Có những giấc mơ bắt đầu từ một điều rất nhỏ: một cuốn sách, một câu hỏi và trí tưởng tượng của một đứa trẻ.
Ngày còn bé, có một lần tôi cầm trên tay một cuốn sách nói về trí tuệ nhân tạo và mạng nơron thần kinh nhân tạo.
Khi ấy, AI vẫn là một khái niệm rất xa lạ.
Tôi chưa thể hình dung rằng những dòng chữ trong cuốn sách ấy, những sơ đồ về các nút thần kinh nhân tạo và những ý tưởng về một cỗ máy có thể “học” sẽ trở thành một trong những cuộc cách mạng công nghệ lớn nhất của nhân loại.
Tôi chỉ nhớ cảm giác tò mò.
Con người có thể tạo ra một cỗ máy biết suy nghĩ hay không?
Một chiếc máy có thể nhìn, nghe, nhận biết, học hỏi và tự đưa ra quyết định như con người hay không?
Nếu bộ não con người có hàng tỷ tế bào thần kinh liên kết với nhau, liệu chúng ta có thể mô phỏng nguyên lý ấy bằng máy tính?
Ngày ấy, đó giống như một câu chuyện khoa học viễn tưởng.
Nhưng lịch sử AI đã chứng minh rằng nhiều điều từng được xem là viễn tưởng cuối cùng lại trở thành hiện thực.
Những hạt giống đầu tiên của trí tuệ nhân tạo
Ý tưởng về một cỗ máy có khả năng suy nghĩ xuất hiện từ rất lâu trước khi máy tính hiện đại ra đời.
Những câu hỏi về bản chất của tư duy, trí thông minh và khả năng mô phỏng trí tuệ con người đã được các nhà triết học, toán học và khoa học đặt ra qua nhiều thế kỷ.
Đến thế kỷ XX, khi máy tính điện tử xuất hiện, câu hỏi ấy bắt đầu có một nền tảng mới:
Nếu con người có thể chế tạo một cỗ máy tính toán, liệu có thể chế tạo một cỗ máy biết suy nghĩ?
Năm 1950, nhà toán học người Anh Alan Turing đặt ra một câu hỏi nổi tiếng:
“Máy móc có thể suy nghĩ không?”
Ông đề xuất một phương pháp đánh giá khả năng thể hiện trí thông minh của máy, sau này được biết đến với tên gọi Turing Test.
Đó là một dấu mốc quan trọng.
Bởi từ đây, “máy móc thông minh” không còn chỉ là câu chuyện trong tiểu thuyết. Nó trở thành một vấn đề khoa học có thể nghiên cứu.
Năm 1956, thuật ngữ Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo được sử dụng tại hội thảo Dartmouth.
Một lĩnh vực khoa học mới bắt đầu hình thành.
Từ những nơron nhân tạo đầu tiên
Một trong những hướng đi quan trọng của AI là cố gắng mô phỏng cách bộ não con người xử lý thông tin.
Các nhà khoa học bắt đầu nghiên cứu những mô hình toán học đơn giản mô phỏng hoạt động của tế bào thần kinh.
Đó chính là nguồn gốc của khái niệm mạng nơron nhân tạo – Artificial Neural Network.
Một nơron nhân tạo không giống một tế bào thần kinh sinh học thực sự.
Nhưng về mặt ý tưởng, nó có thể nhận tín hiệu đầu vào, xử lý chúng thông qua các trọng số và tạo ra tín hiệu đầu ra.
Khi hàng nghìn, hàng triệu hoặc hàng tỷ đơn vị như vậy được kết nối với nhau theo những kiến trúc phù hợp, chúng có thể tạo thành những hệ thống có khả năng học các quy luật phức tạp từ dữ liệu.
Đó chính là ý tưởng từng khiến một đứa trẻ như tôi tò mò khi nhìn vào những trang sách ngày ấy.
Máy móc có thể học.
Và nếu máy có thể học, giới hạn của nó nằm ở đâu?
Những mùa đông của AI
Con đường của trí tuệ nhân tạo không hề bằng phẳng.
AI từng trải qua những giai đoạn đầy kỳ vọng, rồi lại rơi vào thất vọng.
Khi năng lực tính toán còn hạn chế, dữ liệu còn ít và các thuật toán chưa đủ mạnh, nhiều lời hứa về AI không thể trở thành hiện thực.
Nguồn đầu tư giảm xuống.
Sự quan tâm của công chúng cũng giảm theo.
Những giai đoạn đó thường được gọi là “AI winter” – mùa đông AI.
Nhưng nghiên cứu không biến mất.
