- Tham gia
- 25/11/2012
- Bài viết
- 351
(kenhsinhvien.vn) Các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đang tự đùa cợt chính mình rằng AI có trình độ ngang ngửa con người nằm trong tầm tay – một nhà tư tưởng hàng đầu tranh luận. Sau đây là lý do tại sao.
Khi nào thì trí tuệ nhân tạo sẽ vượt qua được trình độ con người? Vào năm 2015, một nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Oxford đã chất vấn những nhà nghiên cứu hàng đầu trên thế giới về AI rằng khi nào thì máy móc sẽ đạt được trình độ siêu việt trong nhiều tác vụ khác nhau.
Kết quả đã mở mang tầm mắt của nhiều người. Một số tác vụ, họ nói, sẽ thuộc về tay máy móc tương đối nhanh – như dịch thuật, lái xe và viết luận cấp trung học chẳng hạn. Những tác vụ khác thì cần nhiều thời gian hơn. Nhưng trong vòng 45 năm, các chuyên gia tin rằng có 50% cơ hội máy móc sẽ trở nên tốt hơn hầu như về mọi mặt.
Một số người thậm chí còn lạc quan hơn. Năm 2008, Shane Legg, đồng sáng lập công ty Công nghệ Deepmind hiện thuộc sở hữu của Google, đã dự đoán rằng chúng ta sẽ có AI ngang ngửa con người vào giữa những năm 2020. Năm 2015, Mark Zuckerberg, người sáng lập ra Facebook, đã cho biết trong vòng 10 năm, Facebook sẽ nhắm đến việc sở hữu những khả năng ưu việt trong tất cả các cảm quan cơ bản của con người như: thị giác, thính giác, nhận thức ngôn ngữ và nhận thức nói chung.
4 lầm tưởng về trí tuệ nhân tạo. Ảnh: Phonlamai Photo - Shutterstock
Kiểu thổi phồng này làm dấy lên một câu hỏi thú vị. Liệu các nhà nghiên cứu có đánh giá sai về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo không, và nếu có, thì đánh giá sai ở phương diện nào?
Giờ thì chúng ta đã nhận được câu trả lời nhờ vào công trình nghiên cứu của Melanie Mitchell, một nhà khoa học máy tính và là người sáng lập của Học viện Santa Fe ở bang New Mexico. Mitchell tin rằng trí tuệ nhân tạo khó nhằn hơn chúng ta nghĩ bởi sự hiểu biết có giới hạn của chúng ta về nền tảng phức tạp của nó. Thật vậy, cô nghĩ lĩnh vực này đang bị cản trở bởi 4 lầm tưởng giải thích về việc chúng ta không đủ sức dự đoán chính xác quỹ đạo của AI.
Những chiến công của máy móc
Lầm tưởng đầu tiên xuất phát từ tính đắc thắng đi kèm với những chiến công mà máy móc ở thế thượng phong so với con người trong một số lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo như AI chơi cờ tướng, cờ vây, trò chơi vi tính, một số kiểu nhận dạng hình ảnh v.v… giỏi hơn chúng ta.
Nhưng những thứ này đều là những ví dụ khá hạn hẹp về trí tuệ. Vấn đề phát sinh từ cách con người thực hiện phép ngoại suy. “Những tiến bộ về một tác vụ AI cụ thể thường được miêu tả là “bước khởi đầu” hướng đến AI toàn diện hơn,” Mitchel cho biết. Nhưng đây là biểu hiện của sự lầm tưởng rằng trí tuệ bị bó hẹp là một phần của một chuỗi liên tục dẫn đến một trí tuệ toàn diện.
Mitchell trích dẫn lời triết gia Hubert Dreyfus về chủ đề này: “Nó giống như việc khẳng định rằng con khỉ đầu tiên trèo lên cây sẽ tiến bộ dần đến việc đặt chân lên mặt trăng.” Nhưng trên thực tế, có vô số những cản trở không lường trước được dọc dường đi.
