Với những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực máy học, việc so sánh AI (trí tuệ nhân tạo) với trí thông minh của con người ngày càng ít có ý nghĩa.
Vào năm 2015, các nhà nghiên cứu của Microsoft và Google đã phát triển một hệ thống dựa trên phát minh của Geoff Hinton và Yann Lecun, đánh bại con người về khả năng nhận dạng hình ảnh. Vào thời điểm đó, Kai-Fu Lee (một nhà khoa học máy tính) đã dự đoán rằng các ứng dụng thị giác máy tính sẽ nở rộ trong tương lai.
Ngày nay, công nghệ này đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực như bán lẻ, sản xuất, hậu cần, chăm sóc sức khỏe và vận chuyển.
Lời nói và ngôn ngữ là trung tâm của quá trình giao tiếp và nhận thức của con người. Hiểu được ngôn ngữ tự nhiên thường được xem là thách thức lớn nhất của AI, nếu giải quyết được điều này, máy móc sẽ đến gần hơn với trí thông minh của con người.
Vào năm 2019, Microsoft và Alibaba thông báo rằng họ đã cải tiến một công nghệ của Google có khả năng đánh bại con người trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), được gọi là đọc hiểu.
Bản chất của NLP là gì?
Đó là một công nghệ được gọi là học tập tự giám sát. AI “tự đào tạo” bằng cách tự mình tìm ra cấu trúc của ngôn ngữ dựa trên tất cả những dữ liệu cơ bản trên thế giới. Điều này gần giống với cách con người học ngôn ngữ đầu tiên, và trên cơ sở đó học thêm những kiến thức khác hoặc các khóa học cụ thể.
Kể từ bước đột phá năm 2019, những mô hình NLP đã phát triển rất nhanh, đơn cử như GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3), mô hình này có thể bắt chước phong cách viết của bất kỳ ai, chẳng hạn như của tiến sĩ Seuss hoặc Google Lambda, trò chuyện bằng giọng nói tự nhiên của con người.
Chúng ta sắp giải quyết được vấn đề đọc hiểu ngôn ngữ tự nhiên?
Những người hoài nghi cho rằng các thuật toán này chỉ đơn thuần là ghi nhớ dữ liệu và sử dụng các tập hợp con, nhưng không hiểu gì và không thực sự thông minh. Trong khi đó ưu điểm của trí thông minh con người là khả năng suy luận, lập kế hoạch và sáng tạo.
Cách tốt nhất để tăng trí thông minh của máy tính là phát triển các phương pháp tính toán chung (như học sâu và học tự giám sát) có quy mô và nhiều dữ liệu hơn. Khi lượng dữ liệu được bổ sung liên tục để đào tạo AI, chắc chắn rằng nó sẽ có thể làm được nhiều điều mà con người chúng ta không thể làm được.
Theo Kai-Fu Lee, hiện tại AI vẫn chưa thể so sánh với trí thông minh của con người trong việc thể hiện cảm xúc, ý thức… Tuy nhiên, điều này hoàn toàn có thể xảy ra trong 20 năm tới.
Tuệ An (Theo WIRED)
