Nhưng tuyệt vời như trí tuệ nhân tạo vào năm 2018, vẫn có những thứ mà nó chắc chắn không thể làm được. Dưới đây là sáu ví dụ làm nổi bật khối lượng công việc cần phải làm.
Kể chuyện cười
Nếu một nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đang đọc bài viết này, thì công việc nêu trên có vẻ như được coi là trong tầm với. Sau tất cả thì việc kể những câu chuyện tiếu lâm có vẻ khá dễ dàng. Tuy nhiên có vẻ như dễ dàng như vậy với những nỗ lực để phát triển trí tuệ nhân tạo từ trước đến nay.
Đầu năm nay, một lập trình viên đã huấn luyện một mạng thần kinh với hơn 43.000 câu chuyện cười và yêu cầu nó phát minh ra những câu chuyện cười mới. Và kết quả nhận được là những câu đối thoại vô nghĩa: “Bạn nhận được gì khi bạn lai một con bò với tê giác? Một đoạn dây bungee với một con chó”.
Cho dù việc đánh giá một mẩu chuyện có buồn cười hay không là cực kỳ chủ quan, nhưng ngay cả những người đam mê bungee lớn nhất vẫn khó có thể tìm thấy sự hài ước trong mẩu chuyện đó. IBM Jeopardy! -Playing A.I. cho thấy rằng máy móc có thể được đào tạo để hiểu sự phức tạp của ngôn ngữ như việc một từ có thể có nhiều ý nghĩa. Nhưng những nỗ lực để tạo ra sự hài ước vẫn không đạt được kết quả.
Vì vậy, đây là một thách thức: Đào tạo một trí tuệ nhân tạo để thiết lập một danh sách khoảng 3 phút gồm những mẩu truyện cười để khiến 50% khan giả (là con người nhưng không phải coder) có thể cười. Và không được dùng những mẩu truyện cười đã có.
Viết tiểu thuyết
Sự nổi lên của các công ty như Khoa học tường thuật (Narrative Science) và việc sử dụng các thuật toán cho các báo cáo thể thao cho thấy rằng văn bản không nằm ngoài tầm với của các máy tính ngày nay. Nhưng chúng ta không trông đợi một chiếc máy có thể viết một cuốn tiểu thuyết, cho dù là thể loại tiểu thuyết nổi tiếng dẫn đầu trên các bảng xếp hạng hay những tiểu thuyết văn học trào phúng.
Khả năng viết không chỉ là việc tạo ra văn bản để nêu lên các mẩu tin lưu niệm rời rạc, chẳng hạn như điểm số trong một trận bóng đá địa phương. Nó có nghĩa là sáng tác một câu chuyện để có thể gây ấn tượng với độc giả, và sau đó tìm ra cách tốt nhất để thể hiện nó.
Có một số người cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để viết văn xuôi. Tuy nhiên chúng ta không nên quá mong chờ vào việc một trí tuệ nhân tạo có khả năng như Jane Austen hoặc J.K. Rowling.
Xây dựng một chiến lược sáng tạo
Ở một cấp độ nào đó, điều này không đúng cho lắm. Khi trí tuệ nhân tạo chơi trò chơi Deepmind của Google đã chứng minh điều đó, khi nói đến những việc như chơi trò chơi video Atari, các phần mềm tthông minh thông thạo việc học tăng cường thực sự có thể xây dựng các chiến lược tối ưu. Tôi cũng tin rằng sự sáng tạo không phải là một khu vực không thể chạm tới đối với trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, điều tôi đang nói ở đây là khả năng xây dựng các loại chiến lược sáng tạo, như khả năng của luật sư giỏi có thể có các luận điểm độc đáo hay một CEO hàng đầu để lãnh đạo công ty của họ theo các hướng táo bạo mới.
Đây không chỉ đơn thuần là việc phân tích dữ liệu; đó là về việc mạo hiểm để thực hiện các nhiệm vụ không có cấu trúc và quyết định xem thông tin nào có liên quan và có thể được bỏ qua một cách an toàn.
Để có thể trở nên xuất sắc ở những nhiệm vụ này cũng thường đòi hỏi khả năng…
Trở thành con người
Đây là một mục tiêu khó khăn, phải không? Không, chúng tôi không ngụ ý điều này theo nghĩa đen: Nếu một cỗ máy muốn trở thành một con người được coi là thông minh thì điều đó sẽ không bao giờ xảy ra. Thay vào đó, điều này đề cập đến những đặc điểm như sự cảm thông và khả năng khai thác những thứ thúc đẩy chúng ta như con người.
