Proust giữa những cỗ máy

Trong cuộc đời mình, chúng ta có thể chứng kiến máy tính tiệm cận với trí thông minh của loài người. Nhưng liệu chúng có những trải nghiệm có ý thức về thế giới?

Viễn cảnh về khả năng suy nghĩ của máy tính tiệm cận với chúng ta đang mở ra nhanh chóng. Chúng ta cảm thấy những thuật toán học máy ngày một quyền năng đang thở sau gáy chúng ta.

Những tiến bộ nhanh chóng trong các thập niên tới sẽ mang lại những cỗ máy với trí tuệ ngang ngửa con người, có khả năng nói và lập luận, với vô số đóng góp cho kinh tế, chính trị, và tất nhiên, chiến tranh. Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo sống động như đồ thật sẽ ảnh hưởng sâu sắc lên tương lai của loài người, bao gồm cả tương lai mà loài người không còn nữa.

Câu trích dẫn dưới đây cho ta một ví dụ tốt:

“Ở thời điểm đột phá vĩ đại cuối cùng của trí tuệ nhân tạo trong thập niên 1940, các nhà khoa học trên khắp thế giới lúc đó đã tìm kiếm đủ mọi cách để mài giũa thứ ‘trí tuệ nhân tạo’ này nhằm cải tiến công nghệ vượt xa cả những gì mà những chương trình trí tuệ nhân tạo tinh vi nhất hiện nay có thể đạt tới”.

“Thậm chí hiện nay, người ta vẫn tiếp tục nghiên cứu để hiểu sâu hơn những chương trình AI mới làm được những gì, dù cũng chỉ xoay quanh giới hạn của công nghệ hiện tại. Phần lớn các chương trình AI mới chỉ lập trình giới hạn trong việc đưa ra các quyết định đơn giản hoặc các thao tác đơn giản trên một lượng dữ liệu nhỏ”.

Trí tuệ và trải nghiệm là kết quả tất yếu của khả năng suy luận nhân quả trong bộ não của chúng ta. Tiền đề đó vô cùng giá trị đối với giới khoa học trong vài thế kỷ qua.

Hai đoạn văn này được GPT-2 viết, một bot ngôn ngữ mà tôi thử mùa hè năm ngoái. Được một viện nghiên cứu đặt tại San Francisco chuyên về AI thương mại, Open AI, phát triển, GPT-2 là một thuật toán học máy với một nhiệm vụ dường như ngớ ngẩn: với một đoạn văn bản ngẫu nhiên, nó phải dự đoán từ tiếp theo. Nó không được dạy để “hiểu” câu chữ theo cách của loài người. Thay vào đó, trong giai đoạn được huấn luyện, AI này tự điều chỉnh những liên kết nội bộ trong mạng neuron mô phỏng của nó để dự đoán chính xác từ tiếp theo, và cứ như thế với các từ sau đó nữa. Dữ liệu huấn luyện nó đến từ tám triệu trang web, cấu trúc bên trong của nó có chứa tới hơn một tỉ kết nối mô phỏng theo các xynap – điểm kết nối giữa các neuron. Khi tôi nhập vào một vài câu đầu tiên của bài báo này, thuật toán đã trả lại hai đoạn văn kia, giống như một sinh viên năm nhất vừa mơ màng, vừa cố nhắc lại lời giảng về nhập môn học máy trên lớp. Kết quả ban đầu chứa tất cả những từ và cụm từ phù hợp – thật sự không tệ! Nhưng lần thứ hai thì lại có vẻ khác.      

Các bot này rồi sẽ sản sinh ra một loạt những nhận xét sản phẩm và tin tức deepfake (tạm dịch là: “giả như thật”), làm đầy lên những thứ độc hại trên internet. Bên cạnh những việc như chơi game chiến thuật, dịch văn bản, đưa ra gợi ý về sách vở và phim ảnh, nhận diện gương mặt người, đây rồi sẽ là một ví dụ nữa về việc máy làm được những việc vốn chỉ thuộc về con người.

