This is how you CHANGE the world, and this is how you ENLIGHTEN the world - it's only by HELPING other people.

- Geshe Michael Roach -

Liệu Báo cáo của trường đại học Stanford ở Mỹ về sự tiến triển của công nghệ A.I. là chính xác?

0

Khi nào thì nó xuất hiện? Đây có lẽ là câu hỏi mà các nhà tương lai, các chuyên gia về trí tuệ nhân tạo, và ngay cả những người có hứng thú quan tâm đến công nghệ nhất cũng hào hứng nhất. Nó đã được chứng minh rằng nó nổi tiếng về sự khó dự đoán cho việc khi nào sự phát triển vượt trội trong AI sẽ diễn ra. Các nhà khoa học thuộc dự án nghiên cứu mùa hè của Dartmouth về Trí tuệ nhân tạo năm 1956 cho rằng có thể hai tháng sẽ đủ để có “tiến bộ đáng kể” trong toàn bộ các vấn đề phức tạp, bao gồm các máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ, cải thiện bản thân và thậm chí hiểu các khái niệm trừu tượng.

Sáu mươi năm sau, và những vấn đề này vẫn chưa được giải quyết. Chỉ số A. I. (A.I. index) từ Stanford là một nỗ lực để đo lường mức độ tiến bộ đã đạt được trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Chỉ số này thông qua một phương pháp duy nhất và cố gắng tổng hợp dữ liệu qua nhiều chế độ. Nó chứa số liệu Khối lượng hoạt động, đo lường những thứ như đầu tư vốn mạo hiểm, tham dự các hội thảo khoa học, các bài báo đã công bố, v.v … Kết quả là những gì bạn có thể mong đợi: tăng gấp 10 lần hoạt động học thuật từ năm 1996, sự bùng nổ của sự khởi đầu tập trung vào AI, và đầu tư vốn liên doanh tương ứng. Vấn đề với chỉ số này là nó đo lường cường độ AI cũng như sự tiến bộ của AI. Hai điều đó có thể có tương quan hoặc có thể không.

Chỉ số A. I. này cũng thu thập dữ liệu từ trang web mã nguồn phổ biến Github, nơi chứa nhiều mã nguồn hơn bất kỳ nơi nào trên thế giới. Họ có thể theo dõi số lượng phần mềm liên quan đến AI đang được tạo ra, cũng như mức độ quan tâm trong các gói phần mềm học tập phổ biến như Tensorflow và Keras. Chỉ số này cũng theo dõi tình cảm của các bài báo liên quan đến AI: đáng ngạc nhiên, với những lo ngại về cuộc khủng hoảng và khủng hoảng việc làm, những từ được coi là “tích cực” lớn hơn từ “tiêu cực” ba lần.

Nhưng một lần nữa, điều này có thể chỉ là một thước đo sự nhiệt tình của AI nói chung.

Không ai có thể phủ nhận rằng chúng ta đang ở trong một thời đại cường độ phát triển trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên sự tiến bộ của A.i là do sự bùng nổ và sự hủy diệt trong sự cường điệu, sự phát triển bùng nổ thay đổi theo mùa đông A.I. Vì vậy, AI Index cố gắng theo dõi sự tiến bộ của các thuật toán đối với một loạt các nhiệm vụ khác nha. Tầm nhìn máy tính hoạt động tốt như thế nào trong thử thách Nhận dạng Hình ảnh Lớn ? (Vượt qua con người tại các chú thích hình ảnh từ năm 2015, nhưng họ vẫn không thể trả lời các câu hỏi về hình ảnh rất tốt, kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh). Nhận dạng tiếng nói trên các cuộc gọi điện thoại hầu như ở mức ngang với con người.

Trong các lĩnh vực hẹp khác, AI vẫn đang bắt kịp con người. Dịch thuật có thể đủ tốt để bạn có thể nhận được ý nghĩa quan trọng của những gì đang được nói, nhưng vẫn có điểm kém về chỉ số BLEU để có độ chính xác của bản dịch.

Đo lường hiệu suất của hệ thống AI hiện đại về các nhiệm vụ hẹp là hữu ích và khá dễ dàng để làm. Bạn có thể định nghĩa một số liệu đơn giản để tính toán, hoặc tạo ra một cuộc cạnh tranh với một hệ thống tính điểm, và so sánh phần mềm mới với cũ theo một cách chuẩn. Các nhà khoa học luôn tranh luận về phương pháp tốt nhất để đánh giá sự hiểu biết về bản dịch hoặc tự nhiên. Các giải thưởng Loebner, một câu hỏi và trả lời đơn giản của Turing Test, thời gian gần đây thông qua những câu hỏi kiểu Winograd Schema, mà dựa trên sự hiểu biết ngữ cảnh. A.I. có nhiều khó khăn hơn với những điều này.

