GIỚI THIỆU SÁCH NỀN VĂN HÓA THỨ BA
THE
THIRD CULTURE
BEYOND
THE SCIENTIFIC REVOLUTION
Chủ biên: John Brockman
(1995)
 |
Lời nói đầu. Tôi xin giới thiệu quyển sách NỀN VĂN HÓA THỨ BA, THE THIRD CULTURE, của chủ biên John Brockman được xuất bản 26 năm trước, nhưng các chủ đề của nó vẫn còn rất thú vị. Có 22 nhà khoa học đóng góp trong quyển sách này, là những nhà nghiên cứu nổi tiếng. Dưới đây là phần Dẫn nhập của quyển sách tôi đã biên tập lại đôi chút. Mục đích quyển sách là nói lên tầm quan trọng của những nhà trí thức công chúng của nền văn hóa mới. Họ là những nhà khoa học đã trở thành những trí thức công chúng, giao tiếp trực tiếp với công chúng về những ý tưởng trong công việc nghiên cứu của họ. Ở Mỹ có cả một thiên hà nhà khoa học tham gia giao tiếp với công chúng, qua những tác phẩm khoa học đại chúng nổi tiếng được trình bày dễ hiểu, có nét “giống văn chương”, và chứa đựng tình “triết học tự nhiên” của thời đại mới. Tác phẩm của họ luôn luôn nằm ở các biên giới mới của tri thức, nên có cái gì lôi cuốn và đáng học hỏi. Trong các tác phẩm của họ, không thiếu trích dẫn từ những nhà thơ văn kinh điển, các nhà tư tưởng trong nhiều lãnh vực. Họ rất uyên bác, có ý thức lịch sử sáng sủa, làm cho những tác phẩm khoa học trở thành nhân văn. Mỗi giáo sư, giảng viên tuy bận rộn, không phải chỉ biết chuyên môn của họ, mà thường có tác phẩm đại chúng. Viết để giao tiếp với công chúng đã trở thành niềm đam mê của họ, và để truyền cảm hứng, thúc đẩy theo đuổi khoa học ở các thế hệ tiếp nối.
Xem thêm: Khoa
học và sự truyền bá đại chúng hoặc Khoa học và sự
truyền bá đại chúng.
Sau phần dẫn nhập tôi
giới thiệu bài của nhà khoa học máy tính W. Daniel Hills rất thú vị. Ông nói về
những chiếc máy tư duy, những máy tính kết nối, hay hoạt động song song, cũng
như về tiến hóa trong máy tính để tạo ra những cái vượt qua sự tưởng tượng con
người.
Quyển sách tuy đã 26
năm, nhưng vẫn còn là một tác phẩm đặc sắc và đáng đọc. Các bạn có thể mua trên
mạng amazon:
 |
| Nhà xuất bản Touchstone, 1996 |
John Brockman là một
nhà văn hóa. Ông đã xuất bản rất nhiều sách, quy tụ hàng trăm nhà khoa học, về
rất nhiều chủ đề khác nhau.
Xin giới thiệu bạn
đọc, và xin cám ơn chủ biên John Brockman và nhà xuất bản Touchstone.
DẪN NHẬP
JOHN
BROCKMAN
Trong vài năm trở lại
đây, sân chơi của đời sống trí thức Mỹ đã thay đổi, và trí thức truyền thống (traditional
intellectuals) ngày càng bị gạt ra ngoại vi. Nền giáo dục những năm 1950 theo
chủ nghĩa Freud, Marx và chủ nghĩa hiện đại không phải là hành trang đủ cho một
người tư duy trong những năm 1990. Thật vậy, theo một nghĩa nào đó, các trí
thức Mỹ truyền thống ngày càng không để ý gì về nhiều thành tựu tri thức thực
sự quan trọng của thời đại chúng ta. Nền văn hóa của họ, loại bỏ khoa học,
thường không có tính thực nghiệm. Nó sử dụng biệt ngữ riêng (jargon) và “tự
giặt đồ của chính mình”. Nó được đặc trưng chủ yếu bởi “bình luận về các bình
luận”, vòng xoáy phồng lên của bình luận cuối cùng đạt đến điểm mà ở đó thế
giới thực tại bị biến mất.
 |
| C. P. Snow (1905-1980) |
 |
Năm 1959 C.P. Snow đã
xuất bản một cuốn sách có tựa đề Hai nền văn hóa (The Two Cultures).
Một bên là các trí thức văn học; bên kia, các nhà khoa học. Ông ghi nhận với sự
hoài nghi rằng trong những năm 1930, những trí thức văn học đã tự coi mình là
“trí thức”, như thể không có ai khác. Định nghĩa mới này của “những người chữ
nghĩa” (men of letters) đã loại trừ các nhà khoa học như nhà thiên văn học
Edwin Hubble, nhà toán học John von Neumann, nhà điều khiển học Norbert Wiener,
và các nhà vật lý Albert Einstein, Niels Bohr và Werner Heisenberg.
Trong ấn bản thứ hai
của Hai nền văn hóa, xuất bản năm 1963, Snow đã thêm một bài tiểu
luận mới, “Hai nền văn hóa: Cái nhìn thứ hai”, trong đó ông lạc quan đề xuất
rằng một nền văn hóa mới, một “nền văn hóa thứ ba”, sẽ xuất hiện và thu hẹp
khoảng cách giao tiếp giữa trí thức văn học và các nhà khoa học. Trong nền văn
hóa thứ ba của Snow, các trí thức văn học sẽ nói chuyện với các nhà khoa học.
Mặc dù tôi mượn cụm từ của Snow, nhưng nó không mô tả nền văn hóa thứ ba mà ông
ấy dự đoán. Trí thức văn học không giao tiếp với các nhà khoa học. Các
nhà khoa học trong khi đó đang giao tiếp trực tiếp với công chúng. Ngày nay,
các nhà tư tưởng thuộc nền văn hóa thứ ba có xu hướng tránh người trung gian và
cố gắng bày tỏ những suy nghĩ sâu sắc nhất của họ theo cách tiếp cận được công
chúng đọc thông minh.
