A. GIỚI THIỆU TỔNG QUÁT
Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) không còn xa lạ với chúng ta ngày nay. Thực ra, nếu phân tích kỹ lưỡng chúng ta sẽ thấy thuật ngữ này có nhiều nội dung thú vị. Cụ thể, AI bao hàm và được tạo thành từ nhiều khái niệm hay lĩnh vực chính khác, đó là Khoa học Dữ liệu (DS – Data Science), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning). Mỗi lĩnh vực có tính đặc tính riêng. Hơn nữa, chúng còn có mối quan hệ và liên kết chặt chẽ với nhau.
Hãy thử hình dung AI như là một tổng thể lớn bao gồm nhiều thứ bên trong. AI có thể được xem như là một cây cổ thụ to lớn xum xuê với gốc rễ, thân cây và nhánh cây. Khoa học dữ liệu là gốc rễ và thân cây. Học máy là nhánh lớn và Học sâu là nhánh nhỏ.
I. KHÁI NIỆM CƠ BẢN
1. Khoa học Dữ liệu
Là lĩnh vực thu thập, làm sạch, nghiên cứu, xử lý, phân tích dữ liệu cũng như trực quan hóa để đưa ra thông tin có giá trị phục vụ cho ra việc quyết định.
2. Học máy
Đây là một phần của Khoa học dữ liệu. Lĩnh vực này dùng các thuật toán quan sát và học dữ liệu để phục vụ cho việc tự động hóa dự đoán hoặc phân loại.
Các thuật toán học dữ liệu chính: học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning), học tăng cường (reinforcement learning)
3. Học sâu
Là lĩnh vực được coi như nhánh nâng cao của Học máy. Với Học sâu, con người tạo ra và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) hoặc mạng thần kinh nhân tạo sâu (Deep Neural Networks – DNN) để máy tính học biết các đặc điểm phức tạp với dữ liệu có quy mô lớn.
4. Trí tuệ nhân tạo
Máy móc được con người thiết kế với những đặc tính tư duy như con người.
Qua các thành phần chính được đề cập ở trên, Trí tuệ nhân tạo – viết tắt là AI – là lĩnh vực khoa học máy tính do con người tạo nên. Các khoa học gia kết hợp nhiều khả năng trong khoa học dữ liệu, học máy và học sâu nhằm tạo ra “bộ não” cho máy tính hoặc robot. Với bộ não nhân tạo được con người hình thành, máy móc có thể hành động hoặc tư duy tương tự con người.
Việc xây dựng mô hình (modeling) là giai đoạn hình thành “bộ não” cho máy móc. Chúng được đào tạo (training) và thử nghiệm (testing) để có thể hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh, nhận diện âm thanh; thậm chí, nhận diện được cảm xúc nơi con người. Máy móc có mô hình (model) tốt sẽ đưa ra quyết định hoặc hành vi tối ưu hơn để hỗ trợ con người.
Tư duy của máy móc được hình thành từ trí tuệ hoặc trí thông minh của con người. Đây là ý nghĩa của thuật ngữ trí tuệ nhân tạo hoặc trí thông minh nhân tạo rất phổ biến và quen thuộc với chúng ta hiện nay.
Tuy nhiên, việc hình thành và phát triển trí tuệ nhân tạo đã và đang tiếp diễn liên tục, vì không có model nào tốt nhất, mà chỉ có model tối ưu. “Model trước” không còn phù hợp, sẽ được thay thế hoặc nâng cấp bởi “model sau”.
II. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN HỌC MÁY VÀ ỨNG DỤNG
1. Người khởi tạo nền tảng cho buổi sơ khai của AI
Alan Turing (1912 – 1954) là khoa học gia người Anh, làm việc trong lĩnh vực toán học, logic học và mật mã học. Năm 1949, ông trở thành phó giám đốc phòng thí nghiệm máy tính của Đại học Manchester và máy tính đầu tiên chạy phần mềm do ông viết có tên Manchester Mark I.
Alan Turing. Ảnh: theo pivotal.digital
Tháng 10/1950, trong một công bố trên tạp chí Mind mang tên Computing machinery and Intelligence (tạm dịch “Máy tính và Trí tuệ”) như là nền tảng triết học và thực tiễn cho AI ngày nay, Alan Turing đề cập đến Trí tuệ nhân tạo cùng với câu nói “Máy móc có thể suy nghĩ không?” Câu nói và ý tưởng này đã gây tranh cãi xoay quanh việc máy móc có tư duy như con người.
Báo cáo khoa học của Alan Turing tựa như con đường và nền tảng sơ khai đưa đến sự bùng nổ mạnh mẽ AI ngày nay, tạo ra những tranh cãi về đạo đức song hành với sự phát triển của Học máy và việc sử dụng AI nơi người dùng.
Khoa học gia Alan Turing đã qua đời vào ngày 07/6/1954.
Vinh danh thành tựu
Để vinh danh cống hiến của ông, Hiệp hội Máy tính (ACM – Association for Computing Machinery) đã lập nên giải thưởng Turing Award vào năm 1966 có trị giá 250.000 USD (đến năm 2014, giải thưởng trị giá 1.000.000 USD), để trao cho cá nhân có đóng góp đột phá. Giải thưởng được so sánh như giải Nobel trong lĩnh vực khoa học máy tính.
