Chúng ta đang gần chạm tới cột mốc thay đổi có tầm vóc sánh ngang với sự kiện loài người xuất hiện trên Trái Đất – Vernor Vinge

Lời chú của tác giả: Lý do mà bài viết này ngốn tới ba tuần để hoàn thiện là do càng đào sâu vào vấn đề Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence), tôi càng không tin nổi vào mắt mình. Rất nhanh chóng, tôi nhận ra rằng những điều đang xảy ra trong giới trí tuệ nhân tạo không chỉ là một chủ đề vô cùng quan trọng, mà nó chính xác là chủ đề quan trọng nhất đối với tương lai của chúng ta. Vì vậy, tôi muốn tìm hiểu càng nhiều càng tốt về nó, và sau đó, tôi muốn chắc chắn rằng tôi viết được một bài post giải thích một cách thật cặn kẽ về tình hình hiện tại và tầm quan trọng của nó. Do vậy, cũng không có gì đáng ngạc nhiên – bài viết trở nên quá dài và tôi phải chia nó thành hai phần (P/S: Mình sẽ đăng thành 6 phần)
—
Chúng ta đang gần chạm tới cột mốc thay đổi có tầm vóc sánh ngang với sự kiện loài người xuất hiện trên Trái Đất – Vernor Vinge.
Cảm giác khi đứng ở vị trí này ra sao nhỉ?


 
Có lẽ sẽ khá là hú hồn đấy – nhưng lúc này bạn hãy nhớ lại một chút – đứng trên đồ thị thời gian nghĩa là sao: bạn sẽ chẳng thể nhìn thấy phía bên phải mình như thế nào. Nên thực ra cảm giác thật sự là thế này kia:


Nên có lẽ bạn cảm thấy cũng khá là thường thôi…
—
Đọc thêm:

Một tương lai xa vời – Đang ở ngay trước mắt

Hãy tưởng tượng: nếu như bây giờ bạn ngồi lên cỗ máy thời gian đi ngược trở lại năm 1750 – thời kì mà thế giới chẳng có mấy ý niệm về việc sử dụng năng lượng, còn liên lạc đường dài có nghĩa là bạn phải hét lên thật lớn hoặc bắn đại bác lên trời, và tất cả các phương tiện vận tải đều chạy bằng năng lượng cỏ khô. Khi bạn đã tới nơi, bạn tóm bừa lấy một anh chàng, kéo anh ta tới năm 2015, rồi dẫn anh ta đi dạo một vòng và quan sát phản ứng của anh ta với xung quanh. Có lẽ chúng ta chẳng thể tưởng tượng nổi anh ta xử lý hình ảnh của thế giới này ra sao, với những cái hộp bóng loáng lướt trên xa lộ, việc nói chuyện với những người vừa mới ở phía bên kia của đại dương trong ngày hôm nay thôi, hay xem những trận đấu thể thao đang diễn ra cách đây cả nghìn dặm, hay nghe một bản hòa tấu được trình diễn cách đây 50 năm, hay táy máy chiếc hộp ảo thuật mà anh ta có thể dùng để ghi lại một khoảnh khắc sống động hay ghi lại những chuyển động của cuộc sống, tạo ra một bản đồ với một cái chấm xanh kì dị di chuyển theo mỗi bước ta đi, nhìn thấy mặt một người và chuyện phiếm với họ dù họ ở đầu kia đất nước và cả tỉ thứ chuyện ma thuật quái đản nữa. Đấy là thậm chí còn chưa đến lúc bạn cho anh ta coi mạng internet hay giải thích về Trạm Vũ trụ Quốc tế, máy gia tốc hạt lớn, vũ khí hạt nhân, hay là thuyết tương đối rộng.
Trải nghiệm này, với anh ta mà nói, chẳng phải là đáng ngạc nhiên, hay là đáng kinh ngạc, thậm chí chẳng phải là sững sờ tê dại nữa – những từ đó chẳng đủ để diễn tả đâu. Anh ta có khả năng chết cứng ngay ở đó ấy chứ.
