LỊCH SỬ A.I
Vào năm 1955, một nhóm các nhà nghiên cứu được tuyển chọn đã gặp nhau tại Dartmouth và tạo ra lĩnh vực trí thông minh nhân tạo. Họ vô cùng tự tin rằng, trong một thời gian ngắn, họ có thể phát triển một cỗ máy thông minh có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, hiểu khái niệm trừu tượng, sử dụng ngôn ngữ và học hỏi từ những kinh nghiệm của nó. Họ nói, "Chúng tôi nghĩ rằng một tiến bộ đáng kể có thể được thực hiện trong một hoặc nhiều vấn đề này nếu một nhóm các nhà khoa học được lựa chọn cẩn thận làm việc cùng nhau trong một mùa hè."
Nhưng họ đã phạm một sai lầm rất quan trọng. Họ giả định rằng bộ não con người là một máy tính kỹ thuật số. Họ tin rằng nếu bạn có thể làm giảm luật thông minh thành một danh sách các đoạn mã và tải chúng vào một máy tính, nó sẽ đột nhiên trở thành một cỗ máy suy nghĩ. Nó sẽ trở thành tự nhận thức, và bạn có thể có một cuộc trò chuyện ý nghĩa với nó. Điều này được gọi là cách tiếp cận "từ trên xuống" hoặc "trí thông minh trong một cái chai".
Ý tưởng này dường như đơn giản và thanh lịch và tạo nên cảm hứng cho những dự đoán lạc quan. Những thành công lớn đã được thực hiện trong những năm 1950 và 1960. Máy tính có thể được thiết kế để chơi cờ đam – checkers và cờ vau – chess, giải các định lý từ đại số, và nhận ra và lựa chọn lấy các hình khối. Năm 1965, nhà A.I tiên phong Herbert Simon tuyên bố, "Máy móc sẽ có khả năng, chỉ trong vòng hai mươi năm tới, làm bất kỳ công việc nào một người đàn ông có thể làm." Năm 1968, bộ phim "2001" giới thiệu chúng ta với HAL, chiếc máy tính có thể nói chuyện với chúng ta và lái phi thuyền không gian đến Mộc tinh.
Sau đó, A.I va vào một bức tường gạch. Tiến trình chậm lại để bò qua lối đi khi phía trước phải đối mặt với hai trở ngại chính: nhận dạng mẫu và cảm thức chung (pattern recognition và common sense). Robot có thể thấy - nhiều lần tốt hơn chúng ta có thể, trên thực tế - nhưng chúng không hiểu những gì chúng nhìn thấy. Đối mặt với một cái bàn, chúng chỉ nhận thấy các đường thẳng, hình vuông, hình tam giác và hình bầu dục. Chúng không thể đặt những yếu tố này lại với nhau và xác định toàn bộ. Robots không hiểu khái niệm "tableness – thế nào là cái được gọi là bàn ghế hay đồ nội thất các loại…". Do đó rất khó cho chúng để điều hướng một căn phòng, nhận ra đồ nội thất, và tránh chướng ngại vật. Robots bị lạc hoàn toàn khi đi ra ngoài đường, nơi chúng gặp phải cơn bão thông tin gồm những đường thẳng, đường tròn và hình vuông thứ mà có thể đó là một đứa trẻ nhỏ, anh cảnh sát, con chó hay cây cối.
Trở ngại khác là Cảm Thức Chung – Common sense. Chúng ta biết rằng nước là ẩm ướt, rằng sợi dây có thể dùng để kéo nhưng không dùng để đẩy, rằng các khối có thể đẩy nhưng không kéo, và rằng bà mẹ thì lớn tuổi hơn các con gái của bà. Tất cả điều này là hiển nhiên đối với chúng ta. Nhưng chúng ta đã lấy kiến thức này ở đâu? Không có dòng toán học nào chứng minh rằng các sợi dây thì không dùng để đẩy. Chúng ta thu thập những sự thật này từ kinh nghiệm thực tế, từ việc chạm vào thực tế. Chúng tôi học hỏi từ cái gọi là trường đời, tích lũy những cảm xúc – đau thương thường nhật. Tiếng Anh hay nói chữ là trường đại học cứng – University or School of Hard Knocks.
Robot, mặt khác, không có những lợi ích từ kinh nghiệm sống. Tất cả mọi thứ phải được mớm từng muỗng cho chúng, ở đây chính là từng dòng lệnh một, sử dụng mã máy tính. Một số nỗ lực đã được thực hiện để mã hóa mọi cụm nhỏ một của cảm giác thông thường, nhưng thách thức chỉ đơn giản là có quá nhiều các cụm đó mà thôi. Một đứa trẻ bốn tuổi nơi trực giác thì biết nhiều hơn về vật lý, sinh học và hóa học nơi thế giới hơn là chiếc máy tính tiên tiến nhất.
DARPA CHALLENGE
Vào năm 2013, DARPA - Defense Advanced Research Projects Agency, một bộ phận của Lầu năm góc, đơn vị này trước đây đã đặt nền móng cho internet, đưa ra thách thức cho các nhà khoa học trên thế giới: xây dựng một loại robot có thể dọn sạch những mảnh vỡ và đống lộn xộn bị nhiễm phóng xạ khủng khiếp tại Fukushima, nơi ba nhà máy điện hạt nhân tan chảy vào năm 2011. Các mảnh vụn phóng xạ mạnh đến mức người lao động chỉ có thể bước vào môi trường ấy là các bức xạ gây chết người trong vài phút. Kết quả là, hoạt động đã bị trì hoãn nghiêm trọng. Các quan chức khi ấy tạm ước tính rằng việc dọn dẹp sẽ mất 30 đến 40 năm và chi phí khoảng 180 tỷ đô la.
