• Chủ Nhật, 16/11/2014 05:07 (GMT+7)

    Máy móc có biết suy nghĩ?

    Bùi Lê Duy
    (PCWorldVN) Câu hỏi do chính Ada Lovelace, nữ bá tước và là nhà lập trình viên đầu tiên thế giới, người đặt nền móng cho kỷ nguyên số đặt ra. Và bà trả lời là không.

     

    Một phiên thuyết trình về deep learning của AI tại Stanford hồi tháng 9 vừa qua.

    Deep learning

    Năm 2006, Geoff Hinton lúc ấy còn làm việc tại Đại học Toronto, đã có một chỉnh sửa quan trọng trong phương pháp này: ông đưa ra khái niệm "deep learning". Về mặt toán học, ông cũng có thể tối ưu hoá kết quả từ mỗi chồng lớp để để việc học của hệ thống và quá trình chuyển từ lớp thấp lên lớp cao nhanh hơn. Trong vài năm qua, các thuật toán deep learning đã rút ngắn rất nhiều thời gian khi năng lực xử lý của hệ thống được chuyển sang cho GPU. Chỉ riêng mã nguồn của deep learning là chưa đủ để tạo ra khả năng suy nghĩ logic phức tạp cho máy tính, nhưng nó chính là thành tố quan trọng trong mọi AI hiện thời, trong đó có chiếc Watson của IBM, engine tìm kiếm của Google và các thuật toán của Facebook.

    Tính toán song song, dữ liệu lớn hơn và thuật toán chuyên sâu hơn đã trưởng thành, dựng nên được dấp dáng của AI mà con người ấp ủ từ 60 năm qua. Điểm hội tụ của 3 yếu tố này cho thấy miễn là công nghệ tiếp tục phát triển thì không có lý do gì AI lại không thông minh hơn. Và cứ đà này, AI nền đám mây sẽ ngày càng dính dáng nhiều hơn đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nhưng nó cũng sẽ có một cái giá đánh đổi. Điện toán đám mây cũng phải tuân theo luật "bành trướng" mà chúng ta có thể gọi là hiệu ứng mạng. Hệ thống mạng càng có giá trị nếu phạm vi mạng càng lớn. Mạng càng lớn thì càng thu hút nhiều người dùng mới hơn, đó cũng là yếu tố để mạng càng bành trướng phạm vi, càng thu hút nhiều người hơn nữa... Một đám mây dùng cho AI cũng tuân theo hiệu ứng ấy: càng nhiều người sử dụng một AI thì AI đó càng thông minh hơn. AI càng thông minh thì càng có nhiều người dùng. Càng có nhiều người dùng thì nó lại thông minh hơn nữa. Một khi công ty nào đó bước được vào vòng xoay này thì công ty ấy sẽ rất nhanh chóng bành trướng, vượt cả những công ty cạnh tranh khác. Kết quả là tương lai của AI có thể sẽ nằm trong tay hai hoặc ba đám mây AI thương mại dùng chung quy mô lớn.

    Câu truyện cờ vua

    Deep Blue chơi cờ cùng kỳ thủ Kasparov năm 1997.

    Năm 1997, "tiền bối" của Watson là chiếc Deep Blue do IBM chế tạo, đã thắng kỳ thủ Garry Kasparov trong một trận đấu người-máy nổi tiếng. Sau đó, máy tính thắng thêm vài ván cờ nữa và rồi con người không còn nhiều hứng thú trong mấy kỳ thi thố như vậy nữa. Có thể bạn nghĩ câu truyện ấy đến đây là kết thúc nhưng Kasparov nhận ra rằng ông có thể chơi hay hơn Deep Blue nếu ông có thể truy cập tức thì đến cơ sở dữ liệu khổng lồ về tất cả nước cờ mà Deep Blue từng đi. Nếu công cụ cơ sở dữ liệu này AI có thể dùng được thì tại sao con người không dùng được? Để theo đuổi ý tưởng đó, Kasparov đã tiên phong theo lối chơi cờ người kết hợp với máy, trong đó người chơi được AI hỗ trợ, chứ không tự mình chơi với nhau nữa.

    Đến nay, cách chơi cờ như vậy gọi là đánh cờ thể loại tự do, tương tự như loại quyền cước tự do, là đấu sĩ muốn sử dụng kỹ thuật đối kháng nào cũng được. Người chơi có thể nghe AI đề xuất nước cờ, nhưng người chơi mới là người quyết định, giống như GPS đề xuất đường đi và bạn lái xe. Trong giải cờ vua Freestyle Battle năm 2014, người chơi hoàn toàn dựa trên engine AI thắng 42 ván, còn người chơi "tư vấn" AI thắng 53 ván. Đến nay, kỳ thủ giỏi nhất hiện nay là Intagrand, là đội gồm vài kỳ thủ và vài chương trình chơi cờ.

    Nhưng đây mới là phần đáng nói: AI không làm giảm bản/khả năng chơi cờ của con người. Nghe có vẻ ngược ngạo. Những chương trình đánh cờ có giá rất rẻ nhưng siêu thông minh lại tạo cảm hứng cho nhiều người ngồi xuống chơi cờ hơn, có nhiều giải đấu xuất hiện và kỳ thủ chơi càng lúc càng giỏi. Đến nay, số lượng đại kiện tướng trên thế giới gấp đôi so với thời chiếc Deep Blue đả bại Kasparov lần đầu tiên. Kỳ thủ hạng nhất thế giới hiện nay là Magnus Carlsen luyện tập với AI và giống như thể một bên là anh, một bên là toàn thể người chơi cờ trên thế giới. Anh cũng đạt được điểm đánh giá cao nhất về kỳ thủ cờ vua trong mọi thời đại.

