McCarthy gọi lĩnh vực nghiên cứu mới là “Trí tuệ nhân tạo” và cho rằng nỗ lực trong hai tháng của một nhóm 10 nhà khoa học có thể phát triển các loại máy móc “sử dụng ngôn ngữ, biểu mẫu trừu tượng và khái niệm, giải quyết các công việc đang dành cho con người và có thể tự hoàn thiện bản thân”.
Vào thời điểm đó, các nhà khoa học lạc quan tin rằng, chúng ta sẽ sớm có máy móc làm bất kỳ công việc gì con người đang làm. Giờ đây, đã trải qua hơn sáu thập kỷ, những tiến bộ trong khoa học máy tính và robot đã giúp chúng ta tự động hóa nhiều nhiệm vụ trước đây là lao động chân tay và trí óc.
Nhưng trí thông minh nhân tạo thực sự như McCarthy quan niệm, vẫn chưa thật sự đến gần chúng ta.
Chính xác thì trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ có nghĩa rộng, và không có một định nghĩa chính xác nào về nó.
Andrew Moore, Trưởng khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Carnegie Mellon, đã đưa ra một định nghĩa hiện đại hơn về “Trí tuệ nhân tạo” trong một cuộc phỏng vấn năm 2017 với tạp chí Forbes “Trí thông minh nhân tạo là khoa học và kỹ thuật chế tạo máy tính theo cách mà trước đây chúng tôi nghĩ rằng cần có trí thông minh của con người”
Chẳng hạn, vào những năm 1950, các nhà khoa học đã xem cờ vua và cờ đam là những thách thức lớn đối với trí tuệ nhân tạo. Nhưng ngày nay, rất ít người coi máy chơi cờ vua là AI. Máy tính đã giải quyết các vấn đề phức tạp hơn nhiều, bao gồm phát hiện ung thư, lái xe ô tô và xử lý lệnh thoại.
AI hẹp so với AI chung
Thế hệ đầu tiên, các nhà khoa học và người có tầm nhìn về AI tin rằng cuối cùng chúng ta sẽ có thể tạo ra trí thông minh ở cấp độ con người.
Nhưng nhiều thập kỷ nghiên cứu về AI đã chỉ ra rằng việc tái tạo tư duy giải quyết vấn đề phức tạp và trừu tượng của bộ não con người là vô cùng khó khăn. Đối với một sự việc, con người chúng ta rất giỏi trong việc khái quát hóa kiến thức và áp dụng các khái niệm chúng ta học từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác. Chúng ta cũng có thể đưa ra quyết định tương đối đáng tin cậy dựa trên trực giác với rất ít thông tin. Trong những năm qua, AI ở cấp độ con người đã được biết đến như trí thông minh nhân tạo chung (AGI) hay AI mạnh mẽ.
Sự cường điệu ban đầu và sự phấn khích xung quanh AI đã thu hút sự quan tâm và tài trợ từ các cơ quan chính phủ và các công ty lớn. Nhưng nó đã sớm trở nên rõ ràng rằng trái với nhận thức ban đầu, trí thông minh ở cấp độ con người không ở ngay bên cạnh, và các nhà khoa học đã rất khó để tái tạo các chức năng cơ bản nhất của tâm trí con người. Vào những năm 1970, những lời hứa và kỳ vọng chưa được thực hiện cuối cùng đã dẫn đến AI bị đóng băng một thời gian dài và sự quan tâm cũng như tài trợ của công chúng đối với AI bị giảm sút.
Phải sau nhiều năm đổi mới và trải qua cuộc cách mạng công nghệ, AI mới lại được tiếp tục quan tâm. Nhưng ngay cả bây giờ, mặc dù có những tiến bộ to lớn về trí tuệ nhân tạo, không có cách tiếp cận hiện tại nào về AI có thể giải quyết vấn đề theo cách tương tự như tâm trí con người, và hầu hết các chuyên gia tin rằng AGI còn cách xa chúng ta ít nhất vài thập kỷ.
