Người vô tâm nói về chuyện loài người sẽ bị trí tuệ
nhân tạo dẫn dắt, nhưng chắc chắn rằng nhân loại sẽ vẫn phải dùng bộ não
của chính mình trong tương lai phía trước.
Dạo gần đây, trí tuệ nhân tạo (
AI) - trong vỏ bọc công cụ trợ lý cá nhân, chương trình tự động,
xe tự hành
và học máy - lại được hâm nóng, là chủ đề chính trong các cuộc trò
chuyện của thung lũng Silicon, báo cáo của các phương tiện truyền thông
công nghệ và hội chợ thương mại...
AI
là một trong những công nghệ đầy những hứa hẹn thường được (các hãng
công nghệ) thốt ra, nhưng chỉ được hiện thực hóa một cách ... từ từ.
Tôi
nhớ đến những cuộc trình diễn công nghệ AI của IBM, MIT, Carnie-Melon,
Thinking Machines và những thứ tương tự giữa thập niên 1980, cũng như
những nhân vật ủng hộ công nghệ như Jaron Lanier, người thường xuất hiện
trên bìa của những tạp chí công nghệ đỉnh cao thời đó như "Omni".
AI
là lĩnh vực tập trung không ít nghiên cứu khoa học, nhưng việc hiện
thực hóa vẫn còn như đứa bé chưa trưởng thành. Đây không phải là câu
chuyện hoàng đế không mặc gì, thay vào đó thì vị hoàng đế này hiện chỉ
mặc duy nhất chiếc quần lót. Song, còn cần phải mặc vào nhiều thứ khác
nữa.
Vì vậy, hãy đừng quá tin vào những hứa hẹn của phần mềm hay
máy thông minh. Chúng ta đã cách xa, nhiều thập kỷ, thời kỳ của chiếc
máy tính biết nói trong phim "Star Trek", hay như của nhân vật trí tuệ
nhân tạo trong phim AI của Steven Spielberg...
Tuy nhiên, đã có nhiều tiến triển trong lĩnh vực nghiên cứu
trí tuệ nhân tạo
nói chung. Các nhà phát triển thông minh sẽ tập trung vào các lĩnh vực
cụ thể mà có tiềm năng thực thụ trong hiện tại và nhường phần còn lại
cho các ... tiểu thuyết gia khoa học viễn tưởng và báo chí công nghệ.
Robot và AI: những hệ phái riêng biệt
Trong
nhiều năm qua, các tác phẩm viễn tưởng đã dung hợp robot với trí tuệ
nhân tạo, từ nhân vật Gort trong "The Day the Earth Stood Still” đến các
Cylon trong "Battlestar Galactica," từ những robot giả người trong tiểu
thuyết “I Robot” của Isaac Asimov, đến phim "Star Trek: The Next
Generation".
Tuy nhiên, robot không phải là trí tuệ silicon, mà là
máy có thể thực hiện những tác vụ cơ khí trước đây được con người xử lý
- thường xuyên hơn đáng tin cậy, nhanh hơn, và không có nhu cầu cho một
mức lương đủ sống hoặc phúc lợi.
Robot hiện phổ biến trong sản
xuất và được sử dụng trong bệnh viện để cấp phát thuốc (vì chúng không
biết ăn cắp), nhưng lại không có quá nhiều trong các cao ốc văn phòng và
trong gia đình.
Gần đây đã có những tiến bộ đáng kinh ngạc trong
lĩnh vực công nghệ mô phỏng sinh học, được thúc đẩy phát triển phần lớn
nhờ vào các cựu binh Mỹ - những người đã mất chân tay trong các cuộc
chiến suốt hai thập kỷ qua.
Bây giờ chúng ta thấy chân tay có thể
đáp ứng xung động thần kinh và sóng não như là bộ phận mở rộng tự nhiên
của cơ thể, và rõ ràng chẳng bao lâu nữa chúng sẽ không cần phải gắn dây
cáp điện lằng nhằng và các máy hỗ trợ để vận hành.
Có lẽ một ngày
nào đó chúng ta sẽ dung hợp AI vào robot và cuối cùng trở thành nô lệ
cho các Cylon - hoặc tệ hơn. Nhưng không còn rất lâu nữa đâu. Cùng lúc
đó, một số tiến bộ trong lĩnh vực AI sẽ giúp robot làm việc hiệu quả
hơn, bởi vì phần mềm của chúng trở nên tinh vi hơn.
Trọng tâm nghiên cứu mô hình so khớp mẫu
Đa
số những sản phẩm thông minh hiện chỉ là cơ sở của AI - tính năng gợi ý
sản phẩm trên trang web Amazon, các gợi ý nội dung trên Facebook, nhận
dạng giọng nói của Apple
Siri, hướng dẫn đường đi của Google Maps, và nhiều thứ khác như vậy - chỉ đơn giản là việc so khớp theo mẫu.
