Sự ngu dốt như động lực của đổi mới

Trong các tình huống khác nhau, Jensen Huang đã nhấn mạnh rằng "sự ngu dốt là một cơ hội". Ý tưởng này không phải là một sự đối lập theo nghĩa đen với kiến thức, mà phản ánh sự hiểu biết sâu sắc về bản chất của đổi mới công nghệ. Quan điểm này bao gồm ba cấp độ logic triết học trong công nghệ:

Vượt qua "lời nguyền kiến thức" như là động lực của đổi mới

Có một nghịch lý khi các chuyên gia rơi vào bẫy của các khung nhận thức hiện có. Chẳng hạn, các kỹ sư phát triển chip truyền thống có thể cho rằng "các bộ xử lý đồ họa chỉ dành riêng cho việc dựng hình đồ họa". Trong khi đó, những người không bị ràng buộc bởi các mô hình lịch sử có khả năng tư duy sáng tạo.

Một ví dụ điển hình là quyết định của Jensen Huang vào năm 2006 để đặt cược vào CUDA, bất chấp sự phản đối nội bộ. Nhiều người đã coi ý tưởng sử dụng card đồ họa cho tính toán đa năng là "giấc mơ của những kẻ nghiệp dư". Chính việc ông cố tình bỏ qua các "giáo điều" thiết kế chip truyền thống đã dẫn đến việc tạo ra một đế chế trị giá hàng tỷ đô la trong lĩnh vực tính toán AI.

Sự ngu dốt như một chất xúc tác cho tính dẻo của não

Cơ chế mã hóa dự đoán của não cho phép các chuyên gia sử dụng kinh nghiệm tích lũy để xây dựng các mô hình dự đoán, giảm thiểu chi phí nhận thức. Ngược lại, những người mới bắt đầu, do thiếu kiến thức trước đó, buộc phải sử dụng mô hình toàn bộ não tốn tài nguyên.

Nghiên cứu sử dụng hình ảnh não xác nhận lý thuyết này. Thí nghiệm được thực hiện tại Đại học Cambridge cho thấy khi đối mặt với những vấn đề không quen thuộc, cường độ kích hoạt vỏ não trước trán cao hơn 3,2 lần so với khi giải quyết các nhiệm vụ quen thuộc. Điều này xác nhận tuyên bố của Jensen Huang rằng "sự ngu dốt kích thích tư duy mãnh liệt".

Phương pháp kỹ thuật: cân bằng trên ranh giới của cái đã biết

Chiến lược quản lý của Jensen Huang về cơ bản là một hệ thống của sự không biết có kiểm soát. Đây là nghệ thuật quản lý ranh giới của sự không biết, chứ không phải là sự phủ nhận mù quáng những kiến thức hiện có.

Công thức chính về hiệu quả của đổi mới, được sử dụng trong mô hình nghiên cứu và phát triển của Gate, có dạng như sau:

Hiệu quả đổi mới = (Độ sâu kiến thức × 0,3) + (Độ rộng sự ngu dốt × 0,7)

Khi các công ty khác nhau đào tạo các mô hình ngôn ngữ của họ trên hàng ngàn bộ xử lý đồ họa, động lực chính là "chiến lược vô tri" được thực hiện bởi Jensen Huang:

"Nhận ra rằng 'tôi không biết điều gì là có thể', các kỹ sư có thể tạo ra những thứ vượt qua trí tưởng tượng" — đây là bí mật của sự gia tăng nhiều lần số lượng transistor trong các chip hiện đại so với các thế hệ trước.

Trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, khả năng nhận thức này, có vẻ như mâu thuẫn, trở nên có giá trị hơn chính quá trình sản xuất chip.