Nhưng đây mới là thứ thú vị – nếu như anh ta sau đó quay lại năm 1750 và bắt đầu thấy ghen tị vì chúng ta đem phản ứng của anh ta ra làm trò cười và quyết định rằng anh ta cũng muốn thử chuyện đó, và rồi anh ta lên cỗ máy thời gian và đi ngược lại đúng số năm đó, nhặt một người từ những năm 1500, đem người kia tới năm 1750, và dẫn anh ta đi quanh một vòng. Cái người từ năm 1500 đó sẽ thấy rất kinh ngạc trước trước kha khá thứ – nhưng khả năng anh ta chết cứng là khá nhỏ. Trải nghiệm của anh ta chẳng thể so sánh được với anh chàng kia, bởi vì dẫu cho năm 1500 rất khác so với năm 1750, sự khác biệt đó là quá ít ỏi so với sự khác biệt giữa năm 1750 và năm 2015. Anh chàng từ năm 1500 sẽ biết thêm vài thứ xoắn não về vũ trụ và vật lý, anh ta hẳn sẽ ấn tượng về việc hóa ra châu Âu lại sốt lên vì chủ nghĩa đế quốc đến vậy, và anh ta sẽ phải vẽ lại bản đồ thế giới trong đầu mình. Nhưng quan sát cuộc sống thường ngày ở năm 1750 – giao thông, liên lạc, vân vân – sẽ chẳng thể làm anh ta chết ngất được.
Không, để cho anh chàng ở năm 1750 được thỏa mãn ở mức của chúng ta khi quan sát anh ta, anh ta sẽ phải đi ngược lại xa hơn nữa – có lẽ phải đi tít tới năm 12 000 trước công nguyên, trước khi cuộc cách mạng nông nghiệp dọn đường cho những đô thị và các nền văn minh mọc lên. Nếu như có ai đó từ cái thời kỳ săn bắt hái lượm – thời kỳ mà con người cũng chẳng khác con vật là bao – nhìn thấy những đế chế năm 1750 của nhân loại với những tháp nhà thờ, những con tàu vượt biển, với khái niệm “ở trong nhà”, và những đỉnh cao tri thức vĩ đại và khám phá mà con người tích tụ được – hẳn anh chàng này sẽ chết thật đấy.
Đọc thêm:
Và sau đó, nếu như, sau khi chết rồi, chính anh ta lại trở nên ghen tức và muốn làm điều tương tự. Nếu như anh ta đi ngược lại 12 000 năm nữa, tới năm 24 000 trước CN và tóm lấy một anh chàng và mang anh ta tới năm 12 000 trước CN, cho anh ta đi dạo một vòng, thì người mới này sẽ phản ứng kiểu, “Ờ rồi thì sao ý ông là gì?”. Để cho anh chàng năm 12 000 trước CN có được niềm vui đó, anh ta sẽ phải đi ngược lại khoảng 100 000 nghìn năm để kiếm một ai đó để anh ta trình diễn màn làm ra lửa và giao tiếp bằng ngôn ngữ cho người đó – lần đầu tiên.
Để cho ai đó bị mang tới tương lai và chết vì mức độ kinh ngạc mà người đó trải qua, người đó phải được mang tới trước đủ số năm mà “tiến bộ phát triển đạt ngưỡng chết”, hay là một Đơn vị Phát triển Đủ chết (Die Progress Unit – DPU) đã được tích tụ đủ. Như đã thấy, một DPU mất khoảng 100 000 năm trong thời săn bắt hái lượm, nhưng sau cách mạng nông nghiệp thì tốc độ này tăng lên, chỉ mất khoảng 12 000 năm. Thời hậu cách mạng công nghiệp thì tiến trình này nhanh hơn nhiều, đến mức một người ở năm 1750 chỉ cần đi tới khoảng vài trăm năm là đã đạt tới DPU rồi.
Hình mẫu này – khi tiến bộ của loài người tăng tốc dần cùng với thời gian tiến về phía trước – là điều mà nhà tương lai học Ray Kurzweil gọi là Quy luật Tăng tốc theo cấp số nhân (Law of Accelerating Returns). Điều này xảy ra do những xã hội tiến bộ ở cấp cao hơn sở hữu khả năng tiến bộ ở tốc độ lớn hơn những xã hội ở cấp thấp hơn – chính bởi vì chúng tiến bộ hơn. Loài người ở thế kỉ 19 biết nhiều hơn và có những công nghệ tốt hơn là ở thế kỉ 15, vậy nên chẳng có gì đáng ngạc nhiên là loài người tạo ra nhiều tiến bộ trong thế kỷ 19 hơn là thế kỷ 15 – xã hội loài người ở thế kỉ 15 chẳng đáng để so với xã hội loài người ở thế kỷ 19 (1).
Điều này cũng đúng ở các quy mô nhỏ hơn. Bộ phim Trở lại tương lai (Back to the Future) ra mắt vào năm 1985, và “quá khứ” trong đó là năm 1955. Trong bộ phim, khi nhân vật Michael J. Fox quay về năm 1955, cậu ta đã bị bất ngờ bởi sự mới mẻ của TV, giá của những lon soda, sự thờ ơ với những tiếng rít của đàn ghi ta điện, và sự đa dạng của tiếng lóng. Đó là một thế giới khác, đương nhiên là như vậy – nhưng nếu như bộ phim được sản xuất trong hiện tại còn quá khứ là năm 1985, thì bộ phim sẽ càng thú vị và khác biệt hơn nữa. Nhân vật sẽ bị đặt trong bối cảnh còn chưa xuất hiện máy tính cá nhân, mạng internet hay là điện thoại di động – cậu Marty McFly của ngày nay, một thiếu niên sinh vào cuối thập niên 90, sẽ càng sửng sốt hơn ở năm 1985 so với cậu McFly trong bộ phim đối với năm 1955.
Lý do cũng giống như khi chúng ta bàn khi trước – Luật Tăng tốc theo cấp số nhân. Tốc độ tiến bộ giữa năm 1985 và 2015 cao hơn nhiều so với tốc độ giữa năm 1955 và 1985 – bởi vì cặp đầu nằm trong thời kì tiến bộ hơn – nên nhiều thay đổi đã xảy ra hơn trong 30 năm gần đây hơn là 30 năm trước đó.
Vậy là – tiến bộ ngày càng trở nên tầm vóc hơn và diễn ra mỗi lúc một nhanh hơn. Điều này gợi ra một viễn cảnh hết sức hoành tráng, có phải không?
Kurzweil chỉ ra rằng bước tiến của toàn thế kỷ 20 chỉ mất có 20 năm để hoàn thành với tốc độ phát triển ở năm 2000 – tức là, cho tới năm 2000, tốc độ phát triển đã nhanh hơn gấp 5 lần so với tốc độ phát triển trung bình của toàn thế kỷ 20. Ông tin rằng một khối lượng phát triển tương đương với khối lượng của toàn thế kỉ 20 đã diễn ra trong khoảng thời gian từ năm 2000 tới năm 2014 và rằng một khối lượng tương đương sẽ chạm mốc vào năm 2021, trong vòng vỏn vẹn 7 năm. Một vài thập niên nữa, ông cho rằng khối lượng đó sẽ được lặp lại tới vài lần trong một năm, và sau đó thì có lẽ chỉ còn vài lần trong một tháng. Tựu chung lại, do Luật Tăng tốc theo cấp số nhân, Kurzweil tin rằng thế kỷ 21 sẽ đạt được khối lượng tiến bộ gấp 1000 lần khối lượng của thế kỷ 20. (2)
Nếu như Kurzweil và những người ủng hộ ông đoán đúng, thì có lẽ chúng ta sẽ kinh ngạc với hình ảnh của năm 2030 y hệt như anh chàng 1750 đi tới năm 2015 vậy – tức nghĩa là mốc DPU tiếp theo sẽ chỉ tốn khoảng vài thập kỷ – và thế giới ở năm 2050 sẽ khác biệt kinh khủng so với thế giới hiện nay đến mức ta chẳng thể nhận ra nổi.
