4 cấp độ cho thấy trí tuệ nhân tạo vẫn còn cách xa con người

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo liên tục xuất hiện trong các bản tin công nghệ với những thành tích khiến con người vừa kinh ngạc vừa lo lắng. 

Máy móc có thể hiểu lời nói, nhận diện khuôn mặt, lái xe, chẩn đoán bệnh và chơi các trò chơi trí tuệ ở mức vượt xa con người. Điều này khiến nhiều người tin rằng các cỗ máy có tri giác và suy nghĩ như con người đang ở rất gần.

Tuy nhiên, một báo cáo của Nhà Trắng từng nhận định rằng trong ít nhất 2 thập kỷ tới, máy móc khó có thể đạt được trí thông minh mang tính tổng quát tương đương con người, dù chúng sẽ tiếp tục vượt con người ở ngày càng nhiều nhiệm vụ cụ thể.

Sự khác biệt này đến từ việc chúng ta thường gọi chung mọi hệ thống thông minh là AI, trong khi trên thực tế, trí tuệ nhân tạo có nhiều cấp độ rất khác nhau. Các nhà nghiên cứu thường phân chia AI thành 4 loại chính, phản ánh những nấc thang từ máy phản ứng đơn giản đến hệ thống có tri giác và tự nhận thức.

Trí tuệ nhân tạo loại I: Máy phản ứng chỉ sống trong hiện tại

Dạng AI cơ bản nhất là các hệ thống phản ứng. Chúng không có trí nhớ, không học hỏi từ kinh nghiệm và chỉ đưa ra quyết định dựa trên trạng thái hiện tại của môi trường. Một ví dụ kinh điển là Deep Blue, siêu máy tính chơi cờ vua do IBM phát triển, từng đánh bại đại kiện tướng Garry Kasparov vào cuối thập niên 1990.

Deep Blue có thể nhận diện các quân cờ, hiểu luật chơi và tính toán hàng triệu nước đi tiềm năng trong thời gian rất ngắn. Tuy nhiên, nó không nhớ những ván cờ đã chơi trước đó, cũng không rút ra kinh nghiệm cho lần sau. Với Deep Blue, mỗi ván cờ là một thế giới hoàn toàn mới.

Loại AI này không có khái niệm nội tại về thế giới. Nó không xây dựng mô hình dài hạn hay biểu diễn trừu tượng, mà chỉ phản ứng trước các tín hiệu đầu vào. 

Nhà nghiên cứu AI Rodney Brooks từng lập luận rằng việc xây dựng các hệ thống như vậy là hợp lý, bởi con người rất kém trong việc lập trình những mô hình thế giới đầy đủ và chính xác cho máy móc.

Nhiều hệ thống AI hiện nay, dù rất ấn tượng, vẫn thuộc nhóm này hoặc chỉ nhỉnh hơn một chút. Chúng hoạt động cực kỳ hiệu quả trong những nhiệm vụ được xác định rõ nhưng gần như bất lực khi bối cảnh thay đổi.

Trí tuệ nhân tạo loại II: Máy móc có bộ nhớ hạn chế

Bước tiến tiếp theo là các hệ thống AI có khả năng sử dụng thông tin trong quá khứ gần. Những cỗ máy này không chỉ phản ứng tức thời mà còn lưu giữ dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn để đưa ra quyết định tốt hơn.

Xe tự lái là một ví dụ điển hình. Một chiếc xe tự lái cần theo dõi tốc độ, hướng di chuyển và vị trí của các phương tiện xung quanh theo thời gian. Nó không thể chỉ dựa vào một khoảnh khắc đơn lẻ. Những thông tin này được tích hợp vào mô hình thế giới đã được lập trình sẵn, bao gồm làn đường, biển báo và đèn giao thông.

Tuy nhiên, bộ nhớ của các hệ thống này mang tính tạm thời. Chúng không tích lũy kinh nghiệm theo nghĩa con người hiểu. Một chiếc xe tự lái không nhớ rằng lần trước nó từng gặp tình huống tương tự và rút ra bài học dài hạn cho tương lai.

