Để kiểm tra trí thông minh của con người, thường chúng ta sử dụng các bài kiểm tra như kiểm tra chỉ số thông minh IQ hoặc khả năng tổng hợp SAT. Khi kiểm tra trí tuệ nhân tạo, chúng ta lại thường sử dụng các môn cờ, như cờ ca-rô, cờ vua và cờ vây để thi đấu với các đại kiện tướng.
Nhưng điều gì sẽ xẩy ra khi các chương trình máy tính có thể đánh bại loại người ở tất cả các môn cờ? Đây là câu hỏi mà các chuyên gia trí tuệ nhân tạo phải hỏi sau khi chương trình trí tuệ nhân tạo AlphaGo đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol người Hàn Quốc với tỷ số thuyết phục 4-1 vào giữa tuần này.
Murray Campbell, một nhà nghiên cứu khoa học đến từ IBM và là người đã tham gia phát triển Deep Blue (một chương trình máy tính đầu tiên đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov vào năm 1997), cho biết với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo đã khiến thời kỳ sử dụng môn cờ để kiểm tra nó đã đến hồi kết thúc.
Ông Campbell cho rằng: “Chơi cờ để giải trí và chúng dễ dùng để kiểm tra. Rõ ràng là luôn có người thắng và người thua, và bạn luôn có điểm chuẩn là con người.”. Rồi bạn đặt câu hỏi cho trí tuệ nhân tạo rằng “Bạn có thể làm tốt hơn con người không?”.
Đối với cờ ca-rô, cờ vua và nay là cờ vậy, câu trả lời hiện nay là rất rõ ràng “có”.
Cờ vây, một môn cờ cổ xưa của người Trung Quốc có mức độ phức tạp hơn cờ vua, được xem là môn cờ cuối cùng trong bảng danh sách cờ được đưa ra để thử thách trí tuệ nhân tạo.
Ông Campbell cho rằng các môn cờ là bài kiểm tra hoàn hảo bởi nó luôn có luật rõ ràng và không có gì ẩn dấu đằng sau những người chơi. Trong thế giới thực có nhiều thứ hỗn độn và nhiều điều chưa được biết đến. Vậy điều gì sẽ đến tiếp theo để kiểm tra trí tuệ nhân tạo? Câu trả lời dường như là sự hỗn độn.
Theo giáo sư Tuomas Sandholm, đến từ trường Đại học Carnegie Mellon và nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, thì sau khi trí tuệ nhân tạo đã chinh phục được các chuyên gia trong các trò chơi có “đầy đủ thông tin”, tức người chơi này có thể nhìn được đối thủ của mình đang làm gì, sẽ đến giai đoạn chơi các trò chơi mà “thông tin về trò chơi là không đầy đủ” như đánh bài.
Các môn cờ thường được lựa chọn cho một thách thức cụ thể mà các nhà nghiên cứu muốn chương trình trí tuệ nhân tạo của họ có thể vượt qua. Các trò chơi như cờ vây, chương trình máy tính sẽ thực hiện thông qua việc nghiên cứu các trận đấu trước đó để lựa chọn bước đi tiếp theo. Tuy nhiên, đối với các môn chơi khác như chơi bài thì sẽ không biết đối thủ đang có những quân bài nào khi ra quyết định bước đi tiếp theo.
Giáo sư Sandholm cho biết những thành quả hiện nay và sau này đều có thể ứng dụng trong thực tế. Đối với môn chơi có đầy đủ thông tin, trí tuệ nhân tạo có thể giúp con người tìm kiếm trên một cơ sở dữ liệu lớn, thực hiện tính toán và mô hình hóa. Trong môn chơi mà thông tin không đầy đủ, nó có thể sử dụng các tình huống khi một số yếu tố thông tin không rõ ràng, như tìm kiếm, an ninh mạng hay đấu thầu, và thậm chí cả kế hoạch hóa cho chăm sóc y tế.
Một số chuyên gia về người máy tin rằng sẽ có một ngày khi trí tuệ nhân tạo có thể xử lý các vấn đề phức tạp hơn như thuật toán điều khiển môi trường xung quanh và đưa nó vào sống trong một thế giới mở.
“Đây là vấn đề tiếp theo”, ông Thomas Johnson, người sáng lập công ty Motion Figures, một công ty khởi nghiệp để đưa người máy và trí tuệ nhân tạo vào các trò chơi cho biết. “Thách thức này sẽ đưa các thuật toán trí tuệ nhân tạo đến với môi trường thực tế mở, nơi mà các quy định không có sẵn, và yêu cầu phải thừa nhận nó để thành công.”
Ông Johnson lấy cuộc thi DARPA như là một minh họa khi người máy và trí tuệ nhân tạo được kiểm tra trong thế giới thực. Cuộc thi DARPA yêu cầu các nhà nghiên cứu làm ra các người máy có thể đi lên và đi xuống các quả đồi, người máy có thể ngã hoặc phải loạng choạng như tập đi.
“Đối với chúng ta thì việc cân bằng và quan sát thì không là vấn đề,” ông cho biết. “Nhưng đối với robot, để đi lên và đi xuống quả đồi yêu cầu phải đưa ra nhiều quyết định phức tạp theo thời gian thực, và điều này là thực sự khó để thực hiện.”
Và còn nhiều hơn thế nữa để người máy có thể kiểm soát được môi trường xung quanh.
Những thuật toán như AlphaGo chỉ biết chơi cờ vây như thế nào. Ông Oren Etzioni, CEO của Viện nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Allen, tin rằng bước tiếp theo cho trí tuệ nhân tạo là học để chơi (và giành thắng lợi) bất kỳ trò chơi nào. Hoặc như Viện nghiên cứu của ông đang thực hiện là đưa trí tuệ nhân tạo vào các kỳ kiểm tra chuẩn mực như kiểm tra IQ, SAT hoặc thực hiện tám bước kiểm tra khoa học.
Ông Etzioni cho rằng phần khoa học của người máy hiện nay chưa thực sự phức tạp.
Ngoài ra, đối với người máy thì không khó để nó có thể nhớ và đưa ra các dữ liệu. Nhưng sẽ rất khó để người máy có thể ứng dụng trí thức của nó vào các tình huống trong cuộc sống hàng ngày.
“Các câu hỏi để kiểm tra trí tuệ nhân tạo vẫn chưa đến mức yêu cầu phải đưa ra một định nghĩa như định nghĩa về lực hấp dẫn hay một công thức, nhưng cần mô tả các tình huống thực của cuộc sống,” Etzioni cho biết. “Chẳng hạn, ‘Ở đây đang có một quả bóng lăn xuống một quả đồi.’ Thì nghịch lý là rất khó cho máy tính và rất dễ cho con người là làm sao để từ các dữ kiện để nói ra ‘quả bóng đang lăn xuống đồi’?”
Rõ ràng là không thiếu các tiêu chuẩn và bài kiểm tra sau khi trí tuệ nhân tạo đã thắng nhà vô địch thế giới về cờ vây. Và ở đây vẫn còn chưa đưa vào những loại kiểm tra khác cho trí tuệ nhân tạo như cảm xúc, nhận dạng giọng nói hay hiểu ngoại ngữ.
Ông Johnson cho hay: “Đây là một lĩnh vực rất thú vị khi tham gia. Tôi nghĩ nó là đáng kinh ngạc và nó làm tôi phải dừng lại và suy nghĩ điều gì sẽ đến đối với trí tuệ nhân tạo sau 10, 20 năm nữa.”
