trí tuệ nhân tạo và não bộ: hai cách suy nghĩ

Chúng ta đang sống trong thời kỳ mà máy móc bắt đầu suy nghĩ. Không, chúng không cảm nhận và trải nghiệm, nhưng chúng có thể viết thơ, chẩn đoán bệnh, lái xe và thậm chí còn có thể tiến hành cuộc đối thoại gần như không thể phân biệt với con người. Trí tuệ nhân tạo đã xâm nhập vào cuộc sống của chúng ta và khiến chúng ta suy nghĩ: Vậy điều gì thực sự làm chúng ta trở thành con người? Tại sao não bộ của chúng ta lại khác biệt so với mạng thần kinh? Và có điều gì chung giữa chúng ngoài từ «thần kinh» không? Ngày thế giới não bộ là cơ hội lý tưởng để khám phá sâu hơn và cố gắng hiểu rõ ràng hơn về điểm kết thúc của sinh học và bắt đầu của mã.

Kiến trúc: hỗn loạn sinh học so với trật tự toán học

Điểm khác biệt đầu tiên và quan trọng nhất là cách hai «bộ xử lý» này được cấu trúc. Não bộ con người là kết quả của hàng triệu năm tiến hóa. Nó không được thiết kế mà phát triển như một sinh vật sống. Mạng lưới thần kinh của nó không hoàn hảo: chúng có tiếng ồn, chúng chậm chạp, chúng mệt mỏi, bị thương và lão hóa. Nhưng chính sự không hoàn hảo này làm cho nó linh hoạt. Não bộ có thể học từ một ví dụ duy nhất, nó có khả năng tổng hợp, nó biết cách chuyển kỹ năng từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác. Nó là một hệ thống sống, luôn thay đổi theo ảnh hưởng của kinh nghiệm.

Ngược lại, trí tuệ nhân tạo được tạo ra bởi các kỹ sư. Mạng lưới thần kinh của nó là các mô hình toán học hoạt động trên các phương tiện số hóa. Chúng chính xác, nhanh chóng và dễ dự đoán. Chúng không mệt mỏi và không bị bệnh. Nhưng chúng không thể vượt qua giới hạn của dữ liệu mà chúng được đào tạo. Chúng không hiểu ngữ cảnh nếu ngữ cảnh đó không được đặt trong quá trình đào tạo. 「Linh hoạt」của chúng chỉ là khả năng thử nghiệm hàng tỷ kết hợp, nhưng không tạo ra các nguyên tắc suy nghĩ mới.

So sánh này giống như sự khác biệt giữa một cây sống và mô hình 3D của nó. Mô hình đẹp và chính xác, nhưng nó không phát triển và không cho quả. Cây sống hỗn loạn, không thể dự đoán, nhưng nó sống.

Học tập: kinh nghiệm so với dữ liệu

Con người học thông qua tương tác với thế giới. Trẻ em không nhận được dữ liệu đã được đánh dấu — chúng chạm vào, thử nghiệm, ngã, khóc và dựa trên sự hỗn loạn này để xây dựng mô hình thế giới. Học tập của chúng diễn ra liên tục, không cần giáo viên, trong điều kiện không chắc chắn. Não bộ học suốt đời và mỗi kinh nghiệm mới thay đổi cấu trúc của nó. Nó không cần hàng tỷ ví dụ để nhận diện một con mèo — chỉ cần nhìn thấy nó vài lần trong các góc độ khác nhau.

Trí tuệ nhân tạo học trên các khối lượng lớn dữ liệu. Để mạng thần kinh học cách phân biệt giữa mèo và chó, nó cần hàng ngàn, thậm chí hàng triệu hình ảnh đã được đánh dấu. Nó không «hiểu」một con mèo là gì, nó chỉ tìm ra các quy luật thống kê trong các điểm ảnh. Học tập của nó là tối ưu hóa hàm lỗi, không phải hình thành mô hình nội bộ về thế giới. Nó không biết rằng mèo kêu và bắt chuột — nó chỉ biết rằng có một mối tương quan nhất định giữa hình dáng tai và thẻ «mèo».

Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo không chuyển kiến thức từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác một cách tự nhiên như con người. Mạng thần kinh được đào tạo để chơi cờ vua không thể chơi cờ Go mà không cần đào tạo lại. Con người lại có thể áp dụng lý thuyết cờ vua vào việc lên kế hoạch hoặc chiến lược trong cuộc sống. Tính chất này được gọi là «tổng hợp」, và nó vẫn là đặc quyền sinh học.