Nhờ
những tiến bộ liên tục trong lĩnh vực lưu trữ dữ liệu và quy mô tính
toán, nhờ sức mạnh điện toán đám mây, nhiều mẫu/quy luật có thể được lưu
trữ, xác định, dựa vào đó tiếp tục phát triển, nhiều hơn bao giờ hết.
Phần lớn những gì con người làm đều dựa trên mô hình so khớp theo mẫu -
để giải quyết một vấn đề, ngay từ đầu người ta hay thử đoán xem đối
tượng đó giống thứ gì đã biết, sau đó thử các giải pháp (tương ứng) đã
biết. Mô hình so khớp mẫu càng đưa ra hành động hay kết quả nhanh, thì
dường như hệ thống (được xem là) càng thông minh hơn.
Nhưng chúng
ta vẫn còn trong thời kỳ trứng nước sơ khai. Có một số trường hợp, chẳng
hạn như trong lĩnh vực định vị tìm đường, có những hệ thống cung cấp
dịch vụ rất tốt, nhưng cũng có những hệ thống chỉ người ta đâm vào đống
gạch hay xi-măng của một sân bay đang xây dở, vào giữa hồ nước, hoặc
vào một con đường ngập tuyết ở ngoại thành bởi vì ... hệ thống GPS “bảo”
phải di chuyển như vậy.
Nhưng chủ yếu, các hệ thống này đều "không biết gì".
Đó
là lý do tại sao mà sau khi bạn truy cập Amazon và xem sản phẩm, nhiều
trang web khác bạn ghé thăm lại hiển thị các mẫu quảng cáo sản phẩm đó.
Thật ngớ ngẩn, các hệ thống này chỉ biết rằng bạn xem sản phẩm X đó, và
do đó, chúng tiếp tục hiển thị hình ảnh của sản phẩm đó. Thông minh là
như vậy sao?
Và không chỉ có các mẫu quảng cáo sản phẩm của
Amazon; tính năng so khớp âm nhạc của Apple Music và các gợi ý tìm kiếm
qua giọng nói của Google Now cũng không hiểu gì về ngữ cảnh, vì vậy
chúng dẫn bạn vào một biển mênh mông những thứ giống nhau... một cách
nhanh nhảu đoảng.
Chúng thậm chí còn làm ngược ý bạn, như của tính
năng "AutoCorrect" (tự động sửa từ) trên bàn phím mềm của các thiết bị
Apple hiện nay. Đây là ví dụ tiêu biểu về sự thất bại trong giải quyết
vấn đề bằng sức mạnh đám đông: mọi người đều gõ phím tạo ra những câu
sai văn phạm, không rõ ràng về số nhiều số ít, dấu câu, viết hoa và lỗi
chính tả. (Tôi phát hiện ra rằng tắt tính năng này đi sẽ bớt lỗi hơn,
ngay cả đối với tay gõ phím tệ như tôi).
Cái thiếu chính là chiều
sâu của ngữ cảnh; AI cần biết bạn đã mua hoặc từ chối mua sản phẩm gì,
để từ đó không hiển thị quảng cáo món hàng giống y hệt, mà lại nên đưa
ra sản phẩm nào bạn quan tâm hơn. Với âm nhạc cũng vậy - nếu danh sách
bài hát bạn nghe khác nhau, vậy các gợi ý cũng cần khác đi. Và tương tự
với tính gợi ý nơi ăn tối của
Google Now
- vâng, tôi thích các món Ấn Độ, nhưng làm ơn không phải lúc nào tôi
cũng thích như vậy. Có món gì mà tôi thích và gần đây không ăn không?
Vậy còn quy tắc, sở thích của những người hay đi ăn cùng tôi thì sao?
AutoCorrect
chính là một ví dụ khác, đòi hỏi ngữ cảnh. Đầu tiên, cần ai đó bảo
Apple rằng có khác biệt giữa từ "its" và từ "it's" cũng như có nhiều
biến thể ngôn từ trong tiếng Anh cần được thể hiện đúng trên màn hình
thiết bị.
Đừng mong rằng chỉ cần các chương trình bot (phần mềm
trợ lý tự động) hoàn thành tác vụ đơn giản là được. Nhưng ví dụ về tính
năng AutoCorrect cho thấy không hẳn như vậy. Trên thực tế, đó cùng là
một loại vấn đề.
 |
| Tính năng AutoCorrect |
Xác định mẫu trên đà phát triển của ngành máy học
Mô
hình so khớp mẫu, ngay cả trong ngữ cảnh đầy đủ dữ liệu hỗ trợ, vẫn
không đủ. Bởi vì việc này cần có những điều cần được xác định trước. Đó
là lý do vì sao cần xác định mẫu, nghĩa là phần mềm phát hiện ra các mẫu
mới hoặc đã bị thay đổi bằng cách giám sát hoạt động của bạn.
