Thy Trang1
AI là chữ viết tắt của Artificial Intelligence, và là một bộ môn kỹ thuật đang có nhiều đóng góp quan trọng trong nhiều ngành công nghệ. Hiện nay ứng dụng của ngành AI càng ngày càng trở nên quan trọng trong đời sống dân sự cũng như quân đội.
Về phần tiếng Việt, người viết chọn dịch chữ “artificial intelligence” là “thông minh nhân tạo” thay vì “trí tuệ nhân tạo” như một số nơi khác. Làm như vậy không phải vì muốn lập dị hoặc vì không muốn theo “dòng chính.” Mà vì người viết nhận thấy dịch chữ intelligence thành “trí tuệ” đã như “nhồi nhét quá tải” (overloaded) chữ intelligence, theo nghĩa tiếng Việt. (Xin không khai triển thêm vào ý nghĩa của chữ “tuệ” vì đã vượt quá phạm vi của bài viết này.)
Còn về phần tiếng Anh, ai là người đã sáng chế ra từ ngữ artificial intelligence? Đó là John McCarthy (Ngày 4/9/1927–24/10/2011), khoa học gia điện toán người Hoa Kỳ, đã sáng chế ra từ ngữ “artificial intelligence” vào năm 1956. Là một trong các người sáng lập ra ngành “thông minh nhân tạo”, ông còn là khoa học gia nhận thức (cognitive scientist) và giáo sư Đại học Stanford.
Một cách khái quát, lãnh vực thông minh nhân tạo này đã được thiết lập dựa trên các ngành khoa học điện toán, toán học, tâm lý học, ngôn ngữ học, triết học, khoa học thần kinh (neuroscience) và tâm lý học nhân tạo (artificial psychology).
Còn nói một cách thông thường giản dị hơn nữa thì AI là sự thông minh thể hiện nơi các máy móc có khả năng bắt chước các chức năng “nhận thức” của con người như “học hỏi” và “giải quyết vấn đề” (“problem solving”).
Gần đây, ngành này được nói đến khá nhiều vì có các cuộc tranh tài giữa máy computer và các cao thủ kỳ vương đánh cờ vây (Go systems) và nhất là qua tin tức nói về các xe tự lái lấy (self-driving cars).
Đánh cờ
Từ hai, ba thập niên trước, máy computer đã nhiều lần đấu cờ với các cao thủ cờ vua (chess). Và năm 1997, đã đánh dấu việc hoàn toàn đè bẹp các kỳ vương của môn cờ vua qua việc computer Deep Blue của IBM đánh bại kỳ vương thế giới của môn cờ vua lúc bấy giờ là Garry Kasparovd, người Nga.
Khi đó báo chí và các giới quan sát đã “ồn ào” bàn luận nhiều đến khả năng “thông minh” của Deep Blue. Nhưng thực ra, khi đánh bại Garry Kasparovd, Deep Bue đã không dùng đến khả năng của thông minh nhân tạo.
Còn về môn cờ vây (Go)2, trong một thời gian dài vẫn được xem là khó bị computers đánh bại so với các loại cờ khác như cờ vua. Vài năm gần đây, các nhà nghiên cứu của nhóm Google DeepMind đã lập ra một thảo trình điện toán có tên là AlphaGo để chơi cờ vây. Đúng ra AlphaGo là một hệ thống áp dụng các phương pháp “học sâu” (deep learning) trên hệ thống thần kinh nhân tạo.
Dự án nghiên cứu AlphaGo được hình thành vào khoảng 2014 để thử nghiệm xem hệ thống thần kinh dùng phương pháp học sâu giỏi đến mức nào trong việc tranh tài với cờ vây. Vào 2015, cho AlphaGo chạy trên nhiều máy computers, thì khi đánh 500 bàn cờ, AlphaGo thắng cả 500. Tổng cộng các máy này lại có 1,202 CPUs (central processing unit) và 176 GPUs (graphics processing unit). Nhưng lúc này cũng chỉ có khả năng đánh bại được hảo thủ cờ vây ở cấp 2 đẳng; trong khi hệ thống chơi cờ vây có đẳng cấp cao nhất là 9 đẳng.
Đa số các chuyên gia trong ngành AI đã nghĩ là phải mất thêm năm năm nữa mới thành hình nổi một program mạnh mẽ như AlphaGo; có người còn nghĩ là phải hơn thập niên nữa computer mới đánh bại được các tay vô địch môn cờ vây.