Học máy sẽ cần nhiều những bước tiến vượt bậc hơn nữa trước khi một thuật toán có thể viết một kiệt tác mạch lạc như Đi tìm thời gian đã mất của Marcel Proust, nhưng khả năng thì rõ ràng rồi. Nhớ lại tất cả buổi đầu của những nỗ lực tạo ra máy tính chơi trò chơi điện tử, máy tính dịch thuật, ta thấy chúng hết sức vụng về và khôi hài vì quá lởm khởm. Nhưng sự ra đời của mạng neuron sâu và hạ tầng tính toán khổng lồ của nền công nghiệp công nghệ, máy tính liên tục tự cải tiến mình cho đến khi kết quả của chúng trở nên thuyết phục. Như chúng ta đã thấy với cờ vây, cờ vua và poker, các thuật toán ngày nay có thể thắng con người, và khi ấy, sự cười cợt ban đầu của chúng ta chuyển thành sự sửng sốt. Chúng ta có giống những phù thủy tập sự của Goethe, đã triệu hồi những linh hồn giúp việc mà giờ đây lại mất kiểm soát chúng không?

NHẬN THỨC NHÂN TẠO

Mặc dù nhiều chuyên gia bất đồng với nhau về nguyên nhân cấu tạo nên nhận thức, tự nhiên hay theo cách thức nào khác, nhưng hầu hết họ đều chấp nhận rằng, sớm hay muộn thì các máy tính cũng đạt được mức trí tuệ của người bình thường, tức là hiểu, học và thao tác trí tuệ cơ bản khác. Giới công nghệ gọi đây là Trí tuệ chung nhân tạo – AGI.

Càng nghĩ đến trí tuệ của máy móc, thì ta càng sinh ra những câu hỏi khó có câu trả lời: Nếu đạt đến AGI thì máy tính có cảm nhận, cảm xúc, cảm giác gì không? Liệu những chiếc máy tính lập trình được có thể có nhận thức không?

Với từ “nhận thức” hay “cảm nhận chủ quan”, tôi muốn nói đến đặc tính cố hữu trong trải nghiệm của một người bất kỳ – chẳng hạn như vị ngon ngọt của mứt Nutella, cái đau nhói của một chiếc răng sâu, sự chậm rãi của thời gian khi người ta buồn chán, hoặc cảm nhận về sức mạnh và nỗi lo âu ngay trước một cuộc thi. Theo nhà triết học Thomas Nagel, ta có thể nói một hệ thống có nhận thức nếu hệ thống đó biết mình muốn trở thành như thế nào.

Hãy nghĩ tới cảm nhận xấu hổ khi đột nhiên nhận ra bạn vừa lỡ lời, rằng ý đùa cợt của bạn bị hiểu thành lời xúc phạm. Liệu máy tính có thể trải nghiệm những cảm xúc phát rồ ấy không? Khi bạn đang gọi điện thoại, chờ đợi hết phút này tới phút khác, và một giọng tổng hợp ngâm nga, “Xin lỗi vì để bạn phải chờ,” liệu phần mềm có thực sự cảm thấy có lỗi vì đã giữ bạn lại trong địa ngục dịch vụ khách hàng?

Các trạng thái nhận thức nảy sinh từ cách thuật toán khu trung tâm xử lý những tín hiệu cảm biến đầu vào, cử động đầu ra thích hợp và những biến nội tại liên quan đến trí nhớ, động lực và kỳ vọng. Xử lý toàn cục như vậy chính là nhận thức.

Không có mấy nghi ngờ rằng trí tuệ và trải nghiệm là kết quả tất yếu của khả năng suy luận nhân quả trong bộ não của chúng ta. Tiền đề đó vô cùng giá trị đối với giới khoa học trong vài thế kỷ qua. Bộ não nặng 1,2kg, có hình thái như đậu phụ của chúng ta là khối vật chất hoạt động có tổ chức phức tạp nhất trong vũ trụ đã biết. Chúng ta vẫn chưa hiểu hoàn toàn khả năng suy luận nhân quả của bộ não, nhưng vẫn trải nghiệm nó hằng ngày – một nhóm các neuron được kích hoạt khi bạn thấy các màu sắc, trong khi các tế bào đang gửi đi các xung điện vào một khu vực lân cận khác của vỏ não gắn với việc đang có tâm trạng vui vẻ.

Với nền tảng các giả định rộng như vậy, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ngụ ý điều gì về khả năng của nhận thức nhân tạo?