Năm 2015, The Alan Turing Institute được thành lập trong Vương quốc Anh, là viện nghiên cứu quốc gia về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Viện này tập hợp các chuyên gia và khoa học gia đến từ Đại học Oxford, Cambridge, Edinburgh… với mục tiêu thúc đẩy phát triển AI một cách có đạo đức và minh bạch.
The Alan Turing Institute. Ảnh: theo area.co.uk
2. Giai đoạn khai sinh Trí tuệ nhân tạo
Hội thảo Dartmouth (Dartmouth Workshop)
Hội thảo đã diễn ra vào mùa Hè từ tháng Sáu đến tháng Tám 1956 và được xem là sự kiện chính thức khai sinh ngành Trí tuệ Nhân tạo. Địa điểm diễn ra hội nghị tại trường Dartmouth College, Hanover thuộc bang New Hampshire, Hoa Kỳ.
John McCarthy (1927 – 2011) là khoa học gia người Mỹ, chuyên biệt trong lĩnh vực khoa học máy tính và “cha đẻ” thuật ngữ Artificial Intelligence phổ biến cho đến ngày nay.
John McCarthy. Ảnh: theo independent.co.uk
Ông đã khởi xướng Hội thảo về Dự án nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo cùng với một số khoa học gia lừng danh tham dự tiêu biểu là Marvin Lee Minsky (1927 – 2016), Claude Elwood Shannon (1916 – 2001), Nathaniel Rochester (1919 – 2001), Allen Newell (1927 – 1992), Herbert Alexander Simon (1916 – 2001) và Trenchard More (1930 – 2019). Mục tiêu đặt được của Hội thảo theo như câu nói nổi tiếng “Máy móc có thể suy nghĩ không?” của Alan Turning và chủ đề chính trong hội thảo được đặt ra “Máy móc được mô phỏng như trí tuệ của con người trong việc học hỏi, lý luận, sáng tạo và giải quyết vấn đề.”
Những thuật ngữ thuộc nội dung được thảo luận có lẽ quen thuộc với người làm việc trong lĩnh vực khoa học máy tính và đang dần trở nên phổ biến ngày nay, đó là: Mạng nơ-ron (Neural Networks), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), Trừu tượng và Biểu diễn tri thức (Abstraction and Knowledge Representation), Học từ dữ liệu (Learning from Data), Tư duy và giải quyết vấn đề (Reasoning and Problem Solving), Lý thuyết tính toán (Theory of Computation), Mô phỏng bộ nhớ và nhận thức (Memory and Cognitive Simulation)
Hội thảo Dartmouth được coi là thời điểm AI nổi lên cũng như chính thức khai sinh một lĩnh vực nghiên cứu mới và riêng biệt. Đây là lần đầu tiên các khoa học gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau cùng nhau thảo luận rõ ràng hơn về khái niệm trí tuệ của máy móc (machine intelligence). Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” đã được đặt ra trong Hội thảo Dartmouth bởi John McCarthy và sử dụng thuật ngữ này để mô tả các mục tiêu và nguyện vọng cho lĩnh vực mới mẻ ở thời điểm ban đầu ấy.
Khả năng của máy tính vào cùng thời gian diễn ra Hội thảo khác xa hiện nay với dữ liệu hạn chế, do đó, ứng dụng của Trí tuệ nhận tạo là những bài toán về logic, chơi cờ và giải quyết toán hình học. Tuy nhiên, vấn đề đạo đức, xã hội và kinh tế đã là câu hỏi lớn cho việc cân nhắc cẩn trọng ngay buổi đầu khai sinh Trí tuệ nhân tạo tại Hội thảo. Chúng tương tự những tranh cãi đã tồn tại, khi Alan Turning công bố trên tạp chí Mind về Máy tính và Trí tuệ, đặt nền tảng cho Học máy.
3. Thời kỳ phát triển hậu Dartmouth
Giai đoạn 1956 – 1970: thời kì vàng son
Sau Hội thảo Dartmouth 1956, nhiều trường đại học lớn trên thế giới thiết lập phòng thí nghiệm AI (AI Labs) để phát triển lĩnh vực mới mẻ và riêng biệt.
Đầu tiên là Perceptron được Frank Rosenblatt khai sinh Mô hình Mạng nơ-ron đơn giản đầu tiên vào năm 1957. Kế đến, khái niệm Học máy – còn mơ hồ ở thuở sơ khai khi Alan Turing đề cập – đã được Arthur Samuel làm sáng tỏ hơn với thành quả “Dạy máy chơi cờ vua” vào năm 1959.
Năm 1965, Joseph Weizenbaum tạo ra Chatbot (trợ lý ảo) mô phỏng như một bác sĩ tâm lý. Thành quả này đánh dấu bước đầu phát triển Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Gordon Moore (1929 – 2023) là một trong số thành viên lập nên tập đoàn chip cho máy tính hùng mạnh nhất ở thế kỉ 21. Ông đã công bố nghiên cứu “Số lượng transistor trên mỗi đơn vị inch vuông sẽ tăng lên gấp đôi và giá sẽ giảm một nửa sau mỗi 24 tháng.” Công bố đã được đăng trên tạp chí Electronics Magazine vào ngày 19/4/1965.
4. Thời kỳ thăng trầm
Giai đoạn 1970 – 1980: Mùa đông AI (AI Winter) đầu tiên
Thập niên 1960 tưởng chừng bùng nổ mạnh mẽ, nhưng đầu thập niên 1970 cho đến giữa những năm của thập niên, mọi sự diễn ra không như mong đợi.
Nguyên nhân dẫn đến thất vọng từ nhiều nguồn, cụ thể: sự kỳ vọng quá lớn tương tự như phát biểu của Marvin Lee Minsky vào năm 1965, máy tính không đáp ứng được mô hình lớn hoặc biểu diễn phức tạp – do chưa có GPU và điện toán đám mây như ngày nay; thực tế chỉ tối ưu ở môi trường nhỏ…
Thập niên 1990: Mùa đông AI lần kế tiếp (lần 2)
Bên cạnh nguyên nhân thiếu nền tảng học máy, nhà đầu tư mất niềm tin; khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên không đáp ứng thực tế với quy mô lớn; hệ chuyên gia chỉ như ngọn lửa nhỏ trong mùa đông rồi dần tắt đã và góp phần cho mùa đông AI tái diễn trong thập niên 1990. Điển hình, dự án Máy tính thế hệ thứ 5 (Fifth Generation Computer Systems – FGCS) của Nhật Bản dùng để phát triển hệ thống AI Logic với ngôn ngữ Prolog đã thất bại (theo wikipedia).
Ảnh: theo airc.aist.go.jp
Ảnh: theo aiws.net
Nhiều tập đoàn lớn trên thế giới cắt giảm ngân sách đầu tư hoặc dừng dự án như IBM (cắt dự án hệ chuyên gia), Xerox (bỏ nghiên cứu hệ tri thức AI), DuPont, Boeing cùng với thị trường đầu tư AI gần như rời khỏi các bản kế hoạch kinh doanh.
5. Cột mốc lịch sử lớn trong thập niên 1990: cuộc đấu trí giữa con người với AI
Năm 1989, IBM phát triển dự án Chiptest cho siêu máy tính chơi cờ vua có khả năng xử lý 200 triệu phép tính/giây, tương đương 200 triệu nước cờ/giây.
Garry Kimovich Kasparov là người Nga. Ông từng là nhà vô địch cờ vua thế giới không thể đánh bại từ 1985 đến 1993.
Trận đấu đầu tiên: năm 1989
Theo Tạp chí Cờ Vua 65, trận đầu tiên diễn ra vào năm 1989 giữa kiện tướng cờ vua Garry Kimovich Kasparov và máy tính mang tên Deep Thought. Cả hai ván cờ Deep Thought đều bị Kasparov đánh bại. Sau trận đấu, Kasparov đánh giá trình độ của máy tương đương với một kiện tướng trung bình. Ông khẳng định máy tính sẽ không bao giờ có khả năng đạt trình độ chơi cờ của con người.
Trận đấu thứ hai: năm 1996
Tháng 02/1996, máy tính tên Deep Blue đã thắng Kasparov trong ván đầu tiên. Kết thúc trận đấu cờ vua, Garry Kimovich Kasparov đã thắng với 3 ván thắng và 2 ván hòa.
Trận cờ vua tại Philadelphia năm 1996. Ảnh: theo ieee.org
Trận đấu thứ ba: cuộc đối đầu lịch sử năm 1997
Siêu máy tính Deep Blue được cải tiến và IBM đã mang ra cho trận tái đấu cờ vua vào tháng 05 năm 1997 tại New York, Hoa Kỳ. Chuyên gia Joel Benjamin là người Mỹ đã phân tích thuật toán cờ vua cho Deep Blue. Nước cờ của Garry Kimovich Kasparov đa phần đều đã được thuật toán trong Deep Blue phá vỡ.
Garry Kasparov đấu với Deep Blue của IBM năm 1997. Ảnh: theo independent.co.uk
Trận cờ vua có 6 ván đấu, thế cờ hòa sau 5 ván và Kasparov đã bị đánh bại trong ván 6. Đây là lần đầu tiên một máy tính đánh bại một nhà vô địch thế giới trong một trận đấu loại trực tiếp.
Garry Kimovich Kasparov “bị” Deep Blue đánh bại. Ảnh: theo Rare Historical Photos
Trận cờ vua mang tính lịch sử vào ngày 11 tháng 05 năm 1997 với hàng triệu người theo dõi là sự kiện đánh dấu mốc khả năng của máy móc vượt con người ở một lĩnh vực mang tính trí tuệ đỉnh cao. Sau trận cờ vua “máy móc thắng con người”, IBM dừng dự án và không còn phát triển Deep Blue.
Ảnh hưởng của sự kiện mở ra hướng mới cho lĩnh vực khoa học máy tính; cụ thể trong Trí tuệ nhân tạo. Mặc dù là thành tựu lớn, nhưng AI vẫn chưa tan băng của mùa đông AI lần 2 do còn yếu ở ngôn ngữ lập trình và Học máy.
Nhận định và thay đổi
Sau 2 lần suy thoái được so sánh với “Mùa đông AI”, giới khoa học và chuyên viên rút ra bài học và nhận định: cần phát triển hệ thống Học máy ổn định, tránh thổi phồng quá mức khi công nghệ chưa đáp ứng và AI cần mang tính thực tế và theo xu thế phát triển của công nghệ.
6. Giai đoạn những năm của thập niên cuối thế kỉ 20: dữ liệu lớn (big data) bùng nổ và Học máy hồi sinh
Những ngày tháng của cuối thế kỉ 20, bên cạnh vô số câu chuyện hoang đường do trí tưởng tượng con người tạo nên về ngày 01/01/2000, thế giới lo lắng cơn bão Y2K sắp đến.
Dữ liệu tăng nhanh về số lượng và đa dạng hóa
Sau đó cơn bão Y2K, sự ra đời nhiều ứng dụng, dịch vụ của Web 2.0 như Yahoo, Google Search, YouTube, Gmail, Netflix, Amazon, eBay, Facebook nối tiếp cùng với hạ tầng internet thay đổi đã tạo thành quả bom bùng nổ dữ liệu nhanh về tốc độ và thời gian. Từ đó, người dùng internet tăng nhiều hơn theo cấp số nhân và họ có thể tự tạo nội dung đa dạng. Nhiều nguồn dữ liệu được tạo ra từ thể loại hình ảnh, chữ viết, âm thanh trên các thể loại nền tảng. Các báo cáo được đưa ra từ năm 2000-2010, dữ liệu đã tăng hơn hàng trăm lần.
Thuật toán Học máy phát triển
Hàng loạt thuật toán Học máy được cải tiến như Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Bayesian, K-means, Hidden Markov Models (HMM) tạo nên hướng mới cho việc lập trình từ thủ công đến khả năng học từ mô hình dữ liệu.
Sự kiện đáng nhớ trong thập niên 2000: giải thưởng Netflix (Netflix Prize)
Ngày 01/10/2006, Netflix đưa ra cuộc thi thách thức rằng, sẽ trao giải thưởng 1 triệu Mỹ kim cho người đưa ra thuật toán cho hệ thống đề xuất (recommendation system) tốt hơn tối thiểu 10% với thuật toán mà hệ thống đề xuất của Netflix đang vận hành.
Nhiều đội nhóm đã tham gia cuộc thi vào năm 2006. Trong đó, BellKor (đến từ AT&T Labs), Pragmatic Theory (thuộc Canada) và BigChaos (thuộc Áo) là 3 đối thủ cạnh tranh với nhau.
Thành viên tham gia Netflix Prize 2006. Ảnh: theo herox.com
Sau 3 năm, họ đã kết hợp thành một đội BellKor’s Pragmatic Chaos để hợp lực vượt qua đối thủ The Ensemble nặng ký với khả năng thắng khít khao do nộp bài trước 20 phút cuối trong ngày 20/07/2009. Theo luật “first-to-submit”, đội BellKor’s Pragmatic Chaos đã giành chiến thắng cuộc tranh tài Netflix Prize danh giá với 1 triệu Mỹ kim.
Thành viên của BellKor’s Pragmatic Chaos nhận giải thưởng. Ảnh: theo thebrandhopper.com
Cuộc cạnh tranh khép lại, giải thưởng Netflix thêm lời minh chứng cho sự vươn lên của AI không chỉ còn là thí nghiệm hay lý thuyết trong phòng lab mà còn giải quyết tối ưu nhất cho bài toán thực tế cho doanh nghiệp.
AI hồi sinh trong kỷ nguyên mới
Sự hồi sinh của “cỗ máy khổng lồ AI” và thành tựu đạt được là bước chuẩn bị cho bước tiến mới trong kỉ nguyên của lĩnh vực AI. Học máy cần phải giải quyết nhiều bài toán thực tế với lượng dữ liệu lớn hơn, do đó, nó đã đâm ra nhánh mới Deep Learning (Học sâu) để xử lý tối ưu hơn theo cách như con người tư. Học sâu đã làm cho AI bùng nổ mạnh hơn vào thập niên 2010.
III. KỈ NGUYÊN MỚI: HỌC SÂU
Học sâu được xem là bước chuyển mình hoặc cú nhảy cao và xa cho AI hiện đại. Nó tạo nên sự bùng nổ AI vào thập niên 2010, mà trước đó Học máy truyền thống (hay thuần túy) khó có thể hoặc không thực hiện được.
1. Học sâu là gì?
Bộ não con người có hàng tỉ tế bào thần kinh sinh học, còn gọi tên là neuron – phiên âm nơ-ron. Số lượng lớn tế bào được tổ chức và kết nối rất phức hợp với nhau tạo thành hệ thống mạng thần kinh xuyên suốt trong cơ thể chúng ta.
AI hoặc Trí tuệ nhân tạo do con người tạo thành. Với Học máy được đề cập ở trên, để máy móc có khả năng tư duy, con người đã tạo ra mô hình dữ liệu và mô hình tính toán cùng các thuật toán để hình thành bộ não cho máy móc theo cách tổ chức tương tự như hoạt động của hệ thần kinh sinh học nơi con người.
Trong mô hình có nhiều nơ-ron được con người tạo ra (nhân tạo), hệ thống nhiều nơ-ron nhân tạo kết nối với nhau để xử lý và truyền thông tin. Sự kết nối phức tạp của nơ-ron nhân tạo hình thành mạng thần kinh nhân tạo hoặc mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN).
