Mối họa mang tên Trí tuệ nhân tạo

0

Không phải ngẫu nhiên mà nhà khoa học hàng đầu Stephen Hawking và nhiều người có ảnh hưởng lớn như Bill Gates, Elon Husk gần đây cùng lên tiếng cảnh báo về các nguy cơ mà sự phát triển Trí Tuệ Nhân Tạo có thể gây ra đối với sự tồn vong của nhân loại. Bài viết này hy vọng sẽ góp phần làm sáng tỏ vấn đề đáng quan tâm này.
Mối họa mang tên Trí tuệ nhân tạo - anh 1
1. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trước hết, ta hãy định nghĩa thế nào là trí tuệ và trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ, hay trí thông minh, là năng lực thu nhận, xử lý và ứng dụng thông tin. Loài vật cũng có trí thông minh, nhưng ở con người trí thông minh đạt đến trình độ cao nhất, biểu hiện bằng khả năng suy nghĩ, tư duy trừu tượng, sử dụng ngôn ngữ, trí nhớ, khả năng học, hiểu và giải quyết các vấn đề phức tạp, óc tưởng tưởng, sáng tạo...

Trí tuệ nhân tạo (từ đây viết tắt là AI - theo từ Artificial Intelligence tiếng Anh) là trí tuệ do con người tạo ra. Ngày nay, các ứng dụng của AI xuất hiện ở khắp nơi, từ các trợ lý ảo trên điện thoại thông minh, đến các ứng dụng tìm kiếm, dịch thuật, nhận dạng hình ảnh và âm thanh của máy tính, các rô-bốt trong công nghiệp, cho đến các hệ thống phức tạp trong xe hơi không người lái vv... Trong phạm vi bài này tôi chỉ nói về việc tạo ra trí tuệ cho máy móc, chứ ko đề cập việc tạo ra các sinh vật thông minh hay những thứ đại loại như vậy.

2. Các cấp độ của AI

Có nhiều cách để phân loại AI. Để phục vụ cho mục đích của bài viết này, chúng ta chọn cách phân loại dựa trên sự so sánh với trí tuệ con người. Theo đó, ta chia AI thành 3 cấp:

  1. Trí tuệ hẹp: là AI chuyên môn hóa trong một lĩnh vực hẹp. Mức độ phát triển của AI hiện tại đang ở cấp độ này. Ở một số lĩnh hẹp, AI đã vượt con người. Máy móc có thể tính toán cực nhanh, có thể chơi cờ thắng các đại kiện tướng giỏi nhất, có thể tìm kiếm và phân loại dữ liệu lớn khổng lồ một cách dễ dàng. Tuy nhiên, ở mức độ này, AI chỉ giỏi ở lĩnh vực mà nó được thiết kế. Máy chơi cờ siêu đẳng không thể nào biết nhận dạng mặt người, nó ko được lập trình cho điều đó.
  2. Trí tuệ rộng: là AI đạt cấp độ tương đương trí tuệ con người. Đây là mức độ mà các nhà nghiên cứu về AI đang cố gắng để đạt tới. Các nhà khoa cũng đưa ra 1 số bài kiểm tra để chứng nhận AI đạt trình độ này, chẳng hạn Turing Test; hoặc yêu cầu AI hoàn thành các công việc của người bình thường (ghi danh học và tốt nghiệp một khóa học, làm nhân viên văn phòng và hoàn thành nhiệm vụ như một con người, vv)
  3. Siêu trí tuệ: là AI đạt tới cấp độ cao hơn trí tuệ con người. Từ cao hơn một chút cho đến cao hơn vượt bậc.

Nói thêm: Hiện chúng ta chỉ mới biết đến một loại trí tuệ là trí tuệ con người, vì thế mà có xu hướng nhìn nhận các loại trí tuệ khác cũng phải có các đặc điểm tương tự như con người. Cách nhìn này là phiến diện, bởi trí tuệ khác có thể thiếu một số đặc tính của trí tuệ con người nhưng lại có các đặc tính riêng khác mà con người không có, thậm chí không biết đến. Vì vậy, "AI đạt cấp độ tương đương con người" chỉ là cách phân loại tương đối.

