Các thế hệ trí tuệ nhân tạo - lộ trình phát triển và triển vọng

Vào giữa thế kỷ XVII, khi nhân loại chưa có khái niệm về máy tính thì trong xã hội đã có một câu hỏi triết học: "Trí tuệ là gì? Liệu trí tuệ có thể được tách khỏi bộ não sinh học để tồn tại trong một hệ thống nhân tạo hay không?"

Đến thế kỷ XVIII, Gotifried Wilhelm Lebniz đã từng hình dung tới một "cỗ máy lý luận" (Calculus ratiocinator) - một thiết bị mà con người có thể dùng để giải quyết tranh luận bằng tính toán, thay vì chỉ bằng lập luận chủ quan.

Sang thế kỷ XIX, vào năm 1830, Charles Babbage đã thiết kế một chiếc máy, gọi là "Máy phân tích" (Analytical Engine) trong nó có nhiều yếu tố rất gần với máy tính hiện đại như có bộ nhớ, bộ xử lý và chương trình điều khiển, nhưng nó chưa phải là máy biết suy nghĩ.

Đứng trước vấn đề này, Ada Lovelace cho rằng, máy móc không chỉ có những tính toán số học, mà nó có thể thao tác với các ký hiệu, thậm chí tạo ra âm nhạc nếu được lập trình thích hợp.

Trong giai đoạn 1943-1955, có những ý tưởng nảy sinh như sau:

Năm 1943, Warren McCullock và Watter Pitts xây dựng mô hình neuron nhân tạo đầu tiên trước câu hỏi: "Liệu máy móc có thể suy nghĩ như con người không?"

Năm 1950, Alan Turing công bố bài báo nổi tiếng "Máy tính và Trí tuệ" (Computing Machinery and Intelligence), đồng thời ông đưa ra một trắc nghiệm nhằm đánh giá khả năng tư duy của con người. Trắc nghiệm này được gọi là Phép thử Turing (Turing Test). Đó là phép thử rất nổi tiếng lúc bấy giờ.

Năm 1956, tại Hội thảo khoa học ở Dartmouth (Hoa Kỳ), nhà khoa học máy tính John McCarthy (Mỹ), 1927-2011, đã gọi tư duy của máy là Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) và coi ông là người sáng lập ra bộ môn trí tuệ nhân tạo.

Chúng ta biết rằng, bộ não biết tư duy của con người dựa trên nền tảng mạng tế bào thần kinh (Neuron). Mạng Neuron của người thường có khoảng 86 đến 100 tỷ neuron sinh học. Để phỏng theo mô hình não bộ của người, vấn đề là, trong máy tính phải có mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN). Đó là một mô hình tính toán mô phỏng cách bộ não con người xử lý thông tin.

Trong máy tính, ban đầu mạng neuron nhân tạo chỉ gồm vài chục, vài trăm, vài nghìn rồi tiến tới có hàng nghìn tỷ neuron tùy thuộc vào quy mô mô hình máy tính. Ban đầu, cái máy tính có tư duy đơn giản đã biết chơi cờ Caro. Dần dần, thế hệ máy tính biết chơi cờ thông minh ngày càng tốt hơn.

Ngày 11/5/1997, một trận đấu cờ vua kinh điển đã diễn ra đầy hấp dẫn. Kiện tướng cờ vua Garry Kasparov đã đấu với máy tính Deep Blue. Sau 6 ván đấu, Deep Blue đã thắng chung cuộc Garry Kasparov với tỷ số 3,5-2,5. Trận đấu này đánh dấu bước ngoặt lớn của Trí tuệ nhân tạo.

Chiếc máy tính Deep Blue - kiện tướng Trí tuệ nhân tạo môn cờ vua - của Tập đoàn công nghệ máy tính đa quốc gia (IBM) của Mỹ - hiện được trưng bày tại Bảo tàng Lịch sử Quốc gia Hoa Kỳ Smithsonian (Washington D.C.) và Bảo tàng Lịch sử máy tính ở Mountain View (California). 