Đó không phải là khoa học viễn tưởng. Đó là điều mà nhiều nhà khoa học thông minh và hiểu biết hơn tôi và bạn rất nhiều tin tưởng chắc chắn – và nếu như nhìn lại lịch sử, đó là điều mà chúng ta có thể dự đoán được bằng logic.
Đọc thêm:
Vậy thì tại sao, khi bạn nghe tôi nhắc tới câu “35 năm nữa thế giới sẽ trở nên chẳng thể nhận ra nổi,” có phải bạn thoáng nghĩ rằng “Ngầu thiệt, nhưng chắc là không đâu”? Ba lý do chúng ta hết sức hoài nghi về những dự đoán lạ thường về tương lai là:
1, Khi bàn về lịch sử, chúng ta có xu hướng nghĩ theo tuyến tính. Khi chúng ta tưởng tượng về những phát triển trong 30 năm nữa, chúng ta liên tưởng tới mức độ phát triển của 30 năm trước để hình dung ra điều đó. Khi chúng ta nghĩ về mức độ thay đổi của thế giới trong thế kỷ 21, chúng ta gán cho năm 2000 cái mốc bắt đầu và cộng dồn vào mức phát triển của thế kỉ 20. Đây chính là lỗi mà anh chàng năm 1750 đã mắc phải khi túm lấy một người từ năm 1500 và hy vọng sẽ làm anh này kinh ngạc ở mức anh ta đã bị khi tiến lên trước cùng một khoảng thời gian. Chúng ta thường cảm tính suy nghĩ theo tuyến tính, trong khi đáng lẽ phải nghĩ theo cấp số nhân. Nếu có ai đó thông minh hơn, họ hẳn sẽ không đoán định tiến trình trong 30 năm sau bằng cách nhìn lại 30 năm trước, mà sẽ nhìn vào tốc độ phát triển hiện tại và dựa vào đó mà suy đoán. Họ sẽ chính xác hơn một chút, nhưng vẫn còn cách khá xa sự thật. Để dự đoán chính xác, bạn cần phải tưởng tượng mọi thứ ở tốc độ nhanh hơn rất nhiều so với tốc độ hiện thời.


2) Quỹ đạo của thời kỳ ngay sát hiện tại đem lại một cái nhìn lệch lạc. Đầu tiên là, ngay cả một đường hàm mũ rất dốc cũng có vẻ tuyến tính nếu như bạn chỉ nhìn vào một đoạn rất nhỏ của nó, giống như khi bạn nhìn vào một đoạn nhỏ trong một đường tròn khổng lồ, đường này sẽ giống như một đoạn thẳng vậy. Hai là, tăng trưởng theo hàm mũ không hẳn lúc nào cũng láng mượt và đồng nhất. Kurzweil giải thích rằng tăng trưởng diễn ra theo các “đường chữ S”:


Một đoạn S được tạo ra bởi những làn sóng tiến bộ khi một thức dạng mới trỗi dậy trên toàn cầu. Đường cong này trải qua ba thời kỳ:
  1. Tăng trưởng chậm (giai đoạn đầu của tăng trưởng hàm mũ)
  2. Tăng trưởng nhanh (giai đoạn sau, giai đoạn bùng nổ của tăng trưởng hàm mũ)
  3. Giảm tốc dần khi thức dạng đạt tới mức trưởng thành. (3)
Nếu như bạn chỉ nhìn vào thời kì ngay sát trước, phần chữ S mà bạn nhìn vào sẽ làm cho bạn có một nhận thức lệch lạc về tốc độ phát triển. Mẩu thời gian giữa năm 1995 và 2007 đã chứng kiến sự bùng nổ của internet, sự xuất hiện của Microsoft, Google, và Facebook trong nhận thức của công chúng, khai sinh cho mạng xã hội, và sự xuất hiện của điện thoại di động và sau đó là điện thoại thông minh. Đó là thời kỳ 2: thời kì bùng nổ của đường S. Nhưng từ 2008 tới 2015 thì lại yên ắng hơn, ít nhất là trong mặt trận công nghệ. Một người khi nghĩ tới tương lai trong hiện tại sẽ có thể xem xét những năm gần nhất đó và đánh giá thấp tốc độ tăng trưởng hiện tại, nhưng như thế là thiếu cái nhìn toàn cảnh. Thực chất, một thời kỳ 2 bùng nổ khác có thể đang được thai nghén ngay từ lúc này.
