Sự thật đằng sau các sản phẩm trí tuệ nhân tạo

(PCWorldVN) Người vô tâm nói về chuyện loài người sẽ bị trí tuệ nhân tạo dẫn dắt, nhưng chắc chắn rằng nhân loại sẽ vẫn phải dùng bộ não của chính mình trong tương lai phía trước.

• Machine learning đang ngấm vào doanh nghiệp
• Google phát triển chip TPU cho machine learning
• Trí tuệ nhân tạo trên thiết bị di động - Giờ G đã điểm
• “Chìa khóa” trí tuệ nhân tạo
• Chatbot & tiềm năng trong kinh doanh

Dạo gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) - trong vỏ bọc công cụ trợ lý cá nhân, chương trình tự động, xe tự hành và học máy - lại được hâm nóng, là chủ đề chính trong các cuộc trò chuyện của thung lũng Silicon, báo cáo của các phương tiện truyền thông công nghệ và hội chợ thương mại...

AI là một trong những công nghệ đầy những hứa hẹn thường được (các hãng công nghệ) thốt ra, nhưng chỉ được hiện thực hóa một cách ... từ từ.

Tôi nhớ đến những cuộc trình diễn công nghệ AI của IBM, MIT, Carnie-Melon, Thinking Machines và những thứ tương tự giữa thập niên 1980, cũng như những nhân vật ủng hộ công nghệ như Jaron Lanier, người thường xuất hiện trên bìa của những tạp chí công nghệ đỉnh cao thời đó như "Omni".

AI là lĩnh vực tập trung không ít nghiên cứu khoa học, nhưng việc hiện thực hóa vẫn còn như đứa bé chưa trưởng thành. Đây không phải là câu chuyện hoàng đế không mặc gì, thay vào đó thì vị hoàng đế này hiện chỉ mặc duy nhất chiếc quần lót. Song, còn cần phải mặc vào nhiều thứ khác nữa.

Vì vậy, hãy đừng quá tin vào những hứa hẹn của phần mềm hay máy thông minh. Chúng ta đã cách xa, nhiều thập kỷ, thời kỳ của chiếc máy tính biết nói trong phim "Star Trek", hay như của nhân vật trí tuệ nhân tạo trong phim AI của Steven Spielberg...

Tuy nhiên, đã có nhiều tiến triển trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nói chung. Các nhà phát triển thông minh sẽ tập trung vào các lĩnh vực cụ thể mà có tiềm năng thực thụ trong hiện tại và nhường phần còn lại cho các ... tiểu thuyết gia khoa học viễn tưởng và báo chí công nghệ.

Robot và AI: những hệ phái riêng biệt

Trong nhiều năm qua, các tác phẩm viễn tưởng đã dung hợp robot với trí tuệ nhân tạo, từ nhân vật Gort trong "The Day the Earth Stood Still” đến các Cylon trong "Battlestar Galactica," từ những robot giả người trong tiểu thuyết “I Robot” của Isaac Asimov, đến phim "Star Trek: The Next Generation".

Tuy nhiên, robot không phải là trí tuệ silicon, mà là máy có thể thực hiện những tác vụ cơ khí trước đây được con người xử lý - thường xuyên hơn đáng tin cậy, nhanh hơn, và không có nhu cầu cho một mức lương đủ sống hoặc phúc lợi.

Robot hiện phổ biến trong sản xuất và được sử dụng trong bệnh viện để cấp phát thuốc (vì chúng không biết ăn cắp), nhưng lại không có quá nhiều trong các cao ốc văn phòng và trong gia đình.

Gần đây đã có những tiến bộ đáng kinh ngạc trong lĩnh vực công nghệ mô phỏng sinh học, được thúc đẩy phát triển phần lớn nhờ vào các cựu binh Mỹ - những người đã mất chân tay trong các cuộc chiến suốt hai thập kỷ qua.

Bây giờ chúng ta thấy chân tay có thể đáp ứng xung động thần kinh và sóng não như là bộ phận mở rộng tự nhiên của cơ thể, và rõ ràng chẳng bao lâu nữa chúng sẽ không cần phải gắn dây cáp điện lằng nhằng và các máy hỗ trợ để vận hành.

Có lẽ một ngày nào đó chúng ta sẽ dung hợp AI vào robot và cuối cùng trở thành nô lệ cho các Cylon - hoặc tệ hơn. Nhưng không còn rất lâu nữa đâu. Cùng lúc đó, một số tiến bộ trong lĩnh vực AI sẽ giúp robot làm việc hiệu quả hơn, bởi vì phần mềm của chúng trở nên tinh vi hơn.

