cách chơi độc đáo và đôi khi quá siêu việt của đối thủ.
64
Chưa kể,
dù không thường xuyên nhưng AlphaGo cũng đã thể hiện lối chơi
liều lĩnh nhằm chứng minh chiến lược khôn ngoan của mình.
65
“Năm ngoái, nó vẫn còn khá giống con người khi chơi cờ. Nhưng
sang đến năm nay, nó đã trở thành thánh cờ vây.”
66
Như lẽ tất nhiên, những tiến bộ đột phá của AI đã khiến nhiều người
cảm thấy khó chịu. Elon Musk, người sáng lập Tesla, từng đăng một
bình luận gây tranh cãi rằng AI có thể “nguy hiểm hơn vũ khí hạt
nhân”
67
và ví von AI với việc “triệu hồi quỷ dữ”.
68
Niềm tin ấy đã
thúc giục Musk quyên tặng hàng triệu đô cho trí tuệ nhân tạo
OpenAI
69
, và ông cũng đã thúc giục nhiều tỷ phú công nghệ khác
như Mark Zuckerberg của Facebook và Larry Page của Google phải
tiến hành vô số thử nghiệm học máy của họ thật thận trọng. Đồng
sáng lập Apple, Steve Jobs, cũng từng bày tỏ mối quan ngại tương
tự.
70
“Tương lai rất đáng sợ và nguy hại với con người,” ông lập
luận. “Liệu chúng ta sẽ là Chúa? Hay chúng ta sẽ trở thành thú
cưng? Hay chúng ta sẽ trở thành những con kiến bị giẫm đạp?” Có
lẽ dự báo đáng lo ngại nhất đến từ Stephen Hawking, nhà vật lý lý
thuyết vĩ đại của Đại học Cambridge. “Một khi trí tuệ nhân tạo phát
triển toàn diện, đó sẽ là thời điểm kết thúc của loài người,” ông phát
biểu với BBC.
71
Mặc dù những dự báo thiếu nhất quán như vậy có thể bị phóng đại,
rất ít người chối bỏ suy nghĩ này, và trong cuộc tuần hành không
điểm dừng của chúng ta hướng đến thời đại máy móc tự động hóa,
các thuật toán tự học sẽ đóng vai trò quan trọng hơn nhiều so với
việc tổ chức các hoạt động kinh tế. Chuyện gì sẽ xảy ra khi các cảm
biến và thiết bị di động được tích hợp thêm những AI như AlphaGo
hay IBM Watson? Liệu một loạt các thuật toán tự học và đa năng có
thể chi phối giao dịch kinh tế thế giới không? “Điều tôi tin sắp xảy ra
và sẽ gây kinh ngạc lớn chính là việc một trí thông minh nhân tạo sẽ
có khả năng tự viết nên trí thông minh nhân tạo khác,” Jensen
Huang, đồng sáng lập Nvidia (công ty sở hữu bộ xử lý đồ họa –
GPU, có thể xử lý những phép tính phức tạp cần thiết cho việc học
sâu), phát biểu. Chính quá trình xử lý số liệu nhanh chóng đã cho
