Cỗ máy sẽ "ngày càng khôn ra"

Frank Rosenblatt là nhà tâm lý học tại Phòng thí nghiệm Hàng không Cornell ở Buffalo, New York. Năm 1958, tạp chí Psychological Review đăng bài của ông về perceptron, một mô hình đơn giản về cách một mạng lưới tế bào giống tế bào não có thể lưu trữ và nhận ra các mẫu hình.

Ý tưởng then chốt là cỗ máy không được cho sẵn quy tắc. Nó được xem ví dụ, được báo khi nào làm sai, và tự chỉnh độ mạnh của các kết nối cho đến khi làm đúng. Tháng 7/1958, Hải quân Mỹ, đơn vị tài trợ, cho công chúng xem nó hoạt động: chạy trên máy tính IBM 704, sau khoảng 50 lần thử, nó học được cách phân biệt thẻ đánh dấu bên trái với thẻ đánh dấu bên phải.

Báo chí đi xa hơn nhiều so với buổi trình diễn. Tít báo New York Times gọi nó là "phôi thai" của một chiếc máy tính được thiết kế để đọc và ngày càng khôn ra. Tạp chí The New Yorker gọi nó là đối thủ thực sự đầu tiên của bộ não con người.

Năm 1969, Marvin Minsky và Seymour Papert xuất bản cuốn sách Perceptrons, chứng minh rằng một perceptron một lớp không thể học được một số loại mẫu hình, dù huấn luyện bao lâu. Sự quan tâm và kinh phí cho hướng nghiên cứu này sụt giảm mạnh trong nhiều năm. Rosenblatt mất trong một tai nạn chèo thuyền buồm năm 1971, rất lâu trước khi hướng đi của ông quay trở lại.

Cả hai phía đều đúng một phần. Lời phê phán đúng với cỗ máy một lớp đơn giản. Nhưng ý tưởng cốt lõi của Rosenblatt, học từ ví dụ bằng cách chỉnh các kết nối, chính là tổ tiên của các neural network (mạng nơ-ron nhân tạo) bên trong mọi chatbot hiện đại. Nó cần thêm nhiều lớp, một cách tốt hơn để huấn luyện chúng, nhiều dữ liệu hơn và máy tính nhanh hơn rất nhiều. Tất cả những thứ đó đến sau.

Với người dùng chatbot hôm nay, perceptron là lời cảnh báo về các chu kỳ thổi phồng (hype cycle). Một kết quả có thật nhưng nhỏ bị biến thành tít báo về máy biết nghĩ, rồi làn sóng phản ứng ngược chôn vùi một ý tưởng hay suốt một thế hệ. Tin tức về AI ngày nay vẫn dao động như vậy, từ "năm sau nó sẽ thay đổi mọi thứ" đến "tất cả chỉ là bong bóng". Không tít báo nào trong hai loại đó cho bạn biết một công cụ làm được gì cho bạn.

Ý tưởng đằng sau vụ nàyBài học: Theo kịp AI mà không kiệt sức →

1. 1Tách bạch điều hệ thống đã được chứng minh làm được với điều người ta dự đoán nó sẽ làm được.
2. 2Tìm buổi trình diễn thật đằng sau tít báo: việc gì, làm tốt đến đâu, trong điều kiện nào.
3. 3Coi cả "AI sắp làm được mọi thứ" lẫn "AI chỉ là thổi phồng vô dụng" là những khẳng định cần bằng chứng.
4. 4Thử công cụ trên một phần nhỏ công việc của bạn trước khi tin vào lời thổi phồng hay làn sóng chê bai.