Trí tuệ nhân tạo không có tính sáng tạo

TUẤN SƠN - 10:17 22/11/2019
Giáo sư Shing - Tung Yau. Giáo sư Shing - Tung Yau.

GS Shing - Tung Yau là một trong những nhà toán học hàng đầu thế giới, được nhận giải Fields và theo ông, trí tuệ nhân tạo không có tính sáng tạo.

Chỉ có Toán học mới mô tả được vũ trụ

- Theo ông, Toán học là cách tốt nhất để hiểu vũ trụ?

Đúng vậy. Vũ trụ không chỉ là hiện tượng, mà còn là tập hợp các định luật tự nhiên, là logic gắn kết tất cả. Nếu chúng ta nghĩ về tự nhiên, thì chúng ta cũng chú ý đến trật tự xã hội và các quy luật logic bên trong, không chỉ liên quan đến vật chất, mà còn liên quan đến nhân loại.

Tôi cho rằng, dưới nhiều góc nhìn khác nhau, Toán học rộng hơn Vật lý, chính là vì Toán học dựa vào logic.

- Vậy có thể mô tả vũ trụ bằng ngôn ngữ khác, ngoài ngôn ngữ Toán học?

Tôi không thể hình dung điều đó, bởi chỉ bằng định nghĩa, Toán học đã bao hàm toàn bộ logic nhận biết về vũ trụ và tất cả các mối liên quan. Không có gì có thể thay thế Toán học để mô tả vũ trụ.

- Ông đánh giá về những quan sát mới nhất đối với sóng hẫp dẫn như thế nào? Liệu sóng hấp dẫn có mang đến cho chúng ta những thông tin mới về vũ trụ?

Tôi nghiên cứu thuyết Tương đối rộng từ 40 năm nay. Tôi cho rằng, kết quả các thí nghiệm và quan sát đối với sóng hấp dẫn là rất thú vị.

- Bây giờ chúng ta chuyển sang một câu hỏi có lẽ là khó nhất: Các đa dạng Calabi-Yau là gì? Người ta đã hỏi giáo sư nhiều lần, nhưng vẫn khó hiểu với khái niệm “không gian nhiều hơn 4 chiều”?

Đối với không gian mà chúng ta gọi là đa dạng, số các chiều có nghĩa là số bậc tự do. Chẳng hạn, chúng ta ngồi trong không gian 3 chiều, chúng ta có các trục X, Y, Z và 3 bậc tự do.

Tuy nhiên, thuyết Tương đối rộng còn liên kết 3 chiều này với thời gian và chúng ta có không - thời gian 4 chiều. Theo thuyết Tương đối rộng, thời gian trở thành đối tượng thiết thực, khá là tự nhiên.

Tuy nhiên, chúng ta chỉ có thể bổ sung nhiều bậc tự do hơn vào không - thời gian và chuyển đến không gian 5, 6 hay 7 chiều… Đây không phải là điều bất ngờ. Chúng ta có thể thấy điều đó trong tự nhiên.

Chẳng hạn, hãy lấy ví dụ về đi xe đạp, chúng ta có thể bổ sung động lượng, mô men động lượng, vận tốc vào 4 chiều và bằng cách này chúng ta chuyển đến không gian có nhiều chiều kích hơn.

Đa dạng Calabi - Yau, không gian mà tôi quan tâm từ góc nhìn của thuyết Tương đối rộng, mô tả vũ trụ không có vật chất. Đó là trống rỗng mà ở đó không có tí vật chất nào.

Chúng ta nghiên cứu không gian trống rỗng và chúng ta muốn bổ sung vào đó một kiểu đối xứng, gọi là siêu đối xứng. Siêu đối xứng này được các nhà vật lý đề xuất từ cuối những năm 60 thế kỷ trước. Tuy nhiên, từ góc nhìn Toán học, người ta đã bàn luận về siêu đối xứng này từ trước đó.

 Trải qua hàng thế kỷ, Toán học đã thử giải thích bản chất của vũ trụ.

Trí tuệ nhân tạo không thể tạo ra thứ gì đó mới mẻ

- Công việc của ông liên quan chặt chẽ đến lý thuyết dây trong Vật lý. Thuyết này có vẻ khó hiểu, nhưng với tư cách khái niệm thì nó lại thường được cộng đồng nhắc đến…

Lý thuyết dây phổ biến hơn thuyết đa dạng Calabi - Yau, bởi nó miêu tả trực tiếp thiên nhiên nhiều hơn. Tuy nhiên, thuyết đa dạng Calabi - Yau rộng hơn thuyết dây. Đa dạng Calabi-Yau có thể được giải thích từ quan điểm của thuyết Tương đối rộng, hoặc giải thích bằng Toán học.

- Trải qua hàng thế kỷ, Toán học đã thử giải thích bản chất của vũ trụ, của tự nhiên. Chúng ta sống trong các thời đại khi mà trí tuệ nhân tạo do Toán học tạo ra bắt đầu làm thay đổi thế giới, thiên nhiên và cả con người. Ông tiếp cận việc này như thế nào? Ông có nghĩ về Toán học - ngành khoa học không chỉ giải thích mà còn tạo ra cái gì đó mới mẻ?

Tôi không tin vào việc trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi tự nhiên và sáng tạo ra thứ gì đó mới mẻ. Trí tuệ nhân tạo chẳng qua chỉ biết sắp xếp thông tin rất trật tự. Chúng ta tích lũy nhiều thông tin và chúng ta sử dụng thông tin để phát triển dữ liệu. Các máy tính có khả năng thực hiện những điều mà trí tuệ con người không thể làm được, chẳng hạn như phát triển những tập dữ liệu rất lớn.

Máy móc có thể có ưu thế hơn chúng ta, bởi máy móc có thể thực hiện đồng thời nhiều hoạt động, thao tác. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là máy móc hoàn hảo hơn chúng ta. Đó là vì chúng ta vẫn luôn luôn kiểm soát được logic mà máy móc sử dụng.

Chúng ta có thể học được trên sai lầm, còn máy móc thì không. Tôi cho rằng chúng ta sẽ phải chờ đợi xem máy móc thật sự làm được gì.

- Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên số, trong một thế giới mà thông tin đến từ mọi nơi. Rất khó ngừng suy nghĩ về thế giới bên ngoài. Ông có dễ mất tập trung không?

 Trí tuệ nhân tạo không thể thay đổi tự nhiên. 

Sự thật là thông qua internet và máy tính, một lượng thông tin khổng lồ đến với chúng ta và có thể khiến cho chúng ta mất thời gian. Thông tin cũng có thể đánh lừa chúng ta, khiến cho chúng ta tin vào những điều không có thật.

Vấn đề là ở chỗ, nhiều người tiếp nhận những thông tin ấy một cách hời hợt, không có phản ứng sâu sắc hơn.

- Ông có nghĩ là nhà toán học dễ dàng hiểu tất cả những thứ phi logic trong thế giới xung quanh chúng ta?

Các nhà toán học được dạy cách suy nghĩ logic. Họ nhìn thấy mâu thuẫn, không hợp lý trong phát triển của thế giới. Tất nhiên là cách suy nghĩ của con người là rất phức tạp, không thể giải thích được chỉ bằng logic. Chúng ta vẫn cần có trực giác.

Theo Tuấn Sơn
Rmf

Bình luận của bạn đọc