AI flipside, hẹp hay yếu không nhằm mục đích tái tạo chức năng của bộ não con người, và thay vào đó tập trung vào việc tối ưu hóa một nhiệm vụ duy nhất. AI hẹp đã tìm thấy nhiều ứng dụng trong thế giới thực, như nhận diện khuôn mặt, chuyển đổi âm thanh thành văn bản, đề xuất video trên YouTube và hiển thị nội dung được cá nhân hóa trong Nguồn cấp tin tức của Facebook.
Nhiều nhà khoa học tin rằng cuối cùng chúng ta cũng sẽ tạo ra AGI. Vào năm 2014, nhà vật lý nổi tiếng người Anh Stephen Hawking đã mô tả AI là mối đe dọa hiện hữu đối với nhân loại, cảnh báo rằng “Trí thông minh nhân tạo đầy đủ có thể hủy diệt loài người“.
Vào năm 2015, Chủ tịch Y Combinator Sam Altman và Giám đốc điều hành Tesla Elon Musk, hai tín đồ khác của AGI, đồng sáng lập OpenAI, một phòng thí nghiệm nghiên cứu phi lợi nhuận nhằm tạo ra trí thông minh nhân tạo theo cách có lợi cho nhân loại. (Musk đã rời khỏi tổ chức)
Các nhà khoa học như Norvig tin rằng AI hẹp có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn nhiều công sức, AI hẹp giúp con người trở nên năng suất hơn. Chẳng hạn, các bác sĩ có thể sử dụng thuật toán AI để kiểm tra quét tia X ở tốc độ cao, cho phép họ gặp nhiều bệnh nhân hơn. Một ví dụ khác về AI hẹp đang chống lại các mối đe dọa trên mạng: Các nhà phân tích bảo mật có thể sử dụng AI để tìm các tín hiệu vi phạm dữ liệu trong hàng gigabyte dữ liệu được truyền qua mạng của công ty họ.
AI dựa trên quy tắc so với học máy
Những nỗ lực sáng tạo AI ban đầu đã tập trung vào việc biến kiến thức và trí thông minh của con người thành các quy tắc tĩnh. Các lập trình viên phải viết mã một cách tỉ mỉ (các câu lệnh if-then) cho mọi quy tắc xác định hành vi của AI. Ưu điểm của AI dựa trên quy tắc, mà sau này được biết đến như là trí thông minh nhân tạo cổ điển (GOFAI), là con người có toàn quyền kiểm soát thiết kế và hành vi của hệ thống mà họ phát triển.
Vấn đề với GOFAI là trái ngược với tiền đề ban đầu của McCarthy, chúng ta có thể mô tả chính xác mọi khía cạnh của việc học và hành vi theo những cách có thể biến thành quy tắc máy tính. Chẳng hạn, việc xác định các quy tắc logic để nhận ra giọng nói và hình ảnh – một kỳ tích phức tạp mà con người thực hiện theo bản năng – là một lĩnh vực mà AI cổ điển đã từng phải vật lộn trong lịch sử.
Một cách tiếp cận khác để tạo ra trí tuệ nhân tạo là học máy. Thay vì phát triển các quy tắc cho AI bằng tay, các kỹ sư máy học đào tạo mô hình của họ bằng cách cung cấp cho họ một lượng lớn mẫu. Thuật toán học máy phân tích và tìm ra các mẫu trong dữ liệu đào tạo, sau đó phát triển hành vi của chính nó. Chẳng hạn, một mô hình học máy có thể đào tạo khối lượng lớn dữ liệu bán hàng lịch sử cho một công ty và sau đó đưa ra dự báo bán hàng.
Học sâu, một tập hợp con của học máy, đã trở nên rất phổ biến trong vài năm qua. Nó đặc biệt tốt trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video, âm thanh và tài liệu văn bản. Chẳng hạn, bạn có thể tạo một trình phân loại hình ảnh học sâu và huấn luyện nó trên hàng triệu ảnh có nhãn, chẳng hạn như bộ dữ liệu ImageNet. Mô hình AI được đào tạo sẽ có thể nhận ra các vật thể trong hình ảnh với độ chính xác thường vượt qua con người. Những tiến bộ trong học tập sâu đã đẩy AI vào nhiều lĩnh vực phức tạp và quan trọng, như y học, xe tự lái và giáo dục.
