Câu chuyện trí tuệ nhân tạo

Tương lai ngắn và trung hạn của chúng ta thực sự là ở mạn xuôi (máy thông minh) chứ không phải là ở mạn ngược (hệ cứng và hệ mềm) của ngành trí tuệ nhân tạo.

Cụm từ TTNT gợi cho ta liên tưởng đến những tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, robot lên nắm chính quyền để cai trị hay tiêu diệt con người. Một tương lai rất có thể, như việc thanh niên Trung Quốc cưới mô hình phụ nữ nhân tạo. Hay đã là một hiện thực, như robot đang chăm sóc các cụ già ở Nhật Bản… Tương lai vừa đáng lo ngại vừa đầy triển vọng với những hệ cứng và hệ mềm được gán cho là thông minh như con người!

Trí tuệ tùy ở năm nhân tố: học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và sử dụng ngôn ngữ

Một người thông minh là một người vận động năm nhân tố đó để phát biểu một quan điểm hay thực hiện những hành động cụ thể. Trong ngành TTNT, người ta mô phỏng (simulate) một, một số hay tất cả năm nhân tố của trí tuệ con người kể trên. Một máy được coi là thông minh tùy ở số nhân tố của trí tuệ con người đã được mô phỏng và mỗi nhân tố đó đã được mô phỏng sát với con người đến đâu. Những phương pháp để đo trình độ thông minh đều khách quan dù là để đo trình độ thông minh của con người hay của máy.

Người ta đo trí thông minh của một người bằng thương số IQ (intellectuel quotient, thương số trí lực). Thương số này được tính theo nhiều phương pháp. Nổi tiếng nhất là phương pháp của quân đội Mỹ để tuyển lính hồi Thế chiến thứ nhất. Thông dụng nhất là phương pháp CHC (Cattell-Horn-Carroll, tên ba người đã sáng chế phương pháp đo IQ đó).

Nhà toán học Alan Turing, cha đẻ của ngành tin học, đề nghị một quy trình trắc nghiệm một máy thông minh đến đâu như sau: Một ban giám khảo họp trong một phòng không liên lạc gì được với bên ngoài. Máy muốn được xác định là thông minh và một số người thật được coi là thông minh ở những nơi cách biệt khỏi ban giám khảo. Ban giám khảo đặt một câu hỏi và ra thời hạn cho máy cùng những người này trả lời. Ban giám khảo đánh giá các câu trả lời đúng hay không mà không biết máy hay con người đã trả lời. Một máy được coi là thông minh khi trả lời đúng một tỷ lệ tối thiểu các câu hỏi. Máy này thông minh hơn máy khác khi có tỷ lệ câu trả lời đúng cao hơn.

Một người thông minh không nhất thiết là một người có ích cho xã hội. Người ta ngưỡng mộ một người thông minh và tôn kính một người đã vận dụng trí thông minh để phát biểu hay hành động có ích cho xã hội, doanh nghiệp. Một người có thể làm được nhiều việc khó khăn khác nhau thì được trọng dụng hơn một người khác có chỉ số IQ cao nhưng chỉ biết làm một vài việc lặt vặt. Một máy thông minh cũng vậy, tùy ở công dụng của nó chứ không tùy ở trình độ thông minh của nó. Một máy có nhiều giá trị nếu có thể thay thế con người trong nhiều việc nặng nhọc, khó khăn và phức tạp. Máy đó đã sử dụng nhiều hay ít dữ liệu và xử lý thông tin nhanh hay chậm theo những thuật toán (algorithm) phức tạp hay không chỉ là phụ.

Một máy thông minh là một máy có thể thay thế con người làm một việc gì đó một cách tự lập, không cần con người hay một máy khác điều khiển

Ví dụ, một người bán quần áo phải biết chào hàng một khách thích mặc quần áo màu mình đang bán và tránh mất thì giờ với một người thích mặc quần áo màu mà mình không bán. Các công ty GAFAM (tên viết tắt của năm công ty tin học Google, Apple, Facebook, Amazon và Microsoft) có những hệ tin học, được coi là những máy thông minh, có thể làm được việc này.

Có những máy thông minh làm việc mau hơn hay giỏi hơn con người.

Vì khả năng con người có hạn, người bán quần áo vừa kể trên lầm lẫn khá nhiều khi chọn khách hàng tiềm năng. Nhưng một hệ tin học ít khi nào chào hàng sai vì máy này huy động một bộ dữ liệu rất lớn, trong đó có ghi sở thích về màu quần áo của mỗi khách hàng tiềm năng. Người bán quần áo chỉ biết dự đoán sở thích về màu quần áo của một khách hàng tiềm năng. Còn hệ tin học thì có thể xếp loại khách hàng nữ theo sở thích màu quần áo và sở thích mặc váy hay mặc quần. Nhờ đó mỗi phụ nữ vào cửa tiệm sẽ được chào hàng về váy hay quần có màu người đó ưa thích. Hơn thế nữa, mỗi ngày hệ tin học tích lũy thêm những dữ liệu liên quan đến mỗi cá nhân, tổ chức và cơ quan để có thể chào hàng chính xác hơn cho cá nhân đó.

