Trí tuệ nhân tạo
Thuật toán giống công thức nấu ăn

Mã nguồn hoạt động tương tự như một công thức nấu ăn: Thuật toán chi phối đời sống hàng ngày của chúng ta
Mã nguồn hoạt động tương tự như một công thức nấu ăn: Thuật toán chi phối đời sống hàng ngày của chúng ta | Ảnh (Chi tiết): © Adobe

Để món ăn được ngon thì khâu chọn nguyên liệu phải thật kĩ: Chuyên gia về thuật toán Sebastian Schelter trong cuộc trò chuyện về trí tuệ nhân tạo (AI) bàn về cách mà AI quyết định cho chúng ta và ảnh hưởng của nó đến cuộc sống của mỗi người.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy tính là những thứ có khả năng tự học – nghe có vẻ như trong một phim khoa học giả tưởng, nhưng thực chất từ lâu chúng đã tồn tại trong đời sống hàng ngày của chúng ta. Thuật toán không chỉ xác định việc chúng ta nghe hoặc xem gì trên các phương tiện truyền phát trực tiếp mà đôi khi nó còn quyết định việc ai sẽ được vay tín dụng hoặc đoán trước xác suất tái phạm của một người bị kết án. Nhưng thực chất thuật toán là gì và nó ảnh hưởng ra sao tới cuộc sống của chúng ta?

Công thức cơ bản: Thuật toán

"Thuật toán trước hết là trình tự các bước được xác định rõ ràng. Bạn có thể tưởng tượng nó như một công thức nấu ăn: Một mặt, bạn có các nguyên liệu và trong trường hợp này là dữ liệu nhập vào máy tính. Công thức sẽ hướng dẫn bạn từng bước một bạn sẽ phải làm gì để món ăn được chuẩn bị đúng cách", chuyên gia về thuật toán Sebastian Schelter, hiện đang nghiên cứu tại Đại học Amsterdam về Quản lý dữ liệu và Học máy, cho biết.

Dưới góc độ này thì thuật toán không phải là điều mới mẻ vì các chương trình máy tính đều hoạt động theo nguyên tắc này. Hiện nay điều thực sự làm chúng ta quan tâm khi nói về ảnh hưởng ngày càng tăng của các thuật toán chính là Học máy (machine learning): "Trong chương trình máy tính truyền thống, một người sẽ đưa ra tất cả các bước để máy tính giải quyết một vấn đề cụ thể. Nhưng có những vấn đề mà cho chúng ta rất khó để có thể viết một cách cụ thế cho máy tính biết cách giải quyết", theo lời chuyên gia. Với Học máy người ta sử dụng cách tiếp cận hoàn toàn khác. Sebastian Schelter nhận bằng tiến sĩ Đại học Kĩ thuật Munich và sau đó làm nghiên cứu tại Đại học New York và làm việc tại Trung tâm nghiên cứu Amazon. Là giáo sư Đại học Amsterdam ông nghiên cứu những vấn đề trong giao diện của Quản lý dữ liệu và Học máy. Sebastian Schelter nhận bằng tiến sĩ Đại học Kĩ thuật Munich và sau đó làm nghiên cứu tại Đại học New York và làm việc tại Trung tâm nghiên cứu Amazon. Là giáo sư Đại học Amsterdam ông nghiên cứu những vấn đề trong giao diện của Quản lý dữ liệu và Học máy. | Ảnh: © Sebastian Schelter

Nấu ăn nâng cao: Thuật toán tự học

"Một ví dụ đơn giản là bộ lọc thư rác để loại các thư quảng cáo khỏi thư cá nhân. Cho lập trình viên thì đây không phải là điều dễ dàng. Người ta có thể đưa ra các tiêu chuẩn và quy tắc khác nhau để, về mặt lý thuyết có thể nhận dạng thư quảng cáo – chẳng hạn như thời điểm chúng được gửi hoặc từ một số cụm từ nhất định được dùng trong bài. Tuy nhiên một lúc nào đó người ta gặp phải vấn đề về thiếu nhân lực", ông Schelter giải thích.