Máy móc đang nhận được những phản hồi rất tốt trong việc xác định trạng thái cảm xúc của người dùng cá nhân thông qua những thứ như nét mặt và giọng nói. Sau đó, chúng có thể sử dụng thông tin chi tiết này để sửa đổi cách máy móc tương tác với con người, chẳng hạn như giới thiệu cho chúng tôi danh sách các bài hát nhất định khi chúng tôi cảm thấy buồn hoặc hạnh phúc.
Máy móc có thể nhận dạng các bệnh như ung thư, tuy nhiên nếu bạn bị bệnh nặng, bạn sẽ chọn ai là người thông báo tin xấu này đến bạn: bác sĩ con người hay là một cỗ máy? Mặt khác, sách và phim như Moneyball cho chúng ta thấy cách phân tích dữ liệu có thể chọn ra các đội chiến thắng trong thể thao. Nhưng liệu trí tuệ nhân tạo có thể là một huấn luyện viên thể thao tốt? Đây là những vai trò quan trọng của con người, và trọng trách này vẫn sẽ thuộc về con người trong tương lai gần.
Nếu máy móc không thể áp dụng những kỹ năng này, nó sẽ giới hạn phạm vi của những gì chúng có thể đạt được ở nơi làm việc.
Pha một tách cà phê
Đúng là có rất nhiều máy pha cà phê thông minh ngoài kia, nhưng đó không phải là những gì chúng tôi đang đề cập đến. Thử nghiệm cà phê (Coffee Test) được đưa ra bởi người đồng sáng lập Apple - Steve Wozniak như là một thước đo về nhiều khía cạnh của trí thông minh của máy móc và sự khéo léo của robot. Bài kiểm tra của Wozniak được mô tả liên quan đến việc một cỗ máy đi vào một ngôi nhà kiểu Mỹ ngẫu nhiên, tìm máy pha cà phê, thêm nước, tìm cốc và pha cà phê bằng cách nhấn các nút.
Những gì tôi thích ở thử nghiệm này là làm thế nào đo lường nó được kết quả. Các nỗ lực khác để định lượng một Trí tuệ Nhân tạo tập trung vào các khái niệm trừu tượng trừu tượng (Kiểm tra Turing) hoặc được cho là đã đạt được (đề xuất của Nils John Nilsson về Kiểm tra việc làm (Employment Test)). Bài kiểm tra của Wozniak đòi hỏi hiệu suất cao trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, nhưng nó cũng cần một trí thông minh đa năng, tổng quát. Cho đến nay, điều này vẫn chưa đạt được.
Đánh bại con người trong các trò chơi thể thao
Giống như pha một tách cà phê, bài kiểm tra không chỉ về trí tuệ nhân tạo, mà còn cả lĩnh vực robot liên quan của nó: phần cứng (phần dương) đến phần mềm (phần âm).
Trong cùng một cách mà trí tuệ nhân tạo phải được khái quát hóa nếu nó được coi là thông minh, thì rô bốt cũng phải là trở nên đa mục đích nếu chúng hoàn toàn sống theo tiềm năng của chúng. Chúng tôi đang bắt đầu cảm thấy điều này với rô bốt Boston Dynamics của Atlas, nó có thể chạy bộ hoặc thực hiện một chút parkour.
Nhưng trong khi trí tuệ nhân tạo đã thực hiện những kỳ tích trí tuệ như đánh bại các đại kiện tướng trong trò chơi cờ vua hoặc chiến thắng của Go chống lại những người chơi giỏi nhất trên thế giới, điều tương tự cũng không được chứng minh là đúng đối với rô bốt. Liệu chúng ta có bao giờ thấy một đội robot đánh bại một đội bóng đá của con người? Xem xét tốc độ và vô số kỹ năng mà trò chơi đòi hỏi, có vẻ như đây là một chặng đường dài.
Liệu chúng tôi có sai lầm?
Đây không phải là, theo quan điểm của tôi, những lẽ thật phổ quát mà không bao giờ có thể thay đổi. Sự tiến bộ phi thường của trí tuệ nhân tạo cho chúng ta thấy mọi thứ đang diễn ra nhanh như thế nào. Hơn thế nữa, phần lớn sự tiến bộ này là phản ứng với các câu như “máy tính sẽ không bao giờ làm được điều a b c...”
Nếu bạn nghĩ rằng có bằng chứng cho một hoặc nhiều tuyên bố này là không đúng sự thật, hãy cho tôi biết. Bởi vì, khi chúng tôi đang tiến lên phía trước trong việc nghiên cứu trí tuệ nhân tạo thì đây là một số trở ngại cần được giải quyết. Đặc biệt là khi chúng ta bắt đầu làm việc với trí tuệ nhân tạo và robot tại nơi làm việc một cách thường xuyên.
Theo Tạp chí Thông tin & Truyền thông
http://ictvietnam.vn/danh-gia-va-trao-doi/tri-tue-nhan-tao-co-the-lam-duoc-moi-thu-tru-6-dieu-sau.htm
