Lời phản bác của nữ Bá tước XỨ Lovelace

Ada Lovelace hẳn sẽ hài lòng lắm. Ở mức độ được phép đoán định những suy nghĩ của một người đã qua đời cách đây hơn 150 năm, chúng ta có thể hình dung bà ngồi viết một bức thư đầy tự hào khoe về linh cảm của mình rằng các thiết bị tính toán một ngày nào đó sẽ trở thành những chiếc máy vi tính vạn năng, những cỗ máy xinh đẹp không những có thể xử lý các con số mà còn biết tạo ra âm nhạc, xử lý từ ngữ và “kết hợp các biểu tượng chung lại thành những chuỗi đa dạng tới vô cùng vô tận”.

Những cỗ máy giống như thế xuất hiện vào thập kỷ 1950, và trong 30 năm tiếp theo, có hai phát minh lịch sử đã mang lại cho chúng khả năng cách mạng hóa cuộc sống của chúng ta: các vi mạch cho phép máy vi tính trở nên nhỏ gọn hơn để có thể trở thành những thiết bị cá nhân, và các mạng chuyển mạch gói cho phép chúng được kết nối với nhau như những nút mạng trong một mạng lưới. Sự hợp nhất giữa máy vi tính cá nhân và Internet đã cho phép sự sáng tạo kỹ thuật số, hoạt động chia sẻ nội dung, sự hình thành các cộng đồng và mạng xã hội phát triển bùng nổ trên quy mô lớn. Nó đã hiện thực hóa điều mà Ada gọi là “nền khoa học nên thơ” mà nền tảng là sự sáng tạo và công nghệ, giống như những sợi dọc và sợi ngang của một tấm thảm dệt từ cỗ máy dệt Jacquard vậy.

Ada cũng có thể có đủ lý do để kiêu hãnh khoe rằng bà đã đúng (ít nhất là cho đến lúc này) trong lập luận gây nhiều tranh cãi hơn của bà: rằng không có chiếc máy vi tính nào, dù mạnh mẽ đến đâu, có thể thực sự trở thành một cỗ máy “biết suy nghĩ”. Một thế kỷ sau khi bà qua đời, Alan Turing gọi đó là “Lời phản bác của nữ Bá tước Lovelace” và cố gắng phủ nhận nó bằng cách đưa ra một định nghĩa khả thi về một cỗ máy tư duy – khi một người đặt ra các câu hỏi, người đó không thể phân biệt được câu trả lời xuất phát từ một cỗ máy hay một con người – và dự đoán rằng máy vi tính sẽ vượt qua phép thử này chỉ trong vòng một vài thập kỷ sau đó. Thế nhưng tính tới nay đã hơn 60 năm trôi qua, và những chiếc máy cố gắng đánh lừa con người trong phép thử trên mới chỉ dừng lại ở ngưỡng cao nhất là sử dụng những mẹo trò chuyện nhàm chán hơn là thật sự tư duy. Và dĩ nhiên, chưa cỗ máy nào có thể vượt qua cái tiêu chí cao hơn của Ada rằng cỗ máy biết suy nghĩ phải có khả năng “tạo ra” các suy nghĩ riêng.

Kể từ khi Mary Shelley viết câu truyện về Frankenstein trong một kỳ nghỉ với cha của Ada, Huân tước Byron, triển vọng rằng một cỗ máy nhân tạo biết tạo ra các suy nghĩ riêng đã và đang làm nản lòng nhiều thế hệ. Mô-típ về Frankenstein đã trở thành chủ đề chính của các tác phẩm khoa học viễn tưởng. Một ví dụ điển hình là bộ phim sản xuất năm 1968 của Stanley Kubrick, 2001: A Space Odyssey (2001: Chuyến du hành không gian), kể về chiếc máy vi tính HAL với trí thông minh đáng sợ. HAL có giọng nói điềm tĩnh và có nhiều thuộc tính của một con người: khả năng nói, tư duy, nhận diện khuôn mặt, thưởng thức cái đẹp, thể hiện cảm xúc, và (tất nhiên) chơi cờ. Khi HAL gặp sự cố, các phi hành gia con người quyết định cho nó ngừng hoạt động vĩnh viễn. HAL biết kế hoạch này và giết hết tất cả bọn họ, nhưng có một người sống sót. Sau rất nhiều hành động tranh đấu quả cảm, phi hành gia còn lại đã tiếp cận được các bảng mạch nhận thức của HAL và ngắt kết nối từng cái một. HAL bị thoái hóa dần cho đến khi nó hát bài Daisy Bell – một sự vinh danh dành cho bài hát đầu tiên do máy vi tính soạn và được thể hiện bởi một chiếc IBM 704 ở Bell Labs vào năm 1961.

Từ lâu, những người đam mê trí tuệ nhân tạo đã hứa hẹn hoặc cảnh báo rằng, những chiếc máy như HAL sẽ sớm xuất hiện và chứng minh Ada đã sai. Đó là giả thuyết của hội nghị ra mắt lĩnh vực trí tuệ nhân tạo năm 1956 tại Dartmouth do John McCarthy và Marvin Minsky tổ chức. Những người tham gia hội thảo đã đưa ra kết luận rằng sẽ có một đột phá lớn trong khoảng 20 năm nữa. Nhưng thực tế không phải như vậy. Nhiều thập niên qua đi, những thế hệ chuyên gia mới vẫn luôn khẳng định, trí tuệ nhân tạo đã nằm ở đường chân trời có thể thấy được, có lẽ chỉ còn 20 năm nữa. Tuy nhiên, cho đến nay nó vẫn chỉ là ảo tưởng, luôn luôn là 20 năm nữa.

