh viên, ông chia sẻ bản thân nên tự đặt câu hỏi như "Có gì mọi người làm sai, có gì khác biệt và mới? Có gì AI chưa làm được?" để thúc giục mình suy nghĩ. Có thể bây giờ các điều mà mình nghĩ chưa phổ biến nhưng không ai biết 5 - 10 năm nữa sẽ ra sao.

Hiện AI chưa có động lực mà chỉ mới có tri thức, thế nên ta phải tạo ra động lực tích cực cho AI để đóng góp cho cộng đồng.

Đồng quan điểm về sự làm mới chính mình và tìm tòi sáng tạo, giáo sư Bengio cho rằng việc làm theo chỉ dẫn người nào đó khác với việc theo đuổi tư duy và thúc giục của chính mình.

"Nghiên cứu là tìm tòi. Có thể chưa ra ngay câu trả lời nên cần nhiều định hướng, phòng lab khác nhau. Đừng ngần ngại xấu hổ khi không giống ai, không giống đồng nghiệp hay một người mà mình ngưỡng mộ", ông nhắn nhủ.