Nếu bạn nghe thấy cái tên Kiki hẳn bạn sẽ nghĩ ngay đến một con chó, thậm chí là một con chó rất khôn nữa.

Nhưng mấy hôm nay cái tên Kiki được nhắc đến trên Zing News là tên của một sản phẩm trí khôn nhân tạo (AI: Artificial Intelligence) của Zalo. Nó là một trợ lý ngôn ngữ ảo, giống như Alexa của Amazon, hay Siri của Apple. Chỉ có điều con bot có tên gọi Kiki này được phát triển cho ngôn ngữ tự nhiên là tiếng Việt.

(Và lý do tôi viết bài này nằm ở chú thích số 4.)

*

Đã có một thời gian rất dài, đối với công chúng thì Trí Khôn Nhân Tạo (AI) thường là một thứ gì đó có năng lực tính toán siêu việt, có thể tính toán những bài toán rắc rối kiểu như bài toán phóng tên lửa; hoặc nếu cần phải làm những việc giống như con người thì nó sẽ tham gia các trò chơi trí óc như thi đấu cờ vua. Và quả thật, mới chỉ vài năm trước đây, các “bộ óc nhân tạo” nổi tiếng nhất thế giới cũng chính là các máy tính đánh cờ vua hoặc cờ vây, ở trình độ còn giỏi còn hơn các nhà vô địch là người thực.

Mãi cho đến gần đây, trí khôn nhân tạo mới trở nên gần gũi với cuộc sống đời thường. Một ứng dụng mà ngày nay ai cũng quen thuộc đó là các AI làm nhiệm vụ phiên dịch, như google translate, đang làm việc rất tốt và ngày càng tốt hơn.

*

Người ta thường khen một đứa bé là có trí khôn, là sáng dạ, khi nó có khả năng học hỏi nhanh nhạy.

Trí khôn như thế không chỉ có ở con người, mà còn có ở loài vật nuôi khác như chó và ngựa. Con người có thể dạy con chó làm rất nhiều thứ, từ nhận ra đâu là người quen đâu là người lạ đến biết trông nhà, chăn cừu, đi săn. Thậm chí có những con chó khôn đến mức còn biết đi mua báo cho chủ, biết trông em bé, thậm chí còn cứu chủ khi chủ bị đột quỵ hay cháy nhà.

Cái mà chúng ta gọi là “trí khôn” ấy, chính là khả năng tiếp thu của con chó. Nhờ khả năng tiếp thu mà con người dạy con chó hiểu những câu khẩu lệnh, sai chúng làm được một số việc, thậm chí còn dạy chúng làm những trò xiếc rất khó.

Hay nói cách khác, “trí khôn” là khả năng biết học tập của một con chó, con ngựa, hay của “một cỗ máy”.

*

Nhưng khôn đến cỡ nào mới được gọi là “có trí khôn”. Kiểm tra trí khôn một con chó đã qua huấn luyện thì dễ rồi. Nhưng nếu đó là một cỗ máy tính và ta cần phải kiểm tra trí khôn của nó, thì ta phải làm sao.

Năm 1950, Alan Turing đề xuất phương pháp để kiểm tra trí khôn của một cỗ máy biết tính toán. Bài test ấy không quá rắc rối, bởi khi Alan Turing đề xuất bài test này thì máy tính chưa ra đời. (Ông Turing này chính là cha đẻ của ngành Khoa học máy tính và Trí khôn nhân tạo.) Bài kiểm tra ấy tương đối đơn giản, nhưng bản chất nó rất sâu sắc, nó kiểm tra xem: liệu một cỗ máy tính có biết suy nghĩ hay không?

Phiên bản gốc của bài test do Turing đề xuất được sắp đặt như sau. Có một người A, được gọi là người thẩm vấn, và hai người khác ngồi trong hai buồng kín. Trong đó người B là một người phụ nữ, còn người C là một người đàn ông. Người C có nhiệm vụ đóng giả và thể hiện mình là một phụ nữ. Người A không nhìn thấy hai người B và C, và không thể biết giới tính của họ, nhưng người A được quyền thẩm vấn B và C trong một quãng thời gian nhất định, và phải xác định được giới tính B và C. Nếu C đánh lừa được A, khiến A tưởng C là nữ, thì C sẽ thắng cuộc.

Nhưng thay vì C là một con người, ta thay C bằng một chiếc máy tính, và nếu chiếc máy tính này lừa được A, thì chiếc máy tính ấy được coi là “biết suy nghĩ”. Tức là, chiếc máy này được giao nhiệm vụ bắt chước một người đàn ông bắt chước phụ nữ. Turing gọi phép thử này là “imitation game – trò chơi bắt chước”. Ngày nay nó được cập nhật thành các phiên bản hiện đại hơn và được gọi là Turing test.  

