Các nhà khoa học đang tiến tới một thuật toán tổng cho phép AI có thể tự nhận thức việc học tập của mình

Mới đây, ông Daniel J. Buehrer, một giáo sư đã nghỉ hưu tại trường Đại học Quốc gia Chung Cheng, Đài Loan, đã công bố báo cáo về một thuật toán mới có khả năng dẫn đến một chủ đề hết sức nhạy cảm trong ngành công nghệ Robot: đó là cho những cỗ máy khả năng tự nhận thức.

Nhìn chung, "nhận thức của robot" vẫn là một chủ đề vô cùng nhạy cảm trong giới nghiên cứu Robot và AI, bởi lẽ việc tạo ra một sinh vật cơ học có khả năng tự suy nghĩ, tự nhận thức và tự quyết định hành động của mình sẽ dẫn đến rất nhiều mối nguy tiềm ẩn. Trong số đó, vấn đề mà nhiều người lo ngại nhất vẫn là việc công nghê Robot vượt ra khỏi sự kiểm soát của loài người, dẫn đến sự nổi loạn của những cỗ máy như trong các bộ phim viễn tưởng.

Quay trở lại với báo cáo của giáo sư Buehrer, với nội dung chính là giả thuyết về một thuật toán mới, mà nếu chính xác, sẽ tạo ra một thuật toán tổng có khả năng tự học tất cả mọi thứ một cách toàn diện. Báo cáo này có tên "Một nền tảng toán học cho những cỗ máy siêu thông minh", có thể sẽ giúp cho các cỗ máy tự nhận thức việc học của bản thân, cũng như có thể cải thiện và nâng cao khả năng học tập của chính mình.

Trong báo cáo, giáo sư Buehrer đề xuất một phương pháp toán học để quy tất cả các hình thức tự học của AI "về chung một mối, giống như những gì mà Pedro Domingos mô tả trong cuốn sách "The Master Algorithm" (Thuật toán tổng).

Khi nhận được câu hỏi về việc khi nào "Thuật toán tổng" sẽ được hoàn thiện, giáo sư Buehrer cho biết:

"Nếu như giả thuyết này của tôi là đúng, rằng con người và máy móc thực ra dùng chung một thuật toán với nhau, thì chỉ chưa đầy một năm nữa thôi là giả thuyết này sẽ có thể được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm OpenAI."

Có thể nói, đây là một ý tưởng vô cùng cách mạng kể cả trong ngành nghiên cứu trí tuệ nhân tạo - nơi mà những cụm từ như "sáng tạo" hay "đột phá" diễn ra đều như cơm bữa. Việc tạo ra được một hệ thống tổng có khả năng kết nối với các hệ thống trí tuệ nhân tạo khác, từ đó học tập, thích nghi và tự cải thiện về nhiều mặt cùng một lúc, sẽ khiến cho tốc độ phát triển của hệ thống tăng lên theo cấp số nhân.

Theo lời giáo sư Buehrer, những hệ thống như vậy chỉ nên được phát triển trên các phần cứng chỉ cho phép đọc, để tránh tình trạng những cỗ máy tự động ghi đè lệnh mới lên các hệ thống AI, khiến chúng vượt xa khỏi tầm kiểm soát của con người, thậm chí là dẫn đến việc những cỗ máy nổi loạn.

Tuy nhiên, tất cả những điều trên, nếu như chưa được thử nghiệm thì sẽ vẫn chỉ là giả thuyết mà thôi. Chỉ có điều, ở thời điểm hiện tại, chúng ta càng ngày càng khó có thể nhanh chóng bác bỏ những giả thuyết nghe có vẻ "viễn tưởng", thay vào đó là thấy chúng càng ngày càng gần với thực tế - hay nói cách khác là "nằm trong tầm với của con người". Và điều này đã khẳng định những tiến bộ của khoa học đang ngày càng tiến xa hơn bao giờ hết.

Tham khảo The Next Web