3) Kinh nghiệm của chính chúng ta biến chúng ta thành những lão già cứng đầu khi nói tới tương lai. Chúng ta hình thành những ý niệm về thế giới bằng những trải nghiệm cá nhân, và những trải nghiệm đó đã khắc sâu rằng tốc độ phát triển trong thời kỳ gần đây chính là cái cách mà “mọi thứ diễn ra”. Chúng ta đồng thời cũng bị giới hạn bởi sức tưởng tượng của bản thân, dựa vào kinh nghiệm cá nhân để vẽ ra những dự đoán về tương lai – nhưng thường thì, những điều chúng ta biết không hẳn cho chúng ta những thước đo chính xác về tương lai. Khi chúng ta nghe thấy một dự báo tương lai đi ngược lại những ý niệm dựa trên kinh nghiệm về mọi thứ diễn ra như thế nào, bản năng mách bảo chúng ta rằng dự báo đó hẳn rất ngây thơ. Nếu như tôi nói với bạn, chỉ ngay trong bài post này thôi, rằng bạn sẽ sống tới 150, 250 tuổi, hay thậm chí sẽ bất tử, bản năng của bạn sẽ là, “Ngớ ngấn thật – lịch sử cho tôi biết rằng chẳng có ai là sống mãi được cả.” Và đúng vậy, rõ ràng chẳng có ai trong quá khứ mà chưa chết cả. Nhưng chưa từng có ai đi máy bay cho tới khi máy bay được phát minh ra đó thôi.
Vậy là khi khônggggg có thể sẽ là cảm giác theo bạn trong suốt quá trình đọc bài viết này, nó rất có thể sẽ sai. Sự thật là, nếu như chúng ta đi theo đúng logic và chờ đợi các khuôn mẫu lịch sử được lặp lại, chúng ta phải kết luận rằng rất nhiều, cực kì, vô cùng nhiều điều sẽ thay đổi trong những thập kỷ tới đây, nhiều hơn những gì bản năng mách bảo chúng ta. Logic chỉ ra rằng nếu như một loài tiến bộ nhất trên một hành tinh cứ tiếp tục tạo ra những bước nhảy vọt ngày càng lớn hơn với tốc độ ngày càng cao hơn, ở một thời điểm nào đó, loài này sẽ nhảy một bước lớn tới mức sẽ làm thay đổi toàn bộ cuộc sống như họ từng biết và nhận thức họ có về thế nào là một con người – giống như là tiến hóa đã nhảy vọt những bước lớn hướng về trí tuệ cho đến khi nó nhảy một bước khổng lồ và tạo ra con người và thay đổi hoàn toàn cái gọi là sự sống của bất kỳ loài nào trên hành tinh này. Và nếu như bạn dành thời gian theo dõi những điều đang diễn ra trong khoa học và công nghệ, bạn sẽ nhận ra kha khá những dấu hiệu lặng lẽ ám chỉ rằng cuộc sống mà chúng ta từng biết sẽ không thể nào thoát khỏi ảnh hưởng của bước nhảy tiếp theo.
—

Con đường tới Siêu trí tuệ

AI là gì?

Nếu như bạn giống như tôi, tức là bạn đã từng nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo (AI) là một khái niệm khoa học viễn tưởng ngốc nghếch, nhưng dạo gần đây bắt đầu nghe nó được nhắc tới một cách rất nghiêm túc bởi những người đáng tin cậy, và bạn chẳng hiểu gì mấy về chuyện này.
Có ba lý do khiến mọi người khá bối rối khi nghe về AI:
  • Chúng ta liên tưởng AI tới các bộ phim. Chiến tranh giữa các vì sao, Kẻ hủy diệt, 2001: Bản Odyssey Vũ trụ. Nhà Jetsons. Và tất cả đều là tưởng tượng, kể cả cáh nhân vật robot. Nên chúng ta cảm thấy AI có vẻ chỉ là viễn tượng thôi.
