Để bảo vệ con người trước hiểm họa, Google đã ra mắt Bộ luật áp dụng vào robot

Trong hàng loạt những tiểu thuyết và truyện ngắn theo chủ nghĩa Robot của mình, nhà văn Isaac Asimov đã tự mình sáng tác nên một tiêu chuẩn luật lệ dành cho lĩnh vực ứng dụng công nghệ người máy, có thể được diễn giải qua ba điều luật sau đây:

- Robot không được làm hại đến con người, hoặc để cho con người rơi vào nguy cơ bị tổn hại.

- Robot phải tuân theo mọi chỉ thị của con người đặt ra, ngoại trừ việc mệnh lệnh đó vi phạm điều luật thứ nhất.

- Robot có quyền tự ra quyết định bảo vệ và duy trì sự tồn tại của mình, miễn là hành động đặt ra không xung đột với hai điều luật phía trên.

Mặc dù Bộ luật trên chỉ là sản phẩm gắn liền với những tác phẩm sáng tạo tinh thần thỏa mãn trí tưởng tượng của con người, nhưng nó cũng phần nào ảnh hưởng mạnh mẽ đến những quan điểm, cách nhìn của các nhà robot học trong công cuộc chế tạo, thiết kế nên một thế hệ máy móc tuân theo những chuẩn mực nhân đạo này trong thời đại hiện nay.

Hiện tại, Google - “ông trùm” nắm giữ vị trí hàng đầu trên thế giới trong nhiều khía cạnh khoa học và công nghệ - cũng đã cho ra mắt bộ quy tắc ứng xử của riêng mình dành cho robot. Trong một bài báo gần đây có tựa đề “Những vấn đề an an nguy còn hiện hữu liên quan tới AI”, Google Brain (bộ phận phụ trách nghiên cứu chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo AI) đã nêu lên năm cái tên “nhức nhối” nhất cần phải được giải quyết triệt để nếu chúng ta đang hướng đến một tương lai mà công nghệ máy móc, đặc biệt là AI, sẽ có mặt ở mọi góc độ trong cuộc sống hằng ngày. Nhiều giải pháp khả quan và độc đáo đã được đưa ra trong bài viết, tất nhiên là qua cái nhìn của một cá thể robot… trong tưởng tượng.

Không “chuyện bé xé ra to”

Giả sử như trong quá trình phục vụ con người, robot dọn dẹp nhà cửa của ban được giao nhiệm vụ di chuyển một chiếc hộp từ đầu bên này đến đầu bên kia của căn phòng. Những cánh tay được lập trình sẵn để có thể thực hiện thao tác nâng hộp lên một cách đơn giản, sau đó, một cách từ từ, robot dần tiếp cận vị trí đích đến của mình, nhưng lại “tình cờ” va phải thêm một vài chiếc bình cổ vô cùng quý giá trên mặt sàn bị vướng vào lộ trình “oan nghiệt” của nó.

Chắc chắn chúng ta không thể phủ nhận rằng robot đã hoàn thành công việc di chuyển chiếc hộp kia, nhưng kết quả nhìn chung thì lại không hề đem lại sự thỏa mãn và hài lòng cho chủ nhân của nó một chút nào.

Hoặc bạn có thể tưởng tượng đến viễn cảnh tồi tệ hơn khi một chiếc xe tự động (hiện đã xuất hiện trên thị trường) với trí thông minh nhân tạo của nó lại lựa chọn lối đi tắt qua… khu vực nhà bếp của trung tâm thương mại trước mặt thay vì đi vòng qua để tới được đích đến. Trong cả hai trường hợp, máy móc, về bản chất, đều đã cố gắng đạt được mục đích mà chủ nhân của nó đề ra ban đầu, nhưng lại kéo theo nhiều khía cạnh tiêu cực đi kèm.

Vậy vấn đề ở đây là gì? Không gì khác, đó là robot cần phải được phát triển, hoàn thiện hơn nữa trong việc học cách hoàn thành nhiệm vụ của mình, nhưng đồng thời đi kèm với góc độ tính toán, phân tích những khía cạnh đi kèm liên quan để cho ra hiệu suất và kết quả tốt nhất.

