Podcast appearances and mentions of raja chatila

Les grands noms de l'intelligence artificielle sont réunis jusqu'à ce mardi (11 février 2025) à Paris pour un sommet mondial. L'occasion pour la France d'envoyer un message dans un secteur dominé par les États-Unis et la Chine. L'Europe est devancée mais tient à se démarquer par sa régulation destinée à protéger les droits humains face aux possibles dérives de l'IA. Le cadre juridique européen empêche-t-il de rivaliser avec Washington et Pékin ? L'UE doit-elle se doter d'un plan pour l'IA ?  Pour en débattre :- Ophélie Coelho, chercheuse indépendante en géopolitique du numérique, autrice du livre Géopolitique du numérique - L'impérialisme à pas de géants, Les Éditions de l'Atelier - Raja Chatila, professeur émérite d'Intelligence artificielle robotique et d'éthique des technologies à Sorbonne Université- David Cormand, député européen écologiste, il a organisé le 7 février un contre-sommet «Réinventer l'intelligence artificielle : pour une révolution numérique au service de l'humain et de la planète».

Theo số liệu đầu năm 2024, thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu đã đạt hơn 196 tỷ đô la. Một số chuyên gia trong lĩnh vực này dự đoán rằng giá trị của AI dự kiến ​​sẽ tăng gấp 13 lần trong 7 năm tới, vượt ngưỡng 1,81 nghìn tỷ đô la vào năm 2030. Có thể nói, chưa bao giờ, thế giới chứng kiến sự phát triển đáng kinh ngạc như vậy của ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo. Đứng trước sự phát triển của AI, nhiều người vẫn tỏ ra hồ nghi về khả năng của nó trong khi số khác lại lo sợ rằng một ngày nào đó, AI sẽ thông minh hơn con người và thống trị thế giới. Sự thực là hiện nay, có nhiều lĩnh vực mà AI thể hiện ưu thế vượt trội so với con người. Vậy nếu ta đặt trí tuệ nhân tạo và trí tuệ nhân loại lên bàn cân thì cán cân sẽ nghiêng về bên nào? Hậu quả ra sao? Hay liệu có cách nào khác kết hợp con người với máy móc để tạo ra một phiên bản tối tân?Trí tuệ nhân tạo là gì?Trước khi để trí tuệ nhân tạo so găng với con người, có lẽ ta cần tìm hiểu xem rốt cuộc trí tuệ nhân tạo là gì. AI hay Artificial Intelligence là thuật ngữ trong khoa học máy tính để chỉ trí thông minh của máy móc do con người tạo ra. Cũng giống như loài người, để trở nên hiểu biết và thông thái, con người cần học hỏi, hay nói đơn giản là nạp và phân tích kiến thức. AI cũng vậy. nhờ vào sự phát triển của Big Data (hay Dữ liệu lớn), các nhà khoa học đã có thể nhập một lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp vào máy tính. AI sau đó sẽ phân tích những dữ liệu được nạp để học hỏi và ứng dụng để thực hiện các tác vụ được giao.Chẳng hạn muốn AI nhận biết được quả cam, người ta sẽ cung cấp hàng ngàn hình ảnh của loại quả này từ những góc chụp khác nhau, trong những giai đoạn khác nhau. Sau đó AI sẽ phân tích các hình ảnh này và phân biệt quả cam với các loại quả khác. Nếu giờ ta đưa cho AI một bức tranh vẽ hàng trăm loại quả khác nhau, nó vẫn có thể nhanh chóng xác định được quả cam. Quá trình này được gọi là Deep learning (hay Học sâu) và chỉ là một nhánh nhỏ trong ngành khoa học trí tuệ nhân tạo. Trên thực tế khả năng nhận diện của AI phức tạp và tân tiến hơn nhiều và được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực từ chẩn đoán hình ảnh y khoa để phát hiện bệnh lý đến hệ thống lái tự động có khả năng nhận diện vật thể xung quanh như biển báo, đèn tín hiệu, hay các phương tiện và vật cản khác trên đường để từ đó đưa ra các phản ứng phù hợp như dừng xe hay giảm tốc.Đâu là những lĩnh vực mà AI thể hiện ưu thế hơn con người?Y họcDù chưa thể thay thế được các bác sĩ nhưng AI đã chứng tỏ là một trợ lý xuất sắc trong việc chẩn đoán các hình ảnh y khoa như X-quang, MRI hay CT để phát hiện những bất thường. Vào tháng 04/2018, FDA, cơ quan quản lý dược phẩm Hoa Kỳ lần đầu tiên cho phép lưu hành thiết bị sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự đưa ra chẩn đoán về bệnh tiểu đường qua nghiên cứu hình ảnh võng mạc. Theo ông Olivier Bousquet, giám đốc trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google ở châu Âu, AI thể hiện mình là một công cụ “đáng tin cậy như một bác sĩ giàu kinh nghiệm, nếu không muốn nói là thậm chí còn đáng tin cậy hơn cả bác sĩ, vì chúng tôi có thể đào tạo AI bằng lượng dữ liệu lớn hơn những gì mà một bác sĩ có thể thấy trong đời họ.”Trả lời RFI Pháp ngữ, ông Jean-Emmanuel Bibault, bác sĩ tại Bệnh viện Georges Pompidou đồng thời là nhà nghiên cứu về ứng dụng AI tại Viện Nghiên cứu Y học và Sức khoẻ Quốc gia Pháp (INSERM) giải thích thêm :“Chúng ta có thể tận dụng AI vào việc nhận diện các dấu hiệu bệnh như là phân tích hình ảnh y khoa. AI có thể làm những tác vụ này nhanh hơn nhiều so với con người. Các bác sĩ có thể tiết kiệm được khoảng 50% thời gian. Trong thử nghiệm mới đây tại một bệnh viện ở Thuỵ Điển, người ta đã chọn ngẫu nhiên 80.000 bệnh nhân và sau đó để hai đội : một đội gồm 2 bác sĩ và một đội gồm 1 bác sĩ và 1 AI cùng đọc hình ảnh y khoa. Và họ thu được kết quả là nhóm có 1 bác sĩ và 1 AI chẩn đoán nhanh hơn hẳn so với nhóm 2 bác sĩ. Ngoài ra cũng có những lĩnh vực mà AI không chỉ làm nhanh mà còn làm tốt hơn con người, ví dụ như việc dự đoán về nguy cơ ung thư hay khả năng hồi phục của bệnh nhân để từ đó đưa ra phác đồ điều trị riêng biệt cho mỗi người.”Dịch thuậtKhông ít người hiện nay tự hỏi liệu việc học ngoại ngữ có còn cần thiết hay không khi mà người ta dường như có thể dịch tất cả mọi ngôn ngữ với Google Dịch. Trung bình một người bình thường có thể sử dụng hai ngôn ngữ khác nhau. Cũng có một số người có thể sử dụng tới vài chục ngôn ngữ như Ioannis Ikonomon, phiên dịch viên của Uỷ ban Châu Âu, có thể nói được 47 thứ tiếng; hay Alexandre Arguelles, chuyên gia nghiên cứu ngôn ngữ người Mỹ với khả năng sử dụng 50 thứ tiếng. Tài năng là vậy, nhưng những thiên tài này vẫn phải chào thua Google Dịch khi mà công cụ dịch thuật này có thể dịch hơn 100 ngôn ngữ khác nhau trong vỏn vẹn vài giây.Khi mới ra mắt Google chỉ có thể dịch từ dạng văn bản sang văn bản. Tuy nhiên sau đó vào năm 2014, Google đã mua lại Word Lens, phần mềm sử dụng camera tích hợp trên điện thoại di động để quét và dịch văn bản trên màn hình của thiết bị, nhờ vậy Google sau đó đã có thể dịch cả bằng hình ảnh. Ngoài ra hệ thống này còn có thể tự động nhận dạng ngoại ngữ và giọng nói, sau đó dịch và nói lại như một phiên dịch thực thụ.Đứng sau thành công của Google Dịch chính là trí thông minh nhân tạo. AI đã học từ lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ trong sách vở, báo chí, trang web. Đồng thời, cũng giống như loài người, AI học từ chính những sai lầm của mình. AI sẽ dựa vào phản hồi hay đề xuất của người dùng về những phần nó dịch chưa chuẩn để cải thiện dần chất lượng bản dịch.Con người phải chăng đành chịu thua máy móc?Trên đây mới chỉ là hai trong số rất nhiều khả năng mà AI có thể làm và thậm chí là làm tốt hơn con người. Vậy phải chăng ta đã bị AI bỏ lại phía sau?Ít nhất là đến hiện tại, AI chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ được chỉ định. Đây cũng là lý do mà ông Raja Chatila, giáo sư về lĩnh vực Robot và AI tại đại học Sorbonne, Paris, khách mời trong chương trình phát thanh của RFI Pháp ngữ, nhận định rằng trí thông minh nhân tạo rất “kém thông minh” :“AI thực ra rất ngu ngốc, nó không hiểu nó đang làm gì và chỉ có thể làm việc một cách hệ thống và máy móc. Nó sẽ lặp đi lặp lại chuỗi hành động, dù cho những hành động này không phải lúc nào cũng đúng, cũng chính xác.”Cùng quan điểm đó, bà Anne Alombert, giảng viên tại đại học Paris 8, thành viên Hội đồng kỹ thuật số quốc gia, bổ sung thêm :“Trong khi mà máy móc học để thực hiện theo những gì mà nó được yêu cầu làm và tiến tới một mục tiêu đã được hoạch định sẵn thì một đứa trẻ khi học hỏi là học để sáng tạo ra cái mới, khám phá thế giới, đưa ra giải pháp cho những tình huống mà nó chưa bao giờ gặp.”