Cách mạng AI: Đằng sau khái niệm trí tuệ nhân tạo – Phần 1

131

Đằng sau khái niệm AI

Thông thường, AI (Trí tuệ nhân tạo) được định nghĩa là khoa học mô phỏng trí tuệ con người. Tuy nhiên, có khá nhiều vấn đề với định nghĩa này, bởi “trí tuệ” là một thuật ngữ khá mơ hồ. Vấn đề chính của việc định nghĩa “trí tuệ nhân tạo” là gì nằm ở việc định nghĩa “trí tuệ” nói chung: đây là một khái niệm đồng nhất chung, hay là một khái niệm bao gồm nhiều tập hợp khả năng khác nhau, hay chỉ nói về một khả năng, hay thậm chí là cách phối hợp các khả năng đó?

Ta có thể tái tạo trí tuệ tới mức độ nào? Những khái niệm như “sáng tạo”, “trực giác” thì sao? Liệu ta có thể đánh giá “trí tuệ” chỉ bằng việc quan sát hành vi hay không? Trí tuệ đối với con người thì là gì, và với máy móc thì là gì? Ta có thể tái tạo nó với các thuật toán hay không? Có rất nhiều câu hỏi chỉ xoay quanh định nghĩa này, và chúng thường mang tính triết học hơn là khoa học.

Và trên thực tế, mọi câu hỏi nói trên đều chưa được trả lời, nhưng chúng lại đặt tiền đề cho việc sử dụng trí tuệ nhân tạo theo một phương thức khoa học hơn. Cụ thể, AI hấp dẫn bởi lẽ nó là một công cụ đặc biệt và mạnh mẽ, giúp ta có thể nghiên cứu được chính những câu hỏi trên. Nó là một công cụ, một mô hình thử nghiệm cho các lý thuyết về trí tuệ, thông qua việc tái tạo chúng, sử dụng phần mềm, rồi thử nghiệm những phần mềm đó.

Và như vậy, khó khăn trong việc đưa ra định nghĩa chính xác rằng, trí tuệ nhân tạo là gì, là hoàn toàn có thể hiểu được. Hiện nay, việc nghiên cứu AI vẫn còn mới, với những cấu trúc vẫn đang trong giai đoạn hình thành. Và như vậy, ta sẽ phải chờ để có một khái niệm chính xác cho công chúng về AI. Tuy nhiên, có một điều lại vô cùng rõ ràng: AI được thiết kế để mở rộng khả năng của ngành khoa học máy tính, và giới hạn của tiềm năng này là không thể đoán trước được.

Tiếp theo, AI sẽ có thể mở rộng trí tuệ của con người, và để thật sự tận dụng được AI, các nhà nghiên cứu sẽ còn phải đi qua một chằng đường dài, mà trong đó, định hình được một khái niệm chính xác về công nghệ này là vô cùng cần thiết.

Hiện nay, có 2 khái niệm được coi là tối ưu nhất về AI: Thứ nhất, AI là một lĩnh vực trong khoa học và kỹ thuật, giúp tạo ra các cỗ máy và phần mềm sở hữu “trí tuệ”. Thứ hai, AI là một lĩnh vực khoa học máy tính sử dụng trong phát triển các hệ thống máy tính thông minh – tức các hệ thống sở hữu các khả năng mà trước đây được coi là của riêng con người – hiểu được ngôn ngữ, học tập, lý luận, và giải quyết vấn đề.

Như vậy, ta có thể coi AI là kết tinh đặc biệt của sự phát triển công nghệ, cho phép máy móc có thể học, thích ứng với điều kiện mới (trong khung ứng dụng cho phép), thực hiện đa dạng các tác vụ vốn chỉ thuộc về con người, dự đoán sự kiện, cũng như tối ưu hóa sử dụng tài nguyên. Tuy nhiên, trên thực tế, đa số các ứng dụng AI hiện tại, từ thi đấu cờ vua tới robot tự động, đều cần tới yếu tố con người và đào tạo sâu.