Tuy nhiên, đánh giá thực sự trở nên khó khăn khi nó đang cố gắng lập bản đồ các hoạt động hẹp này vào trí thông minh tổng hợp. Điều này là khó vì sự thiếu hiểu biết về trí thông minh của chúng ta. Máy vi tính là siêu nhân ở cờ vua, và bây giờ thậm chí là một trò chơi phức tạp hơn như Go. Những người tiên phong dũng cảm dự đoán những người theo kịp thời hạn nghĩ rằng sự thành công của AlphaGo đã nhanh hơn dự kiến, nhưng liệu điều này có nghĩa là chúng gần gũi với trí thông minh con người hơn họ nghĩ?

Đây là nơi mà nó khó theo dõi sự tiến bộ.

Chúng ta có thể lưu ý đến việc thực hiện các thuật toán chuyên sâu về các nhiệm vụ trước đây dành cho con người ví dụ như chỉ số trích dẫn một tài liệu về báo Natural cho biết AI có thể dự đoán ung thư da với độ chính xác cao hơn các bác sĩ da liễu. Chúng ta thậm chí có thể cố gắng theo dõi một cách tiếp cận cụ thể đối với AI nói chung; ví dụ, có bao nhiêu khu vực của bộ não đã được mô phỏng thành công bằng máy tính? Ngoài ra, chúng ta chỉ có thể theo dõi số lượng nghề nghiệp và các nhiệm vụ chuyên nghiệp mà bây giờ có thể được thực hiện theo một tiêu chuẩn chấp nhận được bởi AI.

“Chúng ta đang điều hành một cuộc đua, nhưng chúng ta không biết làm thế nào để đến đích, hoặc chúng ta phải đi bao xa.”

Tiến bộ trong lĩnh vực trí thông minh nhân tạo trong vài năm tới có vẻ giống thủy triều đang gia tăng dần dần vì nhiều nhiệm vụ ngày càng trở thành các thuật toán và được thực hiện bằng phần mềm chứ không phải là sóng thần của vụ nổ thông minh bất ngờ hoặc đột phá thông minh. Có lẽ có thể đo được khả năng của một hệ thống AI để học hỏi và thích nghi với công việc thường ngày của con người trong các công việc văn phòng.

Chỉ số AI không cố gắng đưa ra một thời gian cho tình báo thông minh, vì điều này vẫn còn quá mơ hồ và bối rối cho một khái niệm.

Michael Woodridge là người đứng đầu bộ môn Khoa học Máy tính tại Đại học Oxford đã nhận xét: “Lý do chính khiến AI nói chung không được ghi nhận trong bản báo cáo là tôi và bất kỳ ai khác cũng không biết làm thế nào để đánh giá sự tiến bộ” và những người buôn bán lác đác và các nhà báo đã phóng đại quá mức tiến bộ đã được thực hiện.

Một mối quan tâm chính mà tất cả các chuyên gia đưa lên là đạo đức của trí thông minh nhân tạo .

Tất nhiên, bạn không cần thông tin tổng quát để có một tác động đến xã hội; các thuật toán đã biến đổi cuộc sống và thế giới xung quanh chúng ta. Sau khi tất cả, tại sao Amazon, Google, và Facebook có giá trị về mặt tiền tệ? Các chuyên gia đồng ý về sự cần thiết của một chỉ số để đo lường các lợi ích của AI, sự tương tác giữa con người và A.I.s, và khả năng lập trình các giá trị, đạo đức và giám sát của chúng ta trong các hệ thống này.

Barbra Grosz của nhà nghiên cứu Harvard cho biết: “Điều quan trọng là phải đối mặt với thách thức trong việc xác định các biện pháp thành công cho các hệ thống gia cầm do ảnh hưởng của chúng đối với cuộc sống của người dân”.

Đối với những người lo ngại về mất việc làm bởi AI, theo dõi việc sử dụng AI trong các lĩnh vực được coi là dễ bị tổn thương nhất (ví dụ như tự lái xe thay thế lái xe taxi) sẽ là một ý tưởng hay. Tính linh hoạt của xã hội đối với việc thích nghi với xu thế trí thông minh nhân tạo cũng cần được đánh giá; chúng ta có cung cấp cho mọi người cơ hội học tập và đào tạo lại không? Làm thế nào về việc dạy họ làm việc cùng với các thuật toán, điều trị chúng như một công cụ hơn là thay thế? Các chuyên gia cũng lưu ý rằng các dữ liệu chỉ coi Mỹ là trung tâm.

Chúng ta đang chạy một cuộc đua, nhưng chúng ta không biết làm thế nào để có được đến điểm cuối, hoặc bao xa chúng ta phải đi. Chúng ta đang đánh giá bởi phong cảnh, và chúng ta đã chạy bao xa. Vì lý do này, việc đo lường tiến độ là một công việc khó khăn bắt đầu với việc xác định tiến độ. Nhưng chỉ số AI như một tập hợp các thông tin liên quan hàng năm là một sự khởi đầu tốt.

Nguồn: timbimat.com

Xem bài viết tiếng việt tại đây

Xem bài viết tiếng anh tại đây

Share.

About Author