Ở tuổi 28, Ma Xiao đã có một dấu mốc đáng chú ý trong sự nghiệp nghiên cứu khi góp sức giải quyết Bài toán thứ sáu của Hilbert - vấn đề được nhà toán học David Hilbert đặt ra từ năm 1900 và khiến nhiều thế hệ nhà khoa học trăn trở. Công trình này cũng góp phần đưa cộng sự của anh, Yu Deng, đến với Huy chương Fields 2026, giải thưởng danh giá bậc nhất của ngành toán học.
Khi con đường nghiên cứu toán học đang rộng mở, Ma Xiao lại đưa ra quyết định khiến nhiều người bất ngờ: rời Mỹ, trở về Trung Quốc và chuyển hướng sang trí tuệ nhân tạo (AI). Theo thông báo của Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc (USTC), anh sẽ đảm nhận vị trí giáo sư tại Viện Hình học và Vật lý, đồng thời tham gia Viện Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) mới thành lập của trường.
Trước khi trở về nước, Ma Xiao là trợ lý giáo sư nghiên cứu Donald J. Lewis tại Đại học Michigan (Mỹ). Việc rời vị trí này để gia nhập USTC đánh dấu bước ngoặt trong sự nghiệp của nhà khoa học trẻ. Thay vì tiếp tục tập trung vào các bài toán toán học thuần túy, anh muốn tham gia vào lĩnh vực AI với niềm tin rằng công nghệ này có thể thay đổi cách con người khám phá và chứng minh các định lý trong tương lai.
Ở tuổi 28, Ma Xiao đã có một dấu mốc đáng chú ý trong sự nghiệp nghiên cứu khi góp sức giải quyết Bài toán thứ sáu của Hilbert - vấn đề được nhà toán học David Hilbert đặt ra từ năm 19 (Ảnh: SCMP)
Trong cuộc phỏng vấn với DeepTech hồi tháng 7, Ma Xiao cho biết trọng tâm nghiên cứu của mình có thể chuyển sang phát triển các hệ thống tác nhân AI trong 2-3 năm tới. Anh không chỉ muốn sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ mà còn hướng tới việc xây dựng những hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu phức tạp.
Năng khiếu toán học của Ma Xiao bộc lộ từ rất sớm. Sinh ra tại thành phố Tân Hương, tỉnh Hà Nam, miền Trung Trung Quốc, anh bắt đầu say mê toán học từ khi còn nhỏ. Khi học lớp 6, Ma đã tự tìm hiểu kiến thức giải tích ở trình độ đại học.
Năm 2014, ở tuổi 16, anh trúng tuyển vào Lớp Tài năng trẻ của USTC. Đây là chương trình tuyển chọn những học sinh có năng khiếu đặc biệt trên khắp Trung Quốc, kể cả khi các em chưa hoàn thành bậc trung học phổ thông. Theo South China Morning Post (SCMP), mỗi năm chương trình chỉ tuyển khoảng 40 học sinh.
Sau khi tốt nghiệp cử nhân tại USTC năm 2018, Ma Xiao sang Mỹ học tiến sĩ tại Đại học Princeton. Dù có thành tích học tập nổi bật, anh từng trải qua giai đoạn mất phương hướng trong quá trình nghiên cứu. Mối quan tâm của Ma liên tục mở rộng từ phương trình chất lưu, phương trình đạo hàm riêng sang giải tích điều hòa, vật lý thống kê, lý thuyết trường và lý thuyết dây.
Chia sẻ với Daily Economic News, Ma Xiao kể rằng đến năm thứ ba hoặc thứ tư của chương trình tiến sĩ, anh nhận ra muốn tạo ra thành tựu đáng kể trong một lĩnh vực, nhà nghiên cứu phải tích lũy kiến thức chuyên sâu trong thời gian dài. Điều này khiến anh từng cảm thấy hoang mang, không biết nên lựa chọn hướng đi nào.
Tuy nhiên, chính mối quan tâm liên ngành ấy lại trở thành lợi thế của Ma. Cuối năm 2022, tại một hội thảo toán học quốc tế, anh gặp Yu Deng - nhà toán học sau này giành Huy chương Fields 2026. Nhận thấy kiến thức của Ma về động học sóng và động học chất khí có thể bổ sung cho nhóm nghiên cứu, Yu Deng đã mời anh tham gia công trình liên quan đến Bài toán thứ sáu của Hilbert.
