IBM Watson sẽ trở thành "người thầy" vĩ đại của loài người

Bạn đã bao giờ đọc một cuốn sách do Trí thông minh nhân tạo viết chưa? Watson còn thừa khả năng để làm những điều phi thường hơn thế.

Cách đây không lâu, chúng tôi đã giới thiệu với bạn đọc về những gì siêu máy tính IBM Watson có thể làm được khi tiếp cận với ngành Y tế và chắc chắn nhiều người trong chúng ta hiểu rõ rằng tiềm năng của nó không chỉ dừng lại ở đây.

"Chúng ta sẽ cùng nhau làm được những gì thế hệ trước không dám mơ tới" - tuyên bố của IBM về Watson.

Hãy tưởng tượng trong một tương lai không xa, khi con người có thể tận dụng khả tra cứu siêu việt của Watson và một giáo viên trung học muốn chuẩn bị một bài giảng môn Lịch sử, thay vì phải lục lại cả núi tài liệu và mất hàng đêm soạn giáo án thì anh ta chỉ cần lên mang và hỏi Watson: "Watson, tôi cần soạn một bài giảng về Thế chiến 2, câu giúp tôi được không?" Chỉ vài giây sau, một tệp tin chứa tất cả những mẫu bài giảng có thể sử dụng cho chủ đề "Thế chiến 2" đã nằm trên máy tính của người hỏi và anh ta chỉ cần nghĩ cách sử dụng chúng như thế nào mà thôi. Một ví dụ thú vị cho thấy Watson còn có thể đóng vai trò thiết yếu trong một ngành quan trọng khác của con người: Giáo dục.
Tất cả bắt đầu với một cuốn sách
Ngày 14/4 vừa qua, siêu máy tính Watson của IBM đã cho ra đời một cuốn sách dạy nấu ăn có tên "Cognitive Cooking with Chef Watson", là sản phẩm chung giữa IBM Watson và ICE (Viện Giáo dục Nấu ăn - Institute of Culinary Education, USA).

Cách đây ba năm, IBM bắt đầu xây dựng một "công cụ tự sáng tạo ý tưởng" cho Watson, giúp siêu máy tính này khai thác kho dữ liệu khổng lồ của mình để đề xuất các ý tưởng và các lời khuyên thú vị. IBM nhận thấy ngành thực phẩm là lĩnh vực rất phù hợp để Watson sáng tạo vì tất cả mọi người đều cần thức ăn, đồng thời có vô số cách tổ hợp các món ăn và hương vị thức ăn trong thực tế.
Theo cuốn sách này, IBM dạy Watson về mọi món ăn đã có, từ đó Watson học phương pháp tương tác các hương vị và hóa chất dinh dưỡng theo cách kết hợp với nhau hoặc tương phản lẫn nhau. Nó cũng học về dinh dưỡng, yếu tố văn hóa trong một số thực phẩm và hương vị.
Sau khi có đủ dữ liệu, Watson bắt đầu đưa ra các cách tổ hợp các thành phần của món ăn, sau đó ICE giúp chuyển những ý tưởng này thành các món ăn thực được sử dụng trong cuốn sách.

Những món ăn độc quyền của IBM Watson.

Mặc dù có thể có nhiều món bạn đã quen thuộc, điều thú vị là Watson đưa ra rất nhiều cách tổ hợp hương vị khác nhau mà bạn có thể chẳng bao giờ nghĩ tới, chẳng hạn món burrito (1 loại bánh bột ngô của Mexico) theo phong cách Ấn Độ hay món bánh quiche (bánh bơ trứng có xuất xứ từ Pháp) với hương vị Thái Lan.
Tuy Watson đã đưa ra hàng nghìn công thức món nhưng cuốn sách chỉ chứa 65 công thức khác nhau, được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên và các ràng buộc về chế độ ăn. Theo CNN, IBM có thể sẽ xuất bản nhiều cuốn sách nấu ăn của Watson trong tương lai.
Việc Watson viết sách nấu ăn đã đưa ra một ý tưởng hoàn toàn mới lạ: Liệu Watson có thể viết được những cuốn sách "dạy" con người những kiến thức khác như khoa học, lịch sử... Hay rộng hơn là liệu Watson có thể trở thành một "người thầy" vĩ đại của con người trong tương lai? Câu trả lời là hoàn toàn có thể.
Muốn "dạy" thì phải "học"
Đây là một điều ai cũng phải thừa nhận và Watson không năm ngoại lệ của câu nói này. Vậy để trở thành một "người thầy" của loài người thì quá trình học tập của Watson diễn ra như thế nào?