Đây cũng chính là một trong những điểm khác biệt lớn giữa trí thông minh con người và máy móc : sự sáng tạo, tưởng tượng, phát minh. Những đặc điểm này cho đến hiện tại vẫn là khả năng đặc biệt của loài người. Máy móc dù có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật như một giai điệu hay một bức tranh nhưng không thể đánh đồng điều đó với khả năng sáng tạo của con người vì suy cho cùng AI chỉ có thể dựa trên các thuật toán và dữ liệu đã được cung cấp để tạo ra các tác phẩm nhưng lại không chứa đựng yếu tố cảm xúc, tính cá nhân, trải nghiệm hay tư duy đột phá của con người.Minh chứng cho luận điểm này, bà Anne Alombert đưa ra ví dụ : “Chẳng hạn Chat GPT có thể viết một câu chuyện thần thoại nhờ các tính toán dữ liệu nhưng nếu chúng ta tự viết, ta sẽ không tính toán dựa trên từ ngữ, xem có thể viết từ nào sau từ nào, các từ nào sẽ đi cùng với nhau, mà ta sẽ tự sáng tạo nhờ vào những gì mình đã trải qua, những gì mình tưởng tượng và theo những gì mình muốn viết. Và như vậy mỗi người chúng ta sẽ viết ra một câu chuyện theo cách hoàn toàn khác nhau, không thể bắt chước được.”Còn theo ông Daniel Andler, thành viên Viện Hàn lâm Khoa học Chính trị và Đạo đức, tác giả cuốn “Trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, bí ẩn kép”, thì khó có thể nói trí thông minh nhân tạo thực sự sở hữu trí thông minh vì AI vốn dĩ không hiểu được bối cảnh hay tình huống để thích nghi với những tình huống đó. Ông cho biết :“Nếu coi trí thông minh là khả năng xử lý một vấn đề cụ thể thì AI cũng có khả năng xử lý vấn đề và trong trường hợp đó ta có thể so sánh AI với con người. Nhưng với tôi, trí thông minh không chỉ đơn giản là khả năng xử lý vấn đề mà là xử lý vấn đề một cách hợp lý trong mỗi tình huống cụ thể mà chúng ta gặp phải với tư cách là một cá thể độc lập, duy nhất và có trách nhiệm.”Còn rất nhiều khả năng khác mà AI không thể so sánh được với con người như tương tác xã hội, trí tuệ cảm xúc, tư duy trừu tượng hay đưa ra các phản ứng linh hoạt, v.v. Việc AI có thể giao tiếp hay sử dụng từ ngữ thể hiện cảm xúc trong các đoạn hội thoại khiến nhiều người lầm tưởng rằng AI cũng có cảm xúc như con người. Nhưng sự thật thì không phải vậy. AI có thể phân tích những từ ngữ, thậm chí là biểu cảm của con người để xác định cảm xúc của người đó và được lập trình để đưa ra những phản hồi phù hợp với những cảm xúc đó nhưng thực tế thì đó chỉ là vỏ ngôn ngữ và AI không thực sự trải qua những trải nghiệm đó và không thể sản sinh ra cảm xúc.“Nếu không thể đánh bại được máy móc, hãy cộng sinh với nó.”Con người vượt trội hơn AI ở nhiều điểm nhưng đồng thời AI cũng thể hiện mình không hề kém cạnh con người trong một số lĩnh vực khác. Vậy “nếu không thể đánh bại được máy móc, hãy cộng sinh với nó”. Đó là những gì tỷ phú Elon Musk, nhà sáng lập công ty công nghệ thần kinh Neuralink tuyên bố trên mạng X. Ông từng tiết lộ về dự án đầy tham vọng : cấy chip vào não người. Một khi đã ở trong não bộ, con chip sẽ liên kết với các neuron thần kinh và truyền những tín hiệu mà nó thu thập được đến máy tính, tạo ra giao diện não-máy tính. Theo vị tỷ phú, kế hoạch này có thể giúp nâng cấp loài người, kết nối trực tiếp con người với máy tính thông qua suy nghĩ và thậm chí trong tương lai có thể truyền suy nghĩ trực tiếp từ bộ não này đến bộ não khác.Hồi tháng 01 năm nay, Neuralink thông báo đã cấy ghép thành công chip vào não của một bệnh nhân liệt toàn thân sau một tai nạn nghiêm trọng. Người này giờ đã có thể điều khiển được chuột, chơi game trên máy tính hay đăng bài trên mạng xã hội chỉ bằng suy nghĩ. Elon Musk còn cho biết theo kết quả kiểm tra sơ bộ, người đàn ông này sau khi được cấy chip đã sở hữu “khả năng đột biến tế bào thần kinh”.Đây liệu có phải là triển vọng mới cho tương lai? Nhờ việc hợp thể với AI con người liệu sẽ ngày càng được nâng cấp và nhân loại cũng không còn phải lo lắng về việc bị thống trị bởi AI, đặc biệt là trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ chưa từng thấy? Hay liệu rằng việc cộng sinh như vậy sẽ khiến ta bị lệ thuộc và càng dễ trở thành nô lệ của trí thông minh do chính chúng ta tạo ra?

In this episode of the Artificial Intelligence & Equality podcast, Senior Fellow Anja Kaspersen engages with Raja Chatila, professor emeritus at Sorbonne University, exploring the integration of robotics, AI, and ethics. Chatila delves into his journey in the AI field, starting from his early influences in the late 1970s to his current work on global AI ethics, discussing the evolution of AI technologies, the ethical considerations in deploying these systems, and the importance of designing them skillfully and mindfully. With a a focus on safety-first approaches over risk-focused frameworks, drawing parallels with other industries like aviation, Chatila advocates for AI systems that are designed to benefit humanity. What are the responsibilities of developers and policymakers to ensure these technologies are developed, tested, and certified with care and consideration for their effects on society? For more, please go to: https://carnegiecouncil.co/aiei-chatila

Raja Chatila est le co-président du groupe « IA responsable » du Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), membre du groupe d'experts européen sur l'Intelligence ArtificielleMention légales : Vos données de connexion, dont votre adresse IP, sont traités par Radio Classique, responsable de traitement, sur la base de son intérêt légitime, par l'intermédiaire de son sous-traitant Ausha, à des fins de réalisation de statistiques agréées et de lutte contre la fraude. Ces données sont supprimées en temps réel pour la finalité statistique et sous cinq mois à compter de la collecte à des fins de lutte contre la fraude. Pour plus d'informations sur les traitements réalisés par Radio Classique et exercer vos droits, consultez notre Politique de confidentialité.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Elle fascine autant qu'elle inquiète. L'intelligence artificielle permet des avancées dans la santé, l'industrie ou encore l'éducation. Elle va bouleverser nos habitudes. Pour découvrir ou mieux comprendre cette nouvelle technologie,Raja Chatila, roboticien, professeur émérite d'intelligence artificielle et d'éthique des technologies à Sorbonne Université, répond à toutes les questions des auditeurs. 

Elle fascine autant qu'elle inquiète. L'intelligence artificielle permet des avancées dans la santé, l'industrie ou encore l'éducation. Elle va bouleverser nos habitudes. Pour découvrir ou mieux comprendre cette nouvelle technologie,Raja Chatila, roboticien, professeur émérite d'intelligence artificielle et d'éthique des technologies à Sorbonne Université, répond à toutes les questions des auditeurs.IA : quelles perspectives pour l'Afrique ?IA : faut-il avoir peur pour nos emplois ?IA : vers une perte de contrôle ? IA : ChatGpt génère-t-il de fausses informations ?  

durée : 02:29:32 - Le 7/9.30 - par : Nicolas Demorand, Léa Salamé - Thomas Piketty et Dominique Seux débattent du Plan Eau à 7h50. Laurence Devillers, professeure d'IA à la Sorbonne, Raja Chatila, professeur de robotique à la Sorbonne et Clément Delangue, cofondateur de la start-up « Hugging Face » sont les invités du 8h20. A 9h10, rendez-vous avec la Médiatrice.

Quelle éthique pour la robotique ? C'est la question posée par I, Robot, où, en 2035, les robots sont devenus de parfaits assistants. Le film retrace l'enquête d'un détective sur le meurtre d'un chercheur en robotique. Le principal suspect est un androïd alors même qu'une loi dite d'Asimov régissant la robotique interdit à un robot de porter atteinte à un être humain. Quelles sont les trois lois définies en 1942 par l'écrivain de science-fiction Isaac Asimov ? Celles-ci sont-elles concrètement applicables ? Les robots peuvent-ils développer une conscience ? Raja Chatila : professeur émérite à Sorbonne Université, ancien directeur de l'Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) et du laboratoire d'excellence SMART sur les interactions humain-machine.Référence : I, Robot d'Alex Proyas (2004)Crédits : 7e Science est un podcast de Sorbonne Université et Binge Audio animé par Perrine Quennesson. Réalisation : Paul Bertiaux. Musique : Alexandre Delmaere. Identité graphique : Upian. ÉQUIPE BINGE : Production et édition : Albane Fily. Direction de projet : Soraya Kerchaoui-Matignon. Direction des programmes : Joël Ronez. Direction de la rédaction : David Carzon. Direction générale : Gabrielle Boeri-Charles. ÉQUIPE SORBONNE UNIVERSITÉ : Véronique Atger et Virginie Thibaud. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

https://homepages.laas.fr/raja/

Clip: Raja Chatila on Turing Machine And Intelligence"

durée : 00:38:54 - Le Temps du débat - par : Emmanuel Laurentin, Chloë Cambreling - Alors que l'intelligence artificielle gagne de nombreux secteurs, la Commission européenne initie un processus législatif pour promouvoir une IA respectueuse des valeurs européennes. L’Europe peut-elle vraiment développer une IA éthique et rester compétitive vis-à-vis des GAFAM et de la Chine ? - réalisation : Alexandre Manzanares - invités : David Giblas directeur innovation, digital et data du Groupe Malakoff Médéric Humanis; Nathalie Nevejans maîtresse de conférences en droit privé à l’université d’Artois, spécialiste du droit et de l’éthique de l’intelligence artificielle, membre du comité d'éthique du CNRS (COMETS); Raja Chatila roboticien, professeur en robotique et éthique des intelligences artificielles à la Sorbonne et directeur de l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (Isir)

durée : 00:38:54 - Le Temps du débat - par : Emmanuel Laurentin, Chloë Cambreling - Alors que l'intelligence artificielle gagne de nombreux secteurs, la Commission européenne initie un processus législatif pour promouvoir une IA respectueuse des valeurs européennes. L’Europe peut-elle vraiment développer une IA éthique et rester compétitive vis-à-vis des GAFAM et de la Chine ? - réalisation : Alexandre Manzanares - invités : David Giblas directeur innovation, digital et data du Groupe Malakoff Médéric Humanis; Nathalie Nevejans maîtresse de conférences en droit privé à l’université d’Artois, spécialiste du droit et de l’éthique de l’intelligence artificielle, membre du comité d'éthique du CNRS (COMETS); Raja Chatila roboticien, professeur en robotique et éthique des intelligences artificielles à la Sorbonne et directeur de l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (Isir)

In this episode, we're joined by Raja Chatila, director of Intelligent Systems and Robotics at Pierre and Marie Curie University in Paris, and executive committee chair of the IEEE global initiative on ethics of intelligent and autonomous systems. Raja and I had a great chat about his research, which deals with robotic perception and discovery. We discuss the relationship between learning and discovery, particularly as it applies to robots and their environments, and the connection between robotic perception and action. We also dig into the concepts of affordances, abstract teachings, meta-reasoning and self-awareness as they apply to intelligent systems. Finally, we touch on the issue of values and ethics of these systems. The notes for this show can be found at twimlai.com/talk/118.

Công luận những ngày gần đây dồn hết mọi sự chú ý vào cuộc đọ trí giữa máy tính thông minh AlphaGo và kỳ thủ cờ vây thế giới Lee Sedol, người Hàn Quốc. Sự kiện cho thấy lĩnh vực nghiên cứu trí thông minh nhân tạo đã có những bước đột phá lớn, hy vọng mở ra nhiều ứng dụng mới phục vụ cho lợi ích con người. Nhưng bên cạnh đó, cũng có nhiều lo ngại cho rằng một ngày nào đó máy tính sẽ vượt lên trên và điều khiển cuộc sống nhân loại. Máy tính thông minh đã hạ gục kỳ thủ cờ vây Lee Se-dol người Hàn Quốc với tỷ số chung cuộc 4-1, trong một trận so trí gồm năm ván đấu như qui định. Trận so tài đã được công luận và nhất là giới chuyên môn theo dõi sít sao. Bởi vì phải đợi đến 19 năm sau ngày kiện tướng thế giới cờ vua Garry Kasparov bị máy tính DeepBlue của IBM đánh bại trong một trấn đấu 6 ván, thế giới mới lại được tận mắt chứng kiến tiến bộ mới của lĩnh vực trí thông minh nhân tạo trong ngành công nghệ tin học. Hơn nữa sự quan tâm của công luận dành cho trận đấu này không chỉ vì sự hiếu kỳ mà vì trước đó ai cũng nghĩ rằng vẫn còn xa máy tính mới giành được phần thắng trong môn cờ vây, một bộ môn giải trí mang tính trí tuệ có nguồn gốc Trung Hoa. Xuất hiện cách đây hơn 3000 năm, được chơi nhiều tại các quốc gia Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc, cờ vây tuy luật chơi dễ dàng nhưng lại có hàng vạn các nước đi, thiên biến vạn hóa. Do đó, môn cờ này được cho là sẽ rất khó lập trình. Chính vì thế, ngay sau khi ván đấu thứ ba kết thúc với phần thắng nghiên về AlphaGo, ông Demis Hassabis đã phải thốt lên là : « Thật tình mà nói, chúng tôi cảm thấy sững sờ. Tôi muốn nhắc lại là mục tiêu của chúng tôi theo nghĩa rộng : chúng tôi đến đối đầu với Lee Sedol là để học hỏi từ anh ấy và muốn biết xem phần mềm của chúng tôi có khả năng đến đâu ». Những bước tiến của trí thông minh nhân tạo Như vậy, trí thông minh nhân tạo là gì ? Theo giải thích của nhiều chuyên gia, trí thông minh nhân tạo, viết tắt là AI (Artificial Intelligence) thật ra là toàn bộ các thuật toán, bao gồm một chuỗi các phép tính cho phép thực hiện một vấn đề được đặt ra.  Ý tưởng xây dựng một chương trình AI đã xuất hiện ngay từ giữa những thập niên 1950, chính xác là vào năm 1956, tại Hanover (Hoa Kỳ). Theo quan điểm của các nhà sáng lập bộ môn này, ông John McCarthy và Marvin Minsky (vừa qua đời hôm 24/01/2016), máy móc có thể bắt chước hay mô phỏng một mặt nào đó của con người. Và đến lúc nào đó có thể bằng cả trí tuệ nhân loại. Trong suốt thập niên 1960, các nhà sáng chế theo đuổi hy vọng này một cách tuyệt vọng, do tiến bộ tin học thời bấy giờ vẫn chưa đạt đến mức để có thể thực hiện. Mọi việc bắt đầu có những tiến triển từ năm 1985, với sự phát triển của ngành rô-bốt học, mà Nhật Bản là quốc gia đi đầu. Thế nhưng làn sóng phấn khích đó cũng thật là ngắn ngủi. Rô-bốt thời đó chỉ phục vụ cho công nghiệp và chưa có một chỗ đứng trong gia đình. Niềm hy vọng về trí nhân tạo thật sự hồi sinh sau trận đấu lịch sử giữa kiện tướng cờ vua Garry Kasparov với máy tính DeepBlue của IBM năm 1997. Để rồi từ đó, AI đã dần xuất hiện len lỏi vào cuộc sống con người. Ban đầu chỉ ở dạng « AI thấp » tức chỉ dùng để giải quyết một vấn đề đưa ra. Dạng sơ khởi này cho phép máy tính độc lập hơn và có khả năng tự học. Đây cũng chính là những dạng trí thông minh nhân tạo chúng ta sử dụng hàng ngày : công cụ dò tìm của Google, hay đối thoại với các nhân viên tư vấn ảo của các trang mạng Amazon, Netflix, Youtube…. Dạng thông minh đơn giản đó cũng được thiết kế cho một số loại rô-bốt sử dụng trong các bệnh viện, các phần mềm dịch thuật hay một số trò chơi video tương ứng … AlphaGo: Một cuộc cách mạng của trí thông minh nhân tạo ? Thế nhưng, theo ông Raja Chatila, giám đốc Viện nghiên cứu hệ thống trí thông minh và rô-bốt học (Isir), trường đại học Pierre-et-Marie-Curie của Pháp « từ một thập niên nay, AI đã bước lên một nấc mới nhờ vào phần mềm ‘deep learning’ ». Theo đó, deep learning được thiết kế sao cho máy móc có thể bắt chước cách thức vận hành của não bộ con người. Cả hệ thống này trú trong ổ chứa đặt biệt có đến hàng ngàn con chip điện tử (tương đương như là nơ-ron thần kinh), được sắp xếp thành nhiều lớp khác nhau. Các nơ-ron này sẽ tự nuôi lấy lẫn nhau để rồi từ đó xuất phát thuật ngữ « apprentissage profond » (tiếng Anh gọi là reinforcement learning). Đây cũng chính là nét độc đáo làm nên thành công của AlphaGo so với DeepBlue cách đây 19 năm theo như giải thích của nữ ký giả Amelie Charnay trên trang mạng O1Net: « Tính độc đáo của Alphago nằm ở các thuật toán. Ở đây có ba điểm khác nhau, tức là ba phương pháp. Một phương pháp cổ điển mà ta thường thấy ở điện thoại thông minh để nhận dạng giọng nói, hay như nhận biết hình ảnh. Phương pháp này được gọi là ‘deep learning’ (tạm hiểu là học hỏi sâu). Đó là những thuật toán, đơn giản để giúp cho máy tính ít nhiều tự học một mình. Cũng giống như là dạy cho một đứa trẻ học đọc bảng chữ cái. Người lập trình sẽ đưa ra những con chữ để giúp cho máy tính tự nhận dạng đó là chữ A hay là B. Thế nhưng, sự độc đáo của Alphago ở đây không chỉ có sử dụng deep learning, mà còn kết hợp với một phương pháp khác, đòi hỏi nhiều thời gian hơn để thực hiện : Đó là ‘reinforcement learning’ (apprentissage par renforcement). Với phương pháp này, máy tính sẽ tự đối đầu với chính các biến thể khác nhau của nó. Sự tiến bộ của máy tính sẽ không bao giờ ngừng, càng tự đối đầu, máy tính càng tự hoàn thiện. Ngoài việc kết hợp hai phương pháp trên, ALPHAGO còn sử dụng đến một phương pháp khác, cổ điển hơn, khá nổi tiếng với tên gọi Monte Carlo. Theo đó, các máy được yêu cầu chơi phần cuối của ván cờ, với mục đích là cố gắng dự đoán trước các nước đi. Để có được kết quả này, những người lập trình đã dạy cho máy học thuộc lòng tất cả nước đi từ các kỳ thủ trên thế giới. Nhờ vào kho dữ liệu khủng này, máy tính có thể dự đoán trước đến 56% các tổ hợp. » Trí thông minh nhân tạo giúp ích gì cho con người ? Ngày nay các tập đoàn công nghệ lớn đang lao vào một cuộc đua khốc liệt để khai thác thế mạnh của Deep Learning. Facebook thì có DeepFace nhận dạng khuôn mặt ; Google với Tensorflow để sắp xếp tự động các thư điện tử của Gmail ; Apple có Siri hay Amazon thì có chương trình tổng hợp giọng nói Alexa. Cách đây một tháng, trên tuần san L’Express, ông Laurent Alexandre, chủ tịch DNAVision và nhà sáng lập trang mạng Doctissimo.com, đã có nhận định rằng : « Thế kỷ XXI là thế kỷ của một cuộc cách mạng mới, cuộc cách mạng rô-bốt (robolution). Cuộc cách mạng này đang diễn ra ngay trước mắt chúng ta và đặc trưng của nó chính là sự thúc đẩy nhanh chóng đến chóng mặt của các ngành công nghệ ». Nếu chúng ta phải mất đến hơn một thế kỷ để có thể đưa các khám phá hiện tượng vật lý của ngành nhiếp ảnh vào trong đời sống xã hội loài người, thì nay với công nghệ, bước chuyển tiếp đó đã được rút ngắn một cách đáng kể với chỉ từ 24-48 giờ mà thôi. Giờ đây ứng dụng trí thông minh nhân tạo hầu như đã hiện diện khắp nơi. Sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực này sẽ làm biến đổi sâu sắc cuộc sống nhân loại. Để minh chứng cho điều này, trong chương trình bản tin lúc 20 giờ trên kênh 2, ký giả Nicolas Chateauneuf đã sử dụng hình ảnh ảo và giọng nói nhân tạo của mình được một start-up tại Nante lập trình, trên truyền hình để giải thích các ứng dụng có thể có của trí thông minh nhân loại trong tương lai : « Chúng ta hãy lấy điện thoại thông minh làm ví dụ. Bạn có thể hỏi chúng là ngày mai bạn cần đi mát-xa, nhưng bạn cũng muốn mua một chai rượu vang hợp với món bò rô-ti, và thế là một trình hỗ trợ âm thanh sẽ vẽ cho bạn một lộ trình đi ngang qua tiệm bán rượu đồng thời tư vấn cho bạn một loại rượu phù hợp. Trong y học, AI có thể sẽ còn là một cuộc ‘cách mạng’. Chúng có khả năng xem xét tất cả các dữ liệu của một bệnh nhân : tuổi tác, tiền sử, các bản chụp phim ; đối chiếu chúng với tất cả các nghiên cứu được công bố, và cuối cùng sẽ đưa ra một chẩn đoán đôi khi ngay chính bác sĩ cũng chưa nghĩ tới. Việc này đã tồn tại tại Mỹ. Thậm chí, đến một ngày nào đó, người ta có thể thấy các phóng viên bị thay thế bằng những rô-bốt ảo. Máy tính có thể tự học. Chúng có thể tự đặt ra câu hỏi và tự tìm ra đáp án. Lấy xe hơi tự lái của Google làm ví dụ. Đây cũng là một ví dụ cho trí thông minh nhân tạo. Chiếc xe này của Google có thể tự chạy mà không cần người điều khiển. Trí thông minh nhân tạo của nó phải nhận biết hết mọi nguy hiểm trên đường : khoảng cách đi lại của người qua đường, để rồi sau đó thích ứng với thực tế ở mọi tình huống mới. Cứ thế, trong tương lai có thể sẽ đến lượt máy bay, những chiếc máy bay không người lái. Google đã phải phát triển một trí thông minh nhân tạo, có khả năng nhận dạng được hình ảnh, có khả năng lục tìm trên mạng tất cả những hình ảnh có sẵn. Một cách kỳ diệu, thông minh nhân tạo đã nhận biết hình ảnh của một quả chanh, một quả bưởi bị cắt làm đôi và một ly nước cam vắt. Hơn nữa, AI của Google còn có khả năng đưa ra được ý nghĩa của cảnh được nhìn thấy ». Máy tính thông minh sẽ điều khiển con người ? Với thắng lợi mới trong trận đấu cờ vây vừa diễn ra, rõ ràng chiến lược mới của ngành tin học với hệ thống AI gồm ba tầng : mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo, machine learning và deep learning đã cho thấy một hiệu quả thật sự đáng gờm. Thế nhưng, sự hội tụ giữa ngành khoa học não bộ và tin học chỉ có thể diễn ra với một điều kiện, phải hiểu rõ cách thức vận hành não bộ con người. Nhật báo Le Monde ngay sau trận so trí giữa AlphaGo và Lee Se-dol kết thúc, trong một bài viết