Giải thưởng cho trận đấu trị giá 1,1 triệu USD, trong đó máy tính Deep Blue được nhận 700 triệu USD, còn Garry Kasparov nhận 400 triệu USD. Deep Blue sau khi giành danh hiệu Kiện tướng được tháo thành 2 phần: Tháp xử lý 1 được để tại bảo tàng Smithsonian và tháp xử lý 2 để ở bảo tàng Mountain View. 

Ngày nay, nhân loại tiến bộ ở Thế kỷ XXI vẫn luôn tri ân những nhà khoa học máy tính và khoa học AI như Warren McCulloch, Walter Pitts với "Phép tính logic của các ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh" và các mạng neuron nhân tạo (1943), John Tukey dùng "bit" để chỉ một chữ số nhị phân như một đơn vị thông tin lưu trữ trong máy tính (1947), Donald Hebb với lý thuyết học tập liên quan các mạng neuron (1949), Claude Shannon với cách lập trình máy tính chơi cờ vua (1950), Arthur Samuel trong việc lập chương trình chơi cờ Caro của máy tính (1952), chương trình "Logic Theorist" của Herbert Simon và Allen Newell (1955), Frank Rosenblatt với mạng Perceptron, mạng neuron nhân tạo trên một mạng học tập máy tính (Computer Learning Network - CLN, 1957)...

Tính từ năm 1956, khi tư duy của máy tính chính thức được gọi là Trí tuệ nhân tạo tới hiện tại (2026), chúng ta thấy có những thế hệ Trí tuệ nhân tạo (AI) sau:

- Năm thế hệ AI (từ AI 1.0 đến AI 5.0) là những AI hiện thực, đã và đang hiện diện trong xã hội loài người. Tuy trình độ của 5 loại hình này được nâng lên dần, nhưng tác dụng bản chất của chúng là làm tăng năng lực xử lý công việc của con người. Chúng có năng lực nhất định, nhưng cho đến năm 2026, AI chưa có năng lực tư duy vượt trội con người hiện thực.

- Hai thế hệ AI sau đó (AI 6.0 - AI 7.0) là 2 loại hình AI tiềm năng, sẽ xuất hiện và phát triển với tư cách là phạm trù tương lai. Những nhà khoa học về máy tính và trí tuệ nhân tạo dự báo rằng, 2 loại hình AI này sẽ làm thay đổi bản chất lao động trí tuệ của con người, góp phần tạo ra mô hình con người của kỷ nguyên số, chuyển dần xã hội số sang xã hội thông minh.

Trong những năm sắp tới, tính từ năm 2026 trở đi, AI cộng sinh và AI tổng quát sẽ trở thành công nghệ chiến lược gắn kết chặt chẽ với sức mạnh của các quốc gia.

Chúng ta cần có ít phút để nhận thức vai trò của từng loại hình AI trong phát triển xã hội.

1. Symbolic AI (Trí tuệ nhân tạo biểu tượng)

Symbolic AI có những tác động đối với sự phát triển xã hội như sau:

Đưa tri thức con người vào máy móc: Chuyển kinh nghiệm chuyên gia, luật pháp, quy trình khoa học, kiến thức y học, quy tắc quản lý thành các hệ thống có thể lưu giữ và sử dụng.

Đặt nền móng cho xã hội trí thức: Bảo đảm mọi trí thức không chỉ nằm trong đầu con người, mà còn được biểu diễn, tổ chức, chia sẻ trong các hệ thống nhân tạo. Từ đó làm tiền đề cho việc hình thành các cơ sở dữ liệu, mạng Tri thức (Knowledge graph), công cụ tìm kiếm thông minh và tạo trợ lý AI.

Tạo ra khả năng suy luận của máy: Giúp máy tìm kiếm thông tin bằng cách áp dụng các quy tắc, phân tích các quan hệ nhân quả và giải thích quyết định.