Nhưng sang đến ngày 13, tháng 3, 2016, tại Seoul, Nam Hàn, AlphaGo đã đánh bại Lee Sedol với tỉ số 4-1 trong một hiệp đấu 5 bàn. Đây là lần đầu tiên AlphaGo đánh bại một cao thủ chuyên nghiệp mang 9 đẳng. Anh chàng Lee Sedol, người Nam Hàn, này được 33 tuổi. Lúc 12 tuổi Lee Sedol đã mang đẳng cấp chuyên nghiệp và trước khi đấu cờ với AlphaGo, anh đã 18 lần đoạt giải kỳ vương thế giới!
Chiến thắng này của AlphaGo là một thành tựu quan trọng trong nghiên cứu thông minh nhân tạo. Phát xuất tại Trung Hoa hơn 2,500 năm trước, môn cờ vây này đã được xem là rất khó đem ra dậy cho máy học vì những di chuyển, bao vây và phản công, nhất là khả năng lan rộng (branching factor) của môn cờ vây này quá phức tạp.
Thực ra, dù là máy, nhưng AlphaGo chơi cờ như người vì nó học từ con người. Các nhà chế tạo AlphaGo đã thu thập từ các các cao thủ trên khắp thế giới và đã “cấy” vào bộ não của AlphaGo 30 triệu nước đi.
Năm 1997 khi đấu cờ vua với Garry Kasparovd, Deep Blue của IBM chỉ có khả năng tính các nước cờ mà nó sẽ có thể đi để đánh bại đối thủ sau khi Garry Kasparovd đã đi ra nước cờ mới.
Nhưng vào năm 2016, cuộc diện đã đổi khác, AlphaGo có khả năng “nhìn trước” các thế cờ mà đối thủ có thể đi. Nhìn trước được như vậy vì AlphaGo đã đánh hết luôn ván cờ “trong đầu” và đánh đi đánh lại nhiều lần!
Kể từ sự thành tựu này của AlphaGo, xem như các chiến thắng các loại games, như checkers, chess (cờ vua), Go (cờ vây) không còn là những dấu ấn cho sự thành đạt quan trọng trong ngành thông minh nhân tạo.
Murray Campbell, khoa học gia của IBM và là một trong những người đã thiết kế Deep Blue, nói chiến thắng của AlphaGo đã “chấm dứt một kỷ nguyên… các loại đánh cờ bàn (board games) coi như ‘xong’ và đến lúc phải lo việc khác.”
Xe thông minh (Smart cars)
Hiện nay, hẳn cũng không mấy ai thấy được cảnh một người ngồi đọc báo trong xe tự lái lấy (self-driving car) khi đang đi làm. Nhưng viễn ảnh của những chiếc xe tự lái lấy này càng ngày càng đến gần với thực tế của đời sống. Dự án “xe tự lái lấy” của Google và đặc tính “lái tự động” (autopilot) của xe của hãng Tesla là hai thí dụ điển hình. Tesla là công ty đầu tiên sản xuất ra xe thể thao hoàn toàn chạy bằng điện.
Xe tự lái lấy của Google đã chạy qua hàng trăm ngàn dặm đường. Nhưng những dặm đường này cũng chỉ vòng quanh bản doanh của Google tại Mountain View, CA, nơi mà công ty này đã phải xây dựng những bản đồ rất chi tiết. Bản đồ này chứa đầy đủ các dữ liệu như chiều cao của trụ đèn giao thông, vị trí của các lề đường và sẽ được gài trước vào trong computer của xe. Trong lúc di chuyển, chiếc xe sẽ so sánh bản đồ có sẵn với những gì mà sensors của nó đang thấy.
Nhưng rồi sẽ phải xây dựng những bản đồ rất chi tiết như vậy cho cả một quốc gia thì cũng đã là chuyện không thực tế, chứ chưa nói gì đến thế giới. Chưa kể là các bản đồ đó phải thường trực được cập nhật.
Đáp án hấp dẫn cho Google sẽ là thiết kế và làm cho chiếc xe có một trí thông minh cao, không cần đến những bản đồ gắn sẵn trong xe. Chỉ cần lướt nhìn con đường phía trước mặt, chiếc xe sẽ tự dậy cho nó để biết lái tới bất cứ chỗ nào cần dến.
