Những hiểu lầm về khả năng siêu phàm của trí tuệ nhân tạo (AI)

Thế giới đang sống trong thời đại công nghệ 4.0 cùng những phát minh đáng kinh ngạc trên nhiều lĩnh vực. Trong một thập niên trở lại đây nhờ vào những nghiên cứu đột phát trong lĩnh vực khoa học công nghệ, con người đã tạo ra những chiếc máy tính với bộ nhớ cực khủng và những khả năng siêu phàm, được gọi là “trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence, viết tắt AI).

Nhờ có AI, con người có thể làm những việc mà trước nay chưa thể làm và không hề nghĩ rằng mình có thể làm được. Tuy nhiên, đi cùng với khả năng không thể bàn cãi của AI là những huyễn tưởng lo sợ cho tương lai của nhân loại, thậm chí là lo ngại sự "nổi loạn" của AI. 

Tuy nhiên mối  nguy hiểm mà con người dự đoán không phải đến từ những chiếc máy tính thông minh hơn con người mà chính là suy nghĩ AI có thể vượt mặt con người.

Dù lo ngại như thế, nhưng trên thực tế con người thường đặt niềm tin vào AI,  giao cho nó quyền ra những quyết định quan trọng mà không hề nghĩ rằng AI cũng có thể mắc những sai lầm khi chúng xử lý dữ liệu không hề giống cách xử lý bằng tư duy của con người. 

Để giải thích những hiểu lầm, xóa tan huyễn tưởng về khả năng siêu phàm của AI, nhà khoa học Gary Smith - Giáo sư Trường cao đẳng Pomona (Mỹ) cho ra đời cuốn sách Huyễn tưởng về trí tuệ nhân tạo nhằm giúp chúng ta hiểu rõ hơn về khả năng của AI.

Huyễn tưởng về trí tuệ nhân tạo (bản tiếng Việt, NXB Thế Giới, Nhã Nam phát hành tháng 5.2021) chia thành 12 chương, trong đó tập trung đưa ra dẫn chứng thực tế từ lịch sử như cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2008. Tác giả cho thấy AI Watson của hãng IBM và nhiều dự án AI nổi tiếng khác đã xử lý thông tin như thế nào.

Kết quả cho thấy có sự khác biệt rất rõ giữa AI và bộ não con người, trong đó có những rủi ro do con người qua tin tưởng vào xử lý của siêu phàm máy tính.

Gary Smith cũng đã đưa nhiều ví dụ thực tế khác nhằm giải thích một cách dễ hiểu cách thức hoạt động của AI và cách chúng đưa ra kết quả cuối cùng.

Ông khẳng định AI đã vượt xa con người trong các nhiệm vụ đơn điệu lặp đi lặp lại, chúng có bộ nhớ tốt hơn, thực hiện các phép tính chính xác hơn và không biết mệt mỏi. Nhưng AI không được lập trình để mô phỏng bộ não con người và AI không thể tư duy, lập luận, phản biện. 

Trong hai chương tiếp theo của cuốn sách thông qua việc nhắc đến việc “khai phá dữ liệu (data) tác giả chứng minh rằng việc khai phá dữ liệu của AI có thể thỉnh thoảng cho ra một khám phá tri thức thực sự, tuy nhiên đó cũng chỉ là sự trùng hợp mang tính ngẫu nhiên.

Trong các chương còn lại của cuốn sách, tác giả đã đưa ra nhiều mô hình tính toán trong các lĩnh vực như tài chính, chính trị, kinh tế… để chứng minh rằng bằng chứng thống kê là không đủ để phân biệt giữa kiến thức thật và giả. Máy tính không thể đánh giá chính xác sự tương quan đó là ngẫu nhiên hay thực sự có ý nghĩa. Công việc đó chỉ dành cho trí tuệ của con người.

Trí tuệ của con người hoạt động khác biệt so với trí tuệ nhân tạo, bởi vậy không thể nói trí tuệ nhân tạo là thông minh. AI vượt trội về bộ nhớ, tính chính xác và sức bền nhưng chúng vẫn có nhiều hạn chế như không biết tư duy, không thể loại suy và không thể phân biệt được dữ liệu tốt - xấu, vô nghĩa - có nghĩa.

Con người cần tới máy tính để xử lý lượng thông tin lớn, nhưng cũng cần chính trí tuệ của con người để đưa ra những đánh giá cuối cùng cho những kết quả mà máy tính đưa ra.

Gary Smith khẳng định cho đến hiện tại, máy tính có trí thông minh đủ sức cạnh tranh và qua mặt trí tuệ của con người không tồn tại trong thực tế. 

Nhà khoa học Gary Smith là Giáo sư Trường cao đẳng Pomona, Mỹ. Ông tham gia rất nhiều dự án nghiên cứu vạch ra sự đáng ngờ trong việc sử dụng dữ liệu trong phân tích thống kê.

Ông là tác giả của 8 cuốn sách giáo khoa, 7 cuốn sách thương mại, gần 100 bài báo học thuật và 7 chương trình phần mềm về kinh tế, tài chính và thống kê. Ngoài việc giảng dạy tại trường Pomona, ông còn là chuyên gia phân tích và tư vấn kinh tế.

Các cuốn sách nổi tiếng khác của ông như Standard Deviation: Flawed Assumptions (Độ lệch chuẩn: Giả định sai lầm), Tortured Data (Dữ liệu bị tra tấn) cũng cảnh báo về những nguy cơ nhầm lẫn giữa tương quan và nhân quả trong phân tích thống kê.