Ngày nay, do báo chí, truyền hình và cả lũ ngu to mõm trên mạng, nên người ta đa số đều nghĩ về AI như một cái hộp có phép lạ hay một ông Thần Đèn, cái gì cũng biết, cái gì cũng làm được.
Nói về khoa học thường thức AI thì em có mấy bài này:
Còn phần dưới đây lại còn thường thức hơn nữa, nhưng mà vẫn đúng, chứ không ngu như bọn báo chí lá cải và bọn học Computer Science hàng chợ.
Thực ra, bản chất của AI - Artificial Intelligence - Trí tuệ Nhân tạo - là một hệ thống [ít nhất là theo mơ ước của những người làm ngành khoa học này] có một số kiến thức, có khả năng tự học, có khả năng suy nghĩ, tự động làm một số việc nào đó mà không cần có người cầm tay chỉ việc.
Đại khái cũng như một người bình thường mà dạy cho biết thế nào là đi múc gạo vào nồi, đi đổ nước, cắm điện, thế là biết nấu cơm. Nhưng để gọi là có trí tuệ, Nếu hôm nào nhà hết gạo thì phải biết là cần có gạo mới nấu được cơm, chứ không thi hành mù quáng. Hoặc Nếu nhà máy nước cắt nước thì cũng phải biết là phải có nước mới nấu được cơm, chứ không cắm điện cho nó khét gạo, cháy nhà. Nếu người này mà biết đi ăn cắp gạo nhà hàng xóm hoặc đi cướp kho gạo của chính quyền nữa thì càng tốt.
Nghĩa là một hệ thống biết tự động làm một việc gì đó thì chỉ là Automation. Chỉ khi nào hệ thống biết cách hành xử theo các trường hợp "Nếu thế nọ thì thế kia", thì nó mới hơi giống giống người có trí thông minh, nghĩa là thông minh nhân tạo.
Thế thì cách làm cho máy tính có vẻ thông minh là gì?
Đầu tiên, thông minh không thể chỉ có data. Chỉ có data, cũng giống như cái giá sách hay cái đĩa cứng, hoặc như một thằng ngu đọc rất nhiều sách, có rất nhiều kiến thức, nhưng không biết dùng nó để làm cái gì.
Thông minh cũng không thể chỉ có phương pháp hành động, nghĩa là thuật toán, vì không có data, thì thuật toán thi hành trên cái chó gì?
Vì thế, những hệ thống gọi là tương đối thông minh một tí, thì phải có data vừa đủ cho nó hoạt động, nhưng không cần quá khổng lồ. Ví dụ như em muốn lái được xe, thì biết về luật giao thông và hình học, tốc độ, quan trọng hơn là biết về cơ khí, chế tạo máy. Nhưng một kỹ sư sản xuất ô tô thì phải biết về cơ khí, chế tạo máy.
Sau đó, phải có một tập hợp các rule là khi gặp trường hợp nào thì làm cái gì, gọi là thuật toán. Phải dự đoán được là trong thực tế mình hay gặp cái gì, xử lý như thế nào, mà lỡ gặp cái không có dự đoán thì làm thế nào.
Ví dụ như thuật toán nhìn đèn giao thông là "Nếu nhìn thấy đèn xanh thì đi. Nếu nhìn thấy đèn đỏ thì dừng lại. Nếu nhìn thấy đèn vàng thì chú ý quan sát, giảm tốc độ, sẵn sàng dừng (hoặc vượt mẹ đèn vàng đèn đỏ thật nhanh cho nó chết)".
Thế nhưng hôm nào có thằng công nhân ngu nó lắp nhầm đèn hồng, đèn tím lên cột đèn thì làm thế nào? Lại phải có một series "Nếu", "If", hoặc phải có default là thấy đèn không phải "Xanh", "Vàng", "Đỏ" thì dừng lại.
Nhưng đèn thế nào gọi là "Xanh"? Sensor đo bước sóng ánh sáng bao nhiêu thì được coi là xanh? Hôm nào trời nắng, hoặc trời sương mù, hoặc đèn lâu ngày bám bụi, bước sóng ánh sáng ra khỏi cái dải sóng mà hệ thống quy định là xanh, thì làm thế nào? Lại một series "Nếu", "If", nhá.
Cho nên bản chất của các hệ thống gọi là Artificial Intelligence có ứng dụng thực tế, nếu implement một cách ngây ngô nhất, chỉ là một chuỗi rất nhiều "if-else" và các điều kiện logic AND, OR, XOR, NOT.
Mà đa số các ông các bà sống trong ngày thường cũng thế thôi. If "đói" thì đợp, "If" khát thì nốc, If "rạo rực trong người" thì bổ củi, "If" khách hàng ngu thì lừa, "If" khách hàng khôn thì nịnh, sáng ra "If" mưa thì ra tắm mưa, "If" nắng thì ra phơi nắng, "If" bị vợ chửi thì câm mõm, mà "If" bị chồng chửi thì đập phá nhà cửa rồi đòi ly dị.
Đại khái là trí thông minh của loài người thế kỷ 21 (tức là bị dumb down) cũng chả có mẹ gì ngoài rất nhiều if.
Tất nhiên là viết code mà có độ một tỷ cái if cho nó thông minh thì rất ngớ ngẩn, nên người ta mới cần có meta programming, dynamic programming, cấu trúc dữ liệu kiểu này, thuật toán kiểu kia, để cho "Real men don't use if-else".
Nhưng cơ bản vẫn là if-else thôi.
Những thứ như LLMs, Generative AI hiện nay chỉ có thu thập data rác rưởi cho rõ nhiều, nhưng if-else (tức là khả năng suy luận) của nó lại rất ngu. Cũng giống như bọn lợn đọc nhiều sách, biết chữ mà không biết nghĩa. Cũng giống như dẫn con bò đi vòng quanh thế giới, về đến nhà nó vẫn là con bò.
Chuyện sáng tạo, tự nghĩ ra những thứ mới, tự tìm ra giải pháp khi không có sẵn thì để tính sau, nhá. Thế kỷ 21 này, đa số con người còn không có khả năng đấy, chứ đừng nói là máy.
À, nhân tiện em biết có thằng cu con kia được Huy chương Vàng Toán quốc tế, hiện làm software ở Mỹ, có lần nó viết một cái hệ thống tự động vớ va vớ vẩn, có một hàm nó viết có 1500 cái if-else ở trỏng. Một nghìn năm trăm phát if-else trong một hàm, nhá.