Những việc xem ra rất thường tình với chúng ta, như khả năng nhận biết đường xá và vị trí tương ứng, thực ra không đơn giản chút nào với các “máy suy nghĩ” hiện nay. Để khắc phục những khó khăn này, vào tháng 2, 1015, các nhà nghiên cứu của Google đã nghĩ ra một quy trình suy nghĩ (algorithm) có khả năng tương tự như của con người trong việc học. Điều này đánh dấu một bước tiến mới trong thông minh nhân tạo và có tiềm năng để chiếc xe tự lái lấy này tự học lái xe giống như cách con người vẫn làm: qua kinh nghiệm.
Thoạt tiên, Google dùng thông minh nhân tạo để chơi những video games đơn giản, và sau đó họ cũng dùng cùng loại thông minh này để đem vào thử nghiệm trong những trò chơi lái xe và sau cùng thì đem ra sử dụng trên đường phố. Google nhắm đến việc dần dần tập cho các chiếc xe này “nhìn” vào con đường trước mặt và có khả năng phân định sự việc rồi quyết định ngay tại chỗ.
Còn đặc tính lái tự động của Tesla dù không tiến bộ như xe tự lái lấy bên trên, nhưng đã thực sự được đem ra dùng trên đường phố. Cho đến lúc viết bài này, thì xe lái tự động của Tesla cũng còn nhiều vấn đề và gây ra tai nạn tại nhiều nơi. Nhưng điều chắc chắn là các kỹ thuật này đang trên đường làm thay đổi kỹ nghệ xe hơi.
Chắc hẳn sẽ còn phải có nhiều đóng góp thêm để cải tiến “trí thông minh” của các chiếc xe tự lái lấy này. Như trong cuộc phỏng vấn vào tháng 3, 2016, Andrew Ng, 39 tuổi, sinh tại Luân Đôn, là associate research professor của Đại học Stanford và khoa học gia trưởng của hãng Baidu, người mà trước đó hai năm đã xây dựng Google’s Brain Team, đã nói về xe tự lái lấy: “Ở bên ngoài đường đang có các công nhân xây dựng. Động tác ngoắc tay của người công nhân đó kêu ngưng xe lại căn bản sẽ khác với động tác ngoắc tay kêu đi. Một người bình thường nhìn thấy và có thể biết phải làm gì. Nhưng đây là những gì ngoài khả năng của những chiếc xe tự lái lấy có thể làm…”
Đây chỉ là một ví dụ thường thấy nhất mà tự lái lấy đã không phản ứng được cho đúng cách. Thành thử sẽ là một “ác mộng” cho những trường hợp đặc biệt, chẳng hạn khi có các cuộc tấn công của các cảm tử quân khủng bố trong thành phố mặc các trang phục ngụy trang và đeo mặt nạ giống y như các commando hay các đơn vị võ trang chống bạo động, thì người trong xe chắc chỉ có nước ngồi chịu trận chết dí vì xe tự lái lấy không biết phải lái đi đâu.
Ghi ra thí dụ hơi khó xẩy ra như vậy, người viết bài này không hề có ý cho rằng xe tự lái lấy là một sản phẩm không hay mà chỉ muốn ghi nhận rằng sẽ còn cần phải có rất nhiều cải tiến theo sau trong tương lai. Mà ngược lại, đây chắc chắn sẽ là một trong những sản phẩm sẽ làm thay đổi đời sống của chúng ta. Một khi loại xe tự lái lấy này được kiện toàn, thì chỉ nói đến việc những người già cao tuổi vẫn có thể tự do lái xe đi khắp nơi xa gần cũng đã làm gương mặt xã hội thay đổi ít nhiều.
Nhận diện Hình ảnh
Khoảng 2015, Google đã giới thiệu nhiều sản phẩm mới trong đó có Google Photos, tên của một nhu liệu ứng dụng (app) dùng cho thiết bị di động, như điện thoại tinh khôn, có khả năng lục tìm những hình ảnh không dựa theo tên đặt của hình mà theo nội dung của hình.
Khả năng nhận diện của nhu liệu này rất là “đáng ngại” vì khi muốn tìm ai, chúng ta chỉ cần chọn một hình mẫu và sau một cái “click,” chúng ta có thể nhìn thấy tất cả các ảnh của người có trong hình mẫu đang có trong thư viện ảnh của mình, ảnh chụp từ lúc mới đẻ cho đến hiện tại.
