3 lý do tại sao AI sẽ không bao giờ phù hợp với sự sáng tạo của con người
Giáo sư xã hội học Anton Oleinik lập luận rằng các mạng lưới thần kinh được cấu trúc theo cách hạn chế khả năng họ sẽ có sự sáng tạo nhân tạo thực sự.
3 lý do tại sao AI sẽ không bao giờ phù hợp với sự sáng tạo của con người
[Nguồn ảnh: Người dùng Flickr Daniel Huizinga ]
BỞI KATHARINE SCHWAB4 PHÚT ĐỌC
Mạng nơ-ron, một loại trí thông minh nhân tạo phổ biến, đang xâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống, cung cấp năng lượng cho các thiết bị kết nối internet trong nhà của chúng ta, các thuật toán chỉ ra những gì chúng ta thấy trên mạng và thậm chí cả các hệ thống tính toán trong ô tô. Nhưng theo một bài báo được đăng trên tạp chí Big Data & Society của Anton Oleinik , giáo sư xã hội học tại Đại học Tưởng niệm Newfoundland, có một lĩnh vực quan trọng mà mạng lưới thần kinh không vượt trội so với con người: sáng tạo.
Các nhà nghiên cứu đã dự đoán rằng tự động hóa có thể yêu cầu 800 triệu việc làm trên toàn thế giới vào năm 2030. Những người khác cho rằng có đến một nửa số việc làm của Mỹ có thể bị đe dọa từ tự động hóa. Nhưng trong bối cảnh tất cả những gì liên quan đến việc robot đảm nhận công việc của mọi người , phân tích của Oleinik là bằng chứng nữa cho thấy AI có thể sẽ chỉ thay thế các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà con người không có kỹ năng đặc biệt để bắt đầu . Ngay cả khi AI len lỏi vào các lĩnh vực sáng tạo , nó vẫn chỉ thực hiện công việc đề xuất ý tưởng cho một nhà thiết kế con người, người đã bỏ qua một số sự mất trí trong công việc của mình nhưng vẫn đưa ra lời kêu gọi cuối cùng về trang web hoặc ứng dụng sẽ như thế nào.
[Nguồn hình ảnh: Wiki Commons ]
Vậy tại sao là lưới thần kinh xấu như vậy tại là sáng tạo? Mạng nơ-ron là các thuật toán học máy bao gồm các lớp tính toán vượt trội trong việc ăn một lượng lớn dữ liệu và tìm mọi mẫu trong chúng. Về cơ bản, họ dựa vào hồi quy thống kê, điều đó có nghĩa là mặc dù họ rất giỏi trong việc xác định các mẫu, nhưng họ thất bại trong việc dự đoán khi nào một mẫu sẽ thay đổi, chứ đừng nói đến việc kết nối một mẫu với một mẫu không liên quan, một thành phần quan trọng trong sáng tạo. Các học giả trong các nghiên cứu khoa học và công nghệ coi khả năng truy tìm mối liên kết giữa các yếu tố không đồng nhất và trước đây không liên quan như một hoạt động xã hội đặc biệt của con người, ông Ole Oleinik viết. Thật không may, sáng tạo sẽ là không thể nếu không có dự đoán triệt để, một cái gì đó phân tích hồi quy sẽ không bao giờ có thể làm được.
Thứ hai, bởi vì tất cả các mẫu dường như có ý nghĩa đối với thuật toán hoàn toàn dựa trên mức độ phổ biến của chúng trong dữ liệu, các mạng thần kinh không phân biệt được mẫu nào có ý nghĩa và không phải là yếu tố sáng tạo bổ sung. Máy tính có thể đưa ra những ý tưởng mới lạ, nhưng chúng có thể không phải là ý tưởng có giá trị vì giá trị là một thỏa thuận tập thể, được quyết định bởi các nhóm người.
Cuối cùng, do các mạng thần kinh không hiểu, nên hãy kết hợp với bối cảnh bên ngoài, họ không thể thực hiện các điều chỉnh dựa trên các chuẩn mực xã hội và tương tác ngoài phạm vi mục đích và tập dữ liệu cụ thể của họ. Nói cách khác, họ thiếu trí thông minh xã hội, điều này rất quan trọng đối với sự sáng tạo vì các sáng kiến của người dùng thường được nhúng trong các kết nối và mối quan hệ xã hội, theo Ole Oleinik. Ví dụ, một thuật toán phân tích mô hình giữa các nhà lãnh đạo công ty cũng có thể kết luận rằng việc là nam giới là một yếu tố thiết yếu để trở thành một nhà lãnh đạo, một cái gì đó dựa trên lịch sử sai lệch và được xã hội đồng ý là sai.
Kết quả là, anh ta nghĩ rằng vì mạng lưới thần kinh kém hơn con người khi xác định và giải thích các biểu tượng, hành động xã hội và đưa ra dự đoán, anh ta nghi ngờ rằng sự sáng tạo nhân tạo dựa trên mạng lưới thần kinh sẽ có thể phù hợp với sự sáng tạo của con người. Sáng tạo khó có thể thực hiện được nếu không có khả năng suy nghĩ một cách ẩn dụ, phối hợp một cách chủ động và đưa ra những dự đoán vượt ra ngoài phép ngoại suy đơn giản, theo Ole Oleinik.
[Nguồn hình ảnh: Wiki Commons ]
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là mạng lưới thần kinh không bắt chước sự sáng tạo tuyệt vời . Theo lời của một nhà xã hội học, thì Ole Oleinik viết, một robot được cung cấp bởi mạng lưới thần kinh có thể là một [c] tốt, tức là một người theo sát kịch bản, nhưng không phải là một ubject, tức là một người có ý nghĩa thay đổi và viết lại các quy tắc áp đặt.
Chẳng hạn, một mạng lưới thần kinh sẽ rất tuyệt vời trong việc nghiên cứu tất cả các bức tranh của Picasso và tạo ra một tác phẩm mới sao chép phong cách của họa sĩ nổi tiếng. Trên thực tế, nhiều nghệ sĩ đương đại đã chơi với các mạng lưới thần kinh theo cách chính xác theo cách này, tạo ra những bức chân dung mới trông giống như chúng có thể được vẽ bởi một bậc thầy cũ nhưng thực tế là do máy tính tạo ra.
Nhưng điều mà một mạng lưới thần kinh có thể không bao giờ có thể làm là nhìn vào các bức tranh của Picasso và trả lời chúng theo cách có ý nghĩa thêm vào cuộc trò chuyện nghệ thuật bằng cách tạo ra các mẫu mới. Mạng lưới thần kinh không bao giờ có thể đối thoại với quá khứ nghệ thuật mà không có con người ở đó để cho nó ý định, nó chỉ là một kẻ bắt chước nông cạn, không có ý nghĩa thực sự. Như nghệ sĩ AI nổi bật Mario Klingemann đã chỉ ra khi tác phẩm nghệ thuật AI đầu tiên của anh được đưa ra đấu giá , anh là nghệ sĩ chứ không phải máy tính.
Cuối cùng, mạng lưới thần kinh không được thiết kế cho sự sáng tạo. Thay vào đó, chúng được thiết kế cho một thế giới với dữ liệu chính xác, sạch sẽ. Oleinik chỉ ra rằng trong thế giới lý tưởng của mạng lưới thần kinh, bạn loại bỏ sự lộn xộn của dữ liệu, sự lộn xộn thường xuất phát từ sự khó lường của sự sáng tạo của con người. Lấy ví dụ, tình huống tối ưu để tạo ra những chiếc xe tự lái: những con đường nơi mọi người, dù là con người hay máy móc, tuân theo các quy tắc đến T, trong đó không có sự ngẫu nhiên nào và mọi thứ hoàn toàn có thể dự đoán được. Từ bỏ tự do của con người trên đường có thể là một sự đánh đổi mà chúng ta sẵn sàng chấp nhận nếu điều đó có nghĩa là không còn tai nạn giao thông nữa, nhưng Oleinik chỉ ra rằng một kế hoạch rộng lớn hơn để giảm khả năng dự đoán của con người không chỉ là Orwellian; nó sẽ phải dập tắt sự sáng tạo hoàn toàn để hoạt động.
Rõ ràng rằng trong thời điểm hiện tại, sự sáng tạo sẽ vẫn là lĩnh vực của con người. Và có lẽ, do mạng lưới thần kinh không có khả năng đưa ra những suy luận sáng tạo, diễn giải ý nghĩa hoặc hiểu bối cảnh xã hội, nó nên giữ nguyên như vậy.
3 lý do tại sao AI sẽ không bao giờ phù hợp với sự sáng tạo của con người
[Nguồn ảnh: Người dùng Flickr Daniel Huizinga ]
BỞI KATHARINE SCHWAB4 PHÚT ĐỌC
Mạng nơ-ron, một loại trí thông minh nhân tạo phổ biến, đang xâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống, cung cấp năng lượng cho các thiết bị kết nối internet trong nhà của chúng ta, các thuật toán chỉ ra những gì chúng ta thấy trên mạng và thậm chí cả các hệ thống tính toán trong ô tô. Nhưng theo một bài báo được đăng trên tạp chí Big Data & Society của Anton Oleinik , giáo sư xã hội học tại Đại học Tưởng niệm Newfoundland, có một lĩnh vực quan trọng mà mạng lưới thần kinh không vượt trội so với con người: sáng tạo.
Các nhà nghiên cứu đã dự đoán rằng tự động hóa có thể yêu cầu 800 triệu việc làm trên toàn thế giới vào năm 2030. Những người khác cho rằng có đến một nửa số việc làm của Mỹ có thể bị đe dọa từ tự động hóa. Nhưng trong bối cảnh tất cả những gì liên quan đến việc robot đảm nhận công việc của mọi người , phân tích của Oleinik là bằng chứng nữa cho thấy AI có thể sẽ chỉ thay thế các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà con người không có kỹ năng đặc biệt để bắt đầu . Ngay cả khi AI len lỏi vào các lĩnh vực sáng tạo , nó vẫn chỉ thực hiện công việc đề xuất ý tưởng cho một nhà thiết kế con người, người đã bỏ qua một số sự mất trí trong công việc của mình nhưng vẫn đưa ra lời kêu gọi cuối cùng về trang web hoặc ứng dụng sẽ như thế nào.
[Nguồn hình ảnh: Wiki Commons ]
Vậy tại sao là lưới thần kinh xấu như vậy tại là sáng tạo? Mạng nơ-ron là các thuật toán học máy bao gồm các lớp tính toán vượt trội trong việc ăn một lượng lớn dữ liệu và tìm mọi mẫu trong chúng. Về cơ bản, họ dựa vào hồi quy thống kê, điều đó có nghĩa là mặc dù họ rất giỏi trong việc xác định các mẫu, nhưng họ thất bại trong việc dự đoán khi nào một mẫu sẽ thay đổi, chứ đừng nói đến việc kết nối một mẫu với một mẫu không liên quan, một thành phần quan trọng trong sáng tạo. Các học giả trong các nghiên cứu khoa học và công nghệ coi khả năng truy tìm mối liên kết giữa các yếu tố không đồng nhất và trước đây không liên quan như một hoạt động xã hội đặc biệt của con người, ông Ole Oleinik viết. Thật không may, sáng tạo sẽ là không thể nếu không có dự đoán triệt để, một cái gì đó phân tích hồi quy sẽ không bao giờ có thể làm được.
Thứ hai, bởi vì tất cả các mẫu dường như có ý nghĩa đối với thuật toán hoàn toàn dựa trên mức độ phổ biến của chúng trong dữ liệu, các mạng thần kinh không phân biệt được mẫu nào có ý nghĩa và không phải là yếu tố sáng tạo bổ sung. Máy tính có thể đưa ra những ý tưởng mới lạ, nhưng chúng có thể không phải là ý tưởng có giá trị vì giá trị là một thỏa thuận tập thể, được quyết định bởi các nhóm người.
Cuối cùng, do các mạng thần kinh không hiểu, nên hãy kết hợp với bối cảnh bên ngoài, họ không thể thực hiện các điều chỉnh dựa trên các chuẩn mực xã hội và tương tác ngoài phạm vi mục đích và tập dữ liệu cụ thể của họ. Nói cách khác, họ thiếu trí thông minh xã hội, điều này rất quan trọng đối với sự sáng tạo vì các sáng kiến của người dùng thường được nhúng trong các kết nối và mối quan hệ xã hội, theo Ole Oleinik. Ví dụ, một thuật toán phân tích mô hình giữa các nhà lãnh đạo công ty cũng có thể kết luận rằng việc là nam giới là một yếu tố thiết yếu để trở thành một nhà lãnh đạo, một cái gì đó dựa trên lịch sử sai lệch và được xã hội đồng ý là sai.
Kết quả là, anh ta nghĩ rằng vì mạng lưới thần kinh kém hơn con người khi xác định và giải thích các biểu tượng, hành động xã hội và đưa ra dự đoán, anh ta nghi ngờ rằng sự sáng tạo nhân tạo dựa trên mạng lưới thần kinh sẽ có thể phù hợp với sự sáng tạo của con người. Sáng tạo khó có thể thực hiện được nếu không có khả năng suy nghĩ một cách ẩn dụ, phối hợp một cách chủ động và đưa ra những dự đoán vượt ra ngoài phép ngoại suy đơn giản, theo Ole Oleinik.
[Nguồn hình ảnh: Wiki Commons ]
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là mạng lưới thần kinh không bắt chước sự sáng tạo tuyệt vời . Theo lời của một nhà xã hội học, thì Ole Oleinik viết, một robot được cung cấp bởi mạng lưới thần kinh có thể là một [c] tốt, tức là một người theo sát kịch bản, nhưng không phải là một ubject, tức là một người có ý nghĩa thay đổi và viết lại các quy tắc áp đặt.
Chẳng hạn, một mạng lưới thần kinh sẽ rất tuyệt vời trong việc nghiên cứu tất cả các bức tranh của Picasso và tạo ra một tác phẩm mới sao chép phong cách của họa sĩ nổi tiếng. Trên thực tế, nhiều nghệ sĩ đương đại đã chơi với các mạng lưới thần kinh theo cách chính xác theo cách này, tạo ra những bức chân dung mới trông giống như chúng có thể được vẽ bởi một bậc thầy cũ nhưng thực tế là do máy tính tạo ra.
Nhưng điều mà một mạng lưới thần kinh có thể không bao giờ có thể làm là nhìn vào các bức tranh của Picasso và trả lời chúng theo cách có ý nghĩa thêm vào cuộc trò chuyện nghệ thuật bằng cách tạo ra các mẫu mới. Mạng lưới thần kinh không bao giờ có thể đối thoại với quá khứ nghệ thuật mà không có con người ở đó để cho nó ý định, nó chỉ là một kẻ bắt chước nông cạn, không có ý nghĩa thực sự. Như nghệ sĩ AI nổi bật Mario Klingemann đã chỉ ra khi tác phẩm nghệ thuật AI đầu tiên của anh được đưa ra đấu giá , anh là nghệ sĩ chứ không phải máy tính.
Cuối cùng, mạng lưới thần kinh không được thiết kế cho sự sáng tạo. Thay vào đó, chúng được thiết kế cho một thế giới với dữ liệu chính xác, sạch sẽ. Oleinik chỉ ra rằng trong thế giới lý tưởng của mạng lưới thần kinh, bạn loại bỏ sự lộn xộn của dữ liệu, sự lộn xộn thường xuất phát từ sự khó lường của sự sáng tạo của con người. Lấy ví dụ, tình huống tối ưu để tạo ra những chiếc xe tự lái: những con đường nơi mọi người, dù là con người hay máy móc, tuân theo các quy tắc đến T, trong đó không có sự ngẫu nhiên nào và mọi thứ hoàn toàn có thể dự đoán được. Từ bỏ tự do của con người trên đường có thể là một sự đánh đổi mà chúng ta sẵn sàng chấp nhận nếu điều đó có nghĩa là không còn tai nạn giao thông nữa, nhưng Oleinik chỉ ra rằng một kế hoạch rộng lớn hơn để giảm khả năng dự đoán của con người không chỉ là Orwellian; nó sẽ phải dập tắt sự sáng tạo hoàn toàn để hoạt động.
Rõ ràng rằng trong thời điểm hiện tại, sự sáng tạo sẽ vẫn là lĩnh vực của con người. Và có lẽ, do mạng lưới thần kinh không có khả năng đưa ra những suy luận sáng tạo, diễn giải ý nghĩa hoặc hiểu bối cảnh xã hội, nó nên giữ nguyên như vậy.
Nhận xét
Đăng nhận xét