Một trí thông minh nhân tạo (AI) được gọi là Libratus đã đánh bại cả 4 người chơi poker giỏi nhất thế giới, tại một giải đấu poker kéo dài, tại Casino Rivers, Pittsburgh, Hoa Kỳ. Dong Kim, Jason Les, Jimmy Chou và Daniel McAuley đã chơi nhiều ngày với 11 giờ mỗi ngày, không phải với tiền thật – mà với tiền đặt cược theo khả năng từng người để đánh bại trí thông minh nhân tạo.

Cho đến nay, đối với một thuật toán, thì tương đối đơn giản để dự đoán kết quả của một trò chơi như cờ vua hay Go, bởi vì tất cả các bước di chuyển đã được dự tính từ khi lập trình. Nhưng trong trò poker, không thể biết đối thủ của mình ra bài cũng như trực giác của họ trong việc đưa ra quyết định.

Giải đấu – sự đọ sức của 4 người chơi poker chuyên nghiệp với AI Libratus. (Đại học Carnegie Mellon)

Chiến thắng này là chiến thắng tầm thế giới quan trọng đầu tiên; cho đến nay, do sự phức tạp của môn poker và yếu tố con người tham dự, nên người máy tham gia trò chơi đều thua. Trên các trang web cá cược trực tuyến, chiến thắng của 4 người chơi là 4 chọi 1.

Một chiến thắng gây ngạc nhiên cho cả tác giả của thuật toán

Thuật toán cơ sở của Libratus dựa trên một “deep learning”. Libratus là một phiên bản cải tiến của một thuật toán trước đó, đã được thử nghiệm trong những hoàn cảnh tương tự vào năm 2015 – khi đó những người chơi Poker đã giành chiến thắng.

Chiến thắng lần này khẳng định sức mạnh ngày càng tăng của các thuật toán trong một thời gian rất ngắn. Tháng 10 năm 2015, chương trình AlphaGo đã thắng nhà vô địch châu Âu Fan Hui 5-0. Vào tháng 3 năm 2016, cũng chương trình này đã đánh bại nhà vô địch thế giới Lee Sedol 4-1.

(Ảnh: Broadway Casino)

Điều tuyệt vời nhất, theo Noam Brown, tác giả của Libratus, không giống như trí tuệ nhân tạo được lập trình để giành chiến thắng ở cờ vua, Libratus đã chưa bao giờ được học “làm thế nào” để chơi poker. “Chúng tôi đã đưa cho nó những quy tắc cơ bản“, và nói với nó “hãy tự học“. Trong những giờ giải lao của giải đấu, trong khi con người ăn, ngủ hay phân tích các đối thủ, thì Brown đăng nhập vào máy tính của siêu máy tính ở Pittsburg và đã tinh chỉnh chiến lược của mình khi chơi lại hàng tỷ các tình huống.

“Khi bạn đấu với một người, bạn thua, bạn phải dừng lại, bạn nghỉ giải lao. Ở đây, chúng tôi phải tự đưa ra lựa chọn tốt nhất 11 giờ một ngày. Sự khác biệt rất thực, và cảm xúc, nó rất khó chịu đựng nếu bạn không quen bị thua”, Les, người đã chơi với Claudico, một phiên bản trước đó của thuật toán cơ sở được sử dụng cho Libratus cho biết.

Libratus đã chơi quyết liệt và không ngần ngại nâng cược cho những món tiền cược tối thiểu. “Đây không phải là điều bình thường một người sẽ làm. Nhưng nó buộc bạn phải đưa ra quyết định tốt nhất cho mỗi lượt”, Les thú nhận sau hiệu suất của Libratus, rằng không có gì có thể khiến anh ngạc nhiên kể từ bây giờ.

Những lý do để lo lắng

“Khi nhìn thấy AI chơi bịp bợm với con người, tôi đã nói “mình chưa bao giờ dạy nó làm điều đó!”, thật hài lòng khi nói rằng tôi đã thành công tạo ra vài thứ có khả năng như vậy”, Noam Brown nói.