Có ba câu hỏi đặt ra là:

  1. AI có phát triển lên được đến cấp độ con người và hơn con người không? Nếu có thì khi nào?
  2. Khi đạt tới trình độ cao như vậy, AI sẽ gây ra nguy cơ gì, theo cách như thế nào? Liệu AI có thể tự trở nên "xấu tính" và tự nó gây nguy hiểm cho loài người, hay AI chỉ là công cụ để loài người sử dụng và gây hại đến nhau (như 1 thứ vũ khí)?
  3. Ngược lại, nếu kiểm soát và ứng dụng được AI trình độ cao sẽ mang lại những lợi ích to lớn gì cho loài người? Kiểm soát như thế nào?

Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ cố gắng tìm câu trả lời cho các câu hỏi đó.

3. Đường lên trí tuệ rộng và siêu trí tuệ

Trước tiên, phải thừa nhận khoảng cách hiện tại giữa người và máy rất lớn, và con đường đi lên còn vô vàn khó khăn.

Để hiểu được những thách thức này, chúng ta hãy nhìn lại những điểm khác nhau giữa người và máy. Những thứ rất khó với con người, như tính toán các số lớn phức tạp lại quá dễ với máy tính. Ngược lại, những thứ tưởng như quá đơn giản với con người (như đọc hiểu ý nghĩa một đoạn văn, nhìn một hình trên giấy và biết nó là 3D, nhận dạng chữ viết tay, nghe hiểu giọng nói, nhận ra đồ vật, hiểu các biểu cảm trên khuôn mặt và trong giọng nói, hiểu ý tứ câu nói đùa, vv) lại vô cùng khó với máy tính. Mà để thông minh như con người thì đòi hỏi những khả năng còn phức tạp hơn thế nhiều nữa. Tự nhiên đã mất hàng tỉ năm cho quá trình tiến hóa từ khi sinh vật đơn giản nhất đến con người, liệu loài người có thể làm được điều tương tự đối với máy móc trong thời gian chỉ 1 thế kỉ?

Mối họa mang tên Trí tuệ nhân tạo - anh 2

Bao giờ máy tính hiểu được các biểu cảm trên khuôn mặt người?

Đúng là tự nhiên mất hàng tỉ năm, nhưng cách làm của con người có sự khác biệt:

  1. Tự nhiên làm việc hoàn toàn ngẫu nhiên, còn con người là loài vật thông minh và làm việc có chủ đích rõ ràng.
  2. Tự nhiên hoàn toàn không ưu tiên sự thông minh, loài thích nghi tốt với các biến đổi của môi trường sống sẽ tồn tại. Trái lại, con người đang cố gắng tạo ra máy móc thông minh hơn.

Thời gian "tiến hóa" của máy móc đến nay chưa phải là dài mà đến giờ đã đạt được những thành quả như ngày nay. Với tốc độ đó tại sao máy móc không thể đạt tới trí tuệ loài người trong thế kỉ này?

Có người cho là máy móc sẽ không bao giờ đạt tới trí tuệ loài người. Đơn giản là so sánh máy móc với con người giống như so sánh vật thể 2D với vật thể 3D vậy, dù có phát triển đến mấy thì máy móc vẫn chỉ xuất sắc ở vài lĩnh vực hẹp, vẫn là là trí tuệ hẹp. Máy móc không thể có ý thức, có cảm xúc, có tâm hồn, và do đó ko bao giờ đạt đến tầm của con người.

Tại sao lại lấy trí tuệ con người làm hình mẫu cho trí tuệ máy móc?

