[ToMo] Trẻ Em, Sáng Tạo và Chìa Khóa Thực Sự của Trí Thông Minh

Gần đây, một nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Trí Tuệ Nhân Tạo Berkeley đã dẫn cậu con trai 4 tuổi đi dạo trong khuôn viên trường. Cậu bé ngạc nhiên khi nhìn thấy tháp đồng hồ nổi tiếng và nói: “Ở trên kia có một chiếc đồng hồ”.

Nếu bạn hỏi một hệ thống Trí Tuệ Nhân Tạo về lý do có một chiếc đồng hồ ở đỉnh tháp, bạn sẽ nhận được câu trả lời dễ đoán và không thú vị. GPT-3, một trong những mô hình ấn tượng nhất, sẽ trả lời rằng: “Có một chiếc đồng hồ trên đỉnh tháp vì đó là một tháp đồng hồ” hoặc “Đồng hồ ở đỉnh tháp để xem giờ”.

Ban đầu, so sánh giữa một đứa trẻ 4 tuổi và Trí Tuệ Nhân Tạo có vẻ không thích hợp. Mặc dù thế giới của trẻ em với những bức tranh vẽ tay và những bữa tiệc trà trong tưởng tượng dường như xa xôi so với thế giới công nghệ của Silicon Valley, thì sự toả sáng của những đứa trẻ có thể không kém cạnh so với những cỗ máy đắt tiền, ngay cả khi chúng chưa thể hoàn toàn cạnh tranh với người lớn.

Tuy nhiên, vào năm 1950, Alan Turing, người phát minh ra máy tính hiện đại, đã chỉ ra lý do tại sao trẻ em có thể là một mô hình tốt cho Trí Tuệ Nhân Tạo thực sự thông minh. Trong bài báo của mình về 'Máy Tính và Trí Thông Minh', ông đã giới thiệu bài kiểm tra “Turing” nổi tiếng. Nếu một máy có thể mô phỏng một cuộc trò chuyện của người lớn một cách thuyết phục, thì có thể coi máy đó là thông minh. Tuy nhiên, Turing đề xuất một bài kiểm tra khác và thách thức hơn: “Thay vì cố gắng tạo ra một chương trình mô phỏng suy nghĩ của người lớn, tại sao không thử tạo ra một máy mô phỏng suy nghĩ của trẻ em?”.

Gần đây, các nhà nghiên cứu Trí Tuệ Nhân Tạo đã bắt đầu hợp tác với các nhà tâm lý học để hiểu rõ hơn về các dạng trí thông minh giúp chúng ta học hỏi nhiều hơn. Ý tưởng này đã tồn tại từ lâu trong lịch sử khoa học nhận thức. Các mô hình mạng nơ-ron thập kỷ 80 và các mô hình sinh tồn thập kỷ 2000 đã thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà tâm lý học và các nhà khoa học máy tính. Gần đây, sự phục hồi của trí tuệ nhân tạo đã mở ra những khía cạnh mới và hấp dẫn trong việc hợp tác. Phòng thí nghiệm của tôi tại Berkeley tham gia vào chương trình Machine Common Sense để kiểm tra xem liệu hệ thống Trí Tuệ Nhân Tạo có thể học được những kỹ năng thông thường mà chúng ta coi là tự nhiên ở trẻ em không.

Các dự án này đã giúp chúng tôi nhận thức được sự khác biệt sâu sắc giữa Trí Tuệ Nhân Tạo và trẻ em. Các hệ thống tiên tiến như GPT-3 hoặc Dall-E hoạt động bằng cách trích xuất các mẫu thống kê từ dữ liệu khổng lồ, sử dụng hàng trăm nghìn từ và hình ảnh trên internet. Mặc dù chúng có thể dự đoán rất chính xác, nhưng chúng không thể tổng quát hóa những ví dụ mới nếu chúng khác biệt so với những gì chúng đã học.

Ngược lại, trẻ em tiếp xúc với nhiều nguồn dữ liệu hơn. Chúng học từ những trải nghiệm tương tác thực tế với con người, động vật và vật thể. Thông tin mà trẻ em nhận được không kiểm soát nhưng ngẫu nhiên và tình cờ. Do đó, trẻ em có khả năng khái quát hóa những trường hợp mới như ví dụ về tháp đồng hồ.

Làm thế nào trẻ em làm được điều này? Có hai phương pháp kỹ thuật quan trọng để trẻ em có thể vượt xa kiểu trích xuất số liệu thống kê tiêu chuẩn của máy học. Thứ nhất, trẻ em xây dựng các mô hình trừu tượng về thế giới xung quanh - những lý thuyết trực quan về vật lý, sinh học và toán học cũng như thế giới tâm lý và xã hội. Thứ hai, trẻ em là những người học chủ động và tích cực thử nghiệm, không chỉ hấp thu thông tin một cách thụ động mà còn khám phá thế giới xung quanh họ.

Phần thứ hai của câu đố là sự khám phá. Trẻ em là những học viên tích cực, không chỉ hấp thu thông tin mà còn tự thử nghiệm và khám phá. Chúng không chỉ làm quen với mọi thứ mà còn thách thức bản thân và tìm kiếm tri thức mới. Ví dụ, trẻ em có khả năng tìm ra giải pháp sáng tạo cho những vấn đề phức tạp như tháp đồng hồ.

