Trí tuệ nhân tạo vẫn còn kém xa con người ở một điểm quan trọng

Robot vẫn còn một quãng đường dài trước mắt trước khi có thể vượt qua được trí tuệ con người. Đó là vì con người khá giỏi trong việc hình dung tương lai và lên kế hoạch – một điều cho thấy sự phân biệt giữa con người và các loài khác. Trong khi đó, chúng ta lại thua xa robot về khả năng chạy đua trong tính toán.

Theo nhà khoa học máy tính tại Đại học Berkeley, ông Stuart Russell, con người rất giỏi trong việc đưa ra các quyết định “ở các cấp độ trừu tượng”, một đặc điểm được gọi là phân cấp ra quyết định. Trong khi đó, máy tính hiện tại chưa có khả năng phân cấp ra quyết định cũng như thực hiện nhiều việc cùng lúc giống như con người.

Con người còn có khả năng nhìn vào tương lai, lập kế hoạch và đưa ra quyết định dựa trên những ý tưởng trừu tượng.

Tưởng tượng khi chúng ta đi tham dự hội thảo tại một thành phố khác, ông Russell nói với tạp chí Quanta. Khi bạn đến một thành phố mới, bạn sẽ không biết trước các bước cần thiết để đi từ sân bay ra các con phố, bạn sẽ chỉ đi theo các dấu hiệu chỉ dẫn về lối ra khỏi sân bay. Cũng như khi đến đó, bạn cũng không thể lên kế hoạch trước về các chuyển động cơ thể cần thiết để gọi taxi. Trong đầu bạn chỉ chợt xuất hiện ý nghĩ về việc “Tôi cần gọi một chiếc taxi” và cơ thể sẽ chuyển động phù hợp suy nghĩ đó.

“Cách con người thực hiện việc này phụ thuộc rất nhiều vào sự trừu tượng và các hành động bậc cao mà họ tích lũy được.” ông Russell nói. “Về cơ bản, đó là cách mà chúng ta sống cuộc sống của mình. Tương lai luôn được trải ra với rất nhiều chi tiết gần gũi với chúng ta theo thời gian, nhưng có những dấu mốc lớn, buộc chúng ta phải đưa ra các cam kết thực hiện, là những hành động rất trừu tượng, như ‘lấy được bằng tiến sĩ’ ‘có con’”.

Nói cách khác, chúng ta đưa ra các giả định về tương lai dựa trên những hiểu biết về thế giới trong quá khứ của chúng ta.

Cách con người nhìn thấy tương lai

Đầu tiên, nhân tố quan trọng nhất chính là những cảm xúc của chúng ta. Chúng giúp ta đưa ra được các quyết định nhanh chóng về các sự vật và tình huống. Ví dụ, khi con người nhìn thấy một con gấu đi ra từ thế giới tự nhiên, họ sẽ cảm thấy nỗi sợ hãi buộc họ phải rời khỏi khu vực đó ngay lập tức.

Dù vậy, AI (trí tuệ nhân tạo) lại không có những cảm xúc bẩm sinh này để giúp máy tính đưa ra quyết định. Một robot, trừ khi được lập trình riêng biệt để nhận ra con gấu là một mối đe dọa, sẽ không thể tự động nói rằng đó là một động vật to lớn có thể gây hại nghiệm trọng đến mình được.

Thứ hai, não con người có khả năng khi thấy một đối tượng mà chúng ta chưa từng gặp trước đây, sẽ sử dụng trí thông minh và những hiểu biết hiện tại của chúng ta về thế giới, để hình dung xem đối tượng này sẽ làm thế nào. Theo nhà khoa học máy tính tại NICTA, Toby Walsh, điều đó được gọi là lý luận suy đoán theo hiểu biết chung.

Minh họa cho Common Sense - kiến thức từ những hiểu biết chung.

Ví dụ, mọi chiếc ghế mà chúng ta nhìn thấy qua đều có một chút khác nhau – về mặt lưng ghế, các chi tiết đặc biệt, chất liệu hoặc màu sắc. Nhưng khi chúng ta gặp một vật nào đó phẳng, được đỡ bằng bốn chân, với một mặt lưng, chúng ta sẽ biết rằng đó là một loại ghế nào đó và có thể ngồi được.

Hãy tưởng tượng khi bạn muốn gọi một chiếc taxi, nhưng do bạn chưa từng gọi taxi trước đây, nên giờ bạn không biết phải gọi như thế nào. Sau đó bạn thấy một xe taxi đến đón một người vừa giơ cánh tay lên. Bằng suy đoán theo hiểu biết chung, bạn sẽ đoán rằng đây là cách để gọi một chiếc taxi.