IBM Watson là một trí tuệ nhân tạo và người ta đã biết rằng một trong những yếu tố cần thiết làm nên một máy tính biết suy nghĩ là khả năng biểu diễn và xử lý tri thức. Tri thức phải được mã hóa bằng một thứ ngôn ngữ mà máy tính có thể hiểu được và lựa chọn khả dĩ chính là logic, vì đó cũng là ngôn ngữ của bộ vi xử lý. Với một kho tri thức bằng ngôn ngữ logic, các vấn đề suy diễn biến thành các bài toán suy luận logic thuần túy, một "khu vực" mà máy tính sẽ dễ dàng thống trị.
Cho đến tận những năm 80 của thế kỷ trước, người ta tập trung phần lớn sức lực vào vấn đề tự động hóa và cải thiện hiệu quả của suy diễn logic. Làm thế nào để tìm kiếm ra câu trả lời thật nhanh từ những quy luật định sẵn. Siêu máy tính Deep Blue chính là một ví dụ điển hình của sự thành công ngoạn mục trong công nghệ tìm kiếm trong một môi trường có quy luật chặt chẽ. Máy tính có thể chơi rất tốt các trò chơi loại này, khi mà các quy luật của cuộc chơi và mọi thông tin đã được cho trước rõ ràng.
Nhưng làm thế nào để thiết lập được kho tri thức định sẵn cho máy tính? Làm thế nào để kho tri thức ấy không ngừng được cập nhật và chắt lọc từ sự tiếp xúc của máy tính với thế giới bên ngoài? Máy tính có thể chơi cờ rất giỏi, nhưng khả năng thu lượm thông tin và thích ứng với bên ngoài còn thua xa một con chuột bạch. Chưa kể, dạng giao tiếp đặc biệt quan trọng chính là giao tiếp với con người. Một câu hỏi được đặt ra: Làm thế nào để máy tính có thể giao tiếp được với con người, qua đó tận dụng được kho tri thức của loài người thành của chúng, giả sử rằng chúng cũng được lập trình để có ý muốn làm việc đó?
Đến đầu thế kỷ 21, các công nghệ và kết quả khoa học liên quan đến việc phát triển trí tuệ nhân tạo đã trở nên thông dụng hơn và đánh dấu một bước ngoặt thay đổi nền tảng quan trọng trong quá trình phát triển các AI. Các thuật ngữ liên quan đến trí tuệ nhân tạo đã len lỏi vào tất cả các ngóc ngách của cuộc sống con người.
Chúng ta dùng các công cụ tìm kiếm như Google hằng ngày, các bộ lọc thư rác từng phút (200 tỉ thư rác mỗi ngày). Những chiếc smartphone đời mới có thể nhận dạng tiếng nói tốt, và có cả phần mềm dịch nhanh giữa các thứ tiếng khác nhau. Có thể những sản phẩm công nghệ này vẫn chưa hoàn hảo nhưng hoàn toàn hữu dụng. Các giao dịch tài chính từ chứng khoán đến thẻ tín dụng đều được các thuật toán học máy “theo dõi” gắt gao ở tốc độ nano-giây.

Những thành tựu này đạt được là do các chuyên gia nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nhận ra rằng “học” quan trọng hơn “biết”, khả năng đối chọi với tính bất định của thế giới thực quan trọng hơn khả năng tư duy theo một hệ thống logic làm sẵn. Nền tảng của AI hiện đại từ đó đã được chuyển từ logic cổ điển, chặt chẽ nhưng cứng nhắc, sang tính toán thống kê, linh động hơn hơn về mặt logic và có tính ứng biến cao. Đó là lý do vì sao IBM Watson luôn đưa ra những câu trả lời cực kỳ logic cho bất kỳ câu hỏi nào dù nó có oái ăm đến đâu đi nữa.
Một trong những nguồn dữ liệu quan trọng bậc nhất cho máy tính, đồng thời cũng là dạng dữ liệu phức tạp và nhiều cấp nhất, chính là ngôn ngữ tự nhiên của loài người. Khác với ngôn ngữ logic của máy, ngôn ngữ của người rất linh hoạt và phong phú, thường không tuân theo các quy luật logic cứng nhắc. Các từ vựng trong ngôn ngữ của chúng ta thường là đa nghĩa, chúng được kếp hợp với nhau qua các cấu trúc câu đa dạng, làm tăng nên khả năng biểu cảm gấp bội. Các câu lại được kết hợp với nhau tạo ra các ngữ cảnh có thể làm tăng sự mơ hồ hoặc thay đổi hẳn nội dung.
Các kỹ sư của IBM đã phải sử dụng hơn 100 phương pháp trong lĩnh vực học máy và xử lý ngôn ngữ để phân tích câu hỏi, tìm tòi nguồn ý của câu hỏi, tìm kiếm và đánh giá độ tin cậy các câu trả lời trong qua các kỹ thuật thống kê và học máy hiện đại. Và rõ ràng quá trình "học tập" của Watson thật không hề đơn giản.
Vậy Watson sẽ xử lý như thế nào dưới vai trò "người thầy" của mình?
Khi công nghệ hòa hợp với giáo dục
Đây không phải là một vấn đề mới lạ khi đã xuất hiện nhiều sản phẩm công nghệ cao được áp dụng vào công tác giáo dục từ máy tính cho đến các ứng dụng hỗ trợ việc học tập...NHƯNG, bản thân người viết xin phép nhấn mạnh chữ "nhưng" ở đây, việc một phát minh công nghệ đóng vai trò là một "người dẫn đường" trong công cuộc khai phá thế giới tri thức sẽ thực sự là một bước đột phá từ trước đến nay chưa bao giờ xuất hiện.