Nói đến “search” của Google, thì ai cũng quen thuộc đến việc cung cấp các “key words” để Google “đọc” xong rồi chạy đi lục tìm trong các đại dương chữ viết nằm rải rác trên các trang web khắp thế giới để tìm ra các trang có các key words trên. Nhưng nay Google lại tiến xa hơn trong kỹ thuật tìm hình ảnh bằng cách “nhìn” và so sánh các bức hình. Anh chàng khổng lồ này tuyên bố rằng việc lục tìm các hình ảnh này dựa trên “nội dung của ảnh” (visual content).
Thoạt tiên hệ thống nhận diện này dùng các kỹ thuật “nhìn bằng computer” (computer vision) và máy học (machine learning) để nhận ra các vật thể như thú rừng, hoa, thực phẩm, máy bay… Nhưng để đạt được hiệu năng cao, hệ thống này đã sử dụng kỹ thuật có tên gọi là “học sâu” (deep learning) và “mạng lưới thần kinh phức tạp” (convolutional neural networks).
Càng ngày các máy computers càng chạy nhanh hơn và mạnh hơn cho nên các hệ thống này hiện nay có thể “nhìn” và tìm kiếm qua hàng triệu bức ảnh. Trong khi 10 năm trước đây, chạy một mạng lưới thần kinh phức tạp như vậy đã là một công việc khó khăn cho dù chỉ làm việc với một (01) tấm hình.
Tại những nơi chuyên phân tích hình ảnh như trung tâm trinh sát và tình báo không ảnh (aerial reconnaissance & imagery intelligence) hoặc như tại cơ quan hàng không NASA thì ứng dụng kỹ thuật săn ảnh “nhìn để tìm” này là cả một cứu tinh cho họ khi phải làm việc với một số lượng hình ảnh quá nhiều.
Thật vậy, số lượng các hình ảnh thu thập, lưu giữ càng gia tăng theo thời gian, và một khi cần phải lục tìm và không có những máy lục tìm thông minh và nhanh chóng, thì không ai có thể “bơi” vào trong những đại dương hình ảnh đó để dễ dàng tìm “bắt” được các ảnh muốn tìm. Nhất là một khi cần phải tìm cho ra thật nhanh để kịp với nhu cầu của tình báo, quân đội.
Như tại cơ quan hàng không không gian NASA, ảnh chụp gửi về đó lên tới mức độ “kinh hoàng.” Chỉ riêng viễn vọng kính Hubble từ 1990 chụp hình từ mặt trăng cho đến những thiên hà xa nhất, thì khối lượng ảnh cũng đã lên đến khoảng 50 terabytes (1 TB = 10**12 bytes = 1,000 gigabytes). Nếu các hình ảnh này không được sắp xếp và lưu trữ một cách có hệ thống, cũng như nếu không có phương cách lục tìm nhanh chóng, thì càng có nhiều hình ảnh lại càng chẳng dùng được vì như bị chôn vùi dưới núi dữ kiện.
Từ tháng 9, 2005 Google và NASA đã thỏa thuận cộng tác với nhau trong nhiều lãnh vực kỹ thuật khác nhau. Eric Schmidt, CEO của Google lúc đó đã nói: Hãy nghĩ đến việc có được các bộ ảnh đủ loại của chương trình thám hiểm không gian Apollo ngay trong tầm tay vào bất cứ lúc nào bạn muốn. (Imagine having a wide selection of images from the Apollo space mission at your fingertips whenever you want it…)
Thiết tưởng cũng nên đề cập sơ qua một ít ứng dụng sử dụng “deep learning” (học sâu). Các công ty Facebook, Google và Microsoft cũng đã chuyên tâm nghiên cứu về kỹ thuật này. Facebook đã huấn luyện được mạng lưới thần kinh của họ để đọc truyện, trả lời câu hỏi, và tự học làm công việc dựa theo quan sát các thí dụ mẫu. Facebook cũng đang dùng AI để cung cấp tin tức hàng ngày cho người mù.
Microsoft cũng đưa ra một Skype Translator (Thông dịch viên Skype) có thể dịch ngay cuộc đàm thoại giữa hai người chuyện với nhau qua Skype bằng những ngôn ngữ khác nhau. Chưa có dịp sử dụng Skype Translator, và mặc dù không có ác cảm gì với công ty Microsoft như một số người khác, phần riêng người viết vẫn chưa tin là Skype Translator có thể nghe và dịch được tiếng Việt sang tiếng Anh một cách gọi là tương đối khá hoàn hảo trong nhiều trường hợp3.
