Trí tuệ nhân tạo: Điều gì được coi là có thể học được từ AI? (phần cuối)

Điều gì được coi là có thể học được từ AI?

Trí tuệ nhân tạo - AI cũng gợi lại câu hỏi mang tính triết học và lý thuyết: Điều gì được coi là có thể học được? Và kể từ khi các định lý toán học cho chúng ta biết rằng kể cả máy móc cũng không thể học hết mọi thứ một cách hiệu quả, chúng ta cũng mường tượng ra rằng có những thứ không thể học nổi dù cho ta có tốn bao nhiêu công sức cho nó.

Ở điểm này, Al cũng như chúng ta vậy. Chúng ta không phải lúc nào cũng thành thạo như một cỗ máy. Bộ não của chúng ta vô cùng đặc biệt, cho dù khả năng thích nghi là khác nhau. Tuy nhiên hệ thống Al hiện nay vẫn còn một khoảng cách rất xa để đuổi kịp trí thông minh con người. Với Al, theo chuyên gia từ Facebook, họ phát triển 3 dạng thức học tập khác nhau:

Tăng cường học tập - Tập trung vào các việc một chủ thể phải hành động như nào để tối đa hóa lợi ích. Việc học này được khơi nguồn cảm hứng từ các hành động tâm lý học. Trong trường hợp cụ thể, máy móc sẽ lựa chọn một hoặc một chuỗi hành động, và sẽ thu lại kết quả sau đó. Cách học này thường được sử dụng khi chúng ta dạy cho máy cách chơi và cách giành chiến thắng một số trò chơi như cờ vua, cờ thỏ cáo, cách đi hoặc các trò chơi video đơn giản. Tuy nhiên, có một vấn đề xảy ra là, để học được những nhiệm vụ đơn giản nhất, chúng ta cần lặp đi lặp lại hàng ngàn các bước thử nghiệm.

Học có giám sát - Về cơ bản, chúng ta cho máy móc biết câu trả lời đúng là gì với một vấn đề cụ thể: khi đưa ra hình ảnh của một chiếc xe hơi, câu trả lời đúng sẽ là "xe hơi". Cách học này được gọi là học có giám sát bởi vì quá trình của một thuật toán học từ các nhãn đào tạo tập dữ liệu hoàn toàn tương tự như cho đứa trẻ xem một cuốn sách ảnh. Người lớn biết câu trả lời đúng và đứa trẻ đoán ra câu trả lời dựa trên các ví dụ được đưa ra trước đó. Đây là kỹ thuật phổ biến nhất cho việc đào tạo mạng lưới thần kinh và các máy móc học tập về mảng kiến trúc. Ví dụ: Bạn hãy cố gắng dự đoán giá tiền mua căn nhà bạn đang sở hữa thông qua việc nhìn vào bản mô tả các ngôi nhà khác xung quanh nơi bạn ở cùng với mức giá của chúng.

Học có giám sát / Học tiên đoán - Phần lớn những gì con người và động vật học, chúng ta học nó trong những giờ đầu tiên, những ngày đầu tiên, những tháng năm đầu tiên của cuộc đời theo một phương thức không có giám sát: chúng ta học cách hoạt động của thế giới bên ngoài bằng việc quan sát nó và kết quả các hành động của chính mình. Không ai cho chúng ta biết tên và chức năng của từng đối tượng chúng ta nhận thức. Chúng ta tìm hiểu các khái niệm cơ bản, như thế giới có ba chiều, rằng mọi thứ không tự nhiên biến mất, rằng các vật thể không được nâng đỡ sẽ rơi. Việc tại thời điểm này, chúng ta chưa đủ năng lực để giúp Al học theo phương pháp tiên đoán (không giám sát) này là một trong những yếu tố hạn chế các tính năng của ‘Trí tuệ nhân tạo’ - AI.

Những phương pháp tiếp cận trên đều đã được áp dụng với Al, tuy nhiên còn tồn tại rất nhiều vấn đề khó khăn cho bất kỳ thiết bị máy tính nào. Đây là lý do tại sao ngay cả khi chúng ta tạo ra được máy móc với trí thông minh siêu phàm, chúng vẫn có những hạn chế nhất định. Chúng có thể đánh bại chúng ta ở môn cờ vua, nhưng không đủ thông minh để có thể kiếm chỗ trú khi trời mưa.

Các công việc trong tương lai

Khi AI - Trí tuệ nhân tạo, các cỗ máy học tập và robot thông minh trở nên phổ biến hơn, sẽ có việc làm mới trong ngành sản xuất, đào tạo, bán hàng, bảo trì và quản lý robot. Trí tuệ nhân tạo – AI và thế hệ robot sẽ tạo ra các loại hình dịch vụ mới mà đến nay chúng ta vẫn chưa thể tưởng tượng được. Tuy nhiên, có thể khẳng định rằng chăm sóc sức khỏe và vận chuyển sẽ là một trong những ngành công nghiệp đầu tiên được thay đổi hoàn toàn bởi máy móc. Đối với những người trẻ tuổi, chỉ cần phân loại ra mục tiêu nghề nghiệp của họ, AI sẽ cung cấp một lượng lớn các cơ hội việc làm.

Trên con đường xây dựng những bộ máy thực sự thông minh, đại diện Facebook cho biết cũng đang khám phá những lý thuyết mới, nguyên tắc mới, phương pháp mới, và các thuật toán mới với những ứng dụng sẽ cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta ngày hôm nay, ngày mai, và nhiều năm tới.

Do đó, để hiểu về trí thông minh và xây dựng các máy thông minh, đó không chỉ đơn thuần là một thách thức công nghệ, đó là một câu hỏi khoa học. Trí thông minh là gì, và làm thế nào chúng ta có thể tái tạo nó trong một bộ máy? Trên hết, đó là nhiệm vụ của toàn nhân loại. Các câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ giúp chúng ta không chỉ xây dựng các máy thông minh, mà còn phát triển những hiểu biết sâu sắc về cách não người hoạt động. Hy vọng rằng, nó cũng sẽ giúp tất cả chúng ta hiểu rõ hơn về ý nghĩa của việc làm người.

Phan Tuấn