Bị giới hạn là vậy, song ảnh hưởng của AI vẫn lan khắp toàn cầu, ảnh hưởng tới đời sống xã hội, gây dựng những ý tưởng mới về tương lai, cũng như tiềm năng phát triển của công nghệ hiện đại. Hiện nay, con người vẫn mang ảnh hưởng chủ chốt lên AI, có khả năng thay đổi thuật toán, kết luận, tính toán của AI khi cần thiết. Còn trong tương lai, AI dự kiến sẽ không còn bị ảnh hưởng bởi những yếu tố này nữa: mang một mã thuật toán độc lập, với khả năng tự đưa ra quyết định.

Cũng cần phải nhắc lại, mặc dù ta vẫn chưa hiểu được những quy trình máy móc nào thì được gọi là “thông minh”, ta lại biết được những cơ chế này đối với con người, để từ đó áp dụng chúng lên trí thông minh nhân tạo. Rất nhiều nhà tương lai học đã đặt ra những viễn cảnh không mấy tươi sáng về tương lai, mà trong đó AI sẽ thay thế toàn bộ con người. Tuy nhiên, chừng nào các nhà nghiên cứu còn hạn chế các thuật toán AI trong việc quan sát con người, cũng như yêu cầu năng lượng máy tính lớn để vận hành, thì AI sẽ vẫn còn không thể thống trị thế giới.

Nhưng đây vẫn chỉ là những bước đầu tiên trong khoa học máy tính. Theo Arthur R. Jensen, một nhà nghiên cứu trí tuệ con người hàng đầu, đã khẳng định rằng, con người có cùng cơ chế về trí tuệ, mặc dù trí thông minh của họ có khác biệt do các điều kiện sinh hóa học và tâm lý học. Cụ thể, các cơ chế này bao gồm: tốc độ suy nghĩ, trí nhớ ngắn hạn, và khả năng hình thành các trí nhớ dài hạn chính xác và có thể gợi lại được.

Nhưng AI lại ở một tình thế trái ngược hoàn toàn. Trong đó, các chương trình máy tính có tốc độ cao, song khả năng của chúng lại nằm ở việc phản hồi tới những cơ chế trí tuệ, được cài đặt bởi chương trình và thuật toán – chúng vẫn bị kiểm soát bởi các nhà nghiên cứu. AI có nhận thức vẫn còn là một khái niệm xa vời, và những thí nghiệm của Turing, dù có thể được hoàn thành bởi máy móc, thì những kết quả này vẫn không hề tương đương với khả năng tái tạo hoàn toàn trí tuệ con người.

Song, với nhiều thành tựu nghiên cứu hơn, thì kết quả cũng sẽ dần khả quan hơn. Xem cho cùng, thì mục tiêu cuối cùng là tạo ra được các chương trình máy tính có khả năng giải quyết vấn đề và đạt kết quả tương tự như con người. Và để đạt được điều này, AI cần phải sở hữu các điểm đặc biệt của trí tuệ con người: độ linh hoạt và di động – tức khả năng nhận biết lỗi sai, sử dụng kinh nghiệm, dù là theo chiều hướng tích cực hay tiêu cực. Và để đạt được kết quả này vẫn cần một chặng đường dài. Lỗi sai chủ yếu của các nhà khoa học, là họ ôm tham vọng thay thế con người với AI, trong khi trên thực tế, thứ ta cần không phải sự thay thế, mà là sự bổ trợ. Và với một mục tiêu và lý tưởng sai, ta sẽ luôn bị hạn chế trong mục tiêu “máy móc chiến thắng con người”.

Điều quan trọng với AI là sở hữu các thuật toán hiệu quả như một bộ não người. Tuy nhiên, ta không chỉ nên tập trung vào các thuật toán, và nên chú ý tới các vấn đề mà AI cần giải quyết, qua đó giúp các chương trình có khả năng phản hồi hiệu quả hơn.

Và năng lực của máy móc tại thời điểm hiện tại cũng đang được phóng đại một cách thái quá: Trong việc tính toán, thì hiển nhiên chúng giỏi hơn con người. Nhưng với một lĩnh vực khác như xử lý thông tin trong video, thì con người vẫn còn vượt xa máy tính. Máy móc vẫn còn quá bị hạn chế trong xử lý thông tin âm thanh, hình ảnh, tiếp xúc, phối hợp chuyến động đồng thời và với các yếu tố này, ta chẳng có lý do gì để e sợ máy móc. Ngoài ra, những tác vụ yêu cầu trí tuệ cao như phân tích xu hướng cũng là một thách thức lớn với máy tính. Liệu máy tính có thể thực sự “thông minh”? Bộ não con người là vô cùng đa dạng, với nhiều yếu tố bất thường, như trí tò mò và mong muốn tìm tòi, học hỏi. Và năng lực của máy móc vẫn còn chưa đủ để hoàn thiện những yếu tố này.