Các nhà khoa học vẫn tiếp tục làm việc.
Các thuật toán tiếp tục được cải tiến.
Phần cứng tiếp tục phát triển.
Và quan trọng nhất, lượng dữ liệu do con người tạo ra ngày càng tăng.
Những yếu tố ấy âm thầm chuẩn bị cho một bước ngoặt lớn.
Khi dữ liệu trở thành nhiên liệu của trí tuệ
Bước sang thế kỷ XXI, thế giới thay đổi nhanh chóng.
Internet phát triển.
Điện thoại thông minh xuất hiện.
Máy ảnh kỹ thuật số phổ biến.
Mạng xã hội bùng nổ.
Con người bắt đầu tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày.
Cùng lúc đó, năng lực tính toán của máy tính tăng lên mạnh mẽ, đặc biệt với sự phát triển của GPU và các hệ thống tính toán song song.
AI có thêm hai thứ mà những thế hệ trước còn thiếu:
dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Mạng nơron sâu – Deep Learning – bắt đầu thể hiện sức mạnh vượt trội trong nhiều bài toán.
Máy tính có thể nhận dạng hình ảnh.
Nhận dạng giọng nói.
Dịch ngôn ngữ.
Phân loại dữ liệu.
Phát hiện vật thể.
Chơi những trò chơi phức tạp.
Và từng bước tiến gần hơn đến khả năng xử lý những nhiệm vụ vốn được xem là đặc trưng của trí thông minh con người.
Bước ngoặt AlphaGo
Năm 2016, thế giới chứng kiến một khoảnh khắc mang tính biểu tượng.
Hệ thống AlphaGo của DeepMind đánh bại kỳ thủ cờ vây hàng đầu Lee Sedol.
Cờ vây từng được xem là một thử thách đặc biệt đối với AI bởi số lượng nước đi khổng lồ và tính trực giác cao của trò chơi.
Chiến thắng ấy không đơn giản là chuyện một chiếc máy thắng một con người.
Nó gửi đi một thông điệp mạnh mẽ:
Máy móc có thể học được những chiến lược mà con người không trực tiếp lập trình từng bước.
AI bắt đầu chuyển từ những hệ thống chủ yếu làm theo quy tắc được viết sẵn sang những hệ thống có khả năng học từ dữ liệu.
Và rồi AI bắt đầu biết “sáng tạo”
Nếu AI trước đây chủ yếu được dùng để nhận biết và dự đoán, thì một bước ngoặt mới xuất hiện:
AI tạo sinh – Generative AI.
Các mô hình AI mới có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã lập trình.
Đây là một thay đổi rất lớn.
Một cỗ máy không chỉ còn trả lời:
“Đây là gì?”
Nó bắt đầu có thể thực hiện những yêu cầu như:
“Hãy viết cho tôi một bài báo.”
“Hãy tạo một bức tranh.”
“Hãy viết một chương trình.”
“Hãy dịch tài liệu này.”
“Hãy sáng tác một bài hát.”
“Hãy giải thích vấn đề này.”
AI bắt đầu trở thành một công cụ tương tác trực tiếp với con người.
Từ máy tìm kiếm đến người cộng tác
Điều đặc biệt của thế hệ AI hiện nay không chỉ nằm ở khả năng xử lý thông tin.
Nó nằm ở giao tiếp.
Con người có thể nói chuyện với máy bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Không cần biết lập trình.
Không cần hiểu sâu về cấu trúc dữ liệu.
Không cần biết bên trong mô hình có hàng tỷ tham số như thế nào.
Chúng ta chỉ cần đặt câu hỏi.
Và máy có thể phản hồi.
Điều này làm thay đổi mối quan hệ giữa con người và máy tính.
Trong nhiều thập kỷ, con người phải học cách nói theo ngôn ngữ của máy.
Ngày nay, máy đang ngày càng học cách hiểu ngôn ngữ của con người.
Từ AI đến AGI
Nhưng câu chuyện chưa dừng lại ở đó.
Một câu hỏi lớn hơn đang xuất hiện:
Liệu chúng ta có thể tạo ra AGI – Artificial General Intelligence, trí tuệ nhân tạo tổng quát?
Một hệ thống không chỉ giỏi một nhiệm vụ cụ thể mà có khả năng học hỏi và giải quyết nhiều loại vấn đề khác nhau, thích nghi với hoàn cảnh mới và sử dụng kiến thức từ lĩnh vực này để hỗ trợ lĩnh vực khác.
Nếu AI hiện tại giống như một công cụ rất mạnh, thì AGI được kỳ vọng có thể trở thành một hệ thống trí tuệ có tính tổng quát cao hơn.
