TRÍ THÔNG MINH – INTELLIGENCE

Trí thông minh (intelligence) là khái niệm của tâm lý học; Trí tuệ (wisdom) là khái niệm của triết học; Trí huệ là khái niệm của Phật học không dịch được tiếng Anh vì nó được phiên âm từ tiếng Phạn. Cho nên, về cơn bản, ta không thể so sánh ngôn ngữ một cách phang ngang như vậy. Và đương nhiên, Trí tuệ hay Trí huệ rộng hơn Trí thông minh rất nhiều.

Trong bài viết này chỉ bàn về Trí thông minh – theo cách tiếp cập của Tâm lý học Nhận thức (Cognitive psychology).

>>> Trí thông minh của con người – Human Intelligence

Cách đây 50 năm, nếu ai giải được câu đố trong hình đính kèm trong vòng 10 giây người đó được xem là có trí thông minh vượt trội. Trí thông minh được định nghĩa là khả năng phát hiện những quy luật ẩn bên trong những dấu hiệu (sign) mà chúng ta quan sát được. Từ những quy luật đó giúp chúng ta suy luận, suy diễn, tiên đoán, tiên lượng một cách hiệu quả. Trong ví dụ, nếu bạn phát hiện ra quy luật chia 5 thì bạn dễ dàng đoán được con số trong dấu chấm hỏi là 1. Cốt lõi của Trí thông minh là khả năng suy đoán (Predictability).

Người có trí thông minh được dự đoán là người thành công trong cuộc sống vì khi chúng ta hiểu được nhiều quy luật ẩn hơn thì sẽ có nhiều thông tin hơn từ đó có khả năng giải quyết vấn đề và ra quyết định tốt hơn. Tuy nhiên, trước khi Howard Gardner trình bày về multiple intelligence – con người có nhiều loại trí thông minh khác nhau, chúng ta chỉ biết đến một loại trí thông minh duy nhất đó là trí thông minh toán học (mathematical intelligence), hiểu quy luật về các con số và các công thức liên quan đến các con số. Ở thời cổ đại, người có khả năng hiểu về những con số và quy luật của các con số đều được xem là thánh nhân.

Cho nên hầu hết các nền giáo dục đều xoay quanh cái trục học giỏi toán mà cân đo tất cả. VN đương nhiên không thể tránh được cái trào lưu đó, tất cả các thế hệ thi đại học tại VN giai đoạn 1976-2000 đều có những trải nghiệm thâu đêm với những bộ đề hóc búa, lắt léo để rèn cái sự thông minh toán học của mình. Nói chung, ai không dày công tu luyện cho cái trí thông minh này của mình được nâng lên thì coi như bít cửa đại học. Ai thông minh toán học hơn được học đại học, là việc của trí, ai không thì học nghề (cao đẳng, trung cấp) làm việc chân tay, được xem như là chân lý của nền giáo dục lúc bấy giờ.

Trong khi từ những năm 1950, Gardner đã làm cho cả thế giới tỉnh ngộ và thay đổi nhanh chóng. Riêng ta thì chả vội được đâu! Nên khi các kỳ thi đến nay vẫn chỉ xoay quanh trí thông minh toán học. Nó ẩn trong tất cả các môn học (hóa, sinh, lý, địa,…) chứ không phải chỉ cón môn Toán. Điều này tạo ra sự sàng lọc khập khiểng, và vô tình loại đi khá nhiều cơ hội của các loại trí thông minh khác phát triển. Chặn đứng triết lý giáo dục khai phóng, làm thiên lệch trí tuệ của các thế hệ. Chuyện này đã tranh luận hơn 30 năm trước, đến nay xem ra các kỳ thi đánh giá năng lực của các đại học hàng đầu VN vẫn chưa thể thoát được cái bóng của trí thông minh toán học!

Một người làm quản lý, hay làm kinh doanh cần loại trí thông minh gì nhất (quan hệ tương quan). Hay, trí thông minh loại gì sẽ giúp người làm kinh doanh, quản lý có năng lực vượt trội hơn (quan hệ nhân quả). Có hàng ngàn nghiên cứu trên thế giới đã xác nhận mối quan hệ nhân – quả đó là trí thông minh xã hội (social intelligence): khả năng nhận biết các quy luật ẩn trong xã hội, trong cộng đồng, trong một nhóm người; trí thông minh cảm xúc (emotional intelligence): khả năng nhận biết cảm xúc của mình và người khác để từ đó hình thành sự thấu cảm và lòng trắc ẩn; kiểm soát được áp lực…; Tất cả những thứ này là nền tảng quyết định một ai đó có làm kinh doanh, quản lý được hay không.

Điều này đã lý giải vì sao, trong xã hội VN rất hay gặp cái cảnh đưa một người có chuyên môn giỏi, có học hàm học vị cao, có trí thông minh toán học rất tuyệt vời, lên làm lãnh đạo, tổ chức mất đi một nhà chuyên môn giỏi và tạo ra một lãnh đạo tồi vì không thể hiểu được con người, và càng không thể hiểu được một tổ chức hay xã hội! Càng không hiểu càng trở nên bảo thủ, dần trở nên độc tài, độc đoán,…và đó là con đường của trở thành bạo chúa.

Tương tự như vậy, cốt tủy của kinh doanh là một quá trình bắt đầu từ con người và kết thúc ở con người. Bản chất của kinh doanh thuộc về lĩnh vực khoa học xã hội và nhân văn – đó là điều tôi đa nói rất nhiều với các bạn sinh viên. Làm ra thứ gì đó cho con người sử dụng, con người chịu chi tiền ra mua, thế nhưng người làm kinh doanh rất ít thậm chí là không dành thời gian đi thấu hiểu con người, nhưng lại dành thời gian chế tạo ra cái máy gì đó để thống trị con người, bắt con người quỳ mọp hai tay dâng tiền. Đó là tiềm thức của thú tính!

>>> Trí thông minh của máy – Machine Intelligence

Bản chất của Trí thông minh là khả năng Suy đoán, vậy thì bộ não con người suy đoán một sự việc gì đó như thế nào. Tại sao trên đời này có người có thể hiểu người khác đang nghĩ gì, hiểu đám đông đang có những mẫu thức chung (pattern) gì, họ được sự phân công của đấng quyền năng gì đó phải không?

Một trăm năm trước, con người đã hiểu được cơ chế này và càng ngày hiểu càng sâu, nó có tên là The neural network. Đến năm 1950, hàng ngàn thuật toán của mạng neuron đã được phát triển, để giải thích cơ chế con người tiếp nhận thông tin từ bên ngoài, kết hợp với các ký ức được lưu trữ và hình thành quá trình suy đoán như thế nào. Các thông tin đó rất đa dạng từ hình ảnh, chữ viết, ngôn ngữ, con số …

Ví dụ như trong giao tiếp, khi bạn tập trung nhìn vào gương mặt của đối phương, bạn có thể phát hiện những tín hiệu nhỏ diễn ra ở ánh mắt, môi, cách hít thở,…bạn dễ dàng suy đoán được trạng thái cảm xúc của người đó, để từ đó đoán được người đó có còn muốn nói chuyện với mình nữa không. Tương tư khi bạn tán tỉnh một cô nàng, câu hỏi “em có yêu anh không” là câu hỏi thừa vì thường bạn đã biết được trên 80% câu trả lời, và chỉ cần nhìn vào ánh mắt cô ấy là đủ.

Quá trình suy đoán này bản chất là quá trình học tập diễn ra trong não được hình thành và kết nối bởi hàng tỷ các nơ ron thần kinh. Nó đã được thuật toán hóa và dạy cho cái máy tính nó học. Trở lại ví dụ trên, nếu như cái máy có thể chụp được khoảng 10 tấm hình gương mặt của cô gái trong lúc nói chuyện với một chàng trai thì cái máy có thể xác nhận với một xác suất 80% cô gái này co yêu chàng trai này không, y như sự phán đoán của chàng trai đó.

Trước đây, vấn đề của học máy (machine learning) không phải nằm ở thuật toán mà nằm ở dữ liệu (những tín hiệu thu thập trực tiếp từ thế giới con người, chưa qua xử lý của con người ) ở đâu để mà học. Bộ não con người tiếp nhận thế giới bên ngoài cơ bản qua 5 giác quan, nhìn – nghe – ngửi – chạm – nếm. Hiện nay vấn đề dữ liệu cho máy học đã được giải quyết quá tốt. Khi nghe, nhìn, chạm của con người đã được thay thế gần như hoàn toàn bởi các cảm biến vật lý y sinh. Rào cản duy nhất hiện nay cho việc thay thế các giác quan là ngửi và nếm. Nếu các thành tựu về cảm biến liên quan đến hai loại giác quan này thành công thì các quá trình học tập trong não người gần như có thể được mô phỏng lại hoàn toàn. Nghĩa là cái machine brain nó giả lập gần như hoàn toàn cái biological brain của chúng ta.

Ở cấp độ học tập cao hơn của bộ não, đó là các tiến trình về ngôn ngữ, đây là vấn đề hóc búa nhất trong lĩnh vực học máy, trong 30 năm gần đây, thành tựu thực sự là vượt bậc. Tiến trình về ngôn ngữ ở đây không chỉ là dịch thuật làm tự điển. Mà là giải được cái vấn đề gai góc nhất là “hiểu” và “biết”. Rõ ràng con người chúng ta hiểu và biết cái gì đó là thông qua các tiến trình về ngôn ngữ. Và cái đích của các tiến trình suy đoán, tạo ra cái kết quả cuối cùng là Hiểu và Biết cái gì đó, Understading and Knowing, không thông qua được ngôn ngữ chúng ta không diễn đạt và giao tiếp được như con người thực sự. GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) của Open AI thực sự là một đột phá kinh khủng trong việc này, đó là lý do vì sao Open AI được định giá hơn 100 tỷ USD cho các thuật toán mà họ phát triển được đến lúc này.

Ví dụ bạn tra trên GG cụm từ “cấp cứu ngưng tim ngưng thở” bạn sẽ nhận được hàng ngàn bài viết trên web có nội dung dựa trên từ khóa mà bạn cung cấp, và trang web hiện lên trên nhất là trang chịu chi cho GG nhiều nhất. Rõ ràng GG chả hiểu gì cái câu của bạn, đơn thuần chỉ là so sánh cụm ký tự với một chút thuật toán đơn giản về ngôn ngữ là tách các từ khóa ra “cấp cứu” “ngưng” “tim” “thở” và tra trong cái kho dữ liệu xem cái cách tổ hợp của cụm từ này phổ biến nhất là gì. Chứ không đến nỗi ngớ ngẫng kiểu: “tim cứu” “cấp phổi”…đó là thuật toán tồi tệ!

Tuy nhiên với Chat-GPT thì rất khác vì nó có vẻ hiểu và biết hơn. Bạn có thể thét vào Chat-GPT “chồng tôi tự nhiên không còn thở nữa, trời ơi tôi phải làm gì đây”; có thể bạn sẽ nhận được câu trả lời hoàn hảo “xin chúc mừng bạn, bạn có thể có cơ hội mới cho một người chồng tuyệt vời hơn, bao nhiêu người muốn như bạn mà chả được. Việc bạn cần làm là báo công an ngay. Xin lỗi đùa chút cho vui”. Đây không phải là chuyện đùa, vì Chat – GPT sẽ dựa trên giọng nói, ngữ điệu, âm phát ra từ hơi thở của bạn, nó có thể biết bạn đang đùa! Do vậy, nó đùa lại cho bạn vui.

Đến lúc này chúng ta đã có thể xác nhận Trí thông minh của máy là có thể tạo ra cái Hiểu và Biết mới song song với cái hiểu và biết của con người. Nghĩa là cái máy cũng làm nghiên cứu khoa học giống như con người vậy không phải là chuyện gì hoang tưởng hết. Trong ngành y, Trí thông minh của máy phát hiện ra bệnh tật gì đó mới ngay trong cái đống dữ liệu lâm sàng hàng ngày của bệnh viện, nhanh hơn trí thông minh của con người, không phải là cái chuyện xa xôi gì nữa hết.

Xin lưu ý rằng thế giới đang dần chuyển qua sử dụng khái niệm Machine Intelligence để thay thế khái niệm Artificial Intelligence (AI) do Hebert Simon đặt ra từ những năm 1950, và để phân biệt với Human Intelligence để nhấn mạnh cái Biological Brain của chúng ta đang mang trên đầu. Tại sao lại có chuyện này, vì là để phân biệt những hiểu biết gì đó được sản xuất ra bởi cái máy và cái hiểu biết gì được nghĩ ra bởi cái Biological Brain của chúng ta. Để từ đó đặt ra cái ranh giới xây dựng thể chế để kiểm soát việc ra quyết định của con người.

Ví dụ, một bác sĩ nhập các dữ liệu cơ bản nào đó của bệnh nhân vào một phần mềm và trao đổi với bệnh nhân rằng: cái máy này nó đang nhận định bạn bị loại ung thư XXX gì đó khoảng 80%, thế thì bạn tiếp tục cho tôi làm những bước tiếp theo để xác nhận điều đó, tốn thêm một ít chi phí, hay là tôi dùng cái kết quả tiên lượng này để tiến hành các bước can thiệp điều trị luôn, tiết kiệm chi phí cho bạn. Và người bệnh sẽ là người quyết định chuyện đó chứ không phải là bác sĩ – đó là bược thể chế hóa quan trọng trong tương lai để phân định đâu là Trí thông minh của máy và đâu là Trí thông minh của người. Và do đó, các quy trình, phát đồ trong bệnh viện phải được viết lại với sự tham gia song hành của hai loại trí thông minh này nhằm tăng hiệu quả trong việc khám và điều trị bện.

Trong tình huống trên, nếu chúng ta dùng khái niệm AI – trí thông minh nhân tạo, hàm ý cũng là của con người tạo ra là không phù hợp. Vì con người chỉ viết ra cái thuật toán chẩn đoán bệnh ung thư, chứ con người không tạo ra sự hiểu biết về một bệnh ung thư gì đó, cái máy làm đang việc đó.

>>> Thích ứng với cuộc sống có sự tham gia của Trí thông minh của máy

Một cờ thủ dành cả đời (40-50 năm) mình để luyện tập, để đạt được đến cảnh giới, thấy đối thủ đi một nước cờ, trong đầu hiện ra sự phán đoán khoảng 100 nước cờ tiếp theo của người đó. Nhưng với Trí thông minh của máy, việc này cần ít hơn 1 mili giây và chưa tới 1 kWh điện, vì với 64 ô cờ và 32 con cờ trên bàn cờ, một tổ hợp 64-mũ-32 nước cờ là quá nhỏ với cái khả năng của cái máy.

Thế nhưng, không phải vì cái máy đánh cờ giỏi hơn con người mà chúng ta nghỉ chơi cờ! Chúng ta chơi cờ là để tăng kết nối thần kinh cho bộ não của chúng ta, không phải là để đấu với cái máy. Điều này cho thấy chúng ta cần vạch rõ cái ranh giới giữa: Trí thông của máy phụng sự cho công việc của con người và quá trình học tập của con người để nuôi dưỡng trí não của con người.

Con người học tập là để tăng kết nối nơ ron thần kinh cho chính chúng ta từ đó tăng khả năng suy đoán, suy luận, tăng khả năng giải quyết vấn đề và ra quyết định, tăng năng lực của chính mình. Cho nên, phương pháp gì, cách gì giúp cho việc đó rất cần phải được tiếp tục nghiên cứu và áp dụng. Khi nơ ron thần kinh chúng ta ngừng kết nối, đồng nghĩa bệnh tật kéo tới và chúng ta sẽ chết. 60 tuổi về hưu, nhưng ngồi ngáp ngáp vài hôm là tai biến bại liệt sẽ kéo tới, Alzheimer kéo tới. Tất cả chứng cứ y học về việc này đã có rất nhiều rồi.

Trong công việc, chúng ta phải đối diện với áp lực cạnh tranh, chúng ta phải làm tốt hơn người khác để tồn tại. Nên trí thông minh của máy hay trí thông minh của người hay bất cứ trí thông mình gì, cho dù là của người ngoài hành tinh, nếu có thể hỗ trợ cho năng lực cạnh tranh chúng ta, chúng ta đều phải ứng dụng! Thậm chí phải ứng dụng tốt hơn người khác. Chúng ta không có ngán, cũng không có từ chối cái trí thông minh gì hết.

Xã hội loài người được tổ chức với hệ thống phải luật luôn dành sự quyết định cuối cùng cho con người. Không ai để cho cái máy quyết định, tất cả người thứ khác chỉ là phương tiện và công cụ phục vụ cho quá trình ra quyết định của con người. Thế nên với những công cụ mới, con người sẽ làm việc nhanh hơn, hiệu quả hơn nếu biết cách sử dụng và hiểu được cơ chế bên trong, cách cái máy đang làm việc.

Tuy nhiên, thách thức hiện nay là bạn cần phải học cái cách để hạn chế việc bị đánh lừa bởi một nhóm người nào đó cố tình tạo dữ liệu định hướng để dạy sai cho cái máy hiểu sai, từ đó cung cấp thông tin sai. Và họ sẽ hưởng lợi từ cái sai đó của bạn. Trong xã hội số mức độ lừa phỉnh kinh khủng hơn rất nhiều chứ không hề ít hơn tí nào so với cái thời săn bắt hái lượm. Mấy ngàn năm tiến hóa, cho dù công nghệ gì đi nữa thì con người cũng chỉ là xà quầng với thiện và ác thôi. Đó là lý do vì sao, Phật Giáo Nguyên thủy, của hơn 2000 năm trước, đang ngày càng sống lại trong đời sống chúng ta ở 2000 năm sau.