Cả Stephen Hawking và Elon Musk đều từng đưa ra ý kiến cho rằng trí thông minh nhân tạo ( AI) có thể là một mối đe dọa đối với con người. Thậm chí Musk cùng nhiều nhà nghiên cứu khác đang đầu tư hàng triệu đô la để nghiên cứu về những nguy hiểm tiềm ẩn của AI cũng như tìm ra các giải pháp phòng chống. Tuy nhiên, đối với những người trực tiếp phát triển công nghệ AI thì những dự đoán của Hawking và Musk có vẻ như đã bị thổi phồng quá mức và chúng ta đã quá lo lắng. Dưới đây là ý kiến của Yoshua Bengio - giáo sư khoa học máy tính tại đại học Motreal trong một phiên phỏng vấn với Will Knight - biên tập viên lĩnh vực AI và robot đến từ trang tin MIT Technology Review.
Bengio hiện đang lãnh đạo một trong những nhóm nghiên cứu hàng đầu thế giới để phát triển một kỹ thuật về trí thông minh nhân tạo có tên gọi " deep learning". Những khả năng không tưởng của deep learning đã mang lại cho máy tính những tính năng độc đáo từ nhận dạng tiếng nói con người, phân loại hình ảnh cho đến các kỹ năng giao tiếp cơ bản. Chính vì những khả năng này, sự tiến bộ của AI được cảnh báo là sẽ vượt mặt trí thông minh của con người.
Will Knight: Liệu có nguy cơ các nhà nghiên cứu AI vô tình "giải phóng quỷ dữ" như Elon Musk từng nhấn mạnh hay không?
Yoshua Bengio: Mọi thứ đều phức tạp hơn rất nhiều so với câu chuyện đơn giản mà mọi người thường nói. Cánh nhà báo thường kể câu chuyện về một ai đó có những ý tưởng đáng kinh ngạc khi đang mày mò trong garage nhà mình và rồi chúng ta có những phát kiến mới và có trí thông minh nhân tạo. Tương tự, nhiều công ty cũng muốn kể một câu chuyện tốt đẹp rằng "Ồ chúng tôi có công nghệ tiên tiến có thể sẽ thay đổi thế giới, AI gần như đã có sẵn và công ty chúng tôi sẽ truyền bá nó." Đây không phải là cách AI hoạt động.
Will Knight: Về ý tưởng thì sao, trọng tâm của những mối lo ngại rằng AI có thể bằng cách nào đó tự cải thiện chính nó và sau đó trở nên khó điều khiển?
Yoshua Bengio: Đó không phải là cách AI được phát triển trong thời điểm hiện tại. Công nghệ máy học ( machine learning) có nghĩa bạn có một quá trình thu thập thông tin chậm rãi, kiên trì từ hàng triệu ví dụ. Một chiếc máy tự cải tiến nó ư? Dĩ nhiên là có thể nhưng theo những cách thức đặc biệt và cải tiến rất rất chậm. Loại thuật toán mà chúng tôi sử dụng không giống như thuật toán của virus máy tính có thể tự lập trình được.
Will Knight: Những vấn đề lớn về AI chưa được giải đáp là gì?
Yoshua Bengio: Hoạt động học hỏi không cần giám sát là vấn đề thực sự quan trọng. Hiện tại, cách chúng tôi dạy cho máy tính để trở nên thông minh là chúng tôi sẽ cho máy tính biết một bức ảnh là gì, thậm chí là ở cấp độ điểm ảnh. Chẳng hạn như công nghệ xe tự lái, một lượng lớn hình ảnh có sự xuất hiện của con người và xe cộ sẽ được nạp vào máy để dạy cho chiếc máy biết được phần nào của tấm ảnh là người đi bộ, phần nào là con đường. Đây không phải là cách con người học hỏi và cũng không phải là cách học của động vật.
Chúng tôi vẫn còn thiếu một vài thứ to lớn. Phương pháp trên chỉ là một trong số nhiều công nghệ chính mà chúng tôi đang nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Tuy nhiên, ứng dụng ngắn hạn của công nghệ này vẫn chưa có và chưa chắc là nó sẽ hữu ích khi được tích hợp vào một sản phẩm trong tương lai.
Will Knight: Liệu có nguy cơ các nhà nghiên cứu AI vô tình "giải phóng quỷ dữ" như Elon Musk từng nhấn mạnh hay không?
Yoshua Bengio: Mọi thứ đều phức tạp hơn rất nhiều so với câu chuyện đơn giản mà mọi người thường nói. Cánh nhà báo thường kể câu chuyện về một ai đó có những ý tưởng đáng kinh ngạc khi đang mày mò trong garage nhà mình và rồi chúng ta có những phát kiến mới và có trí thông minh nhân tạo. Tương tự, nhiều công ty cũng muốn kể một câu chuyện tốt đẹp rằng "Ồ chúng tôi có công nghệ tiên tiến có thể sẽ thay đổi thế giới, AI gần như đã có sẵn và công ty chúng tôi sẽ truyền bá nó." Đây không phải là cách AI hoạt động.
Will Knight: Về ý tưởng thì sao, trọng tâm của những mối lo ngại rằng AI có thể bằng cách nào đó tự cải thiện chính nó và sau đó trở nên khó điều khiển?
Yoshua Bengio: Đó không phải là cách AI được phát triển trong thời điểm hiện tại. Công nghệ máy học ( machine learning) có nghĩa bạn có một quá trình thu thập thông tin chậm rãi, kiên trì từ hàng triệu ví dụ. Một chiếc máy tự cải tiến nó ư? Dĩ nhiên là có thể nhưng theo những cách thức đặc biệt và cải tiến rất rất chậm. Loại thuật toán mà chúng tôi sử dụng không giống như thuật toán của virus máy tính có thể tự lập trình được.
Will Knight: Những vấn đề lớn về AI chưa được giải đáp là gì?
Yoshua Bengio: Hoạt động học hỏi không cần giám sát là vấn đề thực sự quan trọng. Hiện tại, cách chúng tôi dạy cho máy tính để trở nên thông minh là chúng tôi sẽ cho máy tính biết một bức ảnh là gì, thậm chí là ở cấp độ điểm ảnh. Chẳng hạn như công nghệ xe tự lái, một lượng lớn hình ảnh có sự xuất hiện của con người và xe cộ sẽ được nạp vào máy để dạy cho chiếc máy biết được phần nào của tấm ảnh là người đi bộ, phần nào là con đường. Đây không phải là cách con người học hỏi và cũng không phải là cách học của động vật.
Nguồn: tinhte.vn
