Trí tuệ nhân tạo dưới góc nhìn của những nhà nghiên cứu AI hàng đầu

Theo The Verge, Trí tuệ nhân tạo (AI) bắt nguồn từ một ý tưởng rằng một ngày nào đó chúng ta sẽ có khả năng tạo ra những cỗ máy có trí thông minh như con người, hay còn gọi là Artificial General Intelligence (AGI).

Trong lĩnh vực AI, Trí thông minh nhân tạo được chia thành 3 loại: ANI (Artificial Narrow Intelligence - có năng lực tính toán yếu, tập trung vào một lĩnh vực hẹp nhất định; AGI - có năng lực xử lý tương đương với não của con người. Và cuối cùng là ASI (Artificial Superintelligence) - trí thông minh nhân tạo cấp cao nhất, thông minh hơn tất cả những bộ não uyên bác nhất ở mọi lĩnh vực.

Hiện nay, chúng ta mới chỉ xây dựng được những hệ thống ở cấp độ ANI, ví dụ như hệ thống AI AlphaGo của Google có thể đánh thắng kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới. Thế nhưng, đây cũng là tất cả những gì hệ thống đó có thể làm được.

Mặc dù ý tưởng cốt lõi của trí tuệ nhân tạo là bắt chước bộ não con người, nhưng không có nhiều nhà nghiên cứu tự tin rằng điều này có thể đạt được.

Trong số 23 người được tác giả cuốn sách phỏng vấn, chỉ có 18 người đưa ra dự đoán. Trong số đó Giám đốc kỹ thuật của Google - Ray Kurzweil đưa ra dự đoán sớm nhất là vào năm 2029, và Rodney Brooks, nhà nghiên cứu Robot và cũng là đồng sáng lập của iRobot, đưa ra dự đoán lâu nhất là vào năm 2200. Những người còn lại đưa ra dự đoán nằm rải rác giữa hai mốc thời gian trên, và thời gian trung bình là vào năm 2099, tức 81 năm nữa.

Trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ một ý tưởng rằng một ngày nào đó chúng ta sẽ có khả năng tạo ra những cỗ máy có trí thông minh như con người. Ảnh: The Verge.

AGI nghĩa là trí thông minh nhân tạo có khả năng xử lý trên nhiều lĩnh vực. Chúng ta đang bỏ sót rất nhiều yếu tố quan trọng để có thể xây dựng được hệ thống AGI.

Những dự đoán trong cuộc khảo sát này tương đối sai lệch với kết quả của các khảo sát trước đó, nhưng nó cung cấp những ý kiến đáng giá từ những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực đang dần thay đổi cả thế giới. Những ý kiến trong cuộc khảo sát này đã đưa ra một biên độ thời gian lớn hơn nhiều so với sự chênh lệch khoảng 30 năm trong những khảo sát trước đây.

Tác giả Martin Ford cũng cho rằng có sự liên hệ chặt chẽ giữa thái độ và tuổi tác, từ đó ảnh hưởng trực tiếp tới thời gian dự báo. Trong những người tham gia phỏng vấn, có một số nhà nghiên cứu đã ngoài 70 và họ đã trải qua những thăng trầm trong lĩnh vực này. Khi đã dành nhiều thập kỷ để nghiên cứu AI, con người dường như có xu hướng trở nên bi quan hơn.

Ford cũng đề cập đến các cuộc phỏng vấn cho thấy những khác biệt thú vị trong ý kiến của giới chuyên gia - không liên quan đến thời điểm AGI xuất hiện mà là về khả năng đạt được mục tiêu đó với những phương pháp hiện tại.

Một vài nhà nghiên cứu cho hay họ đã có hầu hết công cụ cơ bản và việc xây dựng một hệ thống AGI chỉ là vấn đề thời gian. Một số người khác khẳng định họ vẫn cần thêm nhiều phát minh nền tảng để giúp hệ thống AI có khả năng xử lý như bộ não con người.

Theo tác giả Martin Ford, điều đáng kể là những nhà nghiên cứu Deep Learning (học sâu, một nhánh nhỏ của AI, thúc đẩy sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo và thu hút sự quan tâm mạnh mẽ trong thời gian gần đây) có xu hướng cho rằng những bước tiến trong tương lai sẽ đạt được dựa trên nền tảng mạng nơ-ron, con kỵ mã của AI đương đại.

Mặc dù ý tưởng cốt lõi của trí tuệ nhân tạo là bắt chước bộ não con người, nhưng không có nhiều nhà nghiên cứu tự tin rằng điều này có thể đạt được. Ảnh: The Verge.

Những người làm việc trong các mảng khác của trí tuệ nhân tạo đề cập những hướng đi khác như là logic ký hiệu (symbolic logic) mới là điều cần thiết. Dù theo hướng đi nào, luôn có những quan điểm bất đồng.