Nếu robot có thể được xây dựng để làm sạch các mảnh vụn và rác thải mà không có sự can thiệp của con người, điều này cũng có thể là bước đầu tiên hướng tới việc tạo ra một automaton thực sự có thể giúp xây dựng một tiền trạm ở mặt trăng hoặc giải quyết trên sao Hỏa, ngay cả trong khi có sự hiện diện của bức xạ.
Nhận thấy rằng Fukushima sẽ là nơi lý tưởng để đưa công nghệ A.I mới nhất vào sử dụng, DARPA quyết định khởi động DARPA Robotics Challenge và trao giải thưởng 3.5 triệu đô la cho các robot có thể thực hiện các nhiệm vụ dọn dẹp cấp sơ bộ. (Thử thách DARPA trước đây đã chứng minh thành công ngoạn mục, cuối cùng mở đường cho nhánh phát triển xe không người lái.) Cuộc thi này cũng là diễn đàn hoàn hảo để quảng cáo tiến bộ trong lĩnh vực AI. Đó là thời gian để thể hiện một số lợi ích thực sự sau nhiều năm cường điệu và tuyên bố hùng hồn. Thế giới sẽ thấy rằng robot có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thiết yếu mà con người không phù hợp.
Các quy tắc thì đã rất rõ ràng và tối thiểu. Robot chiến thắng phải có khả năng thực hiện tám nhiệm vụ đơn giản, bao gồm lái xe, tháo mảnh vụn, mở cửa, đóng van bị rò rỉ, nối vòi cứu hỏa và xoay chuyển các van. Các bài dự thi đến từ khắp nơi trên thế giới khi các đối thủ cạnh tranh tranh giành vinh quang và phần thưởng tiền mặt. Nhưng thay vì mở ra một kỷ nguyên mới, kết quả cuối cùng thì lại hơi xấu hổ. Nhiều thí sinh đã thất bại trong việc hoàn thành nhiệm vụ, và một số thậm chí đã ngã sụp xuống trước máy quay. Thách thức này đã chứng minh rằng AI đã trở nên phức tạp hơn một chút so với cách tiếp cận từ trên xuống (top-down approach) như đã gợi ý qua.
MÁY HỌC – MACHINE LEARNING
Các nhà nghiên cứu A.I khác đã hoàn toàn từ bỏ phương pháp từ trên xuống, thay vào đó họ chọn bắt chước Mẹ Thiên nhiên bằng cách đi từ dưới lên. Chiến lược thay thế này có thể cung cấp con đường hứa hẹn hơn để tạo ra các robot có thể hoạt động trong không gian bên ngoài. Bên ngoài các phòng thí nghiệm của A.I, các máy tự động hóa có thể được tìm thấy có sức mạnh hơn bất cứ thứ gì chúng ta có thể thiết kế. Chúng được gọi là động vật. Những con gián nhỏ dùng mưu kế của nó một cách rất chuyên nghiệp để đi xuyên qua khu rừng, tìm kiếm thức ăn và bạn tình. Ngược lại, những robot vụng về, thô kệch của chúng ta thỉnh thoảng xé toạc các bức tường khi chúng đi qua nó.
Các giả thuyết thiếu sót nằm dưới nỗ lực của các nhà nghiên cứu Dartmouth cách đây sáu mươi năm đang ám ảnh hiện trường nghiên cứu hiện tại của chúng ta. Bộ não không phải là chiếc máy tính kỹ thuật số. Nó không có chương trình, không có CPU, không có chip Pentium, không có chương trình con, và không mã hóa. Nếu bạn loại bỏ một bóng bán dẫn, một máy tính sẽ gần như sụp đổ. Nhưng nếu bạn loại bỏ một nửa bộ não con người, nó vẫn có thể hoạt động.
Thiên nhiên hoàn thành phép lạ của tính toán bằng cách tổ chức bộ não như một mạng lướt thần kinh – neural network, một cỗ máy học tập. Máy tính xách tay của bạn không bao giờ học - nó ngớ ngẩn ở ngày hôm nay như nó đã ngớ ngẩn ở ngày hôm qua hay năm ngoái. Tuy nhiên, bộ não con người theo nghĩa đen tự sửa lại (rewires) sau khi học bất kỳ nhiệm vụ nào. Đó là lý do tại sao trẻ sơ sinh nói lắp bắp hoặc lảm nhảm trước khi chúng học một ngôn ngữ và tại sao chúng ta lẹt xẹt cà chân xuống mặt đường trước khi chúng ta học được sự thành thạo khi đi xe đạp. Lưới thần kinh dần được cải thiện bằng cách lặp lại liên tục, theo quy tắc của Hebb phát hiện (Hebb’s rule), trong đó nói rằng bạn càng thực hiện một nhiệm vụ, càng có nhiều lối dẫn trong não hay trong hệ thần kinh dùng cho nhiệm vụ đó được tăng cường. Như đã nói trong khoa học thần kinh ở sự đi đứng, các tế bào thần kinh thắp sáng lại với nhau, đan dẫn vào nhau (fire together wire together). Bạn có thể đã nghe những câu chuyện trêu đùa cũ kĩ hay bắt đầu thế này, "Làm thế nào để bạn có thể đến Carnegie Hall?" Lưới thần kinh giải thích câu trả lời: thực hành, thực hành, thực hành.