Được nhà toán học David Hilbert nêu ra tại Đại hội Toán học Quốc tế năm 1900, bài toán thứ sáu đặt ra yêu cầu xây dựng nền tảng toán học chặt chẽ cho vật lý, trong đó có việc tìm hiểu mối liên hệ giữa các mô hình mô tả chuyển động của những hạt khí ở cấp độ vi mô với các phương trình mô tả dòng chảy chất lưu ở cấp độ vĩ mô. Đây là một vấn đề phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa nhiều lĩnh vực toán học và vật lý.
Trong quá trình nghiên cứu, nhóm của Yu Deng phải phát triển những công cụ toán học mới trong bối cảnh tài liệu tham khảo còn hạn chế. Sau thời gian làm việc liên tục, tháng 8/2024, ba nhà toán học hoàn thành bản thảo dài khoảng 200 trang, đưa ra lời giải cho một phiên bản quan trọng của bài toán trong giới hạn thời gian dài. Công trình sau đó được công bố trên Annals of Mathematics, một trong những tạp chí hàng đầu thế giới về toán học.
Thành tựu này được xem là bước tiến đáng kể trong nghiên cứu cơ học thống kê và cơ học chất lưu. Công trình cũng góp phần đưa Yu Deng đến với Huy chương Fields 2026 - giải thưởng thường được ví như “Nobel Toán học”, trao cho những nhà toán học có thành tựu nổi bật khi còn trẻ.
Sau khi nhận giải, Yu Deng chia sẻ với Xinxiang Daily rằng nếu không có sự tham gia của Ma Xiao, nhóm nghiên cứu có thể đã phải mất nhiều thời gian hơn để tìm ra lời giải. Trong khi đó, Ma tiếp tục làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Michigan và được bổ nhiệm làm trợ lý giáo sư nghiên cứu Donald J. Lewis.
Ma Xiao vừa đảm nhận vị trí giáo sư tại hai viện thuộc Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc (Ảnh: Xinxiang Daily)
Dù đang có cơ hội phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực toán học, Ma Xiao lại quyết định chuyển hướng sang AI. Tại USTC, anh muốn kết nối những kiến thức toán học đã tích lũy với công nghệ mới, đặc biệt là khả năng tự động hóa các bước trong quá trình nghiên cứu khoa học.
Một trong những dự án Ma đã phát triển là hệ thống tác nhân AI chuyên phục vụ chứng minh toán học mang tên qmd-prover. Anh cũng đang tìm cách kết nối toàn bộ quy trình nghiên cứu, từ hình thành ý tưởng, xây dựng chứng minh, kiểm tra tính chính xác đến hỗ trợ tạo ra bài báo khoa học, thành một hệ thống khép kín.
Ma Xiao cho rằng các công cụ AI đang dần trở thành kỹ năng cần thiết đối với những người làm nghiên cứu. Khi hướng dẫn sinh viên, anh yêu cầu các em làm quen với những công cụ như Codex, Claude Code và Git. Theo nhà toán học trẻ, nếu không biết sử dụng các công nghệ này, người làm khoa học có nguy cơ trở nên lạc hậu trong môi trường nghiên cứu đang thay đổi nhanh chóng.
Khi được hỏi liệu AI có thể thay thế con người hay không, Ma Xiao đưa ra hai khả năng. Một là AI phát triển thành một thực thể vượt xa con người như trong các bộ phim khoa học viễn tưởng. Hai là công nghệ này tiến đến một trình độ rất cao rồi dần ổn định, nhưng vẫn có những điểm tương đồng với năng lực của con người. Anh lấy ví dụ về nghề lập trình: dù AI đã có thể đảm nhận nhiều công việc trước đây do con người thực hiện, lập trình viên vẫn có thể giữ vai trò quan trọng nhờ khả năng xử lý những vấn đề mà AI chưa giải quyết được.
Ma Xiao tóm tắt quan điểm của mình bằng một bất đẳng thức: “AI + Con người ≥ AI”. Tuy nhiên, anh cũng thừa nhận chưa thể khẳng định mối quan hệ này sẽ luôn đúng trong tương lai.
Việc Ma Xiao trở về USTC diễn ra trong bối cảnh trường đại học này đang đẩy mạnh nghiên cứu AI. Viện Trí tuệ nhân tạo tổng quát của trường được thành lập vào tháng 1, hướng tới thực hiện những nghiên cứu đột phá và đào tạo nhân lực có khả năng tạo ảnh hưởng trên phạm vi quốc tế. Với nhà khoa học 28 tuổi, đây là môi trường để thử nghiệm một hướng đi mới: đưa AI tham gia sâu hơn vào quá trình khám phá tri thức, bắt đầu từ chính lĩnh vực đã làm nên tên tuổi của anh - toán học.
Tổng hợp
Hoặc