Thay đổi cách con người nhìn trí tuệ: Trí tuệ không chỉ ghi nhớ nhiều thông tin, mà còn là khả năng tổ chức khái niệm và suy luận.

Là nền móng tạo AI hiện đại, nhất là tiến tới xây dựng dạng AI cộng sinh.

2. Expert System AI (Trí tuệ nhân tạo hệ chuyên gia)

Tác dụng của loại hình Expert System AI là hỗ trợ con người trong từng hệ thống chuyên môn, cụ thể là:

Chẩn đoán y tế: Giúp bác sĩ tìm ra bệnh và đề xuất phác đồ điều trị qua các triệu chứng.

Hỗ trợ tài chính: Đánh giá rủi ro cho vay, phân tích tín dụng và đưa ra quyết định đầu tư.

Bảo trì công nghiệp: Dự đoán hỏng hóc máy móc và giám sát dây chuyền sản xuất tự động.

Giải đáp chuyên môn: Lưu trữ tri thức có giá trị cao cho các chuyên gia đầu ngành để đào tạo hoặc để tra cứu khi cần.

3. Machine Learning AI (Trí tuệ nhân tạo học máy)

Tác dụng chính của Machine Learning AI là:

Tự động hoá tác vụ: Xử lý các công việc lặp đi lặp lại với tốc độ nhanh và độ chính xác cao.

Cá nhân hoá trải nghiệm: Gợi ý phim trên Netflix, sản phẩm trên sàn thương mại điện tử hoặc bài hát dựa trên sở thích cá nhân.

Phân tích dữ liệu lớn: Rút ra các thông tin quan trọng từ kho dữ liệu khổng lồ để hỗ trợ con người ra quyết định.

Nhận diện hình ảnh và giọng nói: Hỗ trợ mở khoá khuôn mặt, tìm kiếm bằng giọng nói hoặc xe ô tô tự lái.

Dự báo xu hướng: Dự đoán nhu cầu mua sắm của khách hàng hoặc biến động thị trường tài chính.

Chăm sóc khách hàng: Dùng Chatbot thông minh trả lời tin nhắn 24/7.

Phát hiện gian lận: Quét các giao dịch ngân hàng bất thường để kịp thời ngăn chặn kẻ gian.

4. Deep Learning AI (Trí tuệ nhân tạo học sâu)

Tác dụng cốt lõi của Deep Learning AI là xử lý số liệu lớn, nhận diện hình ảnh/giọng nói và tự động hoá các tác vụ thông minh. Cụ thể là:

Xử lý hình ảnh và Video: Nhận diện khuôn mặt, xe tự lái, phân tích phim ảnh hoặc Camera an ninh.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Dịch thuật tự động, trợ lý ảo (Siri, Google Assistant), phân tích cảm xúc khách hàng qua văn bản.

Y tế và chẩn đoán bệnh: Phân tích ảnh chụp X-quang, MRI để phát hiện dấu hiệu ung thư hoặc dự đoán bệnh sớm.

Tự động hoá nâng cao: Giảm bớt sức lao động thủ công trong các dây chuyền sản xuất, tài chính và thương mại điện tử.

5. Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh)

Generative AI có tác dụng rộng rãi trong việc tạo văn bản, thiết kế hình ảnh/video và hỗ trợ lập trình. Tác dụng cụ thể là:

Sáng tạo nội dung và marketing: Soạn email, viết blog, làm nội dung quảng cáo, dịch thuật, vẽ tranh, thiết kế đồ họa 3D, dựng Video, tạo giọng nói và câu lệnh.

Lập trình và công nghệ: Tự động lập các đoạn mã lập trình, tìm lỗi (debug) và tìm cách tối ưu code cho lập trình.

Hỗ trợ khách hàng: Vận hành các Chatbot thông minh trả lời tự động 24/7 với văn phong tự nhiên như con người.