Người máy Robot – Quốc phòng Hoa Kỳ
Về mặt quân sự, kể từ cuộc chiến tranh Iraq vào năm 2001, kỹ thuật đã có ảnh hưởng sâu rộng đến chiến tranh. Điển hình là máy bay không người lái (unmanned drones) với những phi vụ trinh sát và đột kích chớp nhoáng và chính xác.
Bên cạnh những kỹ thuật tân kỳ của ngành hàng không và điện tử, những chiếc drones này còn được “võ trang” bằng những ứng dụng then chốt của ngành thông minh nhân tạo như: computer vision (“nhìn” bằng computer), decision-making (chọn lấy quyết định), machine learning (máy học) và robotics.
Tương tự, quân đội Hoa Kỳ hiện đang tài trợ những nghiên cứu để chế tạo thêm nhiều robot có khả năng tự điều khiển nhằm giảm bớt sự tổn thất sinh mạng của quân lính để dùng trong những công tác nguy hiểm như để tháo gỡ mìn, chất nổ.
Ngày 11 tháng 7, 2013, công ty chế tạo robot Boston Dynamics, đã công bố trước công chúng một robot có tên Atlas cao 1.8 m (6 ft) nặng 150 kg (330 lb). Atlas có hai chân giống người và có khả năng chạy dễ dàng trong rừng. Atlas được thiết kế để thi hành nhiệm vụ tìm kiếm và cấp cứu (search and rescue tasks) Boston Dynamics nhận tài trợ và chịu sự giám sát của cơ quan Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) của Hoa Kỳ.
Robot Atlas này được trang bị với hai hệ thống nhìn (vision systems). Atlas có thể di hành qua những địa thế gập ghềnh và có thể tự leo trèo bằng chân và tay. Trong một video của hãng Boston Dynamics đã cho thấy Atlas có thể đứng vững trên một chân khi bị vật lạ ném trúng.
Khi Atlas được giới thiệu trước công chúng lần đầu tiên vào ngày 11 tháng 7, 2013, tờ New York Times đã viết Atlas là “một thí dụ nổi bật cho việc computers đang bắt đầu mọc chân tay và di chuyển chung quanh thế giới vật chất, một anh khổng lồ – dù còn đang chập choạng – bước đi tới một thời đại của robot giống người (humanoid robots) mà từ lâu đã được dự đoán trước.”
Là sáng lập viên của phòng thí nghiệm MIT Leg Lab, Dr. Marc Raibert, đã tách ra khỏi học viện kỹ thuật MIT để thành lập hãng Boston Dynamics vào năm 1992. Ông cho biết mục đích lâu dài của hãng ông là làm những robots có khả năng di động, khéo léo, có sự cảm nhận và thông minh có thể so sánh với con người hoặc thú vật, hoặc có thể vượt hơn; robot Atlas này chỉ là một bước tiến trong đoạn đường phải đi.
Trong cuộc tranh tài vào năm 2015, Atlas đã có thể làm được 8 công việc sau đây:
- Lái xe vận tải
- Di chuyển qua đống gạch vụn
- Đem dời chỗ đống gạch vụn chắn đường
- Mở cửa ra vào và đi vào nhà
- Leo lên một cái thang và đi qua một lối đi
- Sử dụng một dụng cụ để phá thủng qua một miếng bê tông
- Xác định được vị trí và đóng lại một van gần ống bị hở
- Nối những ống rời của cứu hỏa và mở van
Gary Bradski, một chuyên viên trong ngành thông minh nhân tạo, đã tuyên bố rằng “một chủng loại mới, Người máy (Robo sapiens), đang trỗi dậy.”
Gần đây, khi tìm hiểu thêm về các robots thế hệ mới của Boston Dynamics, thì mới biết họ posted lên một video clip vào ngày 29/12/2020:
Xem và so sánh nội dung 2 video clips của Boston Dynamics posted bên trên (ngày 11/7/2013 và ngày 29/12/2020), mới thấy là trong vòng chỉ 7 năm mà hai thế hệ của robots đã cách xa nhau một trời một vực. Khi xem xong clip thứ nhì (29/12/2020), phải nói là vừa khâm phục lẫn lo ngại.
