Các nhà sử học tương lai có thể coi năm 2023 là một cột mốc đánh dấu sự ra đời của trí tuệ nhân tạo (AI). Nhưng liệu tương lai đó có chứng minh được không tưởng, ngày tận thế or một nơi nào đó ở giữa là đoán của bất cứ ai.

Tháng 2, ChatGPT lập kỷ lục là ứng dụng tiếp cận nhanh nhất 100 triệu người dùng. Tiếp theo là các mô hình AI “ngôn ngữ lớn” tương tự của Google, Amazon, Meta và các công ty công nghệ lớn khác, nhìn chung đã sẵn sàng chuyển đổi giáo dục, chăm sóc sức khỏe và nhiều lĩnh vực thâm dụng tri thức khác.

Tuy nhiên, khả năng gây hại của AI đã được nhấn mạnh vào tháng 5 bởi một tuyên bố đáng ngại được ký bởi các nhà nghiên cứu hàng đầu:

Giảm thiểu nguy cơ tuyệt chủng từ AI phải là ưu tiên toàn cầu bên cạnh các rủi ro quy mô xã hội khác như đại dịch và chiến tranh hạt nhân.

Vào tháng 27, trước mối lo ngại ngày càng tăng về rủi ro AI, XNUMX quốc gia (bao gồm Anh, Mỹ, Ấn Độ, Trung Quốc và Liên minh Châu Âu) đã cam kết hợp tác tại Hội nghị Thượng đỉnh An toàn AI khai mạc tại Công viên Bletchley ở Anh, để đảm bảo sự phát triển an toàn của AI. cho lợi ích của tất cả.

Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu tập trung vào căn chỉnh AI – tức là làm thế nào để đảm bảo các mô hình AI phù hợp với các giá trị, sở thích và mục tiêu của con người. Nhưng có một vấn đề – cái gọi là “của AI”bí mật đen tối”: Các mô hình quy mô lớn rất phức tạp, chúng giống như một chiếc hộp đen, không ai có thể hiểu hết được.

Vấn đề về hộp đen của AI

Mặc dù tính minh bạch và khả năng giải thích của hệ thống AI mục tiêu nghiên cứu quan trọng, những nỗ lực như vậy dường như khó có thể theo kịp tốc độ đổi mới điên cuồng.

Phép ẩn dụ hộp đen giải thích tại sao niềm tin của mọi người về AI lại xuất hiện khắp nơi trên bản đồ. Các dự đoán có phạm vi từ không tưởng đến tuyệt chủng, và nhiều người thậm chí còn tin rằng trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) sẽ sớm xuất hiện. đạt được tri giác.

Nhưng sự không chắc chắn này đã làm phức tạp thêm vấn đề. Sự liên kết AI phải là con đường hai chiều: chúng ta không chỉ phải đảm bảo các mô hình AI phù hợp với ý định của con người mà còn phải đảm bảo niềm tin của chúng ta về AI là chính xác.

Điều này là do chúng ta rất giỏi trong việc tạo ra những tương lai phù hợp với những niềm tin đó, ngay cả khi chúng ta không nhận thức được chúng.

Cái gọi là "hiệu ứng mong đợi”, hay những lời tiên tri tự ứng nghiệm, rất nổi tiếng trong tâm lý học. Và nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc thao túng niềm tin của người dùng không chỉ ảnh hưởng đến cách họ tương tác với AI, nhưng làm thế nào AI thích ứng với người dùng.

Nói cách khác, niềm tin của chúng ta (có ý thức hay vô thức) ảnh hưởng đến AI như thế nào có thể làm tăng khả năng xảy ra bất kỳ kết quả nào, kể cả những kết quả thảm khốc.

AI, tính toán, logic và số học

Chúng ta cần tìm hiểu sâu hơn để hiểu nền tảng của AI - giống như Alice ở xứ sở thần tiên, hãy đi xuống hố thỏ và xem nó sẽ đưa chúng ta đến đâu.

Đầu tiên, AI là gì? Nó chạy trên máy tính và tính toán tự động cũng vậy. Từ nguồn gốc của nó là “tri giác” – một tế bào thần kinh nhân tạo được định nghĩa về mặt toán học vào năm 1943 bởi nhà sinh lý học thần kinh Warren McCulloch và nhà logic học Walter Pitts – AI đã được đan xen với khoa học nhận thức, khoa học thần kinh và khoa học máy tính.

Sự hội tụ này của tâm trí, não và máy đã dẫn đến niềm tin rộng rãi rằng, vì AI được tính toán bằng máy nên trí tuệ tự nhiên (tâm trí) phải được bộ não tính toán.

Nhưng tính toán là gì? Vào cuối thế kỷ 19, các nhà toán học Richard Dedekind và Giuseppe Peano đã đề xuất một tập hợp các tiên đề số học được xác định theo logicvà truyền cảm hứng cho những nỗ lực đặt nền tảng toán học trên một nền tảng an toàn cơ sở chính thức.

Mặc dù nhà logic học Kurt Godel sau đó đã chứng minh mục tiêu này là không thể đạt được, công trình của ông là điểm khởi đầu cho nhà toán học (và người giải mã) Alan Turing. Của anh "Máy turing”, một thiết bị trừu tượng có khả năng tính toán phổ quát, là nền tảng của khoa học máy tính.

Cấu trúc sâu sắc của nhận thức

Vì vậy, tính toán dựa trên các ý tưởng toán học bắt nguồn từ những nỗ lực định nghĩa số học trong logic. Nhưng kiến ​​thức về số học của chúng ta tồn tại trước logic. Nếu muốn hiểu nền tảng của AI, chúng ta cần phải đi xa hơn và hỏi xem số học đến từ đâu.

