Khi nào chúng ta sẽ tạo ra được trí tuệ nhân tạo thực sự?

0

Lĩnh vực trí thông minh nhân tạo đã trải qua một chặng đường dài, nhưng nhiều người cho rằng nó đã được chính thức sinh ra khi một nhóm các nhà khoa học tại trường cao đẳng Dartmouth đã tập hợp lại cho một mùa hè năm 1956. Máy tính trong vài thập kỷ qua đã phát triển với tốc độ nhanh chóng và giờ đây nó có thể tính toán nhanh hơn con người. Sự lạc quan với những tiến bộ đáng kinh ngạc đã được thực hiện là hợp lý. Nhà khoa học thiên tài về máy tính là Alan Turing đã đưa ra ý tưởng đáng suy nghĩ về máy móc chỉ một vài thập kỷ trước. Nhà khoa học đó có một ý tưởng khá đơn giản: sự thông minh chỉ là là một quá trình toán học. Bộ não con người là một loại máy. Tái tạo lại quá trình đó và bạn có thể chế tạo ra một loại máy mô phỏng lại nó.

Nhà khoa học có một ý tưởng khá đơn giản: sự thông minh chỉ là là một quá trình toán học.

Vấn đề không phải là quá khó khăn: các nhà khoa học của Dartmouth đã viết: “Chúng tôi nghĩ rằng một tiến bộ đáng kể có thể được thực hiện trong một hoặc nhiều vấn đề này nếu một nhóm các nhà khoa học được lựa chọn cẩn thận làm việc cùng nhau trong một mùa hè”. Họ có một số ý tưởng có thể mô phỏng mô hình neuron não của con người có thể làm việc và giảng dạy máy móc các quy tắc trừu tượng của ngôn ngữ con người sẽ rất quan trọng.

Các nhà khoa học đã lạc quan và những nỗ lực của họ đã được khen thưởng. Họ đã tạo ra các chương trình máy tính dường như hiểu được ngôn ngữ của con người và có thể giải quyết vấn đề đại số. Mọi người trong số họ dự đoán chắc chắn rằng sẽ có một máy thông minh ở cấp độ con người được xây dựng trong vòng hai mươi năm tới.

Thật phù hợp khi ngành công nghiệp dự đoán khi chúng ta có AI thông minh ở mức độ con người được sinh ra vào khoảng thời gian tương tự như ngành công nghiệp gia cầm. Trên thực tế, nó đã trở lại bài báo đầu tiên của Turing về “máy móc tư duy”, nơi mà ông tiên đoán rằng các máy thử Turing có thể thuyết phục con người là con người và sẽ được thông qua trong 50 năm, vào năm 2000. Tất nhiên trong ngày nay, mọi người vẫn dự đoán điều đó sẽ xảy ra trong vòng 20 năm tới và có lẽ người dự đoán nổi tiếng nhất là Ray Kurzweil. Có rất nhiều cuộc khảo sát và các phân tích khác nhau của các chuyên gia khác nhau khiến bạn gần như tự hỏi liệu nhà nghiên cứu về AI không bị cám dỗ để trả lời tự động: “Tôi đã dự đoán câu hỏi của bạn sẽ là gì và không, tôi không thể dự đoán được cái đó.”

Định luật của Moore nói rằng việc gia tăng gấp đôi sức mạnh của vi xử lý khoảng vài năm một lần đã đưa ra một dự đoán rất cụ thể về một hiện tượng rất cụ thể.

Vấn đề với việc dự đoán chính xác ngày mà AI sẽ ở mức độ con người là chúng ta không biết liệu còn bao xa nữa. Điều này không giống với Định luật Moore. Định luật của Moore nói rằng việc gia tăng gấp đôi sức mạnh của vi xử lý khoảng vài năm một lần đã đưa ra một dự đoán rất cụ thể về một hiện tượng rất cụ thể. Chúng ta hiểu rằng làm thế nào để đạt được điều đó (kỹ thuật cải tiến của tấm silicon) và chúng ta biết rằng chúng ta không nằm trong giới hạn cơ bản của phương pháp tiếp cận hiện tại của chúng ta (ít nhất không phải cho đến khi bạn đang cố gắng làm việc trên chip ở quy mô nguyên tử). Bạn không thể nói điều tương tự về trí thông minh nhân tạo.

