Bài viết kì trước:
Giống như máy tính, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn … Trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào chỉ hai câu hỏi chính: AI là gì và liệu AI có khả năng tồn tại? Với câu hỏi thứ hai, chúng ta sẽ tham khảo bài báo kinh điển của Alan Turing vào thập kỉ 50 về Turing Test.

AI là gì? Định nghĩa và đích đến của AI

Trong giai đoạn vừa qua, nhiều định nghĩa về AI dã được đưa ra. Trong chương này, tôi muốn tập trung vào hai định nghĩa tương phản nhau. Một bởi Marvin Minsky, người tiên phong trong nghiên cứu AI và còn lại bởi Margaret Boden, người tiên phong trong khoa học tri thức.
… trí tuệ nhân tạo, khoa học của việc làm thế nào để máy tính làm những việc cần trí thông minh mà con người đã từng thực hiện. (Minsky, 1968)
… trí tuệ nhân tạo, theo tôi nghĩ là việc sử dụng code và kĩ thuật lập trình để làm sáng tỏ các nguyên lý của sự thông minh nói chung và suy nghĩ của con người nói riêng (Boden, 1977).
Định nghĩa của Minsky cho rằng hướng đi cho AI là nghiên cứu con người để định nghĩa cách lập trình. Định nghĩa Boden cho rằng có một phương pháp đi theo hướng ngược lại: học cách lập trình để hiểu vài thứ về con người. AI, trong thực tế là con đường hai chiều: góc nhìn của Minsky đi từ con người đến máy tính và Boden thì ngược lại và cả hai đều không có vấn đề gì cả.

1. AI chính là khoa học máy tính hoặc lập trình cao cấp

Một kết luận về AI là chúng mở rộng tầm hiểu biết về lập trình (để đạt được đích đến tối thượng là self - programming và hiểu được ngôn ngữ tự nhiên) và làm bất cứ thứ gì có thể được coi là công việc đối với con người, không nhất thiết phải có nhận thức. Nhà khoa học máy tính Jonh Case đã từng nói rằng AI được hiểu theo cách này là khi nó chạm tới đỉnh cao của khoa học máy tính.

2. AI được xem như tâm lý học tính toán

Một mục tiêu khác của AI là viết các chương trình như lý thuyết hoặc mô hình hành vi nhận thức của con người.

3. AI được xem như triết học tính toán

Mục tiêu thứ 3 của AI là kiểm tra xem liệu nhận thức nói chung (không hạn chế ở nhận thức con người) có thể tính toán được hay không, nghĩa là, liệu nó có thể (hay có thể biểu thị như) một hoặc nhiều hàm hay không.

AI và nhận thức tính toán

Với câu hỏi “Cái gì có thể tính toán được”, AI có thể được hiểu như một nhánh của khoa học máy tính với mục đích kiểm tra mức độ nhận thức có thể tính toán được đến đâu. Nhưng thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” được tạo ra bởi Jonh McCarthy vào năm 1955 có phần sai lệch. Đầu tiên, bên ngoài AI, trí tuệ thường được sử dụng về IQ, nhưng AI không nhất thiết chỉ liên quan đến IQ cao.
Nhắc lại định nghĩa của Minsky và mục tiêu cảu Shapiro, Herbert Simon đã nói rằng:
Mục tiêu cơ bản của AI luôn là tìm kiếm những bài toán ngày càng phức tạp và thể hiện cách máy tính có thể làm điều đó, theo cách của con người hoặc vét cạn. Với hơn nửa thế kỷ phát triển, chúng ta đã tập hợp được một khối lý thuyết về quá trình suy nghĩ, cách mô phỏng và bổ sung chúng.
Nếu sử dụng cụm từ “human tasks” thì sẽ tránh mọi vấn đề liên quan đến khái niệm về trí thông minh. Nhưng một thuật ngữ thậm chí còn chung chung và chính xác hơn sẽ là "nhận thức", bao gồm các trạng thái và quá trình của tinh thần như niềm tin, ý thức, cảm xúc, ngôn ngữ, học hỏi, trí nhớ, …
Thứ hai, "nhân tạo" mang gợi ý rằng bản thân nó không thật sự có thật. Tổng hợp thì tốt hơn nhân tạo, bởi vì một viên kim cương nhân tạo thì không phải là một viên kia cương – nó có thể là một khối tinh thể lập phương, còn kim cương tổng hợp là kim cương thật nhưng chỉ được tạo theo cách không tự nhiên.

Turing Test

Phép thử turing: Một vấn đề có thể tính toán được nếu một máy tính có thể thuyết phục bạn.

1. Máy tính suy nghĩ như thế nào?

Chúng ta đã thấy rằng AI cho rằng nhận thức là có thể tính toán được, Đối với mục đích hiện tại của chúng ta, không quan trọng rằng tính toán là cổ điển, tượng trưng hay mạng lưới, ANN (artificial-neural-network) hay ML (machine learining). Cũng không thành vấn đề khi các neuron thần kinh trong não người có thực sự tính toán hay không.
Tất cả các vấn đề đó là ý nghĩa triết học này:
Nếu (vầ mở rộng ra rằng) trạng thái nhận thức và quá trình nhận thức có thể thể hiện như thuật toán, thì chúng có thể được thực thi trên một máy tính (không phải là bộ não con người).
Và điều này dấy lên câu hỏi:
Máy tính chạy thuật toán nhận thức hay chỉ đơn thuần là mô phỏng?
Chúng có thực sự thể hiện nhận thức?
Theo cách hỏi tổng quát, máy tính có suy nghĩ hay không?

2. Imitation Game

Gần đây, Michael Scherer, trưởng văn phòng tạp chí Time, đã nhận một cuộc điện thoại từ một phụ nữ trẻ, Samanda West, hỏi anh ấy có muốn trao đổi về bảo hiểm y tế hay không. Sau khi cô phản hồi một số câu hỏi như kiểu đã được thu âm trước, anh ấy hỏi cô có phải là robot không? Anh ấy nhận được câu trả lời “Tôi là con người.”. Khi anh lặp lại câu hỏi, kết nối bị gián đoạn. Samantha West hóa ra là hệ thống phản hồi được thu âm sẵn được tạo ra bởi các nhà môi giới.
Trong một bài báo quan trọng thứ hai của ông về “máy tính và trí thông minh”, Alan Turing giới thiệu đến cho chúng ta một trò chơi có tên Imitation Game. Đây thực sự là một trò chơi bạn có thể chơi, không phải là một thử nghiệm đơn thuần.
Trò chơi bao gồm 3 bên, một đàn ông, một phụ nữ và một người kiểm tra ai là đàn ông ai là phụ nữ. Có thể sẽ có vấn đề liên quan đến giới tính của người kiểm tra, nhưng chúng ta sẽ bỏ nó. Người kiểm tra có thể là máy tính, nhưng cũng có lí do chính đáng đê loại trừ trường hợp này. Quan điểm của Turing Test là để con người đánh giá thực thế có thể suy nghĩ hay không (hoặc hành vi nhận thức của nó không thể phân biệt với con người). Người đàn ông thắng nếu anh ta thuyết phục người kiểm tra rằng anh là phụ nữ và ngược lại.
Turing đề xuất rằng người kiểm tra trung bình sẽ chỉ có dưới 70% cơ hội kết luận đúng sau vài phút đặt câu hỏi, lượng thời gian thực tế có thể không liên quan. Chúng ta có thể tiến hành nhiều lần và thống kê số liệu phù hợp về khả năng người kiểm tra có thể quyết định chính xác sau một khoảng thời gian nhất định.
Điều này có liên quan đến việc máy tính có thể suy nghĩ gì không? Điều gì khác biệt giữa Turing Test và Imitation Game?
Giờ chúng ta sẽ trả lời cho câu hỏi: “Điều gì xảy ra khi một máy tính là một phần của con người trong trò chơi này?” Có phải người kiểm tra sẽ quyết định sai khi thường xuyên chơi trò chơi như thế này khi chơi trò chơi giữa một người đàn ông và một người phụ nữ? Những câu hỏi này thay thế cho câu hỏi ban đầu, “máy tính có thể suy nghĩ?” (Turing, 1950)
Có một vài sự mơ hồ trong câu hỏi của Turing: “Máy tính phải làm gì?” Có phải thuyết phục người kiểm tra rằng nó là phụ nữ? Hay thuyết phục rằng nó là một người đàn ông đang cố gắng thuyết phục rằng anh là một người phụ nữ. (Nghĩa là nó đang bắt chước người đàn ông hay phụ nữ?)
Thông thường, Turing Test được thực hiện đơn giản và ít mơ hồ hơn, bao gồm một thiết lập trong đó một máy tính, một con người và một người kiểm tra được đặt trong 3 phòng khác nhau, giao tiếp qua màn hình tin nhắn và trong đó 2 bên thuyết phục người kiểm tra rằng họ là người.
Một phiên bản thậm chí đơn giản hơn chỉ bao gồm 2 người chơi: một người kiểm tra và một máy tính trong 2 phòng riêng.
Đây là câu trả lời của Turing cho câu hỏi: “”Máy tính có thể suy nghĩ?”
Tôi tin rằng vào cuối thế kỉ (năm 2000) việc sử dụng từ ngữ và quan điểm sẽ thay đổi rất nhiều đến nỗi người ta sẽ có thể nói về những suy nghĩ của máy tính mà không bị mâu thuẫn (Turing, 1950).
Để xem điều này có nghĩa là gì, chúng ta cần xem xét Turing Test thêm một chút.

3. Lịch sử Turing Test

Turing Test không phải là phép thử đầu tiên. Trong "Discourse on the Method of Rightly Conducting the Reason and Seeking for Truth in the Sciences", Descartes (1637) cho rằng:
"… nếu có những cỗ máy giống với cơ thể chúng ta và có thể bắt chước hành vi, thì chúng ta nên có hai thử nghiệm để chắc chắc rằng chúng không phải là người. Đầu tiên, chúng không bao giờ có thể sử dụng lời nói hoặc tín hiệu khác khi ghi lại suy nghĩ của mình vào người khác. Vì chúng ta có thể dễ dàng hiểu được một cỗ máy làm gì để có thể phát ra tiếng, vi dụ nó có thể hỏi những gì chúng ta muốn nói với nó, nó có thể báo hiệu rằng nó đang bị tổn thươn, vv … Nhưng nó không bao giờ có thể sắp xếp đoạn hội thoại của mình theo những cách khác nhau, để trả lời cho mọi câu hỏi có thể. Và thứ hai, mặc dù máy móc có thể thực hiện một số điều nhất định tốt hơn chúng ta nhưng điều đó có nghĩa là chúng không hành động từ kiến thức mà là từ việc bố trí các chi tiết máy trong đó."
Còn tiếp ...
Theo WilliamJ.Rapaport, Philosophy of Computer Science.