Stewart Brand, nhà
lãnh đạo văn hóa đối lập (counterculture) ở Thung lũng
Silicon, viết rằng “Khoa học là tin tức (mới) duy nhất. Khi bạn lướt qua một tờ
báo hoặc tạp chí, tất cả những thứ mà con người quan tâm đều giống như “ông-bà
nói”, chính trị và kinh tế cũng giống như những bộ phim truyền hình buồn bã
theo chu kỳ, thời trang là ảo tưởng thống thiết về sự mới mẻ, và thậm chí công
nghệ có thể dự đoán được nếu bạn biết khoa học. Bản chất con người không thay
đổi nhiều; nhưng khoa học thì có, và sự thay đổi tích tụ, làm thay đổi thế giới
không thể đảo ngược.” Hiện nay chúng ta đang sống trong một thế giới mà tốc độ
thay đổi là sự thay đổi lớn nhất. Khoa học vì thế đã trở thành một câu chuyện
lớn.
Các chủ đề khoa học
nhận được nhiều sự chú ý nổi bật trên các tờ báo và tạp chí trong vài năm qua,
bao gồm sinh học phân tử, trí tuệ nhân tạo, cuộc sống nhân tạo, lý thuyết hỗn
độn, mạng thần kinh, vũ trụ lạm phát, fractals, hệ thống thích ứng phức tạp,
siêu dây, đa dạng sinh học (biodiversity), công nghệ nano, bộ gen người, hệ
thống chuyên gia, trạng thái cân bằng ngắt quãng (punctuated equilibrium), máy
tự động hóa tế bào, logic mờ (fuzzy logic), bầu sinh học không gian, giả thuyết
Gaia, thực tế ảo, không gian mạng và máy teraflop. Trong số nhiều thứ khác.
Không có quy chuẩn hoặc danh sách được công nhận về các ý tưởng có thể chấp
nhận được. Sức mạnh của nền văn hóa thứ ba chính là nó có thể khoan dung cho
những bất đồng về những ý tưởng nào cần được xem một cách nghiêm túc. Không
giống như những cuộc theo đuổi trí tuệ trước đây, những thành tựu của nền văn
hóa thứ ba không phải là những tranh chấp bên lề của một tầng lớp quan lại hay
cãi vã: chúng sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống của mọi người trên hành tinh.
 |
| Russell Jacoby (1945-) |
 |
Vai trò của trí thức
bao gồm giao tiếp. Trí thức không chỉ là người biết sự vật, mà là người định
hình tư tưởng của thế hệ mình. Trí thức là người tổng hợp, người xuất bản,
người giao tiếp. Trong cuốn sách Người trí thức cuối cùng xuất
bản năm 1987 của mình, nhà sử học văn hóa Russell Jacoby đã than trách sự ra đi
của một thế hệ các nhà tư tưởng công chúng (của những năm 1960, 70) và sự thay
thế của họ bằng những nhà hàn lâm thiếu sinh khí. Ông ấy đúng, nhưng cũng sai.
Những nhà tư tưởng thuộc nền văn hóa thứ ba là những trí thức công
chúng mới.
Mỹ hiện là vườn ươm
hạt giống trí tuệ cho thế giới. Xu hướng này bắt đầu với cuộc di cư trước chiến
tranh của Albert Einstein và các nhà khoa học châu Âu khác và được thúc đẩy
thêm bởi sự bùng nổ sau Sputnik trong giáo dục khoa học trong các trường đại
học của chúng ta. Sự xuất hiện của nền văn hóa thứ ba giới thiệu những phương
thức diễn ngôn trí tuệ mới và tái khẳng định sự ưu việt của nước Mỹ trong lĩnh
vực của những ý tưởng quan trọng. Trong suốt lịch sử, đời sống trí thức được
đánh dấu bởi thực tế là chỉ có một số ít người đã thực hiện suy nghĩ nghiêm túc
cho mọi người khác. Những gì chúng ta đang chứng kiến là ngọn đuốc được chuyển
từ một nhóm các nhà tư tưởng, các trí thức văn học truyền thống sang một nhóm
mới, các trí thức của nền văn hóa thứ ba mới nổi.
Những trí thức thuộc
nền văn hóa thứ ba là ai? Danh sách bao gồm những cá nhân được giới thiệu trong
cuốn sách này, những người có công trình và ý tưởng mang lại ý nghĩa cho thuật
ngữ: các nhà vật lý Paul Davies, J. Doyne Farmer, Murray Gell-Mann, Alan Guth,
Roger Penrose, Martin Rees và Lee Smolin; các nhà sinh học tiến hóa Richard
Dawkins, Niles Eldredge, Stephen Jay Gould, Steve Jones và George C. Williams;
nhà triết học Daniel C. Dennett; các nhà sinh vật học Brian Goodwin, Stuart
Kauffman, Lynn Margulis và Francisco J. Varela; các nhà khoa học máy tính W.
Daniel Hillis, Christopher G. Langton, Marvin Minsky và Roger Schank; các nhà
tâm lý học Nicholas Humphrey và Steven Pinker. Ý kiến họ không phải là một
tuyển tập, cũng không phải là một tổng quan. Tôi xem nó như một lịch sử truyền
miệng của một hệ thống phát sinh động lực học, một sự tôn vinh ý tưởng của các
nhà tư tưởng thuộc nền văn hóa thứ ba, những người đang xác định những câu hỏi
thú vị và quan trọng của thời đại chúng ta. Ở đây họ đang truyền đạt những suy
nghĩ của mình cho công chúng và cho nhau. Đây là một cuộc triển lãm của cộng
đồng trí thức mới này đang hoạt động. Việc lựa chọn các nhà khoa học đưa vào
cuốn sách này, rõ ràng là không toàn diện. Nhiều người đóng góp quan trọng cho
nền văn hóa thứ ba, bao gồm các nhà khoa học xã hội, hành vi và nhân chủng học,
không có ở đây. Ngoài ra, cũng phải ghi nhận những đóng góp của các nhà báo
khoa học – nhiều người trong số họ là những nhà văn ưu tú và những nhà tư tưởng
đáng chú ý – cũng phải được ghi nhận; những cuốn sách của họ đã cung cấp cho công
chúng sự hiểu biết rộng rãi hơn và đánh giá cao hơn về tác phẩm và những ý
tưởng được xác định với nền văn hóa thứ ba.