Nhưng tại sao lại không? Các loài sinh vật bậc thấp, chẳng hạn thực vật, cũng có ý thức đâu? Quá trình tiến hóa đã tạo ra con người có ý thức trên cùng cơ sở sinh học như thực vật. Vậy thì sao máy móc lại không thể tiến hóa như vậy? Có lý do do gì để cho rằng các cấu trúc cơ bản của chip máy tính (như transistor) không "đủ mạnh" như các cấu trúc sinh học tương ứng? Và ngay cả thế, cấu trúc máy tính có thể lột xác trong tương lai, sử dụng các thành quả của công nghệ nano chẳng hạn. Hơn nữa, tại sao lại lấy trí tuệ con người làm hình mẫu cho trí tuệ máy móc? Biết đâu máy móc có thể không có ý thức theo cùng dạng với ý thức con người, nhưng sẽ có những đặc tính khác tương tự hoặc thậm chí cao cấp hơn nhiều?

Ở một góc nhìn khác, thử tượng tưởng bạn sinh ra là một con người hiện đại rất thông minh, nhưng ngay khi sinh ra được đưa về quá khứ cách đây 1 vạn năm để sống. Nếu sống ở thời hiện đại thì điện thoại, internet bạn thấy là những điều đương nhiên, nguyên lý của chúng có thể tìm đọc trên mạng và trong sách vở. Nhưng vì bạn bị đưa về quá khứ ngay khi sinh ra, bạn không biết gì về những thứ hiện đại như vậy. Thử hỏi, mang trong mình trí tuệ của một người hiện đại thông minh, liệu bạn có thể phát minh ra máy móc, xe cộ, điện thoại, ti-vi cho người thời đó dùng không? Tôi e rằng ngay cả cách đánh lửa bạn cũng chưa chắc phát minh ra được! Trí tuệ bạn cũng chỉ như 1 người thời đó thôi.

Nói vậy để thấy, trí tuệ của loài người không thay đổi đáng kể hàng nghìn năm nay. Những tiến bộ mà loài người đạt được là do tích lũy được kinh nghiệm và tri thức qua từng thế hệ. Và chừng nào chúng ta còn chưa tiến hóa thành một loài mới, trí tuệ chúng ta vẫn chỉ vậy thôi.

Trái lại, AI là ngành khoa học ra đời chưa lâu nhưng đã và đang có những bước phát triển nhanh chóng.

Phần cứng máy tính đã liên tục trở nên mạnh gấp đôi sau mỗi 2 năm trong suốt mấy chục năm qua (định luật Moore). Mỗi khi đến giới hạn tưởng không tăng được nữa thì một phát minh mới ra đời để giữ cho định luật tiếp tục đúng (các công nghệ mới như ống các-bon nano, graphene, hay tính toán lượng tử đang hứa hẹn thay thế cho chip bán dẫn). Ngoài việc xây dựng những máy tính siêu nhanh như Thiên hà 2, ngày nay các công ty còn đầu tư vào việc xây dựng các phần cứng dựa trên các nguyên tắc của não người. Với đà tăng theo cấp số nhân, việc phần cứng sẽ mạnh hơn bộ não về khả năng lưu trữ và tốc độ xử lý, và thậm chí dùng ít năng lượng hơn, là điều sẽ xảy ra.

Mối họa mang tên Trí tuệ nhân tạo - anh 3

IBM giới thiệu chip TrueNorth, dựa theo nguyên tắc hoạt động của bán cầu não phải thay vì cách hoạt động theo bán cầu não trái như truyền thống. Xem Infographics đầy đủ.