Lỗi thường gặp

Ý tưởng thứ nhất AI thật sự sẽ đến (và làm cho chúng trở nên bất tử) ngay trước khi chúng chết

Cuộc khảo sát của Stuart Armstrong đã tìm kiếm các xu hướng trong những dự đoán này. Cụ thể, có hai xu hướng nhận thức chính mà ông ta đang tìm kiếm. Thứ nhất là ý tưởng rằng các chuyên gia về AI dự đoán rằng AI thật sự sẽ đến (và làm cho chúng trở nên bất tử) ngay trước khi chúng chết. Đây là lời chỉ trích “Sự chần chừ” mà người ta đã miều tả về Kurzweil, những dự đoán của ông bị thúc đẩy bởi sự sợ hãi về cái chết, mong muốn về sự bất tử, và về cơ bản là không hợp lý. Khả năng tạo ra một siêu thông minh được coi là một bài báo về đức tin. Cũng có những lời chỉ trích của những người làm việc trong lĩnh vực AI, những người biết đầu tiên những thất vọng và những hạn chế của AI hiện nay.

Thứ hai là ý tưởng rằng mọi người luôn chọn khoảng thời gian từ 15 đến 20 năm. Điều đó đủ để thuyết phục người khác đang làm việc về cái gì đó có thể chứng minh một cuộc cách mạng rất sớm (người ta ít bị ấn tượng bởi những nỗ lực sẽ dẫn đến những kết quả hữu hình hàng thế kỷ), nhưng không đủ để bạn tỏ ra xấu hổ. Trong hai người, Armstrong tìm thấy nhiều bằng chứng cho người thứ hai, mọi người hoàn toàn vui sướng khi dự đoán AI sau khi họ chết mặc dù hầu hết không muốn, nhưng có một sự thiên vị rõ ràng đối với dự đoán “15-20 năm sau” trong các dự đoán trong lịch sử.

Đo lường tiến độ

Nếu bạn muốn đánh giá tính hợp lệ của một dự đoán cụ thể, có rất nhiều thông số bạn có thể xem

Armstrong chỉ ra rằng, nếu bạn muốn đánh giá tính hợp lệ của một dự đoán cụ thể, có rất nhiều thông số bạn có thể xem. Ví dụ, ý tưởng cho rằng trí tuệ cấp độ con người sẽ được phát triển bằng cách mô phỏng bộ não con người ít nhất là cung cấp cho bạn một con đường rõ ràng cho phép bạn đánh giá tiến bộ. Mỗi lần chúng ta có được một bản đồ chi tiết hơn của bộ não hoặc mô phỏng thành công một phần khác của nó, chúng ta có thể nói rằng chúng ta đang tiến tới mục tiêu cuối cùng này và có lẽ sẽ kết thúc ở cấp độ như con người. Chúng ta có thể không phải là 20 năm nữa trên con đường đó, nhưng ít nhất bạn có thể đánh giá tiến trình khoa học.

So sánh điều này với những người nói AI (hay ý thức khác), sẽ “nổi lên” nếu mạng lưới kết nối là đủ phức tạp, được cung cấp đủ năng lực xử lý. Đây có thể là cách chúng ta tưởng tượng ra trí thông minh và ý thức của con người xuất hiện trong quá trình tiến hóa, mặc dù sự tiến hóa đã có hàng tỷ năm, không chỉ là thập kỷ. Vấn đề với điều này là chúng ta không có bằng chứng thực nghiệm: chúng ta chưa bao giờ thấy ý thức tự biểu lộ ra khỏi một mạng lưới phức tạp. Không chỉ chúng ta không biết nếu điều này là có thể, chúng ta không thể biết chúng ta đã đi xa đến mức nào vì chúng ta thậm chí còn không thể đo được sự tiến triển.

Có rất nhiều khó khăn trong việc hiểu được những nhiệm vụ khó khăn, mà đã tiếp tục từ khi AI ra đời cho đến ngày nay. Chỉ cần nhìn vào đề xuất nghiên cứu ban đầu, nơi mà sự hiểu biết ngôn ngữ của con người, sự ngẫu nhiên và sự sáng tạo, và tự cải tiến đều được đề cập trong cùng một hơi thở. Chúng ta đã xử lý ngôn ngữ tự nhiên tuyệt vời, nhưng liệu máy tính của chúng ta hiểu những gì họ đang xử lý? Chúng ta có AI có thể ngẫu nhiên thay đổi để được “sáng tạo,” nhưng liệu đó là sự sáng tạo? Sự tự cải thiện theo cấp hàm mũ mà sự thống nhất dựa vào dường như còn rất xa.

Chúng ta cũng cố gắng hiểu những gì có thể gọi là thông minh. Ví dụ, các chuyên gia về AI vẫn đánh giá thấp khả năng của AI để chơi cờ Go. Vào năm 2015 nhiều người nghĩ rằng thì AI sẽ cần đến năm 2027. Cuối cùng, phải mất hai năm, chứ không phải mười hai. Nhưng liệu điều đó có nghĩa là AI sẽ đến gần hơn với việc có thể viết ra tiểu thuyết vĩ đại hay không? Liệu nó có gần với khái niệm hiểu biết về thế giới xung quanh nó? Liệu nó có nghĩa là nó gần gũi hơn với trí thông minh của con người? Điều đó không nhất thiết phải rõ ràng.

Không phải con người, nhưng thông minh hơn con người

Có thể chúng ta chưa có cơ chế trí tuệ cấp độ con người, nhưng cũng đúng là chúng ta không biết chúng ta có thể tiến xa đến thế hệ các thuật toán hiện nay như thế nào.

Nhưng có lẽ chúng ta đã nhìn sai vấn đề. Ví dụ, bài kiểm tra Turing vẫn chưa được thông qua theo nghĩa rằng AI không thể thuyết phục được con người về cuộc nói chuyện của con người; nhưng tất nhiên khả năng tính toán, và có lẽ sớm là khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác như nhận dạng khuôn mẫu và lái xe ô tô sẽ vượt xa con người. Khi các thuật toán AI “yếu” đưa ra nhiều quyết định hơn, và fan của internet của vạn vật và những người lạc quan công nghệ đang tìm ra nhiều cách để cung cấp dữ liệu nhiều hơn cho nhiều thuật toán hơn, thì tác động đến xã hội từ “trí tuệ nhân tạo” này sẽ phát triển.

Có thể chúng ta chưa có cơ chế trí tuệ cấp độ con người, nhưng cũng đúng là chúng ta không biết chúng ta có thể tiến xa đến thế hệ các thuật toán hiện nay như thế nào. Những cuộc điều tra đáng sợ về tự động hóa sẽ phá hoại kinh tế xã hội con người và thay đổi nó theo những cách cơ bản mà không dựa trên gần như nhiều giả định về một thứ siêu thông minh.

Sau đó, có những người chỉ ra chúng ta nên lo lắng về AI vì những lý do khác. Chỉ vì chúng ta không thể nói chắc chắn nếu AI cấp độ người sẽ đến thế kỷ này hoặc không bao giờ, điều đó không có nghĩa là chúng ta không nên chuẩn bị cho khả năng các nhà dự báo lạc quan có thể sẽ đúng. Chúng ta cần đảm bảo rằng các giá trị của con người sẽ được lập trình theo các thuật toán này, để họ hiểu được giá trị của cuộc sống con người và có thể hành động theo “đạo đức và trách nhiệm”.

Chúng ta cần đảm bảo rằng các giá trị của con người sẽ được lập trình theo các thuật toán này, để họ hiểu được giá trị của cuộc sống con người và có thể hành động theo “đạo đức và trách nhiệm”.

Phil Torres tại Dự án Tương lai Nhân Lực, đã thể hiện điều đó trong một cuộc phỏng vấn với tôi. Ông chỉ ra rằng nếu chúng ta đột ngột quyết định như một xã hội, rằng chúng ta phải giải quyết vấn đề đạo đức như xác định cái gì là đúng và sai và đưa nó vào một cái máy trong hai mươi năm tới … Liệu chúng ta thậm chí còn có thể làm được điều đó?

Vì vậy, chúng ta nên dự đoán một cách không cầu kỳ. Hãy nhớ rằng, nó bật ra những vấn đề mà các nhà tiên phong tiên đoán trước là sẽ phức tạp hơn nhiều so với dự đoán. Điều này cũng có thể đúng ngay hôm nay. Đồng thời, chúng ta không thể không chuẩn bị trước. Chúng ta nên hiểu ra những rủi ro và đề phòng. Khi các nhà khoa học gặp nhau ở Dartmouth năm 1956, họ không hề biết đến địa hình rộng lớn, sương mù trước mắt họ. Sáu mươi năm sau, chúng ta vẫn không biết còn bao xa hơn nữa hay đi xa đến đâu. Nhưng chúng ta chắc chắng sẽ đi về đâu đó.

Nguồn: timbimat.com

>>> Xem ngay: Các máy móc tự truyền đạt kiến thức cho nhau có thể là xu hướng lớn nhất trong AI

Xem bài gốc tiếng Anh tại đây

Xem bài gốc tiếng Việt tại đây

Share.

About Author