Một số nhà khoa học
trong cuốn sách mà tôi làm việc cùng chuyên nghiệp: họ là khách hàng của cơ
quan văn học của tôi; những người khác thì không. (Thật vậy, phần lớn các nhà
khoa học mà tôi đại diện không được đưa vào đây.) Việc lựa chọn là tình cờ, và
liên quan đến sở thích khoa học cá nhân của tôi cũng như với sự sẵn có của các
nhà khoa học. Các ý tưởng được trình bày là suy đoán (tư biện, speculative); Họ
đại diện cho các biên giới tri thức trong các lĩnh vực sinh học tiến hóa, di truyền học, khoa học máy tính, sinh lý học thần kinh, tâm lý học và vật lý học.
Một số câu hỏi cơ bản
được đặt ra là: Vũ trụ bắt nguồn từ đâu? Sự sống bắt nguồn từ đâu? Đầu óc từ
đâu ra? Xuất hiện từ nền văn hóa thứ ba là một triết học tự nhiên mới, được
thành lập dựa trên nhận thức về sự du nhập của sự phức tạp (complexity), của sự
tiến hóa. Các hệ thống rất phức tạp – cho dù là sinh vật, bộ não, sinh quyển hay
chính vũ trụ – không được xây dựng theo thiết kế (design); tất cả đều đã phát
triển (tiến hóa). Có một tập hợp mới các phép ẩn dụ để mô tả bản thân, tâm trí
của chúng ta, vũ trụ và tất cả những thứ chúng ta biết trong đó, và chính những
người trí thức với những ý tưởng và hình ảnh mới này – những nhà khoa học đang
nghiên cứu sự vật và viết sách của riêng họ – họ là những động cơ thúc đẩy thời
đại của chúng ta.
HẾT DẪN NHẬP
Và đây là bài nói
chuyện của W. Daniel Hillis:
W. DANIEL
HILLIS
“Gần tới
Điểm Kỳ dị”
“Close to the Singularity”
(1995)
|
Marvin Minsky (giới thiệu): Danny Hillis là một trong những người sáng tạo nhất mà tôi từng gặp, và là một trong những nhà tư tưởng sâu sắc nhất. Ông đã đóng góp nhiều ý tưởng quan trọng cho khoa học máy tính – đặc biệt, nhưng không phải chỉ có thế, trong lĩnh vực tính toán song song (parallel computation). Anh ấy đã đưa ra nhiều thuật toán mà mọi người tin rằng chỉ có thể chạy trên các máy nối tiếp (serial machines) và tìm ra những cách mới để làm cho chúng chạy song song – và do đó nhanh hơn nhiều. Bất cứ khi nào anh có một ý tưởng mới, anh sẽ sớm tìm ra cách để kiểm tra (test) nó, chế tạo các máy móc khai thác nó và khám phá ra những cách toán học mới để chứng minh những điều về nó. Sau khi làm được những điều tuyệt vời trong khoa học máy tính, anh ấy quan tâm đến sự tiến hóa (evolution), và tôi nghĩ anh ấy hiện đang trên con đường trở thành một trong những nhà lý thuyết tiến hóa lớn của chúng ta. W. DANIEL HILLIS là một nhà khoa học máy tính; nhà đồng sáng
lập và nhà khoa học chính của Tập đoàn Máy móc Tư duy (Thinking Machines
Corporation); người nắm giữ ba mươi bốn bằng sáng chế Hoa Kỳ; biên tập viên
(editor) của một số tạp chí khoa học, bao gồm Đời sống nhân tạo (Artificial
Life), Sự phức tạp (Complexity), Hệ thống phức tạp (Complex Systems) và Hệ
thống máy tính thế hệ tương lai (Future Generation Computer Systems); tác giả
của quyển sách The Connection Machine (1985). |
TRÌNH BÀY
 |
| W. Daniel Hillis (1956-) |
Daniel Hillis: Tôi thích làm những thứ có hành vi phức tạp (complicated behaviors).
Thứ cuối cùng có một hành vi phức tạp tất nhiên là trí óc (mind). Chén Thánh
của kỹ thuật (engineering) trong vài nghìn năm qua là tạo ra một thiết bị có
thể nói chuyện với bạn và học hỏi, suy luận và sáng tạo. Bước đầu tiên để thực
hiện điều đó đòi hỏi một loại máy tính rất khác với các máy tính tuần tự đơn
giản (simple sequential computers) mà chúng ta sử dụng hàng ngày, bởi vì những
máy này gần như không đủ mạnh. Càng biết nhiều, chúng càng hoạt động chậm hơn –
điều trái ngược đầu óc (mind) con người, vốn có đặc tính ngược lại. Hầu hết các
máy tính được thiết kế để thực hiện từng việc một. Ví dụ, khi chúng nhìn vào
một bức tranh, chúng nhìn từng dấu chấm (dot) một trong bức tranh; khi chúng
xem cơ sở dữ liệu, chúng tìm kiếm từng dữ kiện một. Đầu óc con người ngược lại
quản lý để xem xét tất cả cùng một lúc mọi thứ nó biết, và sau đó bằng cách nào
đó chọn ra phần thông tin liên quan. Điều tôi muốn làm là tạo ra một chiếc máy
tính giống như vậy hơn.
