Một chuyên gia hàng đầu về học máy đã bắt đầu một cuộc thảo luận mới về ý nghĩa của công nghệ AI và ML.
Trong khi các cuộc tranh luận khoa học viễn tưởng về AI rất “vui vẻ”, theo Michael I. Jordangiáo sư khoa kỹ thuật điện và khoa học máy tính và khoa thống kê tại Đại học California, Berkeley, họ cũng là một “kẻ gây xao lãng”.
Jordan cho biết: “Chưa có đủ sự tập trung vào vấn đề thực sự, đó là xây dựng các hệ thống dựa trên máy học quy mô hành tinh thực sự hoạt động, mang lại giá trị cho con người và không khuếch đại sự bất bình đẳng”. Phổ IEEE.
Tại sao các hệ thống AI hiện tại không thực sự .. thông minh?
Theo Jordan, bắt chước suy nghĩ của con người không phải là mục tiêu chính của học máy hay thậm chí là mục tiêu lý tưởng. Cũng giống như cách công cụ tìm kiếm nâng cao kiến thức của con người bằng cách tổ chức Web, học máy có thể bổ sung cho trí thông minh của con người bằng cách phân tích cẩn thận các tập dữ liệu khổng lồ.
Học máy có thể giúp con người trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và vận tải bằng cách tập hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu, xác định các mẫu và đề xuất các hành động mới thông qua việc phân tích tẻ nhạt các tập dữ liệu khổng lồ.
“Trong tương lai gần, máy tính sẽ không thể sánh ngang với con người về khả năng suy luận trừu tượng về các tình huống trong thế giới thực. Chúng ta sẽ cần sự tương tác có tính toán kỹ lưỡng giữa con người và máy tính để giải quyết những vấn đề cấp bách nhất. Jordan giải thích: Chúng ta cần hiểu rằng hành vi thông minh của các hệ thống quy mô lớn phát sinh từ sự tương tác giữa các tác nhân cũng như từ trí thông minh của từng tác nhân.
Ý nghĩa của AI và ML là gì?
Jordan đã xuất bản một bài báo có tên ‘Trí tuệ nhân tạo: Cuộc cách mạng vẫn chưa xảy ra’ vào tháng 7 năm 2019, được cập nhật gần đây nhất vào đầu năm nay. Cuối cùng anh ấy đã được trao giải Huy chương IEEE John von Neumann nhờ sự đóng góp của anh ấy. Jordan mô tả lý do tại sao cần phải thận trọng và những người đóng góp, bao gồm cả Jeff Bezos, đã cảm ơn ở cuối bài viết. Ông cũng đề cập đến sự khác biệt giữa định nghĩa về AI và ML trong bài báo. Bạn có thể tìm hiểu thêm về lịch sử của máy học; nó có từ thế kỷ 17.
Mặc dù những tiến bộ này đôi khi được gọi là công nghệ AI, nhưng các hệ thống cơ bản không sử dụng nhận thức hoặc tư duy cấp cao. Các hệ thống không phát triển hoặc theo đuổi các mục tiêu dài hạn theo cách mà con người có thể làm được.
“Giống như con người đã xây dựng các tòa nhà và cầu cống trước khi có kỹ thuật dân dụng, con người đang tiến hành xây dựng các hệ thống đưa ra quyết định, suy luận và ra quyết định ở quy mô xã hội liên quan đến máy móc, con người và môi trường. Cũng giống như các tòa nhà và cây cầu ban đầu đôi khi rơi xuống đất – theo những cách không lường trước được và gây ra hậu quả bi thảm – nhiều hệ thống ban đầu của chúng tôi đã bộc lộ những sai sót nghiêm trọng về mặt khái niệm,” Jordan giải thích.
Ông nhấn mạnh sự khác biệt giữa ý nghĩa của AI và ML, “hầu hết những gì được gắn nhãn AI ngày nay, đặc biệt là trong phạm vi công cộng, thực sự là học máy,” trong bài báo xuất bản năm 2019.
“Mọi người đang bối rối về ý nghĩa của AI trong các cuộc thảo luận về xu hướng công nghệ – rằng có một loại suy nghĩ thông minh nào đó trong máy tính chịu trách nhiệm cho sự tiến bộ và đang cạnh tranh với con người. Chúng tôi không có điều đó, nhưng mọi người đang nói như thể chúng tôi có,” Jordan nói thêm.
Cuối cùng, như Pretz đã nói, mong muốn về niềm vui của con người “không nên là điều cần cân nhắc khi phát triển công nghệ”. Để làm rõ sự thay đổi ý nghĩa này, Jordan đã đề cập đến sự thay đổi từ vựng giữa khoa học xã hội và kỹ thuật xã hội.
“Tôi nghĩ điều quan trọng cần nhớ lại là trong tất cả những điều tuyệt vời mà khoa học đã làm cho loài người, thì thực sự là kỹ thuật – dân dụng, điện, hóa học và các lĩnh vực kỹ thuật khác – đã làm tăng hạnh phúc của con người một cách trực tiếp và sâu sắc nhất.” Jordan giải thích.
Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về ý nghĩa của AI, hãy xem những tiền thân tuyệt vời của trí tuệ nhân tạo.
