Nước Đức đã sẵn sàng cho làn sóng AI sắp tới
Juergen Schmidhuber là một trong những nhà nghiên cứu có ảnh hưởng về trí tuệ nhân tạo (AI), về máy móc có cảm giác, robot và về chiến lược công nghệ của Đức dành cho các doanh nghiệp hạng trung. Tờ Tuần kinh tế Đức đã phỏng vấn ông về sự chuẩn bị của nước Đức và một số nước phát triển trước làn sóng AI.
Juergen Schmidhuber.
Cách đây hơn 30 năm ông đã đề ra mục tiêu: thiết kế trí tuệ nhân tạo khôn ngoan hơn ông. Tại Viện của ông, nhiều mạng lưới thần kinh thuộc diện hàng đầu thế giới đã được phát triển để phân tích dữ liệu về ngôn ngữ, hình ảnh và video trong các smartphone. Nhưng cái smartphone của tôi thì hiện chưa viết nổi một luận văn tiến sỹ.
Đúng lắm, việc áp dụng trong thương mại phần lớn vẫn chỉ hạn chế trong việc nhận dạng mẫu một cách thụ động với một lượng lớn dữ liệu, mặc dù là điều đó cũng đủ để dịch và làm người ta hiểu về ngôn ngữ khác. Nhưng điều mà chúng tôi thực sự mong muốn lại chưa diễn ra trong cuộc sống hàng ngày.
Vậy thì cái mà ông muốn là gì?
Đó là một cái máy có khả năng từng bước tiếp thu được hàng nghìn khả năng và cải thiện được các khả năng đó theo kiểu cải thiện bản thân mình. Trước mắt chúng tôi vẫn là một con đường dài.
Những người phê phán lại không thấy con đường mà chỉ thấy ngõ cụt. Họ cho rằng các lưới thần kinh sẽ không thể khôn ngoan hơn được nữa.
Có một số người mạnh miệng chê bai nhưng họ không nắm rõ vấn đề.
Có nghĩa là trí tuệ nhân tạo (AI) cũng có thể thu thập kiến thức như con người?
Từ lâu đã có những lưới thần kinh tự học thêm được nhiều hơn. Một số lưới thần kinh của chúng tôi thậm chí còn có thể tò mò, tự mình đề ra các mục tiêu, thường xuyên học thêm những điều mới mà không có “thầy giáo” để tìm hiểu về môi trường xung quanh. Cũng như một đứa trẻ sơ sinh là một nhà khoa học nhỏ muốn tìm hiểu thế giới xung quanh nó: Như thế giới này hoạt động như thế nào? Nếu trí tuệ nhân tạo có thể tiên đoán nhiều hơn thì mô hình thế giới của nó sẽ chính xác hơn và từ đó nó sẽ giải quyết các vấn đề dễ dàng hơn, lên kế hoạch hành động và qua đó thu được nhiều kinh nghiệm hơn.
Nhưng loại trí tuệ nhân tạo này không thực sự thích hợp với thực tiễn?
Đúng ra là chưa thích hợp.
Vậy ông cho rằng, điều này sẽ sớm thay đổi?
Nó cũng sẽ diễn ra như với việc nhận dạng mẫu đang khá phổ biến hiện nay. Cách đây hàng chục năm đã có những thuật toán cơ bản mà ngày nay có thể nhận biết đối tượng trong một tấm ảnh. Nhưng với điều này thì điện thoại di động còn quá chậm chạp. Hiện nay computer làm điều này nhanh hơn và rẻ hơn nhiều. Chính vì thế mới có hàng tỷ smartphone. Và niềm hy vọng của tôi là, không lâu nữa chúng ta cũng sẽ chứng kiến những tiến bộ ở các thế hệ trí tuệ nhân tạo tiếp theo…các công nghệ dựa trên lưới thần kinh và sẽ hình thành các loại máy có khả năng giải quyết các nhiệm vụ mang tính tổng hợp hơn, chứ không chỉ nhận biết các đối tượng trong ảnh. Đó là các loại máy có thể tự kiến tạo môi trường xung quanh chúng.
Chúng ta làm sao có thể tưởng tượng nổi điều này nhỉ?