Rõ ràng là bằng cách
sử dụng công nghệ mạch tích hợp, bạn có thể chế tạo một máy tính có cấu trúc
giống não người hơn nhiều; nó sẽ thực hiện nhiều việc đơn giản đồng thời, song
song, thay vì chạy nhanh qua một chuỗi việc. Nguyên tắc đó rõ ràng hoạt động
trong tâm trí, bởi vì tâm trí quản lý để làm việc với phần cứng của bộ não, và
phần cứng của bộ não thực sự là phần cứng rất chậm so với phần cứng của máy
tính kỹ thuật số.
Với các mạch tích hợp
hiện đại, có thể sao chép lặp đi lặp lại một thứ gì đó rất ít tốn kém, vì vậy
tôi bắt đầu chế tạo một máy tính bằng cách sao chép lặp đi lặp lại các mạch xử
lý đơn giản và sau đó cho phép chúng kết nối với các mẫu tra vấn khác
(interogatory patterns). Tất nhiên, điều khác về suy nghĩ của bạn là nếu tôi
cắt bộ não của bạn, tôi thấy rằng đó gần như là tất cả các dây nối. Đó là tất
cả các kết nối giữa các tế bào thần kinh. Đưa vào máy tính hệ thống điện thoại
kết nối tất cả các yếu tố xử lý nhỏ đó là phần khó nhất. Đó là lý do tại sao
máy tính của tôi được gọi là “máy kết nối” (connection machine). Tôi đã thiết
kế nó ở MIT, nhưng tôi nhận ra rằng nó quá lớn và phức tạp để được xây dựng ở
một trường đại học. Nó sẽ đòi hỏi hàng trăm người và hàng chục triệu đô la. Vì
vậy, vào năm 1983, tôi thành lập Công ty Máy Tư duy (Thinking Machines
Coorporation) và chúng tôi đã dành mười năm tiếp theo để trở thành công ty sản
xuất ra những chiếc máy tính lớn nhất và nhanh nhất thế giới. Điều trớ trêu là
chúng ta đã bị phân tâm với tất cả những thứ máy tính khoa học này đến nỗi tôi
đã không đạt được nhiều tiến bộ trong thứ mà tôi bắt đầu, đó là máy tính tư
duy.
Quan điểm của tôi về
những gì cần làm để tạo ra một cỗ máy tư duy đã thay đổi trong những năm gần
đây. Khi chúng tôi bắt đầu, tôi ngây thơ tin rằng mỗi phần của trí thông minh
đều có thể được chế tạo ra (engineered). Về nguyên tắc, tôi vẫn tin rằng điều
đó là khả thi, nhưng phải mất ba trăm năm để làm được điều đó. Có rất nhiều
khía cạnh khác nhau để tạo ra một cỗ máy thông minh mà nếu chúng ta sử dụng các
phương pháp kỹ thuật thông thường thì sự phức tạp sẽ nhấn chìm chúng ta. Đó là
một khó khăn lớn thực tế đối với tôi; tôi muốn hoàn thành dự án này trong đời
mình. Một điều nữa mà tôi đã học được là thật khó để có được nhiều người cùng
làm việc trong một dự án và quản lý sự phức tạp. Theo một số nghĩa, một cỗ máy
kết nối lớn là cỗ máy phức tạp nhất mà con người từng chế tạo. Một cỗ máy kết
nối có vài trăm tỷ bộ phận đang hoạt động, tất cả đều hoạt động cùng nhau và
cách chúng tương tác vẫn chưa thực sự hiểu rõ, ngay cả các nhà thiết kế của nó.
Cách duy nhất để thiết kế một đối tượng phức tạp như vậy là chia nó thành nhiều
phần. Chúng tôi quyết định sẽ có hộp này, hộp kia và hộp nọ, và chúng tôi cử
một nhóm người thực hiện từng công việc đó và họ phải đồng ý về các giao diện
trước khi bắt đầu thiết kế hộp của mình.
 |
| Marvin Minsky (1927-2016) |
Hãy tưởng tượng thiết
kế kỹ thuật (engineering) một cỗ máy tư duy theo cách đó. Ai đó như Marvin
Minsky sẽ nói, “Được rồi, có một hộp thị giác (vision) và một hộp lý luận
(reason) và một hộp ngữ pháp (grammar)”, v.v. Sau đó, chúng tôi có thể chia dự
án thành nhiều phần và nói, “OK, Tommy” – Tomaso Poggio, tại MIT – “bạn bắt đầu
và làm hộp thị giác (vision),” và chúng tôi sẽ nhờ Steve Pinker làm hộp ngữ
pháp, và Roger Schank để làm hộp câu chuyện (story). Sau đó, Poggio sẽ cầm hộp
thị giác và nói, “Được rồi, chúng ta cần hộp cảm nhận độ sâu (depth perception)
và chúng ta cần hộp nhận dạng màu sắc”, v.v. Sau đó, nhóm nhận thức chiều sâu
sẽ nói, “Được rồi, chúng tôi cần một hộp nhận biết chiều sâu bằng manh mối tiêu
điểm (focus clues) và một hộp nhận thức chiều sâu bằng thị giác hai mắt
(binocular vision).” Hãy tưởng tượng một tập hợp hàng chục nghìn người đang làm
các mô-đun này, đó là cách chúng tôi phải thiết kế nó. Nếu bạn thiết kế
(engineer) một thứ gì đó theo cách đó, nó sẽ phải phân tích được (decompose),
và nó phải trải qua những giao diện khá chuẩn hóa này. Có mọi lý do để tin rằng
trên thực tế, bộ não không được phân chia gọn gàng như thế. Nếu bạn nhìn vào
các hệ thống sinh học nói chung, trong khi chúng được phân cấp (hierachical) ở
mức độ tổng thể, có một tập hợp phức tạp của các tương tác giữa tất cả các bộ
phận không tuân theo hệ thống phân cấp. Nhưng tôi tin rằng các phương pháp tiêu
chuẩn được thiết kế của chúng tôi sẽ không hoạt động tốt cho việc thiết kế bộ
não, tuy không phải vì bất kỳ nguyên tắc vật lý nào mà chúng ta không thể kiểm
soát được. Bộ não là một thiết bị xử lý thông tin và không điều gì nó làm được
mà các thiết bị xử lý thông tin phổ thông nào khác không làm được. Ngoài cách
tiếp cận kỹ thuật nghiêm ngặt này, có một cách tiếp cận khác có thể tạo ra thứ
gì đó phức tạp, và đó là cách tiếp cận tiến hóa (evolutionary approach). Con
người chúng ta được tạo ra bởi một quy trình không phải là thiết kế kỹ thuật
(engineering). Bây giờ chúng ta có máy tính đủ nhanh để mô phỏng quá trình tiến
hóa trong máy tính. Vì vậy, chúng tôi có thể thiết lập các tình huống mà ở đó
chúng tôi có thể tạo ra các chương trình thông minh để tiến hóa trong máy tính.
Tôi có các chương
trình đã tiến hóa bên trong máy tính từ không gì cả, và chúng thực hiện những
việc khá phức tạp. Bạn bắt đầu bằng cách đưa vào các chuỗi hướng dẫn ngẫu nhiên
(random instructions), và các chương trình này cạnh tranh và tương tác với nhau
và “quan hệ tình dục” với nhau và tạo ra các thế hệ chương trình mới. Nếu bạn
đặt chúng vào một thế giới nơi chúng tồn tại bằng cách giải quyết một vấn đề,
thì với mỗi thế hệ kế tiếp, chúng ngày càng giỏi hơn trong việc giải quyết vấn
đề, và sau vài trăm nghìn thế hệ, họ giải quyết vấn đề rất tốt. Cách tiếp cận
đó thực sự có thể được sử dụng để sản xuất máy tư duy (thinking machine).
Một trong những điều
thú vị nhất là những thứ có thứ tự lớn hơn (larger-order things) xuất hiện từ
sự tương tác của những thứ nhỏ hơn. Hãy tưởng tượng một sinh vật đa bào trông
như thế nào đối với sinh vật đơn bào. Sinh vật đa bào đang xử lý ở một mức độ
mà một sinh vật đơn bào không thể hiểu được. Tôi nghĩ, có thể rằng bộ phận đầu
óc của chúng ta xử lý thông tin phần lớn là một vật tạo tác văn hóa (cultural
artifact). Một con người không được nuôi dưỡng trong môi trường của những con
người khác hoàn toàn không phải là một cỗ máy quá khôn ngoan (smart). Một phần
của điều khiến chúng ta khôn ngoan là văn hóa và sự tương tác của chúng ta với
những người khác. Đó cũng là phần của những gì sẽ làm cho một cỗ máy tư duy trở
nên thông minh. Nó sẽ phải tương tác với con người và là một phần của nền văn
hóa nhân loại đó.
 |
| Richard Dawkins (1941-) |
 |
| Christopher Langton (1949-) |
Về mặt sinh học, làm
thế nào để quá trình tiến hóa đơn giản này tự tổ chức thành các cơ thể
(organisms) sinh học phức tạp? Về mặt thiết kế kỹ thuật (engineering), làm thế
nào để chúng ta sử dụng các thiết bị chuyển mạch (switching devices) đơn giản
như bóng bán dẫn, có thuộc tính mà chúng ta hiểu, và khiến chúng thực hiện một
điều gì đó phức tạp mà chúng ta không hiểu? Về mặt vật lý, chúng tôi đang
nghiên cứu về hiện tượng chung của sự xuất hiện (emergence), về cách những thứ
đơn giản biến thành những thứ phức tạp. Tất cả những ngành này đều cố gắng đạt
được về cơ bản cùng một thứ, nhưng từ các góc độ khác nhau: làm sao tổng thể có
thể nhiều hơn tổng các bộ phận? Làm thế nào mà những thứ đơn giản, ngu ngốc lại
có thể làm việc cùng nhau để tạo ra một thứ phức tạp vượt qua chúng? Về cơ bản
đó là những gì lý thuyết “xã hội của đầu óc” (society of mind) của Marvin
Minsky nói về; đó là những gì về “cuộc sống nhân tạo” (artificial life) của Chris
Langton nói về; đó là những gì cuộc khảo cứu của Richard Dawkins về sự tiến hóa
nói về; về cơ bản đó là những gì các nhà vật lý đang xem xét các đặc tính mới
nổi (emerging) đang nghiên cứu; đó là công việc của Murray Gell-Mann về hạt
quark; đó là sợi dây liên kết tất cả những ý tưởng này lại với nhau.
 |
| Murray Gell-Mann (1929-2019) |
Tôi rất hào hứng với
ý tưởng rằng chúng ta có thể tìm ra cách khai thác một số nguyên lý
(principles) chung của tổ chức để tạo ra thứ gì đó vượt xa chính bản thân chúng
ta. Nếu lùi lại một tỷ năm, bạn có thể xem lịch sử sự sống trên Trái đất là phù
hợp với mô hình này. Đầu tiên, các hạt cơ bản tự tổ chức thành hóa học. Sau đó,
hóa học tự tổ chức thành sự sống tự tái tạo. Sau đó, sự sống tự tổ chức thành
các sinh vật đa bào và các sinh vật đa bào tự tổ chức thành các xã hội gắn kết
với nhau bằng ngôn ngữ. Các xã hội hiện đang tự tổ chức thành các đơn vị lớn
hơn và sản xuất thứ gì đó kết nối chúng với nhau về mặt công nghệ, tạo ra thứ
gì đó vượt xa họ. Đây là tất cả các bước trong một chuỗi, và bước tiếp theo là
xây dựng máy tư duy.
