Chúng ta không muốn AI thấu hiểu và... biết cãi vã

Với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật ngày nay, câu hỏi không phải là liệu máy móc có biết suy nghĩ hay không, mà là chúng ta có muốn hay cần nó phải như vậy hay không.
Hình minh họa
Hình minh họa

Trí thông minh của máy móc

Hãy quên phép thử Turing đi. Những suy nghĩ thích hợp nhất của nhà tiên phong Alan Turing đối với trí thông minh của máy móc đến từ một đoạn văn bản bị lãng quên, ngay trong cùng một bài báo đã đề xuất phép thử nổi tiếng của ông về việc liệu một máy tính có thể được coi là thông minh như con người hay không.

"Câu hỏi "Máy móc có thể suy nghĩ hay không?" tôi tin rằng quá vô nghĩa để xứng đáng được thảo luận. Tuy nhiên, tôi cũng tin rằng vào cuối thế kỉ này, việc sử dụng từ nghĩ và những ý kiến giáo dục tổng quát sẽ thay đổi rất nhiều, đến nỗi người ta có thể nói về việc máy móc suy nghĩ mà không sợ bị nói ngược lại".

Theo Futurism, dự đoán trong năm 1950 của Turing không phải là liệu máy tính có thể biết suy nghĩ trong tương lai hay không, mà là một ngày nào đó, ý của chúng ta khi nói về những suy nghĩ ấy sẽ biến đổi theo chiều hướng không còn tranh cãi nữa. Bây giờ chúng ta có thể thấy rằng ông đã nói đúng. Việc sử dụng thuật ngữ của chúng ta được nới lỏng đến mức những suy nghĩ, thậm chí là cơ bản nhất của máy móc đã trở thành thuật ngữ thông dụng.

Ngày nay, những tiến bộ trong công nghệ cũng đồng nghĩa với việc sự thấu hiểu đã trở thành tư tưởng mới. Và một lần nữa, câu hỏi liệu máy móc có thể thấu hiểu hay không là vô nghĩa. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy, một cảm giác chắc chắn rằng những robot và trợ lý ảo như Cortana của Microsoft và Siri của Apple có thể thấu hiểu chúng ta đã xuất hiện. Những câu hỏi thú vị giờ chỉ còn cảm giác này là gì, và tại sao việc chúng ta gọi nó là gì lại quan trọng.

Định nghĩa sự thấu hiểu

Quyết định xem làm thế nào để xác định một khái niệm không giống như việc thực hiện một khám phá. Nó là một sự lựa chọn thực dụng dựa trên quan sát thực nghiệm.

Trong trường hợp của trí tuệ nhân tạo, người ta thường nói về các nhà văn khoa học viễn tưởng thế kỷ 20 như Isaac Asimov như những người có khả năng dự đoán tương lai. Nhưng họ đã không dự đoán trước được nhiều suy nghĩ và ngôn ngữ của công nghệ máy tính hiện đại như cách họ ảnh hưởng trực tiếp đến chúng. Ba Điều luật của Robot (Three Laws of Robotics) của Asimov đã là nguồn cảm hứng cho cả một thế hệ kỹ sư và nhà thiết kế, những người bàn luận về các cỗ máy có khả năng học hỏi, thấu hiểu, đưa ra quyết định, có cảm xúc, biết đồng cảm và nghi ngờ chính bản thân mình.

Viễn cảnh này khiến chúng ta quên đi những cách nghĩ khác về trí tuệ nhân tạo, dần dần làm giảm đi sắc thái trong các định nghĩa của chúng ta. Liệu điều này có tầm ảnh hưởng lớn hơn là vì những gì chúng ta đạt được từ vốn từ của Asimov? Câu trả lời phụ thuộc vào lý do tại sao chúng ta lại muốn có sự thấu hiểu giữa con người và máy móc. Và để trả lời câu hỏi này, chúng ta phải nhìn sang loài ong.