Điểm mấu chốt, và cũng là bản chất sâu sắc của phép thử Turing, đó là không phải là đem test khả năng tính toán của cỗ máy, mà là test khả năng ứng xử, hành xử và cách thể hiện của cỗ máy khi bị tra vấn. Một cỗ máy có trí khôn là một cỗ máy có khả năng học (learning) và nếu được dạy dỗ tốt (train) sẽ có hành xử giống như một con người.

*

Ngày nay, Trí khôn nhân tạo không chỉ có khả năng học, mà nó còn biết tự học (machine learning, deep learning). Đó là nhờ tiến bộ của công nghệ chế tạo vi xử lý và nhờ có vô vàn dữ liệu khổng lồ tốc độ cao (big data) giúp nó học tập. Hơn thế nữa, trí khôn ấy còn được gắn vào những máy móc cơ khí có thể chuyển động được như robot.

Một trong những con robot có AI ấy chính là xe hơi Tesla. Xe hơi của hãng Tesla không chỉ khôn như chó, mà còn khôn như… ngựa. Xe hơi Tesla chở chủ đến công sở, đưa đến tận sảnh tòa nhà, rồi tự chạy ra bãi đỗ xe, y như ngựa tự đi ra tàu ngựa. Thậm chí trong tương lai, nếu cạn pin, nó còn biết chạy ra cây sạc điện tự động, y như ngựa đói thì biết tìm bãi cỏ. Người chủ hết giờ làm việc, huýt sáo (bám nút điều khiển), con ngựa (xe hơi) Tesla lại chạy ra sảnh đón chủ. Nó còn nhớ đường để đưa chủ về, kể cả khi chủ đi đâu đó mệt quá ngủ gật quên đường. Hay chở thẳng đến bệnh viện nếu chủ gặp sự cố sức khỏe. Chẳng khác gì ngựa khôn của hiệp sĩ ngày xưa, đưa chủ bị thương ngất lịm ở chiến trường đi về ngôi làng gần nhất.

*

Nếu AI được gắn vào robot để thay thế con người làm những việc nặng nhọc vất vả, hoặc làm việc ở môi trường khắc nghiệt, hoặc cần độ chính xác cao, thì tiềm năng có ích của AI là vô cùng lớn. Nhưng cũng như các công nghệ cao khác, như công nghệ hạt nhân hay sinh học, AI cũng có thể bị sử dụng cho mục đích xấu. 

Trong cuộc chiến mới đây ở Nagorno-Karabakh, quân đội Arzerbaijan sử dụng máy bay không người lái (UAV/Drone) tấn công các đơn vị mặt đất của Armenia. Từ trên không trung, các máy bay không người lái bắn phá chính xác xe tăng, pháo binh và hệ thống phòng không của đối thủ. Được con người điều khiển từ xa, chúng còn tìm và diệt bộ binh ẩn nấp trong công sự. Trong vòng hai tháng, đội quân drone của Arzerbaijan đã thắng thế hoàn toàn trên chiến trường.

Nếu như AI được tích hợp vào các robot chiến tranh như drone của quân đội Arzerbijan, đội quân người máy cả trên không trung lẫn dưới mặt đất sẽ có sức mạnh kinh hoàng. Nhất là khi AI được “dạy” cách nhận diện và tiêu diệt con người, hoặc tàn phá các cơ sở dân sự.

Các robot chiến tranh được gắn AI chắc chắn có khả năng chiến đấu cao cường hơn con người, chúng ra quyết định nhanh hơn, hành động nhanh hơn và bắn chính xác hơn. Nhưng trong tương lai gần, có lẽ chỉ có các cuộc chiến giữa drone gắn AI bắn nhau với drone gắn AI là hiện thực.

Nỗi lo về AI làm việc xấu là nỗi lo có thật. AI có thể làm việc xấu, bởi chúng hoàn toàn không có ý thức, nhận thức. Chúng không nhận thức được nhiệm vụ mà chúng đang thực thi, lại càng không nhận thức được hệ quả mà nhiệm vụ ấy mang lại.