John von Neumann nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong khoảng thời gian ngắn trước khi ông qua đời vào năm 1957. Sau khi giúp sáng chế ra các cấu trúc của máy vi tính kỹ thuật số hiện đại, ông nhận ra rằng cấu trúc của bộ não con người về cơ bản là khác biệt. Máy vi tính kỹ thuật số xử lý theo các đơn vị cụ thể; trong khi đó não bộ, ở mức độ hiểu biết của chúng ta, phần nào đó cũng giống với hệ thống kỹ thuật tương tự, nó xử lý chuỗi các khả năng liên tục. Nói cách khác, quy trình xử lý của não bộ con người bao gồm nhiều dao động tín hiệu và sóng kỹ thuật tương tự từ các dây thần kinh khác nhau nhưng chuyển động cùng nhau để tạo nên không chỉ dữ liệu nhị phân có-không mà còn đưa ra các câu trả lời như “có thể”, “có lẽ” và vô vàn những sắc thái khác nhau, bao gồm cả cảm xúc bối rối bất chợt. Von Neumann cho rằng tương lai của điện toán thông minh có thể sẽ đòi hỏi việc từ bỏ phương pháp tiếp cận kỹ thuật số thuần túy và tạo ra các “quy trình hỗn hợp”, trong đó kết hợp cả các phương pháp kỹ thuật số và kỹ thuật tương tự. Ông tuyên bố “Logic sẽ phải trải qua một sự giả hình giống thần kinh học”, tạm hiểu là máy vi tính sẽ phải giống với bộ não con người hơn.

Năm 1958, Frank Rosenblatt, một Giáo sư ở Đại học Cornell, đã cố gắng thực hiện điều này bằng cách xây dựng một cách tiếp cận toán học để tạo ra một mạng thần kinh nhân tạo tương tự như của não bộ, và ông gọi nó là Perceptron. Sử dụng các dữ liệu thống kê có trọng số, về mặt lý thuyết, nó có thể xử lý các dữ liệu trực quan. Khi hải quân, nhà tài trợ cho công trình, công bố hệ thống này, nó đã khiến giới truyền thông xôn xao để rồi từ đó hễ khi nào có tuyên bố mới về trí tuệ nhân tạo, sự xôn xao này lại nổi lên. “Hôm nay hải quân công bố phôi của một chiếc máy vi tính điện tử mà họ hy vọng nó có thể đi, nói chuyện, nhìn, viết, sinh sản và có ý thức về sự tồn tại của mình”, tờ New York Times đưa tin. Tờ New Yorker cũng hào hứng không kém: “Perceptron, giống như tên gọi của nó đã chỉ ra, có khả năng tạo ra những suy nghĩ gốc… Chúng tôi cho rằng nó là đối thủ đáng gờm đầu tiên của não người từng được thiết kế.”

Chuyện đó xảy ra cách đây đã gần 60 năm. Perceptron vẫn chưa tồn tại. Tuy nhiên kể từ đó, hầu như mỗi năm đều có những báo cáo lý thú về những điều kỳ diệu sắp xảy ra, có thể mô phỏng và vượt qua bộ não con người, nhiều báo cáo trong số đó sử dụng gần như nguyên văn các cụm từ trong những bài báo về Perceptron vào năm 1958.

Cuộc tranh luận về trí thông minh nhân tạo đã nổ ra, ít nhất là trên truyền thông đại chúng, sau khi chiếc máy chơi cờ tướng Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch thế giới Garry Kasparov vào năm 1997 và sau đó Watson, chiếc máy hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên cũng của hãng này, chiến thắng hai nhà vô địch Brad Rutter và Ken Jennings trong trò chơi trên truyền hình Jeopardy! vào năm 2011. “Tôi nghĩ rằng nó đã đánh thức toàn bộ cộng đồng trí tuệ nhân tạo”, Ginni Rometty, Giám đốc Điều hành của IBM cho biết. Nhưng bà cũng là người đầu tiên thừa nhận, đây không phải là bước đột phá thực sự của trí tuệ nhân tạo giống như con người. Deep Blue thắng nhờ khả năng siêu phàm: nó có thể đánh giá 200 triệu vị trí trên giây và so sánh chúng với 700 nghìn trận cờ trước đó của các kiện tướng. Hầu hết chúng ta sẽ đồng ý rằng các tính toán của Deep Blue có khác biệt về cơ bản với tư duy thực sự mà chúng ta muốn nói đến. “Deep Blue chỉ thông minh như cách thông minh của chiếc đồng hồ báo thức có thể lập trình của bạn mà thôi,” Kasparov cho biết, “tuy nhiên việc biết rằng mình để thua trước một chiếc đồng hồ báo thức trị giá 10 triệu đô-la cũng không khiến tôi cảm thấy tốt hơn.”

Tương tự như vậy, Watson đã thắng trong chương trình Jeopardy! bằng cách sử dụng khả năng tính toán vô cùng lớn: nó có 200 triệu trang thông tin trong 4 terabyte bộ nhớ, trong đó toàn bộ nội dung của Wikipedia chỉ chiếm vẻn vẹn 0,2 %. Nó có thể tìm kiếm một khối dữ liệu tương đương với một triệu cuốn sách mỗi giây. Nó cũng khá tốt trong việc xử lý tiếng Anh thông dụng. Tuy nhiên, không có một người xem nào dám cược rằng nó sẽ vượt qua Phép thử Turing. Thực ra, các trưởng nhóm của IBM, vì sợ rằng những người viết kịch bản chương trình có thể sẽ cố biến trò chơi thành một Phép thử Turing bằng cách soạn ra những câu hỏi để đánh lừa một chiếc máy, nên họ đã một mực yêu cầu rằng chỉ được sử dụng những câu hỏi cũ từ những cuộc thi chưa được phát sóng. Tuy vậy, chiếc máy vẫn mắc sai lầm theo những cách để lộ ra rằng nó không phải là con người. Ví dụ, trước một câu hỏi về “sự kỳ quặc của cấu trúc cơ thể từ cựu vận động viên Olympic George Eyser”, Watson đã trả lời: “Chân là gì?” Câu trả lời đúng phải là Eyser đã mất một chân. Người quản lý dự án Watson của IBM, David Ferrucci, giải thích rằng, vấn đề nằm ở việc hiểu nghĩa từ kỳ quặc: “Máy vi tính sẽ không biết rằng thiếu một chân lại là việc kỳ quặc.”

John Searle, Giáo sư triết học ở Đại học Berkeley, người đã nghĩ ra “căn phòng tiếng Trung” để bác bỏ Phép thử Turing, chế giễu ý kiến cho rằng Watson chính là tia hy vọng (dẫu mong manh) của trí tuệ nhân tạo. Searle khẳng định: “Watson không hiểu các câu hỏi hay các câu trả lời của nó, cũng như việc một số câu trả lời của nó là đúng và một số khác là sai, không hiểu nó đang chơi một trò chơi, thậm chí việc nó giành chiến thắng, bởi vì nó không hiểu gì cả. Chiếc máy vi tính của IBM không thể và không được thiết kế để hiểu. Thay vào đó, nó được thiết kế để mô phỏng sự hiểu biết, để hành động như thể là nó đã hiểu.”

Ngay cả những người phía IBM cũng đồng ý với điều đó. Họ không chế tạo Watson để nó trở thành một cỗ máy “thông minh”. Sau khi Deep Blue và Watson dành chiến thắng, Giám đốc Nghiên cứu của công ty, John E. Kelly III, cho biết: “Máy vi tính ngày nay là những cỗ máy ngu ngốc xuất chúng. Chúng có khả năng lưu trữ lượng thông tin khổng lồ và thực hiện các phép tính số học vượt xa khả năng của con người. Tuy nhiên, về một cấp độ kỹ năng khác, chẳng hạn như năng lực để hiểu biết, học hỏi, thích nghi và tương tác, máy vi tính lại kém xa con người.”

Thay vì chứng minh rằng máy móc đang dần tiệm cận trí thông minh nhân tạo, Deep Blue và Watson lại cho thấy điều ngược lại. Giáo sư Tomaso Poggio, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Não bộ, Trí tuệ và Máy móc tại MIT, lập luận: “Thật trớ trêu, những thành tựu gần đây đã nêu bật những hạn chế của ngành khoa học máy vi tính và trí tuệ nhân tạo. Chúng ta vẫn chưa hiểu cách não bộ đạt tới cấp độ thông minh, chúng ta cũng chưa biết cách chế tạo ra những chiếc máy thông minh như mình.”

Douglas Hofstadter, Giáo sư của Đại học Indiana, đã kết hợp nghệ thuật và khoa học trong cuốn sách bán chạy bất ngờ của mình, Gödel, Escher, Bach, vào năm 1978. Ông tin rằng cách duy nhất để đạt được trí thông minh nhân tạo có ý nghĩa là hiểu được cách hoạt động của trí tưởng tượng của con người. Nhưng cách tiếp cận của ông gần như đã bị loại bỏ vào những năm 1990, khi các nhà nghiên cứu thấy rằng việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp bằng cách tập trung sức mạnh xử lý khổng lồ vào một lượng lớn dữ liệu sẽ đạt hiệu quả cao hơn, theo cách chơi cờ của Deep Blue.

Cách tiếp cận này đã tạo ra một điều đặc biệt: máy vi tính có thể thực hiện một số nhiệm vụ khó khăn nhất trên thế giới (đánh giá hàng tỷ các vị trí có thể trên bàn cờ, tìm kiếm các mối tương quan trong hàng trăm các kho thông tin có cỡ như Wikipedia), nhưng chúng lại không thể thực hiện một số nhiệm vụ dường như vô cùng đơn giản với con người. Hãy hỏi Google một câu hỏi hóc búa như “Độ sâu của Biển Đỏ là bao nhiêu?” và nó sẽ ngay lập tức trả lời “3.040 mét”, điều mà ngay đến những người bạn thông minh nhất của bạn cũng không biết. Còn nếu hỏi nó là một câu đơn giản như “Một con cá sấu có thể chơi bóng rổ không?” thì nó sẽ không có thông tin nào cả, dù rằng một đứa trẻ cũng có thể cho bạn biết, sau một tràng cười.

Tại hãng công nghệ Applied Minds gần Los Angeles, bạn có thể có được một cái nhìn thú vị về cách một robot được lập trình để có thể chuyển động khéo léo, nhưng rõ ràng là nó vẫn gặp rắc rối trong việc tìm đường tới một căn phòng xa lạ, trong việc nhặt một cây bút chì và viết tên của nó. Một chuyến viếng thăm đến Nuance Communications gần Boston cho thấy sự tiến bộ kỳ diệu trong công nghệ nhận diện giọng nói là nền tảng cho Siri và các hệ thống khác, nhưng hiển nhiên, dù dùng Siri, bạn vẫn không thể có một cuộc trò chuyện thực sự có ý nghĩa với một chiếc máy vi tính, ngoại trừ trong một bộ phim giả tưởng. Tại phòng thí nghiệm Khoa học Máy vi tính và Trí tuệ Nhân tạo của MIT, một công trình thú vị đang được áp dụng, đó là khiến các máy vi tính nhận biết được các đối tượng một cách trực quan, nhưng ngay cả khi máy vi tính có thể phân biệt được những hình ảnh của một cô gái với một chiếc ly, một cậu bé cạnh một đài phun nước, và một con mèo đang liếm kem, nó vẫn không thể thực hiện được tư duy trừu tượng đơn giản cần thiết để tìm ra rằng tất cả bọn họ đang tham gia vào một hoạt động: uống. Một chuyến viếng thăm tới hệ thống chỉ huy của cảnh sát thành phố New York ở Manhattan sẽ cho chúng ta thấy cách các máy vi tính quét hàng ngàn nguồn cấp dữ liệu từ những camera giám sát thuộc Hệ thống Nhận biết theo Khu vực (Domain Awareness System), nhưng hệ thống này vẫn không thể xác định một cách chính xác khuôn mặt của mẹ bạn trong một đám đông.

Tất cả những công việc này đều có một điểm chung: ngay một đứa trẻ bốn tuổi cũng có thể thực hiện chúng. “Bài học chính của 35 năm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo là những vấn đề khó khăn thì dễ dàng còn các vấn đề dễ dàng lại khó khăn”, theo Steven Pinker, một chuyên gia ngành khoa học nhận thức ở Đại học Harvard. Như Hans Moravec, người theo thuyết vị lai, và những người khác đã lưu ý, nghịch lý này xuất phát từ thực tế là các tài nguyên tính toán cần thiết để nhận dạng một mô hình trực quan hoặc bằng lời nói là rất lớn.

Nghịch lý của Moravec đã củng cố thêm cho các nhận xét của von Neumann từ nửa thế kỷ trước về sự khác nhau giữa cách hoạt động của não bộ con người dựa trên phản ứng hoá học carbon và của một máy vi tính với các mạch logic nhị phân dựa trên silicon. Phần ướt (wetware) khác với phần cứng (hardware). Bộ não con người không chỉ kết hợp các quá trình kỹ thuật tương tự và kỹ thuật số, nó cũng là một hệ thống phân tán như mạng Internet, chứ không phải là một hệ thống tập trung như một chiếc máy vi tính. Đơn vị xử lý trung tâm của máy vi tính (CPU) có thể thực hiện các lệnh nhanh hơn nhiều so với tốc độ cháy của một nơ-ron trong bộ não. Theo Stuart Russell và Peter Norvig, hai tác giả của cuốn sách đầu tiên về trí thông minh nhân tạo thì “não bộ không chỉ được tạo nên để làm chuyện đó, tuy nhiên, bởi vì tất cả các nơ-ron thần kinh và khớp thần kinh đang hoạt động cùng một lúc, trong khi hầu hết các máy vi tính hiện nay chỉ có một hoặc nhiều nhất là vài CPU.”

Vậy tại sao chúng ta không chế tạo ra một chiếc máy vi tính có thể mô phỏng quá trình xử lý dữ liệu của não bộ con người? “Cuối cùng chúng ta sẽ có thể thiết lập trình tự gen của con người và nhân rộng cách mà tự nhiên đã làm ra trí thông minh trong một hệ thống dựa trên carbon,” Bill Gates đoán, “nó giống như việc phân tích sản phẩm của người khác để giải quyết một vấn đề.” Điều đó sẽ không hề dễ dàng. Các nhà khoa học đã phải mất 40 năm để lập ra bản đồ các hoạt động thần kinh của một con giun tròn dài một milimet, có 302 nơ-ron thần kinh và 8.000 khớp thần kinh.* Bộ não con người có 86 tỷ tế bào thần kinh và lên đến khoảng 150 nghìn tỷ khớp thần kinh.

Vào cuối năm 2013, tờ New York Times đã đưa tin về “một sự phát triển sắp làm đảo ngược thế giới kỹ thuật số” và “một thế hệ mới các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện một số chức năng mà con người làm một cách dễ dàng: nhìn, nói chuyện, lắng nghe, định hướng, thao tác và kiểm soát”. Các cụm từ này gợi nhớ đến những từ đã được sử dụng trong câu chuyện vào năm 1958 của Perceptron (“sẽ có thể đi bộ, nói chuyện, nhìn thấy, ghi, sinh sản và có ý thức về sự tồn tại của mình”). Một lần nữa, chiến lược này mô phỏng cách thức hoạt động của các mạng thần kinh não bộ con người. Như tờ Time giải thích, “các phương pháp tính toán mới dựa trên hệ thống thần kinh sinh học, cụ thể là về cách tế bào thần kinh phản ứng với các kích thích và cách chúng kết nối với các tế bào thần kinh khác để truyền đạt thông tin”. IBM và Qualcomm từng tiết lộ kế hoạch chế tạo những bộ vi xử lý máy vi tính theo “mô hình nơ-ron” hoặc giống bộ não, và một tổ hợp nghiên cứu ở châu Âu có tên Dự án Não bộ Con người đã thông báo rằng họ đã xây dựng được một vi mạch theo mô hình nơ-ron bao gồm “50 triệu khớp thần kinh nhựa và 200.000 mô hình nơ-ron sinh học thật trên một vi mạch silicon đường kính 20cm.”