Các đồng nghiệp của tôi và tôi gần đây đã chỉ ra rằng số học dựa trên “cấu trúc sâu” của nhận thức. Cấu trúc này giống như những chiếc kính màu định hình nhận thức của chúng ta theo những cách cụ thể, để trải nghiệm của chúng ta về thế giới được sắp xếp và có thể quản lý được.

Số học bao gồm một tập hợp các phần tử (số) và các phép toán (cộng, nhân) kết hợp các cặp phần tử để tạo ra một phần tử khác. Chúng tôi đã hỏi: trong tất cả các khả năng, tại sao số lại là phần tử, cộng và nhân là các phép toán?

Chúng tôi đã thể hiện bằng chứng minh toán học rằng khi cấu trúc sâu sắc của nhận thức được cho là hạn chế các khả năng thì kết quả là số học. Nói cách khác, khi tâm trí của chúng ta nhìn thế giới trừu tượng thông qua cùng một “kính màu” hình thành nên trải nghiệm của chúng ta về thế giới vật chất, nó sẽ “nhìn thấy” các con số và số học.

Bởi vì số học là nền tảng của toán học, nên hàm ý rằng toán học là sự phản ánh của trí tuệ - một biểu hiện dưới dạng biểu tượng về bản chất cơ bản và tính sáng tạo của nó.

Mặc dù cấu trúc nhận thức sâu sắc được chia sẻ với các loài động vật khác và do đó là sản phẩm của quá trình tiến hóa, nhưng chỉ có con người mới phát minh ra toán học. Đó là sự sáng tạo sâu sắc nhất của chúng tôi – và bằng cách cho phép phát triển AI, có lẽ là hệ quả lớn nhất của chúng tôi.

Một cuộc cách mạng tâm trí của Copernican

Tài khoản của chúng tôi nguồn gốc của số học phù hợp với quan điểm của triết gia thế kỷ 18 Immanuel Kant. Theo ông, kiến ​​thức của chúng ta về thế giới được cấu trúc bởi “trực giác thuần túy” về không gian và thời gian tồn tại trước trải nghiệm giác quan – tương tự như những chiếc kính màu mà chúng ta không bao giờ có thể tháo rời.

Kant khẳng định triết lý là một “cuộc cách mạng tư duy của Copernicus”. Cũng giống như cách các nhà thiên văn học cổ đại tin rằng Mặt trời quay quanh Trái đất vì họ không biết về chuyển động của Trái đất, Kant lập luận, các triết gia tin rằng mọi kiến ​​thức đều bắt nguồn từ kinh nghiệm giác quan (chẳng hạn như John Locke và David Hume) đã bỏ qua cách trí óc định hình nhận thức.

Mặc dù quan điểm của Kant được định hình bởi khoa học tự nhiên thời đó, họ đã chứng minh có ảnh hưởng trong tâm lý học đương đại.

Việc thừa nhận rằng số học là một hậu quả tự nhiên của nhận thức của chúng ta, và do đó dựa trên cơ sở sinh học, gợi ý một sự thay đổi Kant tương tự trong hiểu biết của chúng ta về tính toán.

Tính toán không “ở bên ngoài” hay tách biệt khỏi chúng ta trong một lĩnh vực trừu tượng của chân lý toán học, mà vốn có trong bản chất tâm trí của chúng ta. Tâm trí không chỉ là tính toán; bộ não không phải là một chiếc máy tính. Đúng hơn, tính toán – nền tảng của AI – giống như toán học, là một biểu hiện mang tính biểu tượng của bản chất và sự sáng tạo của tâm trí.

lửa Promethean

Ý nghĩa của AI là gì? Thứ nhất, AI không phải là trí óc và sẽ không bao giờ trở thành có tri giác. Ý tưởng chúng ta có thể vượt qua bản chất sinh học của mình và đạt được sự bất tử bằng cách tải tâm trí của mình lên đám mây chỉ là ý tưởng tưởng tượng.

Tuy nhiên, nếu các nguyên tắc tư duy mà AI dựa trên được chia sẻ bởi toàn nhân loại (và có thể cả các sinh vật sống khác), thì có thể vượt qua những giới hạn trong tâm trí cá nhân chúng ta.

Vì tính toán có tính phổ quát nên chúng ta có thể tự do mô phỏng và tạo ra bất kỳ kết quả nào mà chúng ta chọn trong thế giới vật lý và ảo ngày càng được kết nối của mình. Bằng cách này, AI thực sự là của chúng ta lửa Promethean, một món quà cho nhân loại bị đánh cắp từ các vị thần như trong thần thoại Hy Lạp.

Là một nền văn minh toàn cầu, chúng ta có thể đang ở một bước ngoặt. AI sẽ không trở nên có tri giác và quyết định giết tất cả chúng ta. Nhưng chúng ta rất có khả năng tự “tận thế” chính mình với nó – kỳ vọng có thể tạo ra hiện thực.

Những nỗ lực nhằm đảm bảo sự liên kết, an toàn và bảo mật của AI là cực kỳ quan trọng, nhưng có thể chưa đủ nếu chúng ta thiếu nhận thức và trí tuệ tập thể. Giống như Alice, chúng ta cần thức dậy sau giấc mơ và nhận ra thực tế cũng như sức mạnh của tâm trí mình.

Randolph Grace, Giáo sư Tâm lý học, Đại học Canterbury

Bài viết này được tái bản từ Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc ban đầu bài viết.