Ví dụ, những người đi bộ đường dài biết rằng nếu một đường mòn thì nhất định bị mòn, điều đó có nghĩa là nhiều người đi bộ đã đi theo con đường đó và con đường đó có lẽ là con đường tốt nhất để đi. Con đường mòn ấy được tăng cường mỗi khi bạn đi qua nó. Tương tự như vậy, con đường thần kinh của một hành vi nhất định nào đó được tăng cường bởi việc kích hoạt nó nhiều hơn.
Điều này là quan trọng bởi vì máy học sẽ là chìa khóa để thăm dò không gian. Robot sẽ liên tục phải đối mặt với những mối nguy hiểm mới và luôn thay đổi trong không gian bên ngoài. Chungs sẽ bị buộc phải đương đầu với các tình huống mà các nhà khoa học thậm chí không thể nghĩ ra được hay thấy được ở ngày hôm nay. Một robot được lập trình để xử lý chỉ một tập hợp các trường hợp khẩn cấp cố định sẽ vô ích bởi vì số phận sẽ ném bất ngờ vào nó. Ví dụ, một con chuột không thể có tất cả các kịch bản được mã hóa trong các gen của nó, bởi vì tổng số tình huống nó có thể gặp phải là vô hạn, trong khi số lượng gen của nó là hữu hạn.
Nói giả định rằng một trận mưa sao băng từ không gian va chạm vào một căn cứ trên sao Hỏa, gây thiệt hại cho nhiều tòa nhà. Các rô-bốt sử dụng mạng lưới nơron có thể học bằng cách xử lý những tình huống bất ngờ này, trở nên tốt hơn với cái được lập trình giải quyết từng nhiệm vụ chuyên biệt một. Nhưng các robot truyền thống với lối tiếp cận từ trên xuống (top-down robots) sẽ bị tê liệt trong những trường hợp khẩn cấp không lường trước được kiểu như thế.
Nhiều ý tưởng được đưa vào nghiên cứu bởi Rodney Brooks, cựu giám đốc Phòng thí nghiệm AI nổi tiếng của MIT. Trong cuộc phỏng vấn của chúng tôi, ông ngạc nhiên rằng một con muỗi đơn giản, với một bộ não vi mô gồm hàng trăm nghìn tế bào thần kinh, có thể bay một cách không hiệu quả một cách chẳng nỗ lực gì trong không gian ba chiều, nhưng các chương trình máy tính không ngừng phức tạp cần thiết để điều khiển một robot đi bộ đơn giản vẫn có thể vấp ngã. Ông đã và đang đi tiên phong trong một cách tiếp cận mới với "bugbots" và "insectoids" của mình, những robot học cách di chuyển như côn trùng trên sáu chân. Họ thường té vào lúc đầu nhưng trở nên tốt hơn và tốt hơn với mỗi nỗ lực và dần dần thành công trong việc phối hợp các chân của chúng giống như những con bọ thực sự.
Quá trình đặt mạng thần kinh vào một máy tính được gọi là học tập sâu – Deep Learning. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, nó có thể cách mạng hóa một số ngành công nghiệp. Trong tương lai, khi bạn muốn nói chuyện với bác sĩ hoặc luật sư, bạn có thể nói chuyện với bức tường thông minh hoặc đồng hồ đeo tay và yêu cầu Robo-Doc hoặc Robo-Lawyer, các chương trình phần mềm thứ có thể quét internet và gởi tới bạn tiếng nói hay âm thanh cho những lời khuyên chính y học hay pháp lý . Các chương trình này sẽ học hỏi từ những câu hỏi lặp đi lặp lại và ngày càng tốt hơn để đáp ứng – và thậm chí có thể dự đoán – nhu cầu cụ thể nào đó của bạn.
Deep Learning cũng có thể dẫn đường đến các automatons chúng ta sẽ cần trong không gian. Trong những thập kỷ tới, các phương pháp từ trên xuống (top-down) và từ dưới lên (bottom-up) có thể được tích hợp, để robot có thể được gieo vaò nó một số kiến thức ngay từ đầu nhưng cũng có thể vận hành và học qua mạng thần kinh. Giống như con người, chúng sẽ có thể học hỏi từ kinh nghiệm cho đến khi chúng nắm vững vai trò nhận dạng mẫu, điều này sẽ cho phép chúng di chuyển các công cụ trong không gian ba chiều; và nắm bắt được cảm thức chung cho phép chúng xử lý các tình huống mới (pattern recognition và common sense). Chúng sẽ trở thành yếu tố quyết định hay chìa khóa trong việc xây dựng và duy trì các khu định cư trên sao Hỏa, xuyên suốt hệ mặt trời và xa hơn nữa.
Các Robot khác nhau sẽ được thiết kế để xử lý các tác vụ cụ thể. Những robot có thể học cách bơi trong hệ thống thoát nước, tìm kiếm rò rỉ và vỡ, sẽ trông giống như một con rắn. Những robot cực kỳ khỏe sẽ học cách làm tất cả việc nâng hạng nặng tại các công trường xây dựng. Robot máy bay, có thể trông giống như những con chim, sẽ học cách phân tích và khảo sát địa hình ngoài hành tinh. Các robot có thể học cách khám phá các ống nham thạch dưới lòng đất có thể trông giống như một con nhện vì các sinh vật có nhiều chân thì rất ổn định khi di chuyển trên những địa hình gồ ghề. Những robot có thể học cách đi lang thang trên những chiếc mũ băng của sao Hỏa có thể trông giống như những chiếc xe trượt tuyết thông minh. Những robot có thể học cách bơi trong các đại dương của Europa và choàng bắt lấy đồ vật có thể trông giống như một con bạch tuộc.
