​Trí tuệ nhân tạo: Những cỗ máy thống trị?

Những ứng dụng như How-old cho thấy bước tiến lớn của trí thông minh nhân tạo - Ảnh: fastcompany.net

“Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đầy đủ có thể là bắt đầu cho sự chấm dứt của loài người” - nhà khoa học vĩ đại người Anh Stephen Hawking từng cảnh báo.

Nhờ vào lượng dữ liệu lớn chưa từng có trong lịch sử, chưa bao giờ trí tuệ nhân tạo lại “hứa hẹn” như lúc này. Máy móc giờ không chỉ bắt chước con người mà có thể tự học tập, mô phỏng sự vận hành của các lớp nơron trong não người để thực hiện những việc mà trước kia tưởng chỉ con người mới làm được, từ nhận diện hình ảnh, dịch thuật, cho tới chơi trò chơi điện tử.

Sự khác biệt to lớn

Trí tuệ nhân tạo giờ đã đủ sức mạnh tạo ra những sự khác biệt to lớn trong cuộc sống con người. Một ví dụ nổi tiếng là ở môn cờ vua, máy tính đã vượt xa bất cứ con người nào. Những “kỳ thủ” giỏi nhất thế giới hiện nay không chỉ là các cỗ máy thuần túy, mà như lời đại kiện tướng Garry Kasparov, là những “nhân mã” với sự kết hợp giữa trí tuệ con người và các thuật toán.

Sự phối hợp đó đang ngày càng phổ biến: nhờ máy móc, các bác sĩ có thể nhận diện những ổ ung thư trong các ảnh chụp; các thuật toán nhận diện giọng nói trên điện thoại di động mang Internet tới với hàng triệu người mù chữ; những trợ lý kỹ thuật số đề xuất các đề tài nghiên cứu và viết luận văn ở các trường đại học; thuật toán phân loại hình ảnh cho phép các máy tính xách tay dần nhìn nhận thế giới giống với con người...

Không phải mọi kết quả của quá trình đó đều là tích cực. Khả năng của máy móc lưu trữ, phân loại và nhận diện hàng tỉ cuộc hội thoại, cũng như theo dõi gần như bất kỳ công dân nào trong đám đông là mối đe dọa lớn với tự do và nền dân chủ.

Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ tước đi công việc của rất nhiều người. Nhưng còn xa hơn nữa, những gì Hawking lo ngại là việc trong tương lai, các cỗ máy với năng lực vượt trội sẽ là mối đe dọa lớn với con người khi lợi ích của chúng mâu thuẫn với loài người. Viễn cảnh như trong phim Hollywood đó còn xa, nhưng không phải là không tưởng.

Một chiếc xe có thể tự lái tốt hơn con người là điều rất đáng khích lệ, nhưng một chiếc xe có thể tự quyết định sẽ lái đi đâu lại là điều rất nguy hiểm.

Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đã đạt được rất nhiều tiến bộ trong thời gian qua. Các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Facebook, Amazon và Baidu đều đang rất quyết liệt trong cuộc đua công nghệ này. Lượng dữ liệu khổng lồ của thế giới hiện nay và sức mạnh ngày càng khủng khiếp của các máy tính trong việc xử lý dữ liệu khiến các thuật toán của chúng ngày càng gần với việc hiểu được ngôn ngữ, nhận diện hình ảnh và những điều tương tự.

Bạn hẳn chưa quên ứng dụng đoán tuổi How-old của Microsoft làm mưa làm gió trên mạng thời gian qua. Đó không chỉ là một ứng dụng thú vị, đó là bước tiến rất lớn của trí tuệ nhân tạo. Từ bao giờ bạn nghĩ rằng một cái máy có thể đoán chính xác tuổi của một con người?

Năm ngoái, có tin đồn Google đã trả 400 triệu USD cho DeepMind, một công ty vừa khởi nghiệp chuyên về trí tuệ nhân tạo ở London, ngay trước mũi Facebook.

Facebook thì có riêng phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của họ do Yann LeCun, một ngôi sao trong giới nghiên cứu từ Đại học New York, đứng đầu. Google từng thuê Andrew Ng, một chuyên gia về trí tuệ nhân tạo của Đại học Stanford, cho tới khi Baidu “câu trộm” ông này vào năm ngoái để đứng đầu phòng thí nghiệm mới khai trương của họ ở Thung lũng Silicon.

Khi máy móc biết học

Nghiên cứu trí thông minh nhân tạo cũng lâu đời như nghiên cứu máy tính, và những đột phá gần đây thuộc về một lĩnh vực thứ cấp: “khả năng học tập của máy móc”, trong đó các máy tính học cách làm việc thông qua cơ sở dữ liệu lớn. Các thuật toán ở lĩnh vực này nhằm thu hẹp khoảng cách giữa trí tuệ nhân tạo và con người. Thông thường, những việc gì khó cho người lại dễ với máy móc, và ngược lại.

Lấy ví dụ, một máy tính đơn giản có thể dễ dàng đánh bại những người thông minh nhất trong việc giải các phương trình toán học. Nhưng những máy tính hùng mạnh nhất trong quá khứ không thể làm nổi điều mà con người cho là nhỏ nhặt như nhận diện khuôn mặt, giọng nói hay xác định các đồ vật trong một bức ảnh.

Khi giải phương trình, con người phải tìm ra các quy luật, biến các quy luật đó thành một chương trình máy tính là khá đơn giản. Nhưng bạn dựa trên quy luật nào để nhận diện khuôn mặt? Thật khó trả lời đúng không?

