Thứ Sáu, 22 tháng 9, 2017

Sự nổi lên của Chatbot

Chatbot đang ăn thịt cả thế giới







Trong khi ban đầu chúng chỉ là mấy trò tò mò công nghệ - những dự án tạo thú cưng của các nhà khoa học máy tính ở MIT, Stanford và các thiên đường công nghệ khác - thì giờ đây, chatbot đang tiến hóa thành giao diện lớn thế hệ kế tiếp để làm bất cứ thứ gì, hay mọi thứ.

Mua hoa, kiểm tra thời tiết, thuê xe... chỉ vài năm trước chúng ta còn nói "Có một ứng dụng để làm điều đó." Nhưng giờ chúng ta nói "Có chatbot làm điều đó."

Một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự trỗi dậy của chatbot, tất nhiên, đó chính là sự trỗi dậy của tin nhắn 1:1. Trong khi AOL và MSN Messenger cho chúng ta cái nhìn mập mờ về tương lai với SmarterChild, thì các nền tảng nhắn tin như Facebook Messenger và Slack giờ đang nâng chatbot từ một trò giải trí vui vẻ thành công cụ mạnh mẽ.



Erik Devaney

Thứ Năm, 21 tháng 9, 2017

15 sự kiện quan trọng nhất trong lịch sử Trí tuệ Nhân tạo



15 sự kiện quan trọng nhất trong lịch sử Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Lời hứa hẹn của trí tuệ
Cuộc tìm kiếm trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã bắt đầu từ hơn 70 năm trước, với ý tưởng rằng một ngày nào đó máy tính sẽ có thể tư duy giống chúng ta. Những dự đoán đầy tham vọng đã thu hút được nguồn tài trợ hào phóng, nhưng sau vài thập kỷ, có rất ít thứ hiện diện cho bài toán AI.

Nhưng trong 25 năm qua, các phương pháp tiếp cận mới đối với AI, đi cùng với những tiến bộ công nghệ, khiến chúng ta giờ đây có lẽ đang trên bờ nhận ra giấc mơ của những người tiên phong.

1943: Chiến tranh Thế Giới II thổi bùng những suy nghĩ mới mẻ
Chiến tranh Thế Giới lần thứ hai đã thu hút các nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực, trong đó có cả những lĩnh vực mới nổi như khoa học thần kinh và điện toán.
Tại Anh, nhà toán học Alan Turing và nhà thần kinh học Grey Walter là hai trong số những bộ não sáng chói tham gia giải quyết những thách thức của chiếc máy thông minh. Họ trao đổi ý tưởng trong một hoạt động xã hội ăn uống buổi tối có ảnh hưởng, gọi là Câu lạc bộ Ratio. Walter đã xây dựng vài con robot đầu tiên (trong lịch sử nhân loại). Turing tiếp tục phát minh ra trò Turing Test mà nó thiết lập khả năng đối đáp cho một chiếc máy thông minh: một máy tính có thể đánh lừa ai đó nghĩ rằng họ đang nói chuyện với người khác.


Turing Test: C là người hỏi, được trao nhiệm vụ phải đoán ra ai trong hai người chơi, A và B, cái nào là máy tính, cái nào là người. Người hỏi bị hạn chế sử dụng các câu đáp cho các câu hỏi đã được viết ra để ra quyết định.
                                
1950: Khoa học viễn tưởng cầm lái cuộc đối thoại
Năm 1950, I Robot được xuất bản – đó là một tập truyện ngắn của nhà văn khoa học viễn tưởng Isaac Asimov.
Asimov là một trong số những nhà văn khoa học viễn tưởng đã chọn ý tưởng về trí tuệ máy móc, và tưởng tượng ra tương lai của chúng. Tác phẩm của ông rất nổi tiếng, gây kích động và có tầm nhìn, giúp truyền cảm hứng cho một thế hệ những người chế tạo robot và các nhà khoa học. Ông còn được biết đến với Ba Qui Luật cho Robot, được thiết kế ra để ngăn chặn những tạo tác của chúng ta biến thành chúng ta. Nhưng ông cũng tưởng tượng ra vài sự phát triển có tính tiên tri đáng kể - chẳng hạn như một máy tính có khả năng lưu giữ tất cả kiến thức của nhân loại mà bất kỳ ai cũng có thể hỏi.

1956: Hướng top – down
Thuật ngữ “artificial intelligence’ (AI) được đưa ra trong hội thảo mùa hè tại Đại học Dartmouth, bởi một nhà khoa học máy tính trẻ tuổi tên là John McCarthy.
Các nhà khoa học hàng đầu tranh luận về cách giải quyết AI. Một số, giống như Marvin Minsky, có ảnh hưởng trong giới học thuật, ủng hộ cách tiếp cận top-down (từ trên xuống): lập trình trước cho một máy tính với các qui tắc chi phối hành vi con người. Những người khác lại thích cách tiếp cận theo hướng bottom-up (từ dưới lên), chẳng hạn như các mạng thần kinh mô phỏng tế bào não và học các hành vi mới. Theo thời gian, quan điểm của Minsky chiếm ưu thế, và cùng với McCarthy, ông đã nhận được tài trợ đáng kể từ chính phủ Mỹ - người hy vọng AI có thể giúp họ ở trên cơ trong Chiến Tranh Lạnh.


Marvin Minsky thành lập Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tại Học viện Công nghệ Massachusetts

1968: Bộ phim “2001: Phi thuyền Odyssey” – tưởng tượng ra nơi AI có thể đi tới
Minsky cũng gây ảnh hưởng với cả khoa học viễn tưởng. Ông tư vấn cho Stanley Kubrick trong bộ phim “2001: Phi thuyền Odyssey”, miêu tả một máy tính thông minh tên là HAL 9000.
Trong một cảnh, HAL được phỏng vấn trên kênh BBC về nhiệm vụ của mình và nói rằng nó “hết sức rõ ràng và không có khả năng bị lỗi”. Khi một nhà khoa học tham gia tạo ra nó được phỏng vấn, ông nói rằng ông tin HAL có lẽ sở hữu những tình cảm thật sự. Bộ phim phản ánh những tiên đoán của các nhà nghiên cứu AI tại thời điểm đó, gồm cả Minsky, rằng máy móc sẽ vượt trên con người về mặt trí tuệ rất nhanh chóng. Bộ phim cũng kéo theo một số lo sợ từ công chúng, rằng trí tuệ nhân tạo có thể biến thành những thứ tồi tệ, xấu xa.

1969: Những bài toán khó nhằn
AI đã tụt lại xa phía sau những dự đoán to tát của những người ủng hộ như Minsky – một điều đã được Robot Shakey nhận thấy.
Shakey là con robot di động có mục đích đầu tiên được tạo ra, có khả năng ra quyết định về hành động của chính nó nhờ lập luận về môi trường xung quanh. Nó xây dựng một bản đồ không gian của những gì nó nhìn thấy, trước khi di chuyển. Nhưng nó chậm khủng khiếp, thậm chí ngay cả trong một khu vực có ít chướng ngại vật. Mỗi lần lướt về phía trước, Shakey lại phải cập nhật bản đồ. Một đồ vật di chuyển trong vùng quan sát của nó dễ dàng làm nó hoang mang, đôi khi dừng lại trên đường đi tới một giờ đồng hồ để lập kế hoạch cho bước di chuyển kế tiếp.


Robot Shakey màu trắng. Các nhà nghiên cứu mất 6 năm để phát triển Shakey. Mặc dù có thành tựu tương đối, nhưng lời chí trích mạnh mẽ đang nằm đợi ở Anh.

1973: Mùa đông AI
Đầu những năm 1970, AI rơi vào rắc rối. Hàng triệu đô đã tiêu hết, mà quá ít thứ trình làng.
Chỉ trích mạnh mẽ từ Quốc hội Mỹ, và năm 1973, nhà toán học hàng đầu, giáo sư Sir James Lighthill đưa ra một báo cáo thiệt hại về tình trạng AI ở Anh. Quan điểm của ông là máy móc chỉ có thể sở hữu năng lực thuộc cấp độ “tay chơi nghiệp dư” ở mức chơi cờ thôi. Các nhiệm vụ tư duy nói chung và lập luận đơn giản như nhận dạng khuôn mặt luôn nằm ngoài khả năng của chúng. Nguồn kinh phí cho ngành công nghiệp này bị cắt, mở ra cái gọi là “Mùa đông AI”.


John McCarthy tức giận với báo cáo của Lighthill. Ông đã bay tới Anh và tranh cãi với Lighthill về những phát hiện đó trên một chương trình đặc biệt phát trực tiếp trên kênh truyền hình BBC.

1981: Giải pháp cho làm ăn lớn
Thời điểm các nhà sử học nhận định là kết thúc Mùa đông AI là khi giá trị thương mại của AI bắt đầu được nhận ra, thu hút nguồn đầu tư mới.
Các hệ thống thương mại mới ít tham vọng hơn nhiều so với AI đời đầu. Thay vì cố tạo ra một trí tuệ tổng hợp, các hệ thống chuyên gia này chỉ tập trung nhiều vào những tác vụ hẹp hơn. Có nghĩa là chúng chỉ cần được lập trình với những qui tắc cho một bài toán rất cụ thể. Hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên, có tên RI, bắt đầu hoạt động ở Công ty Digital Equipment, giúp cấu hình các đơn hàng cho hệ thống máy tính mới. Tới năm 1986, nó tiết kiệm cho công ty 40 triệu đô mỗi năm.


Ken Olsen, sáng lập công ty Digital Equipment, là nhà lãnh đạo doanh nghiệp đầu tiên nhận ra lợi ích thương mại của AI.

1990: Quay về tự nhiên với cảm hứng “bottom – up”
Các hệ thống chuyên gia không thể giải quyết được bài toán mô phỏng sinh học. Sau đó nhà khoa học AI Rodney Brooks xuất bản một bài báo mới: Voi không chơi cờ.
Brooks lấy cảm hứng từ những tiến bộ trong khoa học thần kinh, bắt đầu giải thích những bí ẩn về nhận thức con người. Ví dụ, tầm nhìn cần những “mô đun” khác nhau trong não làm việc cùng nhau để nhận diện các mẫu mà không cần có sự kiểm soát trung tâm. Brooks lập luận rằng cách tiếp cận từ trên xuống khi lập trình trước cho một máy tính các qui tắc của hành vi thông minh là sai. Ông giúp hồi sinh lại phương pháp tiếp cận “bottom-up” (từ dưới lên) cho AI, trong đó có cả lĩnh vực không hợp thời từ lâu là mạng neural.


Rodney Brooks trở thành giám đốc Phòng Thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo MIT, vị trí từng được Marvin Minsky giữ trước đây.

1997: Người vs. máy: cuộc đấu của Thế kỷ 20
Những người ủng hộ hướng top – down trong AI vẫn có chiến thắng: siêu máy tính như Deep Blue, năm 1997 đã thắng nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov.
Chiếc máy tính do IBM chế tạo, trên lý thuyết, siêu việt vượt xa Kasparov – có khả năng đánh giá tới 200 triệu vị trí trong một giây. Nhưng nó có thể suy nghĩ theo chiến lược không? Câu trả lời vang dội là Có. Siêu máy tính đã thắng cuộc đấu, được mệnh danh là “vị trí cuối cùng của bộ não”, với tư cách đó Kasparov tin con người đã phải đứng sau những cỗ máy kiểm soát. Một số người ca ngợi đây là lúc AI đã trưởng thành. Nhưng với những người khác, điều này đơn giản chỉ cho thấy hiệu quả của công việc này là vấn đề cần chuyên môn hóa cao độ với những qui tắc rõ ràng.

2002: Robot làm việc nhà đầu tiên
Công ty phụ trợ của Rodney Brooks, iRobot, đã tạo ra con robot thương mại đầu tiên thành công để làm việc nhà – một máy lau nhà tự động tên là Roomba.
Chùi thảm là tiếng than khóc cho tham vọng của những người tiên phong về AI thưở ban đầu. Nhưng Roomba thực ra lại là một thành tựu lớn. Một số tầng của hệ thống tạo hành vi của nó đơn giản hơn các giải thuật của robot Shakey, và giống những robot của Grey Walter hơn một nửa thế kỷ trước hơn nhiều. Dù các cảm biến tương đối đơn giản và nguồn có công suất xử lý tối thiểu, thiết bị vẫn đủ thông minh để làm sạch nhà một cách tin cậy và hiệu quả. Roomba mở ra một kỷ nguyên mới cho robot tự động, tập trung vào những tác vụ cụ thể.


Roomba lau nhà – trên 10 triệu con robot này đã được bán ra trên thế giới.

2005: Máy móc cho chiến tranh
Dù thấy giấc mơ AI trong Chiến Tranh Lạnh biến thành số không, quân đội Mỹ giờ vẫn quay trở lại với hướng đi mới.
Họ bắt đầu đầu tư vào robot tự động. BigDog, do Boston Dynamics sản xuất, là một trong những robot thế hệ đầu cho quân đội. Được chế tạo để phục vụ như một động vật chở hàng trong những địa hình quá khắc nghiệt đối với phương tiện giao thông bình thường, con robot này chưa bao giờ thực sự được nhìn thấy đã tham gia vận chuyển trong thực tế. iRobot cũng thành một tay chơi lớn trong lĩnh vực này. Robot xử lý bom,  PackBot, kết hợp kiểm soát người dùng với khả năng thông minh như đánh hơi chất nổ. Trên 2000 PackBot đã được sử dụng ở Iraq và Afghanistan.


Chân của BigDog chứa một số cảm biến cho phép một cẳng chân di chuyển tự động khi nó đi bộ trên đất khô.

2008: Bắt đầu xử lý được những vấn đề lớn
Tháng 11 năm 2008, một tính năng nhỏ xuất hiện trên chiếc iPhone mới của Apple – một ứng dụng Google có nhận dạng giọng nói.
Nó rất đơn giản. Nhưng điều này báo hiệu một bước đột phá lớn. Dù nhận dạng giọng nói là một trong những mục tiêu chính của AI, hàng thập kỷ đầu tư chưa bao giờ nâng nó lên nổi độ chính xác 80%. Google đi tiên phong trong cách tiếp cận mới: hàng nghìn máy tính cực mạnh, chạy mạng neural song song, học nhận diện các mẫu từ khối lượng dữ liệu khổng lồ của người sử dụng Google. Ban đầu, nó còn rất không chính xác, nhưng sau nhiều năm học và cải tiến, giờ Google tuyên bố độ chính xác của nó là 92%.


Theo Google, công nghệ nhận dạng giọng nói của họ chỉ có sai số 8% vào năm 2015.

2010: Bot nhảy múa
Cùng thời gian các mainframe khổng lồ thay đổi cách thực hiện AI, công nghệ mới cũng cho phép các máy tính nhỏ hơn có bước nhảy vọt.
Những máy tính mới này cho phép tạo robot hình người, như robot NAO (có thể làm những thứ mà các robot tiền nhiệm như Shakey hầu như không thể). Robot NAO sử dụng nhiều công nghệ tiên phong từ hàng thập kỷ trước đó, như học bằng mạng neural. Tại triển lãm thế giới tại Thượng Hải – 2010 World Expo – một số con robot này với khả năng phi thường đã được trưng bày, 20 con robot nhảy múa hòa hợp một cách hoàn hảo trong 8 phút.

2011: Người vs. Máy: cuộc chiến của Thế kỷ 21
Năm 2011, máy tính Watson của IBM tham gia chương trình truyền hình giải đố Jeopardy của Mỹ như một bộ não con người.
Đối với một cỗ máy, đây là thách thức lớn hơn rất nhiều so với chơi cờ vua. Watson phải trả lời những câu hỏi phức tạp và mẹo. Những người tạo ra nó đã sử dụng vô số kỹ thuật AI, gồm cả các mạng neural, và đào tạo cỗ máy hơn ba năm để nhận dạng mẫu câu hỏi và trả lời. Watson đã chiến thắng cả hai đối thủ của mình – là hai người chơi xuất sắc nhất của chương trình. Chiến thắng này đã lan truyền nhanh chóng và được hoan nghênh như chiến thắng của AI.


Watson giờ được sử dụng trong y tế. Nó đào các tập dữ liệu khổng lồ liên quan đến lịch sử của bệnh nhân và đưa ra các khuyến nghị cho bác sĩ.

2014: Bây giờ máy móc có thông minh không?
64 năm trước Turing xuất bản ý tưởng về thử nghiệm chứng minh sự thông minh của máy móc, một chatbot tên là Eugene Goostman cuối cùng đã ra đời.
Nhưng rất ít chuyên gia AI nhìn thấy được thời điểm chuyển đổi này. Eugene Goostman được xem là “Đã được dạy để làm thử nghiệm”, nó sử dụng các thủ thuật đánh lừa những người phán xử. Những phát triển khác vào năm 2014 thực sự cho thấy AI đã đi được bao xa trong 70 năm qua. Từ khoản đầu tư hàng tỷ đô của Google và xe không người lái, tới sự ra đời của dịch vụ dịch lời thoại theo thời gian thực của Skype, máy móc thông minh giờ đang trở thành một thực tế hàng ngày có thể thay đổi cuộc sống của chúng ta.


Có 4 bang ở Mỹ, xe không người lái là hợp pháp khi lưu thông trên đường.


Theo BBC



Tại sao bạn nên xây dựng một công ty về AI ngay hôm nay?



Tại sao bạn nên xây dựng một công ty về AI ngay hôm nay
Mô hình mới. Cơ hội mới.

“Tôi trượt tới chỗ quả bóng sẽ tới, chứ không phải chỗ nó đang đứng.” – Wayne Gretzky

Chúng ta đang ở trên vách của một cái gì đó thực sự rất lớn. Lớn hơn điện, lớn hơn internet. Các chuyên gia đều nói thế. AI đã ở khắp mọi nơi trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta: Khi Netflix khuyến nghị bạn nên xem Jane the Virgin và Thung lũng Silicon (bất kỳ thứ tương tự nào với thứ tôi đã xem trên Netflix chỉ là trùng hợp ngẫu nhiên), đó là một kiểu AI. Một thuật toán đọc được khẩu vị của bạn và tiên đoán được bạn sẽ thích gì ở lần xem kế tiếp. Máy hút bụi cũng dùng AI. Và nếu bạn sống ở Trung Quốc, thậm chí máy rút giấy toilet cũng chạy trên AI!

Tại nơi làm việc, trí tuệ nhân tạo đang tiến hóa thành các trợ lý thông minh giúp chúng ta làm việc thông minh hơn, thành các máy bay không người lái phân phối những thứ chúng ta đặt mua trên Amazon, và tất nhiên thành cả các phương tiện tự điều khiển (ngày nay, máy bay hầu hết đều đã dùng AI).

AI không phải là một khái niệm mới. Khoảng từ những năm 1956, khi một giáo viên dạy khoa học máy tính ở MIT tên là John McCarthy đưa ra thuật ngữ này, giống như bộ râu dài hợp mốt trước khi nó thành trào lưu.

Ông ấy tin rằng: “mọi khía cạnh của việc học hoặc bất kỳ đặc điểm nào khác của trí tuệ về mặt nguyên lý đều có thể được mô tả chính xác để một chiếc máy có thể mô phỏng theo.

AI về mặt cơ bản, là một khái niệm đơn giản. Đây là định nghĩa của Pedro Domingos, một nhà nghiên cứu về AI tôi thực sự yêu thích khi học được nhiều điều từ ông ấy.

AI là gì?
AI là lĩnh vực con của khoa học máy tính đề cập đến việc máy tính xử lý những việc đòi hỏi trí thông minh của con người, ngược lại với xử lý thông thường.
Những việc đó có thể là:
-          Lý luận
-          Hiểu ngôn ngữ
-          Tri thức chung
-          Tầm nhìn
-          Học tập
-          Điều hướng
-          Thao tác mọi thứ
Trên đây là những lĩnh vực con của AI và nếu bạn thêm chúng vào những gì bạn có, bạn sẽ được một thực thể thông minh – nó là nhân tạo thay vì tự nhiên.” – Pedro Domingos

18 tháng trước khi tôi nói chuyện với bố mẹ tôi rằng tôi muốn bỏ việc làm nhân viên thị trường để xây dựng một phần mềm thông minh có thể tự động được nhiều việc phiền phức mà tôi phải làm trước đây, phản ứng tức thì của bố mẹ là hỏi “tại sao không phải bây giờ?”. Quả thực, AI luôn quanh quẩn đâu đó và giai đoạn từ những năm 70 tới cuối những năm 80, nó nhanh chóng nguội đi.

Thời kỳ “nguội” mà bố mẹ tôi đề cập tới chính là mùa đông AI nổi tiếng, từ đầu những năm 1970 tới cuối những năm 1980, dẫn đến việc giảm ngân quỹ cho các nghiên cứu AI. Thời điểm đáng chú ý là sự thất bại của Cỗ máy Lisp năm 1987, được coi là một dạng cao cấp của AI.

Nhưng có 3 lý do tại sao năm 2017 này lại khác 20 năm qua:
-          Năng lực tính toán đã bùng nổ. Chi phí chạy các thuật toán thông minh trên các server đã giảm dần. Chưa bao giờ việc đào tạo các mô hình toán học lại rẻ như bây giờ.
-          Lượng khổng lồ dữ liệu có chất lượng hiện tại đang có sẵn để đào tạo các mô hình. Sự ra đời của nền kinh tế kỹ thuật số và sự phổ biến của smartphone đã sinh ra hàng ty điểm dữ liệu mà giờ đây các công ty có thể biến chúng thành học tập.
-          Những bước nhảy vọt của lượng tử trong công nghệ, đáng chú ý nhất là Deep Learning. Các công ty lớn nhất thế giới gồm big 4: Google,  Amazon, Facebook, Apple (gọi là GAFA), đã đầu tư rất mạnh tay vào AI cũng như thông qua các vụ mua lại hoặc tuyển các nhà nghiên cứu AI hàng đầu thế giới. Họ đã công bố một vài phần các nghiên cứu, một số phẫn mã code, cho mọi người sử dụng.

Mùa đông AI không bao lâu nữa sẽ lại đến, bây giờ đang là Mùa xuân AI.

Đó là tại sao tôi và đồng sáng lập của mình một năm trước đã quyết định bây giờ là lúc để bắt đầu xây dựng một trợ lý ảo của riêng mình (phải, lúc đó thực tế là tháng 6 năm 2016). Aiden là một trợ lý thông minh cho những người làm về thị trường, được xây dựng như một hệ thống chuyên gia, được tăng cường bằng machine learning. Aiden bao gồm các phần sau trong hệ thống con của Ngành Trí tuệ nhân tạo:
-          Lý luận
-          Tri thức chung
-          Hiểu ngôn ngữ
-          Học tập

Aiden là cái người ta hay gọi thô kệch là chatbot, nhưng chúng tôi xem nó còn nhiều hơn thế: đồng nghiệp ảo trong tương lai.

Đây là trích lời Phil Libin bàn về những vấn đề cơ bản làm sao các doanh nhân “bot” (từ viết tắt của “robot”) xem xét việc khởi nghiệp của họ:
Đừng nghĩ bản thân như một nhà lập trình bot. Đừng gắn chặt bản thân bạn như thế. Hãy nghĩ bản thân bạn đang làm một sản phẩm vĩ đại và một sản phẩm không thể chỉ làm trong 2 hay 3 năm vì mớ công nghệ cho phép không tồn tại. Vì vậy những gì bạn có thể làm bây giờ, hơi kỳ diệu một chút, vì bạn cũng chưa chắc đã có thể làm nổi ở thời gian trước đây. Và bây giờ là thời gian tốt nhất để đi và xây dựng những thứ như thế, vì công cụ và khả năng đều đã có.

Thời gian chính là bây giờ.

Marie Outtier
Đồng sáng lập và CEO của Aiden

Gregory C. Allen: Bất cứ ai làm bá chủ công nghệ AI sẽ điều khiển thế giới



Putin và Musk đúng: Bất cứ ai làm bá chủ công nghệ AI sẽ điều khiển thế giới

Thứ sáu đầu tháng 9 vừa rồi, hàng triệu học sinh Nga đã theo dõi một địa chỉ truyền hình từ Tổng Thống Nga Vladimir Putin. Putin nói: “Trí tuệ nhân tạo là tương lai, không chỉ của nước Nga, mà còn của toàn bộ loài người. Bất cứ ai trở thành kẻ dẫn đầu trong lĩnh vực này sẽ trở thành kẻ thống trị thế giới.” Sau khi xem phát biểu của Putin, CEO của SpaceX và Tesla, Elon Musk đã viết trên Tweeter: “cạnh tranh về độ siêu việt của AI ở cấp độ quốc gia (là) nguyên nhất dễ thấy nhất của WW3”. (WW3 – World War 3: chiến tranh thế giới lần thứ 3)

Mặc dù trước đó chưa bao giờ được phát biểu thẳng thắn bởi bất kỳ lãnh đạo quốc gia nào, nhưng quan điểm của Putin về AI đã được lãnh đạo các cơ quan an ninh quốc gia Mỹ, Trung Quốc và nhiều nước khác trên thế giới chia sẻ nhanh chóng. Giống như tôi đã từng viết trong bài báo xuất bản bởi Trung tâm Khoa học và Quan hệ quốc tế Harvard Belfer (Harvard Belfer Center for Science and International Affairs), nghiên cứu AI gần như đang tạo ra một cuộc cách mạng trong công nghệ quân sự với phát minh ra phi thuyền và vũ khí hạt nhân. Nói cách khác, Musk đúng khi cho rằng mỗi quốc gia đều đang theo đuổi sự siêu việt của AI và sự theo đuổi này mang nhiều rủi ro mới.

Nhưng thay vì những mục tiêu đầy tham vọng của Putin, việc theo đuổi làm chủ AI của nước Nga có vẻ như không đi vào việc tạo ra các đột phá công nghệ trong AI. Cả Mỹ và Trung Quốc đều đang sở hữu những ngành công nghiệp công nghệ số lớn hơn, phức tạp hơn và tăng trưởng nhanh hơn của Nga.

Tuy nhiên, Nga vẫn có thể là người dẫn đầu trong việc vũ khí hóa AI khi theo đuổi chiến lược lớn của họ, chiến lược muốn chấm dứt quyền thống trị của Mỹ trong hệ thống quốc tế và tái thiết lập ảnh hưởng của Nga trên các vùng Sô viết cũ. Nga chưa bao giờ là người dẫn đầu trong công nghệ Internet, nhưng nước này đã xây dựng được một lực lượng hacker ảo lớn nhất và có năng lực nhất thế giới, đã phá vỡ phần trọng yếu trong lưới điện Ukraina, thâm nhập vào các cơ sở hạt nhân của Hoa Kỳ và gây ra sự hỗn loạn trong cuộc bầu cử thổng thống Mỹ 2016.

Thực ra, thậm chí ngay cả trước khi Putin đưa ra lời bình luận trên, thái độ của Nga cũng đã cho thấy hiểu biết sắc sảo về cách AI mang tới sức mạnh cho quân đội và cơ quan tình báo của họ - đặc biệt ý chí muốn phá vỡ các luật và chuẩn quốc tế hiện hành. Trong 5 năm vừa qua, Nga tích cực đầu tư vào các hệ thống robot quân sự mới và các hệ thống không người lái, đang thử nghiệm chúng trong các cuộc đụng độ của Nga ở Ukraina và Syria. Năm 2015, một vị tướng Quân đội Mỹ ở Châu Âu đã phát biểu rằng, khi người Ukraina nhìn thấy các phương tiện bay không người lái của Nga, “họ biết chỉ trong 10-15 phút nữa, sẽ có rocket thả xuống đầu họ.”

Ngày nay, robot quân sự và máy bay không người lái của Nga đều được điều khiển từ xa, nhưng trong tương lai, Nga lên kế hoạch xây dựng “hệ phức hợp robot thông minh”, có nghĩa là các khối robot quân sự sẽ được tăng cường sức mạnh nhờ các hệ thống AI để có thể tự chiến đấu và giết người mà không cần con người vận hành. Thực tế, Ủy Ban Công Nghiệp Quân Sự Nga đã phê chuẩn một kế hoạch tham vọng: tới năm 2030, 30% sức mạnh chiến đấu của Nga sẽ hoàn toàn là các nền tảng robot điều khiển từ xa và điều khiển bằng AI.

Ngoài chiến trường, Nga hi vọng sử dụng AI để tăng cường gián điệp và tuyên truyền. Các cơ quan tình báo của Nga đã tuyển hàng ngàn nhân viên làm việc ngày đêm tạo ra các bài báo và đoạn post trên mạng xã hội mang tin tức giả. Hàng chục triệu “robot” giả làm người thực trên mạng xã hội để đẩy lên các bài tuyên truyền ở Nga và nước ngoài. Các nhà nghiên cứu tại Dự án Nghiên Cứu Tính toán Tuyên Truyền của Học viện Internet Oxford phát hiện ra rằng gần một nửa số tài khoản Twitter bình luận về chính trị Nga đều là robot.

Theo lời khai trước Quốc hội của Nhân viên điều tra đặc biệt của FBI Clint Watts, các robot Nga đã chứng minh chúng rất giỏi trong việc điều khiển phương tiện truyền thông Mỹ phủ đầy tin tức giả và gây ảnh hưởng tới giá chứng khoán của các công ty Mỹ. Nga làm được điều này với các robot khi chỉ sở hữu tự động hóa kỹ thuật số mức nguyên thủy. Nếu sử dụng AI, họ có khả năng làm mọi chuyện tồi tệ hơn rất nhiều. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Washington đã minh họa cho thấy công nghệ AI có khả năng tạo ra video và âm thanh như thật, bắt chước nguyên giọng nói và bề ngoài của bất kỳ ai. Trong tay các cơ quan tình báo của Putin, công nghệ AI có thể gây ra một cơn lũ tuyên truyền và lừa đảo mang tính chiến lược đạt hiệu quả hơn bất kỳ ai từng làm trong lịch sử nhân loại.

Mỹ vẫn đang dẫn đầu trong cả công nghệ AI và robot, dù vị thế này đang bị thu hẹp dần trong 10 năm qua. Tuy nhiên Hoa Kỳ đã cho thấy sự kiềm chế và thận trọng đáng khâm phục. Lệch lạc trong những tin tức gần đây về “lệnh cấm robot sát thủ” thực tế chỉ là, Bộ Quốc Phòng Mỹ đang đổi mới một chính sách nhằm ngăn vũ khí tự động khỏi việc bị bàn quyết có nên cho sử dụng thứ nguy hiểm đó hay không.

Nga có từng thông qua một chính sách nào như thế không? Không chắc. Là nhà lãnh đạo cao nhất của một quốc gia có dân số đang giảm dần và một nền kinh tế đang suy yếu, không khó hiểu tại sao Putin muốn công nghệ có thể tập trung quyền lực trong tay một số ít người. Putin biết đất nước của ông không có khả năng trở thành người thống trị thế giới bằng cách đi tiên phong trong sự phát triển công nghệ AI, vì thế Nga đơn giản phải dẫn đầu trong ứng dụng tàn nhẫn của nó.

Gregory C. Allen
Dịch từ http://edition.cnn.com/2017/09/05/opinions/russia-weaponize-ai-opinion-allen/index.html
Ghi chú: Gregory C. Allen là người cộng tác tại Center for a New American Security (Trung Tâm An Ninh Hoa Kỳ Mới). Tháng 7 năm 2017, bài báo của ông “Trí tuệ nhân tạo và An ninh quốc gia” được Havard Belfer Center for Science and International Affairs xuất bản.