Với sự hỗ trợ từ sức mạnh không ngừng tăng của phần cứng, phần mềm đã và đang có những bước tiến rất đáng kể. Xe tự lái của Google đã chạy thử thành công hàng vạn dặm đường. Siêu máy tính Deep Blue (IBM) từ gần 20 năm trước đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua số 1 thế giới Kasparov. Siêu máy tính Watson (IBM) tham gia một trò chơi nổi tiếng trên truyền hình của Mỹ như 1 người chơi bình thường, không nối mạng Internet, nghe hiểu các câu hỏi và trả lời, thắng các nhà vô địch trước đó của giải này. Nhiều phần mềm chat tự động nhưCleverbot hay Eugene Goostman có thể làm nhiều người nhầm tưởng đang chat với một con người thực. Phần mềm Quill thậm chí có thể phân tích dữ liệu trên Internet và viết tin tức tự động thay cho các phóng viên. Đây chỉ là một số kết quả điển hình từ hàng tỉ USD đang được đổ vào nghiên cứu về AI với rất nhiều hướng tiếp cận khác nhau.

Dĩ nhiên, để AI có thể đạt tới trí tuệ con người còn cần nhiều phát minh mang tính cách mạng tiếp theo. Từ góc nhìn của thời điểm hiện tại, chúng ta có thể nhìn thấy 2 con đường có thể mang tính đột phá:

1. Máy móc có khả năng tự học và tự hoàn thiện

Máy tính truyền thống làm việc theo những chỉ dẫn được lập trình trước. Để tiến tới trí tuệ con người, cần vô số "trí tuệ hẹp" ghép lại và tương tác hoàn hảo với nhau. Chẳng hạn, để làm được việc đánh giá và xử lý các tình huống hàng ngày như 1 em bé 5 tuổi cũng cần cũng cấp cho máy tính một lượng quy luật và kiến thức được chuẩn hóa siêu khổng lồ. Sẽ không khả thi nếu con người chuẩn hóa sẵn và cung cấp cho máy tính toàn bộ lượng kiến thức đó. Vì vậy, thay vì "ăn sẵn", máy tính cần phải tự học - nói cách khác tự rút ra kiến thức và quy luật bằng việc phân tích các dữ liệu thô. Ví dụ phân tích các trang web, hình ảnh, âm thanh, video có sẵn trên mạng hoặc học qua việc tương tác với nhau hoặc với con người. Có nhiều kỹ thuật đang được nghiên cứu về vấn để này. Chẳng hạn, kỹ thuật "học sâu" (deep learning) mô phỏng quá trình học của các tế bào thần kinh não người. Hoặc "các thuật toán gen" (genetic algorithms) mô phỏng quá trình chọn lọc tự nhiên của sinh vật. Điều đáng mừng là việc học hành của máy móc này đang được sự quan tâm và đầu tư rất lớn từ các đại gia công nghệ (IBM, Google, Microsoft, Facebook, vv). Những kết quả ban đầu, tuy còn nhỏ, nhưng đáng ghi nhận, như việc Google Brain xem bức ảnh con mèo và nhận ra đó là con mèo (!) mà không cần ai chỉ cho nó trước con mèo là thế nào. Đơn giản là nó "tự tìm hiểu trên mạng" bằng cách phân tích số lượng lớn các bức ảnh. Hoặc gần đây hơn, một robot tên là Robobrain đã học được cách sử dụng các công cụ chỉ bằng việc tự xem Youtube!

Khi AI đạt tới một mức độ cao, bước đột phá có thể xảy ra khi máy móc có thể tự lập trình cho chính mình thay vì phụ thuộc con người. Với khả năng tự hoàn thiện như vậy, qua nhiều cải thiện liên tục, máy sẽ có thể vượt xa con người.

2. Mô phỏng hoạt động của não người

Hướng nghiên cứu này xuất phát từ suy nghĩ: nếu chúng ta có thể mô phỏng chính xác trọn vẹn não người bằng phần cứng và phần mềm, thì chúng ta có một bộ máy có đầy đủ khả năng như bộ não con người. Chỉ khác là bộ não máy này còn trống trơn, và khi đó chúng ta có 2 lựa chọn:

  • Để cho máy bắt đầu thu thập thông tin và học như 1 em bé
  • Sao chép nguyên xi trạng thái não từ một người nhất định sang máy - viễn cảnh này khá "đáng sợ"