Nhiều quan điểm khác nhau

Con người là một sinh vật tiến hóa mạnh mẽ, bỏ xa các sinh vật sống khác. Với khả năng phát triển công nghệ, điều khiển môi trường tự nhiên, con người đã hình thành một đời sống xã hội phức tạp, với những phát minh công nghệ tân tiên – đạt đỉnh cao của thời kỳ hiện đại.

Trước đây, công nghệ phát triển chủ yếu nhằm mục đích cải thiện các đặc điểm của con người: như ống nhòm và kính thiên văn cải thiện tầm hình, máy xúc thay thế lực tay, liên lạc radio thay thế cho tai, ô tô thay thế cho chân và vô vàn các ứng dụng khác. Còn tới nay, những thiết bị công nghệ lại được thiết kế để mô phỏng và thay thế đặc điểm quan trọng nhất của con người – khả năng suy nghĩ. Và đó cũng chính là mục tiêu của phát triển AI – vượt qua khả năng suy nghĩ của con người, thực hiện được những hành động xuất phát từ suy nghĩ.

Nhưng trái với những gì Elon Musk luôn lo sợ, máy móc sẽ phải mất một thời gian khá dài để có đủ khả năng thống trị hay thay thế con người. Hiện nay, AI đã liên quan chặt chẽ tới đời sống và được ứng dụng rộng rãi, trong đó một ứng dụng phổ biến nhất là học máy (Machine Learning). Đây là một công nghệ đã thu hút hàng loạt nghiên cứu và đầu tư, đặc biệt là từ các doanh nghiệp, với mục đích sau cùng không chỉ là thuận theo xu thế, mà là đạt được lợi ích kinh tế.

Cụ thể, theo các nhà phân tích tại McKinsey, thị trường AI vào năm 2025 sẽ đạt ngưỡng 126 tỷ đô-la, với chi tiêu hàng năm từ các nhà đầu tư chính ở mức 30 tỷ đô la và con số này sẽ còn tăng lên nữa. Sự quan tâm về AI tăng lên cũng sẽ thúc đẩy một bước phát triển mới trong các công nghệ mạng nơ-ron và mạng nơ-ron sâu, mà trong đó dữ liệu sẽ đóng vai trò chủ chốt.

Cụ thể, ta có thể số hóa vô số thông tin trên từng giây, sau đó lưu trữ, xử lý, thử nghiệm và phân tích chúng. Sự phối hợp của công nghệ Big Data (dữ liệu lớn), khả năng của Kỹ thuật dữ liệu và Khoa học dữ liệu, song hành trong “thế giới Internet” của hiện tại sẽ gây ra làn sóng phổ biến IoT (Internet vạn vật). Và rồi, mọi báo cáo sẽ đều nhắc tới AI, mọi start-up sẽ đều mong muốn sử dụng AI để thay đổi thế giới, và mọi doanh nghiệp sẽ đều phải có một ban chuyên về Machine Learning riêng.

Song, số lượng không đồng nghĩa với chất lượng. Nhiều mô hình toán học đã tồn tại từ lâu, nhưng khả năng xử lý và công nghệ phần cứng vẫn còn quá yếu để tối ưu hóa hoạt động của các mô hình này. Và từ đó cũng xuất hiện 2 lĩnh vực quan trọng mới, thiếu hụt trầm trọng về nhân lực được huấn luyện chuyên nghiệp – cụ thể là Kỹ sư dữ liệu và Khoa học dữ liệu.

Xét theo khía cạnh khoa học và kỹ thuật, AI hiện tại bao gồm: Machine Learning/Deep Learning (học máy và học sâu), phân tích dự đoán, Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), robot thông minh, và thị giác máy tính. Còn để xem xét về khía cạnh thực tiễn, thì ta cần tập trung về ứng dụng của các công nghệ này trong doanh nghiệp, cũng là công việc của các nhà Khoa học dữ liệu.