2. Thập niên 2010 trong kỉ nguyên mới của Học sâu: thành tựu đạt được
Thập niên 2010 đánh dấu thời kỳ trưởng thành vượt bậc của AI, đặc biệt là Học sâu, nhờ một loạt đột phá về mô hình, kiến trúc và thuật toán, cụ thể trong ba ứng dụng chủ chốt của Học sâu:
a/ Thị giác máy tính (Computer Vision): CNNs được khai sinh
Thị giác máy tính là một trong số ứng dụng của Học sâu thuộc cây cổ thụ to lớn AI. Tương tự như đôi mắt của con người, cụm từ “thị giác” được ví von như máy tính có thể học hình ảnh và “nhìn” thế giới xung quanh bằng cách xử lý, phân tích và hiểu hình ảnh.
Ảnh minh họa ứng dụng thị giác máy tính
Khi đề cập đến computer vision (CV) hay thị giác máy tính, không thể không “nhìn” ngay đến cụm danh từ Mạng thần kinh/nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs) vì đây là trung tâm điểm cho sự nghiên cứu và phát triển trong các ứng dụng CV. Kể từ khi được cha đẻ là khoa học gia Yann André LeCun vào năm 1998, CNNs được cải tiến, tồn tại xuyên suốt từ năm 2012 đến nay và chưa có dấu hiệu lỗi thời.
Về tính ứng dụng, thị giác máy tính đang được xem là lĩnh vực và sử dụng thực tế trong nhiều ngành nghề. Đơn cử một số lĩnh vực chính mà nay là trục xương sống cho sự phát triển kinh tế của một quốc gia như: y tế (phân tích hình quang tuyến, MRI, CT Scan để phát hiện tổn thương hệ cơ quan và bệnh ung thư), giao thông (nhận diện khuôn mặt, biển số xe để phát hiện và cảnh báo phương tiện giao thông), xe tự vận hành hoặc tự lái (phân tích cảnh quan, biển báo giao thông, làn đường, vật cản), thương mại điện tử và bán lẻ (Tìm kiếm sản phẩm bằng ảnh, nhận diện sản phẩm)…
Sự kiện nổi bật: cuộc thi ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)
Dự án ImageNet là một cơ sở dữ liệu trực quan lớn được thiết kế để sử dụng trong nghiên cứu phần mềm nhận dạng đối tượng trực quan. Một nhóm nghiên cứu gồm có Fei-Fei Li (giáo sư tại Stanford và sáng lập dự án ImageNet), Olga Russakovsky (nghiên cứu sinh và đồng trưởng nhóm kỹ thuật ImageNet), Alex Berg & Kai Li (Đóng góp về hạ tầng và đánh giá kỹ thuật) đã tổ chức cuộc thi. Ngoài ra, ImageNet được hỗ trợ từ các trường đại học danh tiếng như Standford và Princeton cùng với “đại gia” công nghệ hàng đầu thế giới là Microsoft Research, Nvidia, Google, Amazone…
Các cuộc thi ILSVRC vào những năm từ 2010 đến 2017. Cuộc thi cuối cùng vào nằm 2017 đánh dấu thuật toán phân loại ảnh đạt mức con người. Nói theo cách so sánh, tức là AI đạt hiệu suất cao hơn cả con người.
b/ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natual Language Processing – NLP) thuộc Học sâu. Nó giúp máy tính có thể nghe, hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người. NLP là cầu nối giữa ngôn ngữ của con người và ngôn ngữ hình thức của máy.
Tương tự Thị giác máy tính, NLP có đặc trưng riêng về quá trình phát triển và nhiều thành tựu đạt được như Word2Vec, Seq2Seq, Attention, Transformer, BERT, GPT…
IV. AI TẠO SINH (GENERATIVE AI): THÀNH TỰU MỚI CỦA NHÂN LOẠI
AI Tạo sinh là khả năng tạo ra nội dung mà người dùng máy tính chiếm đa phần, đó là hình ảnh, văn bản, âm thanh và mã nguồn cho lập trình viên.
Có rất nhiều ứng dụng của AI Tạo sinh; điển hình như ChatGPT, Copilot, Midjourney, RunwayML, Copilot, Gemini, Gamma, Veed, Suno, Google Veo… Trong phạm vi bài viết, xin nói đến 2 ứng dụng đang phổ biến và có sức tăng người dùng hiện nay là ChatGPT và RunwayML.
1. ChatGPT
ChatGPT do OpenAI phát triển, mà đến nay xấp xỉ 800 triệu người dùng. Ứng dụng AI này sử dụng mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer) và là một tiêu biểu của AI tạo sinh. Theo bài báo “số liệu thống kê mới nhất về số lượng người dùng ChatGPT, xu hướng tăng trưởng và cách áp dụng AI đang phát triển trên khắp các ngành vào năm 2025”, ChatGPT được xem là ứng dụng có sức tăng người dùng nhanh nhất.
Số liệu thống kê mới nhất vào ngày 30/5/2025 về số lượng người dùng ChatGPT.
Ảnh: theo digitalsilk.com
ChatGPT thu thập dữ liệu từ hàng tỉ website trên toàn cầu. Nội dung thu thập thuộc nhiều ngành nghề cũng như lĩnh vực khoa học. Lượng dữ liệu khổng lồ này được so sánh như “trí tuệ tổng hợp”.
Chỉ với thao tác viết câu hỏi (prompt), người dùng nhanh chóng nhận được kết quả. Kết quả ở hình thức đa phương tiện là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video…
Ưu điểm
Người dùng internet không lạ gì ChatGPT. Nó mang lại nhiều lợi ích cho chúng ta trong cuộc sống và công việc hằng ngày. Như đề cập ở trên, do được thu thập và phân tích từ nhiều nguồn, nó hỗ trợ hầu hết mọi chủ đề; từ khoa học kỹ thuật và xã hội đến tôn giáo và nghệ thuật.
ChatGPT có thể giúp viết nội dung, cung cấp kiến thức, tạo ảnh với nhiều thể loại, tóm tắt văn bản, sửa lỗi ngữ pháp, gợi ý cấu trúc email, viết báo cáo, làm đề cương nghiên cứu…
Khuyết điểm
Dữ liệu doanh nghiệp và cá nhân có thể rò rỉ qua việc thu thập từ thuật toán của mô hình GPT. Kết quả được trả về cho người dùng không chỉ sai hoặc không có thật. Nếu dữ liệu tác động đến tính mạng con người như y khoa và pháp lý với tính chất không chính xác, rủi ro sẽ khó lường.
ChatGPT được cho “hiểu” ngôn ngữ và dự đoán cảm xúc người dùng. Tuy nhiên, AI vẫn là máy móc được vận hành bởi các thuật toán phức tạp trong mô hình, do đó, kết quả vẫn có thể sai nếu người dùng bỏ qua việc kiểm chứng.
2. RunwayML
RunwayML là một nền tảng AI trực tuyến cho phép người dùng tạo sinh hình ảnh với hiệu ứng đặc biệt, video, âm thanh. Người dùng có thể tạo nội dung bằng việc nhập prompt hoặc đưa hình ảnh vào.
Ưu điểm
Bằng thao tác nhập ảnh hoặc prompt, người dùng có được đoạn video độ dài từ 5 – 10 giây. Đối tượng hoặc nhân vật trong video có thể chuyển động trong thời gian ngắn tùy theo độ phức tạp của video. Tuy nhiên, trong những yêu cầu phức tạp, hành vi của nhân vật có chuyển động chưa so sánh được với điện ảnh truyền thống.
Nhược điểm
Hình ảnh được tạo ra từ ảnh, hoặc văn bản có thể vi phạm bản quyền.
B. ỨNG DỤNG AI TRONG MỤC VỤ NGÀY NAY
I. GIÁO HỘI NHẬN ĐỊNH
Tính từ thời điểm khai sinh ý tưởng “Máy móc có thể suy nghĩ không?” của Alan Turing vào năm 1950, sự phát triển của AI đến nay đã trải qua 75 năm. Nhiều phát minh mang tính cách mạng khoa học và chuyển biến của thời đại đã được tạo ra bởi nhiều cá nhân và tổ chức. Hàng trăm cuộc thi mang tính học thuật lẫn ứng dụng đã góp phần to lớn cho sự phát triển nhanh chóng của AI hiện nay.
1. Vấn đề được đặt ra
AI là sản phẩm của trí tuệ nhân loại và trải nhiều giai đoạn thăng trầm trong khoảng thời gian 3/4 thế kỉ. Nó đã nhiều lần bùng nổ và cũng có nhiều thập kỉ bị tẩy chay. Và từ đó đến nay, đã có nhiều luồng quan điểm: ủng hộ, phản đối, dè dặt…
AI đã đang mang đến vô số lợi ích trong đời sống của con người, trong mọi lĩnh vực: nghệ thuật, giải trí, công nghiệp, sản xuất, nghiên cứu khoa học, giáo dục, sức khỏe, thậm chí cả với tôn giáo. Tuy nhiên, người ta cũng đã chứng kiến những tác động tiêu cực trong nhiều lĩnh vực khác nhau của nhân loại…
Người ta đã từng sử dụng công nghệ deepfake có thể giả mạo hình ảnh khuôn mặt và giọng nói nhằm mục tiêu lừa đảo, gây mất niềm tin. Kết quả nội dung được tạo sinh từ ứng dụng AI có thể đưa ra thông tin sai sự thật hoặc không tồn tại. Điều này có thể dẫn người dùng đến trạng thái ảo giác (AI hallucinations).
AI còn có thể được dùng trong quân sự để tạo vũ khí hủy diệt hàng loạt. Đặc biệt, hệ thống vũ khí AI sát thương tự động (LAWS – Lethal Autonomous Weapon Systems) đang gây rất nhiều hệ lụy gây tranh cãi. LAWS là vũ khí AI có khả năng tự hành động, tự nhận diện và tự tấn công mục tiêu mà không cần con người tham gia điều khiển. LAWS đang là mối đe dọa nghiêm trọng cho an ninh thế giới vì có thể dẫn đến sự bùng nổ một cuộc chạy đua vũ trang kiểu mới với công nghệ cao và tác hại dẫn đến những thảm sát hàng loạt ngoài ý muốn.
Robot tự hành dùng cho mục đích quân sự. Ảnh: theo unu.edu
Vatican và nhiều quốc gia đang kêu gọi thiết lập luật cấm LAWS và khuyến nghị đưa vào luật quốc tế nhằm ngăn ngừa chạy đua vũ trang của hình thức này.
Cụ thể, vào ngày 27/09/2023, hãng tin AP (apnews.com) đã đăng bài báo có tiêu đề “Vatican presses world leaders at UN to work on rules for lethal autonomous weapons (Vatican thúc giục các nhà lãnh đạo tại Liên Hiệp Quốc làm việc về các quy tắc cho vũ khí c)”
Ảnh: theo AP News
Nội dung bài báo cho biết: Bộ trưởng Ngoại giao Vatican – Tổng Giám mục Paul Richard Gallagher – đã phát biểu tại Khoá họp thứ 78 của Đại hội đồng Liên Hiệp Quốc với nội dung chính: “Tạm dừng phát triển vũ khí AI sát thương tự động, thế giới cần một lệnh cấm pháp lý vào năm 2026 với LAWS và ủng hộ khởi xướng một tổ chức quốc tế chuyên trách quy định và giám sát AI.”
Đức Giám mục Paul Richard Gallagher phát biểu. Ảnh: theo AP News
Đưa tin về Hội nghị “Đạo đức AI quốc tế” kéo dài 2 ngày tại Hiroshima ở Nhật Bản, hãng tin Catholic News Agency (CNA) đã ghi lại phát biểu của Đức giáo hoàng Phanxicô trong bản tin ngày 10/07/2024 với tiêu đề “Pope Francis tells AI leaders: No machine should ever choose to take human life (Đức giáo hoàng Phanxicô nói với các nhà lãnh đạo AI: Không có cỗ máy nào được phép chọn lấy đi mạng sống con người)”.
2. Quan điểm của Giáo hội Công giáo
Giáo hội Công giáo có lập trường rất cụ thể: ủng hộ sử dụng AI cho lợi ích của con người, đồng thời kêu gọi thế giới loại trừ LAWS, loại bỏ việc chạy đua chế tạo vũ khí AI, loại bỏ những cách sử dụng AI có hại cho con người. Con người cần cộng tác với nhau để biết cách sử dụng AI với sự phân định cẩn trọng, theo đạo đức và sự khôn ngoan của trái tim. Quan điểm này được thể hiện rõ nét qua nhiều văn kiện, nhiều sự kiện, nhiều buổi hội thảo, mà Tòa Thánh đã nỗ lực vận động và tích cực tham gia để thảo luận sâu sắc về đạo đức AI kể từ năm 2016 cho đến nay.
Nổi bật là văn kiện Antiqua et Nova (ký ngày 24/01/2025) và trước đó là văn kiện Rome Call for AI Ethics (Lời kêu gọi của Roma về Đạo đức Trí tuệ nhân tạo) đề cập tính minh bạch, bao hàm, chịu trách nhiệm, không thiên lệch, an toàn và riêng tư được đưa ra vào ngày 28/02/2020.
Theo Vatican News, bài báo có tiêu đề “Pope: AI Ethics must safeguard the good of human family (Đức giáo hoàng: Đạo đức AI phải bảo vệ thiện ích của gia đình nhân loại)” đăng ngày 10/01/2023 nhằm cổ võ mạnh mẽ và mời gọi toàn thế giới cùng tham gia vào việc cam kết thực hiện văn kiện này.
Từ khi được đề xuất, văn kiện Rome Call for AI Ethics đã nhận được sự cam kết của Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc FAO. Kế đến, chính phủ Ý và 3 tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới là Microsoft, IBM cũng đã ký kết. Tập đoàn Cisco do ông Chuck Robbins – Giám đốc điều hành của Tập đoàn Truyền thông kỹ thuật số đa quốc gia Cisco – đã ký vào ngày 24/4/2024.
Ông Chuck Robbins ký văn kiện. Ảnh: theo Vatican News
Như vậy, Tòa Thánh Vatican đã hiện diện tại Hội nghị Hiroshima, và cùng với hơn 150 thành viên đến từ 13 quốc gia, ký kết vào văn kiện Rome Call for AI Ethics. Văn kiện được xem là nền tảng quan trọng hướng tới việc dùng AI “vì con người và với phẩm giá con người” trên toàn cầu.
Thành viên tham gia sự kiện Đạo đức AI vì Hòa bình tại Hiroshima. Ảnh: theo Vatican News
II. SỬ DỤNG AI TRONG MỤC VỤ
Như nội dung được đề cập ở trên, Giáo hội có vai trò lớn trong cuộc cách mạng AI hiện nay. Chúng ta cần sự hiệp thông trong việc sử dụng AI theo đường hướng của Giáo hội.
1. Lợi ích của AI trong sinh hoạt mục vụ
Khi thực hiện prompt (câu lệnh) yêu cầu ChatGPT soạn bài giảng, giáo lý và tài liệu, người dùng sẽ nhận được kết quả rất nhanh với thông tin cùng với cách trình bày “rất AI” chủ yếu theo lối liệt kê.