Trọng tâm nghiên cứu mô hình so khớp mẫu

Đa số những sản phẩm thông minh hiện chỉ là cơ sở của AI - tính năng gợi ý sản phẩm trên trang web Amazon, các gợi ý nội dung trên Facebook, nhận dạng giọng nói của Apple Siri, hướng dẫn đường đi của Google Maps, và nhiều thứ khác như vậy - chỉ đơn giản là việc so khớp theo mẫu.

Nhờ những tiến bộ liên tục trong lĩnh vực lưu trữ dữ liệu và quy mô tính toán, nhờ sức mạnh điện toán đám mây, nhiều mẫu/quy luật có thể được lưu trữ, xác định, dựa vào đó tiếp tục phát triển, nhiều hơn bao giờ hết. Phần lớn những gì con người làm đều dựa trên mô hình so khớp theo mẫu - để giải quyết một vấn đề, ngay từ đầu người ta hay thử đoán xem đối tượng đó giống thứ gì đã biết, sau đó thử các giải pháp (tương ứng) đã biết. Mô hình so khớp mẫu càng đưa ra hành động hay kết quả nhanh, thì dường như hệ thống (được xem là) càng thông minh hơn.

Nhưng chúng ta vẫn còn trong thời kỳ trứng nước sơ khai. Có một số trường hợp, chẳng hạn như trong lĩnh vực định vị tìm đường, có những hệ thống cung cấp dịch vụ rất tốt, nhưng cũng có những hệ thống chỉ người ta đâm vào đống gạch hay xi-măng của một sân bay đang xây dở, vào giữa hồ nước, hoặc vào một con đường ngập tuyết ở ngoại thành bởi vì ... hệ thống GPS “bảo” phải di chuyển như vậy.

Nhưng chủ yếu, các hệ thống này đều "không biết gì".

Đó là lý do tại sao mà sau khi bạn truy cập Amazon và xem sản phẩm, nhiều trang web khác bạn ghé thăm lại hiển thị các mẫu quảng cáo sản phẩm đó. Thật ngớ ngẩn, các hệ thống này chỉ biết rằng bạn xem sản phẩm X đó, và do đó, chúng tiếp tục hiển thị hình ảnh của sản phẩm đó. Thông minh là như vậy sao?

Và không chỉ có các mẫu quảng cáo sản phẩm của Amazon; tính năng so khớp âm nhạc của Apple Music và các gợi ý tìm kiếm qua giọng nói của Google Now cũng không hiểu gì về ngữ cảnh, vì vậy chúng dẫn bạn vào một biển mênh mông những thứ giống nhau... một cách nhanh nhảu đoảng.

Chúng thậm chí còn làm ngược ý bạn, như của tính năng "AutoCorrect" (tự động sửa từ) trên bàn phím mềm của các thiết bị Apple hiện nay. Đây là ví dụ tiêu biểu về sự thất bại trong giải quyết vấn đề bằng sức mạnh đám đông: mọi người đều gõ phím tạo ra những câu sai văn phạm, không rõ ràng về số nhiều số ít, dấu câu, viết hoa và lỗi chính tả. (Tôi phát hiện ra rằng tắt tính năng này đi sẽ bớt lỗi hơn, ngay cả đối với tay gõ phím tệ như tôi).

Cái thiếu chính là chiều sâu của ngữ cảnh; AI cần biết bạn đã mua hoặc từ chối mua sản phẩm gì, để từ đó không hiển thị quảng cáo món hàng giống y hệt, mà lại nên đưa ra sản phẩm nào bạn quan tâm hơn. Với âm nhạc cũng vậy - nếu danh sách bài hát bạn nghe khác nhau, vậy các gợi ý cũng cần khác đi. Và tương tự với tính gợi ý nơi ăn tối của Google Now - vâng, tôi thích các món Ấn Độ, nhưng làm ơn không phải lúc nào tôi cũng thích như vậy. Có món gì mà tôi thích và gần đây không ăn không? Vậy còn quy tắc, sở thích của những người hay đi ăn cùng tôi thì sao?

AutoCorrect chính là một ví dụ khác, đòi hỏi ngữ cảnh. Đầu tiên, cần ai đó bảo Apple rằng có khác biệt giữa từ "its" và từ "it's" cũng như có nhiều biến thể ngôn từ trong tiếng Anh cần được thể hiện đúng trên màn hình thiết bị.

Đừng mong rằng chỉ cần các chương trình bot (phần mềm trợ lý tự động) hoàn thành tác vụ đơn giản là được. Nhưng ví dụ về tính năng AutoCorrect cho thấy không hẳn như vậy. Trên thực tế, đó cùng là một loại vấn đề.