Lầm tưởng thứ hai dựa trên một nghịch lý được phổ biến bởi nhà khoa học máy tính Hans Moravec và nhiều người khác. Ông cho rằng những hoạt động đối với con người là khó – như chơi cờ, dịch thuật và ghi điểm cao trong những bài kiểm tra trí tuệ – thì lại khá dễ đối với máy tính; nhưng những việc chúng ta thấy dễ – như leo cầu thang, tán gẫu và tránh các chướng ngại đơn giản – thì lại khó đối với máy tính.
Tuy nhiên, những nhà khoa học máy tính cho rằng những hành động nhận thức của con người sẽ sớm được máy móc làm được mặc dù quá trình tư duy của chúng ta ẩn chứa một mức độ phức tạp lớn. Mitchell chỉ ra bài viết của Moravec về chủ đề này. “Được mã hoá trong những phần cảm giác và vận động tiến hoá cao của não bộ con người là hàng tỷ năm kinh nghiệm về bản chất của thế giới và cách sinh tồn trong thế giới ấy.” Đây là thứ khiến cho những tác vụ khó lại có vẻ khá dễ dàng.
Lầm tưởng thứ ba của Mitchell tập trung vào thuật ghi nhớ đáng mong muốn. Cô cho biết, các nhà khoa học máy tính có xu hướng dán nhãn một số chương trình nhất định, chương trình con và tham chiếu chuẩn sau đặc tính của con người mà họ hy vọng máy móc sẽ bắt chước. Ví dụ như một tham chiếu chuẩn được trích dẫn rộng rãi là “Bộ dữ liệu trả lời những câu hỏi của Stanford” được các nhà nghiên cứu dùng để đối chiếu khả năng của con người và máy móc trong việc trả lời những câu hỏi nhất định.
Mitchell cho rằng bộ tham chiếu này và các tham chiếu chuẩn được đặt tên tương tự khác thực sự đã kiểm tra một nhóm các kỹ năng rất hạn hẹp. Tuy nhiên, những tham chiếu chuẩn ấy lại dẫn đến những tiêu đề báo nói rằng máy móc có thể vượt trội hơn con người, điều chỉ đúng theo nghĩa hẹp mà những tham chiếu chuẩn kiểm tra.
Dù máy móc có thể vượt trội hơn con người trong những tham chiếu chuẩn cụ thể ấy, hệ thống AI vẫn còn lâu mới tương đương được với các khả năng toàn diện hơn của con người mà chúng ta hay gán ghép với tên gọi của những tham chiếu chuẩn,” cô nói.
Lầm tưởng cuối cùng của Mitchell là ý niệm rằng trí tuệ nằm trọn trong não bộ. “Việc giả định rằng về nguyên tắc trí tuệ có thể “nằm ngoài thể xác” luôn được ngầm định trong hầu hết các công trình về AI xuyên suốt lịch sử,” cô nói.
Nhưng trong những năm gần đây, bằng chứng ngày càng cho thấy trí tuệ của chúng ta có được nhờ vào hình dáng cơ thể. Ví dụ nếu bạn nhảy qua một bức tường, các đặc tính không thẳng hàng của cơ bắp, gân và dây chằng sẽ hấp thụ tác động mà không cần não bộ phải tham gia quá nhiều vào việc điều phối chuyển động. Trái lại, một cú nhảy tương tự của robot thường đòi hỏi các chi và các góc khớp nối phải được đo chính xác trong khi các bộ xử lý mạnh mẽ xác định cách các bộ truyền động sẽ hành động để hấp thụ tác động.
Tính toán hình thái học
Theo một cách nào đó, tất cả những tính toán ấy đều được thực hiện bởi hình thái cơ thể của chúng ta, mà bản thân chúng chính là kết quả của hàng tỉ năm tiến hoá (một quá trình mang tính thuật toán khác). Không cái nào trong những “tính toán hình thái học” này được thực hiện trong não bộ. Các nhà tâm lý học nhận thức (và công bằng mà nói, là cả một số nhà khoa học máy tính) đã nghiên cứu khía cạnh này của trí tuệ từ lâu.