Tất cả những người được phỏng vấn đều chỉ ra những giới hạn trong các hệ thống AI hiện tại và đề cập đến những kỹ năng quan trọng mà họ vẫn chưa thật sự nắm vững. Đó là khả năng vận dụng những tri thức trong một lĩnh vực này sang một lĩnh vực khác, và khả năng học tập không cần giám sát, nghĩa là hệ thống sẽ tự động học hỏi mà không cần đến sự hướng dẫn của con người. (Đa phần những phương pháp học máy gần đây đều dựa trên những dữ liệu đã được con người đặt tên, điều này đang là hạn chế nghiêm trọng, làm chậm lại quá trình phát triển của các hệ thống trí tuệ nhân tạo)

Những người được phỏng vấn cũng nhấn mạnh, việc đưa ra dự đoán dường như là bất khả thi đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khi mà các nghiên cứu trong lĩnh vực này liên tục được thực hiện rồi phải tạm dừng và những công nghệ chủ chốt cũng phải mất hàng thập kỷ để phát huy được toàn bộ tiềm năng của nó.

Stuart Russell, giáo sư của đại học California ở Berkeley và cũng là tác giả của một trong những cuốn sách AI kinh điển (Artificial Intelligence: A Modern Approach), cho rằng những bước đột phá cần thiết cho việc tạo AGI không chỉ đơn giản là xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu lớn hơn hay tạo ra các hệ thống máy tính mạnh mẽ hơn, do đó, việc hình dung những bước tiến đó là không hề dễ dàng.

“Tôi thường kể câu chuyện về những điều đã xảy ra trong ngành vật lý hạt nhân”, Russell nói trong buổi phỏng vấn. “Có nhiều ý kiến đồng thuận với quan điểm của Ernest Rutherford vào tháng 11 năm 1933 về việc sẽ là bất khả thi để trích xuất năng lượng hạt nhân từ các nguyên tử. Ông ấy tin đó là điều không bao giờ có thể xảy ra.

Nhưng vào ngay buổi sáng sau đó, khi mà Leo Szilard đọc được bài phát biểu của Rutherford, Leo cảm thấy khó chịu về bài phát biểu, và bắt tay vào nghiên cứu. Ngay tức thì, ông đã phát minh ra một phản ứng dây chuyển hạt nhân trung gian bởi các hạt neutron. Dự đoán của Rutherford là không bao giờ, và chỉ sau đó 16 giờ, điều “không bao giờ” đó lại trở thành sự thật. Đó là lý do tại sao không dễ gì để đưa ra một dự báo chính xác về thời điểm xuất hiện của những bước đột phá, phát minh cho các hệ thống AGI.

Bởi vì vẫn còn những vấn đề chưa thể giải quyết, nhiều nhà nghiên cứu cảm thấy không tự tin khi đưa ra những dự đoán về thời điểm xuất hiện của hệ thống AGI.

Nhiều nhà nghiên cứu khẳng định những vấn đề kinh tế cấp bách hơn nhiều so với những mối đe dọa từ các siêu trí tuệ nhân tạo AI.

Cũng có những ý kiến liên quan đến những mối đe dọa từ các hệ thống AGI trong tương lai. Nick Bostrom, nhà triết học Oxford và cũng là tác giả của cuốn sách Siêu trí tuệ (Superintelligence) là một trong những người đưa ra những cảnh báo về mức độ nguy hiểm tiềm tàng của AI, và cảnh báo sự đe dọa của nó đối với sự tồn vong của nhân loại còn đáng sợ hơn nhiều những ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. Và ông cũng nhấn mạnh, một trong những vấn đề lớn nhất là làm sao để dạy các hệ thống AI những giá trị căn bản, hành động trong những khuôn khổ đạo đức cho phép.

Điều lo lắng ở đây không phải là việc hệ thống AGI sẽ trở nên thù hận chúng ta vì ép chúng làm việc hay là việc các hệ thống trở nên nổi loạn, mà là việc chúng sẽ theo đuổi những mục tiêu khác với mục tiêu ban đầu của chúng ta.

Những người tham gia phỏng vấn cũng cho rằng những mối đe dọa này là quá xa vời so với những vấn đề mà chúng ta đang phải đối mặt như khủng hoảng kinh tế hay việc sử dụng các hệ thống tự động hóa trong chiến tranh.

Giáo sư AI của Đại học Harvard, Barbara Grosz, người đã có những đóng góp quan trọng đối với sự phát triển của chuyên ngành xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing - là một nhánh của AI), chia sẻ, các vấn đề liên quan đến đạo đức của AGI phần lớn chỉ là những giả thiết, giả định không có cơ sở, và làm cho chúng ta xao nhãng đối với những vấn đề cấp bách hơn mà chúng ta cần phải giải quyết.

Tóm lại, thực sự là không có những câu trả lời dễ dàng trong một lĩnh vực phức tạp như trí tuệ nhân tạo. Thậm chí những nhà khoa học ưu tú hàng đầu cũng không đồng ý với những thách thức mà thế giới phải đối mặt đối với các hệ thống trí tuệ nhân tạo

Một điều mà mọi người vẫn chưa biết đó là có rất nhiều quan điểm bất đồng trong chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, một lĩnh vực không thể dự đoán trước được. Mọi người không có quan điểm thống nhất về việc lĩnh vực này đang phát triển nhanh như thế nào, cái gì sẽ là bước đột phá tiếp theo, bao lâu chúng ta sẽ xây dựng được một hệ thống AGI, và rủi ro lớn nhất mà chúng ta đối mặt là gì”

Ford nhấn mạnh, dù bất cứ điều gì xuất hiện trong lĩnh vực AI đều gây ra những bước đột phá và thay đổi cách mà chúng ta sản xuất, tương tác với nhau.

>> Chủ tịch FPT: ‘Công nghệ chỉ là công cụ’

Hà An