Như đã nói ở phần trước, các con chip phần cứng hay thuật toán phần mềm bắt chước một số khía cạnh của não người đã được thiết kế từ lâu và có một số thành quả nhất định. Thế nhưng việc mô phỏng chính xáctrọn vẹn não bộ lại là một việc hoàn toàn khác. Nó đòi hỏi chúng ta phải làm được 2 việc - mà mỗi việc đều vô cùng khó khăn:

  • Giải mã toàn bộ não người. Nói rõ hơn là hiểu rõ cấu tạo của từng chi tiết nhỏ nhất của não bộ và mối liên kết phức tạp giữa chúng
  • Mô phỏng lại chính xác não bộ bằng phần cứng và phần mềm máy tính
Mối họa mang tên Trí tuệ nhân tạo - anh 4

Bộ não người siêu phức tạp

Bộ não con người được cho là một trong những thứ phức tạp nhất mà con người từng biết đến, và cho tới nay chúng ta vẫn hiểu rất ít về nó. Trên hành trình vạn dặm này, chúng ta cũng đã đi được những bước đầu tiên.

  • Các nhà khoa học ở dự án OpenWorm đã thành công trong việc mô phỏng một con sâu. Chạm vào mũi nó sẽ dừng lại. Chạm vào đầu/đuôi khiến sâu tiến/lùi tương ứng. Thật là ấn tượng nếu biết rằng sâu máy không được lập trình trước các việc trên. Nó tự học với bộ não tương tự một con sâu sinh học.
  • Các kĩ thuật mới về quét não và công nghệ nano cho phép chúng ta hy vọng về việc có thể "giải mã" được toàn bộ não người trong tương lai. Nhiều dự án lớn đang được triển khai với kinh phí hàng tỉ USD như Brain Activity Map, Human Brain Project, hay Blue Brain Project.

4. Ngày đó có còn xa?

OK, cứ cho là trong tương lai sẽ đến lúc nào đó AI đạt tới đẳng cấp con người. Nhưng là khi nào? 500 năm? Hay 1000 năm?

Nếu mọi thứ cứ phát triển tuần tự và tuyến tính, chắc "ngày đó" còn lâu lắm. Nhưng điều đáng nói là công nghệ ko phát triển theo cách đó, mà nó phát triển theo cấp số nhân! Quả là như vậy nếu chúng ta nhìn lại lịch sử. Hàng chục nghìn năm tiền sử, chúng ta phát minh được gì đáng kể ngoài các công cụ thô sơ? Mấy nghìn năm tiếp theo, dù lịch sử ghi lại nhiều vương triều, nhiều trận đánh hoành tráng, lĩnh vực khoa học kĩ thuật cũng ko có gì đặc biệt. Chỉ từ cuộc cánh mạng công nghiệp ở châu Âu, nhiều thứ tưởng như không tưởng đã ra đời: điện, radio, điện thoại, TV, ô-tô, máy bay. Giờ đây là điện thoại thông minh, Internet, mạng xã hội. Những tiến bộ đạt được của 1 thế kỉ trước cũng chỉ bằng tiến bộ đạt được 20 năm tiếp theo. Sự phát triển theo cấp số nhân dưới sự quan sát của con người luôn luôn như vậy: đạt rất ít tiến bộ trong một thời gian dài, rồi đột biến và bùng nổ. Chúng ta thường không nhìn ra - do chỉ đánh giá vấn đề trong 1 khoảng thời gian ngắn thay vì cả quá trình dài. Giống như bạn không nhận thấy đứa trẻ lớn lên hàng ngày, nhưng nếu đi xa một thời gian về thì thấy nó lớn hẳn lên vậy!

