Chương 10: Thế nào là trí thông minh?
Nếu có ai đó định phát minh ra cỗ máy biết bay, thì cách tốt nhất là làm cho cỗ máy giống với loài chim. Vì sao? Vì chim là loài vật có kích thước lớn duy nhất bay được mà chúng ta biết. Tương tự như vậy, nếu muốn tạo ra trí tuệ nhân tạo thì cách hợp lý là tìm hiểu xem bộ não người hoạt động như thế nào, vì đó là bằng chứng duy nhất về trí thông minh mà chúng ta biết.
Tuy nhiên, chân lý đơn giản này hóa ra lại không nhận được sự đồng tình của “hầu hết” các nhà khoa học về trí tuệ nhân tạo. Một số ý kiến phản bác cho rằng dù sao thì máy bay cũng không có lông vũ giống loài chim. Thực tế thì vào những năm đầu của cuộc đua phát minh máy bay, các nhà khoa học đã tìm cách gắn thêm lông vũ vào hai bên cánh của cỗ máy với hy vọng có thể bay lượn như chim. Và ta biết rằng những nỗ lực như vậy đã thất bại. Chỉ sau khi nghiên cứu kỹ về nguyên lý mà loài chim có thể bay được, là vỗ cánh tạo áp lực lên không khí để từ đó tạo sức nâng lên cao, thì chúng ta mới tạo ra được chiếc máy bay đầu tiên. Như vậy điều nên làm không phải là “bắt chước” những chi tiết nhỏ nhặt mà cần tìm hiểu xem nguyên lý quan trọng ẩn giấu bên trong là gì.
Nhưng việc nghiên cứu não bộ lại có những khó khăn gấp bội so với trường hợp trên. Về mặt đạo đức, không được phép mổ xẻ bộ não người để quan sát. Về mặt khách quan, đo lường tín hiệu từ các nơ-ron rất khó vì nằm sâu trong hộp sọ và chúng lại vô cùng nhỏ bé. Vì những vấn đề không dễ vượt qua này nên các kỹ thuật học sâu Deep Learning và thuật toán di truyền genetic algorithm mới phát triển, nhằm tìm ra một “con đường tắt” để đạt được trí tuệ nhân tạo mà không phải nghiên cứu về não bộ. Tuy nhiên trong những năm gần đây, với sự tiến bộ của các công cụ đo lượng sóng não và nơ-ron, niềm hy vọng về việc hiểu rõ trí thông minh đã được nhen nhóm trở lại.
--------------------------------
Giáo sư Friston là một cây đại thụ trong ngành khoa học nước Anh. Từ chuyên ngành bác sĩ thần kinh học, ông dần chuyển sang cổ vũ cho một lý thuyết mới về “năng lượng tự do” (free energy). Friston cho rằng để tạo ra trí thông minh nhân tạo thì trước tiên cần trả lời câu hỏi thế nào là trí thông minh. Điều bất ngờ là những nỗ lực tạo ra trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu ngay từ buổi bình minh của khoa học máy tính, nhưng cố gắng để có một định nghĩa chính xác về sự “thông minh” thì chỉ giới hạn trong phạm vi triết học.
Theo Friston thì sự sống là bất kì thực thể nào có năng lượng tự do. Lúc học phổ thông chúng ta đều quen thuộc với định lý thứ nhất của nhiệt động lực học: năng lượng không tự sinh ra và cũng không tự mất đi, nó chỉ chuyển hóa từ dạng này sang dạng khác. Còn định luật thứ hai của nhiệt động lực học phát biểu là bên trong một hệ kín sẽ có xu hướng tăng sự hỗn loạn theo thời gian. Sinh vật sống cần phải chống lại sự hỗn loạn này, ví dụ cần phải luôn giữ cho các tế bào khăng khít với nhau. Để làm được như vậy thì sinh vật sống cần liên tục nạp năng lượng, và luôn phải dự trữ năng lượng tự do để có thể sử dụng bất cứ lúc nào. Và theo Friston thì sự thông minh là khả năng dự đoán tương lai. Vì sao cần phải dự đoán tương lai? Vì chỉ có biết trước tương lai thì sinh vật mới có thể lên kế hoạch sử dụng năng lượng một cách tối ưu nhất, qua đó duy trì ngưỡng năng lượng tự do cao nhất. Kết quả là sinh vật tăng khả năng sống sót trong tự nhiên.