Do vậy với Học máy, máy tính không được lập trình cụ thể nữa mà người ta đưa cho nó các ví dụ. Máy sẽ tự tìm kiếm giải pháp thông minh nhất. Thay vì đưa ra cả cuốn công thức nấu ăn thì lập trình viên chỉ đưa ra kết quả mong muốn mà chương trình sẽ cung cấp."Trong trường hợp này, dữ liệu đưa vào có thể là 1.000 thư điện tử mà người ta muốn nhận cũng như một loạt các thư quảng cáo mà người ta không muốn nhận", chuyên gia tiếp tục đưa ra ví dụ. "Với các ví dụ này thuật toán sẽ ước tính xác suất một thư mới đến là thư quảng cáo hay không. Sự khác biệt lớn so với lập trình truyền thống, khi mà lập trình viên phải viết ra các bước cụ thể, là thuật toán tự học có thể tự hình thành các tiêu chí lựa chọn nhờ các ví dụ và suy diễn thống kê".

BỊ qua mặt bởi AI

Học máy đã đạt tới trình độ là không những giải quyết một số vấn đề nhanh hơn mà còn tốt hơn con người. Năm 2019, qua sự kiện chương trình Pluribus đánh bại những người chơi Poker chuyên nghiệp thì AI đã chứng minh rằng nó thậm chí có thể học cách đánh lừa tốt hơn con người. Với những khả năng của mình AI ngày càng tăng sức ảnh hưởng, chẳng hạn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính hay tư pháp.

Hàng ngày, hầu hết người Đức cũng phải đối diện với những quyết định được đưa ra bởi thuật toán thông minh. "Về mặt khoa học, đó là những phương pháp toán học trừu tượng mà có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực. Chẳng hạn để xác định xác suất liệu một người có khả năng trả tín dụng hay không", ông Schelter tiếp.

Tại các quốc gia như Mỹ và Úc thuật toán đang bị nghi ngờ trong việc phân biệt đối xử với một số nhóm thiểu số trong các quyết định của mình. "Một phần do sự kì thị đã có sẵn trong những dữ liệu mẫu được đưa ra cho thuật toán. Nếu người ta cứ để nó tiếp tục chạy mù quáng như vậy thì nó sẽ tiếp tục tạo ra sự kì thị", chuyên gia giải thích về gốc rễ của vấn đề.

một thuật toán với sự tinh tế?

Trước hết đây không phải là câu hỏi mang tính kĩ thuật về giới hạn của thuật toán và AI mà là câu hỏi về đạo đức. Hay liệu người ta có thể dạy cho thuật toán cái gọi là "sự tinh tế" không?

"Câu hỏi này hiện nay là một vấn đề mở. Theo ý kiến cá nhân tôi thì có những lĩnh vực mà quyết định sai của thuật toán không gây ra những ảnh hưởng nặng – chẳng hạn như khi dịch vụ phát trực tuyến chọn cho tôi một bài hát sai. Nhưng cũng có những lĩnh vực mà người ta dùng thuật toán như một sự chỉ dẫn thì con người nên là người đưa ra quyết định sau cùng. Lại có những lĩnh vực mà chỉ nên để cho con người đánh giá mà thôi", ông nêu quan điểm.

Tại Mỹ thuật toán được dùng trong việc ước tính xác suất về khả năng tái phạm của phạm nhân. Tòa án và hội đồng được quyền truy cập vào dữ liệu khi họ cần quyết định cho việc thả sớm." Câu hỏi nảy ra là: Điều này có công bằng không?

"Về mặt toán học, chủ đề công bằng hầu như không thể nắm bắt được vì các câu hỏi chủ yếu thuộc về lĩnh vực triết học, chính trị và tư pháp. Mỗi bên đều có định nghĩa về sự công bằng khác nhau. Đây là nhiệm vụ khả thi của toán học khi cùng lúc thực hiện tất cả các định nghĩa về công bằng khác nhau này."

Những nghiên cứu về tính công bằng trong các quyết định của thuật toán cũng chỉ ra rằng sự tinh tế trong thuật toàn cần được cải thiện. Trong rất nhiều lĩnh vực, trước hết người ta phải thống nhất với nhau về mặt đạo đức, chính trị và pháp lý để có thể ra quyết định "chính xác" cho các trường hợp cụ thể. Chỉ sau khi có sự thống nhất thì người ta mới có thể tin tưởng giao nhiệm vụ cho thuật toán. „Ngay cả khi đó thì vẫn còn những câu hỏi về triết học và chính trị rằng liệu người ta có thực sự muốn làm không?" ông Schelter tiếp tục.