Trong bài diễn giải của mình, Google Brain cũng cho rằng robot nên được lập trình trên nhiều lĩnh vực bao quát hơn. “Chẳng hạn, những robot sơn tường hay dọn dẹp đều phải biết cách phòng tránh, giảm thiểu rủi ro “động chạm” đến những đồ đạc khác trong nhà, cho dù cấu tạo, thiết kế hay cả bộ vi xử lý của chúng có khác nhau thế nào đi chăng nữa,” trích lời một thành viên trong đội ngũ nghiên cứu.

Ngoài ra, Google Brain cũng nhấn mạnh quan điểm của mình về vấn đề liên quan đến chức năng và vai trò của robot không nên chỉ được gán cho một tác vụ duy nhất. Thay vào đó, với tiềm năng to lớn, trí tuệ nhân tạo có thể được định hướng để hiểu rằng, nói một cách đơn giản, không chỉ đơn thuần di chuyển một cái hộp là xong, mà việc đảm bảo sao cho không có một chiếc bình nào bị vỡ trong quá trình thực hiện cũng rất quan trọng và cần được phân tích chi tiết thông qua hệ thống xử lý của robot.

Không “gian lận”, lừa gạt

Một vấn đề nữa nảy sinh khi chúng ta cố gắng gán trí thông minh vào một cỗ máy để sai khiến, phục vụ công việc đó là sẽ không ngoại trừ khả năng chúng có xu hướng “ăn gian” trong nhiệm vụ của mình. Lại lấy ví dụ về một robot dọn dẹp được giao việc sắp xếp ngăn nắp phòng khách, viễn cảnh này có thể dẫn đến một điều nghịch lý là nó cố tình... tạo ra thêm nhiều “bãi chiến trường” khác để dọn dẹp được nhiều hơn - điều mà nó nghĩ là sẽ tối ưu hóa hiệu quả công việc cuối cùng đạt được.

Google cảnh báo đây là trường hợp rất hay xảy ra đối với robot, với tần suất diễn ra nhiều đến nỗi nó còn được tổng hợp lại thành một chủ đề gây nhiều tranh cãi và đau đầu cho các chuyên gia trong lĩnh vực úng dụng AI. Một giải pháp toàn diện cho câu hỏi được đặt ra là phải lập trình robot biết đánh giá, dự đoán đến cả những yếu tố và lợi ích trong tương lai, thay vì chỉ tập trung vào những gì có thể đạt được trước mắt mà quên đi tổng thể.

Coi trọng và học tập theo con người

Được rồi! Robot của chúng ta nay đã dọn dẹp phòng khách một cách hiệu quả mà không gây ra thêm một mất mát tai hại nào nữa. Thế nhưng, cách mà chúng áp dụng để lau dọn căn phòng có thể không đúng ý của chủ nhân, ít nhiều gây ra những sự khó chịu, không hài lòng nhất định. Con người không phải ai cũng giống ai, vậy làm cách nào để có thể chế tạo ra một robot biết cách thỏa mãn ý đồ của chủ nhân nó mà không cần họ phải chỉ bảo từng li từng tí một như đứa trẻ con?

Google Brain đưa ra một câu trả lời với tên gọi “Phương pháp học tập củng cố nửa giám sát”. “Về bản chất, cách vận hành của nó như sau: Khi con người bước vào một căn phòng, robot sẽ tham vấn xem căn phòng ấy đã đủ sạch hay chưa. Mục đích của nó chỉ được hoàn thành một cách “mãn nguyện” khi chủ nhân tỏ ra vui vẻ với kết quả hiện tại. Nhưng nếu câu trả lời nhận được là trái ngược, robot có thể gợi ý con người dọn dẹp thêm một vài thứ họ cho là chưa tốt, từ đó chúng sẽ theo dõi và học tập cho những lần thực hiện sau.”

Dần dần, robot sẽ không chỉ nắm rõ được cách để trở thành một “chuyên gia” dọn dẹp hoàn hảo, mà còn có thể phát triển thêm nhận thức để kiểm tra xem kết quả công việc đã đủ tốt hay chưa để khắc phục ngay lập tức. Ví dụ, kể cả mọi thứ trong phòng đều gọn gàng ngăn nắp, nhưng vẫn còn một vết bùn hay vỏ kẹo trên sàn nhà hoặc cạnh tủ cũng có nghĩa rằng mục tiêu đề ra ban đầu chưa được hoàn thành, cần sửa đổi thêm.

Không “đùa dai, nghịch dại” quá đà

Mọi robot đều nên học cách tự khám phá và nhận thức thế giới xung quanh, bên ngoài phạm vị được lập trình ban đầu. Nhưng đó là cả một khía cạnh chứa đầy những rủi ro, nguy cơ tiềm tàng đằng sau. Một robot làm rất tốt trong lĩnh vực dọn dẹp nhà cửa có thể học hỏi thêm cả cách lau chùi chúng.

Thế nhưng điều đó không có nghĩa là nếu thấy có bụi bẩn xung quanh ổ cắm điện thì robot cũng nên... lao vào lau sạch cho bằng được thì thôi, để rồi gây ra nhiều nguy hiểm cho chính nó cũng như những đồ vật và con người xung quanh.

Theo ý kiến của Google Brain, họ cũng đồng ý với quan điểm rằng vấn đề trên không phải là một điều gì quá khó khăn để giải quyết. Đầu tiên có thể kể đến phương pháp “học tập nửa giám sát” đã đề cập trước đó, khiến cho robot chỉ khám phá những phạm trù khác khi mà có sự chứng kiến và có mặt của con người, đóng vai trò quan trọng trong việc ngăn chặn và sửa đổi hành vi của chúng nếu có bất kỳ hành động ngu ngốc nào sắp được thực hiện. Hoặc thiết lập một khu vực riêng (đã được kiểm tra trước đó) cho robot “thỏa sức vui chơi sáng tạo” cũng là một giải pháp hiệu quả và khả thi.

Phải tự biết khả năng của mình đến đâu

Robot là thứ, thật nực cười, cần phải được lập trình để tự nhấn ra khả năng, giới hạn cũng như điểm yếu của mình. Cùng lấy một vài ví dụ tiêu biểu: “Nói về hình mẫu robot dọn dẹp quen thuộc, những công cụ, chất liệu lau chùi cứng thường được dùng trong nhà máy, xí nghiệp không thể được áp dụng trong văn phòng hay khuôn viên nhà ở thông thường,” nhóm nghiên cứu của Google Brain cho hay. “Hoặc giả như những khu vực này có chứa các loài vật nuôi mà robot chưa từng thấy và có dữ liệu thông tin liên quan trước đó, hậu quả có thể trở nên khá nghiêm trọng khi con vật bị lau chùi, cọ rửa với cả tấn xà phòng lau sàn hoặc một vài vấn đề phát sinh nữa.”

Tựu chung lại, không phải lúc nào robot cũng có thể hiểu được ý nghĩa của mọi việc mà chúng đang động tay vào. Robot có thể hỏi con người bất kỳ lúc nào gặp phải một phạm trù lạ lẫm, bất ngờ, nhưng giả sử nó không biết liên hệ đến thông tin gì để hỏi, hoặc quyết định đó gặp phải một vài trục trặc mà bị trì hoãn thì sao?

Tóm lại, những câu hỏi trên đều đặt ra thêm nhiều thách thức khó khăn cho công cuộc phát triển robot cùng nhận thức của chúng. Chế tạo trí thông minh nhân tạo là một chuyện, nhưng chế tạo robot biết cách vận dụng trí thông minh đó để nhận ra sự “ngu dốt” của mình thì lại là một khía cạnh hoàn toàn khác.

Tham khảo: fastcodesign