Nhưng nhiều nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã không tính đến điều này khi dự đoán về tương lai. “Giả định rằng trí tuệ đều diễn ra trong não bộ đã dẫn đến sự suy đoán rằng để đạt được AI ngang ngửa con người, chúng ta đơn giản chỉ cần mở rộng quy mô máy móc để tương thích với “khả năng tính toán” của não bộ và sau đó phát triển “phần mềm” thích hợp cho phần cứng não bộ đã tương thích này,” Mitchell nói.
Thật vậy, nhiều người theo thuyết vị lai dường như cho rằng một trí tuệ siêu việt hoàn toàn có thể nằm ngoài thể xác.
Mitchell hoàn toàn không đồng ý. “Điều chúng ta tìm hiểu được từ những nghiên cứu về nhận thức trong cơ thể là trí tuệ con người dường như là một hệ thống tích hợp mạnh mẽ với các thuộc tính được kết nối chặt chẽ với nhau, gồm có cảm xúc, h.am m.uốn, ý thức mạnh mẽ về bản thân và quyền tự chủ cũng như một hiểu biết chung về thế giới,” cô nói. “Hoàn toàn không rõ về việc các thuộc tính này có thể được tách biệt ra.”
Những lầm tưởng này đã khiến nhiều nhà nghiên cứu AI có ý niệm sai về quá trình này trong quá khứ và có thể là cả trong tương lai. Thật vậy, một câu hỏi còn bỏ ngõ quan trọng là trí tuệ là gì. Nếu không có một hiểu biết rành mạch về chính thứ mà các nhà nghiên cứu đang hy vọng sẽ mô phỏng, thì khả năng tiến triển dường như khá ảm đạm.
Mitchell nêu lên ý kiến rằng phần lớn nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ngày nay có cùng mối quan hệ với trí tuệ nói chung giống như thuật giả kim với khoa học. “Để hiểu bản chất của tiến bộ thật sự trong AI, và cụ thể là tại sao nó lại khó hơn ta tưởng, chúng ta cần chuyển từ thuật giả kim sang việc phát triển sự hiểu biết khoa học về trí tuệ,” cô kết luận.
Quả là một bài viết hấp dẫn!
Khi nào thì trí tuệ nhân tạo sẽ vượt qua được trình độ con người? Vào năm 2015, một nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Oxford đã chất vấn những nhà nghiên cứu hàng đầu trên thế giới về AI rằng khi nào thì máy móc sẽ đạt được trình độ siêu việt trong nhiều tác vụ khác nhau.
Kết quả đã mở mang tầm mắt của nhiều người. Một số tác vụ, họ nói, sẽ thuộc về tay máy móc tương đối nhanh – như dịch thuật, lái xe và viết luận cấp trung học chẳng hạn. Những tác vụ khác thì cần nhiều thời gian hơn. Nhưng trong vòng 45 năm, các chuyên gia tin rằng có 50% cơ hội máy móc sẽ trở nên tốt hơn hầu như về mọi mặt.
Một số người thậm chí còn lạc quan hơn. Năm 2008, Shane Legg, đồng sáng lập công ty Công nghệ Deepmind hiện thuộc sở hữu của Google, đã dự đoán rằng chúng ta sẽ có AI ngang ngửa con người vào giữa những năm 2020. Năm 2015, Mark Zuckerberg, người sáng lập ra Facebook, đã cho biết trong vòng 10 năm, Facebook sẽ nhắm đến việc sở hữu những khả năng ưu việt trong tất cả các cảm quan cơ bản của con người như: thị giác, thính giác, nhận thức ngôn ngữ và nhận thức nói chung.
4 lầm tưởng về trí tuệ nhân tạo. Ảnh: Phonlamai Photo - Shutterstock
Kiểu thổi phồng này làm dấy lên một câu hỏi thú vị. Liệu các nhà nghiên cứu có đánh giá sai về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo không, và nếu có, thì đánh giá sai ở phương diện nào?