Như nhà triết học Jonathan Bennett từng viết, chúng ta có thể nói rằng ong có một "ngôn ngữ" mà chúng dùng để "hiểu" những "báo cáo" của nhau về nguồn thực phẩm khám phá ra được. Và chúng ta có thể rút ra kết luận rằng ong có suy nghĩ, ngôn ngữ, giao tiếp, thấu hiểu và những phẩm chất khác khiến chúng ta nghĩ đến con người. Nhưng toàn bộ quá trình sẽ trở thành một mớ lộn xộn như thế nào, nếu ong cũng có khả năng đặt câu hỏi về động cơ của nhau, phát sinh sự ghen tị, trở nên căm phẫn và hơn thế nữa, giống như con người?

Ong là một loài động vật hoạt động có tổ chức, nhưng sẽ ra sao nếu nó có tính cách của con người?

Một "thảm họa" tương tự sẽ xảy ra nếu hệ thống chỉ đường bằng vệ tinh của xe bắt đầu "tranh cãi" với chúng ta, giống như một cặp đôi không hạnh phúc trong kì nghỉ, để chọn con đường phù hợp nhất. Khả năng thấu hiểu có thể gây trở ngại nghiêm trọng đến hiệu suất. Một chiếc máy hút bụi tốt không cần phải hiểu tại sao tôi cần lực hút mạnh hơn để khiến nó chuyển sang chế độ turbo khi tôi ấn nút. Tại sao một robot tốt lại khác được?

Thấu hiểu không phải lúc nào cũng tốt

Một trong những điều quan trọng khiến các trợ lý ảo như Alexa của Amazon trở nên hữu ích là vì sự tương tác của chúng ta với nó không bao giờ có thể biện minh cho thái độ phản ứng ở cả hai bên. Nó không phải là thứ có thể quan tâm và được quan tâm. Chúng ta đôi khi có thể cảm thấy tức giận với máy móc, nhưng thật ra do nó bị đặt sai chỗ.

Chúng ta cần các phần mềm trợ lý ảo phải có khả năng nhận dạng giọng nói chuẩn xác và càng nhạy cảm với ngữ cảnh của từ ngữ chúng ta sử dụng càng tốt. Nhưng chúng ta không muốn nó có khả năng thấu hiểu – và cả hiểu lầm nữa – chúng ta trong cuộc sống thường ngày và tạo nên những cảm xúc như oán giận, biết ơn, hối lỗi, phẫn nộ và tự hào.

Chỉ có một kẻ thích "tự hành hạ bản thân" mới muốn sở hữu một trợ lý ảo có khả năng cãi vã, đình công hay từ chối cập nhật phần mềm của mình.

Ngoại lệ duy nhất mà chúng ta cần những sự thấu hiểu ấy là những người bạn đồng hành nhân tạo cho người cao tuổi. Như nhà khoa học nhận thức Maggie Boden từng cảnh báo, nó sẽ tạo ra một thứ tình cảm nguy hiểm khi cung cấp những robot chăm sóc không có khả năng thực sự quan tâm tới những người lớn tuổi ấy – những người nhiều khả năng sẽ nảy sinh sự gắn bó sâu sắc.

Mục tiêu để AI hiểu chúng ta cũng như chúng ta hiểu nhau có vẻ to lớn và quan trọng, có thể là thách thức khoa học lớn nhất của thế kỉ 21. Nhưng làm vậy để làm gì? Chúng ta nên tập trung vào mặt kia của đồng xu và hướng tới một sự thấu hiểu ít trọng tâm về AI thì hơn. Chúng ta càng nắm rõ cách trí tuệ nhân tạo lập luận, nó sẽ càng có ích cho chúng ta.

Theo VnReview
http://vnreview.vn/tin-tuc-khoa-hoc-cong-nghe/-/view_content/content/2264402/chung-ta-khong-muon-ai-thau-hieu-va-biet-cai-va