  • AI là một chủ đề rất rộng. Nó bao gồm từ máy tính trong điện thoại của bạn tới xe tự lái hay điều gì đó trong tương lai sẽ làm thay đổi thế giới một cách khủng khiếp. AI bao trùm tất cả những thứ đó, vậy nên khá dễ gây nhầm lẫn.
  • Chúng ta thường xuyên sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày nhưng thường không biết đó chính là AI. John McCarthy, cha đẻ của thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” (AI) vào năm 1956, kêu ca rằng “cứ đến lúc nó hoạt động được thì chẳng ai gọi nó là AI nữa.” (4) Do hiệu ứng này, AI nghe giống như là một dự đoán huyền bí về tương lai hơn là một thực tế. Cùng lúc đó, nghe nó như thể là một khái niệm huyễn hoặc trong quá khứ chưa bao giờ tạo ra được thành quả vậy. Ray Kurzweil nói rằng nhiều người kết luận rằng AI đã thất bại từ những năm 80, và so sánh điều này như thể “khăng khăng rằng internet dã chết trong cái thời bùng nổ tên miền vào đầu những năm 2000.” (5)
Giờ chúng ta cần làm rõ vấn đề một chút. Đầu tiên là, hãy ngừng nghĩ tới robot. Robot chỉ là cái vỏ chứa cho AI, đôi khi có dạng mô phỏng con người, đôi khi không – nhưng AI chính là bộ máy chứa bên trongrobot. AI là bộ não, còn robot là thân thể của nó – nếu như nó có thân thể. Ví dụ như, phần mềm và dữ liệu của Siri chính là AI, giọng phụ nữ mà chúng ta nghe thấy là dạng nhân cách hóa của AI đó, và ở đây chẳng có robot nào cả.
Thứ hai là, bạn có thể đã từng nghe qua thuật ngữ “dị biệt” hay “dị biệt công nghệ” (technological singularity). Thuật ngữ này được sử dụng trong toán học để miêu tả một trường hợp tiệm cận mà tất cả những định luật thông thường không còn đúng nữa. Nó được sử dụng trong vật lý để diễn tả một hiện tượng như là một lỗ đen đặc quánh và nhỏ vô cùng hay là điểm mà tất cả mọi thứ cô đặc lại ngay trước vụ nổ Big Bang. Nhắc lại, đó là những tình huống mà những quy luật thông thường không còn đúng nữa. Vào năm 1993, Vernor Vinge viết một bài luận nổi tiếng, trong đó ông sử dụng thuật ngữ này để gọi  một thời khắc trong tương lai, khi trí thông minh công nghệ vượt quá trí tuệ của chính chúng ta – thời khắc mà, đối với ông, cuộc sống như ta từng biết sẽ thay đổi vĩnh viễn và những quy luật thông thường bị phá vỡ. Ray Kurzweil có can thiệp vào một chút bằng cách định nghĩa điểm dị biệt là khi Quy luật tăng tốc theo hàm mũ đạt tới tốc độ quá ngưỡng, và sau đó chúng ta sẽ sống trong một thế giới hoàn toàn mới mẻ. Tôi nhận thấy rằng nhiều nhà nghiên cứu AI hiện nay không còn sử dụng thuật ngữ này, và nó cũng khá dễ nhầm lẫn, nên trong bài viết này tôi sẽ không sử dụng nó nhiều (dù vậy, ý tưởng đằng sau nó vẫn là trọng tâm trong suốt toàn bài).
Cuối cùng là, trong khi có rất nhiều loại hay dạng của AI vì AI là một khái niệm rất rộng, cách phân loại sâu sắc nhất mà chúng ta cần quan tâm là dựa vào năng lực của AI. Có ba loại năng lực AI chính:
Năng lực AI 1) Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI): Đôi khi được gọi với cái tên AI yếu, ANI là loại AI chỉ tập trung vào một lĩnh vực. Có AI đánh thắng nhà vô địch thế giới về cờ vua, nhưng đó là điều duy nhất nó có thể làm được. Nếu như bạn đặt câu hỏi cho nó về việc làm thế nào để dự trữ dữ liệu trong ổ cứng tốt hơn, nó sẽ chẳng thể đáp lại được.
Năng lực AI 2) Trí tuệ nhân tạo rộng (Artificial General Intelligence – AGI): Đôi khi được gọi là AI mạnh, hay AI cấp độ người, AGI là một bộ máy thông minh ở cấp trung bình của con người – một cỗ máy có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể xử lý được. Tạo ra AGI là một nhiệm vụ khó khăn hơn nhiều so với ANI, và chúng ta vẫn chưa thể làm được điều này. Giáo sư Linda Gottfredson mô tả trí tuệ là “một năng lực tinh thần rất chung bao gồm nhưng không hạn chế trong khả năng lý luận, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề, tư duy trừu tượng, hiểu được những ý tưởng phức tạp, học hỏi nhanh và học hỏi từ kinh nghiệm.” AGI sẽ có thể làm được tất cả những điều này một cách dễ dàng y hệt như bạn vậy.
Năng lực AI 3) Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence – ASI): Nhà triết học và trí tuệ nhân tạo học Oxford hàng đầu, Nick Bostrom, định nghĩa siêu trí tuệ là “một trí tuệ thông minh hơn tất cả những bộ não uyên bác nhất trên tất cả mọi lĩnh vực, bao gồm cả sáng tạo khoa học, trí khôn thông thường và năng lực xã hội.” ASI dao động từ một cỗ máy chỉ thông minh hơn con người một chút cho tới một cỗ máy thông minh gấp hàng triệu tỷ lần một người bình thường. ASI là lý do cho sự cuốn hút của chủ đề về AI và cũng là lý do những cụm từ “bất tử” và “tuyệt chủng” sẽ cùng xuất hiện khá nhiều lần trong bài viết này.
Hiện nay, con người đã chinh phục được cấp độ thấp nhất của năng lực AI –
ANI – theo rất nhiều cách khác nhau, và chúng phổ biến ở khắp nơi. Cuộc cách mạng AI là con đường đi từ ANI, cho tới AGI, rồi tới ASI – một lộ trình mà chúng ta có thể sống sót hoặc không, nhưng dù là thế nào đi nữa, cũng sẽ thay đổi tất cả mọi thứ.
Giờ hãy quan sát kỹ lưỡng hơn con đường này dưới con mắt của những nhà tư tưởng hàng đầu trong lĩnh vực này, cùng với lý do tại sao cuộc cách mạng này sẽ diễn ra sớm hơn rất nhiều so với những gì bạn nghĩ:

Chúng ta đang ở đây – Một thế giới phụ thuộc vào ANI

ANI là một cỗ máy có trí tuệ tương đương hay vượt quá trí tuệ và độ hiệu quả của con người trong một lĩnh vực cụ thể. Một số ví dụ như là:
  • Xe ô tô chứa đầy những hệ thống ANI, từ bộ não máy tính đảm nhiệm chức năng vận hành phanh phản khóa (anti-block brakes) cho tới máy đo đồng hồ xăng. Xe tự lái của Google, mà hiện nay đang được thử nghiệm, sẽ chứa những hệ thống ANI tiên tiến dùng để nhận biết và phản ứng lại với môi trường xung quanh.
  • Điện thoại của bạn là một nhà máy ANI thu nhỏ. Khi bạn điều hướng theo ứng dụng bản đồ, nhận được gợi ý nghe nhạc theo sở thích cá nhân trên Pandora, xem dự báo thời tiết, nói chuyện với Siri, hay là cả tỉ thứ công việc thường nhật khác, bạn đang sử dụng ANI.
  • Bộ lọc thư rác trong thư điện tử là một loại ANI điển hình – nó được tải đầy trí tuệ về việc làm thế nào để nhận ra đâu là thư rác, và rồi nó học hỏi và tự điều chỉnh theo chính bạn khi nó thu thập được những kinh nghiệm về những thói quen của bạn. Nest Thermostat cũng làm chính như vậy khi nó nhận ra những thói quen điển hình của bạn và điều chỉnh phản ứng theo đó.