AI hiện nay đang được ứng dụng trong thương mại, công nghệ tài chính (fintech), sản xuất, y tế, thể thao – đồng thời thu hút rất nhiều đầu tư. Một ví dụ cụ thể là ứng dụng AI trong công nghiệp bán lẻ: AI sẽ cá nhân hóa tương tác với người dùng, nhận diện hành vi của họ, hỗ trợ các trợ lý ảo, xử lý thông minh qua huấn luyện chatbot có cấu trúc, tối ưu hóa các chi nhánh bán lẻ theo bản đồ địa lý, quản lý sắp xếp đồ trong gian hàng, đồng thời đề ra hợp đồng thông minh và quản lý tác vụ tại kho, giảm chi phí sản xuất, tăng doanh thu.

Hiện tại, trong số các công nghệ AI, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là 2 công nghệ thực tiễn nhất. Tiềm năng của NLP vẫn còn có thể được phát triển xa hơn nữa. Ngoài ra, ứng dụng AI cũng đang lan tới cả những lĩnh vực khó nhằn nhất: luật và bảo hiểm. AI làm thay đổi những quy trình tưởng chừng không bao giờ có thể thay đổi của những lĩnh vực này.

Với AI, các ngành nghề không biến mất – nhưng nhân sự thiết yếu trong ngành sẽ giảm đi, và yêu cầu về chuyên môn công nghệ cũng sẽ tăng lên. Vậy, về lý thuyết, thì AI hiện tại có thể làm gì? Sau đây là những khả năng hiện tại của chúng:

  • Tự động hóa quá trình học tập và tìm kiếm liên tục sử dụng dữ liệu (Song vẫn yêu cầu yếu tố con người để đảm bảo độ hiệu quả, tính chính xác trong xử lý yêu cầu và đưa ra quyết định phù hợp).
  • “Thông minh hóa” sản phẩm (AI có thể biến đổi các hệ thống tự động truyền thống thành các sản phẩm thông minh hoạt động theo nhu cầu người dùng).
  • Cố gắng thích nghi (AI có thể phát triển sử dụng các thuật toán học tập cải tiến, qua đó tổng hợp dữ liệu cho việc lập trình chuyên sâu và mở rộng hơn).
  • Phân tích dữ liệu sâu (Phân tích toàn diện, kỹ lưỡng, qua đó rút ra các nguy cơ, đưa ra dự đoán và cảnh báo, loại bỏ các quyết định sai lầm, phòng tránh các tình huống không an toàn trong quy trình kỹ thuật hoặc trong các sự kiện).
  • Tăng cường độ chính xác (trong mọi hoạt động của con người như y dược, nông-lâm nghiệp, thương mại, kỹ sư, giải trí, xây dựng…)
  • Hoạt động với các bộ dữ liệu lớn.

Ngoài ra, AI hiện đã đang được ứng dụng ở các lĩnh vực sau đây:

  • Trong quân sự, đặc biệt là quốc phòng.
  • Trong giáo dục, với nhiều tiềm năng phát triển cho các sản phẩm AI.
  • Trong thương mại, cụ thể là giúp phòng tránh lừa đảo và giả mạo, hỗ trợ lĩnh vực điện lực và sản xuất, tài chính ngân hàng, vận chuyển và logistic, thị trường giao dịch, nghệ thuật, và sản phẩm xa xỉ.
  • Trong hành chính công, cụ thể là trong pháp y, cơ quan tư pháp, thể thao và dược, phân tích hành vi công dân (chương trình đánh giá xã hội của Trung Quốc).
  • Trong văn hóa, cụ thể là truyền thông, văn học, video, âm nhạc, hội họa, hiệu ứng đặc biệt, game, và nhiếp ảnh.
  • Trong khám phá vũ trụ, cụ thể là dự đoán bão mặt trời, ngăn chặn nguy cơ từ thiên thạch, phát hiện hành tinh mới, và chuyển-nhận thông báo từ Trạm Vũ trụ Quốc tế.

Cách mạng AI: Sự thổi phồng, lừa đảo hay thuyết “Big Brother” – Phần 2

FPT TechInsight
Theo Becoming Human

Tin liên quan: