“Chinese Room” là một trong những thought-experiment (thí nghiệm tưởng tượng) nổi tiếng nhất về Trí Thông minh nhân tạo. Nó được phát biểu lần đầu tiên vào năm 1980 bởi một nhà triết học người Mỹ – John Searle. Tên tiếng Anh của nó là “The Chinese Room”.
Hãy tưởng tượng: Bạn không hề biết một chút gì về tiếng Trung, bạn ở trong một căn phòng kín mít. Nhiệm vụ của bạn là nhận những câu hỏi bằng tiếng Trung (input), biên dịch chúng và trả về output dưới dạng câu trả lời. Mặc dù không biết tí gì về tiếng Trung, nhưng bằng cách sử dụng các quy tắc quy đổi, so sánh, đối chiếu và biến tấu, v.v.. bạn vẫn có thể đưa ra output một cách hợp lý. Coi như bạn có một cuốn đại cẩm nang về tiếng Trung. Giả sử bạn thực hiện công việc này một cách cực kỳ trơn tru, thì nếu dựa trên kết quả đầu ra, một người bản ngữ hoàn toàn có thể cho rằng có một người bản ngữ đang ở trong căn phòng trên.
Tuy nhiên, câu hỏi thực sự là bạn có được coi là hiểu tiếng Trung không?
Trên thực tế, hầu hết mọi người đều sẽ trả lời là “không”, giống như người đang ngồi trong căn phòng kia.
Thí nghiệm này cũng giống với các trí thông minh nhân tạo trong mảng biên phiên dịch mà chúng ta đang cải tiến. Ví dụ đơn giản nhất là Google Translate. Bạn có thể đưa vào tiếng Việt và máy sẽ dịch ra tiếng Nhật, nhưng có thật là nó hiểu được tiếng Việt và tiếng Nhật không? Hay nó chỉ đơn thuần sử dụng những quy tắc, biến đổi ngữ pháp, lấy ra những cách diễn đạt tối ưu, v.v.. để “giả vờ” và “thuyết phục” người dùng rằng nó có hiểu tiếng Việt và tiếng Nhật? Một ví dụ khác là chat bot. Liệu những con chat bot này có thực sự hiểu ngôn ngữ và nội dung trong câu hỏi của chúng ta không? Nói cách khác, liệu chúng ta có coi việc xử lý một cách “máy móc” ngôn ngữ theo một mô hình nào đó giống như những gì trí thông minh nhân tạo đang làm, là “hiểu” không?
Searle đưa ra thí nghiệm này nhằm phản bác những tư tưởng cho rằng trí thông minh con người và cách con người xử lý thông tin cũng như tư duy có thể hoàn toàn được máy tính hoá. Máy tính, hay trí thông minh nhân tạo, chỉ đơn thuần biên dịch, xử lý đầu vào dựa trên phân tích trình tự, quy tắc ngữ pháp, v.v.. nhưng nó không bao giờ có thể “hiểu” được những quy tắc, trình tự đó. Trong khi đó, con người là một sinh vật với cách tư duy sinh học. Máy tính cùng lắm chỉ có thể mô phỏng những tư duy sinh học của chúng ta, nhưng không bao giờ có thể hiểu được cái bản chất.
Bây giờ các bạn hãy nhìn vào hình dưới. Đây là mô hình trí thông minh nhân tạo xử lý ngôn ngữ tự nhiên tân tiến nhất của Google (PaLM)
.png)
Hiển nhiên, những câu trả lời mô hình này đưa ra đều cực kỳ logic và thuận tai. Khả năng tư duy logic của AI theo như mô hình này là rất cao. Giống như thí nghiệm “Căn phòng tiếng Trung”, nếu như mình không nói trước với các bạn rằng đây là câu trả lời của một AI, chắc chắn các bạn sẽ nghĩ rằng chúng ta đang nói chuyện với một con người thật sự. Nhưng liệu có thể coi chúng đang tư duy như con người không?
Để kết bài, mình sẽ trích thêm một số luận điểm về vấn đề này:
Máy học (Machine Learning- ML) hiện nay chứng minh được tính hữu dụng của chúng nhờ xử lý một lượng dataset đa chiều cực lớn bằng phương pháp nội suy tuyến tính (linear interpolation). Chất lượng của data và model quyết định chất lượng đầu ra. Tuy nhiên, ML học rất tồi trong những trường hợp chúng không có training data set để mà học hoặc không đủ lớn. Điều này nghĩa là AI dựa trên ML vẫn chưa hiểu được và nắm được concept để mà tư duy trừu tượng.
Trí thông minh tự nhiên có giống với nội suy không? Không. Nội suy về sử dụng những gì đã xảy ra trong quá khứ có thể tạo nên 95% những gì chúng ta suy nghĩ một cách có ý thức hằng ngày, nhưng rõ ràng con người còn có khả năng suy nghĩ khác. Lý do mà chúng ta biết được điều này là nhờ việc con người có thể học khái niệm (concept) từ việc xem xét rất ít ví dụ, trong khi đó ML phải được nhồi nhét hàng nghìn dữ liệu, thường xuyên lặp đi lặp lại. Hơn nữa, con người có khả năng đưa ra quyết định về các vấn đề mới trong bối cảnh mới. Chúng ta làm điều này như thế nào?
Một. Con người có khả năng ẩn dụ và so sánh để áp dụng những kiến thức đã học từ các bối cảnh khác vào các vấn đề mới. ML luôn gặp khó khăn với bất kỳ bối cảnh mới nào bày ra trước mắt nó. Hai. Con người không chỉ đơn giản dựa vào nội suy để đưa ra quyết định (cái gì làm tốt lần trước thì nhiều khả năng sẽ tiếp tục được làm lại). Khi con người cố gắng tiếp thu thông tin về một vấn đề hoặc bối cảnh mới, và phải dựa vào một lượng dữ liệu hạn chế để đưa ra quyết định, quyết định được đưa ra có thể sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào cảm giác của họ. Cái này gọi là “linh cảm”, “linh tính”. Một phần quan trọng của trí thông minh con người nằm ở chỗ này: tiềm thức, cảm xúc, nơi mà kinh nghiệm của bạn và hàng triệu năm tiến hóa đã chắt lọc nên một quá trình ra quyết định vừa nhanh hơn trí óc tỉnh táo của bạn, vừa nhạy bén và quyết đoán một cách đáng ngạc nhiên.
Đó là phần không có ý thức của não bộ mà chúng ta hay gọi là “vô thức”. Không chỉ đơn giản là nội suy một tập dữ liệu cho trước, bộ não con người suy diễn, chuyển đổi bối cảnh, khám phá các khái niệm lạ và mới, cho bạn biết bạn phải sợ hãi điều gì, mà còn cho phép bạn vượt qua nỗi sợ hãi đó một cách hoàn toàn vô thức, có cảm xúc, mà chúng ta nhiều lúc không thể lý giải một cách logic. Về điểm này, ML vẫn chưa thể, và thậm chí không có ý định, sẽ mô phỏng được.