Đối với tôi, điều thú
vị nhất trên thế giới là cách mà rất nhiều thứ đơn giản, ngu ngốc tự tổ chức
thành một thứ phức tạp hơn nhiều có hành vi ở cấp độ cao hơn. Mọi thứ tôi quan
tâm – cho dù đó là bộ não, hoặc các máy tính song song, hoặc quá trình chuyển
pha (phase transition) trong vật lý, hay tiến hóa – đều phù hợp với mô hình
(pattern) đó. Hiện tại, tôi đang cố gắng tái tạo quá trình tiến hóa trong máy
tính, với mục tiêu tạo được hành vi thông minh từ những cỗ máy (machines). Những
gì chúng tôi làm là đưa vào bên trong cỗ máy một quá trình tiến hóa diễn ra
trên thang thời gian micro giây. Ví dụ: trong những trường hợp khắc nghiệt
nhất, chúng ta thực sự có thể phát triển một chương trình bằng cách bắt đầu với
các chuỗi lệnh ngẫu nhiên – thí dụ, “Máy tính, bạn vui lòng tạo một trăm triệu
chuỗi lệnh ngẫu nhiên. Bây giờ, hãy xử lý (execute) tất cả các chuỗi lệnh ngẫu
nhiên đó, tất cả những chương trình đó và chọn ra những chương trình gần nhất
với những điều tôi muốn.” Nói cách khác, tôi đã xác định những gì tôi muốn hoàn
thành, không phải làm thế nào để hoàn thành nó.
Nếu tôi muốn một
chương trình sắp xếp mọi thứ theo thứ tự bảng chữ cái (alphabetical order), tôi
sẽ sử dụng sự tiến hóa mô phỏng này để tìm ra những chương trình có hiệu quả
nhất trong việc sắp xếp thứ tự bảng chữ cái. Tất nhiên, các chuỗi ngẫu nhiên
của hướng dẫn (instruction) khó có khả năng sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái,
vì vậy không cái nào trong số chúng làm điều đó ban đầu, nhưng một trong số
chúng có thể tình cờ đặt hai từ theo đúng thứ tự. Sau đó, tôi nói với máy tính,
“Bạn vui lòng lấy 10 phần trăm của những chương trình ngẫu nhiên đã hoạt động
tốt nhất, lưu chúng, hũy hết phần còn lại và chọn những chương trình đã sắp xếp
tốt nhất cho chúng sao chép bằng một quá trình tái tổ hợp, tương tự như sex.
Lấy hai chương trình và tạo ra các con (children) bằng cách trao đổi các chương
trình con (subroutines) của chúng. ” Các “con” kế thừa các “đặc điểm”, các
chương trình con, của hai chương trình. Bây giờ tôi có một thế hệ chương trình
mới, được tạo ra bởi sự kết hợp của các chương trình đã làm tốt công việc, và
tôi nói, “Xin lặp lại quá trình đó, cho điểm (score) lại, đưa vào một số đột
biến (mutation) và lặp lại quá trình đó cho nhiều thế hệ.” Mỗi một thế hệ trong
số đó chỉ mất vài mili giây, vì vậy tôi có thể thực hiện cái tương đương với
hàng triệu năm tiến hóa trong máy tính trong vài phút – hoặc, trong những
trường hợp phức tạp, trong vài giờ. Cuối cùng, tôi kết thúc với một chương
trình hoàn hảo trong việc sắp xếp thứ tự bảng chữ cái và nó hiệu quả hơn nhiều
so với bất kỳ chương trình nào mà tôi từng có thể viết bằng tay. Nhưng nếu tôi
nhìn vào chương trình đó, tôi không thể cho bạn biết nó hoạt động như thế nào.
Đó là một chương trình khó hiểu, kỳ lạ, nhưng nó thực hiện được công việc, bởi
vì nó xuất phát từ một chuỗi hàng trăm nghìn chương trình đã thực hiện công
việc đó. Trên thực tế, cuộc sống của những chương trình đó phụ thuộc vào việc
thực hiện công việc.
Làm thế nào để tôi
thực sự biết chương trình sẽ hoạt động? Trong trường hợp phân loại (sorting
case), tôi kiểm tra nó. Điều gì sẽ xảy ra nếu đó là một thứ thực sự quan trọng?
Điều gì sẽ xảy ra nếu chương trình này sẽ bay máy bay? Chà, bạn có thể nói,
“Trời ơi, thật là đáng sợ khi có một chương trình bay máy bay khi chúng ta
không biết nó hoạt động như thế nào!” Nhưng đó chính xác là những gì bạn có với
một phi công con người; bạn có một chương trình được sản xuất bằng một phương
pháp rất giống và chúng tôi rất tin tưởng vào nó. Tôi không mấy tin tưởng vào
bản thân chiếc máy bay, thứ được thiết kế rất chính xác bởi rất nhiều kỹ sư rất
thông minh. Tôi nhớ có lần tôi đi trên chiếc 747 với Marvin Minsky, và anh ấy
rút thẻ này từ túi ghế ra, có ghi: “Máy bay này có hàng trăm nghìn bộ phận nhỏ,
tất cả cùng hoạt động để mang đến cho bạn một chuyến bay an toàn.” Marvin nói,
“Điều đó không làm cho bạn cảm thấy tự tin?”
Quá trình thiết kế kỹ
thuật (engineering) không hoạt động tốt khi nó trở nên phức tạp. Chúng ta đang
bắt đầu phụ thuộc vào máy tính sử dụng một quy trình rất khác với thiết kế kỹ
thuật – một quy trình cho phép chúng tôi tạo ra những thứ phức tạp hơn nhiều so
với những gì chúng tôi có thể làm với kỹ thuật thiết kế thông thường. Tuy
nhiên, chúng tôi không hoàn toàn hiểu các khả năng của quá trình đó, vì vậy theo
một nghĩa nào đó, nó đang đi trước chúng tôi. Hiện chúng tôi đang sử dụng các
chương trình đó để tạo ra các máy tính nhanh hơn nhiều để chúng tôi có thể chạy
quá trình này nhanh hơn nhiều. Quá trình này đang tự nuôi nó (feeding on
itself). Nó đang trở nên nhanh hơn. Đó là tính chất tự xúc tác (autocatalytic).