Ở bệnh viện, một robot giải phẫu tinh vi hơn một bác sĩ. Nguyên do là tay một bác sĩ run nhiều hơn là đầu dao mổ của robot. Cũng vì một người thợ hàn hàn không chính xác và không thể chịu đựng được lâu trong môi trường rất nóng mà người ta sáng chế ra những robot hàn.

Có những máy thông minh làm những việc mà không ai có thể làm được.

Không có phu khuân vác nào có thể nâng bốc những container to nặng rồi xếp đặt chúng ở kho bãi một cách hợp lý để khi bốc một container thì ít phải luân chuyển các container khác. Không có thuyền trưởng nào có thể sắp xếp những container trên tàu để cân bằng và tối ưu hóa trọng tải của tàu. Chỉ có các cần cẩu thông minh mới có thể làm được những việc này.

Sau tai nạn hạt nhân ở Fukushima (Nhật Bản), phát sinh nhu cầu thăm dò bên trong các nhà máy điện hạt nhân để quyết định làm gì để khắc phục hậu quả của tai nạn. Thay vì đưa người vào thì các kỹ sư Nhật đã chế tạo những robot để đưa vào quan sát thân nhà máy, ghi và truyền tin ra ngoài tình trạng của nhà máy. Chỉ có những robot mới có thể thăm dò trong môi trường có phóng xạ nguy hiểm chết người của các lò phản ứng hạt nhân.

Các nước công nghệ tiên tiến làm gì và chúng ta phải làm gì?

Một máy thông minh bao gồm ba thành phần vật chất: một bộ nhớ (memory) tích trữ dữ liệu (data), một bộ xử lý (processor) những dữ liệu, và một số thành phần như là bộ nhạy (sensor), bộ dò (detector), bộ truyền động (actuator), màn hình (screen), đèn báo (light)… tương tác với con người, môi trường và các máy khác. Những thành phần hiện đại này rất nhỏ và chạy rất nhanh. Nhưng các công ty và phòng thí nghiệm trên thế giới vẫn tiếp tục nghiên cứu để thu nhỏ hơn và làm cho chúng chạy nhanh hơn nữa.

Để điều khiển các thành phần thì có những hệ mềm. Những nghiên cứu khoa học – kỹ thuật hiện thời nhằm mô phỏng vận hành mỗi ngày mỗi sát với bộ óc của con người. Các công ty GAFAM gần đây tuyên bố mở những phòng thí nghiệm về TTNT. Theo tôi được biết thì các phòng thí nghiệm đó sẽ chủ yếu nghiên cứu về mạng thần kinh (neuronal network), học tập sâu (deep learning), dữ liệu lớn (big data), thuật toán (algorithmics) và điện toán đám mây (cloud computing).

Những nghiên cứu này tốn cả tỉ đô la Mỹ và thu hút khoảng mười vạn kỹ sư nghiên cứu. Hiển nhiên là chúng ta không thể cạnh tranh được trong lĩnh vực này. Quá lắm là có vài cá nhân giáo sư đại học trong nước đang làm nghề tay trái nghiên cứu gia công cho các hãng ngoại quốc.

Tuy nhiên chúng ta có thể nghiên cứu chế tạo các máy thông minh chạy với các hệ cứng và hệ mềm TTNT sẵn có trên thị trường.

Các máy thông minh rất ấn tượng đã xuất hiện hay đang được triển khai từ mười năm nay cũng chỉ dùng những hệ cứng, hệ mềm sẵn có. Số loại máy thông minh chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của ta, mà thị trường của mỗi máy thì rộng lớn. Số thanh niên độc thân, số cụ già cần người giúp việc hay số học sinh cần gia sư… tại các nước xung quanh chúng ta rất lớn. Đó là chưa kể đến những ứng dụng như máy công cụ, hệ quản lý tổng hợp (integrated management software) cho tất cả các ngành kinh tế và những ứng dụng nhằm thỏa mãn những nhu cầu đặc thù của người dân nước ta.

Tương lai ngắn và trung hạn của chúng ta thực sự là ở mạn xuôi (máy thông minh) chứ không phải là ở mạn ngược (hệ cứng và hệ mềm) của ngành TTNT.

Đặng Đình Cung kỹ sư tư vấn (theo TBKTSG)

Ý kiến của bạn về bài viết

Không có chức năng bình luận cho bài viết này