Ngay cả khi làm việc tốt, AI cũng không ý thức được hệ quả của việc mà nó vừa làm được. Giáo sư Châu có một ví dụ và diễn giải dễ hiểu về khía cạnh này của AI: [so với trí tuệ con người thì] AI chưa tạo ra tri thức; ví dụ như AlphaGo đã đạt đẳng cấp thượng thừa khi đánh bại cao thủ cờ vây hạng nhất là Lee Sedol. Nhưng con AlphaGo ấy không ý thức được tại sao nó đánh những nước cờ chung cuộc ấy, hoặc nếu có thì nó cũng không giải thích được cho loài người hiểu là tại sao nó đánh những nước cờ ấy. Tri thức do nó tạo ra, lại phải qua một cầu nữa, đó là các chuyên gia cờ vây ngồi thảo luận với nhau và phỏng đoán xem tại sao AlphaGo lại ra các quyết định (nước cờ) như vậy.

*

Nhưng nỗi băn khoăn liệu AI có tiến hóa đến mức thông minh hơn con người và chiếm quyền cai quản thế giới này, chống lại con người là nỗi băn khoăn hơi xa vời. Tuy AI có thể siêu việt về mặt tính toán, nhưng về nhận thức nó còn kém con chó con mèo. Nó không nhận thức được về sự đau đớn, về cái đói, về cái khát. Nhận thức của nó còn thua đứa bé ba tuổi. Đứa bé ba tuổi đã có ý thức về sự tồn tại của chính mình, còn AI thì không.

Một ví dụ để ta có thể thấy nhận thức của AI kém xa con người. Con người có khả năng đặt tên (danh) cho mọi sự, kể cả cho chính mình, và các bộ phận của mình. Con người đặt tên (danh từ chung) cho chính giống loài của mình (loài người), đặt tên cho các tổ chức chung của con người (hợp tác xã, hội đoàn), đặt tên (danh từ riêng) cho nhau. Đặt tên cho chính mình. Thậm chí bộ não đặt tên cho các bộ phận cơ thể, và đặt tên cho chính nó (óc, não). AI chưa và có lẽ sẽ không thể có năng lực tâm trí ở đẳng cấp này, dù rằng việc đặt tên như vậy tưởng như rất đơn giản.

Nhiều người cho rằng năng lực của máy tính lượng tử (quantum computer) sẽ giúp AI có được ý thức. Điều ấy hiện nay vẫn còn là viễn tưởng. Khả năng tạo ra được một Qubit (quantum bit) đích thực, ví dụ như bằng cách cô lập hoàn toàn một electron, hiện vẫn nằm rất xa tầm tay của khoa học. Bên cạnh đó, các bit nhị phân như của máy tính hiện nay chỉ có hai trạng thái 1 và 0 (câu trả lời hoặc là yes hoặc no). Đây là một loại logic khác với logic Qubit vốn có trạng thái nằm đâu đó giữa 1 và 0 (câu trả lời có thể là 1 và có thể là 0). Với mỗi một loại logic ta sẽ cần những giải thuật (algorithm) khác nhau để giải những bài toán khác nhau. Hiện nay chưa ai biết giải thuật dùng cho hệ máy tính Qubit là gì, và sẽ giải được những bài toán gì. Cho nên việc AI sẽ có ý thức nhờ điện toán lượng tử cũng là việc có thể có mà cũng có thể không. Và dù có hay không, thì còn lâu điện toán lượng tử mới thành hiện thực.^[1]

*

Alan Turing có tư tưởng rất cởi mở về máy móc có trí khôn, ông muốn chào mời chúng đến với xã hội con người. Ông cho rằng các cỗ máy có trí khôn cần được tạo cơ hội để tìm hiểu và hòa nhập vào bối cảnh xã hội loài người, rồi từ từ thay đổi để thích nghi với con người. ^[2]

Công nghệ ngày nay, với kết nối băng thông rộng có tốc độ cao và độ trễ thấp, với điện toán dám mây, dữ liệu lớn, và với các kiến trúc vi xử lý thế hệ mới (purpose-built chip) phù hợp với nhu cầu learning của AI, vốn rất cần khả năng tính toán song song của chip (như GPU/TPU), đang dần biến tư tưởng của Turing thành hiện thực.

Mỗi xã hội có ngôn ngữ tự nhiên riêng, hành vi và tâm lý riêng, văn hóa riêng, nên việc có những AI sử dụng nền tảng công nghệ chung của nhân loại, nhưng được phát triển riêng và “dạy dỗ” riêng cho từng xã hội là rất quan trọng. Nó sẽ là tri thức để một dân tộc, một quốc gia nắm vững công nghệ AI cho tương lai, bao gồm cả AI dùng trong quốc phòng. Một con AI được phát triển bản địa [3], có ngôn ngữ tự nhiên là tiếng Việt, như Kiki, tuy vẫn còn thua kém rất nhiều con AI của thế giới nhưng vẫn là một sản phẩm có tầm quan trọng. Kiki có thể vẫn đang chập chững những bước đầu đời của nó, và cũng khó có ai dự đoán được tương lại của nó ra sao. Nhưng ở trên đời này, việc lớn nào mà chẳng phải đi qua những bước đầu tiên. Có thể Kiki cũng như vậy.  