Có lẽ loạt báo cáo mới nhất này cho rằng trong vài thập kỷ tới, sẽ có những cỗ máy có thể tư duy giống con người. Tim Berners-Lee nói: “Chúng tôi liên tục nhìn vào danh sách những thứ mà máy móc không thể làm được: chơi cờ, lái xe, dịch ngôn ngữ… và sau đó gạch chúng ra khỏi danh sách khi máy móc có thể thực hiện được những điều này. Một ngày nào đó chúng ta sẽ đi đến cuối danh sách.”

Những tiến bộ mới nhất đó thậm chí có thể dẫn đến điều phi thường, đây là một thuật ngữ mà von Neumann đặt ra và được Ray Kurzweil, người theo thuyết vị lai, cùng nhà văn chuyên dòng khoa học viễn tưởng Vernor Vinge phổ biến, đôi khi nó được dùng để mô tả thời điểm máy vi tính không chỉ thông minh hơn con người mà còn có thể tự thiết kế ra chính chúng để thậm chí trở nên siêu thông minh hơn, và do đó sẽ không còn cần đến con người chúng ta. Vinge cho biết, điều này sẽ xảy ra vào năm 2030.

Mặt khác, hóa ra những câu chuyện mới nhất lại giống như những cụm từ được dùng từ những năm 1950, khi các nhà khoa học hình dung về tương lai. Có thể vài thế hệ, hay thậm chí là vài thế kỷ nữa mới thực sự có trí tuệ nhân tạo. Chúng ta có thể dành cuộc tranh luận đó cho những người theo thuyết vị lai. Thật vậy, tùy thuộc vào định nghĩa của bạn về ý thức, nó có thể không bao giờ xảy ra. Chúng ta có thể để lại cuộc tranh luận đó cho các triết gia và các nhà thần học. Leonardo da Vinci, người có bức tranh Người Vitruvius đã trở thành biểu tượng tối thượng của sự giao thoa giữa nghệ thuật và khoa học, đã viết: “Sự khéo léo của con người sẽ không bao giờ tạo ra bất kỳ phát minh nào đẹp hơn, đơn giản hơn, hoặc nhiều chức năng hơn Tự nhiên.”

Tuy nhiên, có một khả năng khác, là điều mà Ada Lovelace mong muốn, điều dựa trên một nửa thế kỷ phát triển máy vi tính theo bước chân của Vannevar Bush, J. C. R. Licklider và Doug Engelbart.

Mối cộng sinh của con người và máy vi tính: “Watson, đến đây”

Ada Lovelace đã tuyên bố: “Máy Phân tích không hề được định hướng để tạo ra bất cứ thứ gì. Nó có thể thực hiện bất cứ điều gì nếu chúng ta biết cách ra lệnh cho nó làm.” Theo suy nghĩ của bà, máy móc không thay thế con người mà sẽ trở thành những cộng sự của con người. Bà cho biết, thứ mà con người có thể mang đến cho mối quan hệ này chính là sự độc đáo và sáng tạo.

Đây là ý tưởng đằng sau sự thay thế cho cuộc tìm kiếm trí tuệ nhân tạo thuần túy: theo đuổi trí thông minh tăng cường, điều xảy ra khi máy móc trở thành cộng sự của con người. Chiến lược kết hợp khả năng của máy vi tính và con người trong việc tạo ra mối cộng sinh người-máy hóa ra lại thành công hơn việc theo đuổi những chiếc máy có thể tự suy nghĩ.

Licklider đã góp phần lập ra biểu đồ được xuất hiện lại trong bản báo cáo Mối cộng sinh giữa Con người-Máy vi tính vào năm 1960 của ông. Bản báo cáo đã chỉ ra: “Não bộ con người và máy vi tính sẽ kết hợp với nhau rất chặt chẽ và mối quan hệ đạt được sẽ tư duy theo cách mà con người chưa từng nghĩ đến và xử lý dữ liệu theo cách mà các máy vi tính xử lý thông tin chúng ta biết ngày nay chưa thể đạt được.” Những ý tưởng của ông được xây dựng dựa trên máy vi tính cá nhân memex mà Vannevar Bush đã đề cập trong bản tiểu luận Như chúng ta nghĩ vào năm 1945. Licklider cũng đã phác họa thiết kế hệ thống phòng không SAGE, đòi hỏi sự kết hợp chặt chẽ giữa con người và máy móc.

Định hướng của Bush-Licklider đã được Engelbart khoác cho một giao diện thân thiện, năm 1968, ông đã đưa ra một hệ thống máy vi tính nối mạng với một màn hình hiển thị đồ họa trực quan và một con chuột. Trong một tuyên ngôn có tựa đề Tăng cường trí tuệ con người, ông đã nhắc đến Licklider. Engelbart viết, mục tiêu là phải tạo ra “một miền tích hợp, nơi những linh cảm, thử nghiệm, những thứ vô hình và ‘cảm nhận tình thế’ của con người cùng tồn tại hữu ích với các trợ thủ điện tử mạnh mẽ”. Trong bài thơ Tất cả chúng ta được trông nom bởi những chiếc máy của yêu thương, Richard Brautigan đã thể hiện ước mơ đó có phần trữ tình hơn: “một cánh đồng điều khiển học / nơi động vật và máy vi tính / sống cùng nhau thân ái / lập trình nên sự hài hòa.”

Những đội ngũ chế tạo ra Deep Blue và Watson đã chấp nhận định hướng cộng sinh này thay vì theo đuổi mục tiêu trí tuệ nhân tạo thuần túy. John Kelly, Giám đốc IBM Research cho biết: “Mục đích không phải là sao chép não bộ con người.” Khi nhắc đến Licklider, ông nói thêm: “Không phải là vấn đề thay thế suy nghĩ của con người bằng suy nghĩ của máy vi tính. Thay vào đó, trong thời đại của các hệ thống nhận thức, con người và máy móc sẽ hợp tác với nhau để mang lại những kết quả tốt hơn, mỗi bên đem những kỹ năng vượt trội của mình cống hiến cho sự cộng tác.”

Một ví dụ về sức mạnh của sự cộng tác giữa máy vi tính và con người xuất phát từ nhận thức của Kasparov, sau khi ông bị Deep Blue đánh bại. Thậm chí, trong một trò chơi mô tả rõ luật như cờ vua, ông tin rằng “điểm mạnh của máy vi tính chính là chỗ yếu của con người và ngược lại”. Điều đó đã mang đến cho ông ý tưởng về một thí nghiệm: “Chuyện gì sẽ xảy ra khi chúng ta trở thành cộng sự thay vì đối đầu với máy vi tính?” Khi ông và một kiện tướng khác thử điều đó, nó đã tạo ra sự cộng sinh mà Licklider đã hình dung trước đây. Kasparov cho biết: “Chúng tôi có thể tập trung vào việc lập kế hoạch chiến lược thay vì tiêu tốn quá nhiều thời gian vào các tính toán. Khả năng sáng tạo của con người thậm chí cao hơn trong những trường hợp như vậy.”

Một trận đấu theo phương pháp này đã được tổ chức vào năm 2005. Những người chơi có thể chơi theo đội với những chiếc máy vi tính do họ chọn. Rất nhiều kiện tướng tham gia vào trận đấu cùng với những chiếc máy vi tính tiên tiến nhất. Nhưng cả kiện tướng xuất sắc nhất và chiếc máy vi tính mạnh nhất đều không giành chiến thắng. Sự cộng sinh đã thắng. Kasparov ghi lại: “Đội của con người và máy vi tính thậm chí đã lấn át những chiếc máy vi tính mạnh nhất. Nước đi chiến lược của con người kết hợp với khả năng phân tích chiến thuật của một chiếc máy vi tính giành thế áp đảo.” Nhà vô địch không phải là một kiện tướng hay một chiếc máy vi tính hiện đại nhất, cũng không phải một sự kết hợp của cả hai mà là hai gã nghiệp dư người Mỹ sử dụng ba chiếc máy vi tính cùng một lúc và biết cách điều khiển quá trình hợp tác với máy vi tính của họ. Theo Kasparov: “Kỹ năng thao tác và huấn luyện máy vi tính của họ tìm hiểu rất sâu vào các thế cờ đã vượt qua trí tuệ cao siêu của các kiện tướng và năng lực tính toán tốt hơn của những đối thủ khác.”

Nói cách khác, tương lai có thể thuộc về những ai có thể hợp tác tốt nhất với máy vi tính.

Trong một trường hợp tương tự, IBM đã quyết định cách sử dụng tốt nhất của Watson, chiếc máy vi tính chơi Jeopardy! là cho nó cộng tác với con người thay vì cố để thắng con người. Một dự án đã sử dụng chiếc máy hợp tác với các bác sĩ để đưa ra phác đồ điều trị bệnh ung thư. Kelly của IBM cho biết: “Thách thứcJeopardy! đưa con người đọ sức với máy vi tính. Với Watson và y học, con người và máy vi tính cùng nhau đối diện một thách thức và vượt quá những gì con người hay máy vi tính thực hiện được một cách riêng rẽ.” Hệ thống Watson đã nạp vào hơn 2 triệu trang từ các tạp chí y khoa và 600.000 chứng cứ lâm sàng, và có thể tìm kiếm lên tới 1,5 triệu hồ sơ bệnh án. Khi một bác sĩ đưa vào các triệu chứng và thông tin quan trọng của một bệnh nhân, máy vi tính sẽ cung cấp một danh sách các đề xuất xếp theo mức độ tin cậy.

Nhóm nghiên cứu của IBM đã nhận ra, để chiếc máy đạt được hiệu quả thì nó cần tương tác với các bác sĩ theo phương thức giúp cho việc hợp tác suôn sẻ. David McQueen, Phó Giám đốc Phần mềm của IBM Research đã mô tả việc lập trình máy vi tính bằng việc giả bộ khiêm tốn: “Thí nghiệm ban đầu của chúng tôi là với những bác sĩ thận trọng, họ luôn phản đối bằng cách nói rằng: ‘Tôi được cấp phép để thực hiện việc chữa trị và tôi sẽ không cần một chiếc máy vi tính nào yêu cầu tôi phải làm gì.’ Vì vậy chúng tôi tái lập trình hệ thống, thể hiện vẻ nhún nhường và nói: ‘Đây là tỷ lệ phần trăm các khả năng có vẻ có ích cho các anh, và các anh có thể tự tìm hiểu.’” Các bác sĩ đã rất vui và nói nó giống như một cuộc trò chuyện với một đồng nghiệp hiểu biết.” McQueen cho biết: “Chúng tôi đặt mục tiêu kết hợp tài năng của con người, ví dụ như trực giác của chúng ta, với những sức mạnh của một chiếc máy, ví dụ như độ rộng vô hạn của nó. Sự kết hợp đó rất thần kỳ vì mỗi bên lại cung cấp phần mà bên còn lại không có.”

Đó là một trong những khía cạnh của Watson gây ấn tượng với Ginni Rometty, một kỹ sư có nền tảng kiến thức về trí tuệ nhân tạo. Bà từng đảm nhận vai trò CEO của IBM đầu năm 2012. Rometty cho biết: “Tôi quan sát Watson tương tác một cách chuyên nghiệp với các bác sĩ. Đó là bằng chứng rõ ràng nhất về cách những chiếc máy vi tính có thể trở thành cộng sự thực sự của con người thay vì thay thế họ. Tôi cảm thấy rất chắc chắn về điều đó.” Rometty bị ấn tượng đến nỗi bà quyết định lập một chi nhánh mới của IBM dựa trên Watson. Chi nhánh được đầu tư một tỉ đô-la và có trụ sở ở vùng Thung lũng Silicon gần ngôi làng Greenwich của Manhattan. Nhiệm vụ của chi nhánh là thương mại hóa “điện toán nhận thức”, nghĩa là những hệ thống máy vi tính có thể đưa việc phân tích dữ liệu lên tầng cao mới bằng cách tự bổ sung các kỹ năng tư duy của não bộ con người. Thay vì đặt một cái tên chuyên môn mới cho chi nhánh, Rometty chỉ đơn giản gọi nó là Watson. Điều đó là để tỏ lòng trân trọng đối với Thomas Watson Sr., nhà sáng lập IBM đã điều hành công ty trong hơn 40 năm, nhưng cũng gợi đến bạn đồng hành của Sherlock Holmes, bác sĩ John Watson [1] (“Đó là điều căn bản, Watson thân mến của tôi ạ”) và Thomas Watson (“Đến đây, tôi muốn gặp anh”), trợ lý của Alexander Graham Bell. Vì vậy, cái tên góp phần truyền đạt thông điệp rằng chiếc máy vi tính Watson nên được coi như là một người cộng tác và một người bạn chứ không phải là một mối đe dọa như HAL trong phim 2001.

(Chiếc máy vi tính) Watson là một kẻ báo trước về một làn sóng máy vi tính thứ ba, một làn sóng sẽ làm lu mờ ranh giới giữa trí thông minh tăng cường của con người và trí tuệ nhân tạo. Quay trở lại nguồn gốc của IBM ở những bộ lập bảng dùng thẻ đục lỗ được sử dụng cho cuộc điều tra dân số năm 1890 của Herman Hollerith, Rometty cho biết: “Thế hệ đầu tiên của máy vi tính là những chiếc máy có thể đếm và lập bảng kê. Thế hệ thứ hai là những chiếc máy có khả năng lập trình sử dụng cấu trúc von Neumann. Bạn phải bảo chúng việc cần làm.” Bắt đầu từ Ada Lovelace, con người viết các thuật toán hướng dẫn những chiếc máy vi tính này cách thực hiện các nhiệm vụ, từng bước một. Rometty cho biết thêm: “Vì dữ liệu tăng nhanh nên không còn cách nào khác ngoài việc phải có thế hệ thứ ba – là những hệ thống không được lập trình, chúng sẽ học.”

Nhưng thậm chí khi điều này xảy ra, nó vẫn là một đối tác và cộng sinh với con người chứ không phải được thiết kế để ném con người vào thùng rác của lịch sử. Larry Norton, chuyên gia về ung thư vú tại Trung tâm Ung bướu Memorial Sloan-Kettering ở New York và là một thành viên trong nhóm nghiên cứu làm việc với Watson cho biết: “Khoa học máy vi tính sẽ phát triển nhanh chóng, và y học cũng sẽ phát triển cùng với nó. Đây là sự đồng phát triển. Chúng ta sẽ giúp đỡ lẫn nhau.”

Niềm tin về việc máy vi tính và con người sẽ trở nên thông minh hơn khi kết hợp với nhau là một quá trình được Doug Engelbart gọi là “nỗ lực bản thân” và “đồng phát triển”. Điều này đã đặt ra một viễn cảnh thú vị: có lẽ, cho dù máy vi tính phát triển nhanh như thế nào thì trí tuệ nhân tạo cũng không bao giờ vượt xa trí tuệ cộng tác giữa con người và máy vi tính.