Người dùng có thể dễ dàng tạo nội dung mục vụ đa phương tiện bằng cách dùng prompt hoặc đưa hình ảnh có sẵn. Ví dụ: thực hiện video hoạt hình Kinh Thánh với sự hỗ trợ của RunwayML – Adobe Firefly – Midjourney, tạo bài giảng podcast với Adobe Podcast hoặc Veed, dùng Gamma để tạo slide trình chiếu bài thuyết trình, hòa âm phối khí và thể hiện nhạc phẩm bằng Suno…
2. Rủi ro chính yếu cần tránh khi dùng AI trong sinh hoạt mục vụ
Đa phần ứng dụng AI hiện nay là tập hợp nhiều thuật toán của mô hình Học sâu. Chúng thu thập, tổng hợp, phân tích dữ liệu ở hàng tỉ website và từ rất nhiều nguồn khác. Cụ thể với ChatGPT, bản chất ứng dụng là mô hình GPT do OpenAI phát triển và nó khó phân biệt tôn giáo rõ ràng như trí tuệ của con người. Kết quả gửi đến người dùng là khối dữ liệu được trộn lẫn với nhau. Do đó, dữ liệu được đề cập có thể là những dòng văn bản không thuộc giáo huấn của Giáo hội Công giáo và dễ gây nhầm lần. Ví dụ: AI có thể giải thích sai ý nghĩa của bí tích.
AI có thể khó phân biệt tính đúng sai về khía cạnh luân lý, tín lý và từ đó dẫn dắt người dùng đến nội dung lạc giáo. Nếu người dùng là linh mục hoặc giáo lý viên sử dụng AI để thêm ý tưởng trong việc tạo sinh hình ảnh hoặc văn bản, tốc độ xử lý cho kết xuất đáp ứng rất nhanh. Tuy nhiên, kết quả nhận được có thể sai lệch trong cách dùng từ ngữ, tính logic, ý nghĩa thần học hoặc dẫn chứng tự “bịa” ra. Hơn nữa, dù biết cách ra câu lệnh (prompt) để khiến AI cung cấp nội dung kết quả là đúng, nhưng vì được gửi đến nhiều người ở thời điểm khác nhau, điều này dẫn đến vấn đề vi phạm bản quyền. Chính vì thế, người dùng cần xem AI chỉ như trợ lý ảo để tham khảo và không dùng AI cho những khía cạnh phức tạp trong bài giảng – bài giáo lý. Khi hồ nghi tính chính xác và nhất quán của thông tin, người dùng cần yêu cầu trích nguồn tư liệu cùng với thao tác kiểm chứng.
Ngoài ra, lợi ích từ hỗ trợ dịch thuật đa ngôn ngữ của AI khi học tập và nghiên cứu, ưu điểm trở thành rủi ro khi người dùng lạm dụng nó. Điều này dẫn đến hệ quả người dùng bị phụ thuộc vào công cụ AI bởi tính sẵn có, giảm bớt khả năng suy tư và sáng tạo. Cụ thể, mô hình Học sâu trong NLP cho dù được so sánh “hiểu” ngôn ngữ con người và được các nhà phát triển mô hình cải tiến liên tục để tối ưu hơn; nhưng máy móc vẫn không thể có cảm xúc, không có thân xác con người, không có mối tương quan thực sự với Chúa và người khác, không có khả năng suy tư nội tâm, không hiểu thuật ngữ thần học chuyên sâu và không có đức tin. AI không bao giờ có thể thay thế con người giảng viên hoặc linh mục.
III. KẾT LUẬN
Tóm lại, để có thành quả AI như ngày nay, rất nhiều khoa học gia, chuyên gia thuộc các lĩnh vực khoa học cơ bản, khoa học dữ liệu, khoa học máy tính đã không ngừng nghiên cứu và phát triển. Và ngay từ khi khai sinh, AI đã đối diện với sự ủng hộ và phản đối. Những vấn đề đạo đức, xã hội và kinh tế đã luôn được đặt ra.
AI mang lại vô số thành quả lợi ích cho đời sống con người. Nó góp phần và làm gia tăng hiệu quả của việc thực hành mục vụ trong kỷ nguyên kỹ thuật số, nhờ hàng loạt ứng dụng AI tạo sinh và loan truyền nội dung trên mạng xã hội. Tuy nhiên, cũng chính từ việc lạm dụng lợi ích, AI lại trở thành mối nguy hại.
AI không thể thay thế con người với khả năng suy tư, cảm xúc và đi sâu vào mối tương quan của con người với Thiên Chúa. Việc sử dụng AI trong thực hành mục vụ cần tôn trọng phẩm giá con người và không thể thiếu trách nhiệm đạo đức, tính nhân vị, tự do lương tâm, sự thật và tình yêu.
Khi AI được sử dụng để trở thành vũ khí có tính sát thương hàng loạt, cùng với những rủi ro trong cách tiếp cận, Giáo hội Công giáo đã không đứng ngoài cuộc. Sứ mạng của Giáo hội là loan báo Tin mừng. Chính vì thế, Giáo hội mời gọi thế giới cùng gia tăng đạo đức AI, lên tiếng mạnh mẽ cam kết giải trừ vũ khí AI và giúp người dùng phân định việc sử dụng AI hợp lý hơn theo đường lối của Tin mừng.
Tổng hợp và biên soạn: Nhật Mai
Trích Bản tin Hiệp thông/ HĐGMVN số 148 (tháng 7 & 8 năm 2025)
––––––––––––––––––––––––––
Nguồn tham khảo:
Catholic News Agency: catholicnewsagency.com
United Nations University: unu.edu
Vatican News: vaticannews.va
Catholic Rome Report: catholicworldreport.com
Associated Press: apnews.com
IBM: ibm.com
tgpsaigon.net; independent.co.uk; wikipedia.com; chatgpt.com