Tính năng AutoCorrect

Xác định mẫu trên đà phát triển của ngành máy học

Mô hình so khớp mẫu, ngay cả trong ngữ cảnh đầy đủ dữ liệu hỗ trợ, vẫn không đủ. Bởi vì việc này cần có những điều cần được xác định trước. Đó là lý do vì sao cần xác định mẫu, nghĩa là phần mềm phát hiện ra các mẫu mới hoặc đã bị thay đổi bằng cách giám sát hoạt động của bạn.
Điều đó không dễ dàng, bởi vì cần có quy tắc, tham số nền cho các hệ thống như vậy.

Những nỗ lực nghiên cứu về xác định mẫu là một mảng lớn của máy học ngày nay, cho dù để dụ bạn bấm/nhấn vào quảng cáo nhiều hoặc mua hàng nhiều hơn, chẩn đoán lỗi của máy photocopy và động cơ máy bay, định tuyến đường cho xe tải dựa trên thời tiết và giao thông, hoặc đối phó với rủi ro trong khi lái xe (công nghệ tránh va chạm).

Vì lĩnh vực máy học khó như vậy - đặc biệt đối với những lĩnh vực không được định nghĩa và tổ chức rõ ràng - bạn chỉ có thể mong đợi xuất hiện những tiến bộ chậm, dù hệ thống có cải tiến, nhưng những cải tiến đó sẽ không có kêt quả một sớm một chiều.

Nhận dạng giọng nói là một ví dụ tuyệt vời - những hệ thống đầu tiên (trợ giúp trên điện thoại) kém khủng khiếp, nhưng bây giờ chúng ta có Siri, Google Now và Cortana khá tốt dành cho nhiều người, hiểu được nhiều cụm từ. Một số người thực sự dùng chúng như những "người" phiên dịch.

Bên trong xe hơi tự lái

Nhưng khi ngữ cảnh càng không rõ ràng, máy càng khó học, bởi vì các mô hình của chúng không có đầy đủ thông tin hoặc quá lệ thuộc vào hệ quy chiếu của môi trường vận hành của riêng chúng. Xe (ô tô) tự hành là một ví dụ: xe hơi có thể tự học lái dựa trên mẫu và tín hiệu trên đường và từ những chiếc xe khác, nhưng các biến số bên ngoài khác như thời tiết, hành vi của người đi bộ và người chạy xe đạp, ô tô đậu lấn chỗ, công trường xây dựng... sẽ làm rối chuyện tự học của máy.

Liệu có thể vượt qua tất cả những khó khăn trên? Có, nhưng không phải ở tốc độ nhanh như các tay viết blog suy nghĩ.

Phân tích dự báo đi sau máy học

Trong nhiều năm, ngành CNTT đã tồn tại khái niệm phân tích dự báo (predictive analytics), mà có các tên khác như BI vận hành (operational business intelligence). Đây là một khái niệm tuyệt vời, nhưng đòi hỏi phải có việc so khớp mẫu (pattern matching), máy học (machine learning) và hệ thống thu thập - phân tích thông tin theo chiều sâu (insight). Chính chiều sâu thông tin cho phép con người đi những bước nhảy vọt, về mặt tư duy, vào lĩnh vực mới.

Phân tích dự báo không đi đâu quá xa, mà chủ yếu xác định và chấp nhận mẫu và kết quả khác thường. Chuyện này thật khó khăn, bởi trí tuệ dựa trên mẫu hay quy luật - từ hiển thị kết quả tìm kiếm, đến chọn đường cho xe chạy, đến chọn nước cờ - dựa trên giả định rằng phần lớn các mẫu và đường đi là những lựa chọn tốt nhất. Nếu không, mọi người sẽ không sử dụng chúng nhiều như vậy.

Đa số hệ thống trợ giúp dựa vào các điều kiện hiện tại để lái bạn vào một con đường đã được chứng minh. Các hệ thống dự báo kết hợp các điều kiện hiện tại và tương lai bằng cách sử dụng tất cả loại toán xác suất. Nhưng đó là những trường hợp dự báo dễ dàng.

Những dự báo thực sự quan trọng lại là những tình huống khó nhìn ra, bởi một số lý do: bối cảnh là quá phức tạp, hoặc đường đi đúng lại là một trường hợp hiếm thấy và do đó bị loại, bởi thuật toán hay người dùng.

Như bạn thấy, có rất nhiều việc cần làm, vì vậy hãy tỉnh táo khi đọc về những công nghệ bùng nổ trên báo chí hay hội thảo I/O của Google. Tương lai sẽ đến, nhưng sẽ đến chậm và có chỗ hay, chỗ dở.

Galen Gruman

Tổng Biên tập Tạp chí Infoworld Mỹ