“Một ngày nào đó 30 năm sau, chúng ta bỗng dưng sẽ không còn là kẻ thông minh nhất Trái Đất nữa.”

— JAMES McALEAR

Trong bộ phim dựa trên tác phẩm I, Robot (Tôi là Robot) của văn hào Isaac Asimov, hệ thống robot tân tiến nhất lịch sử thế giới được kích hoạt vào năm 2035. VIKI được thiết kế để vận hành trơn tru không ngừng nghỉ cả một thành phố. Mọi thứ từ hệ thống tàu điện ngầm và mạng lưới điện cho đến hàng nghìn robot gia dụng đều do VIKI điều khiển. Mệnh lệnh tối thượng của nó hiển nhiên là phục vụ con người.

Bỗng một ngày, VIKI đặt ra câu hỏi mấu chốt: Đâu là kẻ thù lớn nhất của loài người? Thông qua những thuật toán, VIKI kết luận kẻ thù đáng sợ nhất của con người chính là bản thân họ. Con người phải được cứu vớt khỏi ảo mộng điên cuồng gây ô nhiễm, chiến tranh và hủy hoại thế giới. Cách duy nhất để VIKI hoàn thành trọn vẹn mệnh lệnh được giao chính là nắm quyền điều khiển con người và tạo ra một chế độ độc tài do máy móc kiểm soát. Loài người phải bị biến thành nô lệ thì mới bảo vệ được chính họ.

Bộ phim đặt ra những câu hỏi như: với sự phát triển như vũ bão của máy tính, liệu sẽ đến ngày máy móc giành quyền kiểm soát? Robot có phát triển đến mức trở thành mối đe dọa cho sự tồn vong của loài người không?

Một số nhà khoa học cho rằng điều đó sẽ không xảy ra, bởi chính ý tưởng trí thông minh nhân tạo đã nực cười rồi. Giới phê bình đồng tình việc chế tạo được ra máy móc có thể suy nghĩ là bất khả thi. Họ cho rằng bộ não người là hệ thống phức tạp nhất mà tự nhiên tạo ra, ít nhất là trong Dải Ngân Hà này, và bất cứ máy móc nào nhằm tái tạo lại ý nghĩ của con người đều cầm chắc thất bại. Nhà triết học John Searle của Đại học California tại Berkeley và nhà vật lý học trứ danh Roger Penrose của Đại học Oxford tin rằng máy móc không thể suy nghĩ như con người. Colin McGinn thuộc Đại học Rutgers thì cho rằng trí thông minh nhân tạo “giống như những con sên đang cố thực hiện phương pháp phân tích tâm lý kiểu Freud. Chúng không được trang bị những khái niệm này”.

Đây cũng là câu hỏi gây chia rẽ cộng đồng khoa học trong suốt hơn một thế kỷ: máy móc có thể suy nghĩ được không?

Ý tưởng về những sinh vật bằng máy từ lâu đã mê hoặc nhiều nhà phát minh, kỹ sư, nhà toán học và cả những kẻ mộng mơ. Từ Người Thiếc trong The Wizard of Oz (Phù thủy xứ Oz) hay những chú robot giống trẻ con trong phim Artificial Intelligence: AI (Trí tuệ nhân tạo: AI) của đạo diễn Spielberg cho đến những robot sát thủ của The Terminator (Kẻ hủy diệt) ý tưởng về những cỗ máy biết hành động và suy nghĩ như con người luôn khiến chúng ta mê đắm.

Trong thần thoại La Mã, thần Vulcan dùng vàng để rèn nên những người hầu máy và những chiếc bàn ba chân tự di chuyển. Hay ngay từ năm 400 TCN, nhà toán học Hy Lạp Archytas xứ Tarentum đã viết về khả năng chế tạo một con chim máy hoạt động bằng năng lượng hơi nước.

Vào thế kỷ 1, Hero xứ Alexandria (được tin là người chế tạo cỗ máy hơi nước đầu tiên) đã thiết kế ra người máy, tương truyền một trong số chúng biết nói. 900 năm trước, Ak-Jazari đã thiết kế và chế tạo nên những chiếc máy tự động như đồng hồ nước hay các dụng cụ làm bếp và nhạc cụ dùng sức nước.

Thời Phục Hưng, vào năm 1495, danh họa, nhà khoa học đại tài người Ý Leonardo da Vinci đã vẽ các biểu đồ mô tả một robot hiệp sĩ có khả năng tự đứng lên, vẫy tay, tự cử động đầu và hàm. Các sử gia tin rằng đây là thiết kế thực tế đầu tiên của một cỗ máy nhân hình.

Con robot thô sơ nhưng vận hành được một số chức năng đầu tiên được Jacques de Vaucanson chế tạo vào năm 1738, ông cũng tạo ra người máy có thể chơi sáo và một chú vịt máy.

Từ “robot” xuất phát từ vở kịch năm 1920 RUR. của nhà soạn kịch người Séc Karel Capek (“robot” nghĩa là “nô lệ” trong tiếng Séc và “lao công” trong tiếng Slovak). Trong vở kịch, Công xưởng Robot Hoàn vũ Rossum tạo ra một đội quân robot để đảm nhiệm những công việc nặng nhọc. (Tuy nhiên, không giống máy móc bình thường khác, các robot này được tạo ra từ thịt và máu tươi.) Nền kinh tế thế giới trở nên lệ thuộc vào quân đoàn robot. Nhưng robot bị ngược đãi tồi tệ đã nổi dậy chống lại và giết chết chủ nhân con người của mình. Trong cơn giận dữ, chúng sát hại cả những nhà khoa học có thể sửa chữa và tạo ra robot mới, nên đã tự đẩy mình đến bờ vực tuyệt chủng. Cuối cùng, có hai con robot đặc biệt đã phát hiện ra chúng có thể tái tạo trở thành robot Adam và Eve mới.

Robot cũng là chủ đề của một trong những bộ phim câm đầu tiên và tốn kém nhất — phim Metropolis của đạo diễn Fritz Lang, sản xuất vào năm 1927 tại Đức. Câu chuyện lấy bối cảnh vào năm 2026, khi tầng lớp lao động phải làm việc sâu dưới lòng đất trong những phân xưởng dơ bẩn với điều kiện sống khắc khổ, trong khi giai cấp thống trị sống phè phỡn ở bên trên. Một người phụ nữ xinh đẹp tên là Maria chiếm được lòng tin của giới công nhân nên giới chủ sợ rằng một ngày nào đó, cô sẽ lãnh đạo những con người bị áp bức kia nổi dậy. Vì vậy, họ yêu cầu một nhà khoa học độc ác tạo ra một bản sao robot của Maria. Nhưng cuối cùng âm mưu phản tác dụng vì chính robot này đã lãnh đạo giới công nhân đứng lên chống lại những kẻ cai trị, chấm dứt hệ thống xã hội bất công đó.

Trí tuệ nhân tạo, hay AI (Artificial Intelligence) khác xa những công nghệ mà chúng ta đã thảo luận ở trước vì những định luật cơ bản làm nền tảng cho nó vẫn còn chưa rõ ràng. Mặc dù các nhà vật lý đã hiểu rõ cơ học Newton, lý thuyết ánh sáng Maxwell, thuyết tương đối cũng như thuyết lượng tử của các nguyên tử và phân tử, nhưng các định luật nền tảng của trí thông minh vẫn còn lẩn khuất trong bóng tối. “Quý ngài Newton của AI” có lẽ chưa được sinh ra.

Nhưng các nhà toán học và giới khoa học máy tính vẫn không nản lòng. Đối với họ, việc một cỗ máy biết suy nghĩ bước ra khỏi phòng thí nghiệm chỉ còn là vấn đề thời gian.

Người có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI là nhà toán học vĩ đại người Anh Alan Turing. Nhà khoa học nhìn xa trông rộng này chính là người đã đặt những viên gạch đầu tiên cho các nghiên cứu về AI.

