Nhìn lại thuở hàn vi của trí tuệ nhân tạo

TTCT - AI đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển nóng và cũng có những thời điểm mà dân trong nghề gọi là “mùa đông AI”, khi tiền đầu tư cạn kiệt, sự quan tâm của xã hội nguội lạnh và nghiên cứu AI gần như không có tiến triển.

Ảnh: VentureBeat

Công ty tư vấn kiểm toán PricewaterhouseCoopers (PwC) dự báo đến năm 2030 trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng góp 16.000 tỉ USD mỗi năm vào kinh tế toàn cầu. Để so sánh, GDP của Trung Quốc - nền kinh tế lớn thứ hai thế giới - chỉ đạt hơn 13.000 tỉ USD vào năm 2018.

Sử dụng lối so sánh định tính có phần giật gân hơn, CEO của Google, Sundar Pichai, miêu tả những tiến bộ trong lĩnh vực AI còn “mang ý nghĩa lớn lao hơn (việc phát minh ra) lửa và điện”. Nhiều dự báo khác cũng đi đến kết luận tương tự về những ảnh hưởng mang tính nền tảng của AI lên mọi mặt đời sống: máy tính thay thế kỹ thuật viên chẩn đoán hình ảnh trong bệnh viện, tài xế mất việc vì công nghệ xe tự hành, và nhân viên kho bãi trở nên thừa thãi với nhà kho tự động hóa - đi cùng là tương lai ảm đạm về một làn sóng thất nghiệp mới.

Nhưng đã có những hoài nghi về giá trị thật đằng sau “cơn sốt” AI, rằng liệu công nghệ này có thật sự sở hữu khả năng làm thế giới đảo lộn nhanh chóng như nhiều người hào hứng - và lo sợ?

Trong thực tế, công nghệ AI ngày nay vẫn còn xa mới đạt đến mức độ tạm gọi là mô phỏng hoàn chỉnh khối óc của con người - thứ “siêu năng lực” mà người ta đã tìm cách gán cho nó từ cách đây hơn nửa thế kỷ.

Những “mùa đông” đã qua và sẽ tới

Kể từ năm 1948 - khi cha đẻ của ngành khoa học máy tính, nhà mật mã học người Anh Alan Turing viết chương trình chơi cờ vua đầu tiên đặt nền móng cho hình thái sơ khai của trí tuệ nhân tạo, AI đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển nóng và cũng có những thời điểm mà dân trong nghề gọi là “mùa đông AI”, khi tiền đầu tư cạn kiệt, sự quan tâm của xã hội nguội lạnh và nghiên cứu AI gần như không có tiến triển.

Giai đoạn giữa những năm 1950, các nhà nghiên cứu tin rằng để phát triển một AI có trí khôn tương đương con người chỉ mất… tối đa vài năm. Sự “lạc quan tếu” đó nhanh chóng bị thực tế làm cho tỉnh mộng khi mãi cho đến “mùa đông AI” đầu tiên vào cuối thập niên 1970, nghiên cứu AI vẫn chưa có thành tựu nào nổi bật ngoại trừ mạng lưới thần kinh nhân tạo Perceptron do Frank Rosenblatt đề xuất và ELIZA - chatbot đầu tiên trên thế giới.

Trào lưu nghiên cứu AI lần thứ hai bắt đầu vào đầu thập niên 1980 với sự đầu tư mạnh mẽ của Chính phủ Nhật Bản cho dự án AI trọng điểm quốc gia với tham vọng vượt mặt phương Tây trong cuộc đua làm chủ ngành khoa học máy tính mới mẻ.

Nhưng sau 10 năm với số tiền bỏ ra khoảng 400 triệu USD vào thời điểm đó mà không đạt được mục tiêu đề ra, Chính phủ Nhật tuyên bố từ bỏ dự án và sẵn sàng cung cấp kết quả nghiên cứu cho những ai quan tâm. Thế giới bước vào “mùa đông AI” lần thứ hai, kéo dài đến hết năm 1994.

Làn sóng đầu tư nghiên cứu AI lần thứ ba kéo dài từ năm 1995 đến nay là thời kỳ phát triển rực rỡ nhất của công nghệ này với nhiều thành tựu nổi bật và thật sự đi vào đời sống qua những chiếc smartphone và dịch vụ Internet.

Nhưng bên cạnh những thành công, thực tế là AI vẫn chưa đạt đến trình độ phát triển như các nhà khoa học kỳ vọng từ nhiều thập niên trước, và người ta bắt đầu băn khoăn liệu đồ thị hình sin của quá trình phát triển này có đang chạm đến ngưỡng tới hạn trước khi bước vào một “mùa đông” thứ ba.