Những chuyên gia trong lĩnh vực trí thông minh nhân tạo vì thế đã nghĩ ra một cách rất thông minh: họ cố gắng mô phỏng hoạt động của mạng lưới nơron trong não người. Đó là một hệ thống cực kỳ phức tạp và những gì trí tuệ nhân tạo làm được mới là ở bước đầu chập chững, nhưng tương lai hoặc là rất hứa hẹn, hoặc chứa đầy rủi ro.

Hệ thống nơron người gồm nhiều lớp, tiếp nhận thông tin đầu vào ở thế giới vật chất và từng lớp sẽ xử lý các thông tin đặc thù để dẫn tới kết quả cuối cùng. Trí tuệ nhân tạo trong quá khứ thường chỉ là một lớp, nhưng những máy tính cực mạnh hiện giờ đã có thể thiết lập các mạng lưới nhận diện nhiều lớp giống như não người.

Mỗi lớp sẽ xử lý với từng mức độ khác nhau của một khái niệm trừu tượng để dần cụ thể hóa nó. Chẳng hạn lớp thấp nhất sẽ tiếp nhận hình ảnh, ghi nhận những điều cơ bản như độ sáng, màu sắc, độ phân giải và vị trí của các hình khối. Lớp tiếp theo sẽ quan sát những vấn đề trừu tượng hơn, các góc cạnh, chi tiết...

Lớp sau đó sẽ bắt đầu nhận diện xem những góc cạnh, chi tiết đó được xếp loại gì: mắt, môi hay tai. Rồi nhiều lớp nữa sẽ nhận diện xem khuôn mặt đó, với các chi tiết đó, có phải là khuôn mặt có trong dữ liệu của máy tính hay chưa.

Cứ tuần tự như thế, các thuật toán của những cỗ máy biết học tìm cách nhận ra những đặc tính, khái niệm và sự phân loại mà con người hiểu, nhưng không dễ định nghĩa bằng các đoạn mã. Lượng dữ liệu khổng lồ ngày nay ở các đại tập đoàn như Baidu, Google và Facebook khiến quá trình đó dễ dàng hơn nhiều so với quá khứ.

Khối lượng thông tin đó là choáng ngợp với con người, nhưng không phải với máy móc. Được bổ sung các thuật toán hợp lý, máy tính có thể dần hiểu được những khái niệm trừu tượng tưởng như là độc quyền của con người.

Những kết quả ấn tượng

Năm 2014, Facebook ra mắt DeepFace, nhận diện được mặt người trong các bức ảnh ở 97% số lần thử, khả năng ngang với người thật. Microsoft tự hào với Cortana, một trợ lý cá nhân kỹ thuật số có thể phân biệt được giống chó Pembroke Corgi và giống Cardigan Corgi ở Xứ Wales, điều mà nhiều người khó làm được.

Máy tính Cornata của Microsoft có thể phân biệt được giống chó Pembroke Corgi (trái) và giống Cardigal Corgi (phải) ở Xứ Wales - Ảnh: wikimedia.org Ảnh: pinimg.com

Một số quốc gia, bao gồm Anh, đã sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để kiểm soát biên giới. Tình báo Mỹ đã dùng phần mềm nhận diện giọng nói trong chương trình theo dõi quy mô lớn của họ.

Khả năng học tập của máy tính không giới hạn ở nhận diện hình ảnh. Chỉ cần có cơ sở dữ liệu đủ lớn, máy tính có thể làm mọi việc, từ điều hành hãng bảo hiểm cho tới nghiên cứu các mã gen. CERN, phòng thí nghiệm vật lý lượng tử lớn nhất thế giới, đã sử dụng các phần mềm của những chuyên gia công nghệ trong lĩnh vực này dù họ không hề có kiến thức chuyên ngành về vật lý lượng tử.

Dịch thuật bằng máy cũng đã đạt những bước tiến lớn nhờ quá trình học tập này. Với lượng ngữ liệu khổng lồ trên mạng hiện giờ, tiến sĩ Ng tin rằng tương lai của một máy dịch hoàn hảo không còn xa nữa. Tháng 5-2014, trong một hội thảo ở California, Hãng Microsoft quả thực đã mang ra trình diễn một máy tính làm công tác dịch sống các ngôn ngữ nói.

Một trong những đại diện của công ty nói bằng tiếng Anh với một đồng nghiệp ở Đức và người này có thể nghe rõ giọng máy bằng tiếng Đức. Máy dịch của Microsoft đầu tiên giải mã các sóng âm thành các cụm từ tiếng Anh. Một máy khác dịch Anh - Đức và một máy thứ ba lại chuyển các cụm từ thành sóng âm trong tiếng Đức. Microsoft hi vọng trong tương lai họ sẽ tích hợp ứng dụng này vào Skype, dịch vụ Internet - điện thoại phổ biến nhất của họ hiện giờ.

Với tất cả tiến bộ đó, nỗi ám ảnh cũ của con người trở lại: nhiều việc làm sẽ biến mất và bị thay thế bằng máy móc, giống như máy hơi nước đã tước đoạt lao động của con người ở thời kỳ tiền công nghiệp. Những chuyên gia dịch thuật đã có thể bắt đầu lo lắng về điều đó, và cả những nhà báo.

Hãng Kensho chẳng hạn, họ đã chế ra một chiếc máy có thể viết những bài báo về tài chính đơn giản, trong khi Yseop, một công ty Pháp, sử dụng các phần mềm ngôn ngữ để đọc các câu hỏi rồi sử dụng bộ dữ liệu lớn để tìm câu trả lời, và viết ra bằng các thứ tiếng Anh, Tây Ban Nha, Pháp hay Đức với tốc độ 3.000 trang/giây. Các công ty như L’Oréal và VetOnline.com hiện đã sử dụng công nghệ này cho dịch vụ hỗ trợ khách hàng trên trang web của họ.