Chúng ta tương tự như các sinh vật đơn bào khi chúng chuyển thành các sinh vật
đa bào. Chúng ta là những con amip, và chúng ta không thể hiểu được thứ quái
quỷ gì mà chúng ta đang tạo ra. Chúng ta đang ở đúng thời điểm chuyển đổi, và
có điều gì đó sẽ xảy ra sau chúng ta.
Chúng ta thật kiêu
ngạo khi nghĩ rằng chúng ta là sản phẩm cuối cùng của quá trình tiến hóa. Tất
cả chúng ta đều là một phần trong việc sản xuất bất cứ thứ gì sắp ra mắt tiếp
theo. Chúng ta đang ở một thời điểm thú vị. Chúng ta đã gần đến điểm kỳ dị
(singularity). Quay trở lại vấn đề hóa học dẫn đến các sinh vật đơn bào, rồi
dẫn đến trí thông minh. Bước đầu tiên mất một tỷ năm, bước tiếp theo mất một
trăm triệu, v.v. Chúng ta đang ở giai đoạn mà mọi thứ thay đổi theo thang thập
kỷ và dường như đang tăng tốc. Công nghệ có tác dụng tự xúc tác của các máy
tính nhanh, cho phép chúng ta thiết kế máy tính tốt hơn và nhanh hơn. Chúng ta
đang hướng tới một điều gì đó sẽ xảy ra rất sớm – trong cuộc đời của chúng ta –
và điều này về cơ bản khác với bất cứ điều gì đã xảy ra trong lịch sử loài
người trước đây.
Mọi người đã ngừng
suy nghĩ về tương lai, bởi vì họ nhận ra rằng tương lai sẽ rất khác. Tương lai
mà các cháu của họ sẽ sống sẽ rất khác đến mức các phương pháp lập kế hoạch
thông thường không còn hiệu quả nữa. Khi tôi còn nhỏ, mọi người thường nói về
những gì sẽ xảy ra vào năm 2000. Bây giờ, cuối thế kỷ này (20), mọi người vẫn
đang nói về những gì sẽ xảy ra vào năm 2000. Tương lai đã bị thu hẹp lại một
năm mỗi năm, kể từ khi tôi được sinh ra. Nếu tôi cố gắng ngoại suy các xu
hướng, để xem nơi công nghệ sẽ đi vào khoảng đầu thế kỷ tới (21), sẽ có lúc
điều gì đó không thể hiểu được sẽ xảy ra. Có thể đó là sự sáng tạo của những cỗ
máy thông minh. Có thể đó là viễn thông hợp nhất chúng ta thành một cơ thể toàn
cầu. Nếu bạn cố gắng nói về nó, nghe có vẻ thần bí, nhưng tôi đang đưa ra một
tuyên bố rất thực tế ở đây. Tôi nghĩ rằng điều gì đó đang xảy ra bây giờ – và
sẽ tiếp tục xảy ra trong vài thập kỷ tới – điều đó là không thể hiểu được đối
với chúng ta, và tôi thấy điều đó vừa đáng sợ vừa thú vị.
LỜI BÌNH
Marvin Minsky: Danny Hillis là một trong những người sáng tạo nhất mà tôi từng gặp,
và là một trong những nhà tư tưởng sâu sắc nhất. Anh đã đóng góp nhiều ý tưởng
quan trọng cho khoa học máy tính – đặc biệt, nhưng không phải chỉ có thế, trong
lĩnh vực tính toán song song (parallel computation). Anh ấy đã đưa ra nhiều
thuật toán mà mọi người tin rằng chỉ có thể chạy trên các máy nối tiếp (serial)
và tìm ra những cách thức mới để làm cho chúng chạy song song – và do đó nhanh
hơn nhiều. Cứ mỗi lần anh ấy có một ý tưởng mới, anh ta sẽ sớm tìm ra cách để
kiểm tra nó, chế tạo máy móc khai thác nó và khám phá ra những cách thức toán
học mới để chứng minh những điều về nó. Sau khi làm được những điều tuyệt vời
trong khoa học máy tính, anh ấy quan tâm đến sự tiến hóa, và tôi nghĩ anh ấy
hiện đang trên con đường trở thành một trong những nhà lý thuyết tiến hóa lớn
của chúng ta. Anh ấy cũng giỏi kể chuyện. Danny có một khả năng cơ học tuyệt
vời. Đó không chỉ là cảm giác biết cách tạo hình và lắp ráp các vật liệu cần
thiết: anh ấy còn là một trong những người hiếm hoi chỉ có thể được gọi là nghệ
sĩ. Khi đang suy nghĩ về cách xây dựng một thứ gì đó, anh ấy có thể đi qua một
căn phòng chứa đồ và đột nhiên nhận thấy rằng một số thứ linh tinh sẽ khớp với
nhau một cách hoàn hảo và có các đặc tính được đòi hỏi. Bản thân tôi khá giỏi
trong việc đó, nhưng Danny thì giỏi hơn nhiều lần.