Y tế và nghiên cứu: Phát triển thuốc, tạo ra các chuỗi protein mới, rút ngắn thời gian nghiên cứu dược phẩm và điều trị bệnh.

Hiện nay trong sản xuất, kinh doanh, dịch vụ và sinh hoạt hàng ngày, con người kết nối và tương tác với AI qua những Trợ lý ảo.

Trợ lý ảo là một phần mềm thông minh dùng trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để giúp con người làm việc, tìm kiếm thông tin và thực hiện các mệnh lệnh.

Các trợ lý ảo Trí tuệ nhân tạo tạo sinh thường gặp:

Các trợ lý ảo Chatbot độc lập

ChatGPT: Xử lý văn bản; Tóm tắt và tổng hợp tài liệu; Lập trình và kỹ thuật; Hỗ trợ tư duy.

Google Gemini: Tóm tắt tài liệu và văn bản các hội nghị; Soạn thảo và tìm kiếm thông tin trong Gmail, Google Drive; Xử lý đa phương thức (Hiểu, làm việc với văn bản, hình ảnh, mã nguồn và âm thanh).

Các trợ lý ảo tích hợp trên mạng xã hội và hệ sinh thái

Meta AI: Trò chuyện và trả lời câu hỏi; Tóm tắt nội dung các đoạn tin, cung cấp kiến thức đa lĩnh vực; Trò chuyện...

Copilot: Xử lý văn bản và sáng tạo nội dung (Soạn thảo email, viết báo cáo, tóm tắt tài liệu, tạo hình ảnh và ý tưởng mới); Hỗ trợ công việc văn phòng (Excel, Power Point, Teams); Lập trình và hỗ trợ kỹ thuật (Gợi ý mã nguồn, tra cứu thông tin).

Các trợ lý nội địa Việt Nam

AI Hay: Tra cứu và hỏi đáp thông tin, hỗ trợ học tập, xử lý nội dung số.

Kiki AI: Hỗ trợ lái xe an toàn, tương tác giải trí và thông tin.

Hiện tại, rất nhiều người đang tương tác với AI tạo sinh, nhưng với AI cộng sinh và AI tổng quát thì chúng ta chưa hình dung rõ bởi vì chúng chưa hiện diện trong đời sống.

1. Những năng lực cốt lõi của con người trong kỷ nguyên số với sự hiện diện của Generative AI

Trong kỷ nguyên số với sự hiện diện của Generative AI, con người không thể tích luỹ thêm tri thức hơn AI, mà phải có những năng lực cốt lõi để tương tác với AI.

Những năng lực cốt lõi đó là:

Năng lực đặt câu hỏi và xác định vấn đề (Questioning - Problem Framing). Con người lúc này không phải là "biết nhiều nhất", mà là biết "nhìn ra" câu hỏi xoay quanh "Vấn đề sắp diễn ra?", "Vấn đề thực sự nằm ở đâu?" và "Điều gì đáng để giải quyết?".

Thực chất của năng lực này là phát hiện những vấn đề mới của xã hội.

Năng lực tư duy hệ thống và tư duy chiến lược (Systems - Strategic Thinking).

Đó là năng lực nhận thấy xu hướng dài hạn, những hệ quả sẽ xảy ra và những giá trị cần bảo vệ.

Thực chất của năng lực này là có tầm nhìn (Vision) tới viễn cảnh sắp bước tới.

Năng lực sáng tạo và đồng sáng tạo với AI (Human - AI Co - creation)

Vấn đề không phải là năng lực tìm kiếm mà là tìm "đối tượng sáng tạo". Muốn vậy, con người phải cần biết hình thành những ý tưởng, dắt dẫn quá trình sáng tạo, đánh giá và hoàn thiện sản phẩm do AI tạo ra.

Thực chất của năng lực này là biết cộng sinh với AI.

Năng lực tư duy phản biện và thẩm định sự thật (Critical Thinking)

Con người lúc này là phải có khả năng kiểm chứng nguồn tin, nhận diện thiên lệch và phân biệt thông tin, dữ liệu và tri thức.

