Hai mặt Trí tuệ nhân tạo (K2): Khi AI đạt mức siêu nhiên

Giới chuyên gia tin rằng nếu chúng ta không cẩn thận, những cảnh tượng trong loạt phim đó sẽ không còn là viễn tưởng.

Trí thông minh tổng quát

Hiện nay AI đã vượt trí tuệ con người trong nhiều lĩnh vực chuyên biệt. Chẳng hạn, năm 1997 cỗ máy Deep Blue do IBM phát triển đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov. Năm 2011, IBM phát triển thành công “chuyên gia ngôn ngữ” Watson, cũng đã đánh bại 2 chuyên gia trong trò chơi ngôn ngữ Jeopardy trên truyền hình. Vào năm 2015, cỗ máy Cepheus đánh bại những nhà vô địch trong lĩnh vực xì phé. Hay mới đây nhất, cỗ máy AlphaGo của Google đã tháng nhà vô địch cờ vây người Trung Quốc Ke Jie... Tuy nhiên, các cỗ máy AI hiện nay vẫn chưa đạt tới mức trí thông minh tổng quát (general intelligence - GI), tức không có khả năng xử lý tất cả tình huống xảy ra trong thực tế giống như con người hoặc các loài động vật. Việc đưa AI đạt tới mức GI luôn là thách thức của các nhà phát triển AI từ trước đến nay. Vì khác với con người, máy móc chỉ có thể học một lần một loại kỹ năng.

Chẳng hạn, máy chơi cờ tướng chỉ có thể chơi cờ tướng. Nó có thể học cả tỷ nước đi của cờ tướng, nhưng không thể học dù chỉ một nước đi của cờ vua. Nếu các nhà khoa học muốn cho cỗ máy chơi cờ tướng học cách chơi cờ vua, trước hết họ phải để nó quên tất cả dữ liệu liên quan đến cờ tướng. Các nhà nghiên cứu AI gọi điều này là "thảm họa quên lãng".

Nếu không có khả năng học hỏi, kỹ năng này sẽ chồng lên kỹ năng khác và AI không bao giờ học được như con người, hoặc có đủ linh hoạt để giải quyết những vấn đề theo cách con người có thể làm được. Tuy nhiên, James Kirkpatrick, một chuyên gia trong dự án AI DeepMind của Google, cho biết bộ phận nghiên cứu DeepMind đã phát triển được một thuật toán giúp máy móc có thể học hỏi như con người.  Để xây dựng thuật toán AI mới, các nhà khoa học đã dựa trên những nghiên cứu từ khoa học thần kinh, cho thấy các kết nối não được đánh dấu là quan trọng đối với các kỹ năng đã học được trong quá khứ. Thí dụ, kỹ năng giấu mồi của loài chuột, chúng sẽ không sống sót lâu nếu bí quyết này bị các kỹ năng tìm mồi xóa đi.

Thuật toán AI của DeepMind phản ánh hoạt động này của trí não theo một cách đơn giản. Trước khi chuyển từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ khác, máy sẽ xác định xem các kết nối nào trong mạng lưới là quan trọng nhất cho các nhiệm vụ nó đã học được. Sau đó nó sẽ làm cho việc thay đổi kết nối đó trở nên khó khăn hơn. Với tiến bộ mới nhất của Google, khả năng AI đạt tới mức GI sẽ không còn xa, và khi đó nhiều vấn đề sẽ được đặt ra.

Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: "Có một vấn đề rất lớn đối với xã hội loài người khi AI trở nên phổ biến, đó là chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, chúng ta sẽ cho phép mình nghe theo những quyết định của máy móc, vì đơn giản các cỗ máy luôn đưa ra quyết định chính xác hơn con người". Nguy cơ bị tận diệt
Tuy nhiên, đe dọa lớn nhất từ AI chính là sự tận diệt hoặc nô lệ hóa con người. Sự quan tâm này gần đây đã thu hút sự chú ý của những người nổi tiếng như thiên tài vật lý Stephen Hawking, tỷ phú Bill Gates, doanh nhân công nghệ Elon Musk... Trong cuốn sách Superintelligence (siêu trí tuệ - SI), Nick Bostrom cho rằng khi AI đạt mức thông minh GI, nó có thể tự lập ra những thuật toán mới để đạt tới mức SI. Và với khả năng xử lý điện toán cực nhanh, cộng với việc có thể tổng hợp từ các nguồn dữ liệu lớn (Big Data) nó có thể nhanh chóng vượt qua con người để đạt tới mức siêu nhiên. Cũng giống như loài người hiện nay thống trị tất cả sinh vật trên trái đất vì có trí thông minh hơn hẳn, khi máy móc có trí thông minh vượt trội loài người có khả năng trở thành nô dịch của máy móc. Hoặc, giống như chúng ta để loài nào đó tồn tại vì lòng thương xót của mình, lúc đó sự tồn tại của con người có thể phải phụ thuộc vào lòng thương xót của máy móc. Mà như đã biết, máy móc không có lòng thương xót. Một kịch bản khác, nếu máy móc không cố tình hại con người, nhưng để đạt một mục tiêu nào đó, nó có thể bất chấp hy sinh tất cả, kể cả con người, vì có thể trong “mắt” chúng, con người chỉ giống như một cỗ máy.

Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu rủi ro khoa học tại Đại học Michigan: "AI kết hợp với công nghệ nano có thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng có thể là mối đe dọa lớn nhất đối với con người. Hiện nay Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đang nghiên cứu dự án Autonomous Tactical Robot (EATR), trong đó các robot sẽ sử dụng công nghệ nano để hấp thụ năng lượng bằng những chất hữu cơ có thể là xác người. Đó thực sự là mối đe dọa lớn nhất, khi các robot nano tự tạo ra năng lượng bằng cách ăn các chất hữu cơ từ cây cối và động vật, có thể là cả con người. Nghe có vẻ giống như trong các bộ phim viễn tưởng, nhưng đó là điều hoàn toàn có thể xảy ra. Có lẽ chúng ta nên bắt đầu sợ ngay từ bây giờ". Quan ngại về rủi ro từ trí thông minh nhân tạo đã dẫn đến một số khoản đóng góp và đầu tư cao. Vào tháng 1-2015, Elon Musk đã tặng 10 triệu USD cho Viện Tương lai Cuộc sống để tài trợ cho nghiên cứu về việc tìm hiểu quyết định của AI. Mục tiêu của viện là "phát triển trí tuệ mà chúng ta có thể quản lý".

Musk cũng tài trợ cho các công ty phát triển trí thông minh nhân tạo như Google DeepMind và Vicarious để "để mắt tới những gì đang diễn ra với trí thông minh nhân tạo. Tôi nghĩ rằng có khả năng có một kết cục nguy hiểm ở đó". Hiện nay, có khoảng 50 quốc gia đang nghiên cứu các robot chiến trường, bao gồm Hoa Kỳ, Trung Quốc, Nga và Vương quốc Anh. Nhiều người lo ngại điều này sẽ sớm dẫn đến việc máy móc có thể giết người mà không cần sự can thiệp của con người.