 |
| Daniel C. Dennett (1942-) |
Daniel C. Dennett: Tôi nhớ lần đầu tiên gặp Danny khi anh ấy còn là sinh viên tốt nghiệp
tại phòng thí nghiệm AI tại MIT, và rõ ràng là anh ấy chứa đầy những ý tưởng
nổi loạn. Thứ đặc biệt mạnh vào thời điểm đó là thứ mà anh ấy đã biến thành một
đóng góp lớn – cỗ máy kết nối. Anh đã có ý tưởng về một kiến trúc song song khổng lồ, có khả năng khám phá một phần khác của không gian các phép tính khả thi. Điều đó mở ra một khu vực rộng lớn. Những gì nhà toán học người Anh Alan Turing đã làm, với khái niệm về máy Turing, là cung cấp một định nghĩa ngắn gọn về toàn bộ không gian của tất cả các
phép tính có thể có. Cỗ máy do John von Neumann phát triển là sự hiện thực hóa
cơ khí cho ý tưởng của Turing. Máy von Neumann là máy tính trên bàn của bạn –
máy tính nối tiếp tiêu chuẩn. Về nguyên tắc, máy von Neumann – với mọi mục đích
thực tế, là máy Turing đa năng – có thể tính toán bất kỳ chức năng tính toán
nào; nhưng nếu bạn không có một tỷ năm để chờ đợi, bạn không thể thực sự khám
phá những phần thú vị của không gian đó. Không gian thực tế có thể khám phá
được bởi bất kỳ kiến trúc nào là khá hạn chế. Nó gửi sợi chỉ mỏng manh vô cùng này ra ngoài không gian đa chiều khổng lồ này. Để khám phá các phần khác của không gian đó, bạn phải phát minh ra các loại kiến trúc khác. Các kiến trúc song song khổng lồ là lựa chọn đầu tiên, thứ hai và thứ ba của mọi người.
Những gì Danny đã làm
là tạo ra nếu không phải là chiếc máy đầu tiên thì một trong những chiếc máy
tính song song thực tiễn thực sự, thực sự khổng lồ đầu tiên. Nó tạo ra một cơn
sốt vàng. Chúng ta đã có một phương tiện thám hiểm mới, nó đang xem xét các
phần của không gian thiết kế chưa từng được để ý đến trước đây. Danny đã rất
giỏi trong việc bán ý tưởng đó (thuyết phục được người khác) cho những người
trong các lĩnh vực khoa học khác nhau và chứng minh rằng, với một số ứng dụng
ban đầu, phương tiện này mạnh mẽ và thú vị như thế nào.
Christopher G.
Langton: Danny Hillis là một trong những người thông minh
nhất mà tôi biết. Tôi đã bị ảnh hưởng bởi những ý tưởng của Danny kể từ “Bản
ghi nhớ AI” đầu tiên của anh ấy, từ MIT, trong đó lần đầu tiên anh ấy đưa ra ý
tưởng của mình cho máy kết nối. Danny có một khả năng đáng chú ý khi đi sâu vào
một tầm nhìn mới chưa từng thấy và nhanh chóng đánh giá khả năng tư duy hiện
đại trong lĩnh vực này. Anh ấy gần như có thể ngay lập tức giải quyết các vấn
đề ở mũi nhọn của lĩnh vực và đưa ra những đóng góp mới lạ và sâu sắc. Tôi thực
sự hy vọng anh ấy có thể giải thoát mình khỏi những công việc kinh doanh của
Thinking Machines, Inc., đồng thời tìm được thời gian và sự hỗ trợ để theo đuổi
công việc khoa học của mình. Tôi không nghi ngờ gì về việc anh ấy sẽ đưa ra
những kết quả đáng kể.
 |
| Francisco Varela (1946-2001) |
Francisco Varela: Điều tôi muốn nói về Danny là, anh ấy là một trong những người giỏi
nhất về cách thực hiện chính xác các hệ thống phức tạp ở mức tốt nhất của
chúng. Ông không chỉ đưa ra một phát minh tuyệt vời về cách thức tính toán mà
còn thực hiện nó như một dự án thương mại. Anh ấy đã thực hiện một số công việc
tuyệt vời với máy kết nối của mình – bao gồm, chẳng hạn như sự phát triển thực
tế của phần mềm bằng một bối cảnh tiến hóa mô phỏng, nơi các chương trình hoạt
động như những con bọ nhỏ. Chúng cạnh tranh, và sau đó có một số loại lựa chọn
tạo ra một mã tối ưu. Điều này là khá ấn tượng. Tôi không chắc rằng nó có liên
quan nhiều đến sự tiến hóa sinh học, nhưng nó tạo ra một sự tiến hóa nhân tạo
rất thú vị. Đây là một lối suy nghĩ lai tạo khá phi thường trong trí tưởng
tượng.
Có một xu hướng mà
tôi biết Danny đang nghĩ đến: khái niệm phát minh ra thế giới nhân tạo và do đó
tạo ra các vũ trụ song song. Chúng ta chỉ mới bắt đầu điều đó. Cho đến nay,
trên thực tế, tôi nghĩ rằng “cuộc sống nhân tạo” nên được gọi là “thế giới nhân
tạo.” Bởi vì phần thú vị của ý tưởng là đưa các ý tưởng sinh học vào sự mô
phỏng là coi các thực thể sinh học và thế giới của chúng như một hệ thống hoàn
chỉnh – một hệ thống không có sự tách biệt giữa bên ngoài và bên trong, nơi bạn
để hệ thống sinh học thực sự phát huy hết tác dụng của sự sống, trong một thế
giới có nhiều thực tế như chính nó.
Murray Gell-Mann: Tôi rất thích Danny Hillis và đánh giá rất cao anh ấy. Ấn tượng của
tôi là anh ấy không chỉ là một người táo bạo như chúng ta biết, mà còn là một
người suy nghĩ sâu sắc và rất hiệu quả. Tôi ước tôi biết và hiểu nhiều hơn về
công việc của anh ấy. Tôi mong được gặp nhiều hơn về anh ấy và tìm hiểu thêm về
những điều mà anh ấy quan tâm
HẾT
Nguyễn Xuân Xanh
Nguồn: “Giới
thiệu sách Nền Văn hóa Thứ ba”, Rosetta, 6 tháng Sáu năm 2021