    Nếu AI có thể giúp con người chơi cờ tốt hơn thì có cơ sở cho chúng ta tin rằng AI cũng sẽ giúp phi công, bác sỹ, thẩm phán, giáo viên tốt/giỏi hơn. Hầu hết công việc hiện nay dính dáng đến AI đều thường có mục đích cụ thể, ví dụ như phần mềm dịch thuật, biên/thông dịch ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích, ngoài ra phần mềm ấy không làm gì khác bên lề. Lái xe, nhưng không de xe (lái lùi). Trong vòng 10 năm tới, 99% AI mà bạn tương tác sẽ trực tiếp hoặc gián tiếp trở thành chuyên gia siêu việt.

    AI có biết suy nghĩ?

    Thực tế, AI không phải là "trí tuệ", chí ít không như chúng ta nghĩ theo nghĩa đen của nó. AI có thể hiểu như là độ tin cậy, nhất là khi AI dùng để tự nhận diện đối tượng, sự vật. Chúng ta muốn một chiếc xe tự lái trên đường và nó không cần làm gì cả khi ở trong garage. Bác sỹ AI Watson chẩn đoán ở bệnh viện cần làm việc 24/7 và không cần biết bác sỹ ấy giỏi ngoại ngữ hay không. Khi AI phát triển, chúng ta có lẽ cần đưa ra những cách chặn bớt nhận thức của máy móc, và đẳng cấp nhận thức cao nhất của AI sẽ là vô thức.

    Điều chúng ta muốn đối với AI là sự thông minh nhân tạo. Không như trí tuệ, thông minh nhân tạo ở đây mang nghĩa định lượng: là có thể tập trung vào khía cạnh nào đó, là có thể đo đếm được. Điều này hoàn toàn khác biệt với nhận thức của con người. Một ví dụ "chuẩn" cho trí thông minh nhân tạo này là một màn biểu diễn hấp dẫn tại lễ hội South by Southwest ở Austin, Texas hồi tháng 3 đầu năm nay.

    IBM đưa cho Watson một cơ sở dữ liệu về nấu ăn, gồm nhiều công thức chế biến món ăn trên mạng, các số liệu dinh dưỡng và các nghiên cứu về cách kết hợp nguyên liệu làm sao cho món ăn được ngon nhất. Từ đống dữ liệu ấy, Watson đã tạo ra nhiều món ăn mới lạ dựa trên những dữ kiện này, đưa ra công thức mới cho đầu bếp để nấu thử. Đám đông tò mò với "cái đầu" của Watson dùng thử món lạ và cảm thấy vị dùng không đến nỗi tệ.

    Trí thông minh nhân tạo không phải là lỗi, mà là một tính năng. Đặc tính sáng giá của đầu bếp AI là nó nhìn món ăn ở góc độ hoàn toàn khác với con người. Một AI sẽ nghĩ về thức ăn khác với một đầu bếp. Nói về các chất liệu sản xuất, hoặc vải vóc, hoặc tiền bạc tài chính, hoặc bất kỳ ngành khoa học, nghệ thuật nào, AI đều có cái nhìn rất khác với cách con người chúng ta nhìn nhận. Tính lạ lẫm trong AI sẽ trở thành một đặc tính rất đáng giá cho chúng ta, bên cạnh tốc độ và sức mạnh của nó.

    Và rồi, AI sẽ giúp chúng ta hiểu sâu hơn ý nghĩa của từ "trí tuệ". Trước đây, ta chỉ nói rằng AI siêu việt có thể lái xe, thắng cuộc trong game truyền hình Jeopardy! hay chơi cờ. Nhưng một khi AI riêng rẻ thực hiện được từng vấn đề riêng rẻ thì chúng ta lại xem những thành tựu ấy như là trí tuệ thực sự. Mỗi thành công trong AI lại tái định nghĩa trí tuệ thực sự là gì.

    Nhưng chúng ta chưa tái định nghĩa AI hiện tại là gì, chúng ta chỉ mới xem nó như con người. Trong hơn 60 năm qua, các quy trình cơ điện đều bắt chước theo hành xử và lối nghĩ mà chúng ta cho rằng chỉ con người mới có. Chúng ta cần thay đổi nếp suy nghĩ này. Khi chúng ta phát minh nhiều loại AI hơn thì chúng ta sẽ bị ép buộc "đầu hàng" nhiều hơn về những mặt mà chúng ta cho rằng chỉ con người là độc tôn ở lĩnh vực đó. Thập kỷ tiếp theo, hoặc có thể là thế kỷ tiếp theo, có thể xảy ra cuộc khủng hoảng về khả năng nhận diện, và chúng ta có thể sẽ liên tục chất vấn bản thân rằng con người là gì. Nực cười hơn cả, tác dụng và ích lợi lớn nhất khi ứng dụng AI vào đời sống hàng ngày sẽ không cải thiện được năng suất làm việc hay phát triển kinh tế hay cải tiến khoa học, mặc dù mọi thứ như đều đang diễn ra như vậy. Mà ích lợi lớn nhất của AI là nó sẽ giúp định nghĩa lại con người là gì. Chúng ta cần trí tuệ nhân tạo nói cho chúng ta biết chúng ta là ai.

    Xem tiếp : <12
    Nguồn: Wired