Con Người So Với Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)
Con người thường được gọi là động vật xã hội do xu hướng sống trong xã hội nói chung. Chúng ta được gọi là động vật vì người ta tin rằng loài khỉ là tổ tiên của chúng ta từ hàng triệu năm trước. Chúng ta đã trải qua quá trình biến đổi khổng lồ trong những năm này. Chúng ta đã phát triển trí tuệ và bí quyết để điều hành cuộc sống hàng ngày khác biệt so với động vật. Theo sự thay đổi của thời gian, chúng ta đã học được nhiều chuẩn mực đạo đức và phong tục giúp phân biệt chúng ta (con người) với động vật. Những chuẩn mực này thiết lập một số quy tắc và quy định, nhấn mạnh điều gì tốt cho xã hội và điều gì không. Chúng ta làm việc trên các thông số đã đặt đó theo trí thông minh vốn có của mình.
Trong thời gian gần đây, chúng ta đã bắt gặp một hình thức trí thông minh mới được gọi là Trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là một công nghệ phức tạp mà các ứng dụng của nó vẫn chưa được tận dụng đúng mức. Chúng ta đã nhận ra rằng khái niệm AI không phải lúc nào cũng dễ hiểu. Có một cuộc tranh luận đang diễn ra giữa nhiều bộ phận trí thức liên quan đến sự dễ bị tổn thương của con người từ hình thức trí thông minh hiện đại này. Có những người khó chịu vì AI sẽ vượt qua trí thông minh của con người vào một ngày nào đó. Nỗi sợ hãi tương tự đã được thể hiện bởi nhiều bộ phim. Đó là một cuộc tranh luận không bao giờ kết thúc khi những lo lắng của mọi người tiếp tục gia tăng.
Vậy, AI chính xác là gì và nó hoạt động như thế nào?
Phương pháp đơn giản nhất để hiểu AI là liên hệ nó với một thứ gì đó chúng ta đã hiểu. Lấy ví dụ trí thông minh của chính chúng ta. Nó hoạt động như thế nào? Ở cấp độ cơ bản nhất, trí thông minh của chúng ta tuân theo một nguyên tắc đơn giản. Chúng ta tiếp nhận thông tin, xử lý nó trong tâm trí và thông tin giúp chúng ta hành động theo thông tin.
3 bước chung của trí thông minh con người là đầu vào, xử lý và đầu ra. Trong não người, đầu vào diễn ra dưới dạng cảm nhận và tri giác mọi thứ bằng mắt, mũi và tai, v.v. để thu nhận đầu vào thô và sau đó xử lý nó. Sau đó, chúng ta nhận được đầu ra dưới dạng lời nói và hành động. Việc xử lý xảy ra ở giữa nơi kiến thức/đầu vào được hình thành và truy xuất, các quyết định & suy luận được đưa ra và việc học/hành động diễn ra.
Hãy nghĩ về một bức tranh dừng lại ở một giao lộ trên đường. Đôi mắt của bạn nhìn thấy đèn giao thông phía trước bạn vừa chuyển sang màu đỏ. Dựa trên những gì bạn đã học được từ kinh nghiệm (và giáo dục lái xe), bạn biết rằng đèn đỏ báo hiệu rằng bạn nên đạp phanh để dừng xe ở đèn giao thông. Vì vậy, bạn đạp bàn đạp phanh và giảm tốc độ xe. Đèn đỏ là đầu vào thô, phanh là đầu ra và mọi thứ ở giữa là xử lý.
Những khía cạnh này của trí thông minh con người song song với trí tuệ nhân tạo. Giống như chúng ta tiếp nhận thông tin, xử lý nó và chia sẻ đầu ra, máy móc cũng có thể làm như vậy.
Trong máy móc, phần đầu vào của AI được minh họa bằng nhiều đầu vào khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, v.v. Loại công nghệ này có ở khắp mọi nơi, từ ô tô tự lái cần cảm nhận đường xá và chướng ngại vật đến Siri hoặc Trợ lý Google nhận dạng giọng nói của bạn. Nó có thể ở dạng robot, hệ thống định vị và nhận dạng giọng nói, v.v. Ở giữa, chúng ta có nhiều hình thức xử lý khác nhau diễn ra.
Khá giống với bộ não lưu trữ kiến thức và ký ức, máy móc có thể tạo ra các biểu diễn kiến thức giúp chúng lưu trữ thông tin về thế giới. Giống như con người đưa ra quyết định và hành động phù hợp, máy móc có thể đưa ra dự đoán, tối ưu hóa cho một mục tiêu hoặc kết quả tốt hơn và xác định các bước hoặc quyết định ưu tiên tiếp theo để đáp ứng một mục tiêu cụ thể và hoạt động hiệu quả.
Chúng ta học hỏi mọi thứ bằng ví dụ, quan sát hoặc thuật toán, máy móc có thể được dạy bằng cách sử dụng các phương pháp tương tự.
- Học có giám sát giống như học bằng ví dụ: Một máy tính được cung cấp một tập dữ liệu với "nhãn" trong tập dữ liệu đóng vai trò là câu trả lời và cuối cùng, máy học cách phân biệt giữa các nhãn khác nhau.
- Học khác không có giám sát giống như học bằng quan sát: Một máy tính quan sát các mẫu và học cách phân biệt giữa các nhóm và mẫu một cách độc lập. Nó không yêu cầu nhãn và có thể được ưu tiên khi tập dữ liệu không có nhãn và bị giới hạn.
Kết quả AI chính xác và hiệu quả nhất đòi hỏi sự kết hợp của các phương pháp học tập khác nhau.
Nhưng đó không phải là tất cả, còn có một khía cạnh đáng sợ gắn liền với sự phát triển của AI. Chúng ta cần ghi nhớ rằng nó là một công nghệ không có bất kỳ cảm xúc nào. Khi chúng ta nói về đầu ra dựa trên cảm xúc, nó không thể được thay thế bằng trí thông minh của con người. Đối với một cỗ máy, gần như không thể suy ra các giải pháp cho nhiều phức tạp trong cuộc sống hàng ngày do chỉ số cảm xúc gắn liền với chúng. AI không thể phân biệt giữa đúng và sai. Nó sẽ hành động trên cơ sở thuật toán được thiết kế trước, bất kể điều đó có lợi cho nhân loại hay không.
Do đó, đã đến lúc chúng ta vạch ra một ranh giới để hạn chế những tác động của AI. Chúng ta cần duy trì hiện trạng của công nghệ đang được sử dụng để tận dụng một số ngành công nghiệp.