Có một loại khám phá đặc biệt phù hợp với sự sáng tạo của trẻ em, đó là khám phá nội tâm hơn là ngoại cảnh. Trẻ em thường nghĩ ra những ý tưởng mới và không ngờ tới, nhưng lại có lý. Điều này thách thức hơn với máy học hiện đại, vì chúng khó có thể tạo ra những ý tưởng đột phá như trẻ em. Một trong những nhiệm vụ khó khăn với máy tính là tạo ra những hệ thống có khả năng tìm ra giải pháp sáng tạo cho những vấn đề phức tạp.

Việc thiết kế máy học có khả năng học như trẻ em là một dự án thú vị đối với các nhà tâm lý học, bởi vì nó giúp chúng ta nhận ra sức mạnh và sự bí ẩn của tâm trí trẻ em. Chúng ta cần kết hợp các mô hình và phương pháp khám phá giống như trẻ em vào hệ thống AI để giải quyết những vấn đề phức tạp. Một trong những thách thức lớn là tạo ra các robot có khả năng tương tác mạnh mẽ với thế giới thực, và việc này cũng đòi hỏi sự sáng tạo và khám phá như trẻ em.

Chắc chắn mọi nỗ lực để tạo ra các chuyên gia AGI - trí tuệ nhân tạo tổng hợp có khả năng sánh ngang với con người đều có thể giải quyết vấn đề. Tuy nhiên liệu AGI có phải là mục tiêu của chúng ta? Có lẽ không. Có thể có cách tốt hơn để suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo, đó là tạo ra công nghệ bổ sung cho trí tuệ của con người hơn là cạnh tranh với nó. Và một lần nữa, cần phải xem xét sự đối lập giữa mô hình ngôn ngữ và trẻ em 4 tuổi.

Công nghệ văn hóa, mặc dù không thông minh như con người, nhưng lại quan trọng đối với trí thông minh của con người. Như nhà tâm lý học Joseph Henrich đã luận rằng những khả năng văn hóa này là để truyền đạt thông tin từ thế hệ này sang thế hệ sau và là yếu tố chính trong quá trình tiến hóa thành công của chúng ta. Công nghệ mới giúp việc truyền tải văn hóa dễ dàng và hiệu quả hơn là nguồn động lực lớn nhất cho sự tiến bộ của loài người. Tuy nhiên, như các công nghệ quyền lực khác, chúng cũng có thể nguy hiểm. Socrates đã cho rằng viết lách là một ý tưởng rất tệ. Ông nói: “Bạn không thể đối thoại với Socrates bằng văn bản như trong lời nói và mọi người có thể tin rằng mọi thứ là sự thật là bởi chúng được viết ra” và ông đã đúng. Công nghệ đã tạo ra những nội dung tốt như những tờ rơi của Benjamin Franklin về nền dân chủ, nhưng cũng tạo ra những nội dung xấu như trên Twitter và Facebook, góp phần tạo ra khía cạnh tệ nhất của cuộc cách mạng Pháp. Vậy nên, những tóm tắt về suy nghĩ của những người đi trước, bất kể từ sách, thư viện hay internet, đều thừa kế những sai sót đó. Và điều này cũng có thể đúng với các mô hình AI.

Những nhà tâm lý học nghiên cứu sự truyền tải và tiến hóa văn hóa chỉ ra rằng hiệu quả của tiến bộ văn hóa phụ thuộc vào sự cân bằng tinh tế giữa bắt chước và đổi mới. Bắt chước và học từ thế hệ trước là quan trọng, và nhà tâm lý học phát triển đã chỉ ra rằng ngay cả trẻ sơ sinh cũng giỏi trong việc bắt chước người khác. Các mô hình AI như GPT-3 về cơ bản cũng bắt chước hàng triệu nhà văn. Tuy nhiên, kiểu học đó sẽ không tiến bộ nếu không có khả năng bổ sung cho những đổi mới sáng tạo. Khả năng của mỗi thế hệ trong việc xem xét, thay đổi, từ bỏ, mở rộng và hy vọng cải thiện về kiến thức và kỹ năng của thế hệ trước đó luôn quyết định sự tiến bộ. Kiểu đổi mới sáng tạo đó là đặc điểm của trẻ em và thanh thiếu niên.

Quá trình đổi mới sáng tạo này áp dụng việc tự thiết kế các hệ thống AI. Trong quá khứ, khi chúng ta phát minh ra một công nghệ văn hóa mới, chúng ta cũng tạo ra các tiêu chuẩn, quy tắc, luật pháp và cơ cấu mới nhằm bảo đảm lợi ích của các hệ thống này lớn hơn chi phí. Việc viết, in và thư viện hiệu quả là do chúng ta đã phát minh ra các biên tập viên, quản lý thư viện, luật về vi phạm và các quy định về quyền riêng tư. Sự đổi mới của con người luôn là một phần quan trọng trong việc phát triển các công nghệ văn hóa chúng ta tạo ra.