Tình cảm và nhận thức: nơi bắt đầu

Điểm khác biệt quan trọng nhất mà không thể vượt qua là con người không chỉ xử lý thông tin mà còn trải nghiệm nó. Con người có cảm xúc, ý định,愿望, nỗi sợ. Con người có thể nhớ nhung, vui vẻ, buồn bã. Con người có khả năng nhận thức về chính mình, đặt câu hỏi về ý nghĩa của cuộc sống, lo lắng về tương lai. Điều này được gọi là hiện tượng nhận thức, hoặc kvalia. Chúng ta không biết cách nó xuất hiện từ hoạt động của các tế bào thần kinh, nhưng chúng ta biết rằng trí tuệ nhân tạo không có nó.

Trí tuệ nhân tạo là một thuật toán. Nó có thể imитировать cảm xúc, trả lời bằng ngôn ngữ mà có vẻ đồng cảm, nhưng bên trong nó không có trải nghiệm, không có kinh nghiệm cá nhân. Nó không biết điều gì là đau khổ, buồn chán hoặc hạnh phúc. Nó không chọn nơi để tập trung sự chú ý — nó phản ứng với yêu cầu. 「Tò mò」của nó chỉ là việc tìm kiếm thông tin theo các tiêu chí đã đặt. 「Tворчество」của nó chỉ là tổ hợp các yếu tố đã biết.

Tri thức làm chúng ta dễ bị tổn thương, nhưng chính nó cũng làm chúng ta trở thành con người. Chính nó cho phép chúng ta yêu thương, nghi ngờ, mơ ước. Và cho đến khi chúng ta không biết cách tái tạo nó trong silicon, chúng ta vẫn là sinh vật duy nhất có khả năng đặt câu hỏi về ý nghĩa của sự tồn tại của mình.

Điểm tương tự: nguyên tắc làm việc chung

Đesarng cho dù có nhiều sự khác biệt, não bộ và trí tuệ nhân tạo vẫn có những điểm tương tự quan trọng. Cả hai đều là hệ thống xử lý thông tin. Cả hai đều sử dụng xử lý song song dữ liệu: các tế bào thần kinh của não bộ hoạt động đồng thời như các lớp mạng thần kinh. Cả hai đều học tập thông qua sự thúc đẩy và sự điều chỉnh lỗi. Nguyên lý truyền tải lỗi ngược lại trong trí tuệ nhân tạo được lấy cảm hứng từ ý tưởng về cách não bộ điều chỉnh các liên kết của nó. Và trong cả hai trường hợp, thông tin được truyền tải thông qua sự kích thích và tорможение (trong não bộ là hóa học, trong trí tuệ nhân tạo là số học).

Bên cạnh đó, cả não bộ và mạng thần kinh đều hiệu quả trong việc nhận diện hình ảnh. Chúng có thể tìm ra các quy luật trong tiếng ồn, phân loại đối tượng, dự đoán các chuỗi. Cả hai hệ thống đều có thể «ghi nhớ」thông tin, mặc dù cơ chế nhớ nguyên tắc khác nhau (plasticity sinapsic so với các hệ số trọng lượng). Cả hai hệ thống đều có thể犯错误, và cả hai đều cần «ngủ nghỉ」— não bộ trong giấc ngủ, trí tuệ nhân tạo trong thời gian nghỉ để đào tạo lại.

Cũng quan trọng là cả não bộ và mạng thần kinh đều được xây dựng từ nhiều yếu tố đơn giản, hoạt động cùng nhau. Trong nghĩa này, chúng là ví dụ về trí tuệ «emergent», nơi hành vi phức tạp xuất hiện từ tương tác của các phần đơn giản. Sự tương tự này đã thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ ngành khoa học thần kinh, vì trí tuệ nhân tạo không chỉ là công cụ mà còn là mô hình để hiểu não bộ.

Giới hạn: điều gì sẽ còn lại cho con người

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo vượt qua chúng ta trong việc giải quyết các nhiệm vụ hẹp: nó tính toán nhanh hơn, chơi cờ vua tốt hơn, dịch văn bản chính xác hơn. Nhưng nó không thể đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn mà không có dữ liệu. Nó không thể thích nghi với tình huống hoàn toàn mới mà không cần đào tạo lại. Nó không có trực giác, mà trực giác của con người dựa trên nhiều năm kinh nghiệm và các dấu hiệu vô thức của cơ thể.

Giới hạn giữa con người và máy móc không phải là mức độ trí thông minh mà là cách tồn tại. Chúng ta sống, chúng ta chịu đau khổ, chúng ta tạo ra ý nghĩa. Trí tuệ nhân tạo là một công cụ. Mạnh mẽ, hữu ích, đôi khi đáng sợ, nhưng vẫn là công cụ. Điều tốt nhất chúng ta có thể làm là sử dụng nó để mở rộng khả năng của chúng ta, nhưng không quên rằng trí tuệ, sáng tạo và tự do vẫn còn thuộc về chúng ta. Ngày thế giới não bộ không phải là ngày chiến đấu với trí tuệ nhân tạo, mà là ngày hiểu rõ hơn về chính mình.

Permanent link to this publication: