Trí tuệ nhân tạo (AI) luôn là một chủ đề hấp dẫn, thường được bao bọc trong bí ẩn, thúc đẩy bởi suy đoán và tô điểm bằng sự hào nhoáng của Hollywood.

Trong khi các bộ phim vẽ nên hình ảnh AI như những thực thể có tri giác, tràn đầy cảm xúc và ý thức, chúng ta phải tự hỏi liệu AI ngày nay có phản ánh những mô tả như vậy hay không. Đã đến lúc khám phá thực tế của AI trong kỷ nguyên đương đại.

Hiểu những điều cơ bản về AI

Để giải mã AI, sự hiểu biết nền tảng là rất quan trọng. Trí tuệ nhân tạo về cơ bản xoay quanh việc tạo ra các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà theo truyền thống đòi hỏi trí thông minh của con người. Từ nhận dạng giọng nói đến ra quyết định, những nhiệm vụ này có một bản chất chung: chúng thực thi thay vì thực sự hiểu hoặc cảm nhận.

Ví dụ:

Hãy xem xét trợ lý giọng nói trên điện thoại thông minh của bạn, như Siri hoặc Google Assistant. Khi bạn hỏi về thời tiết, nó nhanh chóng lấy thông tin và phản hồi. Việc truy xuất và phản hồi nhanh chóng này khiến nó có vẻ thông minh.

Tuy nhiên, nó không “hiểu” thời tiết theo cách con người chúng ta hiểu; nó không cảm nhận được hơi ấm của mặt trời hay cái lạnh của gió. Thay vào đó, nó nhận dạng lệnh giọng nói của bạn, xử lý dữ liệu và cung cấp thông tin được yêu cầu dựa trên lập trình và dữ liệu mà nó có quyền truy cập.

Đây là AI đang hoạt động: sự kết hợp giữa nhận dạng giọng nói và xử lý dữ liệu, mang đến một nhiệm vụ mô phỏng tương tác giống con người.

Không có tri giác, nhưng hiệu quả cao

Hollywood có thể gợi ý về những AI với cảm xúc sâu sắc và tình cảm phức tạp, nhưng các mô hình AI ngày nay, như GPT-4 của OpenAI, hoàn toàn mang tính tính toán. Hoạt động như các mô hình toán học phức tạp, chúng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ với tốc độ đáng kinh ngạc. “Quyết định” của chúng thiên về tính toán tức thời hơn là biểu hiện cảm xúc thực sự.

Đáng tiếc, giấc mơ về một AI có tri giác về mặt cảm xúc vẫn nằm ngoài tầm với của chúng ta. Trích dẫn Wikipedia:

Artificial intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, as opposed to the intelligence of human beings or animals. AI applications include advanced web search engines (e.g., Google Search), recommendation systems (used by YouTube, Amazon, and Netflix), understanding human speech (such as Siri and Alexa), self-driving cars (e.g., Waymo), generative or creative tools (ChatGPT and AI art), and competing at the highest level in strategic games (such as chess and Go).

Những định nghĩa như vậy phá vỡ ảo tưởng về việc có một người bạn đồng hành AI trò chuyện có thể cộng hưởng với cảm xúc của chúng ta và phản ánh chân thực hành vi con người.

Học máy: Nền tảng của AI hiện đại

AI hiện đại mang ơn rất nhiều từ Học máy (ML). ML, bằng cách phân tích dữ liệu mở rộng, cho phép máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ nhất định mà không cần lập trình trực tiếp.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng điều này thiên về việc nhận dạng các mẫu theo thống kê hơn là thực sự hiểu chúng, điều này, thừa nhận rằng, có thể làm thất vọng những người hâm mộ AI trong phim.

Ví dụ:

Hãy tưởng tượng bạn đang duyệt qua một nền tảng phát trực tuyến nhạc như Spotify. Theo thời gian, bạn có thể nhận thấy rằng nền tảng gợi ý các bài hát hoặc danh sách phát phù hợp chặt chẽ với sở thích âm nhạc của bạn. Đây không phải là phép thuật; đây là Học máy đang hoạt động.

Mỗi khi bạn nghe một bài hát, bỏ qua một bài, hoặc thêm một bài vào danh sách phát, Spotify thu thập dữ liệu này. Các thuật toán ML sau đó phân tích sở thích của bạn và xác định các mẫu. Dựa trên những mẫu này, nền tảng có thể dự đoán và gợi ý các bài hát hoặc thể loại khác mà bạn có thể thích.

Vì vậy, bạn càng sử dụng nền tảng nhiều, nó càng hiểu sở thích âm nhạc của bạn tốt hơn, tất cả nhờ vào sức mạnh của Học máy (ML).

Từ AI hẹp đến AGI: Chúng ta đang ở đâu?

Có hai loại rộng của AI: AI hẹp và AI tổng quát.

  • AI hẹp: Những gì chúng ta chủ yếu có ngày nay. Những AI này xuất sắc trong một nhiệm vụ cụ thể, dù là dịch ngôn ngữ hay chơi game. Chúng không có sự hiểu biết tổng quát hay ý thức.
  • AI tổng quát (AGI): AI tương lai giả định có thể vượt trội hơn con người ở gần như mọi nhiệm vụ nhận thức. Nó gần giống AI trong phim hơn, nhưng chúng ta chưa đạt được, và việc liệu chúng ta có bao giờ đạt được hay không vẫn còn tranh cãi.