Giờ thì chúng ta đã nhận được câu trả lời nhờ vào công trình nghiên cứu của Melanie Mitchell, một nhà khoa học máy tính và là người sáng lập của Học viện Santa Fe ở bang New Mexico. Mitchell tin rằng trí tuệ nhân tạo khó nhằn hơn chúng ta nghĩ bởi sự hiểu biết có giới hạn của chúng ta về nền tảng phức tạp của nó. Thật vậy, cô nghĩ lĩnh vực này đang bị cản trở bởi 4 lầm tưởng giải thích về việc chúng ta không đủ sức dự đoán chính xác quỹ đạo của AI.
Những chiến công của máy móc
Lầm tưởng đầu tiên xuất phát từ tính đắc thắng đi kèm với những chiến công mà máy móc ở thế thượng phong so với con người trong một số lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo như AI chơi cờ tướng, cờ vây, trò chơi vi tính, một số kiểu nhận dạng hình ảnh v.v… giỏi hơn chúng ta.
Nhưng những thứ này đều là những ví dụ khá hạn hẹp về trí tuệ. Vấn đề phát sinh từ cách con người thực hiện phép ngoại suy. “Những tiến bộ về một tác vụ AI cụ thể thường được miêu tả là “bước khởi đầu” hướng đến AI toàn diện hơn,” Mitchel cho biết. Nhưng đây là biểu hiện của sự lầm tưởng rằng trí tuệ bị bó hẹp là một phần của một chuỗi liên tục dẫn đến một trí tuệ toàn diện.
Mitchell trích dẫn lời triết gia Hubert Dreyfus về chủ đề này: “Nó giống như việc khẳng định rằng con khỉ đầu tiên trèo lên cây sẽ tiến bộ dần đến việc đặt chân lên mặt trăng.” Nhưng trên thực tế, có vô số những cản trở không lường trước được dọc dường đi.
Lầm tưởng thứ hai dựa trên một nghịch lý được phổ biến bởi nhà khoa học máy tính Hans Moravec và nhiều người khác. Ông cho rằng những hoạt động đối với con người là khó – như chơi cờ, dịch thuật và ghi điểm cao trong những bài kiểm tra trí tuệ – thì lại khá dễ đối với máy tính; nhưng những việc chúng ta thấy dễ – như leo cầu thang, tán gẫu và tránh các chướng ngại đơn giản – thì lại khó đối với máy tính.
Tuy nhiên, những nhà khoa học máy tính cho rằng những hành động nhận thức của con người sẽ sớm được máy móc làm được mặc dù quá trình tư duy của chúng ta ẩn chứa một mức độ phức tạp lớn. Mitchell chỉ ra bài viết của Moravec về chủ đề này. “Được mã hoá trong những phần cảm giác và vận động tiến hoá cao của não bộ con người là hàng tỷ năm kinh nghiệm về bản chất của thế giới và cách sinh tồn trong thế giới ấy.” Đây là thứ khiến cho những tác vụ khó lại có vẻ khá dễ dàng.
Lầm tưởng thứ ba của Mitchell tập trung vào thuật ghi nhớ đáng mong muốn. Cô cho biết, các nhà khoa học máy tính có xu hướng dán nhãn một số chương trình nhất định, chương trình con và tham chiếu chuẩn sau đặc tính của con người mà họ hy vọng máy móc sẽ bắt chước. Ví dụ như một tham chiếu chuẩn được trích dẫn rộng rãi là “Bộ dữ liệu trả lời những câu hỏi của Stanford” được các nhà nghiên cứu dùng để đối chiếu khả năng của con người và máy móc trong việc trả lời những câu hỏi nhất định.
Mitchell cho rằng bộ tham chiếu này và các tham chiếu chuẩn được đặt tên tương tự khác thực sự đã kiểm tra một nhóm các kỹ năng rất hạn hẹp. Tuy nhiên, những tham chiếu chuẩn ấy lại dẫn đến những tiêu đề báo nói rằng máy móc có thể vượt trội hơn con người, điều chỉ đúng theo nghĩa hẹp mà những tham chiếu chuẩn kiểm tra.