[1]. Để có được nhận thức, một hệ thống AI cần phải có khả năng mô hình hóa chính mình (system này phải có khả năng mô hình hóa chính system này ở bên trong bản thân chính system). Từ đó mới tiến hóa đến việc nó tự nhận thức, tự tham chiếu (self-aware, self-reference) về chính nó. Bước tiếp theo mới đến việc nó có thể có suy nghĩ có ý thức (concious thinking), thức là nó judge được các hành vi, nhiệm vụ mà nó thực hiện. Cái concious thingking này, theo Roger Penrose, là phi giải thuật (non-algorithmic) và không lập trình được.

[2]. Trợ lý cá nhân Siri, hay AI của xe hơi tự lái Tesla hiện chỉ được xếp vào hạng Weak AI. Ngoài ra, rất nhiều AI trên thị trường hiện nay chỉ là Fake AI (98%-99% các công ty bốc phét về AI của mình, trong số 1%-2% còn lại là có AI thật, nhưng 40% số đó cũng lại bốc phét về năng lực AI thực của họ). Tương lai, khi AI thực sự có vai trò lớn lao trong xã hội loài người, thì AI ấy sẽ phải là Strong AI. Năm 1980, John Searler sử dụng lập luận Chinese Room Argument để chỉ ra những lỗ hổng trong lập luận của Turing Test. Do Strong AI sẽ có những năng lực mới, gần gũi với năng lực của bộ não con người hơn, ví dụ như khả năng tìm ra các vấn đề mới và tự học để tìm ra cách giải quyết vấn đề mới này, nên Turing Test sẽ phải được sửa đổi (Extended Turing Test) để kiểm tra trí khôn của Strong AI.

[3] Trong nhiều trường hợp, dữ liệu để train AI rất cần dữ liệu bản địa. AI chấn đoán các bệnh về đường hô hấp để dùng được cho các bệnh nhân Hà Nội rất cần được train bằng dữ liệu bản địa (bên cạnh các dữ liệu có sẵn của thế giới), bởi bệnh hô hấp còn liên quan đến gene của người Việt, đến khí hậu Hà Nội, ô nhiễm Hà Nội, thói quen ăn uống và sinh hoạt của người Hà Nội.

[4]. Các nhà kinh thế quan tâm đến hiệu suất lao động, như Tyler Cowen cho rằng sau hơn hai thập niên có hiệu suất lao động rất thấp, nền kinh tế Mỹ sắp bùng nổ trở lại về năng suất. Lập luận của họ dồn vào vài điểm như sau:

a) Sau Thế chiến thứ hai, năng suất lao động và nền kinh tế Mỹ bùng nổ và kéo dài vài thập niên liền, sau đó thoái trào kể từ những năm 1970.

b) Đến thập niên 2010, Cowen còn đề xuất thuật ngữ “Great Stagnation” – Đại Đình Trệ như một sự nhái lại Đại Suy Thoái Great Derpression của Kinh tế Hoa Kỳ đầu thế kỷ 20 – và cho rằng Đại Đình Trệ kéo dài khoảng 20 năm.

c) Máy tính được đưa vào doanh nghiệp từ những năm 1970, 1980, nhưng đến 1990 thì công nghệ PC mới được nền kinh tế hấp thụ đầy đủ và làm tăng hiêu suất lao động trong ngắn hạn.

e) Năm 2020, bất chấp Covid, công nghệ đã có những bước tiến vượt bậc: xe tự lái, phát triển vaccine thần tốc, AI làm được vô số việc, chip máy tính cực nhanh, và con người có thể làm việc từ xa. Tất cả các công nghệ đã được hấp thụ vào nền kinh tế và 2021 sẽ có tăng trưởng vượt bực về năng suất lao động, và việc này sẽ kéo dài một hai thập niên.

d) Như vậy, Mỹ một lần nữa sẽ vượt xa TQ, còn VN sẽ phải làm gì đó, như cái con Kiki kia, để bắt nhịp, dù là chậm hơn, kém hơn với nền “kinh tế mới” của Hoa Kỳ.