Tinh YenHấp dẫn khó cưỡng, chứa đựng tiềm năng vô hạn có thể chuyển hóa và thay đổi bộ mặt tất cả lĩnh vực, thậm chí hứa hẹn mang đến lối sống nhàn nhã tiện nghi cho con người, song các cỗ máy với bộ não thông minh vẫn đang có những bước đi dè dặt.
Cách đây vài tháng, trên một con đường vắng vẻ ở New Jersey, một chiếc xe ôtô không người lái lăn bánh như một quá trình thử nghiệm của công ty công nghệ Nvidia. Điểm đặc biệt của chiếc xe này chính là bộ não của nó. Hoàn toàn khác các mẫu xe tự động của Google, Tesla hay General Motors, anh bạn Nvidia hoàn toàn tự chủ cơ chế vận hành từ việc quan sát con người lái.
Để xem phiên bản báo in, vui lòng bấm vào đây! |
Sức mạnh thay đổi tương lai
Phải thú nhận chiếc xe với cơ chế lái tự động thông minh quả rất ấn tượng. Chúng tiện lợi và có độ an toàn cao. Gần đây, hãng công nghệ này còn kết hợp với Bosch và các gã khổng lồ trong ngành ô tô như Toyota, Audi để thúc đẩy sự phát triển của dòng xe tự lái. Hàng loạt gã khổng lồ trong ngành ô tô cũng đang âm thầm hoàn thiện dòng xe tự hành với mục tiêu mang đến tiện nghi và đảm bảo tính an toàn cho người lái trên những cung đường có độ khó. Trong đầu thế kỷ tiếp theo, xe tự lái sẽ là một thứ không thể thiếu của cuộc sống thường ngày. 
Công nghệ trí tuệ nhân tạo một mặt đã chứng minh khả năng giải quyết vấn đề giỏi giang đáng kinh ngạc trong những năm gần đây. Không đâu xa xôi, một phần ứng dụng này được phát triển trong các ứng dụng chuyển ngữ trên smart phone, nhận dạng chữ viết tay, nhận diện giọng nói hay tích hợp trong chương trình ảnh selfie hoặc ứng dụng chỉnh sửa ảnh bạn đang sử dụng. Hiện nay, chúng còn được kỳ vọng sẽ hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán những căn bệnh nguy hiểm, đưa ra các quyết định triệu đô trong giới tài chính, có thể làm vô số những nhiệm vụ để chuyển hóa nhiều ngành công nghiệp khác. Không chỉ ở những chiếc xe tự vận hành, hay ứng dụng cho di động, hàng loạt thực nghiệm khác trong lĩnh vực y học, tài chính ngân hàng, ngôn ngữ, quân sự… đều chỉ đến một vấn đề mù mờ của trí tuệ nhân tạo mà các chuyên gia vẫn đang tranh cãi: chúng ta thật sự chưa hiểu rõ cách chúng vận hành.
***
“Dù là bất kỳ quyết định nào: đầu tư, y khoa hay quyết định quân sự, ai lại muốn dựa dẫm vào phương pháp “hộp đen” cơ chứ?”
***
Câu hỏi còn bỏ ngỏ
Vào năm 2015, một nhóm các nhà nghiên cứu tại bệnh viện Mount Sinai tại New York đã áp dụng deep learning vào việc phân tích hệ thống dữ liệu khổng lồ tại đây, bao gồm thông số, chẩn đoán của bác sỹ đưa ra qua các lần khám chữa bệnh. Chương trình chẩn đoán kết quả có tên Deep Patient, được huấn luyện sử dụng thông số của khoảng 700.000 bệnh nhân. Khi kiểm tra tính năng của cỗ máy trên dữ liệu mới, nó đã đưa ra các chẩn đoán tốt đến mức đáng ngạc nhiên. Không cần bất kỳ chỉ dẫn của chuyên gia nào, Deep Patient có thể phát hiện ra những dấu hiệu tiềm ẩn của các căn bệnh hiểm nghèo trong đó có cả ung thư gan.
Dẫu vậy Deep Patient cũng có những bí mật riêng của nó. Nó có thể chẩn đoán và phát hiện được các bệnh nhân chứng rối loạn thần kinh như tâm thần phân liệt từ rất sớm. Chuyện cũng chẳng có gì làm ngạc nhiên nếu căn bệnh này không được xem như “trường hợp hóc xương” của chuyên gia. Joel Dudley, người đứng đầu dự án tại Mount Sinai sau nhiều lần tìm hiểu, vẫn không có manh mối nào về việc Deep Patient đã làm điều ấy như thế nào: “chúng tôi có thể tạo nên những cỗ máy như thế nhưng chúng tôi không rõ chúng hoạt động như thế nào”.
Không chỉ thế, ngay cả với các hệ thống nhìn đơn giản trên bề mặt như sử dụng deep learning cho việc đề nghị bài hát thôi chẳng hạn, dường như máy tính đang vận hành bởi tự chúng và theo những cách chúng ta không thể hiểu được. Thậm chí ngay cả với các kỹ sư thiết kế nên ứng dụng cũng không thể giải thích được đầy đủ hành vi của chúng. Vì thế, dẫu cho các hình mẫu tương tự dù đã sẵn sàng đưa vào sử dụng cho hàng loạt lĩnh vực. Song dù là bất kỳ quyết định nào: đầu tư, y khoa hay quyết định quân sự, ai lại muốn dựa dẫm vào phương pháp “hộp đen” cơ chứ? Trừ phi các chuyên gia có thể khiến cho deep learning trở nên rõ ràng hơn, trí tuệ nhân tạo vẫn là đề tài gây tranh cãi bởi tiềm năng lẫn nguy cơ ẩn chứa vượt quá sức tưởng tượng của người tạo ra chúng. Nếu chúng không thể giải thích tốt hơn chúng ta về việc chúng đang làm gì, vậy thì đừng có mà tin chúng! Đấy cũng là một lý do quan trọng khiến cho dự án xây dựng siêu máy tính AI vận hành xe tự lái của Nvidia vẫn nằm ở hạng mục thử nghiệm.
| Nguyên tắc vận hành xe tự lái Nvidia
Bộ phận cảm biến ghi nhận thông tin từ hệ thống camera xung quanh và truyền đến mạng lưới hệ thần kinh nhân tạo – nơi xử lý thông tin và phát ra mệnh lệnh vận hành bánh xe, phanh xe và các hệ thống khác. Sở dĩ làm được điều này cũng nhờ deep learning có cơ chế sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để tổng hợp, phân tích một khối lượng dữ liệu khổng lồ và được mô phỏng theo cách vận hành của não bộ con người. |
Bài viết và hình ảnh độc quyền của Tạp chí Nữ Doanh Nhân
Có thể bạn quan tâm: