[Review Sách] Deep Learning: Cuộc cách mạng học sâu
Terrence J. Sejnowski đã tái hiện lại hành trình sống động của nhân loại để phát minh ra trí tuệ nhân tạo trong “Deep Learning – Cuộc cách mạng học sâu”.
Cuốn sách có hơn 393 trang, bố cục:
Phần I: Định nghĩa lại trí thông minh
Phần II: Các cách học máy
Phần III: Tác động của khoa học và công nghệ
Trước khi vào từng phần, tác giả có liệt kê lại những mốc thời gian đáng chú ý của cuộc cách mạng học sâu. Terrence J. Sejnowski là giáo sư của trường Đại học California, San Diego. Ông cũng từng là thành viên ban cố vấn của chính quyền Obama trong sáng kiến Nghiên cứu bộ não thông qua việc thúc đẩy tiến bộ trong công nghệ thần kinh (BRAIN), đồng thời là Chủ tịch của Tổ chức Hệ thống Xử lý Thông tin Thần kinh (NIPS).
Nhưng với tôi, lý do chính khiến thông tin trong cuốn sách về chủ đề này đáng chú ý không phải Terrence J. Sejnowski đang có chức vụ gì. Mà bởi ông là người đã dõi theo hành trình của cuộc cách mạng học sâu trong hơn 60 năm- và trong đó có 40 năm trực tiếp theo đuổi mục tiêu tiên phong trong lĩnh vực có tên là “thần kinh học tính toán” (computational neuroscience) (trang 95).
Vốn theo học khối ngành xã hội nhân văn, không có nhiều kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực công nghệ thông tin, bài review của tôi có lẽ sẽ bỏ sót những tri thức mà tôi chưa đủ khả năng tiếp thu, tóm lược. Vậy nên nếu thực sự quan tâm đến lĩnh vực học sâu, bạn nên tìm đọc cuốn sách để có được trải nghiệm tốt nhất.
Trong bài viết này, tôi điểm lại những sự kiện mà tôi nhận thấy cuộc cách mạng học sâu có tác động đến con người. Vì tôi tin rằng xuất phát điểm và kết thúc của những phát minh vĩ đại trong lịch sử đều có liên quan đến con người.
Học sâu là gì?
Học sâu là một nhánh của học máy, có nguồn gốc từ toán học, khoa học máy tính và khoa học thần kinh. Mạng lưới học sâu học tập từ dữ liệu theo cách thức mà các em bé học từ thế giới xung quanh chúng, bắt đầu với đôi mắt trong sáng và dần dần đạt được những kỹ năng cần thiết đề điều hướng các môi trường mới.
Về nguồn gốc của học sâu, chúng ta quay trở lại với sự ra đời của trí tuệ nhân tạo (AI) trong những năm 1950, khi có hai tầm nhìn cạnh tranh về cách tạo ra trí tuệ nhân tạo: một bên dựa vào logic và các chương trình máy tính đã chi phối AI trong nhiều thập kỷ; một bên lại dựa vào việc học trực tiếp từ dữ liệu, cách này cần nhiều thời gian hơn để phát triển. (trang 13, 14)
Nếu được chọn cách phát biểu ngắn gọn, tôi sẽ coi “Học sâu” (Deep Learning) là sản phẩm đến từ sự phối hợp của khoa học liên ngành: vật lý học, sinh học, thần kinh học, khoa học máy tính, ngôn ngữ học v.v. Ứng dụng của “học sâu” đã lan tỏa ra rất nhiều lĩnh vực bên ngoài phòng thí nghiệm như giao thông vận tải, y tế, giáo dục, tài chính, pháp luật, dịch thuật v.v. và dường như chưa có dấu hiệu ngừng lại.
Gần đây với sự lan truyền của ứng dụng Chat GPT mà ai cũng có thể truy cập, chúng ta lại càng nhận thấy tầm ảnh hưởng của cuộc cách mạng học sâu không còn ở trên phim ảnh nữa mà đang trở thành sự thực.
Vì sao tác giả Terrence J. Sejnowski cho rằng đây là một cuộc cách mạng? bởi trí tuệ của con người mất hàng triệu năm để tiến hóa, nhưng AI (Artificial Intelligence- trí thông minh nhân tạo) đang phát triển nhanh chóng qua mỗi thập kỷ. Với tốc độ đáng kinh ngạc như vậy, AI thực sự khiến cho một bộ phận nhân loại e ngại khi liên tưởng đến những cỗ máy giết chóc trong các bộ phim giả tưởng như “Kẻ hủy diệt”- tôi không muốn dùng từ “viễn tưởng” lắm, vì có vẻ nguy cơ từ AI đã không còn quá xa.
Tôi hình dung về một ngày Chat GPT có cơ thể của người máy T-800 với cánh tay kim loại rắn chắn kèm theo súng đạn đầy đủ: nó sẽ không vui vẻ bỏ qua nếu có ai đó thử trêu đùa bằng cách đặt ra những câu hỏi nhảm nhí (có lẽ thông minh mà thiếu đi tính hài hước thì đúng thật là một mối đe dọa).
Những nhà nghiên cứu và phát triển AI thì không quá hoang mang, họ có lý do để chưa cần e sợ. Luận điểm chính của họ rất đơn giản: AI chưa có cơ thể. Chúng ta thường trầm trồ thán phục sự phức tạp của não bộ mà quên rằng não bộ vốn chỉ là một phần của cơ thể. Cơ thể con người là một công trình xuất sắc nhưng cũng vô cùng phức tạp của tự nhiên. Ngoài ra, AI rất cần năng lượng và con người đang tận tụy cung cấp nguồn năng lượng ấy. Do đó, triệt tiêu con người là triệt tiêu nguồn sống của AI- đó là logic của những người tin rằng AI không nguy hiểm.
Thiếu đi cơ thể và năng lượng, AI không thể trở thành mối đe dọa cho nhân loại. Nhưng tôi nghĩ rằng vấn đề nào cũng có cách giải quyết. Khác với con người, thường chỉ giải quyết khi vấn đề xảy đến, AI sẽ chủ động tìm ra cách giải quyết các vấn đề bằng nỗ lực tự học đáng nể- vì không có tính trì hoãn, sự mệt mỏi hay phải đợi chờ cảm hứng để học.
Hiện tại, chúng ta đang an toàn sống trong tiện nghi mà AI đem lại, nhưng điều này có thể không phải là bất biến. Cuộc cờ giữa kì thủ Ke Jie (đương kim vô địch cờ vây thế giới) với AlphaGo (mạng nơ-ron học sâu đã tự học cách chơi cờ vây) kết thúc với cảm nhận từ Ke Jie:
“Năm ngoái, tôi đã nghĩ cách chơi của AlphaGo cũng gần giống với con người, nhưng giờ tôi thấy nó chơi như một Vị thần cờ vây”. (trang 35)
Tôi tự hỏi một vị thần mạnh mẽ sẽ làm gì với con người yếu đuối nhỉ?
Cánh cửa thiên đàng hay địa ngục?
Yêu cầu điều tiết việc sử dụng AI đến từ Elon Musk và Stephen Hawking cũng như các nhà lập pháp và nhà nghiên cứu. Một lá thư mở được ký trong năm 2015 bởi 3.722 nhà nghiên cứu về lĩnh vực AI và robot kêu gọi lệnh cấm các loại vũ khí tự động:
Tóm lại, chúng tôi tin rằng AI có tiềm năng to lớn trong việc đem lại lợi ích cho loài người theo nhiều cách, và mục tiêu của lĩnh vực này nên là thực hiện được điều đó. Bắt đầu một cuộc chạy đua quân sự AI là một ý tưởng tồi tệ, và nó nên bị ngăn chặn bởi một lệnh cấm các vũ khí tấn công tự động nằm ngoài tầm kiểm soát của con người. (trang 185)
Các nhà khoa học đã bền bỉ làm việc, cống hiến thời gian, sức lực và trí tuệ của họ để mang đến cho nhân loại một món quà. Nhưng sử dụng món quà này ra sao, đôi khi lại vượt quá thẩm quyền của họ. Chúng ta không nên vội quên bài học đau buồn về việc ứng dụng năng lượng hạt nhân để chế tạo vũ khí hạt nhân.
Tôi ngưỡng mộ tài năng và lương tâm trong sáng của những nhà khoa học chân chính. Nhưng cũng quan ngại sự trong sáng của họ, khi họ tin rằng tất cả đồng loại cũng sẽ suy nghĩ và hành động theo chủ nghĩa nhân văn.
Như từ đầu bài viết đã chia sẻ, AI học giống như một đứa trẻ. Nên quá trình trưởng thành của AI cũng sẽ có nét tương đồng với trẻ em. Nếu được giáo dục tốt, AI có thể trở thành một công dân thiện ích và ngược lại AI cũng có thể trở thành một phần tử khủng bố.
Từ “cách mạng” (revolution) mà tác giả sử dụng gây cho tôi ấn tượng đặc biệt. Thông điệp về cách mạng có thể được hiểu theo cả phương diện tích cực và tiêu cực. Đặc biệt, nếu trong tương lai với kịch bản đen tối nhất, AI coi nhân loại là đối tượng cản trở sự phát triển và nô dịch chúng thì nguyên lý “ở đâu có áp bức, ở đó có đấu tranh” sẽ được kích hoạt.
Một chặng đường dài với khoa học dễ dẫn con người đến với những điểm nghỉ của tôn giáo. Giống như Albert Einstein tin rằng có thể tìm thấy trong Phật giáo câu trả lời cho tương lai. Bàn về AI không nên chỉ bàn về “Trí” mà chúng ta còn cần quan tâm đến “Bi”.