Để khám phá không gian bên ngoài, chúng ta cần những rô-bốt loại mà có thể học cả hai bằng cách đụng chạm vào môi trường theo thời gian và bằng cách chấp nhận thông tin được chúng ta cung cấp trực tiếp cho chúng.
Tuy nhiên, ngay cả mức độ thông minh nhân tạo cao cấp này cũng không đủ nếu chúng ta muốn robot tự lắp ráp toàn bộ những đô thị. Thách thức cuối cùng của ngành robotics sẽ là tạo ra những cỗ máy có thể tự sao chép chính chúng được và có sự tự nhận thức.
ROBOT TỰ SAO CHÉP – SELF.REPLICATING ROBOTS
Lần đầu tiên tôi được học về tự sao chép khi là một đứa trẻ. Một cuốn sách sinh học tôi đọc giải thích rằng virus phát triển bằng cách cướp các tế bào của chúng ta để sản xuất bản sao của chính chúng, trong khi vi khuẩn (bacteria) phát triển bằng cách tách và nhân rộng. Bỏ đó không được nhòm ngó gì trong một thời gian suốt nhiều tháng hoặc nhiều năm, số lượng vi khuẩn trong một thuộc địa mà chúng xâm chiếm có thể đạt được số lượng thực sự đáng kinh ngạc, cạnh tranh với kích thước của hành tinh Trái Đất.
Ban đầu, khả năng tự sao chép không được kiểm soát có vẻ phi lý với tôi, nhưng sau đó nó bắt đầu có ý nghĩa. Một virus, sau cùng, không là gì ngoài một phân tử lớn thứ mà có thể tự tái tạo. Nhưng một số ít các phân tử loại này nếu đã lắng đọng trong mũi, có thể khiến cho bạn một đợt cảm lạnh kéo dài cả tuần. Một phân tử đơn lẻ có thể nhanh chóng nhân lên hàng tỷ bản sao của chính nó - đủ để làm cho bạn hắt hơi. Trong thực tế, tất cả chúng ta bắt đầu cuộc sống từ một tế bào trứng thụ tinh duy nhất trong cơ thể mẹ chúng ta, quá nhỏ để được nhìn bằng mắt thường. Nhưng trong vòng chín tháng, tế bào nhỏ bé này trở thành một con người. Vì vậy, ngay cả cuộc sống con người cũng phụ thuộc vào sự tăng trưởng theo cấp số nhân của các tế bào.
Đó là sức mạnh của sự tự sao chép, vốn là cơ sở của tự chính bản thân sự sống. Và bí mật tự sao chép nằm trong phân tử DNA. Hai khả năng tách biệt điều kỳ diệu này với tất cả những thứ khác: thứ nhất, nó có thể chứa một lượng thông tin khổng lồ, và thứ hai, nó có thể tái tạo. Nhưng máy cũng có thể mô phỏng các tính năng này.
Ý tưởng về máy tự sao chép thực sự cũ như khái niệm về sự tiến hóa của chính nó. Ngay sau khi Darwin xuất bản cuốn sách đầu nguồn của ông hay cuốn sách thay đổi nhận thức chung nơi nhân loại khi đó, cuốn "Về nguồn gốc các loài – On the Origin of Species", Samuel Butler đã viết một bài báo với tựa đề "Darwin giữa những Cỗ Máy", trong bài báo tác giả cho rằng một ngày nào đó máy móc cũng sẽ tự tái tạo và bắt đầu phát triển theo lý thuyết của Darwin.
John von Neumann, người tiên phong trong một số ngành mới của toán học bao gồm lý thuyết trò chơi, đã cố gắng tạo ra một phương pháp toán học cho các máy tự tái tạo vào những năm 1940 và 1950. Ông bắt đầu với câu hỏi, "Máy tự sao chép nhỏ nhất là gì – what is the smallest self-replicating machine?" và đã chia vấn đề này thành nhiều bước. Ví dụ, một bước đầu tiên có thể là thu thập [một khối lớn] các [khối xây dựng] (hãy nghĩ về một đống khối Lego của các hình dạng tiêu chuẩn khác nhau). Sau đó, bạn sẽ cần phải tạo ra một [tập hợp lắp ráp] thứ mà có thể lấy hai khối và gắn lại với nhau. Bước thứ ba, bạn sẽ viết một chương trình có thể nói cho [khối được lắp ráp - assembler] biết các bộ phận nào [để gắp vào] và [gắn lại với nhau theo thứ tự nào]. Bước cuối cùng này sẽ là quan trọng. Bất cứ ai từng chơi với các khối đồ chơi đều biết rằng người ta có thể xây dựng cấu trúc phức tạp và tinh vi nhất từ rất ít các phần riêng biệt khác nhau - miễn là chúng được đặt cùng nhau một cách đúng đắn và chính xác. Von Newmann đã muốn xác định số lượng những hoạt động nhỏ nhất mà một [khối đã được lắp ráp] assembler sẽ cần để tạo một bản sao của chính nó.
Von Neumann cuối cùng đã từ bỏ dự án đặc thù này. Nó phụ thuộc vào một loạt rất rất nhiều các giả định tùy ý, bao gồm chính xác có bao nhiêu khối đã được sử dụng và hình dạng của chúng là gì, và do đó dự án khó phân tích một cách toán học.
TỰ SAO CHÉP ROBOT TRONG KHÔNG GIAN
Cú hích tiếp theo cho nghiên cứu và phát triển robot tự sao chép đã lại đến năm 1980, khi Nasa dẫn đầu một nghiên cứu được gọi là Tự động hóa tiên tiến cho các nhiệm vụ không gian (Advanced Automation for Space Missions). Báo cáo nghiên cứu kết luận rằng robot tự sao chép sẽ rất quan trọng để xây dựng các khu định cư ở mặt trăng và xác định ít nhất ba loại robot là thứ sẽ cần thiết. [Robot khai thác] sẽ thu thập nguyên liệu cơ bản, [robot xây dựng] sẽ tan chảy và tinh chỉnh vật liệu và lắp ráp các bộ phận mới, và [robot sửa chữa] sẽ sửa chữa và bảo trì chính chúng và đồng nghiệp của chúng mà không có sự can thiệp của con người. Báo cáo cũng trình bày một tầm nhìn về cách thức các robot có thể hoạt động độc lập. Giống như những chiếc xe đẩy nhỏ thông minh được trang bị móc kéo hoặc một cái xẻng ủi đất, các robot có thể di chuyển dọc theo một loạt các đường ray, vận chuyển tài nguyên và xử lý chúng thành dạng mong muốn.
Nghiên cứu này có một lợi thế lớn, nhờ vào thời gian tình cờ của nó. Nó được thực hiện ngay sau khi các phi hành gia đã mang về hàng trăm pound đá mặt trăng và chúng ta đã biết rằng hàm lượng kim loại, silicon và oxy trong nó gần giống với thành phần của đá Trái đất. Phần lớn lớp vỏ của mặt trăng được tạo thành từ các regolith, là kết quả của sự kết hợp giữa đá dưới mặt nền của mặt trăng, dòng dung nham cổ, và các mảnh vụn còn sót lại từ các tác động của thiên thạch. Với thông tin này, các nhà khoa học Nasa có thể bắt đầu phát triển các kế hoạch cụ thể, thực tế hơn cho các nhà máy trên mặt trăng để sản xuất robot tự sao chép từ các vật liệu mặt trăng. Báo của họ đã chi tiết về khả năng khai thác và sau đó nấu chảy regoliths để trích xuất kim loại có thể sử dụng.
Sau nghiên cứu này, sự tiến bộ với chương trình máy/robots tự tái tạo đã đi vào vùng tối tăm trong nhiều thập kỷ khi sự nhiệt tình của mọi người suy giảm. Nhưng bây giờ có lại sự quan tâm được làm tươi mới trong việc quay trở lại mặt trăng và trong việc tiếp cận hành tinh đỏ, toàn bộ khái niệm đang được xem xét lại. Ví dụ, một ứng dụng của những ý tưởng này để giải quyết thách thức về sao Hỏa có thể tiến hành như sau. Đầu tiên chúng ta phải khảo sát sa mạc và vẽ một bản thiết kế cho nhà máy. Sau đó chúng ta sẽ khoan lỗ vào đá và nền đất và kích nổ khi đã nhét đầy mỗi lỗ khoan. Đá và mảnh vụn sẽ được đào dọn lại bằng xe ủi đất và các xẻng máy để đảm bảo nền móng. Các tảng đá sẽ được nghiền thành bột, xay thành sỏi nhỏ, và đưa vào lò nấu chảy bằng lò vi sóng, làm tan chảy đất và cho phép các kim loại lỏng được tách ra và chiết xuất. Các kim loại sẽ được tách thành các thỏi tinh khiết và sau đó được chế biến thành dây, cáp, dầm và nhiều hơn nữa - các khối xây dựng thiết yếu của bất kỳ cấu trúc nào. Bằng cách này, một nhà máy robot có thể được thực hiện trên sao Hỏa. Một khi các robot đầu tiên được sản xuất, sau đó chúng có thể được phép tiếp quản nhà máy và tiếp tục tạo ra nhiều robot hơn.
Công nghệ có sẵn tại thời điểm báo cáo của NASA đã là bị giới hạn, nhưng chúng ta đã đi một chặng đường dài kể từ thời điểm đó. Một sự phát triển đầy hứa hẹn cho robot là máy in 3-D. Máy tính giờ đây có thể hướng dẫn dòng chảy chính xác của các dòng nhựa và kim loại để sản xuất, từng lớp, các bộ phận máy với sự phức tạp tinh tế. Công nghệ in 3-D quá tiên tiến đến nỗi nó thực sự có thể tạo ra mô người bằng cách bắn tách lấy từng tế bào một của con người ra khỏi cơ thể một vòi phun dẫn siêu nhỏ (microscopic nozzle). Ở với một tập phim tài liệu của Kênh Discovery tôi đã từng tham gia thực hiện, tôi đã đặt khuôn mặt của chính mình vào một trong số ấy. Tia laser nhanh chóng quét khuôn mặt của tôi và ghi lại những gì chúng tìm thấy trên một chiếc máy tính xách tay. Thông tin này được đưa vào một máy in, nó bóc tách và phân tích một cách tỉ mỉ nhựa lỏng từ một vòi nhỏ. Trong khoảng ba mươi phút, tôi đã có một mặt nạ nhựa cho khuôn mặt của riêng tôi. Sau đó, máy in quét toàn bộ cơ thể của tôi và rồi, trong vòng một vài giờ, tạo ra một nhận vật hành động bằng nhựa trông giống hệt như tôi. Vì thế trong tương lai, chúng ta sẽ có thể tham gia nhập vai Superman trong bộ sưu tập các nhân vật hành động của chúng ta. Các máy in 3-D của tương lai có thể [tái tạo – re.create] các mô tinh tế cấu thành các bộ phận chức năng hoặc các bộ phận máy cần thiết để tạo ra một robot tự sao chép. Chúng cũng có thể được kết nối với các nhà máy robot, để kim loại nóng chảy có thể được trực tiếp tạo thành các hình dáng thích hợp cho các robot hơn.
Robot tự sao chép đầu tiên trên sao Hỏa sẽ là robot khó sản xuất nhất. Quá trình này sẽ yêu cầu xuất khẩu các lô hàng lớn của thiết bị sản xuất cho hành tinh đỏ. Nhưng một khi robot đầu tiên ấy được xây dựng, nó có thể được để lại một mình để tạo ra một bản sao của chính nó. Sau đó, hai robot sẽ tạo bản sao của bản thân, cho ra bốn robot. Với sự tăng trưởng theo cấp số nhân của robot, chúng ta có thể sớm có một hạm đội đủ lớn để thực hiện công việc thay đổi cảnh quan sa mạc. Chúng sẽ khai thác đất, xây dựng các nhà máy mới và tạo ra những bản sao không giới hạn của bản thân một cách rẻ và hiệu quả. Chúng có thể tạo ra một nền công nghiệp nông nghiệp rộng lớn và thúc đẩy sự phát triển của nền văn minh hiện đại không chỉ trên sao Hỏa, mà còn trong không gian, tiến hành các hoạt động khai thác trong vành đai tiểu hành tinh, xây dựng pin laze trên mặt trăng, lắp ráp các tàu vũ trụ khổng lồ trên quỹ đạo và đặt nền móng cho việc chinh phục các thuộc địa ở hành tinh xa xôi ngoài hệ mặt trời. Đó sẽ là một thành tích tuyệt vời để thiết kế và triển khai thành công các máy tự sao chép.
Nhưng vượt ra ngoài mốc quan trọng đó, vẫn là những gì được cho là chén thánh của công cuộc thiết kế và phát triển robot – robotics: những cỗ máy tự nhận thức được. Những robot này sẽ có thể làm nhiều hơn là chỉ tạo ra các bản sao của chúng. Chúng sẽ có thể hiểu chúng là ai và đảm nhận vai trò lãnh đạo: giám sát các robot khác, đưa ra các lệnh, lập kế hoạch dự án, điều phối hoạt động và đề xuất các giải pháp sáng tạo. Tuy nhiên, khái niệm [rô-bốt tự nhận thức] làm nảy sinh các câu hỏi tồn tại phức tạp và thẳng thắn là nó làm sợ hãi một số người, những người sợ rằng những cỗ máy này có thể nổi loạn chống lại những kẻ sáng tạo ra chúng – con người.
Robot tự nhận thức [Self.Aware Robots]
Năm 2017, một cuộc tranh cãi nảy sinh giữa hai tỷ phú, Mark Zuckerberg, người sáng lập Facebook, và Elon Musk của SpaceX và Tesla. Zuckerberg đã bảo lưu hay giữ quan điểm rằng trí thông minh nhân tạo là một nguồn tạo dựng to lớn mới cho sự giàu có và thịnh vượng sẽ làm giàu có thêm cho tất cả xã hội. Musk, tuy nhiên, có một cái nhìn u ám hơn nhiều và nói rằng AI thực sự đặt ra một nguy cơ tồn tại cho tất cả nhân loại, rằng một ngày sáng tạo của chúng ta có thể bật ngược lại chúng ta.
Ai là đúng? Nếu chúng ta phụ thuộc quá nhiều vào robot để duy trì các cơ sở và thành phố ở Mặt trăng và sao Hỏa, thì chuyện gì sẽ xảy ra nếu chúng quyết định một ngày nào đó mà chúng không cần chúng ta nữa? Liệu chúng ta đã tạo ra các thuộc địa trong không gian bên ngoài chỉ để mất chúng vào tay robot?
Nỗi sợ hãi này là một câu chuyện cũ và thực sự được thể hiện từ năm 1863 bởi tiểu thuyết gia Samuel Butler, người đã cảnh báo, "Chúng ta tự tạo ra những người kế nhiệm của chính chúng ta. Con người sẽ trở thành cỗ máy của con ngựa và con chó." Khi robot trở nên thông minh hơn chúng ta, chúng ta có thể cảm thấy thua kém, bị bỏ lại trong đống bụi đất bởi chính những sáng tạo của chúng ta. Chuyên gia AI Hans Moravec đã nói, "Cuộc sống có vẻ vô nghĩa nếu chúng ta bị bỏ rơi để nhìn chằm chằm vào con cháu siêu thông minh của chúng ta khi thế hệ ấy cố gắng mô tả những khám phá ngoạn mục hơn trong cuộc nói chuyện với chúng ta bằng những lời giải thích thật cặn kẽ ngô nghê để chúng ta có thể hiểu được". Nhà khoa học của Google, Geoffrey Hinton, nghi ngờ rằng những rô bốt siêu máy tính sẽ tiếp tục lắng nghe chúng ta. "Điều đó giống như hỏi liệu một đứa trẻ có thể kiểm soát cha mẹ của mình ... không có một hồ sơ hay tài liệu theo dõi đủ tốt nào về những [thứ ít thông minh hơn] kiểm soát [những thứ thông minh hơn]." Giáo sư Nick Bostrom của Oxford đã tuyên bố rằng "trước viễn cảnh bùng nổ trí thông minh, con người chúng ta giống như những đứa trẻ nhỏ chơi với bom ... Chúng ta có ít ý tưởng khi kíp nổ sẽ xảy đến, mặc dù nếu chúng ta giữ thiết bị vào tai chúng ta có thể nghe thấy những âm thanh tick tack êm ái. "
Những người khác giữ quan điểm cho rằng một cuộc nổi dậy robot sẽ là một trường hợp tiến hóa để lấy được chứng chỉ cho khóa học của nó. Các sinh vật thay thế vừa vặn nhất là những sinh vật yếu hơn; đây là thứ tự nhiên của sự vật. Một số nhà khoa học máy tính thực sự chào đón ngày mà robot sẽ vượt qua con người một cách có nhận thức. Claude Shannon, cha đẻ của lý thuyết thông tin, đã từng tuyên bố, "Tôi hình dung một thời gian khi chúng ta sẽ là rô-bốt, những gì là con chó sẽ trở nên là con người, và tôi đang đâm rễ ươm cho máy móc."
Trong số nhiều nhà nghiên cứu AI mà tôi đã phỏng vấn qua nhiều năm, tất cả đều tin tưởng rằng các máy AI sẽ một ngày tiếp cận trí thông minh của con người và phục vụ tốt cho nhân loại. Tuy nhiên, nhiều người trong số họ e dè hay hạn chế cung cấp tháng ngày hoặc thời hạn cụ thể cho tiến bộ này. Giáo sư Marvin Misky của MIT, người viết một số Papers/Tài liệu nền tảng về trí thông minh nhân tạo, đã đưa ra những dự đoán lạc quan vào những năm 1950 nhưng đã tiết lộ với tôi trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng ông không còn muốn dự đoán ngày cụ thể nữa, vì các nhà nghiên cứu AI thường sai trong quá khứ. Edward Feigenbaum của Đại học Stanford duy trì, "Thật là dở hơi lố bịch khi nói về những điều như vậy sớm thế - A.I vẫn đang cách xa lắm." Một nhà khoa học máy tính trích dẫn trong tờ New Yorker nói, "Tôi không lo lắng về điều đó [trí thông minh máy móc – machines intelligence] cho lý do tương tự mà tôi không lo lắng về việc có quá đông dân số trên sao Hỏa."
Khi giải quyết về tranh cãi Zuckerberg / Musk, quan điểm cá nhân của riêng tôi là Zuckerberg, trong ngắn hạn, là chính xác. AI sẽ không chỉ tạo ra các thành phố có thể trong không gian bên ngoài, nó còn làm thịnh vượng thêm xã hội bằng cách làm cho mọi việc trở nên hiệu quả hơn, tốt hơn và rẻ hơn, đồng thời tạo ra một bộ công việc mới được tạo ra bởi ngành công nghiệp robot, ngành mà có thể còn lớn hơn ngành công nghiệp xe hơi của ngày hôm nay. Nhưng về lâu dài, Musk là đúng để chỉ ra một nguy cơ lớn hơn. Câu hỏi then chốt trong cuộc tranh luận này là: Tại thời điểm nào robot sẽ thực hiện quá trình chuyển đổi này và trở nên nguy hiểm? Cá nhân tôi nghĩ điểm mấu chốt chính là khi robot trở nên có thể tự nhận thức.
Ngày nay, robot không biết chúng là robot. Nhưng một ngày kia, chúng có thể có khả năng tạo ra mục tiêu riêng của chúng, thay vì chấp nhận các mục tiêu được chọn bởi các lập trình viên của mình. Sau đó, chúng có thể nhận ra rằng chương trình nghị sự của chúng khác với chương trình của chúng ta – con người. Một khi lợi ích của chúng ta phân kỳ ra hay tách biệt, robot có thể gây nguy hiểm. Khi nào thì điều này có thể xảy ra? Không ai biết cả. Ngày nay, robot có trí thông minh của một con bọ. Nhưng có lẽ vào cuối thế kỷ này, chúng có thể trở nên tự ý thức. Đến lúc đó, chúng ta cũng sẽ nhanh chóng phát triển các khu định cư lâu dài trên sao Hỏa. Do đó, điều quan trọng là giải quyết câu hỏi này từ ngay bây giờ, thay vì để cho đến khi chúng ta đã trở nên lệ thuộc vào chúng vì sự sống còn của chúng ta trên hành tinh đỏ.
Để có được một số hiểu biết sâu sắc về phạm vi của vấn đề quan trọng này, nó có thể hữu ích để kiểm tra các kịch bản tốt nhất và xấu nhất.
TRƯỜNG HỢP TỐT NHẤT VÀ TRƯỜNG HỢP XẤU NHẤT
Một người đề xuất trường hợp tốt nhất là nhà phát minh và tác giả có sách bán chạy nhất, Ray Kurzweil. Mỗi lần tôi phỏng vấn ông, là mỗi lần ông mô tả một tầm nhìn rõ ràng và hấp dẫn nhưng gây tranh cãi về tương lai. Ông tin rằng vào năm 2045, chúng ta sẽ đạt tới "điểm kỳ dị", hay là tới điểm mà robot khớp hoặc vượt qua trí thông minh của con người. Thuật ngữ này xuất phát từ khái niệm điểm kỳ dị thuộc về trường hấp dẫn trong vật lý, trong đó đề cập đến các vùng hấp dẫn vô cực, chẳng hạn như trong hố đen. Thuật ngữ được giới thiệu vào khoa học máy tính bởi nhà toán học John von Neumann, người đã viết rằng cuộc cách mạng máy tính sẽ tạo ra "một tiến bộ và thay đổi không ngừng trong cơ chế sinh sống của con người, tiến bộ ấy mang đến sự xuất hiện của sự tiếp cập đến vài điểm kì zị thuộc về bản chất mà chẳng ai biết cả... vượt xa cái mà con người có thể tham dự, như khi chúng ta biết về những điều ấy, có thể là không thể tiếp tục được nữa. " Kurzweil tuyên bố rằng khi sự kỳ dị kia đến, một máy tính nghìn đô la sẽ thông minh hơn hàng tỷ lần so với tất cả mọi người kết hợp. Hơn nữa, những robot này sẽ tự cải thiện, và thế hệ con cháu của chúng sẽ kế thừa các đặc điểm thu được của chúng, sao cho mỗi thế hệ sẽ vượt trội hơn thế hệ trước, dẫn tới một vòng xoắn ốc tăng dần của các máy hoạt động cao.
Kurzweil ủng hộ điều đó, thay vì bị tiếp quản lại, thì những robot sáng tạo của chúng ta sẽ mở ra một thế giới mới về sức khỏe và sự thịnh vượng. Theo ông, những robot vi mô, hoặc những robot nano, sẽ lưu thông trong máu của chúng ta và "tiêu diệt mầm bệnh, sửa lỗi DNA, loại bỏ độc tố, và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác để tăng cường sức khỏe thể chất của chúng ta." Ông hy vọng rằng khoa học sẽ sớm khám phá ra cách chữa trị lão hóa và tin chắc rằng nếu ông sống đủ lâu, ông sẽ có cơ hội sống mãi mãi. Anh tâm sự với tôi rằng anh ta uống vài trăm viên mỗi ngày, dự đoán trước và chuẩn bị cho sự bất tử của anh ta. Nhưng trong trường hợp anh ta không làm được điều đó, anh ta đã muốn cơ thể của mình được bảo quản bằng nitơ lỏng tại một công ty sản xuất cryogenics (một loại chất làm lạnh).
Kurzweil cũng dự đoán một thời gian xa hơn nữa trong tương lai khi robot sẽ chuyển đổi các nguyên tử của Trái Đất thành các máy tính. Cuối cùng, tất cả các nguyên tử của mặt trời và hệ mặt trời sẽ được hấp thu vào cái máy tư duy lớn này (terraform the earth itself). Anh ấy nói với tôi rằng khi anh ta ngắm nhìn các tầng trời, nhiều lúc tưởng tượng rằng anh ấy có thể, trong một kì hạn tất nhiên nào đó, chứng kiến sự kiện khi mà các robot siêu thông minh sắp xếp lại các ngôi sao.
Tuy nhiên, không phải ai cũng bị thuyết phục về tương lai hồng hào này. Mitch Kapor, người sáng lập của Lotus Development Corporation, nói rằng sự vận động đến điểm kỳ dị là "về cơ bản, theo quan điểm của tôi, bị chi phối bởi một sự thúc đẩy thuộc về tôn giáo. Tất cả sự vẫy tay điên cuồng không thể che khuất sự kiện đó với tôi." Hollywood đã chống lại sự không tưởng của Kurzweil với một kịch bản tồi tệ nhất cho những gì nó có thể, có nghĩa là để tạo ra những người kế thừa tiến hóa của riêng chúng ta, những người có thể đẩy chúng ta sang một bên và làm cho chúng ta đi theo số phận của những chú chim dodo, giống chim đã tuyệt chủng chẳng biết bay. Trong phim "The Terminator", quân đội đã sáng tạo ra một mạng máy tính thông minh được gọi là Skynet, giám sát tất cả vũ khí hạt nhân của chúng ta. Nó được thiết kế để bảo vệ chúng ta khỏi sự đe dọa của chiến tranh hạt nhân. Nhưng sau đó, Skynet trở nên tự ý thức. Quân đội, sợ rằng máy đã phát triển một tâm trí của riêng mình, cố gắng đóng cửa nó. Skynet, được lập trình để bảo vệ chính nó, đã làm điều duy nhất nó có thể làm để ngăn chặn điều này, và điều đó là tiêu diệt nhân loại. Nó tiến hành để khởi động một cuộc chiến hạt nhân tàn phá, xóa sạch nền văn minh. Con người được giảm xuống thành các nhóm người rách rưới và du kích đang cố gắng đánh bại sức mạnh tuyệt vời của các cỗ máy.
Có phải Hollywood đang cố gắng bán vé bằng cách làm sẹo quần khỏi khán giả? Hoặc điều này có thực sự xảy ra không? Câu hỏi này hơi gai góc một phần vì các khái niệm về sự tự nhận thức và ý thức bị che mờ bởi các lý lẽ đạo đức, triết học và tôn giáo mà chúng ta thiếu một khuôn khổ thông thường nghiêm ngặt để hiểu chúng. Trước khi chúng ta tiếp tục thảo luận về trí thông minh máy, chúng ta cần thiết lập một định nghĩa rõ ràng về sự tự nhận thức.
TƯƠNG LAI NHÂN LOẠI - MICHIO KAKU
Bản dịch của ĐỖ BÁ HUY
Phần tiếp theo >>
![[Ảnh] Khi cơn bão ập đến](/bai-viet/images/2012/10/bao1.jpeg)