"Mọi đứa trẻ đều có quyền ngồi ở lớp học tốt nhất" - phương châm của IBM về giáo dục.

Lấy ví dụ về một cậu bé 6 tuổi, khoảng thời gian từ khi cậu chính thức bước vào lớp 1 đến khi cậu cầm tấm bằng cử nhân hay thạc sỹ gì đó tìm kiếm cho mình một công việc phù hợp thì thế giới đó thay đổi quá nhiều so với những gì câu có thể học được.
Theo tính toán của IBM thì cứ mỗi năm lưu lượng thông tin có trên thế giới lại tăng trưởng với tỷ lệ gần như gấp đôi. Áp dụng vào trường hợp cậu bé 6 tuổi phía trên, nếu năm lớp 1 cậu cần tới 1 cái ba lô học sinh cỡ lớn để chứa đựng hết những kiến thức cơ bản mà cậu cần thì khi kết thúc chương trình đại học, tức là sau 12 năm, cậu sẽ "vác" trên mình ít nhất 2048 chiếc ba lô kiến thức. Một con số khiến nhiều người phải giật mình!

"Sức nặng" của kiến thức luôn "đè" lên các học sinh, thậm chí là những em nhỏ.

Lúc này, chúng ta mới thắc mắc rằng ngoài việc liệu con cháu của mình có thể "vác" được cả núi kiến thức khổng lồ như vậy hay không, liệu có giáo viên nào có thể truyền tải được chừng đấy kiến thức hay không. Câu trả lời rõ ràng là gần như không thể... cho đến khi IBM Watson xuất hiện.
Với "giáo viên" Watson, người viết mạn phép sử dụng từ "giáo viên' để cắt nghĩa những gì Watson có thể làm, thì việc truyền tải kiến thức đối với những người đúng trên bục giảng trở nên dễ thở hơn rất nhiều. Theo như ví dụ mở đầu của bài viết thì giáo viên Lịch sử này sẽ có nhiều lựa chọn cho bài giảng về Thế chiến 2 của mình: từ sự kiện Trân Châu Cảng cho đến việc Hồng quân Liên Xô tiến vào Berlin như thế nào, tất cả đề nằm trong cơ sở dữ liệu của Watson và đều được sắp xếp theo mốc thời gian để tiện tra cứu.
Ít nhất đó là những gì Watson có thể hỗ trợ cho giáo viên, đối với học sinh thì sao? Vấn đề với những học sinh, sinh viên còn ngồi trên ghế nhà trường không phải là các em phải học bao nhiêu mà là các em cần học những gì để giúp ích cho cuộc sống sau này. Chúng ta đã quá quen với những câu than thở của sinh viên như rằng liệu môn học này có giúp ích cho chuyên ngành của mình hay không.
IBM Watson có thể khiến những câu hỏi đó biến mất vĩnh viễn. Với khả năng trả lời những câu hỏi theo hướng logic nhất có thể, có nghĩa là nếu một sinh viên hỏi "môn học này có ích gì cho tôi?" thì ngay lập tức Watson sẽ kiểm tra thông tin của sinh viên như chuyên ngành đang theo học cho đến kết quả học tập, rồi sử dụng những phép thử logic phức tạp để phối hợp những dữ liệu theo nhiều hướng khác nhau và trả lời cho sinh viên ích lợi của môn học này nằm ở đâu, liệu nó có phù hợp với sinh viên hay không. Hiện có hơn 100 trường đại học tại Hoa Kỳ và Châu Âu tham gia vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu về những vấn đề như vậy cho Watson, và chắc chắn con số nay trong tương lai sẽ tăng lên nhanh chóng.
"Đó chính là lớp học của tương lai"

Quá trình phát triển của IBM Watson.

Đó là những gì ông Michael D. King, phó chủ tịch bộ phận hỗ trợ phát triển giáo dục toàn cầu của IBM, khẳng định về kết quả của việc kết hợp Watson với công tác giáo dục. Một nơi ngoài sự xuất hiện của người dạy và người học như các lớp học truyền thống thì còn có sự góp mặt của Watson - một "giáo viên" đặc biệt với khả năng trả lời mọi câu hỏi của 2 thành viên còn lại. Một tương lai không hề phi lý đang được xây dựng từ hôm nay, tất cả vì nhân loại, và vì con em của chúng ta.