Để minh họa sự khác biệt:

  • AI hẹp:

Hãy nghĩ về chương trình máy tính chơi cờ vua, Deep Blue, đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov vào cuối thập niên 90. Deep Blue xuất sắc trong việc chơi cờ vua, thậm chí đánh bại một trong những kỳ thủ giỏi nhất, nhưng đó là tất cả những gì nó có thể làm.

Yêu cầu nó pha cho bạn một tách cà phê hoặc viết một bài thơ, và nó sẽ hoàn toàn bối rối.

  • AI tổng quát (AGI):

Hãy hình dung AI hư cấu Data từ “Star Trek: The Next Generation.” Data sở hữu kiến thức rộng lớn trên vô số chủ đề, từ văn học và khoa học đến âm nhạc và hành vi con người.

Anh ấy có thể vẽ tranh, chơi nhạc cụ, tham gia các cuộc tranh luận triết học và thích ứng với các tình huống mới. Sự linh hoạt và khả năng thích ứng này trên nhiều lĩnh vực đại diện cho ý tưởng AGI.

Tại sao lại có sự nhầm lẫn?

Hollywood và sự thổi phồng của truyền thông đã vô tình tạo ra một hình ảnh AI phóng đại. Khi AI đảm nhận các nhiệm vụ từng là đặc quyền của con người, việc nhân hóa chúng trở nên hấp dẫn, dẫn đến những hiểu lầm.

Những ký ức tuổi thơ đầy phim hoạt hình và phim ảnh đã vẽ nên một tương lai tràn ngập AI. Nhưng thực tế kể một câu chuyện khác. Các ưu tiên công nghệ của chúng ta dường như bị đặt sai chỗ, với sự đổi mới thực sự thường bị gạt sang một bên vì lợi nhuận tài chính.

Tương lai của AI: Điều gì sẽ xảy ra

Ngay cả với những bước tiến vĩ đại trong AI, cốt lõi của nó vẫn là tính toán. Khát vọng (hoặc nỗi sợ) về các máy móc có tri giác vẫn còn neo trong viễn tưởng. Tuy nhiên, lời hứa của AI về việc cách mạng hóa các ngành công nghiệp và nâng cao mức sống vẫn không thể phủ nhận.

Sự tiến hóa thực sự hướng tới AI có tri giác, theo quan điểm của tôi, có thể chỉ nhìn thấy ánh sáng với sự ra đời của Máy tính lượng tử . Một sự phát triển đáng chú ý có thể đẩy nhanh tiến trình AI là sự ra đời và hoàn thiện của Máy tính lượng tử.

Máy tính truyền thống sử dụng bit làm đơn vị dữ liệu nhỏ nhất, được biểu diễn bằng 0 hoặc 1. Tuy nhiên, Máy tính lượng tử tận dụng bit lượng tử hay qubit, có thể tồn tại đồng thời ở trạng thái 0, 1 hoặc cả hai nhờ sự chồng chất. Đặc tính này tăng cường sức mạnh tính toán theo cấp số nhân.

Ví dụ:

Hãy tưởng tượng bạn đang cố giải một mê cung phức tạp. Một máy tính truyền thống sẽ thử từng tuyến đường có thể một lúc một để tìm ra giải pháp. Ngược lại, Máy tính lượng tử có thể khám phá nhiều tuyến đường cùng lúc, giảm đáng kể thời gian cần thiết để tìm ra giải pháp. Khi áp dụng cho AI, điều này có thể có nghĩa là xử lý dữ liệu nhanh hơn, các thuật toán tinh vi hơn và những đột phá trong các lĩnh vực hiện đang bị cấm về mặt tính toán.

Người ta suy đoán rằng với Điện toán lượng tử, AI có thể tiến gần hơn đến việc đạt được những kỳ công trước đây được coi là không thể đạt được. Một số chuyên gia thậm chí gợi ý rằng AI thực sự chỉ có thể được thực hiện khi chúng ta đã khai thác toàn bộ tiềm năng của Điện toán lượng tử. Mặc dù chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của công nghệ này, những tác động của nó đối với AI là sâu sắc và đang được mong đợi.

Kết luận

AI ngày nay, một kỳ quan tự thân, đang thay đổi chính kết cấu của xã hội chúng ta. Mặc dù còn xa so với những thực thể có tri giác được mô tả trong phim, năng lực tính toán của nó không thể bị xem nhẹ. Khi chúng ta điều hướng trong kỷ nguyên kỳ quan công nghệ này, việc hiểu và sử dụng AI một cách khôn ngoan trở nên tối quan trọng.

Trong một thế giới tràn ngập thông tin sai lệch, AI thường trở thành nạn nhân của những quan niệm sai lầm. Điều cần thiết là phải nhận biết khả năng thực tế của AI, tránh những hiểu lầm. Bài viết này nhằm mục đích làm sáng tỏ thực tế của AI, ý nghĩa và quỹ đạo tương lai của nó.