Làm được như vậy, là do con người có thể nhận ra những điều như nguyên lý “nhân – quả” và áp dụng nó vào các quyết định mà họ đưa ra. Nhưng loại phán đoán theo kinh nghiệm này dựa trên những kiến thức đã có từ trước, một điều rất khó để lập trình vào hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Theo nhà khoa học máy tính tại Đại học New York, ông Ernest Davis, đối với máy tính, để áp dụng được lập luận nhân – quả này, chúng cần biết chính xác đặc tính, thông số của mọi thứ trong hoàn cảnh đưa ra dự đoán. Máy tính cũng cần thấy bối cảnh đó nhiều lần để hoàn toàn hiểu điều gì đang xẩy ra trong bối cảnh này. Con người thì không cần điều đó – chúng ta có thể sử dụng khả năng của mình về tưởng tượng tương lai để suy nghĩ về những khả năng khác nhau và nguyên nhân tại sao xẩy ra.

Thứ ba : Theo ông Thomas Dietterich, Chủ tịch Hiệp hội vì sự tiến bộ của Trí tuệ nhân tạo, một điều khác nữa làm cho con người tiến xa hơn robot là khả năng có thể làm nhiều việc cùng một lúc. Đa phần các chương trình trí tuệ nhân tạo chúng ta có hiện nay đều rất giỏi ở một công việc cụ thể nào đó, giống như chơi trò chơi hay đánh cờ. Nhưng con người có thể làm nhiều hơn thế, “như tài chính, thể thao, nuôi dạy trẻ con, cộng tác với nhau hay mở các gói đồ.” Tất cả cùng một lúc.

“Chưa có hệ thống AI nào có thể chạm đến những khả năng này, đặc biệt là khi kết hợp các khả năng này với tầm nhìn, ngôn ngữ và các thao tác của cơ thể.” Ông Dietterich cho biết.

Cách chúng ta cải thiện AI

Vậy, làm thế nào chúng ta có thể tạo ra một AI có thể suy luận và đưa ra các quyết định như con người ? Ông Dietterich cho rằng, tìm ra cách để “mô tả được kiến thức và thông tin” trong AI cũng đã là một bước tiến lớn.

Những người khác, như ông Peter Norvig, nghĩ rằng trở ngại lớn nhất để có được các robot thông minh như con người là chinh phục được năng lực tri giác. “Chúng ta rất giỏi trong việc thu thập dữ liệu và phát triển các thuật toán để suy luận với những dữ liệu đó. Nhưng suy luận đó chỉ có ý nghĩa tương đương với dữ liệu, có nghĩa rằng đó là một bước xa rời thực tế.” Ông Norvig cho biết trong email của mình.

Theo ông Norvig, các hệ thống AI sẽ suy luận tốt hơn khi chúng có thể thấy và nhận thức được thế giới xung quanh mình. “Tôi nghĩ sự suy luận sẽ được cải thiện khi chúng ta phát triển được những hệ thống có thể liên tục cảm nhận và tương tác với thế giới. Điều này trái ngược với những hệ thống học hỏi một cách thụ động từ những thông tin mà người khác lựa chọn cho”. Ông Norvig nói. Học cách để nhìn, nghe và cảm nhận sẽ đòi hỏi các robot phải tìm hiểu như cách trẻ con mới tập đi – thông qua những lần thử và mắc lỗi.

Khi bạn lớn lên, bạn có thể tìm hiểu về thế giới theo một số cách khác nhau. Bạn có thể có bố mẹ hoặc giáo viên chỉ cho một vật và nói chúng được gọi là gì. Điều tương tự cũng đang được chúng ta làm với các thuật toán máy học, hiện đang được sử dụng để đào tạo hệ thống AI.

Nhưng cũng có rất nhiều khả năng tự học khác là tiềm ẩn, và dựa trên khả năng của chúng ta về việc dùng suy luận để lấp đầy khoảng trống trên kiến thức trước đây của chúng ta. Đây là loại học tập mà các chương trình trí tuệ nhân tạo ngày nay vẫn đang thiếu.

Các hệ thống máy học đang tiếp thu từ đầu các nhiệm vụ mới mỗi ngày một cách cơ bản. Nhưng theo nhà nghiên cứu về AI tại Google, ông Samy Bengio cho biết, việc này vô cùng tốn thời gian và những cỗ máy thông minh trong tương lai cần có khả năng học mà không cần cách tiếp cận cơ bản này. “Chúng ta cần nghiên cứu nhiều hơn nữa về việc học tập liên tục – đó là ý tưởng về việc chúng ta không cần bắt đầu đào tạo lại các mô hình mẫu từ đầu mỗi lần chúng ta có dữ liệu hay thuật toán mới để thử nữa.” Bengio viết. “Có rất nhiều nhiệm vụ khó khăn chắc chắn sẽ mất thời gian rất dài để cải thiện.”

Theo Business Insider