Trong tương lai không xa sẽ xuất hiện lần đầu tiên các robot bé tí xíu mà bạn có thể chuyện trò với chúng như với một đứa trẻ. Bạn có thể chỉ cho con robot biết cách cắt một cái áo. Robot sẽ nhìn bạn làm, bạn sẽ giảng giải ít nhiều cho nó hiểu. Nó sẽ làm theo, có thể có vài lần không thành công, sau đó nó sẽ làm tốt hơn, và một khi nó đã làm tốt hơn, tiết kiệm nhiều năng lượng hơn so với việc mà bạn tự làm. Sau đó bạn tắt chế độ dạy nó học và nó sẽ làm ra hàng triệu phiên bản. Những loại máy như thế sẽ xuất hiện rộng rãi trong nền kinh tế thế giới.
Và hai chúng ta liệu có được chứng kiến điều đó không?
Nếu điều đó không diễn ra thì tôi sẽ là người bị choáng đầu tiên. Hãng Nnaisense của chúng tôi đang theo đuổi điều này.
Nhưng sự thực là những con robot hiện nay, thí dụ làm động tác mở cửa, cũng còn khá vụng về.
Đúng, các nhà chế tạo đang suy nghĩ rất nhiều về những gì liên quan đến vận động nhẹ nhàng, khéo léo của robot. Điều khiển một con robot phức tạp khó khăn hơn chơi cờ vua nhiều. Trong hai thập niên vừa qua con người không còn là người chơi cờ vua giỏi nhất mà nhưng cho đến nay chưa có con robot nào có thể học cầm cái tuốc nơ vít để làm một công việc phức tạp.
Cái khó ở đây là gì?
Con người có rất nhiều loại cơ bắp và có mức độ tự do khác nhau. Một cơ bắp làm một cái gì đó đều tác động đến nhiều cơ bắp khác. Còn để tạo ra sự khéo léo ở robot thì hết sức phức tạp, mặc dù chúng ta, những người trưởng thành tưởng điều đó là dễ dàng. Để chuyển điều này sang khoa học máy tính: ở đây có một không gian tìm kiếm khá lớn đối với các khả năng. Vì thế mất rất nhiều thời gian để một hệ thống học tập, thí dụ một mạng thần kinh, có thể nghiên cứu, điều tra một cách khá kỹ lưỡng về cái không gian đó. Điều này thực ra ở con người cũng không khác bao nhiêu. Một đưa trẻ để có thể đi được cũng mất khoảng một năm học đi – có nghĩa là học cách phối hợp các cơ bắp với nhau để có thể đứng dậy, giữ thăng bằng và bước đi.
Hãng Nnaisense của ông mới đây không cần có “thầy giáo” vẫn “dạy” cho một trí tuệ nhân tạo biết đi và đã giành được giải thưởng trong một cuộc thi tại hội nghị có tiếng về trí tuệ nhân tạo.
Đúng, chuyện đó thật thú vị. Đề bài là một bộ xương ảo trên máy vi tính, cấu tạo bộ xương này như một con người, có xương, có khớp và cơ bắp. Nhiệm vụ là, trong một khoảng thời gian nhất định làm sao để cơ thể này có thể đi thật xa từ điểm xuất phát, Mạng lưới thần kinh điều khiển các cơ bắp thoạt đầu hoàn toàn không biết làm gì. Cũng không có thầy giáo chỉ bảo cho nó phải đi như thế nào. Nó phải tự thử nghiệm để tìm hiểm phải đi như thế nào.
Nó đã loay hoay mò mẫm như một đứa trẻ?
Cũng đại để như vậy. Thoạt đầu nó cũng tìm đủ mọi cách và tiến bộ ở chỗ nó đã định hướng đúng dù ngã dúi ngã dụi, dần dà nó hiểu ra muốn đứng vững và đi được thì phải mở rộng đôi chân để nhảy, sau đó nó ngả nghiêng nhúc nhích lên phía trước. Sau vài tuần tính toán khá tốn kém bộ xương ảo đã đi được. Nó đã dẫn đầu trong cuộc thi có hơn 400 đội tham gia. Một lưới thần kinh đã điều khiển, sau nhiều lần thử nghiệm, thực hành trí tuệ nhân tạo này đã tự đi được mà không cần có thầy dạy.
Các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo nổi tiếng hiện nay, ví dụ tại lò AI của Google Deepmind. Phải chăng Hoa kỳ và TQ bị tụt hậu không còn là cường quốc thế giới về AI như châu Âu?
Không phải, phần lớn lợi nhụân AI thu được hiện nay đều từ lĩnh vực tiếp thị – thí dụ các thuật toán của chúng ta có thể học, tạo được quảng cáo cá nhân hoá một cách chính xác. Đấy là kinh doanh trên mạng của con người, phần lớn ở Hoa kỳ và TQ. Nhưng làn sóng AI tới đây sẽ mạnh mẽ hơn nhiều và hoàn toàn chưa biết ai là người làm chủ cuộc chơi.
