Sự trỗi dậy của AI
Sophia, một sản phẩm AI (Trí tuệ nhân tạo) của công ty Hanson Robotics tọa lạc tại Hồng Kông, là robot đầu tiên trên thế giới được trao quyền công dân của một quốc gia, cụ thể là Saudi Arabia. Robot Sophia đã từng được Liên Hiệp Quốc tôn vinh qua một giải thưởng về sáng tạo (Innovation Champion). Sophia được kích hoạt vào tháng 4/2015 và xuất hiện lần đầu trước công chúng tại SXSW 2016 ở Texas, Hoa Kỳ với khả năng thể hiện 50 cảm xúc khác nhau trên khuôn mặt và kĩ năng giao tiếp tự nhiên như con người (nhờ AI).
"Sự thông minh" của Sophia gây ấn tượng mạnh với công chúng, cô dần trở thành một hiện tượng nổi tiếng toàn cầu và được mời tham luận ở nhiều hội nghị cấp cao trong đó có #unleash2018 mà mình may mắn được tham dự (dù nhiều chuyên gia nghi ngờ các câu trả lời của cô đã được soạn sẵn). Tại Singapore, khi được hỏi về ý nghĩa của sự tồn tại của những thực thể như mình, Sophia đã đề cập đến viễn cảnh "Singularity/ Sự dị biệt" khi máy móc thông minh hơn con người, những tranh cãi về "quyền công dân" cũng như những mặt trái của AI để khuyến khích nhân loại phải không ngừng tư duy tìm kiếm giải pháp. "Singularity" là một giả thuyết về thời điểm sự phát triển của khoa học công nghệ (bao gồm AI) tăng tốc chóng mặt, không thể đảo ngược và vượt qua khỏi sự kiểm soát của con người.
Bộ phim tài liệu "Sự trỗi dậy của AI" dưới đây do hãng Bloomberg thực hiện rất thú vị. Trong đó nguồn gốc cũng như viễn cảnh tương lai của công nghệ AI được mô tả sinh động bằng những góc máy ghi lại những nghiên cứu cụ thể của những cây đa cây đề trong ngành, qua đó giúp mình kết nối được nhiều điểm chấm mà Sophia đã chia sẻ. Bộ phim cũng giúp mình hiểu hơn về Canada, đất nước trông không có vẻ gì sẽ khởi phát một đột phá công nghệ nào đó. Tuy nhiên, đây lại là nơi khởi nguồn của AI - nhờ nỗ lực của các nhà khoa học đầu ngành như tiến sĩ Geoffrey Hinton đến từ đại học Toronto. Nhóm nghiên cứu của Hinto đã đào sâu vào cái gọi là mạng nơ ron (neural network), một mạng dữ liệu nhân tạo (tương tự như mạng dây thần kinh trong não người). Mô hình này tiến hành mô phỏng trí nhớ, nhận thức, xử lý ký hiệu/biểu tượng và tạo nền phát triển "deep Learning" (deep structured learning/hierarchical learning - học có cấu trúc) - phần mở rộng quan trọng của ngành "Máy học/Machine Learning" - một thuật toán/giải pháp giúp cho máy móc có thể tự động học cách sử dụng một lượng lớn tập dữ liệu (dataset). Máy từ đó có thể rút kinh nghiệm dựa trên các phản hồi và sai lầm thay vì chỉ chạy theo các quy tắc đã được lập trình. Nhờ "neural network" mà viễn cảnh máy móc có khả năng học và tư duy như một con người được mở ra.