Điều đó không dễ dàng, bởi vì cần có quy tắc, tham số nền cho các hệ thống như vậy.
Những
nỗ lực nghiên cứu về xác định mẫu là một mảng lớn của máy học ngày nay,
cho dù để dụ bạn bấm/nhấn vào quảng cáo nhiều hoặc mua hàng nhiều hơn,
chẩn đoán lỗi của máy photocopy và động cơ máy bay, định tuyến đường cho
xe tải dựa trên thời tiết và giao thông, hoặc đối phó với rủi ro trong
khi lái xe (công nghệ tránh va chạm).
Vì lĩnh vực máy học khó như
vậy - đặc biệt đối với những lĩnh vực không được định nghĩa và tổ chức
rõ ràng - bạn chỉ có thể mong đợi xuất hiện những tiến bộ chậm, dù hệ
thống có cải tiến, nhưng những cải tiến đó sẽ không có kêt quả một sớm
một chiều.
Nhận dạng giọng nói là một ví dụ tuyệt vời - những hệ
thống đầu tiên (trợ giúp trên điện thoại) kém khủng khiếp, nhưng bây giờ
chúng ta có Siri, Google Now và Cortana khá tốt dành cho nhiều người,
hiểu được nhiều cụm từ. Một số người thực sự dùng chúng như những
"người" phiên dịch.
 |
| Bên trong xe hơi tự lái |
Nhưng
khi ngữ cảnh càng không rõ ràng, máy càng khó học, bởi vì các mô hình
của chúng không có đầy đủ thông tin hoặc quá lệ thuộc vào hệ quy chiếu
của môi trường vận hành của riêng chúng.
Xe (ô tô) tự hành
là một ví dụ: xe hơi có thể tự học lái dựa trên mẫu và tín hiệu trên
đường và từ những chiếc xe khác, nhưng các biến số bên ngoài khác như
thời tiết, hành vi của người đi bộ và người chạy xe đạp, ô tô đậu lấn
chỗ, công trường xây dựng... sẽ làm rối chuyện tự học của máy.
Liệu có thể vượt qua tất cả những khó khăn trên? Có, nhưng không phải ở tốc độ nhanh như các tay viết blog suy nghĩ.
Phân tích dự báo đi sau máy học
Trong
nhiều năm, ngành CNTT đã tồn tại khái niệm phân tích dự báo (predictive
analytics), mà có các tên khác như BI vận hành (operational business
intelligence). Đây là một khái niệm tuyệt vời, nhưng đòi hỏi phải có
việc so khớp mẫu (pattern matching), máy học (machine learning) và hệ
thống thu thập - phân tích thông tin theo chiều sâu (insight). Chính
chiều sâu thông tin cho phép con người đi những bước nhảy vọt, về mặt tư
duy, vào lĩnh vực mới.
Phân tích dự báo không đi đâu quá xa, mà
chủ yếu xác định và chấp nhận mẫu và kết quả khác thường. Chuyện này
thật khó khăn, bởi trí tuệ dựa trên mẫu hay quy luật - từ hiển thị kết
quả tìm kiếm, đến chọn đường cho xe chạy, đến chọn nước cờ - dựa trên
giả định rằng phần lớn các mẫu và đường đi là những lựa chọn tốt nhất.
Nếu không, mọi người sẽ không sử dụng chúng nhiều như vậy.
Đa số
hệ thống trợ giúp dựa vào các điều kiện hiện tại để lái bạn vào một con
đường đã được chứng minh. Các hệ thống dự báo kết hợp các điều kiện hiện
tại và tương lai bằng cách sử dụng tất cả loại toán xác suất. Nhưng đó
là những trường hợp dự báo dễ dàng.
Những dự báo thực sự quan
trọng lại là những tình huống khó nhìn ra, bởi một số lý do: bối cảnh là
quá phức tạp, hoặc đường đi đúng lại là một trường hợp hiếm thấy và do
đó bị loại, bởi thuật toán hay người dùng.
Như bạn thấy, có rất nhiều việc cần làm, vì vậy hãy tỉnh táo khi đọc về những công nghệ bùng nổ trên báo chí hay
hội thảo I/O của Google. Tương lai sẽ đến, nhưng sẽ đến chậm và có chỗ hay, chỗ dở.
Galen Gruman
Tổng Biên tập Tạp chí Infoworld Mỹ