Tại hầu hết các nơi trên thế giới, ngành y tế vẫn đang phải chiến đấu với dịch COVID-19 bằng những “vũ khí” xưa cũ, thô sơ và sẵn có: truy vết các ca nghi nhiễm bằng sức người, và thực hiện giãn cách xã hội với màn chắn và sticker dán trên sàn nhà.

Công ty nghiên cứu và tư vấn Gartner nhận định 2020 có thể là năm khởi đầu cho quá trình thoái trào của AI theo lý thuyết mà hãng này đặt tên là “chu kỳ hào hứng” (hype cycle) đối với công nghệ này. Các nhà đầu tư một thời đổ tiền vào các startup ứng dụng AI cũng bắt đầu tỉnh mộng: một khảo sát của quỹ đầu tư mạo hiểm MMC cho thấy 40% các công ty khởi nghiệp về AI được khảo sát ở châu Âu thừa nhận… không sử dụng bất cứ công nghệ AI nào.

Một chuyên gia nhận định việc định vị công ty là “startup về trí tuệ nhân tạo” chỉ là một trong nhiều mánh khóe marketing để lấy tiền của các nhà đầu tư thích chạy theo trào lưu.

Ảnh: Marketing Week

Hào hứng nhưng thận trọng

Một trong những ứng dụng của AI là chatbot - robot trả lời tự động được sử dụng rộng rãi trong ngành dịch vụ khách hàng và các trợ lý ảo phổ biến như Alexa của Amazon, Siri của Apple hay Cortana của Windows.

Tháng 4-2020, Facebook tuyên bố phát triển thành công Blender, một chatbot có khả năng trò chuyện sâu với người dùng với khả năng ngôn ngữ và tư duy gần với người thật nhất từ trước đến nay. “Đây là lần đầu tiên một chatbot biết cách phối hợp các kỹ năng hội thoại - bao gồm khả năng chọn cho mình một cá tính, bàn luận về gần như mọi chủ đề, và biểu lộ sự đồng cảm” - Facebook khẳng định.

Trong nghiên cứu để đánh giá khả năng hội thoại của chatbot này, khi những người tham gia được cho tương tác “mù” với Blender và một người thật rồi được yêu cầu lựa chọn họ thích trò chuyện cùng ai hơn, 49% đã chọn chatbot của Facebook. “Điều này cho thấy chúng tôi đã tiến rất gần đến hiệu suất tương đương con người” - tạp chí Fortune dẫn lời ông Stephen Roller, một trong các kỹ sư đứng sau dự án.

Khả năng này khác với các trợ lý ảo thường thấy. Nếu như Alexa hay Siri được thiết kế để nhận biết và thực thi các yêu cầu xoay quanh những nhóm công việc cụ thể như đọc dự báo thời tiết, đặt báo thức hay chỉ đường đến bệnh viện gần nhất thì chatbot mới ra mắt của Facebook được quảng cáo là một chatbot mở, nghĩa là có thể duy trì hội thoại về bất cứ chủ đề nào, từ món bạn vừa ăn vào bữa sáng, loại ngũ cốc nào tốt nhất cho sức khỏe, cho trẻ ăn đúng cách hay đội bóng yêu thích.

Các thử nghiệm so sánh hiệu năng của Blender với Meena, một chatbot do Google phát triển vừa ra mắt trước đó hai tháng, cho thấy 67% người đánh giá cho rằng Blender nói chuyện “người” hơn, và 75% cho biết muốn trò chuyện lâu cùng Blender hơn Meena. Dù vậy, đại diện Facebook khẳng định chưa có kế hoạch biến chatbot này thành sản phẩm đại trà mà đang dừng lại ở khâu nghiên cứu.

Đây được xem là một bước đi khôn ngoan, nhất là sau bài học của Microsoft. Năm 2016, Microsoft ra mắt chatbot Tay và cho phép cộng đồng thoải mái tương tác với hi vọng sự cọ xát sẽ giúp chatbot này hoàn thiện kỹ năng hội thoại, nhưng rốt cuộc Tay lại được người dùng “huấn luyện” để đưa ra các phát ngôn mang tính phân biệt chủng tộc.

Đó là một minh họa cho những thách thức của phát triển AI nói chung và chatbot nói riêng. Cuộc cách mạng học máy dựa trên ba trụ cột chính: cải tiến thuật toán, phát triển phần cứng và dữ liệu đầu vào. Nhưng dữ liệu không phải lúc nào cũng sẵn có, và nội dung dữ liệu nếu không được kiểm soát tốt có thể làm chệch hướng đi mà các nhà phát triển mong muốn.

Không thể chối cãi việc nạp hàng triệu ví dụ để huấn luyện AI giúp chúng vượt trội con người ở một số công việc cụ thể, nhưng còn lâu mới được xem là “thông minh” (Xem thêm bài “Cuộc sống trong vòng kềm tỏa của thuật toán”, TTCT số 25-2020). AI xuất sắc trong việc nhìn thấy quy luật trong hiện tượng, nhưng lại thiếu khả năng nhận thức tự nhiên khiến chúng gặp khó khăn với các tác vụ đòi hỏi tư duy để khái quát hóa những quy luật đó.

Nếu không có một bước đột phá nào mang tính cách mạng về công nghệ AI trong thời gian tới, sẽ khó để ngành nghiên cứu này thoát khỏi những hạn chế hiện tại. Thực tế, sự hào hứng đối với đầu tư nghiên cứu AI đã có dấu hiệu giảm nhiệt so với những năm đầu thập niên 2010. Nhưng với sự hiện diện của AI trong nhiều mặt của đời sống, một “mùa đông” thứ ba, nếu có diễn ra, chắc chắn sẽ nhiều nắng và bớt khắc nghiệt hơn những mùa đông trước.■

“Lửa và điện” của thế kỷ 21

So sánh của CEO Google dù có phần thậm xưng không phải không có cái lý của nó. Học máy, tương tự như lửa hay điện, có công năng và phạm vi ứng dụng rất lớn và bao trùm, với khả năng tác động đến nền kinh tế của một quốc gia ở tầm vĩ mô.

Khả năng nhận biết quy luật của dữ liệu có ích trong mọi lĩnh vực: nhà điểu học phân loại tiếng chim hót, nhà thiên văn học định vị các hành tinh giữa bầu trời đầy sao, hay ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng và ngăn ngừa gian lận.

Ở Hà Lan, AI được chính quyền sử dụng để giám sát các khoản thanh toán phúc lợi xã hội. Tại Trung Quốc, người dân có thể mua sắm ở siêu thị, tiệm tạp hóa và thanh toán bằng nhận diện khuôn mặt liên kết với một tài khoản ngân hàng hoặc ví điện tử mà không cần mang theo tiền mặt, thẻ hay điện thoại.

Tương lai của AI không dừng lại ở đó, và nhiều bước tiến khác đang nằm trong dự báo của các chuyên gia. Năm 2016, Geoffrey Hinton, người có nhiều đóng góp quan trọng cho nền móng của AI hiện đại, cho rằng việc ngừng đào tạo kỹ thuật viên chẩn đoán hình ảnh y tế là điều “khá hiển nhiên” khi mà máy tính sẽ sớm đảm đương được mọi công việc của một chuyên viên, với chi phí rẻ hơn và thời gian được rút ngắn.

Cựu chủ tịch Google Eric Schmidt kỳ vọng AI có thể giúp đẩy nhanh các công trình nghiên cứu khoa học bằng cách giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm thời gian xử lý dữ liệu. Dịch COVID-19 khiến ứng dụng của AI trong lĩnh vực y tế trở thành đề tài được chú ý, với các giải pháp cảnh báo sớm sự xuất hiện của chủng virus mới, nghiên cứu thuốc điều trị, chẩn đoán hình ảnh, và dự báo sự tiến hóa của virus nhờ AI là những thành quả nổi trội.

Không thể phủ nhận AI, hay chính xác hơn là học máy (machine learning - một lĩnh vực con của AI), đã ghi nhận nhiều bước tiến đáng kể trong những năm gần đây, giúp giải quyết nhiều bài toán hóc búa mà trước đây máy tính không thể thực hiện. Sự hào hứng đối với AI trong giới nghiên cứu học thuật bắt đầu vào những năm đầu thập niên 2010 khi kỹ thuật học máy giúp cải tiến nhanh chóng các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và thao tác trên ngôn ngữ. Các công ty Internet lớn nhanh chóng nhận ra tiềm năng của AI và nguồn tài nguyên vô giá mà họ đang sở hữu để có thể phát triển nó: dữ liệu người dùng.

Các kỹ thuật AI hiện đại ngày nay giúp vận hành các công cụ tìm kiếm, trợ lý ảo, các hệ thống nhận diện khuôn mặt dùng để mở khóa điện thoại thông minh và kiểm soát an ninh, và củng cố các thuật toán dùng để phát hiện các nội dung không mong muốn trên mạng xã hội. Dấu ấn rõ nét nhất về bước tiến cũng như tiềm năng của AI trong thập niên vừa qua là vào năm 2016 khi AlphaGo, một AI do Công ty DeepMind phát triển, đả bại đại kiện tướng cờ vây 9 đẳng người Hàn Quốc Lee Sedol sau 5 ván đấu với tỉ số 4-1, một thành quả đến sớm nhiều năm so với dự báo của nhiều chuyên gia trong lĩnh vực.