Nếu vị giáo sư đã bày tỏ cảm giác “tự hào của một người cha“, thì các nhà khoa học khác lại lo ngại về những hệ quả của sự phát triển của thuật toán đã sinh ra Libratus.

Với khả năng xử lý “sự không hoàn hảo” như kiểu dữ kiện của phương trình, trí thông minh nhân tạo không còn đóng vai trò thụ động nữa. Người ta có thể lo ngại trước rằng trong tương lai, sẽ có những robot có khả năng cạnh tranh với con người về các vấn đề liên quan đến quyết định của con người. Chúng có thể đưa ra những quyết định tốt hơn trong các giao dịch tài chính, hoặc sắp đặt tốt hơn các chiến lược quân sự.

“Thực tế, trò chơi poker chưa phải là mối lo lắng của chúng ta; mà chúng ta hiện có một cỗ máy có khả năng đuổi sát chúng ta trong kinh doanh hoặc về quân sự“, Roman V.Yampolskiy, giáo sư về khoa học máy tính tại Đại học Louisville lo lắng.

Về chủ đề Deep learning

Deep learning đưa ra một cuộc cách mạng trong đó trí thông minh nhân tạo tự phân tích và so sánh các dữ liệu, bây giờ chúng có thể “hiểu”, thậm chí tự học được và điều đó đưa chúng đạt tới một trình độ trừu tượng cao hơn. “Ví dụ, đưa cho một AI những bức  ảnh về mõm, lông, ria mép và lòng bàn chân, nó có khả năng đưa ra khái niệm con mèo. Nó sử dụng một logic thăm dò để tạo ra các khái niệm, và sự sáng tạo này không chỉ được cấu thành từ các thuật toán được lập trình trước”, Stéphane Mallard, phụ trách về chiến lược và đổi mới trong các phòng giao dịch của Société Générale giải thích.

(Ảnh: EbonGeek)

Năm 2011, một thực nghiệm đã được tiến hành trong chương trình trò chơi Jeopardy của truyền hình Mỹ, trong đó các thí sinh phải tìm ra câu hỏi bắt đầu từ một câu trả lời. Một IA do IBM thiết lập, được gọi là Watson, đã thắng dễ dàng. Nhưng ngày nay, theo Stéphane Mallard, AI mạnh hơn 2.500 lần.

Có vẻ như không thể, cho dù với một AI, để dự đoán những cỗ máy này sẽ phát triển đến đâu. Nhưng như trong những câu chuyện về học việc của phù thủy, sẽ có thể sai lầm chỉ được nhận ra khi đã quá muộn.

Theo nhà sản xuất, tác giả và giảng viên Cyrille de Lasteyrie, sự phát triển nhanh chóng của AI, nhưng lại bỏ qua những hậu quả của sự phát triển của AI là rất nguy hiểm. “Trong năm 2005, các doanh nghiệp đã không đánh giá Internet một cách nghiêm túc, coi hiện tượng này như một vấn đề thứ yếu. Mười năm sau, công nghệ đó khiến chúng ta hoảng loạn khi mang đến một sự chuyển đổi kỹ thuật số sâu sắc và nhanh chóng … Tôi tin rằng đây cũng cùng một vấn đề với trí thông minh nhân tạo, nhưng được nhân lên gấp 10. Những hậu quả kinh doanh, tổ chức, công nghệ, con người và xã hội là rất lớn“, ông nói trong một cuộc phỏng vấn với chương trình Challenges trong tháng 9 vừa qua.

Vậy nên, trí thông minh nhân tạo không thực sự là có ảnh hưởng tốt như chúng ta vẫn kỳ vọng. Ngược lại, nó mang đến những nguy cơ tiềm ẩn, khi con người không còn có thể làm chủ được cuộc sống của mình…

Theo Epochtimes France

Xuân Hà

Xem thêm: