27.8.18

Jean-Gabriel Ganascia đả phá kịch liệt Điểm kì dị tại liên hoan Futur en Seine


JEAN-GABRIEL GANASCIA ĐẢ PHÁ KỊCH LIỆT ĐIỂM KÌ DỊ TẠI LIÊN HOAN FUTUR EN SEINE
Annabelle Laurent
Trí tu nhân to là mt lĩnh vc phc tp, gánh chịu rất nhiều định kiến. Đến đ Jean-Gabriel Ganascia, giáo sư khoa hc máy tính [Paris 6] và chuyên gia trong lĩnh vc AI t nhiu năm nay, thưng xuyên nhn thy rng lĩnh vc nghiên cu ca mình b đánh giá thp, tính thc tin luôn b nghi ng khi mà nhiu ngưi đi thoi t ý kiến rng Bn tin vào trí tu nhân to ư?” B qua nhng huyn tưng, còn rt nhiu thứ đ nói v ngày th năm tháng 6 [năm 2017], ti hi tho do Usbek & Rica t chc vi ni dung Tất cả những gì bạn muốn biết về AI nhưng không dám hỏi, nhân liên hoan Futur en Seine.
Điu đu tiên cn nhc không bao gi tha: Không, trái ngưc vi nhiu ý kiến đưc thi s không ngừng nuôi dưỡng về chủ đề này, thì AI không phi là ý tưng t trên tri rơi xung. Có th bn, nhng ngưi đang đc bài viết này còn tr hơn c thut ng AI, xut hin ln đu vào năm 1956, ti Darmouth College, Hoa K, trong tâm trí ca hai nhà toán hc đang khám phá v máy tính (chiếc máy đu tiên đưc chế to vào năm 1946). Mc tiêu ca h không phi là tạo ra ra trí tu th hai mà phân tích trí thông minh thành nhng chc năng cơ bn, và mô phng tng phn chức năng đó trên máy tính. Ví d: lp lun, chng minh các đnh lý, nhn din đi tưng trên nh, nhn din âm thanh, ngôn ng t nhiên ...”, Jean-Gabriel Ganascia cho hay.
Sáu mươi năm sau, trong thời đại kỹ thuật số của chúng ta, ý tưởng này đã “thay đổi thế giới”, kỹ thuật trí tuệ nhân tạo ở khắp mọi nơi, trên Internet trong công cụ tìm kiếm, trong các hệ thống nhận diện khuôn mặt, trong trợ lý âm thanh hoặc trong những chiếc xe hơi tự hành. Và thuật ngữ này được giữ lại, với tất cả sự nhập nhằng về ngữ nghĩa, gợi ý rằng nó là một thực thể thông minh và được tạo nên bởi con người” thay vì là một bộ môn nghiên cứu trí tuệ với những phương tiện nhân tạo.
Thời kỳ hoàng kim của AI nằm trong hai từ? Dữ liệu và sức mạnh.
Nếu AI không còn là một ý tưởng mới, tại sao chúng ta vẫn không thể ngừng nói về nó trong vòng năm năm trở lại đây? Deep learning, hay học sâuchẳng phải đã có những tiến bộ đặc biệt cho phép, ví dụ, AlphaGo, IA của Google Deepmind, đánh bại nhà vô địch thế giới về Go tháng 3 năm 2016, và còn nhiều những thành tựu khác? Điu đầu tiên thay đổi, đó chính là chúng ta sng trong mt xã hội công nghs, nơi mà tt ctrao đổi gia con người - email, tin nhn SMS, sách hoc hình nh đều được shóa. Vic khai thác tt ccác thông tin dưới dng slà mt điu vô cùng giá tr.” Thay đi th hai, theo giáo sư Jean-Gabriel Ganascia, là vn đ này đưc khai thác nh vào nhng k thut hc máy có kh năng x lý D liu ln (Big Data), và đó là nơi mà Hc sâu, trong s nhng kĩ thut khác, th hin đưc vai trò ca mình.
Thêm chú thích
Nhưng ngay cHọc sâu cũng không mi! Nguyên lý cơ bn ca nó  hệ thần kinh nhân tạo, được Walter Pitts và Warren McCulloch định nghĩa vào năm 1943, trước cả khi AI ra đời. Vào thời kỳ đó, chúng ta mới chỉ biết não bộ một cách sơ sài, nhưng đã quyết định mô phng sự vận hành ca nó (...) Chúng ta đã nghiên cứu vấn đề này trong suốt by mươi năm qua. Và mt sngười kiên trì vn tiếp tc ... Trong số đó, Yann LeCun (người Pháp đứng đầu FAIR phòng thí nghim Facebook, BBT), vào 2010 đã thành công khi công b kĩ thut nhn din hình nh vi đ chính xác cao so vi nhiu kĩ thut hc máy khác. K t đó chúng ta đt đưc nhng tiến b trong lĩnh vc IA. Và Jean-Gabriel Ganascia dẫn ví dụ về việc Google mô phỏng 15, thậm chí 20 lớp nơ ron, và cùng với hàng triệu sợi liên bào nhân tạo, Google đã có thể nhận diện gương mặt giữa 200 triệu hình ảnh với xác suất thành công lên tới 99,65% … t quá xa kh năng ca chúng ta.
Nhưng chú ý rng, mc dù máy có th hc da vào mt lưng rt ln d liu thì nhng d liu này đã đưc dán nhãn và đưc gi là hc có giám sát, máy móc không tự hc một mình. Chẳng hạn như, AlphaGo đã tự rèn luyện bằng cách tự thi đấu hàng nghìn ván cờ …
Trong vai trò là nhà khoa học, tôi cho rằng tố cáo những tuyên bố cực đoan là điều cần thiết.”
Ở đây, quan điểm của Jean-Gabriel Ganascia xung đột vi các tín đồ sùng bái Điểm kì dị (Singularity) thần thánh. Lí thuyết này dự đoán mt đim đứt gãy mới, khi mà trí tuca máy móc svượt qua trí tuệ ca con người. Nhà khoa hc này vừa ra mắt một cuốn sách về điều mà ông xem là một “huyền thoại” được GAFA và Thung lũng Silicon nuôi dưỡng có chủ ý. Khó khăn đến t vic mt din ngôn như vậy li đưc tiếp sc bi nhng nhân vt không phi là nhng giáo ch quái d theo trưng phái bi quan như Stephen Hawking, Bill Gates, Elon Musk hoc trưng phái lc quan như Ray Kurzweil ngưi đang làm vic cho Google tin rng máy móc có th làm cho chúng ta bt t.
Ray Kurzweil. Crédits: Zackary Canepari/Panos Pictures
Jean-Gabriel Ganascia giải thích: Trong vai trò nhà khoa học, tôi cho rằng tố cáo những tuyên bố cực đoan là cần thiết, và các đồng nghiệp triết gia mà tôi đã rất kỳ vọng dấn thân vào công cuộc tố giác này đã không hề đả động đến sự gian trá”.
Ông nhắc lại hai luận điểm chính của những người theo thuyết Điểm kì dị. Trước hết là định luật Moore ra đời năm năm 1964 cho cứ hai năm một rằng số lượng linh kiện tăng lên gấp đôi. Định luật quan sát này được kiểm chứng từ năm 1959. và các kỹ sư tự coi mình như nhà khoa học nói rằng đnh lut này s tiếp tc đúng và s làm tăng mt cách chóng mt sng linh kin (…) Do đó máy móc có thể vượt qua chúng ta, và có tốc độ tính toán nhanh hơn tốc độ não bộ của chúng ta, một khả năng lưu trữ lớn hơn đầu óc chúng ta, máy móc sẽ thông minh hơn và sẽ chiếm lấy quyền lực …

Tuy nhiên, trong cun Le mythe de la Singularité [Huyn thoi v Đim kì d], ông giải thích rng ngày nay chúng ta đã có nhng nghi ng ln lao v đnh lut Moore còn tiếp tc, bi vì công ngh silicium đã đt đến gii hn vt lý ca nó. Bn không th tích hp thêm linh kin vi kích thưc bé hơn nguyên tử của phân tử. Dù sao thì trí tu không phi đơn thun là tn sut tính toán, nó là mt cái gì khác ln lao hơn nhiu.
Galileo, Copernicus, và Einstein vẫn có thể bình tâm
Luận điểm thứ hai của những người theo thuyết Điểm kì dị chính là về học máy. Bởi vì máy móc đã vượt qua chúng ta trong trò chơi Go, nhận biết hình ảnh, v.v… thì có nghĩa là máy móc sẽ vượt chúng ta trên mọi lĩnh vực. Jean-Gabriel Ganascia cho rằng: Nói như vậy là sai. Máy móc có thể làm tốt hơn con người trong những nhng công vic chuyên biệt, nhưng ta biết có những thời điểm mà Gaston Bachelard gọi là "gián đoạn nhận thức (rupture épistémologique) và Thomas Kuhn gọi là "thay đổi hệ hình (changement de paradigme) - đó là những thời điểm mà những khái niệm mới lật đổ hoàn toàn những quan niệm trước đây. Galilée, Copernic, hay Einstein là những người đặt nền tảng cho những biến chuyển lớn lao này. Vả lại, chúng ta không biết được máy móc có thể tạo ra những cuộc cách mạng như thế nào.”
Trưc khi trí tu nhân to gây tiếng vang như thuyết nht tâm hay thuyết tương đi, chúng ta cn t đt câu hi rng điu gì dn dt nhng công ty ln trong mng Internet tin tưng vào nhng din ngôn như vy, Ganascia gi ý. Theo ông, câu tr li rt rõ ràng: Tôi nghĩ rng h có mc tiêu chính tr và h k nhng câu chuyn mang tính huyn thoi, câu chuyn làm chúng ta s hãi và che giu đi nhng nguy him tht s ....
Nguyễn Lê Thủy Tiên dịch
Nguồn: À Futur en Seine, Jean-Gabriel Ganascia dézingue la Singularité, Usbeketrica, ngày 9 tháng 6, 2017.
Print Friendly and PDF