by RFI Tiếng Việt
Thành tựu và thách thức trong lĩnh vực môi trường, khoa học kỹ thuật, y tế
Language
🇻🇳
Publishing Since
5/4/2016
Email Addresses
1 available
Phone Numbers
0 available
April 16, 2025
Sau hơn ba năm đàm phán, ngày 16/04/2025, các quốc gia thành viên Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã nhất trí thông qua một văn bản lịch sử để chuẩn bị tốt hơn chống lại các đại dịch trong tương lai. Năm năm sau khi Covid-19 xuất hiện, cướp đi sinh mạng của hàng triệu người và tàn phá nền kinh tế toàn cầu, thế giới nay vẫn chưa được trang bị để đối mặt với một đại dịch khác, theo WHO và các chuyên gia.
December 4, 2024
French industry experts discuss the growing strategic importance of drones for navies worldwide, as seen at the Euronaval exhibition, with implications for maritime warfare and defense.
July 10, 2024
<p>Theo số liệu đầu năm 2024, thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu đã đạt hơn 196 tỷ đô la. Một số chuyên gia trong lĩnh vực này dự đoán rằng giá trị của AI dự kiến sẽ tăng gấp 13 lần trong 7 năm tới, vượt ngưỡng 1,81 nghìn tỷ đô la vào năm 2030. Có thể nói, chưa bao giờ, thế giới chứng kiến sự phát triển đáng kinh ngạc như vậy của ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo.</p> <p>Đứng trước sự phát triển của AI, nhiều người vẫn tỏ ra hồ nghi về khả năng của nó trong khi số khác lại lo sợ rằng một ngày nào đó, AI sẽ thông minh hơn con người và thống trị thế giới. Sự thực là hiện nay, có nhiều lĩnh vực mà AI thể hiện ưu thế vượt trội so với con người. Vậy nếu ta đặt trí tuệ nhân tạo và trí tuệ nhân loại lên bàn cân thì cán cân sẽ nghiêng về bên nào? Hậu quả ra sao? Hay liệu có cách nào khác kết hợp con người với máy móc để tạo ra một phiên bản tối tân?</p><h2><strong>Trí tuệ nhân tạo là gì?</strong></h2><p>Trước khi để trí tuệ nhân tạo so găng với con người, có lẽ ta cần tìm hiểu xem rốt cuộc trí tuệ nhân tạo là gì. AI hay Artificial Intelligence là thuật ngữ trong khoa học máy tính để chỉ trí thông minh của máy móc do con người tạo ra. Cũng giống như loài người, để trở nên hiểu biết và thông thái, con người cần học hỏi, hay nói đơn giản là nạp và phân tích kiến thức. AI cũng vậy. nhờ vào sự phát triển của Big Data (hay Dữ liệu lớn), các nhà khoa học đã có thể nhập một lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp vào máy tính. AI sau đó sẽ phân tích những dữ liệu được nạp để học hỏi và ứng dụng để thực hiện các tác vụ được giao.</p><p>Chẳng hạn muốn AI nhận biết được quả cam, người ta sẽ cung cấp hàng ngàn hình ảnh của loại quả này từ những góc chụp khác nhau, trong những giai đoạn khác nhau. Sau đó AI sẽ phân tích các hình ảnh này và phân biệt quả cam với các loại quả khác. Nếu giờ ta đưa cho AI một bức tranh vẽ hàng trăm loại quả khác nhau, nó vẫn có thể nhanh chóng xác định được quả cam. Quá trình này được gọi là Deep learning (hay Học sâu) và chỉ là một nhánh nhỏ trong ngành khoa học trí tuệ nhân tạo. Trên thực tế khả năng nhận diện của AI phức tạp và tân tiến hơn nhiều và được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực từ chẩn đoán hình ảnh y khoa để phát hiện bệnh lý đến hệ thống lái tự động có khả năng nhận diện vật thể xung quanh như biển báo, đèn tín hiệu, hay các phương tiện và vật cản khác trên đường để từ đó đưa ra các phản ứng phù hợp như dừng xe hay giảm tốc.</p><h2><strong>Đâu là những lĩnh vực mà AI thể hiện ưu thế hơn con người?</strong></h2><p><strong>Y học</strong></p><p>Dù chưa thể thay thế được các bác sĩ nhưng AI đã chứng tỏ là một trợ lý xuất sắc trong việc chẩn đoán các hình ảnh y khoa như X-quang, MRI hay CT để phát hiện những bất thường. Vào tháng 04/2018, FDA, cơ quan quản lý dược phẩm Hoa Kỳ lần đầu tiên cho phép lưu hành thiết bị sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự đưa ra chẩn đoán về bệnh tiểu đường qua nghiên cứu hình ảnh võng mạc. Theo ông Olivier Bousquet, giám đốc trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google ở châu Âu, AI thể hiện mình là một công cụ “<em>đáng tin cậy như một bác sĩ giàu kinh nghiệm, nếu không muốn nói là thậm chí còn đáng tin cậy hơn cả bác sĩ, vì chúng tôi có thể đào tạo AI bằng lượng dữ liệu lớn hơn những gì mà một bác sĩ có thể thấy trong đời họ.”</em></p><p>Trả lời RFI Pháp ngữ, ông Jean-Emmanuel Bibault, bác sĩ tại Bệnh viện Georges Pompidou đồng thời là nhà nghiên cứu về ứng dụng AI tại Viện Nghiên cứu Y học và Sức khoẻ Quốc gia Pháp (INSERM) giải thích thêm :</p><p><em>“Chúng ta có thể tận dụng AI vào việc nhận diện các dấu hiệu bệnh như là phân tích hình ảnh y khoa. AI có thể làm những tác vụ này nhanh hơn nhiều so với con người. Các bác sĩ có thể tiết kiệm được khoảng 50% thời gian. Trong thử nghiệm mới đây tại một bệnh viện ở Thuỵ Điển, người ta đã chọn ngẫu nhiên 80.000 bệnh nhân và sau đó để hai đội : một đội gồm 2 bác sĩ và một đội gồm 1 bác sĩ và 1 AI cùng đọc hình ảnh y khoa. Và họ thu được kết quả là nhóm có 1 bác sĩ và 1 AI chẩn đoán nhanh hơn hẳn so với nhóm 2 bác sĩ. Ngoài ra cũng có những lĩnh vực mà AI không chỉ làm nhanh mà còn làm tốt hơn con người, ví dụ như việc dự đoán về nguy cơ ung thư hay khả năng hồi phục của bệnh nhân để từ đó đưa ra phác đồ điều trị riêng biệt cho mỗi người.”</em></p><p><strong>Dịch thuật</strong></p><p>Không ít người hiện nay tự hỏi liệu việc học ngoại ngữ có còn cần thiết hay không khi mà người ta dường như có thể dịch tất cả mọi ngôn ngữ với Google Dịch. Trung bình một người bình thường có thể sử dụng hai ngôn ngữ khác nhau. Cũng có một số người có thể sử dụng tới vài chục ngôn ngữ như Ioannis Ikonomon, phiên dịch viên của Uỷ ban Châu Âu, có thể nói được 47 thứ tiếng; hay Alexandre Arguelles, chuyên gia nghiên cứu ngôn ngữ người Mỹ với khả năng sử dụng 50 thứ tiếng. Tài năng là vậy, nhưng những thiên tài này vẫn phải chào thua Google Dịch khi mà công cụ dịch thuật này có thể dịch hơn 100 ngôn ngữ khác nhau trong vỏn vẹn vài giây.</p><p>Khi mới ra mắt Google chỉ có thể dịch từ dạng văn bản sang văn bản. Tuy nhiên sau đó vào năm 2014, Google đã mua lại Word Lens, phần mềm sử dụng camera tích hợp trên điện thoại di động để quét và dịch văn bản trên màn hình của thiết bị, nhờ vậy Google sau đó đã có thể dịch cả bằng hình ảnh. Ngoài ra hệ thống này còn có thể tự động nhận dạng ngoại ngữ và giọng nói, sau đó dịch và nói lại như một phiên dịch thực thụ.</p><p>Đứng sau thành công của Google Dịch chính là trí thông minh nhân tạo. AI đã học từ lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ trong sách vở, báo chí, trang web. Đồng thời, cũng giống như loài người, AI học từ chính những sai lầm của mình. AI sẽ dựa vào phản hồi hay đề xuất của người dùng về những phần nó dịch chưa chuẩn để cải thiện dần chất lượng bản dịch.</p><h2><strong>Con người phải chăng đành chịu thua máy móc?</strong></h2><p>Trên đây mới chỉ là hai trong số rất nhiều khả năng mà AI có thể làm và thậm chí là làm tốt hơn con người. Vậy phải chăng ta đã bị AI bỏ lại phía sau?</p><p>Ít nhất là đến hiện tại, AI chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ được chỉ định. Đây cũng là lý do mà ông Raja Chatila, giáo sư về lĩnh vực Robot và AI tại đại học Sorbonne, Paris, khách mời trong chương trình phát thanh của RFI Pháp ngữ, nhận định rằng trí thông minh nhân tạo rất “kém thông minh” :</p><p><em>“AI thực ra rất ngu ngốc, nó không hiểu nó đang làm gì và chỉ có thể làm việc một cách hệ thống và máy móc. Nó sẽ lặp đi lặp lại chuỗi hành động, dù cho những hành động này không phải lúc nào cũng đúng, cũng chính xác.”</em></p><p>Cùng quan điểm đó, bà Anne Alombert, giảng viên tại đại học Paris 8, thành viên Hội đồng kỹ thuật số quốc gia, bổ sung thêm :</p><p><em>“Trong khi mà máy móc học để thực hiện theo những gì mà nó được yêu cầu làm và tiến tới một mục tiêu đã được hoạch định sẵn thì một đứa trẻ khi học hỏi là học để sáng tạo ra cái mới, khám phá thế giới, đưa ra giải pháp cho những tình huống mà nó chưa bao giờ gặp.”</em></p><p>Đây cũng chính là một trong những điểm khác biệt lớn giữa trí thông minh con người và máy móc : sự sáng tạo, tưởng tượng, phát minh. Những đặc điểm này cho đến hiện tại vẫn là khả năng đặc biệt của loài người. Máy móc dù có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật như một giai điệu hay một bức tranh nhưng không thể đánh đồng điều đó với khả năng sáng tạo của con người vì suy cho cùng AI chỉ có thể dựa trên các thuật toán và dữ liệu đã được cung cấp để tạo ra các tác phẩm nhưng lại không chứa đựng yếu tố cảm xúc, tính cá nhân, trải nghiệm hay tư duy đột phá của con người.</p><p>Minh chứng cho luận điểm này, bà Anne Alombert đưa ra ví dụ : <em>“Chẳng hạn Chat GPT có thể viết một câu chuyện thần thoại nhờ các tính toán dữ liệu nhưng nếu chúng ta tự viết, ta sẽ không tính toán dựa trên từ ngữ, xem có thể viết từ nào sau từ nào, các từ nào sẽ đi cùng với nhau, mà ta sẽ tự sáng tạo nhờ vào những gì mình đã trải qua, những gì mình tưởng tượng và theo những gì mình muốn viết. Và như vậy mỗi người chúng ta sẽ viết ra một câu chuyện theo cách hoàn toàn khác nhau, không thể bắt chước được.”</em></p><p>Còn theo ông Daniel Andler, thành viên Viện Hàn lâm Khoa học Chính trị và Đạo đức, tác giả cuốn “<em>Trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, bí ẩn kép</em>”, thì khó có thể nói trí thông minh nhân tạo thực sự sở hữu trí thông minh vì AI vốn dĩ không hiểu được bối cảnh hay tình huống để thích nghi với những tình huống đó. Ông cho biết :</p><p><em>“Nếu coi trí thông minh là khả năng xử lý một vấn đề cụ thể thì AI cũng có khả năng xử lý vấn đề và trong trường hợp đó ta có thể so sánh AI với con người. Nhưng với tôi, trí thông minh không chỉ đơn giản là khả năng xử lý vấn đề mà là xử lý vấn đề một cách hợp lý trong mỗi tình huống cụ thể mà chúng ta gặp phải với tư cách là một cá thể độc lập, duy nhất và có trách nhiệm.”</em></p><p>Còn rất nhiều khả năng khác mà AI không thể so sánh được với con người như tương tác xã hội, trí tuệ cảm xúc, tư duy trừu tượng hay đưa ra các phản ứng linh hoạt, v.v. Việc AI có thể giao tiếp hay sử dụng từ ngữ thể hiện cảm xúc trong các đoạn hội thoại khiến nhiều người lầm tưởng rằng AI cũng có cảm xúc như con người. Nhưng sự thật thì không phải vậy. AI có thể phân tích những từ ngữ, thậm chí là biểu cảm của con người để xác định cảm xúc của người đó và được lập trình để đưa ra những phản hồi phù hợp với những cảm xúc đó nhưng thực tế thì đó chỉ là vỏ ngôn ngữ và AI không thực sự trải qua những trải nghiệm đó và không thể sản sinh ra cảm xúc.</p><h2><strong>“Nếu không thể đánh bại được máy móc, hãy cộng sinh với nó.”</strong></h2><p>Con người vượt trội hơn AI ở nhiều điểm nhưng đồng thời AI cũng thể hiện mình không hề kém cạnh con người trong một số lĩnh vực khác. Vậy “<em>nếu không thể đánh bại được máy móc, hãy cộng sinh với nó</em>”. Đó là những gì tỷ phú Elon Musk, nhà sáng lập công ty công nghệ thần kinh Neuralink tuyên bố trên mạng X. Ông từng tiết lộ về dự án đầy tham vọng : cấy chip vào não người. Một khi đã ở trong não bộ, con chip sẽ liên kết với các neuron thần kinh và truyền những tín hiệu mà nó thu thập được đến máy tính, tạo ra giao diện não-máy tính. Theo vị tỷ phú, kế hoạch này có thể giúp nâng cấp loài người, kết nối trực tiếp con người với máy tính thông qua suy nghĩ và thậm chí trong tương lai có thể truyền suy nghĩ trực tiếp từ bộ não này đến bộ não khác.</p><p>Hồi tháng 01 năm nay, Neuralink thông báo đã cấy ghép thành công chip vào não của một bệnh nhân liệt toàn thân sau một tai nạn nghiêm trọng. Người này giờ đã có thể điều khiển được chuột, chơi game trên máy tính hay đăng bài trên mạng xã hội chỉ bằng suy nghĩ. Elon Musk còn cho biết theo kết quả kiểm tra sơ bộ, người đàn ông này sau khi được cấy chip đã sở hữu “<em>khả năng đột biến tế bào thần kinh”.</em></p><p>Đây liệu có phải là triển vọng mới cho tương lai? Nhờ việc hợp thể với AI con người liệu sẽ ngày càng được nâng cấp và nhân loại cũng không còn phải lo lắng về việc bị thống trị bởi AI, đặc biệt là trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ chưa từng thấy? Hay liệu rằng việc cộng sinh như vậy sẽ khiến ta bị lệ thuộc và càng dễ trở thành nô lệ của trí thông minh do chính chúng ta tạo ra?</p>
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at [email protected] for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.