Ngay cả AlphaGo của Google, hệ thống đã đánh bại những kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới, cũng không thực sự hiểu trò chơi theo nghĩa con người. AlphaGo sử dụng mạng nơ-ron sâu để đánh giá các trạng thái ván cờ và xác suất thắng thua, nhưng kiến thức này không dễ dàng chuyển sang một lĩnh vực hoàn toàn khác.

Những hệ thống này rất mạnh trong phạm vi hẹp nhưng chúng vẫn thiếu khả năng linh hoạt và thích nghi rộng. Chúng không hiểu thế giới mà chỉ học cách xử lý dữ liệu trong những khuôn khổ được thiết kế sẵn.

Trí tuệ nhân tạo loại III: Hiểu được ý định và cảm xúc của người khác

Nếu muốn máy móc thực sự sống và làm việc cùng con người, AI cần vượt qua một ranh giới quan trọng. Đó là khả năng hiểu rằng các tác nhân khác trong thế giới cũng có suy nghĩ, cảm xúc và mục tiêu riêng. Trong tâm lý học, khả năng này được gọi là lý thuyết về tâm trí.

Đối với con người, lý thuyết về tâm trí là nền tảng của đời sống xã hội. Chúng ta dự đoán hành vi của người khác dựa trên việc suy đoán họ biết gì, muốn gì và đang cảm thấy thế nào. Nhờ đó, con người có thể hợp tác, đàm phán và xây dựng các mối quan hệ phức tạp.

Một hệ thống AI loại III sẽ cần hình thành các mô hình không chỉ về thế giới vật lý mà còn về con người trong thế giới đó. Nó phải nhận ra rằng người đối diện có thể phản ứng khác nhau tùy hoàn cảnh, cảm xúc và kỳ vọng. Đây là điều mà các hệ thống AI hiện nay gần như chưa làm được.

Nhiều thí nghiệm đã cho thấy AI rất dễ bị đánh lừa khi bối cảnh thay đổi, trong khi con người vẫn xử lý linh hoạt. Khoảng cách này cho thấy việc hiểu xã hội và tâm lý là một thách thức lớn không kém nhận thức thị giác hay ngôn ngữ.

Trí tuệ nhân tạo loại IV: Máy móc có tự nhận thức

Cấp độ cao nhất và cũng xa vời nhất là AI có khả năng tự nhận thức. Đây là những hệ thống không chỉ hiểu thế giới và người khác mà còn hiểu chính bản thân mình. Chúng nhận biết được trạng thái nội tâm, mục tiêu và giới hạn của chính mình.

Tự nhận thức gắn liền với khái niệm ý thức. Một sinh vật có ý thức không chỉ cảm nhận mà còn biết rằng mình đang cảm nhận. Sự khác biệt này tưởng như nhỏ nhưng lại là nền tảng của trải nghiệm chủ quan.

Cho đến nay, khoa học vẫn chưa hiểu đầy đủ ý thức của con người, chứ chưa nói đến việc tái tạo nó trong máy móc. Phần lớn các nhà nghiên cứu đều cho rằng AI tự nhận thức vẫn còn rất xa, nếu không muốn nói là chưa có con đường rõ ràng.

Tuy nhiên, việc nghiên cứu trí nhớ, học tập và ra quyết định dựa trên kinh nghiệm vẫn mang ý nghĩa lớn. Nó không chỉ giúp phát triển AI tốt hơn mà còn giúp con người hiểu rõ hơn về chính trí thông minh của mình.

Nhìn lại 4 cấp độ trí tuệ nhân tạo, có thể thấy phần lớn các hệ thống hiện nay vẫn đang ở 2 bậc thấp nhất. Chúng rất giỏi trong những nhiệm vụ cụ thể, nhưng chưa hiểu thế giới theo cách con người hiểu.

Việc nhầm lẫn giữa hiệu suất cao và trí tuệ thực sự dễ dẫn đến những kỳ vọng không thực tế. Máy móc có thể đánh bại con người trong cờ vua hay cờ vây, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc chúng có tri giác, cảm xúc hay ý thức.

Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ tiếp tục thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Nhưng để tạo ra những cỗ máy thực sự hiểu và đồng hành cùng con người, khoa học vẫn còn một chặng đường dài, đòi hỏi không chỉ công nghệ mà cả những đột phá trong hiểu biết về trí tuệ và ý thức.