Ông muốn nói về làn sóng gì?
Làn sóng AI tới đây đối với mạng lưới của máy móc thiết bị. Trong tương lai gần, phần lớn hơn nhiều của nền kinh tế thế giới sẽ chịu tác động của AI, điều khiển các cơ sở sản xuất, các nhà máy, các quá trình hoá học và các robot. Các thiết bị, máy móc sẽ ngày càng được trang bị nhiều cảm biến hơn và luôn thông minh hơn. AI sẽ sản xuất quần áo, làm Smartphone và giầy dép. Mạng lưới máy móc thiết bị sẽ lớn hơn nhiều so với mạng lưới của con người – đơn giản vì máy móc thiết bị sẽ đông đúc hơn con người.
Khi đó nước Đức sẽ khiến cho Google & Co phải chạy theo?
Không có nơi nào trên thế giới thích hợp hơn với làn sóng AI sắp tới như ở khu vực nói tiếng Đức (Đức, Thuỵ Sĩ và Áo: người dịch). Bởi vì phần lớn các nhà chế tạo máy, sản xuất hoá chất từ lâu đã đóng đô tại khu vực này. Và giờ đây các cơ sở này muốn chủ yếu áp dụng các phương pháp AI của châu Âu. Các đối thủ cạnh tranh lớn trong lĩnh vực này theo tôi sẽ không phải là Hoa Kỳ, mà có nhiều khả năng là Nhật bản, Hàn quốc và ngày càng mạnh hơn là TQ.
Châu Âu phải tận dụng cơ hội này như thế nào, thưa ông?
Hoa Kỳ và TQ kiên trì theo đuổi chính sách công nghiệp, có lẽ đây là điều mà châu Âu ít nhiều có thể học hỏi. Thí dụ chính phủ TQ không cho Facebook vào đất nước họ, một phần cũng nhằm bảo vệ các doanh nghiệp của TQ như Tencent chẳng hạn. Các doanh nghiệp này giờ đây có thể tự khai thác cái kho dữ liệu khổng lồ của 1,4 tỷ dân TQ. Ngày nay Tencent có giá trị không kém gì Facebook. Ngược lại ở châu Âu không có mạng xã hội rộng lớn. Trong khi đó Hoa kỳ cản trở không để các doanh nghiệp TQ mua các tập đoàn của mình.
Cách đây không lâu Kuka còn là của Bayern (một tiểu bang của Đức), chứ không phải của TQ. Khi xây dựng các lĩnh vực công nghiệp mới châu Âu có thể noi theo, học tập Mỹ và TQ: Tesla và Amazon đã nhận được nhiều tỷ đôla tiền đầu tư, Pentagon (Lầu Năm góc) là một dạng quỹ đầu tư mạo hiểm khổng lồ, khép kín. Nó hỗ trợ cho hàng loạt Start-up cỡ nhỏ và nâng đỡ các doanh nghiệp này bằng nhiều đơn hàng hấp dẫn. Tới đây TQ dự kiến chi 150 tỷ đôla cho AI, Bắc kinh dự chi 2 tỷ đôla cho một công viên công nghiệp AI. Các tập đoàn hàng đầu thế giới của Đức phải liên kết với nhau cùng với các chuyên gia AI, nếu cần cả với nhà nước là nhà cung cấp đầu tư mạo hiểm để phát huy các doanh nghiệp hạng trung có nhiều triển vọng trở thành các doanh nghiệp tầm cỡ như Hoa Kỳ và TQ đã làm.
Nhưng nhiều chuyên gia AI đang bị lôi cuốn tới Hoa Kỳ vì mức lương rất hấp dẫn, thử hỏi một doanh nghiệp hạng trung làm sao kham nổi?
Có một cách, thí dụ chính phủ Liên bang Đức trợ cấp lương thật cao cho một vài chuyên gia AI cao cấp và cử họ lần lượt tới các doanh nghiệp hạng trung. Các chuyên gia này đề xuất ý kiến phải làm gì cụ thể để cải tiến AI. Bản thân các doanh nghiệp đó cũng phải tự đầu tư, từ đó cũng tạo được sự phát triển nhanh chóng như ở TQ.
Hoài Trang lược dịch
Nguồn ảnh và bài: “Tuần kinh tế”