đăng trên mạng có tiết lộ thông tin : Trước khi thành lập DeepMind, được tập đoàn Google mua lại, Demis Hassabis đã từng hoàn thành luận án tiến sĩ về ngành khoa học thần kinh. Viễn cảnh một ngày nào đó, máy tính sẽ sở hữu một trí thông minh nhân tạo mạnh mẽ và có thể điều khiển chúng ta là hãy còn xa. Một trí thông minh nhân tạo mà nhờ vào đó máy có khả năng thể hiện những hành vi thông minh, chứng tỏ một sự nhận thức về bản thân, biểu lộ tình cảm và có một sự hiểu biết về lý trí của mình từ đây cho đến năm 2050 vẫn là điều chưa thể. Do bởi chúng còn thiếu khả năng « học mà không cần sự giám sát » (apprentissage non supervisé), một mảnh ghép quan trọng trong quá trình kiến tạo trí thông minh nhân tạo theo như nhận định của ông Yanne Lecun, người Pháp, một trong những người đã sáng tạo ra lập trình deep learning được Facebook với một giá cao, và cạnh tranh với Geoffrey Hinton, tại Google. « Điều đó hãy còn xa, còn xa lắm. Có thể trong tương lai, chúng ta sẽ có những thứ máy móc mà trí thông minh nhân tạo của chúng có thể vượt qua con người trong mọi lĩnh vực. Hiện tại, chúng ta chỉ có những loại máy có AI hơn cả con người nhưng chỉ trong những lĩnh vực đặc thù. Chẳng hạn như chúng có thể xuống đường đến tiệm mua một món đồ chơi, hay như một cái máy có thể hạ gục bạn trong một ván cờ vua, hay như lúc này là cờ vây. Nói tóm lại là trong những lĩnh vực chuyên biệt. Hay như sắp tới bạn sẽ có cả xe tự lái, điều khiển xe còn tốt hơn cả bạn nữa. Chúng rất chuyên biệt theo nghĩa là chúng chưa có được trí thông minh tổng quát như con người. Hiện tại chúng tôi vẫn còn thiếu một mảnh ghép quan trọng, nhiều khái niệm vẫn chưa được phát triển, mà chúng tôi gọi là ‘học mà không cần sự giám sát’ » Trí thông minh nhân tạo thấp : mối nguy hiện tại Có lẽ đó là một nỗi sợ xa vời. Nhưng vấn đề trước mắt đặt ra ở đây, để có thể tạo ra những AI cao, các nhà lập trình cần phải sử dụng đến một lượng dữ liệu khổng lồ (big data), liên quan đến các thông tin cá nhân, kể cả cho các dạng trí tuệ thông minh thấp như hiện nay. Chẳng phải cũng đã đến lúc chúng ta phải suy nghĩ nghiêm túc về việc bảo vệ các dữ liệu cá nhân đó và phải có các biện pháp để bảo đảm ? « Đó là những dữ liệu cung cấp một sự hiểu biết rất cặn kẽ về hành xử cá nhân và tập thể nhằm mục đích điều chỉnh cho phù hợp việc cung cấp các dịch vụ và sản phẩm », theo như giải thích của ông Eric Sadin ,một nhà triết học với tuần báo L’Express. Đời sống riêng tư của từng con người trở thành một sản phẩm hàng hóa. Sự bùng phát của ngành công nghệ thông tin có liên quan đến AI đã làm nổi lên hai tác động quan trọng, được ông Erik Brynjofsson và Andrew McAfee đề cập đến trong tác phẩm : « Thời đại thứ hai của máy móc » (Le Deuxième Âge de la machine – nhà xuất bản Odile Jacob). Một mặt, mức sống chung của một bộ phận lớn nhân loại được nâng cao. Nhưng mặt khác, một sự « phân tán » sự giàu có không thể tránh khỏi cùng với việc chia sẻ nguồn thu nhập sẽ mất cân đối hơn so với cách chia sẻ lợi nhuận từ giới công nghiệp. « Người ta quá chú trọng đến chuyện máy móc bắt chước chúng ta như thế nào, đáng lý ra, ngược lại chúng ta phải tự hỏi chúng đã làm thay đổi cách ứng xử của chúng ta ra sao và điều đó có sẽ đi theo đúng hướng hay không ? », theo như lời phê phán của nhà bình luận Alexei Grinbaum. Cuộc chinh phục của AlphaGo đang làm dấy lên một mối lo sợ về siêu trí thông minh nhân tạo. Tuy rằng kịch bản đó hiện nay đã bị nhà sáng lập DeepMind loại trừ hay như khẳng định của Yanne Lecun. Nhưng nhiều câu hỏi cũng được đặt ra. Chuyện gì sẽ xảy ra nếu như người ta dạy cho máy móc học cách để đánh lừa, thống trị, vượt qua cả con người ? Thế giới sẽ ra sao khi người ta dạy nó học cách giấu giếm các ý định, triển khai các chiến lược hung hăng và điều khiển như trận cờ vây cho thấy ? Nếu như thế, « Liệu có nên cấm Google-AlphaGo hay không ? » như lo lắng của báo Le Monde.  

In this episode we interview Raja Chatila on the state of the art in robot navigation, on how to marry traditional Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with bio-inspired, reactive approaches, and on why your living room is more complex to navigate than an extraterrestrial planet.