Làm sao để dự đoán tương lai? Bằng cách thông qua dữ kiện trong quá khứ để tìm xem có khuôn mẫu nào lặp đi lặp lại hay không. Đây cũng chính là nguyên lý của các thuật toán tự học Machine Learning. Như vậy cả Friston và các nhà khoa học trí tuệ nhân tạo gặp nhau ở điểm chung này. Nhà khoa học Jeff Hawkins cũng chia sẻ chung quan điểm bộ não có chức năng dự đoán tương lai, nhưng ông không đồng ý hẳn với Friston. Hawkins cho rằng mặc dù cần tạo ra trí tuệ nhân tạo, chúng ta không nhất thiết phải định nghĩa trí thông minh, vì dù sao ta cũng không thể định nghĩa thế nào là chiếc máy bay cho đến khi có một thứ gì đó bằng sắt thép tự bay được.
Khi còn trẻ, Jeff Hawkins đã cố gắng theo đuổi ngành khoa học thần kinh với ước mơ phát triển trí tuệ nhân tạo đích thực. Tuy nhiên, ông sớm nhận ra công việc được giao chỉ là mổ xẻ và phân tích tín hiệu từ bộ não, mà ông cho là nên có một nền tảng lý thuyết trước. Ông từ bỏ việc học tiến sĩ và bắt tay vào khởi nghiệp vì cần kinh phí để trang trải cho quá trình tự nghiên cứu của mình. Jeff Hawkins đã rất thành công với việc kinh doanh khi tạo ra Palm - chiếc điện thoại thông minh màn hình chạm đầu tiên. Khi này ông cảm thấy đã tới lúc nên theo đuổi tiếp niềm đam mê.
Năm 2004, Jeff Hawkins xuất bản cuốn sách “On Intelligence” (Bàn về trí thông minh), đặt nền móng cho việc nghiên cứu những năm tiếp theo. Trong đó, ông nói về khả năng nhận dạng vật thể của con người, vốn xảy ra chỉ trong vòng nửa giây. Theo Hawkins thì với sự chậm chạp của tế bào sinh học, tốc độ đó chỉ có thể là do bộ não tư duy bằng cách gọi lại trí nhớ mà không cần suy nghĩ gì cả. Bộ não người có hai phần là vỏ não xám (neocortex) và lõi não trắng (glia). Ông cho rằng chúng ta chỉ cần nghiên cứu phần vỏ não vì đó là nơi chứa đựng trí thông minh. Trong những năm tiếp theo, ông lập ra công ty Numenta và tập hợp một đội ngũ các nhà khoa học để theo đuổi ước mơ tạo ra trí tuệ nhân tạo bằng cách “bắt chước” bộ não người.
Tháng 3/2021, Jeff Hawkins tổng hợp tất cả những gì nghiên cứu được và trình bày trong cuốn sách “Ngàn bộ não” (A thousand brains). Ông chỉ ra rằng vỏ não người được chia làm hơn 100,000 mảng nhỏ vốn rất giống nhau về mặt cấu trúc giải phẫu. Thời gian xuất hiện của phần vỏ não lại rất ngắn ngủi (bắt đầu vào khoảng 65 triệu năm trước đây ở loài động vật có vú) nhưng lại được mở rộng rất nhanh và đặc biệt to lớn ở người. Như vậy chỉ có thể là do các cấu trúc mini này được “copy” lại, và vì vậy chúng phải độc lập với nhau. Từ đó, ông đưa ra lý thuyết ngàn bộ não: bộ não người thực ra là tập hợp của hơn 100,000 bộ não mini hoạt động song song. Vậy tại sao chúng ta lại chỉ có một tư duy? Vì với mỗi dữ liệu đầu vào, các bộ não mini sẽ thống nhất bầu ra một ý kiến chung nhất. “Ngàn bộ não” cũng đảm bảo quy tắc quan trọng để sinh tồn trong tự nhiên: vỏ não có khả năng chống được rủi ro nếu chẳng may một vài bộ não mini bị tổn thương.
Jeff Hawkins là một tên tuổi lớn trong ngành nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo. Mặc dù theo đuổi hướng riêng vốn rất cam go, ông luôn tin tưởng vào cách học hỏi từ bộ não, vì đó là bằng chứng duy nhất về cái gọi là “thông minh” mà chúng ta biết. Trong cuốn sách mới nhất của mình, ông cũng cảnh báo các nhà khoa học trẻ không nên dấn thân vào hướng đi này, vì ông không cũng không biết được còn bao lâu nữa mới thành công.