2. Giấc mơ tạo ra trí tuệ

Vào mùa hè năm 1956, một nhóm nhỏ các nhà khoa học tụ họp tại một trường đại học ở Mỹ.

Họ không phải là những người nổi tiếng lúc đó.
Không có báo chí đưa tin.
Không ai nghĩ rằng cuộc gặp gỡ nhỏ này sẽ trở thành một dấu mốc trong lịch sử khoa học.

Nhưng những người tham dự có một ý tưởng rất táo bạo.

Họ tin rằng một ngày nào đó, máy móc có thể suy nghĩ.

Cuộc gặp gỡ đó sau này được biết đến với tên gọi:

Hội nghị Dartmouth.

Và tại đó, một thuật ngữ mới được đặt ra:

Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo.

Một ý tưởng tưởng như điên rồ

Ngày nay, khái niệm trí tuệ nhân tạo đã trở nên quen thuộc.

Nhưng vào những năm 1950, ý tưởng này nghe giống khoa học viễn tưởng.

Máy tính lúc đó rất đơn giản.

Một chiếc máy tính lớn có thể chiếm cả một căn phòng.

Sức mạnh tính toán của nó thậm chí còn yếu hơn một chiếc điện thoại thông minh ngày nay.

Vậy mà một số nhà khoa học đã tin rằng:

nếu chúng ta hiểu cách trí tuệ hoạt động, chúng ta có thể lập trình trí tuệ vào máy móc.

Đó là một giấc mơ lớn.

Alan Turing và câu hỏi nổi tiếng

Trước hội nghị Dartmouth vài năm, một nhà khoa học người Anh đã đặt ra một câu hỏi quan trọng.

Tên ông là Alan Turing.

Năm 1950, Turing viết một bài báo với câu hỏi đơn giản:

“Máy móc có thể suy nghĩ không?”

Để trả lời câu hỏi này, ông đề xuất một thí nghiệm nổi tiếng.

Ngày nay chúng ta gọi nó là Turing Test.

Ý tưởng của Turing rất thú vị.

Nếu một người trò chuyện với một máy tính mà không thể phân biệt được đó là máy hay người, thì có thể nói rằng máy đã đạt được một dạng trí tuệ.

Lúc đó, nhiều người nghĩ rằng điều này sẽ không bao giờ xảy ra.

Những bước đi đầu tiên

Trong những năm đầu của trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học cố gắng lập trình trí tuệ theo cách trực tiếp.

Họ viết các quy tắc.

Ví dụ:

• nếu A xảy ra thì làm B
• nếu B xảy ra thì làm C

Cách tiếp cận này hoạt động khá tốt cho những vấn đề đơn giản.

Nhưng khi vấn đề trở nên phức tạp, số lượng quy tắc cần thiết trở nên khổng lồ.

Thế giới thực quá phức tạp để có thể được mô tả bằng hàng triệu quy tắc lập trình.

Điều này khiến nhiều nhà nghiên cứu nhận ra một điều quan trọng.

Có lẽ trí tuệ không đến từ việc viết ra tất cả các quy tắc.

Có lẽ trí tuệ đến từ khả năng học hỏi.

Bài học từ bộ não

Nếu chúng ta nhìn vào cách con người học, ta sẽ thấy một điều thú vị.

Một đứa trẻ không học ngôn ngữ bằng cách đọc sách ngữ pháp.

Nó học bằng cách:

• nghe người lớn nói
• thử nói lại
• mắc lỗi
• và dần dần cải thiện

Nói cách khác, trí tuệ con người phần lớn đến từ trải nghiệm và dữ liệu.

Một số nhà khoa học bắt đầu nghĩ rằng máy móc cũng có thể học theo cách tương tự.

Thay vì lập trình mọi quy tắc, chúng ta có thể cho máy học từ dữ liệu.

Ý tưởng này đã dẫn đến một lĩnh vực mới:

machine learning – học máy.

Máy học như thế nào?

Trong học máy, thay vì lập trình mọi bước, chúng ta cung cấp cho máy:

• dữ liệu
• ví dụ
• và một thuật toán học

Máy sẽ phân tích dữ liệu và tìm ra các mẫu hình.

Ví dụ:

Nếu bạn muốn dạy một hệ thống nhận diện mèo trong ảnh, bạn có thể cung cấp cho nó hàng nghìn bức ảnh mèo và không phải mèo.

Qua thời gian, hệ thống sẽ học được những đặc điểm giúp phân biệt hai loại hình ảnh.

Điều quan trọng ở đây là:

máy không được lập trình trực tiếp để nhận diện mèo.

Nó tự học từ dữ liệu.

Một bước tiến chậm nhưng chắc

Trong nhiều thập kỷ, trí tuệ nhân tạo tiến bộ khá chậm.

Máy tính vẫn còn hạn chế.
Dữ liệu còn ít.
Thuật toán chưa đủ mạnh.

Nhưng từng bước một, các nhà nghiên cứu đã cải thiện các phương pháp học máy.

Đến đầu thế kỷ XXI, ba yếu tố quan trọng bắt đầu hội tụ:

• lượng dữ liệu khổng lồ từ Internet
• sức mạnh tính toán mạnh hơn
• các thuật toán học máy tốt hơn

Sự kết hợp này đã mở đường cho một bước tiến lớn.

Một câu hỏi mới

Nhưng vẫn còn một thách thức rất lớn.

Ngôn ngữ.

Ngôn ngữ con người cực kỳ phức tạp.

Chúng ta có thể hiểu:

• câu chuyện
• ẩn dụ
• cảm xúc
• và bối cảnh

Trong một thời gian dài, nhiều người nghĩ rằng máy móc sẽ rất khó có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Nhưng rồi các nhà nghiên cứu phát hiện ra một điều thú vị.

Có thể có một cách đơn giản hơn nhiều để bắt đầu.

Thay vì cố gắng hiểu toàn bộ ngôn ngữ…

máy có thể bắt đầu bằng một nhiệm vụ đơn giản hơn nhiều:

đoán chữ tiếp theo.

Ở chương tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá ý tưởng tưởng chừng đơn giản này.

Một ý tưởng mà sau này đã dẫn đến sự ra đời của những hệ thống AI có thể viết, trò chuyện và giải thích như con người.

Chỉ bằng cách làm một việc rất đơn giản:

đoán từ tiếp theo trong một câu.