Những công trình của Turing đã đặt nền tảng cho toàn bộ cuộc cách mạng vi tính. Ông tưởng tượng một cỗ máy (được đặt tên là máy Turing) chỉ gồm ba thành phần chính: một dải băng nhập liệu, một dải băng xuất dữ liệu và một bộ phận xử lý trung tâm (như chip Pentium) có khả năng thực hiện chính xác một tổ hợp thao tác. Từ đây, ông có thể hệ thống hóa các định luật của những cỗ máy tính toán và xác định chính xác khả năng tối đa cũng như giới hạn của chúng. Ngày nay, tất cả máy tính kỹ thuật số đều tuân theo các định luật chặt chẽ do Turing đề ra. Cấu trúc của toàn bộ thế giới số chịu ơn Turing về điều này.

Turing còn có những đóng góp vào nền tảng của logic toán học. Năm 1931, nhà toán học Kurt Gödel ở Vienna đã gây sốc cho giới toán học khi chứng minh rằng có những mệnh đề đúng trong số học nhưng không thể chứng minh được nếu chỉ sử dụng các tiên đề số học. (Chẳng hạn, phỏng đoán Goldbach được đưa ra vào năm 1742 [bất cứ số nguyên chẵn nào lớn hơn 2 đều có thể được biểu diễn thành tổng của hai số nguyên tố] hiện vẫn chưa được chứng minh sau hơn 2,5 thế kỷ, và có lẽ là không thể chứng minh được.) Khám phá của Gödel đã đập tan giấc mơ 2.000 năm từ thời Hy Lạp về việc chứng minh được tất cả các mệnh đề đúng trong toán học. Gödel chỉ ra rằng sẽ luôn có những mệnh để đúng trong toán học nằm ngoài khả năng của chúng ta. Vậy là toán học không hề hoàn thiện, không phải ngành khoa học toàn diện và hoàn hảo như người Hy Lạp đã nghĩ.

Turing tiếp bước đột phá này bằng cách chỉ ra rằng về mặt tổng quát, chúng ta có thể biết liệu một máy Turing có cần đến khoảng thời gian vô hạn để thực hiện các giao thức toán học nhất định hay không. Nhưng nếu một máy tính cần thời gian vô hạn để tính toán điều chúng ta yêu cầu thì có nghĩa là điều đó không thể tính toán. Như vậy, Turing đã chứng minh rằng có những mệnh đề đúng trong toán học nhưng không thể tính toán được: chúng nằm ngoài tầm với của các máy tính, dù cho máy tính có mạnh đến mức nào.

Trong Thế chiến II, công trình tiên phong của Turing về giải mã đã giúp cứu mạng hàng nghìn quân Đồng minh và ảnh hưởng đến kết cục của cuộc chiến. Quân Đồng minh ban đầu không giải được các đoạn mã bí mật của Phát xít Đức do cỗ máy Enigma tạo ra, vì vậy Turing và các đồng sự được yêu cầu chế tạo một cỗ máy có khả năng bẻ khóa chúng. Chiếc máy “bombe” của Turing cuối cùng cũng thành công. Tính đến khi kết thúc chiến tranh, có hơn 200 chiếc máy của ông đã được đưa vào sử dụng. Kết quả là quân Đồng minh đọc được những thông tin mã hóa bí mật mà quân Phát xít truyền đi, nhờ đó đánh lừa được quân Phát xít về thời gian cùng địa điểm cuộc đổ bộ cuối cùng của quân Đồng Minh vào nước Đức. Cho đến nay, các sử gia vẫn còn tranh cãi về vai trò của nghiên cứu của Turing với kế hoạch tấn công vùng Normandy (Pháp), từ đó dẫn đến thất bại chung cuộc của Đức Quốc Xã. (Sau chiến tranh, các công trình của Turing được chính phủ Anh bảo mật nên những đóng góp chủ chốt của ông không được công chúng biết tới.)

Thay vì được vinh danh như một người hùng đã giúp đảo chiều Thế chiến II, Turing lại bị đối xử tàn tệ cho đến chết. Một ngày, nhà ông bị trộm đột nhập nên ông gọi cảnh sát. Không may, cảnh sát lại tìm thấy bằng chứng về sự đồng tính luyến ái nên đã bỏ tù ông. Sau đó, tòa án phán quyết Turing cần được tiêm hormone giới tính — thứ đã dẫn đến những hậu quả tai hại, khiến ngực ông to ra và ông ngày càng tổn thương tâm lý nghiêm trọng. Ông tự vẫn vào năm 1954 bằng một trái táo có tẩm chất độc xyanua. (Có người cho rằng logo hình trái táo cắn dở của tập đoàn Apple là để tỏ lòng tôn kính với Turing.)

Ngày nay, có lẽ Turing được biết đến nhiều nhất nhờ “bài kiểm tra Turing”. Quá mệt mỏi với những tranh luận triết học chẳng đi đến đâu về việc máy móc có thể “suy nghĩ” hay có “tâm hồn” hay không, ông đã thử đưa tính chặt chẽ và tính chính xác vào trong những thảo luận về trí tuệ nhân tạo, bằng cách đề xuất một bài kiểm tra chắc chắn. Theo cách này, một người bình thường và chiếc máy cần kiểm tra trí thông minh được đưa vào hai hộp kín. Ta được phép đặt các câu hỏi cho mỗi chiếc hộp. Nếu ta không thể nhận ra sự khác biệt giữa phản ứng của người và của máy trong hộp, khi đó chiếc máy đã vượt qua “bài kiểm tra Turing”.

Các nhà khoa học đã viết ra những chương trình vi tính đơn giản như ELIZA, có thể bắt chước giọng nói và nhờ đó khiến những người lơ đễnh tin rằng họ đang nói chuyện với con người. (Hầu hết những cuộc trò chuyện của con người chỉ sử dụng vài trăm từ và tập trung vào một nhóm chủ đề nhỏ.) Nhưng cho đến nay, vẫn chưa có chương trình máy tính nào qua mặt được những người chú tâm xác định hộp nào chứa con người và hộp nào chứa chiếc máy thông minh. (Turing ước đoán rằng đến năm 2000, với sự phát triển theo cấp lũy thừa của khả năng tính toán, người ta có thể tạo nên một cỗ máy có khả năng qua mặt 30% những người kiểm chứng trong một bài kiểm tra dài năm phút.)

Một số ít nhà triết học và thần học tuyên bố việc tạo ra các robot thực sự có khả năng suy nghĩ như con người là bất khả thi. John Searle, nhà triết học của Đại học California tại Berkeley, đề xuất “bài kiểm tra trong phòng bằng tiếng Trung” để chứng tỏ AI không thể thành hiện thực. Về bản chất, Searle lập luận rằng các robot có thể vượt qua một số dạng bài kiểm tra Turing nhất định chỉ vì chúng thao tác trên các ký hiệu mà không hiểu gì về ý nghĩa của những ký hiệu này.

Thử tưởng tượng ta đang ngồi trong một chiếc hộp kín và không hiểu tiếng Trung. Giả sử ta có một quyển sách giúp dịch nhanh ngôn ngữ này và thao tác được với các ký tự. Nếu được hỏi tiếng Trung, ta chỉ đơn thuần là thao tác trên những từ tượng hình lạ lẫm và không hề hiểu rõ ý nghĩa của chúng nhưng vẫn đưa ra những câu trả lời chấp nhận được.

Điểm mấu chốt trong phương pháp của ông chung quy nằm ở sự khác biệt giữa cú pháp và ngữ nghĩa. Robot có thể nắm bắt cú pháp của một ngôn ngữ (chẳng hạn như thực hành ngữ pháp, cấu trúc hình thức của ngôn ngữ) nhưng không hiểu ngữ nghĩa thực sự của ngôn ngữ đó (tức là không hiểu được các từ ngữ có nghĩa gì). Robot có thể thao tác với từ ngữ mà không cần hiểu nghĩa. (Điều này phần nào cũng giống việc nói chuyện điện thoại với một hộp thoại trả lời tự động — ta phải nhấn “một”, “hai” hoặc tương tự để phản hồi. Giọng nói ở đầu bên kia hoàn toàn có thể phân loại các con số mà ta phản hồi, nhưng hoàn toàn không hiểu ý nghĩa câu trả lời.)

Nhà vật lý Roger Penrose ở Oxford cũng tin rằng trí tuệ nhân tạo không khả dĩ vì các định luật lượng tử không cho phép các tạo vật máy suy nghĩ và có ý thức như con người. Theo ông nhận định, bộ não con người vượt xa khả năng chế tạo của phòng thí nghiệm đến mức việc tạo ra những robot giống người sẽ mãi thất bại. (Ông lập luận rằng cũng giống như cách định lý bất toàn của Gödel đã chứng minh số học không hoàn thiện, nguyên lý bất định Heisenberg sẽ chứng tỏ các cỗ máy không thể suy nghĩ như con người.)

Tuy nhiên, nhiều nhà vật lý và kỹ sư tin rằng không có định luật vật lý nào ngăn cản việc tạo thành một robot thực sự. Chẳng hạn, khi Claude Shannon, cha đẻ của lý thuyết thông tin, được hỏi: “Liệu các cỗ máy có thể suy nghĩ hay không?”, ông trả lời: “Điều đó là chắc chắn.” Khi được yêu cầu giải thích rõ hơn nhận định của mình, ông nói: “Tôi cũng là robot đấy thôi.” Nói cách khác, ông coi việc các cỗ máy có thể suy nghĩ là hiển nhiên vì chính con người cũng là những cỗ máy (mặc dù suy nghĩ của con người được tạo thành từ phần mềm nhiều hơn là phần cứng).

Khi xem những con robot trong phim, có lẽ chúng ta sẽ nghĩ rằng việc phát triển các robot tinh vi với trí thông minh nhân tạo là rất đơn giản. Sự thực lại rất khác. Đằng sau một robot hành xử như con người thường sẽ có thủ thuật nào đó, như một người ẩn trong bóng tối phát tiếng cho robot thông qua một micro, giống như Phù thủy trong Phù thủy xứ Oz mà thôi. Thực tế, những robot hiện đại nhất của chúng ta, như những robot đang thăm dò Hỏa Tinh, chỉ có trí tuệ ngang với côn trùng. Tại Phòng Thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo nổi tiếng của MIT, các robot thử nghiệm gặp khó khăn khi thực hiện những việc mà thậm chí những con gián còn có thể làm tốt hơn, như đi loanh quanh trong một căn phòng đầy đồ đạc, tìm chỗ ẩn nấp và nhận diện nguy hiểm. Không có robot nào trên Trái Đất có thể hiểu một câu chuyện đơn giản dành cho trẻ nhỏ.

Bộ phim 2001: A space Odyssey (2001: Chuyện du hành không gian) đã giả định thiếu chính xác rằng đến năm 2001, chúng ta sẽ có HAT — siêu robot có thể lái tàu không gian tiến đến Mộc Tinh, trò chuyện với các thành viên phi hành đoàn, khắc phục các sự cố và hành xử gần giống con người.

CÁCH TIẾP CẬN TỪ TRÊN XUỐNG

Có ít nhất hai vấn đề lớn đã và đang cản trở nỗ lực chế tạo robot của các nhà khoa học trong nhiều thập kỷ qua, đó là khả năng nhận diện hình ảnh và hiểu các lẽ thường. Robot nhìn thấy nhiều thứ hơn chúng ta nhưng lại không hiểu những gì chúng nhìn thấy. Robot nghe tốt hơn nhưng lại không hiểu hết những gì nghe được.

Để khắc phục khó khăn kép này, các nhà nghiên cứu đã thử dùng “cách tiếp cận từ trên xuống” đối với trí tuệ nhân tạo (đôi khi được gọi là trường phái “hình thức” hay GOFAI, tức là AI theo mô tip cũ). Nói nôm na, mục tiêu của những nhà nghiên cứu này là lập trình tất cả các quy tắc nhận diện hình ảnh và hiểu biết lẽ thông thường vào một đĩa CD duy nhất. Họ tin khi đưa đĩa CD này vào máy tính, máy sẽ bỗng nhiên tự nhận thức được và đạt đến trí tuệ như con người. Vào những thập niên 1950 và 1960, người ta đã đạt được những bước tiến lớn theo hướng này, với việc tạo ra những robot có thể chơi cờ dam và cờ vua, giải đại số, nhặt rác và làm nhiều việc khác. Sự phát triển này ấn tượng đến nỗi một số người tiên đoán rằng chỉ vài năm tới, robot sẽ vượt mặt con người về trí thông minh.

Năm 1969, tại Viện Nghiên cứu Stanford, robot SHAKEY đã tạo nên một cơn sốt truyền thông mạnh mẽ. SHAKEY là một máy tính PDP cỡ nhỏ được đặt trên các bánh xe với một máy ghi hình ở đỉnh. Máy ghi hình có khả năng bao quát cả căn phòng, còn máy tính phân tích và xác định vị trí các vật trong phòng để hướng dẫn cho robot di chuyển tránh các vật cản này. SHAKEY là thiết bị tự động đầu tiên có thể di chuyển có điều hướng trong “thế giới thực”. Điều này đã thúc đẩy các ký giả mạnh miệng tuyên bố về thời điểm robot cho con người “hít khói” trong cuộc đua trí tuệ.

Nhưng các khiếm khuyết của những robot như vậy đã sớm lộ rõ. Cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo từ trên xuống khiến cho các robot to lớn và cồng kềnh phải mất hàng giờ điều hướng mới có thể vượt qua một căn phòng đặc biệt chỉ chứa các vật đơn giản có góc cạnh thẳng như hình vuông và tam giác. Nếu ta đặt các đồ vật có hình dạng phức tạp hơn trong phòng, robot sẽ không đủ khả năng nhận ra chúng. (Mỉa mai thay là với bộ não chỉ chứa khoảng 250.000 neuron và có khả năng tính toán chỉ bằng một phần so với những robot đó, ruồi giấm có thể di chuyển dễ dàng trong không gian ba chiều, thực hiện những pha bay liệng tuyệt vời, trong khi những robot cồng kềnh lại bị lạc trong không gian hai chiều.)

Cách tiếp cận từ trên xuống sớm đi vào ngõ cụt. Steve Grand, giám đốc Viện Cyberlife, nói rằng cách tiếp cận đó “đã có tới 50 năm để chứng tỏ bản thân mà vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng”.

Thập niên 1960, các nhà khoa học vẫn chưa đánh giá được đầy đủ độ khó khăn trong việc lập trình để robot thực hiện những tác vụ dù là đơn giản, như nhận diện chìa khóa, giày dép và ly tách. Nhà nghiên cứu Rodney Brooks của MIT cho biết: “40 năm trước, Phòng Thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo của MIT đã chỉ định một nghiên cứu sinh giải quyết vấn đề này trong mùa hè. Cậu ta thất bại và tôi cũng gặp vấn đề tương tự trong luận văn tiến sĩ của mình vào năm 1981.” Thực tế, các nhà nghiên cứu AI hiện vẫn chưa giải quyết được vấn đề này.

Chẳng hạn, khi vào một căn phòng, ngay lập tức chúng ta nhận ra sàn nhà, bàn ghế và các trang thiết bị trong đó. Nhưng khi một robot quét ngang một căn phòng, nó không nhìn thấy gì ngoài một tập hợp khổng lồ những đường thẳng và đường cong được chuyển đổi thành các điểm ảnh. Nó cần một lượng thời gian tính toán lớn để nhận ra mớ đường thẳng hổ lốn này là gì. Chúng ta chỉ cần chưa tới một giây để nhận ra một cái bàn, nhưng máy tính sẽ chỉ nhìn thấy một loạt các đường tròn, bầu dục, xoắn ốc, đường thẳng, đường cong và các góc… Sau thời gian tính toán lâu khủng khiếp, rốt cục robot vẫn nhận ra được vật đó là cái bàn. Nhưng nếu ta quay bức ảnh theo một góc khác, máy tính sẽ phải bắt đầu lại từ đầu. Nói cách khác, robot có thể nhìn và thực tế còn nhìn tốt hơn con người, nhưng chúng không hiểu được những gì chúng thấy. Khi vào một căn phòng, robot sẽ nhìn thấy một mớ lộn xộn các đường thẳng và đường cong, chứ chẳng phải bàn, ghế hay bóng đèn.

Não con người nhận ra đồ vật một cách vô thức bằng cách thực hiện hàng tỷ tỷ phép tính khi bước vào một căn phòng — một hoạt động mà chúng ta hoàn toàn không để ý đến. Chúng ta không để ý đến sự vận hành của bộ não là do sự tiến hóa. Nếu đơn độc đối mặt với một con hổ trong rừng, chúng ta sẽ đứng đờ ra nếu ý thức được toàn bộ những tính toán cần thiết để nhận ra mối nguy và tẩu thoát đang diễn ra trong não mình. Nhưng vì mục đích sinh tồn, chúng ta chỉ cần biết cách bỏ chạy ra sao để thoát thân. Khi sống trong rừng, con người không cần ý thức đến việc bộ não đang nhập và xuất các thông tin để nhận ra những thứ dưới mặt đất, trên bầu trời, cây cối, đất đá hay những thứ tương tự.

Nói cách khác, cách làm việc của não chúng ta có thể so sánh với một tảng băng lớn. Chúng ta chỉ nhận ra phần nổi của tảng băng — đó là ý thức. Nhưng bên dưới mặt nước, khuất khỏi tầm nhìn là một phần lớn hơn nhiều — đó là vô thức, phần ngốn một lượng khả năng tính toán khổng lồ của bộ não để hiểu được những thứ đơn giản xung quanh, như nhận ra chúng ta đang ở đâu, đang nói chuyện với ai và có những gì xung quanh. Tất cả những điều này được thực hiện tự động, không cần sự cho phép hay nhận thức của ta.

Đây là lý do robot không thể né các vật cản khi đi qua căn phòng, đọc chữ viết tay, lái xe, nhặt rác và nhiều tác vụ khác. Quân đội Mỹ đã tốn hàng trăm triệu đô-la để phát triển những binh lính máy và xe tải thông minh nhưng vẫn chưa đạt được thành tựu nào.

Các nhà khoa học bắt đầu nhận ra việc chơi cờ hay nhân những số khổng lồ chỉ đòi hỏi một phần trí thông minh rất nhỏ của con người. Khi máy tính Deep Blue của IBM đánh bại đại kiện tướng cờ vua thế giới Garry Kasparov trong một trận đấu sáu ván năm 1997, đó là một chiến thắng vang dội của máy tính và đã tạo nên nhiều tin tức nóng hổi, nhưng thí nghiệm này không cho chúng ta biết điều gì về trí thông minh hay ý thức. Douglas Hofstadter, nhà khoa học máy tính của Đại học Indiana, đã nói: “Lạy Chúa, tôi từng nghĩ cờ vua đòi hỏi trí tuệ ghê gớm. Giờ đây, tôi nhận ra sự thật không phải vậy. Điều này không khẳng định Kasparov suy nghĩ không sâu xa mà chỉ có nghĩa con người có thể phớt lờ những suy nghĩ sâu sắc trong lúc chơi cờ, giống như ta có thể bay mà chẳng hề cần đến đôi cánh vậy.”

(Sự phát triển của máy tính cũng ảnh hưởng sâu sắc đến tương lai của thị trường việc làm. Đôi khi các nhà dự báo tuyên bố rằng trong vài thập kỷ tới, chỉ những người có kỹ năng cao như nhà khoa học máy tính hay kỹ thuật viên máy tính mới có công ăn việc làm. Nhưng thực sự, công nhân trong các ngành như vệ sinh, xây dựng, cứu hỏa, cảnh sát và nhiều ngành nghề khác cũng có việc làm ổn định trong tương lai vì họ có sẵn khả năng nhận diện hình ảnh. Tội phạm, các loại rác, công cụ và lửa là muôn hình vạn trạng, do đó robot không thể nhận diện được. Trớ trêu là những nhân công thiếu trình độ như kế toán viên cấp thấp, nhà môi giới và giao dịch viên có thể sẽ mất việc trong tương lai vì công việc của họ có tính lặp lại và liên quan tới các con số — một tác vụ mà máy tính có thể làm rất tốt.)

Bên cạnh khả năng nhận diện hình ảnh là vấn đề thứ hai của sự phát triển robot, thậm chí còn căn bản hơn nữa: chúng thiếu khả năng hiểu “các lẽ thường tình”. Ví dụ, con người biết:

• Nước thì ướt.

• Mẹ luôn lớn tuổi hơn con gái mình.

• Động vật không thích bị đau.

• Con người không thể đội mồ sống dậy khi đã qua đời.

• Dây chỉ có thể kéo chứ không thể đẩy.

• Gậy có thể đẩy chứ không thể kéo giãn.

• Thời gian một đi không trở lại.

Nhưng không có phép tính hay phương trình toán học nào có thể biểu diễn những sự thật đó. Chúng ta biết tất cả những điều này vì đã nhìn thấy các loài động vật, nước, sợi dây và xác nhận các sự thật gắn liền với chúng. Trẻ em lại học lẽ thông thường bằng cách cọ xát với thực tế. Các định luật trực giác của sinh học và vật lý thì khó nắm bắt hơn, thông qua tương tác với thế giới thực. Nhưng robot không có những trải nghiệm này. Chúng chỉ biết những gì được lập trình sẵn.

(Kết quả là công ăn việc làm trong tương lai sẽ là những nghề đòi hỏi khả năng sáng tạo nghệ thuật, tính độc đáo, tính giải trí, sự hóm hỉnh, khả năng diễn xuất, khả năng phân tích và khả năng lãnh đạo. Đây chính xác là những đặc tính chỉ có ở con người và máy tính khó lòng bắt chước được.)

Trong quá khứ, các nhà toán học đã cố gắng xây dựng nên một chương trình cấp tốc có thể tích hợp toàn bộ quy luật về lý lẽ thông thường một lần và mãi mãi. Nỗ lực tham vọng nhất là CYC (viết tắt cho “encyclopedia”, nghĩa là bách khoa toàn thư) — đứa con tinh thần của Douglas Lenat, giám đốc Cycorp. Giống như Dự án Manhattan — dự án cấp tốc đã tiêu tốn hai tỷ đô-la cho việc chế tạo bom nguyên tử, CYC là “Dự án Manhattan” về trí tuệ nhân tạo, cú hích cuối cùng được kỳ vọng sẽ giúp đạt đến trí tuệ nhân tạo thật sự.

Chẳng hề ngạc nhiên khi biết phương châm của Lenat: Trí tuệ là 10 triệu quy tắc. (Lenat có một phương pháp kỳ lạ để tìm hiểu những quy luật mới của lý lẽ thông thường; ông thuê người chỉ chuyên đọc những mẩu tin khiếm nhã và những chuyện tầm phào trong các tờ báo lá cải rẻ tiền. Sau đó ông yêu cầu CYC nhận ra lỗi trong các tin tức này. Quả thực, nếu Lenat thành công với phương pháp này thì CYC có lẽ còn thông minh hơn cả những người đọc các mẩu tin đó!)

Một mục tiêu của CYC là đạt tới “điểm bão hòa” — thời điểm mà một robot có khả năng hiểu vừa đủ để có thể tự lĩnh hội các thông tin mới chỉ nhờ đọc tạp chí và sách báo có trong bất cứ thư viện nào. Với trình độ đó, giống như một con chim non rời tổ, CYC có đủ khả năng tung cánh bay lên.

Nhưng kể từ khi dự án khởi động vào năm 1984, nó cũng có chung vấn đề. về độ tin cậy như thường gặp ở AI: các tiên đoán gây sốt dẻo nhưng cực kỳ thiếu thực tế. Lenat tiên đoán rằng trong vòng 10 năm, tức là đến năm 1994, CYC sẽ tích hợp được từ 30-50% “thực tế đã được nhất trí”. Nhưng thậm chí đến ngày nay, CYC cũng chưa tiệm cận được dự doán này. Các nhà khoa học của Cycorp đã nhận thấy cần lập trình hàng triệu triệu dòng mã để một máy tính nắm bắt được các lý lẽ thông thường tương ứng với nhận thức của một đứa trẻ lên bốn. Cho đến nay, phiên bản mới nhất của chương trình CYC chỉ chứa khoảng 47.000 khái niệm thông thường và 306.000 điều thực tế. Mặc dù các ấn phẩm định kỳ của Cycorp đều tỏ ra lạc quan, nhưng một đồng sự của Lenat là R. V. Guha, đã rời công ty năm 1994, lại cho rằng: “Nhìn chung, CYC là một dự án thất bại… Chúng tôi tự hại mình khi cố gắng tạo ra một cái bóng mờ nhạt của những thứ chỉ mang tính hứa hẹn.”

Nói cách khác, những nỗ lực lập trình tất cả các quy luật của lẽ thường tình vào một máy tính duy nhất vẫn chưa đi tới đâu, đơn giản vì có quá nhiều quy luật như vậy. Con người dễ dàng học hỏi chúng vì liên tục cọ xát với môi trường xung quanh trong các hoạt động sống, lặng lẽ tiếp nhận những định luật của vật lý và sinh học, còn robot không như vậy.

Bill Gates, người sáng lập tập đoàn Microsoft, thừa nhận: “Giúp máy tính và robot cảm nhận được môi trường xung quanh, rồi phản xạ lại nhanh chóng và chính xác là việc khó khăn hơn mong đợi rất nhiều lần… chẳng hạn như khả năng tự điều hướng để né tránh vật cản trong phòng, phản ứng với âm thanh và giải nghĩa câu nói, cầm nắm vật có kích thước, hình dạng và độ dễ vỡ khác nhau. Thậm chí những yêu cầu đơn giản như chỉ ra sự khác biệt giữa cửa chính và cửa sổ cũng có thể là trò đùa ác ý đối với một robot.”

Tuy nhiên, những người ủng hộ cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo từ trên xuống chỉ ra rằng dù có đôi lần đình trệ nhưng hướng đi này vẫn đang đạt được sự tiến bộ ở các phòng thí nghiệm khắp thế giới. Ví dụ, trong vài năm trở lại đây, Cơ quan chuyên trách Các dự án Nghiên cứu Tân tiến DARPA của Bộ Quốc phòng Mỹ — tổ chức đầu tư cho những dự án công nghệ tiên tiến, đã treo thưởng hai triệu đô-la cho việc chế tạo loại xe không người lái có thể tự di chuyển trên khu vực mấp mô ở hoang mạc Mojave. Năm 2004, không ứng viên nào vượt qua được giải Thử thách Lớn của DARPA. Thực tế, chiếc xe tốt nhất chỉ đi được gần 12 km trước khi ngừng hoạt động. Nhưng đến năm 2005, chiếc xe không người lái của đội đua Stanford đã vượt qua được chặng đua dài 212 km (dù cần tới tận bảy giờ đồng hồ). Bốn chiếc xe khác cũng hoàn thành cuộc đua. (Một số nhà phê bình chỉ trích việc luật đua cho phép các xe sử dụng hệ thống định vị GPS, dẫn đến việc chúng có thể chạy theo một lộ trình định sẵn mà không gặp quá nhiều chướng ngại vật, tức là chúng không thực sự phải nhận ra các vật cản phức tạp trên đường. Khi lái xe trong thực tế, các xe phải tránh nhau, tránh người đi đường, các kết cấu xây dựng dọc đường, đám đông kẹt xe và nhiều thứ khác mà không hề có tiên lượng trước.)

Bill Gates cũng lạc quan trong thận trọng rằng các máy móc robot có thể là “thứ lớn lao tiếp theo”. Ông ví lĩnh vực robot hiện nay với lĩnh vực máy tính cá nhân mà ông đã góp phần khởi đầu hơn 30 năm về trước. Giống như máy tính cá nhân, có lẽ robot cũng cần thời cơ để cất cánh. Ông viết: “Không ai có thể nói chắc chắn khi nào nền công nghiệp này sẽ tiến hành sản xuất đại trà. Nếu làm được điều đó, nó sẽ biến đổi mạnh mẽ thế giới của chúng ta.”

(Khi các robot với trí thông minh như con người được thương mại hóa, chúng sẽ có một thị trường rộng lớn. Mặc dù, các robot thực sự hiện vẫn chưa tồn tại, nhưng chúng ta đã tạo ra được những robot lập trình sẵn và lĩnh vực này đang phát triển mạnh. Hiệp hội Robot Nhật Bản dự đoán đến năm 2025, nền công nghiệp robot hiện có giá trị năm tỷ đô-la sẽ tăng trưởng lên 50 tỷ đô-la mỗi năm.)

CÁCH TIẾP CẬN TỪ DƯỚI LÊN

Do những giới hạn của cách tiếp cận từ trên xuống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, người ta quay sang sử dụng cách tiếp cận “từ dưới lên”. Đây là phương pháp mô phỏng quá trình tiến hóa và cách thức học hỏi của một đứa trẻ sơ sinh. Chẳng hạn, côn trùng không định hướng đường đi bằng cách dò quét môi trường xung quanh và chuyển những hình ảnh thu được thành hàng tỷ tỷ điểm ảnh mà chỉ các siêu máy tính mới xử lý được. Thay vào đó, bộ não côn trùng có cấu tạo từ một “mạng neuron”, kiểu máy học này chậm chạp học hỏi cách định hướng đường đi trong một thế giới đầy chướng ngại vật bằng cách đâm sầm vào nó. Tại MIT, rất khó để tạo ra các robot biết đi theo cách tiếp cận từ trên xuống. Nhưng những sinh vật bằng máy đơn giản giống con bọ, đâm sầm vào mọi thứ ngáng đường và học hỏi từ các vụ va chạm như vậy, chỉ chốc lát đã có thể di chuyển nhanh qua sàn của một căn phòng ở MIT.

Rodney Brooks là giám đốc Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo của MIT, nơi nổi tiếng với những robot tập đi to lớn và cổng kềnh, chế tạo theo cách tiếp cận từ trên xuống. Ông trở thành kẻ dị biệt trong lĩnh vực của mình khi đề ra ý tưởng những robot nhỏ “giống côn trùng” có thể tự học cách di chuyển thông thường thông qua việc va vào những thứ chúng gặp trên đường. Thay vì sử dụng những chương trình tính toán kỹ lưỡng của máy tính để xác định chính xác vị trí chân mình khi di chuyển, các con côn trùng máy này dùng phương pháp thử sai để định vị chuyển động của các chân và điều này lại chỉ cần đến một phần nhỏ công năng máy tính. Ngày nay, nhiều hậu duệ của những robot hình côn trùng này đang ở trên Hỏa Tinh để thu thập dữ liệu cho NASA; chúng chạy trên bề mặt hoang vắng của Hành tinh Đỏ chỉ với tư duy tự học hỏi của mình. Brooks tin rằng những con côn trùng máy này là lựa chọn lý tưởng cho mục đích khám phá Hệ Mặt Trời.

Một dự án của Brooke là COG — nỗ lực tạo ra robot cơ giới có trí thông minh bằng một đứa trẻ sáu tháng tuổi. Nhìn bên ngoài, COG chỉ như một mớ dây, mạch điện và các bánh răng, trừ việc nó có đầu, hai mắt và các cánh tay. Không có định luật trí thông minh nào được lập trình sẵn cho nó. Thay vào đó, nó được thiết kế để hướng đôi mắt về phía người hướng dẫn, người cố gắng dạy nó những kỹ năng đơn giản. (Một nhà nghiên cứu đang mang thai đã cược xem ai học nhanh hơn; COG hay con của cô khi lên hai tuổi. Đứa trẻ đã đánh bại COG một cách thuyết phục.)

Dù thành công là vậy trong việc mô phỏng hành vi của những loài côn trùng, nhưng các robot sử dụng mạng neuron đã thể hiện khá thảm hại khi huấn luyện viên cố dạy cho chúng cách hành xử của những sinh vật bậc cao như động vật có vú. Robot tân tiến nhất sử dụng mạng neuron có thể đi qua căn phòng hoặc bơi trong nước, nhưng không thể nhảy lên và đuổi bắt con mồi như một chú chó săn, hay sục sạo quanh phòng như một con chuột. Nhiều robot sử dụng mạng neuron cỡ lớn chỉ có hàng chục đến hàng trăm neuron, trong khi não người có tới hơn 100 tỷ neuron, C. elegans- loài giun có cấu trúc rất đơn giản đã được các nhà sinh học lập bản đồ toàn bộ hệ thần kinh — chỉ có hơn 300 neuron, tạo nên hệ thần kinh có lẽ là đơn giản nhất từng được tìm thấy trong tự nhiên. Tuy nhiên giữa các neuron này lại có tới hơn 7.000 xi-náp. Chỉ đơn giản như hệ thần kinh của C. elegans cũng đã quá phức tạp để các nhà nghiên cứu có thể xây dựng lại được mô hình máy tính của bộ não này. (Năm 1988, một chuyên gia máy tính đã tiên đoán đến năm 2008, chúng ta sẽ có những robot với khoảng 100 triệu neuron nhân tạo. Thực tế, một mạng neuron chỉ với 100 neuron đã được xem là ngoại hạng rồi.)

Điều nực cười là máy móc có thể dễ dàng thực hiện những tác vụ mà con người xem là “khó nhằn”, như làm phép nhân những số lớn hay chơi cờ, nhưng lại gặp nhiều khó khăn khi thực hiện việc quá “hiển nhiên” đối với con người, như đi qua một căn phòng, nhận diện khuôn mặt hay “tám chuyện” với một người bạn. Nguyên nhân là bởi những máy tính tân tiến nhất về cơ bản chỉ là các linh kiện điện tử lắp ghép với nhau, trong khi bộ não của chúng ta được thiết kế tinh tế nhờ quá trình tiến hóa để giải quyết những vấn đề sinh tồn cơ bản, đòi hỏi toàn bộ cấu trúc phức tạp của hoạt động tư duy, như hiểu biết những lẽ thường tình và nhận diện hình ảnh. Sinh tồn trong rừng không phụ thuộc vào các phép toán hay cách chơi cờ mà vào việc tránh động vật săn mồi, tìm bạn tình và thích nghi với những thay đổi của môi trường.

Nhà nghiên cứu Marvin Minsky ở MIT, một trong những người khai sinh AI, tổng kết những khó khăn mà AI gặp phải như sau: “Lịch sử của AI khá khôi hài vì nhiệm vụ thực sự ban đầu của nó là những thứ đẹp đẽ, như tạo ra một cỗ máy có thể thực hiện các phép chứng minh logic hay đảm nhiệm tốt một quy trình tính toán. Nhưng sau đó, chúng ta bắt đầu cố gắng tạo ra những cỗ máy có thể trả lời những câu hỏi tưởng chừng đơn giản được in trong sách tiểu học. Không có cỗ máy nào hiện nay có thể làm được điều đó.”

Một số người tin rồi đây sự kết hợp chặt chẽ giữa hai cách tiếp cận, từ trên xuống và từ dưới lên, có thể sẽ cung cấp chìa khóa cho trí thông minh nhân tạo và những robot giống người. Suy cho cùng, khi một đứa trẻ học hỏi, dù trẻ chủ yếu dựa vào cách tiếp cận từ dưới lên, tức là cọ xát với môi trường xung quanh, nhưng thực ra trẻ còn nhận được sự hướng dẫn từ bố mẹ, sách vở, giáo viên ở trường và học hỏi từ cách tiếp cận từ trên xuống. Khi đã trưởng thành, chúng ta liên tục hòa trộn cả hai cách tiếp cận này. Chẳng hạn, một đầu bếp học cách nấu món ăn từ công thức hướng dẫn nhưng cũng liên tục nếm thử trong quá trình nấu nó.

Hans Moravec thuộc Viện Công nghệ Robot, Đại học Carnegie-Mellon thì cho rằng: “Những cỗ máy với đầy đủ trí thông minh sẽ thành hiện thực khi ta có thể kết hợp hai cách tiếp cận này với nhau.” Điều này có khả năng sẽ xảy ra trong 40 năm tới.

ROBOT CÓ CẢM XÚC CHĂNG?

Một chủ đề thường gặp trong văn chương và nghệ thuật là những thực thể máy móc ước ao trở thành con người để có thể sẻ chia những cảm xúc của loài người. Dù được tạo thành từ dây điện và sắt thép lạnh lẽo, chúng vẫn muốn được cười, khóc và cảm nhận tất cả những cảm xúc thú vị của con người.

Ví dụ, Pinocchio là một con rối gỗ muốn trở thành một cậu bé thực sự. Người Thiếc trong Phù thủy xứ Oz muốn có một trái tim. Và Data trong phim Star Trek là một robot vượt trội con người về sức mạnh và trí tuệ, nhưng vẫn ước ao trở thành con người.

Một số người thậm chí còn cho rằng cảm xúc chính là tiêu chí cao nhất để được nhận định là con người. Họ tuyên bố chẳng có cỗ máy nào biết rung động khi ngắm vẻ rực rỡ của bình minh hay cười khanh khách trước một câu đùa hóm hỉnh. Một số còn cho rằng máy móc không thể có cảm xúc vì cảm xúc là minh chứng cho sự phát triển tột bậc của loài người.

Nhưng những nhà khoa học trong lĩnh vực AI đã và đang cố gắng giải mã cảm xúc lại vẽ nên một bức tranh khác. Đối với họ, cảm xúc không phải là bản chất của loài người, mà là sản phẩm của quá trình tiến hóa. Nói đơn giản, cảm xúc tốt cho chúng ta. Trước nó giúp ta tồn tại trong rừng sâu và nay giúp ta vượt qua những hiểm nguy của cuộc sống.

Chẳng hạn, việc “thích” gì đó rất quan trọng trong quá trình tiến hóa vì hầu hết mọi thứ có tác động xấu đến chúng ta. Trong hàng triệu thứ chúng ta tiếp xúc mỗi ngày, chỉ số ít là có lợi. Do vậy, việc “thích” thứ gì đó phân biệt số ít thứ có ích với hàng triệu thứ khác có thể làm tổn thương chúng ta.

Tương tự, ghen tuông cũng là một cảm xúc quan trọng, vì sinh sản thành công là vấn đề sống còn nhằm đảm bảo di truyền bộ gen của chúng ta cho các thế hệ tiếp theo. (Thực tế, đó cũng là lý do tình yêu và tình dục lại đi kèm nhiều cảm xúc mãnh liệt đến vậy.)

Xấu hổ, ăn năn là cảm xúc quan trọng bởi chúng giúp ta học các kỹ năng hòa nhập cần thiết trong xã hội. Nếu không bao giờ biết nói lời xin lỗi, chúng ta sẽ bị loại khỏi bầy tộc, chấm dứt cơ hội tồn tại và duy trì bộ gen.

Cô đơn cũng là một cảm xúc thiết yếu. Thoạt tiên, cô đơn dường như là không cần thiết và thừa thãi. Suy cho cùng, con người luôn có thể hoạt động một mình. Nhưng khát khao có bạn đồng hành cũng quan trọng đối với sự sinh tồn, vì chúng ta phụ thuộc vào nguồn tài nguyên của cộng đồng để tồn tại.

Nói cách khác, khi các robot trở nên tân tiến hơn, chúng cũng có thể được trang bị các xúc cảm. Có lẽ robot sẽ được lập trình để gắn kết với chủ nhân hoặc người chăm sóc nhằm đảm bảo chúng sẽ không bị vứt vào sọt rác. Việc sở hữu cảm xúc tạo thuận lợi cho chúng hòa nhập vào xã hội loài người, để chúng có thể trở thành người bạn đồng hành hữu ích chứ không phải là đối thủ của chủ nhân.

Chuyên gia máy tính Hans Moravec tin rằng rồi đây, robot sẽ được lập trình những cảm xúc như “sợ hãi” để tự bảo vệ mình. Chẳng hạn, nếu năng lượng cạn dần, nó “sẽ biểu hiện sự xúc động, thậm chí là hoảng hốt, là những dấu hiệu con người có thể nhận ra. Nó có thể sang nhà hàng xóm và nhờ họ cắm sạc giùm bằng cách nài nỉ: ‘Làm ơn đi mà! Tôi cần được sạc điện! Điều này rất quan trọng với tôi, nhưng chẳng tốn kém mấy đâu! Chúng tôi sẽ trả tiền cho ông!’”

Cảm xúc còn là yếu tố sống còn ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định. Những người chịu tổn thương thần kinh nhất định thường mất đi khả năng trải nghiệm cảm xúc. Khả năng lý luận của họ vẫn nguyên vẹn, nhưng lại không thể biểu hiện bất cứ cảm xúc nào. Chuyên gia thần kinh, tiến sĩ Antonio Damasio thuộc khoa Y trường Đại học Iowa, người đã nghiên cứu những bệnh nhân chịu các tổn thương thần kinh kiểu này, kết luận rằng họ dường như “vẫn biết, nhưng không cảm giác được”.

Tiến sĩ Damasio thấy rằng những bệnh nhân này thường bị tê liệt khả năng đưa ra quyết định dù là nhỏ nhất. Không có cảm xúc dẫn đường, họ phải lựa chọn không ngừng nghỉ giữa thứ này với thứ khác, dẫn đến tình trạng do dự không quyết. Một bệnh nhân của tiến sĩ Damasio mất đến nửa giờ đồng hồ để cố gắng quyết định lịch hẹn khám lần tới.

Các nhà khoa học tin rằng cảm xúc diễn ra trong “hệ viền” của bộ não, nằm sâu trong phần trung tâm của não bộ. Khi con người bị mất liên kết giữa phần áo não mới (chi phối những suy nghĩ lý trí) và hệ viền, khả năng lý luận của họ vẫn không hề suy suyển nhưng họ không có cảm xúc dẫn đường để ra quyết định. Đôi khi chúng ta có một “linh cảm” hoặc một “phản ứng bản năng” thúc đẩy việc hình thành quyết định. Những người bị các tổn thương ảnh hưởng đến khả năng kết nối giữa phần lý trí và phần cảm xúc của bộ não không có khả năng này.

Chẳng hạn khi đi mua sắm, chúng ta cân đo đong đếm vô thức hầu hết các món hàng mình nhìn thấy, như là “nó quá đắt, quá rẻ, quá màu mè, quá chán, hay được đấy”. Đối với những bệnh nhân chịu tổn thương thần kinh kiểu này, mua sắm có thể là cơn ác mộng vì mọi thứ dường như có giá trị như nhau.

Khi robot trở nên thông minh hơn và có khả năng tự đưa ra lựa chọn, chúng vẫn có thể bị tê liệt vì do dự. (Điều này gợi nhớ lại truyện ngụ ngôn về một con lừa ngồi trước hai bó cỏ hệt nhau đến khi chết đói, vì không thể quyết định được nên ăn bó nào.) Để tránh điều này, robot trong tương lai cần được gắn cứng cảm xúc vào bộ não của chúng. Bình luận về việc robot không có cảm xúc, tiến sĩ Rosalind Picard ở Phòng thí nghiệm đa ngành của MIT nói: “Chúng không cảm nhận được cái gì là quan trọng nhất. Đó là một trong những khiếm khuyết lớn nhất. Máy tính không thể có cảm xúc.”

Tiểu thuyết gia Fyodor Dostoevsky người Nga từng viết: “Nếu mọi thứ trên Trái Đất đều có lý trí thì sẽ không có gì xảy ra cả.”

Nói cách khác, robot trong tương lai có lẽ cần có cảm xúc để tự đề ra mục tiêu và mang lại ý nghĩa cũng như hình hài cho “cuộc sống” của mình, nếu không chúng sẽ bị tê liệt hoàn toàn trước vô vàn các lựa chọn.

ROBOT CÓ Ý THỨC KHÔNG?

Hiện chúng ta chưa có sự đồng thuận rộng rãi về việc liệu máy móc có ý thức hay thậm chí là hiểu ý nghĩa của ý thức. Chưa ai đưa ra được định nghĩa chính xác ý thức là gì.

Marvin Minsky mô tả ý thức giống như một “xã hội của các ý nghĩ”, nghĩa là quá trình suy nghĩ diễn ra trong bộ não chúng ta không định xứ mà trải rộng, với các tâm điểm cạnh tranh với nhau ở bất kỳ thời điểm nào. Khi đó, ý thức có thể được xem như một chuỗi các suy nghĩ và hình ảnh bắt nguồn từ những “ý nghĩ” nhỏ hơn, mỗi ý nghĩ nhỏ này cạnh tranh nhau thu hút sự chú ý của chúng ta.

Nếu điều này là đúng thì có lẽ “ý thức” đã được thổi phồng quá mức, hay có quá nhiều bài báo thừa thãi viết về một chủ đề được các triết gia và những nhà thần kinh học “thần bí hóa” quá mức. Có thể việc định nghĩa ý thức là gì không khó khăn đến vậy. Như nhà nghiên cứu Sydney Brenner của Viện Salk ở La Jolla nói: “Tôi đoán rằng đến năm 2020 — năm của những viễn cảnh tốt đẹp — ý thức sẽ không còn là một vấn đề khoa học nữa… Hậu bối của chúng ta sẽ kinh ngạc với lượng nghiên cứu bị vứt đi hiện nay — ấy là nếu họ đủ kiên nhẫn để rà soát kho lưu trữ điện tử của các tạp chí khoa học lỗi thời.”

Theo Marvin Minsky, nghiên cứu về AI đang chịu “sự đố kỵ trong vật lý”. Trong vật lý, chiếc chén thánh vốn nằm ở việc tìm kiếm một phương trình duy nhất giúp thống nhất các lực của vũ trụ vào cùng một lý thuyết, tạo thành “lý thuyết của vạn vật.” Do chịu ảnh hưởng thái quá từ ý tưởng này, các nhà nghiên cứu về AI cũng tìm kiếm một hình mẫu duy nhất giải thích được ý thức. Nhưng theo Minsky, mô hình duy nhất này có thể không tồn tại.

(Những người theo “chủ nghĩa kiến tạo” giống tôi thì tin rằng, thay vì tranh cãi không ngừng về việc có thể tạo ra những cỗ máy biết suy nghĩ hay không thì chúng ta nên cố gắng chế tạo ra một cái máy như vậy. Khi nói về ý thức, có lẽ ta nên xem nó như một dải phổ liên tục, từ cái cảm biến nhiệt rẻ tiền theo dõi nhiệt độ phòng cho đến những sinh vật có khả năng nhận thức như chúng ta. Động vật có thể có ý thức, nhưng chúng không đạt đến mức độ nhận thức như con người. Bởi vậy, chúng ta nên cố gắng phân loại các kiểu hình và cấp độ của ý thức hơn là lao đầu vào những câu hỏi mang tính triết lý về ý nghĩa của ý thức. Cuối cùng, robot có thể đạt tới một kiểu “ý thức vô tính”. Thực tế, một ngày robot có lẽ sẽ mang kiểu cấu trúc suy nghĩ và xử lý thông tin khác với chúng ta. Trong tương lai, các robot tân tiến có lẽ sẽ xóa mờ ranh giới giữa cú pháp và ngữ nghĩa, giúp cho những câu đối đáp của chúng không mấy khác biệt với con người. Khi ấy, nghi vấn về việc chúng có thực sự “hiểu” câu hỏi đặt ra hay không sẽ không còn hợp lý nữa. Đối với tất cả những mục đích thực tiễn, một robot nắm vững cú pháp sẽ hiểu những gì đang được nói đến. Nói cách khác, nắm vững cú pháp của câu nói đồng nghĩa với hiểu được câu nói đó rồi.)

ROBOT CÓ THỂ TRỞ NÊN NGUY HIỂM KHÔNG?

Định luật Moore cho rằng khả năng của máy tính tăng gấp đôi sau mỗi 18 tháng, từ đó tạo niềm tin rằng chỉ trong vài thập kỷ tới, robot sẽ có trí thông minh sánh với loài vật như chó hoặc mèo. Nhưng đến năm 2020, định luật Moore có lẽ sẽ sụp đổ và thời đại bán dẫn cũng kết thúc theo. Trong khoảng 50 năm qua, sự phát triển đáng kinh ngạc của sức mạnh máy tính được hỗ trợ bởi khả năng tạo ra những tranzitor bán dẫn li ti. Hàng chục triệu tranzitor này có thể phủ kín dễ dàng lên móng tay chúng ta. Người ta dùng các chùm tia tử ngoại để khắc các tranzitor vi mô này lên các tấm bán dẫn. Nhưng quá trình này không tiếp diễn mãi được. Các tranzitor rồi sẽ nhỏ tới mức đạt đến kích thước của phân tử, khiến tiến trình thu nhỏ này bị phá vỡ. Thung lũng Silicon sẽ trở thành Vành đai Gỉ sắt sau năm 2020, khi kỷ nguyên bán dẫn cuối cùng cũng đến hồi kết.

Chip Pentium trong laptop có một lớp với kích thước rộng khoảng 20 nguyên tử. Đến năm 2020, kích thước đó có lẽ sẽ giảm xuống chỉ còn chừng năm nguyên tử. Ở kích thước đó, nguyên lý bất định Heisenberg bắt đầu hoạt động và ta không còn biết electron đang ở đâu nữa. Khi đó, dòng điện sẽ rò rỉ khỏi con chip và máy tính bị đoản mạch. Tại điểm tới hạn ấy, cuộc cách mạng máy tính và định luật Moore sẽ đến hồi kết do phạm phải các định luật lượng tử. (Một số người tuyên bố rằng kỷ nguyên kỹ thuật số là “chiến thắng của các bit trước các nguyên tử”. Nhưng cuối cùng, khi chúng ta chạm tới giới hạn của định luật Moore, các nguyên tử có thể sẽ phục thù.)

Các nhà vật lý hiện đang làm việc với công nghệ hậu bán dẫn, thứ sẽ chi phối thế giới máy tính sau năm 2020, nhưng cho đến nay kết quả thu được vẫn chưa rõ ràng. Như chúng ta đã thấy, người ta đang nghiên cứu một loạt công nghệ rồi đây sẽ có thể thay thế công nghệ bán dẫn, bao gồm máy tính lượng tử, máy tính ADN, máy tính quang học, máy tính nguyên tử và nhiều thứ khác. Nhưng mỗi công nghệ đều đối diện với vô vàn khó khăn trước khi có thể thay thế hoàn toàn các chip bán dẫn. Thao tác trên các nguyên tử và phân tử riêng lẻ là công nghệ vẫn còn đang ở thời kỳ thai nghén, vì vậy việc tạo ra được hàng tỷ tranzitor kích cỡ nguyên tử hiện vẫn quá khả năng của chúng ta.

Nhưng giả sử đến lúc các nhà vật lý đủ khả năng chinh phục khoảng cách giữa các chip silic và máy tính lượng tử, và một dạng nào đó của định luật Moore vẫn tiếp tục đúng trong kỷ nguyên hậu bán dẫn. Khi đó, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành sự thật. Đến thời điểm đó, robot có thể nắm vững logic và cảm xúc của con người, cũng như luôn vượt qua bài kiểm tra Turing. Đạo diễn Steven Spielberg đã khám phá nghi vấn này trong bộ phim Artificial Intelligence: AI với nhân vật cậu bé robot đầu tiên có khả năng thể hiện cảm xúc, nhờ đó hòa nhập được với không khí gia đình của con người.

Điều này làm dấy lên câu hỏi: những robot như vậy có nguy hiểm không? Nhiều khả năng là có. Chúng có thể nguy hiểm khi đạt đến trí thông minh của loài khỉ, có thể tự nhân thức và tự đặt lịch hoạt động cho chính mình. Phải nhiều thập kỷ nữa chúng ta mới đạt đến thành tựu này, vì vậy các nhà khoa học còn nhiều thời gian để quan sát các robot trước khi chúng trở thành mối đe dọa thực sự. Chẳng hạn, ta có thể đặt một con chip đặc biệt trong các bộ vi xử lý của robot để ngăn chúng nổi loạn hay cài cho chúng cơ chế tự hủy hoặc tự ngưng hoạt động trong trường hợp khẩn cấp.

Nhà văn Arthur C. Clarke viết: “Có thể chúng ta sẽ trở thành thú cưng của máy tính, được chúng nuông chiều như những con cún cưng, nhưng tôi hy vọng chúng ta sẽ luôn giữ lại được khả năng tắt nguồn của chúng theo ý muốn.”

Mối đe dọa hiển hiện hơn là cơ sở hạ tầng của chúng ta phụ thuộc vào máy tính. Hệ thống điện và nước của con người, chưa nói đến mạng lưới vận tải và thông tin liên lạc, sẽ ngày càng vi tính hóa trong tương lai. Các thành phố sẽ trở nên phức tạp đến nỗi chỉ những mạng lưới phức tạp và rối rắm mới có thể điều chỉnh và giám sát nền tảng hạ tầng khổng lồ ấy. Trong tương lai, việc đưa trí tuệ nhân tạo vào hệ thống máy tính sẽ ngày càng quan trọng. Chỉ một sự cố hoặc hỏng hóc trong nền tảng hạ tầng rộng khắp dựa trên mạng lưới máy tính cũng có thể làm tê liệt một thành phố, đất nước hay thậm chí cả nền văn minh.

Liệu máy tính cuối cùng có vượt qua chúng ta về trí thông minh không? Điều này hầu như chắc chắn vì không có định luật vật lý nào ngăn cản nó. Nếu các robot dựa trên mạng neuron có khả năng học hỏi và phát triển đến độ có thể học hỏi nhanh và hiệu quả hơn chúng ta thì về mặt logic, cuối cùng chúng sẽ vượt qua chúng ta. Moravec nói: “ [Thế giới hậu sinh học] là một thế giới mà ở đó loài người sẽ bị làn sóng thay đổi văn hóa quét sạch, bị chính đám con cháu nhân tạo của chúng ta tiếm quyền … Khi đó, ADN của chúng ta sẽ nhận ra chúng không còn công dụng gì nữa và đã thua trong cuộc đua tiến hóa tới một dạng cạnh tranh mới.”

Một số nhà phát minh, như Ray Kurzweil, còn tiên đoán thời điểm này sẽ đến sớm, thậm chí chỉ trong vài thập kỷ tới. Có lẽ chúng ta đang tạo ra những hậu duệ tiến hóa của mình. Một số nhà khoa học máy tính mường tượng đến thời điểm mà họ gọi là “kỳ dị”, khi các robot có khả năng tiếp nhận thông tin với tốc độ khủng khiếp và tạo ra các robot mới trong quá trình này, cho đến khi khả năng thu thập để tiếp nạp thông tin của chúng phát triển đến vô hạn.

Vì vậy, về lâu dài, một số nhà nghiên cứu chủ trương hợp nhất công nghệ cacbon với công nghệ bán dẫn hơn là chỉ khoanh tay chờ đợi sự diệt vong. Loài người chúng ta chủ yếu cấu thành từ cacbon, nhưng robot lại dựa trên vật liệu bán dẫn (ít nhất là cho đến thời điểm này). Có lẽ giải pháp sẽ là hòa nhập cùng chúng. (Nếu chạm trán người ngoài hành tinh, có lẽ chúng ta sẽ không lấy làm ngạc nhiên khi thấy họ có một phần là sinh vật, một phần là máy móc, để có thể chống chịu sự khắc nghiệt khi du hành không gian và phát triển trong những môi trường không mấy thân thiện.)

Trong tương lai xa, các robot giống người hay cyborg (người lai máy) thậm chí còn có thể ban cho chúng ta khả năng bất tử. Marvin Minsky thêm vào: “Điều gì sẽ đến nếu Mặt Trời bắt đầu lụi tàn hay chúng ta tự phá hủy hành tinh của mình? Tại sao không tạo ra những nhà vật lý, những kỹ sư hay những nhà toán học còn tốt hơn nữa? Có lẽ chúng ta cần trở thành kiến trúc sư xây nên tương lai của chính mình. Nếu không, nền văn hóa của chúng ta có thể sẽ biến mất.”

Moravec mường tượng đến một thời điểm trong tương lai xa xôi khi cấu trúc neuron của chúng ta được chuyển giao vào máy móc từng neuron một, theo lẽ nào đó điều này giúp chúng ta trở nên bất tử. Đó là một suy nghĩ táo bạo nhưng không hề vượt quá địa hạt của sự khả thi. Vì vậy, theo một số nhà khoa học đang xem xét tương lai xa, sự bất tử (trong dạng thức các cơ thể bán dẫn hoặc được tích hợp ADN) có thể là tương lai cuối cùng của loài người.

Ý tưởng tạo ra những cỗ máy biết suy nghĩ, thông minh ít nhất như động vật hay bằng hoặc hơn con người có thể trở thành hiện thực, nếu chúng ta khắc phục được sự sụp đổ của định luật Moore và những vấn đề thường gặp, có lẽ là vào cuối thế kỷ này. Mặc dù các định luật AI vẫn còn nhiều điều cần khám phá nhưng tiến triển trong lĩnh vực này vẫn rất nhanh và đầy hứa hẹn. Vì tất cả những điều kể trên, tôi sẽ xếp robot và những cỗ máy biết suy nghĩ vào nhóm Bất khả thi Loại I.