Từ sự diệt vong của nhân loại (Mark Zuckerberg vs Elon Musk) tới trí thông minh nhân tạo
Gần đây, một cuộc khẩu chiến giữa 2 con người có tầm ảnh hưởng rất lớn trên thế giới: Mark Zuckerberg, nhà sáng lập mạng xã hội lớn...
Gần đây, một cuộc khẩu chiến giữa 2 con người có tầm ảnh hưởng rất lớn trên thế giới: Mark Zuckerberg, nhà sáng lập mạng xã hội lớn nhất thế giới facebook, và Elon Musk, người cố gắng biến những giấc mơ của con người thanh hiện thực, nhà sáng lập SpaceX và đồng lập Tesla Motor và Paypal. Và chủ đề họ tranh luận cũng nóng không kém tên tuổi của 2 con người này: liệu trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) có dẫn đến sự diệt vong của loài người.
Trong khi Mark Zuckerberg lại ám chỉ CEO Tesla vô trách nhiệm khi nói AI là nguy cơ đối với sự tồn vong của con người thì Elon Musk cho rằng hiểu biết về AI của CEO Facebook là hạn chế. Vậy, thực chất AI là gì, mà lại có thể khiến cho 2 con người tiên phong của thế giới tranh luận gay gắt như thế.
Trí thông minh nhân tạo
Trí thông minh nhân tạo là ngành khoa học nghiên cứu lý thuyết và sự phát triển của hệ thống máy tính để có thể thực hiện công việc yêu cầu trí thông minh của con người như nhận diện hình ảnh, giọng nói, đưa ra quyết định, dịch ngôn ngữ…
Đọc thêm:
Để tìm ra cách thức giúp máy móc giải quyết được những vấn đề phức tạp trong cuộc sống, ta cần đi từ những vấn đề đơn giản trước đã. Những vấn đề đại diện nhất, lại đến từ một bộ môn được được rất nhiều người yêu thích - trò chơi (gaming), nơi tồn tại những luật lệ cố định và mục tiêu rõ ràng. Và để tìm hiểu về trí thông minh nhân tạo, chúng ta cùng tìm hiểu về lịch sử cách thức (thuật toán) máy tính giải quyết các trò chơi trong thực tế.
1. Caro 3x3
Caro 3x3 có lẽ là một trò chơi phổ biến mà có lẽ không bạn nào không biết đến. Luật lệ vô cùng đơn giản, đánh X, O sao cho tạo được 1 cột, 1 hàng hoặc 1 đường chéo là thắng. Và với trò chơi dân dã này, cách thức máy tính giải quyết cũng đơn giản không kém: liệt kê tất cả các trường hợp có thể xảy ra.

Rõ ràng, với một chiếc máy có thể nắm rõ 100% các trường hợp xảy ra ở những nước tiếp theo thì việc đưa ra những nước cờ tối ưu không phải là một điều gì khó khăn.
2. Cờ vua
Nếu như Caro 3x3 là một trò chơi đơn giản, thì cờ vua lại không hề dễ dàng đến thế. Bàn cờ có 64 quân, mỗi quân lại có cách đi khác nhau, 1 trận đấu hoàn toàn có thể kéo dài từ 50-100 nước. Để liệt kê được toàn bộ khả năng xảy ra là một điều không tưởng.
Năm 1997, Deep Blue được sáng chế bởi IBM đã đánh bại Garry Kasparov, kỳ thủ cờ vua hàng đầu thế giới. Deep Blue cũng sử dụng thuật toán tìm kiếm (liệt kê tất cả các nước) ở 6-8 nước tiếp theo dựa vào sức mạnh của máy tính. Thêm vào đó, IBM đã tập hợp dữ liệu của hàng trăm ngàn các thế cờ khác nhau (4.000 thế khai cờ, 700.000 thế trung và tàn cuộc), dựa trên kết quả thắng thua của các trận đấu để tìm ra một thuật toán đưa ra khả năng thắng ở mỗi nước đi. Thuật toán đó gồm 8.000 phần khác nhau, và rất nhiều phần được viết riêng biệt cho các thế đặc biệt.

Như vậy, Deep Blue dựa vào công nghệ máy tính để liệt kê các trường hợp xảy ra xa nhất có thể, dựa vào khả năng chiến thắng ở bước cuối để đưa ra bước đi chuẩn xác nhất. Và cuối cùng, thì máy tính có thể đánh bại con người trong cờ vua.
Mặc dù đã thành công trong việc giành chiến thắng, thuật toán của Deep Blue cũng đưa ra rất nhiều hạn chế: yêu cầu sức mạnh công nghệ, tính chính xác của thuật toán và công sức bỏ ra để khởi tạo thuật toán đó.
3. Cờ vây
Với những hạn chế đó, thuật toán không thể áp dụng được với cờ vây. Trò chơi với luật lệ đơn giản hơn nhưng số trường hợp xảy ra game đấu lại lớn hơn rất nhiều (10 ^ 761 so với 10 ^ 120 ở cờ vua). Chính bởi lẽ đó, phải gần 20 năm sau, tháng 3 năm 2016, trí thông minh nhân tạo, cỗ máy Alpha Go mới có thể đánh bại con người (Lee Sedol - kỳ thủ có chỉ số Elo cao thứ 2 thế giới, tỉ số 4-1). Câu hỏi lớn nhất dặt ra là: làm cách nào?
Alpha Go dựa vào 2 thuật toán chính: Cây tìm kiếm Monte Carlo (Monte Carlo Search Tree) và mạng nơ-ron xoắn ốc (Convolutional Neuron Network).
3.1. Cây tìm kiếm Monte Carlo
Cây tìm kiếm Monta Carlo tập trung vào việc chạy quá trình giả lập thật nhiều lần. Ở thời điểm ban đầu, máy tính sẽ bắt đầu những hành động ngẫu nhiên cho đến khi kết thúc trò chơi. Với mỗi hành động xảy ra và điểm số sau mỗi lượt, kết quả sẽ được lưu trữ vào bộ nhớ máy tính. Khi dữ liệu ngày càng nhiều lên, máy tính lại càng ngày càng có cơ sở để biết được hành động tốt hơn, và càng ngày, những hành động được thực hiện lại trở lên ít ngẫu nhiên hơn, đem lại kết quả tốt hơn.
Cây tìm kiếm Monta Carlo cần tìm điểm cân bằng giữa khai phá và khai thác (exploration vs exploitation). Khai phá - sẵn sàng sáng tạo thực hiện một hành động chưa từng thực thi trước đó bao giờ sẽ mở rộng dữ liệu và những tình huống xảy ra, giúp kết quả chính xác hơn nhưng tiêu tốn nhiều bộ nhớ và thời gian thực hiện cũng lâu hơn. Trong trường hợp cây tìm kiếm đã tìm được điểm tối ưu (hoặc gần tối ưu) thì việc tăng cường độ khai phá có thể không mang lại kết quả tốt hơn. Khai thác - tập trung tận dụng dữ liệu đã có để giải quyết bài toán thay vì đi tìm hướng mới.
Để tìm hiểu rõ hơn về cây tìm kiếm Monte Carlo, hãy cùng nhau theo dõi trí thông minh nhân tạo đã chơi game Mario như thế nào
3.2. Mạng nơ-ron xoắn ốc
Mạng nơ-ron xoăn ốc tập trung vào nhận diện và phân loại, được ứng dụng rất nhiều trong nhận diện hình ảnh, giọng nói. Thuật toán này lấy dữ liệu đầu vào, dữ liệu sẽ được đi qua một loạt các lớp, ở mỗi lớp lại có thêm những thuật toán, cứ lặp lại như vậy cho tới khi trích xuất được kết quả cuối cùng.

Dưới đây là 1 trong những ứng dụng đầu tiên của mạng nơ-ron xoắn ốc - nhận diện chữ số với hình dạng, kích thước, chữ viết tay khác nhau (như một con người thật sự)
Từ hơn 30 triệu thế cờ vây khác nhau, ứng dụng mạng nơ-ron xoán ốc tạo ra mạng lưới chính sách (policy network): tập hợp khả năng một nước có thể đi và tần suất lặp lại ở một thế cờ nhất định, từ đó làm định hướng cho hành động của máy tính.
Bằng việc so sánh nước đi được gợi ý của mạng lưới chính sách và nước đi thật sự của các kỳ thù, 57% nước đi được tìm thấy là giống nhau. Điều này nói lên rằng hầu hết các nước đi của các kỳ thủ đến từ trực giác hơn là tự nhìn lại, nghiền ngẫm và cải tiến. (Hãy nhớ là mạng lưới chính sách được lập ra đơn giản dựa trên xác suất các nước đi - sự quen thuộc)
Dựa trên mạng lưới chính sách, hơn 30 triệu game nữa đã được chơi bởi máy tính, từ đó tạo nên mạng lưới giá trị (tương tự như xác suất chiến thắng ở mỗi nước đi trong Deep Blue). Giá trị của mỗi nước đi giờ đây đã được tạo ra bởi máy tính, thay vì hàm số hàng ngàn phần bởi còn người.
Mục đích của việc tạo ra cỗ máy không đơn thuần chỉ để giải và đạt đến trình độ của con người, mà còn vượt lên trên cả giới hạn đó. Chính vì vậy, đơn thuần sử dụng mạng chính sách (bị giới hạn bởi tập nước đi trước đó) là không đủ.
3.3. Sự kết hợp hoàn hảo
Alpha Go = mạng nơ-ron xoắn ốc + cây tìm kiếm Monta Carlo ~= mạng giá trị + kết quả của những game giả lập.
Điều này có nghĩa là, Alpha Go tự “khai phá” và “khai thác” các nước đi mới, cập nhật bổ sung kết quả của những game giả lập vào mạng lưới chính sách và giá trị của mình. Và từ đó tạo nên những nước cờ “so beautiful, not by human” - theo kỳ thủ Lee Sedol.
Sự chiến thắng của máy tính trong cờ vây đã tạo nên một bước đột phá rất lớn, bởi con người đã không còn phải tạo ra những mạng giá trị bằng tay như trước nữa. Trí thông minh nhân tạo cũng đã tự biết suy nghĩ để tìm ra giải pháp mới thay thế những gì cố hữu. Và quan trọng nhất, thuật toán này hoàn toàn có thể áp dụng trong rất rất nhiều ngành nghề khác nữa.
4. Dota
Chỉ sau hơn 1 năm kể từ khi Alpha Go đánh bại con người, lại một trí thông minh nhân tạo khác được tạo ra, nhưng ở một trò chơi khó và phức tạp hơn rất nhiều. Và trí thông minh này, được bắt nguồn không phải từ ai khác, mà chính là Elon Musk. Để chứng minh sự nguy hiểm của trí thông minh nhân tạo, ông đã tạo ra nhóm OpenAI, nghiên cứu trí thông minh nhân tạo ở những trò chơi thậm chí còn khó khăn hơn rất nhiều nữa – Dota, một trò chơi có hàng ti tỉ hành động và cách đi tại mỗi thời điểm. Sau 1 tháng được đào tạo, trí thông minh nhân tạo đã khiến những con game thủ tài năng nhất thể giới chỉ có thể thốt lên rằng: “it is a smarter version of me”.
Tương lai nào?
Với tốc độ phát triển vũ bão như hiện nay, liệu thế giới này sẽ đi về đâu? “Thậm chí khi robot cầm súng giết hại con người, chúng ta vẫn còn đang chưa biết phải ứng phó như thế nào” - đó là quan ngại của Elon Musk, trong khi Mark Zuckerberg lại tin tưởng vào việc sử dụng trí thông minh nhân tạo để làm những công việc không tưởng “hạn chế sự nóng lên của trái đất, bảo vệ bầu khí quyển, cung cấp đủ lương thực...”.
Có người háo hức với sự phát triển của trí thông minh nhân tạo, có người lo sợ, nhưng dù thế nào, đó là con đường 1 chiều mà thế giới chắc chắn sẽ trải qua. Và mỗi người trong chúng ta đều có những kịch bản riêng.
Liệu có khi nào, một cỗ máy được tạo ra với nhiệm vụ tối cao là bảo vệ sự tồn tại của trái đất, và rồi sau rất nhiều phân tích, máy tính nhận ra rằng, cách duy nhất là tiêu diệt loài người...
Nguồn:

Khoa học - Công nghệ
/khoa-hoc-cong-nghe
Bài viết nổi bật khác
- Hot nhất
- Mới nhất

Phàm nhân tu tiên
Câu hỏi ở cuối bài rất hay. Vấn đề nằm ở chỗ tư duy của một cái máy sẽ rất rất khác với tư duy của con người. Để con người có thể tránh được đại họa diệt vong do AI gây ra, chúng ta cần phải thiết kế lập trình trung tâm của AI theo cách mà nó hiểu sâu sắc về các giá trị của con người. Nhưng nó khó khăn hơn bạn nghĩ rất nhiều.
Ví dụ như, nếu như chúng ta cố gắng đặt giá trị của AI ngang bằng với chúng ta và đưa ra mục tiêu “Làm con người hạnh phúc”, điều gì sẽ xảy ra? Một khi nó đủ thông minh, nó sẽ biết rằng cách hiệu quả nhất để hoàn thành mục tiêu là cấy những điện cực vào trong não người và kích thích trung tâm điều khiển cảm giác hạnh phúc. Rồi nó nhận ra rằng nó có thể tăng hiệu quả bằng cách tắt đi những phần khác của não, biến người ta thành những cơ thể thực vật không ý thức mà vẫn cảm thấy hạnh phúc. Nếu yêu cầu là “Tối đa hóa hạnh phúc của con người,” nó có thể sẽ loại bỏ tất cả con người và tạo ra các bộ não người luôn trong tình trạng tối đa hóa hạnh phúc. Chúng ta có thể thét lên Chờ đã chúng tôi đâu muốn điều này! khi nó xử chúng ta, nhưng sẽ là quá muộn. Hệ thống sẽ không để ai ngăn cản nó thực hiện mục tiêu.
Nếu như chúng ta lập trình AI với mục đích làm những việc khiến chúng ta mỉm cười, sau khi nó cất cánh, nó sẽ làm tê liệt các cơ mặt của chúng ta thành một nụ cười thường trực. Lập trình nó để giữ chúng ta an toàn, nó có thể cầm tù chúng ta trong nhà. Có thể chúng ta yêu cầu nó diệt nạn đói, nó sẽ nghĩ là “Đơn giản mà!” và chỉ đơn giản là giết hết loài người. Hoặc cho nó nhiệm vụ “Bảo tồn sự sống càng nhiều càng tốt,” nó sẽ giết toàn bộ loài người vì chúng ta giết nhiều sinh mạng trên Trái đất hơn bất kỳ loài nào.
Đây vẫn đang là vấn đề quan trọng nhất và khiến các nhà khoa học đau đầu nhất. Bởi vì những điều trên thể hiện rằng chúng ta đang thiết lập một thông cáo chung về vận mệnh của con người và dâng nó vào tay một giống loài khác (mặc dù giống loài đó là do con người tạo ra).
k
- Báo cáo

Nguyen Dinh Tung
Điều gì càng thông minh thì càng khó kiểm soát, thế nên người ta mới hay nói "ngu để trị", mà máy tính lại càng ngày càng thông minh, hoàn toàn có thẻ tự học, tự đưa ra quyết định tối ưu được :)))
P/s: mấy ví dụ của bạn rất hay, đó là những cách giải quyết mà không ai muốn hướng đến cả hoặc có những người cai trị, luôn muốn bạn tin rằng bạn đang hạnh phúc
- Báo cáo
MOB 163
Đây cũng là điều mà mình đọc được, mệnh lệnh nào thì khi tới trình độ nhất định cũng gây hại, mặc dù tác giả vẫn cứ sử dụng các từ rất con người với mình. Tự học, tự suy nghĩ, rất thông minh
Duy cái giá trị của con người là thấy ở comment này cũng như cho thấy sự khác biệt về bản chất và mình cũng thắc mắc là một cái AI về triết học thì chuyện gì sẽ xảy ra
- Báo cáo

Anh Tú
Con người sống trong trái đất => Con người bảo vệ trái đất => AI bảo vệ trái đất => AI diệt con người vì con người là nguyên nhân trái đất ô nhiễm.
- Báo cáo

Quoc Nghi
bạn Nguyễn Thành Chinh nói rất đúng ý mình, mình là 1 nghiên cứu sinh ngành này ở nước ngoài và theo nhìn nhận của mình, AI còn rất rất rất lâu nữa mới có thể trở nên evil. Mặc dù rất ngưỡng mộ Elon Musk, nhưng cái gì ra cái đó, Elon Musk ko thực sự nhúng tay vào công việc làm AI, cái mà ổng có thể hiểu là high level idea of how AI works và 1 số ứng dụng, nếu muốn thì nên nghe ý kiến từ những chuyen gia như ban Chinh nói. Nên những thứ mà bác Elon Musk này cứ lên báo kêu AI sẽ trở thành evil theo mình thấy khá là bullshit. AI hiện tại còn ko thông minh hơn 1 con sâu chứ chưa nói gì đến con chuột :v. AI hiện tại chỉ là 1 số lý thuyết statistic đằng sau nó, nó chỉ có thể học được 1 số pattern 1 cách chính xác và lặp lại những pattern đó, còn được gọi là Deep Generative Model. Có khá nhiều thứ mà AI thiếu để tiến lên cảnh giới evil , 1 trong số đó là khả năng "học ít hiểu nhiều", lấy ví dụ đơn giản là 1 đứa bé từ nhỏ đến lúc 5 tuổi chưa bao h thấy con mèo, người lớn chỉ cần đưa cho nó chừng 5 tấm hình con mèo, vậy là bộ não đứa bé có thể tự nhận dạng ra những điểm đặc trưng của 1 con mèo và sau này có thể tự nhận biết bất cứ con vật nào là con mèo mà ko bị lẫn lộn với con vật khac. Còn AI thì sơ sơ phải dạy nó 10k tấm hình con mèo nó mới có thể nhận biết được đặc trưng 1 con mèo. Cái nữa là AI vẫn còn hạn chế về khả năng học từ nhiều domain và liên kết những kiến thức từ những domain đó với nhau, lấy ví dụ đơn giản là 1 bạn học sinh có thể học 2 môn Toán và Sinh riêng biệt nhưng có thể dễ dàng nhận thấy là 2 môn đó có lien kết với nhau, AI thì ko. AI thì domain-specific, nghĩa là nó chỉ có thể học từ 1 domain và cái model nó đã học được chỉ có thể sử dụng cho domain đó, ví dụ đơn giản là nếu cái model này được dạy để phân biệt hình ảnh bên Computer Vision, thì nếu mình đưa dữ liệu là text cho nó thì nó nín
.

- Báo cáo

Nguyen Dinh Tung
cám ơn bạn rất nhiều, mình cũng mới tìm hiểu về AI nên cũng chưa biết nhiều lắm, chắc cũng cần tìm hiểu thêm nữa.
Mình cũng đưa ra 2 câu hỏi khi trả lời bạn Chinh?
1) Liệu 1 thế kỷ đã đủ dài để AI phát triển vô cùng mạnh mẽ? Và nếu đủ, thì liệu chungs ta có nên lo lắng từ bây giờ
2) Trí thông minh nhân tạo k nhất thiết phải có khả năng liên kết domain, hay đạt đến trình độ con người (nhìn 5 ảnh để nhận biết vật) vẫn có thể tạo ra mối đe dọa lớn?
Cám ơn bạn đã chia sẻ 

- Báo cáo

Quoc Nghi
Mình nghĩ AI nó sẽ phát triển theo từng level, trừ phi có 1 đột phá gì đó, thì tốc độ sẽ tăng exponential, nói nôm na là như mình nói, AI giờ chưa thông minh hơn 1 con sâu (approximately) và nếu cứ tiếp tục với những kĩ thuật hiện tại, có thể AI sẽ ko bao h thông mình ngang với level của 1 con chuột, nhưng nếu có siêu nhân nào đó tìm ra gì đó có thể có đột phá gì đó mà AI có thể đạt được độ thông mình của 1 con chuột thì mình nên lo lắng, còn h mà lo thì mình nghĩ hơi xa vời, chắc lâu hơn 1 thế kỷ =)), giống như lo lắng về 1 thứ ko biết có xảy ra ko.
Nói về AI thì chính là nói về Deep Learning, là 1 tập hợp những phương pháp học bằng nơ ron mô phỏng bộ não con người. Gần đây có 1 bài blog của Geoffrey Hinton nói về thuật toán backpropagation, là 1 cách mô phỏng cách não con người vận động khi muốn học 1 loại kiến thức gì đó, hiện tại thuật toán này là core của DL, theo như Hinton nói thì thuật toán này ko đủ mạnh để mô phỏng bộ não và DL gần như sẽ ko bao h sẽ trở thành mối đe doạ nếu tất cả các research về DL dựa vào thuật toán này
. Nên đối với Hinton và 1 số big name trong ngành họ sẽ quay ra hướng khác, nhưng cũng chỉ dựa trên nền tảng statistic, graphical model... Quan điểm của mình là nếu chỉ dựa vào nền tảng statistic, thì AI khó có thể là mối đe doạ kiểu như terminator được :v

- Báo cáo

Nguyen Dinh Tung
Quan trọng nhất chắc vẫn là liệu 1 siêu nhân nào đó tìm ra đột phát hay k, và con đường đó k ai biết trước được câu trả lời :)).
Mình cũng bắt đầu chuyển sang tìm hiểu AI, chắc sau này sẽ thấy những cái tên bạn đưa ra quen thuộc hơn :))). Để mình học thêm đã

- Báo cáo

Viet Anh Tran

Em hỏi ngu tí, mỗi tầng thuật toán của mạng nơ-ron xoắn ốc có giống nhau không nhỉ?
- Báo cáo

Nguyen Dinh Tung
trong thuật toán xoán ốc có 4 thuật toán nhỏ nữa và người ta sắp xếp sử dụng lặp lại các thuật toán đó
Em xem thêm clip này để hiểu thêm nhé, siêu dễ hiểu: https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA
- Báo cáo
MOB 163
Có bài viết nào đề cập đến việc nên đặt lệnh như thế nào để khi AI có phát triển cũng ko gây hại
- Báo cáo

Anh Tú
Con người còn chưa nghĩ đến việc phát triển xong AI thì sao mà nghĩ ra cái thuật toán đó được bạn.
- Báo cáo

Nguyen Dinh Tung
chắc chắn sẽ có những điều kiện đưa vào thuật toán khiến máy tính k gây hại cho con người (kiểu mệnh lệnh ấy)
Nhưng thuật toán có thể bị lỗi, hoặc trí thông minh nhân tạo tự thay đổi dòng code để xóa bỏ điều kiện đó (bất tuân mệnh lệnh) ấy 

- Báo cáo

Anh Tú
Còn tùy kiểu mệnh lệnh nữa, mình nghĩ sẽ chênh lệnh giữa bảo vệ trái đất vs bảo vệ con người. Nếu bảo vệ con người thì có thể là cầm tù như bình luận trên còn nếu bảo vệ trái đât => Triệt tiêu con người 

- Báo cáo

Hex 

AI suy nghĩ được thì cần gì người nữa mà ở đấy đặt lệnh hả bạn :<
- Báo cáo