Dù máy móc có thể vượt trội hơn con người trong những tham chiếu chuẩn cụ thể ấy, hệ thống AI vẫn còn lâu mới tương đương được với các khả năng toàn diện hơn của con người mà chúng ta hay gán ghép với tên gọi của những tham chiếu chuẩn,” cô nói.
Lầm tưởng cuối cùng của Mitchell là ý niệm rằng trí tuệ nằm trọn trong não bộ. “Việc giả định rằng về nguyên tắc trí tuệ có thể “nằm ngoài thể xác” luôn được ngầm định trong hầu hết các công trình về AI xuyên suốt lịch sử,” cô nói.
Nhưng trong những năm gần đây, bằng chứng ngày càng cho thấy trí tuệ của chúng ta có được nhờ vào hình dáng cơ thể. Ví dụ nếu bạn nhảy qua một bức tường, các đặc tính không thẳng hàng của cơ bắp, gân và dây chằng sẽ hấp thụ tác động mà không cần não bộ phải tham gia quá nhiều vào việc điều phối chuyển động. Trái lại, một cú nhảy tương tự của robot thường đòi hỏi các chi và các góc khớp nối phải được đo chính xác trong khi các bộ xử lý mạnh mẽ xác định cách các bộ truyền động sẽ hành động để hấp thụ tác động.
Tính toán hình thái học
Theo một cách nào đó, tất cả những tính toán ấy đều được thực hiện bởi hình thái cơ thể của chúng ta, mà bản thân chúng chính là kết quả của hàng tỉ năm tiến hoá (một quá trình mang tính thuật toán khác). Không cái nào trong những “tính toán hình thái học” này được thực hiện trong não bộ. Các nhà tâm lý học nhận thức (và công bằng mà nói, là cả một số nhà khoa học máy tính) đã nghiên cứu khía cạnh này của trí tuệ từ lâu.
Nhưng nhiều nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã không tính đến điều này khi dự đoán về tương lai. “Giả định rằng trí tuệ đều diễn ra trong não bộ đã dẫn đến sự suy đoán rằng để đạt được AI ngang ngửa con người, chúng ta đơn giản chỉ cần mở rộng quy mô máy móc để tương thích với “khả năng tính toán” của não bộ và sau đó phát triển “phần mềm” thích hợp cho phần cứng não bộ đã tương thích này,” Mitchell nói.
Thật vậy, nhiều người theo thuyết vị lai dường như cho rằng một trí tuệ siêu việt hoàn toàn có thể nằm ngoài thể xác.
Mitchell hoàn toàn không đồng ý. “Điều chúng ta tìm hiểu được từ những nghiên cứu về nhận thức trong cơ thể là trí tuệ con người dường như là một hệ thống tích hợp mạnh mẽ với các thuộc tính được kết nối chặt chẽ với nhau, gồm có cảm xúc, h.am m.uốn, ý thức mạnh mẽ về bản thân và quyền tự chủ cũng như một hiểu biết chung về thế giới,” cô nói. “Hoàn toàn không rõ về việc các thuộc tính này có thể được tách biệt ra.”
Những lầm tưởng này đã khiến nhiều nhà nghiên cứu AI có ý niệm sai về quá trình này trong quá khứ và có thể là cả trong tương lai. Thật vậy, một câu hỏi còn bỏ ngõ quan trọng là trí tuệ là gì. Nếu không có một hiểu biết rành mạch về chính thứ mà các nhà nghiên cứu đang hy vọng sẽ mô phỏng, thì khả năng tiến triển dường như khá ảm đạm.
Mitchell nêu lên ý kiến rằng phần lớn nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ngày nay có cùng mối quan hệ với trí tuệ nói chung giống như thuật giả kim với khoa học. “Để hiểu bản chất của tiến bộ thật sự trong AI, và cụ thể là tại sao nó lại khó hơn ta tưởng, chúng ta cần chuyển từ thuật giả kim sang việc phát triển sự hiểu biết khoa học về trí tuệ,” cô kết luận.
Quả là một bài viết hấp dẫn!
Dịch bởi Kenhsinhvien.vn
(Theo Discover Magazine)
(Theo Discover Magazine)
