“Máy móc có thể suy nghĩ được không?” Alan Turing hỏi vào năm 1950. Đúng vậy, họ có thể làm được, nếu con người không thể phân biệt được sự khác biệt giữa máy tính và con người. Bài kiểm tra Turing có ảnh hưởng lớn nhưng bị chỉ trích rộng rãi đã trở thành một trong những khái niệm quan trọng nhất trong triết lý AI.
Bảy mươi năm sau, các ứng dụng AI đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và thậm chí còn đánh bại con người trong một số lĩnh vực. trò chơi điện tử thử thách nhất thế giới. Tuy nhiên, hiện đại AI yếu vì các nhiệm vụ theo miền cụ thể hẹp sẽ hạn chế sự thành công của nó. Nói cách khác, ngay cả khi AI đánh bại Garry Kasparov trong môn cờ vua, nó cũng không thể đánh bại anh ta trong các lĩnh vực hoạt động khác của con người.
Làm thế nào để vượt qua bài kiểm tra Turing?
Đặt máy tính (A) và con người (B) ở một bên và người đánh giá (C) ở phía bên kia. Nếu người đánh giá (C) không thể nhận ra ứng viên nào là con người và ứng viên nào là máy tính sau một loạt câu hỏi thì máy tính đã vượt qua bài kiểm tra Turing thành công.
Máy tính vượt qua bài kiểm tra nếu người đánh giá (C) quyết định sai thường xuyên khi trò chơi được chơi bằng máy tính (A) cũng như khi anh ta quyết định sai khi trò chơi được chơi với con người (B).
Cho đến nay, chưa có AI nào vượt qua bài kiểm tra Turing, nhưng một số đã đạt được kết quả khá gần.
Năm 1966, Joseph Weizenbaum (nhà khoa học máy tính và giáo sư MIT) đã tạo ra ELIZA, một chương trình tìm kiếm các từ khóa cụ thể trong các nhận xét đã đánh máy để chuyển chúng thành câu. Kịch bản của nó giả vờ là một nhà trị liệu tâm lý Rogerian đưa ra những phản hồi “không định hướng”. Nếu ELIZA không thể tìm thấy từ khóa trong văn bản của người dùng, nó sẽ cung cấp phản hồi “không định hướng” có chứa từ khóa trước đó trong cuộc trò chuyện. Đó là lý do tại sao ELIZA có thể đánh lừa một số người và tuyên bố mình là một trong những chương trình vượt qua bài kiểm tra Turing. Tuy nhiên, ELIZA là mục tiêu dễ dàng nếu cố tình đặt những câu hỏi có khả năng khiến máy tính bị trục trặc.
Năm 1972, PARRY, một chatbot mô hình hóa hành vi của bệnh nhân tâm thần phân liệt hoang tưởng, đã sử dụng cách tiếp cận tương tự như ELIZA. Trong bài kiểm tra Turing, hai nhóm bác sĩ tâm thần đã phân tích bản ghi cuộc trò chuyện của cả bệnh nhân thực tế và máy tính chạy PARRY. Các bác sĩ tâm thần đã bị lừa 48% – thật ấn tượng!
Chuyển nhanh sang năm 2014 – Eugene Goostman, một chương trình máy tính mô phỏng một cậu bé 13 tuổi đến từ Ukraine, đã gây chú ý khi tuyên bố đã vượt qua bài kiểm tra Turing. Robot đã thuyết phục được 33% giám khảo rằng đó là con người (đọc một số bản ghi cuộc trò chuyện đây). Tuy nhiên, chỉ có ba giám khảo, nghĩa là chỉ có một người bị lừa – kết quả không hẳn là đáng kể. Một vấn đề khác là, bằng cách miêu tả chatbot là một đứa trẻ 13 tuổi đến từ Odessa, các giám khảo sẽ bỏ qua những câu vô nghĩa và những lỗi hiển nhiên, giải thích bằng kỹ năng tiếng Anh và độ tuổi trẻ.
Năm 2018, Google Duplex voice AI đã gọi điện cho một thợ làm tóc và đặt lịch hẹn thành công trước khán giả. Người thợ làm tóc không nhận ra mình đang nói chuyện với AI. Được coi là thành tựu đột phá trong công nghệ giọng nói AI, Google Duplex còn lâu mới vượt qua được bài kiểm tra Turing.
Duplex là một hệ thống deep learning đại diện cho ‘Làn sóng AI thứ hai’ – được đào tạo hàng trăm giờ để thực hiện các nhiệm vụ rất hẹp. Học tập theo thời gian thực, hiểu biết sâu sắc, lý luận đòi hỏi khả năng nhận thức thực sự mà không chương trình AI Làn sóng thứ hai nào có được. Ngay khi con người dẫn dắt cuộc trò chuyện theo một hướng khác, Google Duplex sẽ thất bại.
Liệu chúng ta có sắp phát triển được AI để cuối cùng có thể vượt qua bài kiểm tra Turing không?
Một số ý kiến cho rằng điều đó có thể xảy ra vào khoảng năm 2030; một số người cho rằng không sớm hơn năm 2040. Hầu hết các nhà khoa học AI đều đồng ý rằng chúng ta cần biết nhiều hơn về bộ não con người trước khi tái tạo thứ mà chúng ta vẫn chưa hiểu hết.
Theo nhà thần kinh học, nhà sản xuất trò chơi máy tính và kiện tướng cờ vua Demis Hassabisđể thực sự tiến bộ trong lĩnh vực AI, chúng ta cần hiểu cách bộ não con người hoạt động ở cấp độ thuật toán.
Hassabis cho biết: “Nếu chúng ta biết kiến thức khái niệm được hình thành như thế nào từ đầu vào nhận thức, thì điều quan trọng là nó sẽ cho phép ý nghĩa của các ký hiệu trong hệ thống ngôn ngữ nhân tạo được căn cứ vào thực tế giác quan”.
Về cơ bản, Alan Turing đã sử dụng trí thông minh tự nhiên của bộ não con người làm nguyên mẫu cho trí tuệ nhân tạo. Trước đây, các nhà nghiên cứu AI phần lớn đã bỏ qua bộ não vì đây là nguồn ý tưởng thuật toán thiếu phương tiện để phân tích bộ não con người một cách chính xác. Ngày nay, chúng ta có thể nhìn vào bên trong “hộp đen” sinh học của mình để tìm câu trả lời và xây dựng các hệ thống nhân tạo thông minh và công bằng. Trên hành trình này, chắc chắn chúng ta cũng sẽ hiểu rõ hơn về ý thức của chính mình.