Câu hỏi này dẫn chúng ta đến một con đường vô số ngã rẽ với hai đích đến khác nhau. Suy nghĩ của thời đại này, như được thể hiện trong các tiểu thuyết và bộ phim như Blade Runner, Her và Ex Machina, là một tương lai giả định rằng những cỗ máy thực sự thông minh sẽ có cảm xúc; chúng sẽ nói, lập luận, tự kiểm soát và tự vấn. Chúng có thể tự nhận thức.

Con đường này là sự cô đọng của lý thuyết không gian hoạt động thần kinh toàn cục (global neuronal workspace – GNW), một trong những lý thuyết khoa học nổi bật về nhận thức. Lý thuyết này bắt đầu với não bộ và phỏng đoán rằng một vài đặc điểm cấu trúc riêng biệt của nó là những thứ khởi sinh nhận thức.

Nó có nguồn gốc từ “cấu trúc bảng đen” của khoa học máy tính trong thập niên 1970, trong đó nhiều chương trình chuyên biệt được tỏa đi từ một nguồn thông tin chung, gọi là bảng đen, hay khu vực trung tâm. Các nhà tâm lý học đặt ra định đề rằng tồn tại một nguồn xử lý như vậy trong não bộ và nó đóng vai trò trung tâm trong việc nhận thức của con người. Dung lượng của nó thì nhỏ, nên một lúc thì chỉ có một đối tượng tri giác, suy nghĩ, hay ký ức đơn lẻ nằm trong không gian hoạt động. Thông tin mới cạnh tranh và thay thế chỗ của thông tin cũ.

Nhà khoa học nhận thức Stanislas Dehaene và nhà sinh học phân tử Jean-Pierre Changeux, đều ở Collège de France ở Paris, đã phóng chiếu các ý tưởng này vào cấu trúc của vỏ não, lớp ngoài cùng của chất xám. Hai tấm vỏ não gấp mạnh, một ở bên trái và một ở bên phải, với kích thước và độ dày bằng một chiếc pizza loại đường kính 30cm, được nhồi vào trong một chiếc sọ bảo vệ.  Dehaene và Changeux giả định rằng khu trung tâm đó được đại diện bởi một mạng lưới các neuron hình chóp tỏa đi tới những vùng vỏ não trải rộng, đặc biệt là phần thùy trán trước, đỉnh thái dương, và những khu vực kết nối đường giữa.

Phần lớn các hoạt động của não bộ đều mang tính cục bộ. Nhưng khi một hay nhiều khu vực hoạt động vượt ngưỡng – chẳng hạn như khi ai đó được xem ảnh một bình mứt Nutella – nó khởi phát một tín hiệu, một làn sóng kích thích thần kinh lan tỏa qua khu trung tâm, truyền đi khắp não. Cách truyền tín hiệu như vậy tạo ra khả năng lưu trữ một loạt các quá trinh phụ trợ như ngôn ngữ, lập kế hoạch, khoái cảm, lục lại trí nhớ dài hạn, và lưu giữ kí ức vào bộ nhớ đệm ngắn hạn. Hoạt động truyền dẫn toàn cục thông tin này là điều thể hiện nhận thức. Trải nghiệm không thể bắt chước với mứt Nutella được cấu thành từ sự kiện những nơron hình chóp kết nối với vùng lên kế hoạch của não – kích thích chúng ta cầm lấy thìa để xúc thứ mứt phết đó lên. Trong khi đó những môđun khác truyền dẫn thông điệp chờ đợi một khoái cảm dưới dạng hormone dopamine dồn dập sinh ra do hàm lượng chất béo và đường cao của Nutella.

Nếu các máy tính trải nghiệm được cuộc sống nhờ những giác quan của chúng, chúng không còn là một công cụ thuần túy, được định nghĩa bởi sự hữu dụng với con người nữa. Chúng tự quyết định vận mệnh của chính mình.

Các trạng thái nhận thức nảy sinh từ cách thuật toán khu trung tâm xử lý những tín hiệu cảm biến đầu vào, cử động đầu ra thích hợp và những biến nội tại liên quan đến trí nhớ, động lực và kỳ vọng. Xử lý toàn cục như vậy chính là nhận thức. Lý thuyết GNW hoàn toàn bao quát những câu chuyện thần kỳ về sức mạnh gần như vô hạn của máy tính. Nhận thức chỉ là một phần khéo léo của nó.

NĂNG LỰC SUY LUẬN NHÂN QUẢ NỘI TẠI

Con đường thứ hai – lý thuyết thông tin tích hợp (IIT) – chọn một cách tiếp cận căn bản hơn để giải thích nhận thức.

Giulio Tononi, một nhà tâm lý và thần kinh học ở Đại học Wisconsin-Madison, là tác giả của IIT. Lý thuyết này bắt đầu với trải nghiệm và tiếp tục từ đó tới bước kích hoạt những mạng xy náp quyết định “cảm nhận” của chúng ta về trải nghiệm đó. Thông tin tích hợp là thước đo năng lực suy luận nhân quả của một số cơ chế. Các neuron kích thích những hoạt động tiềm năng, tác động đến những tế bào cấp dưới được cuộn một lớp xynap bên ngoài, là một cơ chế, như một mạch điện, làm từ các bóng bán dẫn, điện dung, điện trở và dây dẫn.

Năng lực suy luận nhân quả nội tại không phải một khái niệm bay bổng mơ mộng mà có thể được định giá chính xác cho bất cứ hệ nào. Trạng thái hiện tại của hệ thống càng chỉ rõ nguyên nhân (thông tin đầu vào) và kết quả (thông tin đầu ra) của nó thì năng lực suy luận nhân quả của nó càng mạnh.

IIT giả định rằng bất cứ cơ chế nào với năng lực nội tại, mà trạng thái của nó vừa mang nặng quá khứ vừa sản sinh ra tương lai của nó, thì có nhận thức. Thông tin tích hợp vào hệ thống (một số không âm, ký hiệu bằng Φ) càng nhiều, thì hệ thống càng nhận thức tốt. Nếu thứ gì đó không có năng lực suy luận nhân quả thì Φ của nó bằng 0; nó không cảm thấy gì cả.

Với sự không đồng nhất của các neuron thuộc vỏ não và tập hợp thông tin đầu ra và đầu vào chồng chéo dày đặc, lượng thông tin tích hợp trong vỏ não là cực lớn. Lý thuyết này đã truyền cảm hứng cho việc xây dựng một thước đo nhận thức hiện đang được kiểm định lâm sàng, một công cụ xác định xem liệu người ta có chìm hẳn vào trạng thái thực vật hay đang chỉ có nhận thức ở mức tối thiểu, hôn mê hay có nhận thức nhưng không thể giao tiếp, hay “vô hồn”. Khi phân tích năng lực suy luận nhân quả của những máy tính kỹ thuật số được lập trình ở thang đo các thành phần kim loại của chúng – các bóng bán dẫn, dây điện và điốt với vai trò nền tảng vật lý cho bất cứ tính toán nào – lý thuyết chỉ ra rằng năng lực suy luận nhân quả nội tại và Φ của chúng là rất nhỏ. Hơn thế nữa, Φ độc lập với phần mềm chạy trên bộ vi xử lý, bất kể máy tính đang tính thuế hay đang mô phỏng não bộ.

Thật vậy, lý thuyết chứng minh rằng hai hệ thống thực hiện cùng một thao tác đầu ra – đầu vào nhưng có những hệ thống được cấu hình khác nhau sẽ có Φ khác nhau. Một mạng có thể có Φ bằng không, trong khi mạng khác có thể cho thấy Φ cao. Mặc dù bề ngoài chúng y hệt nhau, nhưng một hệ thống trải nghiệm cái gì đó khác trong khi hệ kia không cảm nhận thấy gì. Khác biệt nằm ở cái chúng ta không nhìn thấy, trong các dây dẫn bên trong hệ thống. Nói ngắn gọn, nhận thức là về bản thể không phải về hoạt động.

Sự khác biệt giữa các lý thuyết này là GNW nhấn mạnh vào chức năng não người để giải thích nhận thức, trong khi IIT khẳng định rằng năng lực suy luận nhân quả nội tại của não mới là cái cần quan tâm.

Sự khác biệt này này thể hiện qua việc xem xét kỹ lưỡng bản đồ tổng thể các liên kết thần kinh trong não – connectome, chi tiết hệ thống dây nhợ xynap bao quanh toàn bộ hệ thống thần kinh. Các nhà giải phẫu vốn đã lập bản đồ connectome của một vài loại sâu. Họ đang làm việc với connectome của ruồi giấm, và dự định làm chuột trong thập niên tới. Giả như trong tương lai chúng ta có thể quét toàn bộ não người với khoảng 100 tỉ neuron và hàng 100 nghìn triệu triệu xynap, ở thang siêu cấu trúc sau khi chủ nhân của nó qua đời và sau đó mô phỏng cơ quan này trên một máy tính tân tiến nào đó, có thể là một máy tính lượng tử. Nếu mô hình này đủ tin cậy, thì mô phỏng này sẽ thức tỉnh và hành xử như một phiên bản kỹ thuật số của người đó – nói và tiếp cận ký ức của người đó, khao khát, sợ hãi và một số đặc điểm khác.

Nếu sao chép chức năng của bộ não là tất cả những gì cần để tạo ra nhận thức, như GNW giả định, người được mô phỏng sẽ có nhận thức, đầu thai vào một máy tính. Thực ra, việc tải connectome lên một máy chủ trên mạng nhờ đó người ta có thể tiếp tục sống một kiếp sau kỹ thuật số là một hình ảnh thường thấy trong khoa học viễn tưởng.

Tuy nhiên, IIT đề xuất một cách giải thích căn bản khác biệt cho tình huống này: bản mô phỏng sẽ không gì cả. Nó sẽ thể hiện như một con người nhưng không có cảm xúc nội tại nào, một zombie – một deepfake tột bậc.

Để tạo ra nhận thức, cần phải có các năng lực suy luận nhân quả của não. Và những năng lực ấy  không thể được mô phỏng mà phải là một đặc điểm của vật lý của cơ chế ẩn sau đó.

Để hiểu tại sao mô phỏng vẫn chưa đủ, bạn hãy tự hỏi tại sao mình không bao giờ bị ướt trong một mô phỏng thời tiết của một cơn mưa giông hay tại sao các nhà vật lý thiên văn có thể mô phỏng trường hấp dẫn khổng lồ của một lỗ đen mà không lo bị không thời gian uốn cong quanh máy tính của mình nuốt chửng. Câu trả lời là: bởi vì một bản mô phỏng không có năng lực tư duy để tạo ra hơi nước ngưng tụ lại thành nước hay khiến không thời gian uốn cong! Tuy nhiên, về nguyên lý, có thể đạt tới trình độ nhận thức của con người bằng cách chế tạo một thứ gọi là phần cứng mô phỏng não người (neuromorphic), dựa trên một cấu trúc được xây dựng nhờ hình ảnh hệ thống thần kinh.

Còn có những khác biệt khác giữa những tranh cãi về các bản mô phỏng. IIT và GNW dự đoán rằng các khu vực khác nhau của vỏ não tạo thành nền tảng vật lý cho một số trải nghiệm nhận thức cụ thể, với một tâm nhận thức nằm ở phần phía trước hoặc sau của vỏ não. Các dự đoán đang được thử nghiệm qua sự cộng tác vĩ mô của sáu phòng thí nghiệm ở Mỹ, châu Âu, và Trung Quốc, vốn đã nhận 5 triệu USD tài trợ từ Quỹ Từ thiện thế giới Templeton.

Liệu máy móc có thể có tri giác hay không là câu hỏi quan trọng vì nhiều lý do đạo đức. Nếu các máy tính trải nghiệm được cuộc sống nhờ những giác quan của chúng, chúng không còn là một công cụ thuần túy, được định nghĩa bởi sự hữu dụng với con người nữa. Chúng tự quyết định vận mệnh của chính mình.

Với GNW, họ chuyển từ những vật thể thuần túy tới người – mỗi đối tượng tồn tại như một cái “tôi” – với một quan điểm. Tình thế khó xử này xuất hiện trên các chuỗi phim truyền hình đầy thuyết phục Black Mirror và Westworld. Một khi những khả năng nhận thức của các máy tính cạnh tranh với những khả năng ấy của con người, sự thôi thúc nhằm đòi hỏi các quyền hợp pháp và chính trị của chúng sẽ trở nên không thể cưỡng lại nổi – quyền không bị xóa bỏ, không bị xóa trắng ký ức, không chịu đau đớn và hạ cấp. Quan điểm khác của IIT là các máy tính sẽ vẫn chỉ là những cỗ máy siêu phức tạp, những lớp vỏ ma quái, thiếu đi cái mà chúng ta đánh giá cao nhất: cảm nhận về cuộc sống. □

Nguyễn Duy Khánh dịch

Nguồn: https://christofkoch.files.wordpress.com/2019/12/proust-among-the-machines-19.pdf