Mối họa mang tên Trí tuệ nhân tạo - anh 5

Sự tăng trưởng năng lực tính toán của phần cứng

Việc giải mã bản đồ gen người cũng là một việc rất khó khăn. Sau nhiều năm, chúng ta chỉ đi được 1%, và nhiều người đã bi quan về việc nó quá phức tạp không làm được. Tuy nhiên, vòng 7 năm sau đó, với những khám phá mới, chúng ta đã hoàn thành.

Một câu chuyện để cho thấy sức mạnh của sự tăng trưởng theo cấp số nhân. Tương truyền, nhà vua Ấn Độ muốn thưởng cho một nhà thông thái vì phát minh ra một môn cờ. Nhà thông thái chỉ xin 1 yêu cầu đơn giản: xin bệ hạ cho ô thứ nhất 1 hạt lúa, ô thứ hai thì 2 hạt, ô ba là 4 hạt, cứ thế ô sau số hạt gấp đôi ô trước, cho đến khi hết 64 ô cờ. Nhà vua, giống như đa số chúng ta, cho rằng yêu cầu này quá dễ, quá lắm thì hết một bì lúa là cùng, nên đồng ý ngay. Nhưng khi thực hiện thì mới vỡ lẽ là số lúa cần thiết lớn vô cùng, tương đương với số lúa toàn thế giới sản suất ra trong 2000 năm!

Thế cho nên, nếu bạn cũng nghĩ theo cách tương tự nhà vua Ấn Độ và cho là ngày máy tính thông minh như người còn lâu lắm, có thể bạn cũng sẽ có một sự bất ngờ lớn tương tự nhà vua!

Nhưng cụ thể là khi nào? Dĩ nhiên là không ai biết, nhưng có một điều chắc chắn là khi bắt đầu xảy ra thì nó sẽ xảy ra rất nhanh. Một khảo sát cho thấy nhiều người giới khoa học tin rằng điều này nhiều khả năng sẽ sảy ra trong khoảng từ năm 2040 đến 2075. Và khi đã đạt tới tầm con người, máy móc sẽ không dừng lại!

Dĩ nhiên cũng có nhiều ý kiến phản đối. Một trong những lý lẽ đưa ra là lợi ích kinh tế. Khoa học luôn cần sự đầu tư về tiền. Khi AI phát triển đến một mức mà sự phát triển hơn nữa chưa mang lại lợi ích kinh tế đáng kể, thì đầu tư sẽ giảm, và việc phát triển bị chậm lại. Nói cách khác là sự phát triển của khoa học phải đứng đợi sự phát triển kinh tế, và nếu kinh tế không phát triển tiếp tiếp theo cấp số nhân, khoa học sẽ không thể! Tuy nhiên, lịch sử cho thấy kinh tế và khoa học kỹ thuật không phải đợi nhau mà hỗ trợ cho nhau cùng phát triển. Quy mô nền kinh tế thế giới cũng tăng trưởng vượt bậc qua thời gian, và chính các phát minh khoa học công nghệ đột phát sẽ giúp nền kinh tế giữ vững sự tăng trưởng này.

Mỗi USD chúng ta đầu tư cho dự án bản đồ gen người mang lại 140 USD cho nền kinh tế. Bây giờ các nhà khoa học của cúng ta đang tiếp tục giải mã bộ não người...

Thông điệp liên bang 2013 - Barack Obama

5. Máy móc, loài "phi sinh vật" mới

Bài viết đã dài nhưng những câu hỏi tôi đặt ra ở phần đầu vẫn chưa được thảo luận hết. Liệu sự nổi dậy của máy móc có đánh dấu sự kết thúc của loài người? Chúng ta sống chung với "loài máy móc" như thế nào? Liệu có thể có sự giao thoa giữa người vào máy? Loài người sau này sẽ thay đổi thế nào? Tôi sẽ trở lại chủ đề này ở phần tới.

Xem thêm:

- Bao giờ loài người diệt vong?

- Người ngoài hành tinh ở đâu?

- Sự bất lực của khoa học

Bình luận

* Vui lòng nhập bình luận tiếng Việt có dấu