Khâm phục vì các khoa học gia, kỹ thuật gia như đã “truyền” được, đã “phà” được “cảm hứng” vào các robots vô hồn để “họ” vừa ca hát, vừa nhẩy múa. Lại còn phối hợp nhịp nhàng, linh hoạt, và đồng bộ với các “vũ công” khác trong “vũ đoàn robots” nữa!
Nhưng bên cạnh sự khâm phục này là cả một sự phân vân lo ngại. Vì trong một khoảng thời gian 20+ hay 30+ năm nữa, biết đâu rằng robots người máy sẽ có khả năng “đối thoại” hay “tương tác” như giữa người thật với người thật? Và “bạn đồng hành” mới của con người có thể sẽ là một “robot chủng loại mới!”
Đến khi đó có lẽ sẽ không còn ranh giới phân biệt giữa “nhân tạo” (robot, AI) và “thiên tạo” (con người)?
Để có thêm một cái nhìn tổng quát về sự có mặt quan trọng trong kỹ nghệ quốc phòng của Hoa Kỳ, chúng ta có thể nhìn vào những diễn tiến tiêu biểu của AI trong khoảng 70 năm vừa qua, đã được Hải Quân và Không Quân Hoa Kỳ cung cấp:
Và các dự án quan trọng trong ngành AI được thực hiện bởi các trường đại học, học viện kỹ thuật, các công ty hay các cơ quan của quân đội:
Quan ngại
Sự có mặt của AI trong nhiều lãnh vực, trong nhiều ứng dụng trong đời sống càng ngày càng gia tăng. Tuy vậy, sự phát triển nhanh chóng và xâm nhập sâu rộng vào mọi ngành nghề này đã tạo ra những lo ngại cho nhiều người, trong đó có nhiều tài danh tên tuổi.
Vật lý gia, khoa học gia, và giáo sư Stephen Hawking (1942-2018), một tên tuổi sáng chói trong ngành vật lý lý thuyết và vũ trụ học, vào năm 2014 trên tờ The Independent, Anh, đã cảnh cáo: “Thành công trong việc tạo ra AI (thông minh nhân tạo) sẽ là một biến cố lớn nhất trong lịch sử con người. Tuy vậy, đó có thể cũng là biến cố cuối cùng, trừ phi chúng ta học được cách tránh khỏi những nguy hại.”
Trong một cuộc phỏng vấn dành cho BBC, ngày 2/12/2014, ông nói: “Sự phát triển toàn diện của ngành thông minh nhân tạo có thể làm chấm dứt loài người (could end mankind).”
Theo Stephen Hawking, “Thông minh nhân tạo (AI) rồi sẽ tự cất cánh bay bổng, khả năng tự tái thiết kế càng ngày càng bội tăng.” Và vì “Bị giới hạn bởi diễn trình tiến hóa sinh học chậm chạp, con người sẽ không thể tranh đua và sẽ bị đào thải (superseded) bởi AI.”
Giáo sư Hawking cũng đã cùng Elon Musk (sinh ngày 28/6/1971, sáng lập công ty SpaceX, đồng sáng lập công ty Tesla Motors – sản xuất xe chạy bằng điện), Steve Wozniak (sinh ngày 11/8/1950, đồng sáng lập công ty Apple), và hàng trăm người khác đã cùng ký một lá thư theo đó cảnh báo rằng thông minh nhân tạo có tiềm năng nguy hiểm còn hơn vũ khí nguyên tử.
Mặt khác, vào tháng 10, 2014, trong buổi nói chuyện tại MIT Aeronautics and Astronautics department’s Centennial Symposium, CEO của Tesla, Elon Mush, đã nhắc tới thông minh nhân tạo như là chuyện “chiêu hồn quỷ dữ”:
“Tôi nghĩ là chúng ta nên phải rất cẩn thận về thông minh nhân tạo. Nếu tôi phải đoán, thì thông minh nhân tạo là hiểm họa lớn nhất cho sự tồn vong của chúng ta (our biggest existential threat). Vì vậy chúng ta cần phải hết sức cẩn thận với thông minh nhân tạo. Càng ngày càng có nhiều khoa học gia nghĩ rằng trên bình diện quốc gia hoặc quốc tế cần nên có luật lệ để bảo đảm là chúng ta không làm những chuyện điên rồ. Với thông minh nhân tạo, chúng ta đang làm chuyện chiêu hồn quỷ dữ (summoning the demon). Trong tất cá các câu truyện về tà ma thường đều có nói đến anh chàng có phép trừ tà, như thể là chàng ta chắc chắn có thể chế ngự ma quỷ. Nhưng thực sự thì kết cuộc sẽ không như vậy.”