Ví dụ về trí tuệ nhân tạo?
Dưới đây là một số cách AI mang lại những thay đổi to lớn cho các lĩnh vực khác nhau.
Xe tự lái: Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta đến rất gần giấc mơ kéo dài hàng thập kỷ của việc tự lái thành hiện thực. Thuật toán AI là một trong những thành phần chính cho phép xe tự lái có ý nghĩa với môi trường xung quanh, lấy nguồn cấp dữ liệu từ các camera được lắp đặt xung quanh xe và phát hiện các vật thể như đường, biển báo giao thông, xe khác và người.
Trợ lý kỹ thuật số và loa thông minh: Siri, Alexa, Cortana và Google Assistant sử dụng trí thông minh nhân tạo để chuyển đổi các từ được nói thành văn bản và ánh xạ văn bản thành các lệnh cụ thể. AI giúp các trợ lý kỹ thuật số hiểu được các sắc thái khác nhau trong ngôn ngữ nói và tổng hợp giọng nói giống con người.
Dịch thuật: Trong nhiều thập kỷ, dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau là một điểm khó khăn đối với máy tính. Nhưng học sâu đã giúp tạo ra một cuộc cách mạng trong các dịch vụ như Google Dịch. Rõ ràng, AI vẫn còn một chặng đường dài trước khi nó làm chủ ngôn ngữ của con người, nhưng cho đến nay, những tiến bộ thật ngoạn mục.
Nhận dạng khuôn mặt: Nhận dạng khuôn mặt là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo. Nó có nhiều công dụng, bao gồm mở khóa điện thoại, trả tiền bằng khuôn mặt và phát hiện những kẻ xâm nhập trong nhà bạn. Nhưng sự sẵn có ngày càng cao của công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng đã làm nảy sinh những lo ngại về quyền riêng tư, an ninh và quyền tự do dân sự.
Y học: Từ việc phát hiện ung thư da và phân tích tia X và MRI để cung cấp các mẹo sức khỏe cá nhân và quản lý toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo đang trở thành một yếu tố chính trong chăm sóc sức khỏe và y học. AI sẽ không thay thế bác sĩ của bạn, nhưng nó có thể giúp mang lại các dịch vụ y tế tốt hơn, đặc biệt là ở các khu vực thiếu thốn, nơi các trợ lý y tế được hỗ trợ bởi AI có thể gánh vác một số ít bác sĩ đa khoa phải phục vụ dân số lớn .
Tương lai của AI
Trong nỗ lực giải mã AI và tạo ra những cỗ máy tư duy, chúng tôi đã học được rất nhiều về ý nghĩa của trí thông minh và lý luận. Và nhờ những tiến bộ trong AI, chúng tôi đang hoàn thành các nhiệm vụ cùng với các máy tính của chúng tôi từng được coi là miền độc quyền của bộ não con người.
Một số lĩnh vực mới nổi nơi AI đang xâm nhập bao gồm âm nhạc và nghệ thuật, trong đó các thuật toán AI đang thể hiện loại sáng tạo độc đáo của riêng chúng. Ở đó, Hope cũng hy vọng AI sẽ giúp chống lại biến đổi khí hậu, chăm sóc người già và cuối cùng tạo ra một tương lai không tưởng, nơi con người không cần phải làm việc.
Ở đó, Lừa cũng sợ rằng AI sẽ làm nó thất nghiệp hàng loạt, phá vỡ cân bằng kinh tế, gây ra một cuộc chiến tranh thế giới khác và cuối cùng đẩy con người vào cảnh nô lệ.
Chúng tôi vẫn không biết AI sẽ đi theo hướng nào. Nhưng khi khoa học và công nghệ của trí tuệ nhân tạo tiếp tục cải thiện với tốc độ ổn định, kỳ vọng và định nghĩa về AI của chúng ta sẽ thay đổi, và những gì chúng ta coi AI ngày nay có thể trở thành chức năng trần tục của máy tính ngày mai.
The Moon dịch theo Ben Dickson