Và xa hơn nữa là những câu hỏi về ASI – Artificial Superintelligence, một dạng trí tuệ nhân tạo có năng lực vượt xa con người trên nhiều lĩnh vực.
Đây vẫn là những vấn đề mở.
Không ai có thể chắc chắn tương lai sẽ diễn ra chính xác như thế nào.
Nhưng một điều đã rõ:
Cánh cửa ấy đã được mở.
Tôi nhớ lại cuốn sách năm nào
Đôi khi tôi tự hỏi:
Nếu ngày ấy tôi biết rằng những mạng nơron được vẽ trên trang sách sẽ một ngày trở thành nền tảng cho những hệ thống có thể trò chuyện, viết văn, lập trình, sáng tạo hình ảnh, phân tích dữ liệu và hỗ trợ con người trong vô số lĩnh vực, có lẽ tôi đã nhìn cuốn sách ấy bằng một ánh mắt khác.
Nhưng có lẽ điều thú vị nhất không phải là AI đã đi xa đến đâu.
Mà là:
một ý tưởng nhỏ có thể tồn tại trong trí nhớ của một đứa trẻ hàng chục năm, rồi một ngày trở thành hiện thực ngay trước mắt nó.
Ngày còn bé, tôi chỉ có một cuốn sách.
Ngày hôm nay, tôi có thể trò chuyện trực tiếp với một hệ thống AI.
Khoảng cách giữa hai thời điểm ấy là cả một hành trình dài của nhân loại:
Từ những mạch điện đơn giản đến siêu máy tính.
Từ những chương trình được viết từng dòng đến những mô hình học từ lượng dữ liệu khổng lồ.
Từ những nơron nhân tạo đầu tiên đến các mô hình AI hiện đại.
Từ câu hỏi “Máy có thể suy nghĩ không?”
đến câu hỏi lớn hơn:
“Con người sẽ làm gì khi trí tuệ không còn là đặc quyền duy nhất của sinh học?”
Một chương mới của lịch sử nhân loại
AI không chỉ là một sản phẩm công nghệ.
Nó có thể trở thành một hạ tầng trí tuệ mới của xã hội.
Nó sẽ tác động đến giáo dục, y tế, khoa học, sản xuất, kinh tế, truyền thông, nghệ thuật, quốc phòng và cách con người làm việc.
Nhưng cùng với cơ hội là những câu hỏi chưa có câu trả lời cuối cùng:
Ai chịu trách nhiệm khi AI mắc sai lầm?
Làm thế nào để kiểm soát những hệ thống ngày càng mạnh?
Con người sẽ làm gì khi nhiều công việc trí óc được tự động hóa?
Giá trị của sáng tạo con người sẽ thay đổi như thế nào?
Và quan trọng nhất:
AI sẽ trở thành công cụ của con người, hay con người sẽ phải học cách sống cùng một dạng trí tuệ mới?
Không ai biết chắc.
Nhưng lịch sử công nghệ cho thấy một điều:
Mỗi khi con người tạo ra một công cụ mới, chính công cụ ấy lại mở ra những khả năng mà thế hệ trước khó có thể tưởng tượng.
Có lẽ AI cũng vậy.
Từ một đứa trẻ đến tương lai
Tôi vẫn nhớ hình ảnh một đứa trẻ cầm cuốn sách nói về trí tuệ nhân tạo và mạng nơron thần kinh nhân tạo.
Khi ấy, tương lai nằm trong những trang sách.
Ngày hôm nay, tương lai đang nằm ngay trước mắt chúng ta.
Và có thể vài chục năm nữa, một đứa trẻ khác sẽ cầm trên tay một cuốn sách về lịch sử AI.
Nó sẽ đọc về những chiếc máy tính đầu tiên.
Về Turing.
Về những mạng nơron sơ khai.
Về Deep Learning.
Về AI tạo sinh.
Về những bước tiến tới AGI.
Và có thể nó sẽ mỉm cười khi nghĩ rằng:
“Ngày xưa, con người từng ngạc nhiên khi máy tính biết nói chuyện.”
Bởi khi ấy, có lẽ câu hỏi của nhân loại sẽ không còn là:
“Máy có thể thông minh đến đâu?”
Mà sẽ là:
“Con người có thể cùng trí tuệ nhân tạo xây dựng một nền văn minh tốt đẹp đến đâu?”
Cuốn sách ngày nào đã mở ra một câu hỏi.
Còn tương lai sẽ là câu trả lời.
Và chúng ta đang sống ngay trong những trang đầu tiên của chương mới ấy.
Để lại một bình luận