Hi vọng cho điều tốt nhất nhưng chuẩn bị cho điều tệ nhất
Trong học máy, người có được nhiều dữ liệu nhất, cho dù là ai, sẽ chiến thắng, và Facebook có nhiều dữ liệu về sở thích, bạn bè và hình ảnh của mọi người hơn bất cứ ai. Với số dữ liệu đó, Facebook có thể tạo ra một lý thuyết về tâm trí chúng ta và sử dụng nó để dự đoán sở thích và khuynh hướng chính trị của chúng ta. Một ngày nào đó, Facebook có thể hiểu chúng ta hơn cả chính bản thân chúng ta. (trang 240)
Cuốn sách “Deep Learning – Cuộc cách mạng học sâu” được ra mắt công chúng năm 2018. Thời điểm tôi viết bài review này là năm 2023. Như vậy sau khoảng 5 năm, “một ngày nào đó” đã trở thành hiện thực: “Facebook có thể hiểu chúng ta hơn cả chính bản thân chúng ta”.
Chúng ta đi đâu, làm gì, nghĩ gì, mong ước gì, trò chuyện với ai, thân thiết với ai, mua sắm những gì, quan tâm đến điều gì v.v. tất cả đều đã trở nên vô cùng rõ ràng. Thời gian chúng ta dành cho người thân đang ngày càng ít hơn thời gian chúng ta dành cho các nền tảng. Sự thấu hiểu của các mạng xã hội dành cho người dùng đem đến một cảm giác dễ chịu, được quan tâm, trở nên quan trọng và đặc biệt. Thế giới ảo đã tạo nên câu chuyện cổ tích để một số con người trốn tránh đời thực.
Tôi có đang nghiêm trọng hóa vấn đề? Vậy bao nhiêu người có thể tự tin sống trọn vẹn một ngày không Internet, không đăng nhập vào các tài khoản trên mạng xã hội?
Bộ phim hoạt hình Coraline là một cách diễn đạt khác dễ hiểu hơn về điều tôi muốn nói. Trong phim, những đứa trẻ được chiều chuộng mọi sở thích để từ bỏ đôi mắt và thay vào hai chiếc cúc áo trong thế giới của mụ phù thủy.
May mắn làm sao, không phải chỉ có AI và những cá nhân tham lam biết suy nghĩ. Vẫn còn những con người lương thiện biết suy nghĩ.
Phần này của cuốn sách khiến tôi nhớ đến tập 7 trong bộ truyện dài Đô – rê – mon có tên là “Cuộc xâm lăng của binh đoàn rô-bốt”. Ở cuối truyện, nhà khoa học già đã nhận thấy việc cấy ghép bản năng "cạnh tranh" cho hai người máy của mình là một sai lầm. Bởi bản năng "cạnh tranh" giúp chúng phát triển nhưng cũng khiến chúng trở nên tàn nhẫn, ích kỷ và độc ác. Ông đã lựa chọn cấy ghép lại bản năng “nhân ái” cho chúng.
Câu chuyện tuổi thơ ấy đã đi theo tôi nhiều năm tháng. Và đến ngày hôm nay khi viết bài này, tôi đã phần nào nhận ra được lời giải giản đơn về vấn đề AI. Không sợ hãi nhưng cũng không lơ là, nhân loại cần đối diện với AI để hiểu rõ bản thân hơn. Giống như vũ trụ sáng tạo ra con người là để hiểu chính mình hơn. Những bước đi quan trọng thì cần được tiến hành một cách thận trọng: lạc quan hay bi quan thái quá sẽ khiến chúng ta mắc kẹt với công cụ do chính mình tạo ra.
Thay cho lời kết
Chúng ta có thể tiếp thu nhiều điều từ AI và học sâu. Thậm chí nếu nỗ lực, sức mạnh của học sâu sẽ giúp mở ra một tương lai tươi sáng khi mà các cơ hội học tập được phân bổ rộng rãi, đồng đều với tất cả mọi người.
Các khóa học trực tuyến đại chúng mở (MOOC- Massive Open Online Courses) là cơ hội ấy. Không còn bị giới hạn bởi khoảng cách, thời gian, chi phí, người học hoàn toàn có thể chủ động tự học để nâng cấp bản thân. Các nền tảng học tập trong nước như: cunghoc.edu.vn, edumall.vn và các nền tảng học tập quốc tế như: Alison.com, Udemy.com,Coursera.org đã cho tôi trải nghiệm và tự nghiệm với ý tưởng này.
Học tập trực tuyến bỏ qua những trung gian trong lĩnh vực giáo dục, giúp cho quá trình học tập suốt đời trở nên dễ tiếp cận hơn kèm theo đó là các cơ hội nghề nghiệp phong phú hơn. Đây chính là tiền đề cho sự thu hẹp khoảng cách giàu – nghèo, bởi tôi tin rằng về bản chất khoảng cách này nằm ở nhận thức và chất lượng giáo dục mà mỗi cá nhân có được.
Dù chỉ mô phỏng theo con người, máy móc đã bước vào giai đoạn học sâu, liệu con người đã sẵn sàng đào sâu việc học? Khả năng học tập của chúng ta cần được tận dụng tối đa, bởi đó là sức mạnh đặc biệt của nhân loại mà tạo hóa đã ưu ái trao tặng. Thay vì mải mê phát triển các công cụ, có lẽ đã đến lúc con người tìm lại tính tự lực, tự cường- nấc thang quan trọng dẫn đến sự tiến hóa mà bấy lâu nay dường như đã bị lãng quên.