Vào tháng 1 năm 2015, Bill Gates (sinh ngày 28/10/1955), người đồng sáng lập Microsoft cũng bày tỏ sự quan ngại về AI, ông viết:
“Tôi cũng cùng suy nghĩ với nhóm có quan tâm về sự cực kỳ thông minh. Khởi đầu, máy móc sẽ làm cho chúng ta nhiều việc và không quá thông minh. Điều đó tốt nếu chúng ta quản trị được nó. Vài thập kỷ sau, khi sự thông minh nhân tạo đó đã đủ mạnh mẽ, thì đó lại là điều phải quan tâm. Tôi đồng ý với Elon Mush và những người cùng có quan tâm về điều trên và không hiểu được tại sao người khác lại không quan tâm?”
Thực ra sự lo ngại của những vị tiên phong trong khoa học và kỹ nghệ có tên bên trên cũng không phải là quá xa và quá sớm. Vì khi đã có khả năng tạo lập và sở hữu một sự thông minh như (hoặc hơn) người, thì trách nhiệm đạo đức đặt lên “thông minh nhân tạo,” đi đôi với những hiểm họa quá lớn, sẽ là những vấn đề nan giải và không thể xem thường.
Thy Trang, Ngày 18/9/20164
Chú thích
- Cập nhật ngày 18/02/2021
- Cờ vây, còn được gọi là vi kỳ, rất thịnh hành tại Trung Hoa, Nhật Bản và Đại Hàn. Tại Âu Châu và Hoa Kỳ có rất ít cao thủ môn cờ này. Thời gian làm việc ở tại Nhật 89-91, người viết nhận thấy người Nhật rất “serious” với môn cờ vây (vi kỳ). Có tay danh thủ cờ vây của Nhật khi bị thua giải đã làm lễ cạo đầu, xuống tóc.
Còn tại Việt Nam thì có lẽ có rất ít người chơi cờ này. Quý vị bạn đọc thuộc loại ‘old timers’ và “ghiền” Kim Dung hẳn đều biết trong Thiên Long Bát Bộ, Vô Nhai Tử có bày ra thế cờ tử để tuyển học trò. Lại không may gặp trúng Hư Trúc là người không biết chơi cờ vây mà lại ngồi vào đánh cờ. Vì không biết, nên Hư Trúc đã đi bừa một nước, tự đưa quân ra thí. May sao nhờ đó đã tạo chỗ trống mở được đường cho quân đi. Sau đó Đoàn Diên Khánh, một cao thủ cờ vây, “truyền âm nhập mật” cho Hư Trúc để chỉ “bùa” và phá được bàn cờ thế của Vô Nhai Tử.
- Điển hình về sự khó khăn trong việc thông dịch trực tiếp (live) tiếng Việt là dịch những lời như sau:
“Hơ eng tê! Trây lừ lô đọng hỏa? Sô từ sớng tớ chừ moà chia két được cạng treng mô hết ría hoả? Noá chiệng chi moà noá miếc ría? Noá xáu két moạng hoả? Cóa đi lồm liềng khang, tô béng?”
“(Hai anh kia! Chây lười lao động hả? Sao từ sáng tới giờ mà chưa cắt được cộng tranh nào hết vậy hả? Nói chuyện gì mà nói hoài vậy? Nói xấu cách mạng hả? Có đi làm liền không, tao bắn?)”Bên trên là lời của tên vệ binh nói giọng xứ Quảng đang nạt nộ hai tù “cải tạo” tại trại tù cải tạo L19T4, Trảng Lớn, Tây Ninh, năm 1976: (Trich Cắt Tranh – Lê Tùng)
Ghi lại chút chuyện như vậy để quý vị bạn đọc có thể thấy được thông dịch không phải là một việc đơn giản, nhất là thông dịch “live”.
- Cập nhật ngày 18/02/2021: Thêm tin về Boston Dynamics’ robots; Thêm tin về quốc phòng của Hoa Kỳ; Dùng real footnotes; Thay hình minh họa & featured image.
Leave a Reply