  • Bạn nhớ cảm giác gai người khi bạn tìm một sản phẩm trên Amazon và rồi bạn thấy chính sản phẩm đó xuất hiện trong mục “gợi ý cho bạn” ở một trang web khác, hay khi Facebook làm thế nào đó biết được ai nên được kết bạn với bạn chứ? Đó là một mạng lưới các hệ thống ANI, cùng làm việc để thông báo với nhau về bạn là ai và bạn thích gì và rồi dùng thông tin đó để quyết định trình ra trước mắt bạn thứ gì. Điều tương tự với mục “Những người mua món này cũng sẽ mua…” của Amazon – đó là một hệ thống ANI với nhiệm vụ là thu thập thông tin từ hành vi của hàng triệu người mua hàng và tổng hợp những thông tin đó để “upsell” bạn một cách thông minh và khiến bạn mua nhiều hơn nữa.
  • Google Translate là một hệ thống ANI cổ điển điển hình khác – rất ấn tượng trong một nhiệm vụ cụ thể. Nhận diện giọng nói cũng tương tự như thế, và có hàng tá các ứng dụng sử dụng hai ANI đó thành một đội, giúp bạn có thể nói một câu bằng một ngôn ngữ rồi máy tính sẽ nói lại câu đó trong một ngôn ngữ khác.
  • Khi máy bay hạ cánh, không người nào quyết định nó sẽ đỗ ở cửa số mấy. Cũng không phải con người quyết định giá vé máy bay.
  • Những nhà vô địch thế giới trong các bộ môn Checkers, Scrablle, Backgammon và Othello giờ đều là ANI hết.
  • Cỗ máy tìm kiếm Google là một bộ não ANI khổng lồ với những phương pháp hết sức phức tạp để xếp hạng các trang web và quyết định trình ra cho bạn xem cái nào. Newsfeed của Facebook cũng vậy.
  • Và đó chỉ là những ví dụ trong giới tiêu dùng. Những hệ thống ANI phức tạp được sử dụng rộng rãi trong những phân ngành hay những ngành công nghiệp như quân sự, sản xuất, và tài chính (những nhà giao dịch AI sử dụng thuật toán tần suất cao can thiệp vào hơn nửa những giao dịch chứng khoán tại thị trường Mỹ (6) ), và trong các hệ thống chuyên môn như là giúp đỡ bác sĩ trong việc chuẩn đoán bệnh và, nổi tiếng nhất là Watson của IBM, cỗ máy chứa đủ thông tin và hiểu ngôn ngữ bị bóp méo đủ tốt để nắm chắc phần thắng ngay cả trước những người chơi Jeopardy! thông thái nhất.
Các hệ thống ANI như hiện nay không hẳn là đáng sợ lắm. Tệ nhất chỉ là khi một ANI gặp trục trặc tạo nên một thảm họa riêng biệt như là phá hỏng hệ thống điện, làm cho một nhà máy điện hạt nhân gặp phải một sự cố tai hại, hay gây ra một thảm họa trên thị trường tài chính (như vụ Flash Crash năm 2010 và làm cho thị trường chứng khoán tạm thời tụt dốc không phanh, mang theo khoảng 1 nghìn tỷ đô la giá trị thị trường, và chỉ một phần trong đó được phục hồi khi sự cố được khắc phục).
Nhưng trong khi ANI không có khả năng tạo nên các mối đe dọa diệt chủng, chúng ta nên nhìn nhận hệ sinh thái đang ngày càng bành trướng và tăng dần về độ phức tạp của những ANI tương đối vô hại là một chỉ dấu cho cơn lốc sẽ thay đổi toàn bộ thế giới sắp quét qua. Mỗi đổi mới về ANI sẽ lặng lẽ đặt thêm một viên gạch trên con đường đi tới AGI và ASI. Hay như Aaron Saenz nhìn nhận, các hệ thống ANI của chúng ta “giống như các amino acid trong bát súp nguyên thủy của Trái đất trong thời kỳ đầu” – những nền tảng còn bất động của sự sống mà, trong một ngày không báo trước, bất ngờ sống dậy.


Phần 2
Computer Science