Với khối lượng dữ liệu phong phú, máy dự đoán có thể hoạt động tốt. Máy
biết rõ tình hình và nó có thể cung cấp sự dự đoán tốt. Và chúng ta biết
rằng sự dự đoán sẽ tốt. Đây chính là điểm mạnh của thế hệ trí tuệ nhân tạo
hiện giờ. Phát hiện lừa đảo, chẩn đoán y khoa, cầu thủ bóng chày và quyết
định tại ngoại đều nằm trong mục này.
Những điều đã biết là chưa biết
Ngay cả những mô hình dự đoán tốt nhất hiện nay (và trong tương lai gần)
đòi hỏi lượng dữ liệu lớn, đồng nghĩa với việc chúng ta biết rằng sự dự
đoán sẽ có thể tương đối không tốt trong những tình huống mà chúng ta
không có nhiều dữ liệu. Chúng ta biết rằng là chúng ta không biết: những
điều đã biết là chưa biết.
Chúng ta có thể không có nhiều dữ liệu vì một số sự kiện rất hiếm xảy ra,
nên việc dự đoán chúng là một thử thách. Những cuộc bầu cử tổng thống
Hoa Kỳ diễn ra bốn năm một lần, những ứng viên và môi trường bầu cử
thay đổi. Dự đoán kết quả bầu cử tổng thống trong một vài năm tới là điều
bất khả thi. Cuộc bầu cử năm 2016 đã cho thấy rằng dự đoán kết quả trước
một vài ngày, hay thậm chí là trong ngày bầu cử là rất khó. Những trận
động đất lớn thường (và thật may mắn) rất hiếm nên việc dự đoán thời gian,
địa điểm và độ lớn của chúng đến nay vẫn rất khó. (Các nhà địa chấn học
vẫn đang nghiên cứu vấn đề này).
10
Trái ngược với máy móc, con người đôi khi giỏi dự đoán với lượng ít dữ
liệu. Chúng ta có thể nhận ra khuôn mặt chỉ sau khi thấy một hoặc hai lần,
thậm chí ngay cả khi chúng ta nhìn từ góc độ khác. Chúng ta có thể nhận ra
bạn học cùng lớp 4 vào 40 năm sau, cho dù có nhiều thay đổi về ngoại
hình. Chúng ta cũng giỏi trong việc so sánh, đem những tình huống mới và
xác định những hoàn cảnh khác có điểm tương tự đủ để hữu ích trong một
môi trường mới.
11