Thực chất của năng lực này là có được niềm tin vào hướng đi và tập trung giải quyết. Niềm tin đúng đắn trở thành tài sản trí tuệ.

Năng lực đạo đức, trách nhiệm và lòng nhân ái (Ethical - Human Values).

Năng lực này AI khó thay thế, vì phải quyết định: Công nghệ phục vụ mục tiêu gì? Điều gì nên làm và không nên làm? Thành tựu mang lại có ích gì cho nhân dân?

Thực chất của năng lực này là quyết đoán và dám chịu trách nhiệm.

Năng lực học tập suốt đời và thích nghi (Lifelong Learning - Adaptability)

Đây là năng lực tích lũy kiến thức mới để bắt kịp những thay đổi hệ thống kiến thức và nghề nghiệp liên tục diễn ra. Con người phải tái tạo bản thân thường xuyên.

Thực chất của năng lực này là học cái mới phải rất nhanh.

Năng lực xây dựng ý nghĩa và minh triết (Meaning - Wisdom).

Đây là tầng cao của năng lực trong kỷ nguyên số: Con người tồn tại ra sao, xã hội sẽ đi về đâu và cuộc sống sẽ tốt đẹp ra sao.

Thực chất của năng lực này là nhìn thấy những giá trị mới của cuộc sống xã hội.

Trong kỷ nguyên số, con người phải kết hợp tri thức nhân loại với trí tuệ nhân tạo để phát hiện vấn đề mới, kiến tạo giá trị mới vì lợi ích lâu dài của con người.

2. Dự báo những năng lực cốt lõi khi xuất hiện AI cộng sinh

Dựa vào ý kiến tư vấn của ChatGPT, tôi tóm tắt 6 năng lực cần có của con người như sau:

- Năng lực định hướng trí tuệ (Intelligence Direction)

- Năng lực kiến tạo tầm nhìn (Vision Creation)

- Năng lực hợp nhất tư duy người - máy (Human - AI Symbiosis)

- Năng lực sáng tạo bậc cao (Deep Creativity)

- Năng lực đạo đức và trách nhiệm (Civilizational Ethics)

- Năng lực vượt lên chính mình (Self-transcendence)

Triển khai những dự báo này của AI ngay bây giờ là còn sớm. Cần xem AI cộng sinh sẽ có những trợ lý ảo nào vượt trội mà AI tạo sinh đang có.

Hệ thống giáo dục hiện đã quá lỗi thời so với tốc độ phát triển của AI. Chúng ta vẫn quanh quẩn với mục tiêu "học để đi thi" và tư duy vị bằng cấp quá đóng băng. Bởi những kỳ thi tài năng vẫn cứ lặp lại theo một chu kỳ nào đó. 

Thế hệ trẻ tương lai cần gì? Theo ý nghĩ chủ quan của tôi, thế hệ Alpha, và sau đó là Beta, sẽ không hoan nghênh phương thức giáo dục hôm nay. Cuộc sống tương lai với tầm nhìn 10 năm (2026-2035) của 2 thế hệ này đòi hỏi giáo dục phải cho những công dân này năng lực:

- "Học để tư duy sáng tạo" (Learning for creative thinking), chứ không phải học để biết nhằm thành công trong ứng thí.

- Học để có năng lực đối thoại với AI (AI literacy).

- Học để có năng lực kiến tạo tri thức mới

- Học để có năng lực phán đoán và trách nhiệm đạo đức.

- Học để biết cách "học tập suốt đời".

- Học để có tầm nhìn xa và thông thái.

Khi con người học mà không vượt qua bản thân thì sẽ không thể có chỗ đứng trong kỷ nguyên số với sự hiện diện của AI tạo sinh.

Link nội dung: https://congdankhuyenhoc.vn/cac-the-he-tri-tue-nhan-tao-lo-trinh-phat-trien-va-trien-vong-179260805151217033.htm