Ví dụ, chúng ta giả thiết rằng một ngày nào đó, một chiếc máy thể hiện tất cả khả năng trí tuệ của con người: thể hiện dáng vẻ bên ngoài của các mẫu nhận thức, hiểu được cảm xúc, thưởng thức vẻ đẹp, sáng tạo nghệ thuật, có ước muốn, tạo ra các giá trị đạo đức và theo đuổi các mục tiêu. Một chiếc máy như thế có lẽ có khả năng vượt qua Phép thử Turing. Nó thậm chí có thể vượt qua cái mà chúng ta gọi là Phép thử Ada – nghĩa là nó có thể có vẻ “tạo ra” được những suy nghĩ của riêng nó, vượt xa những gì con người đã lập trình cho nó.

Tuy nhiên, vẫn có trở ngại khác trước khi chúng ta có thể nói rằng có khả năng trí tuệ nhân tạo thắng được trí tuệ tăng cường. Ta có thể gọi nó là Phép thử Licklider. Nó sẽ vượt quá câu hỏi liệu một chiếc máy vi tính có thể sao chép tất cả các yếu tố của trí tuệ con người hay không để dẫn đến câu hỏi liệu chiếc máy vi tính đó có thể hoàn thành các nhiệm vụ này tốt hơn khi hoàn toàn tự xử lý hay khi hợp tác với con người. Nói cách khác, liệu sự hợp tác giữa máy vi tính và con người sẽ chắc chắn mạnh mẽ hơn một chiếc máy trí tuệ nhân tạo làm việc đơn lẻ?

Nếu vậy thì “sự cộng sinh giữa máy vi tính và con người” như Licklider đã gọi sẽ vẫn giành chiến thắng. Trí tuệ nhân tạo không cần phải là chén thánh của điện toán. Thay vào đó, mục đích có thể là tìm ra những cách để tối ưu hoá quan hệ hợp tác giữa các khả năng của con người và máy vi tính – nhằm tôi luyện một mối quan hệ cộng tác mà ở đó chúng ta để cho những chiếc máy đảm nhận những việc chúng làm tốt nhất, và chúng sẽ để cho chúng ta làm những gì chúng ta thực hiện tốt nhất.

Một vài bài học từ cuộc hành trình

Giống như tất cả các câu chuyện về lịch sử, câu chuyện về những phát minh đã tạo ra thời đại kỹ thuật số cũng có rất nhiều chủ đề. Vậy ngoài sức mạnh của sự cộng sinh giữa con người và máy vi tính mới được thảo luận, còn có thể rút ra được những bài học gì từ câu chuyện này?

Bài học đầu tiên và trên hết: sáng tạo là một quá trình hợp tác. Các phát minh thường được tạo ra bởi các đội ngũ hơn là một khoảnh khắc lóe sáng của một thiên tài đơn độc. Điều này đúng trong mọi thời đại của sự vận động sáng tạo. Cuộc Cách mạng Khoa học, Thời đại Khai sáng và cuộc Cách mạng Công nghiệp, tất cả đều có những tổ chức cho việc cộng tác và các mạng lưới dành cho việc chia sẻ ý tưởng. Nhưng ở một góc độ còn to lớn hơn, điều này đã trở thành chân lý của thời đại kỹ thuật số. Nổi bật như nhiều nhà phát minh đã tạo ra Internet và máy vi tính, hầu hết các tiến bộ mà họ đạt được đều đến từ sự cộng tác trong đội ngũ. Giống như Robert Noyce, một số những người giỏi giang nhất thường có xu hướng giống với các mục sư của giáo đoàn hơn là những nhà tiên tri cô độc, giống những ca sĩ hát nhạc Madrigal hơn là những nghệ sĩ độc tấu.

Ví dụ như Twitter, nó là sản phẩm của một nhóm người, tuy hợp tác ăn ý nhưng giữa họ cũng có những bất đồng. Theo Nick Bilton của New York Times, khi Jack Dorsey, một trong những người đồng sáng lập bắt đầu nhận được nhiều lời khen ngợi trong các cuộc phỏng vấn truyền thông, thì một người đồng sáng lập khác, Evan Williams, một doanh nhân thành công với chuỗi doanh nghiệp, và đã tạo ra trang Blogger trước đó, nói với anh ta nên giảm bớt chú ý, Dorsey đã trả lời: “Nhưng tôi đã phát minh ra Twitter.”

“Không, anh không phải người là người đã phát minh ra Twitter,” Williams đáp, “tôi cũng không phát minh ra nó. Biz (Stone, một người đồng sáng lập khác) cũng thế. Người ta không phát minh ra cái gì trên mạng Internet cả. Họ chỉ đơn giản là phát triển một ý tưởng đã tồn tại.”

Trong đó còn ẩn chứa một bài học khác: dường như thời đại kỹ thuật số đã tạo ra sự thay đổi hoàn toàn, nhưng nó dựa trên việc phát triển các ý tưởng được truyền lại từ thế hệ trước. Đây không chỉ là sự hợp tác của những người đương thời mà còn là sự hợp tác giữa các thế hệ. Các nhà phát minh tài hoa nhất hiểu rõ quỹ đạo thay đổi của công nghệ và tiếp bước những nhà phát minh đã bắt đầu trước họ. Thành quả của Steve Jobs được xây dựng dựa trên thành quả của Alan Kay, Alan Kay xây dựng dựa trên thành quả của Doug Engelbart, Doug Engelbart lại dựa trên J. C. R. Licklider và Vannevar Bush. Khi Howard Aiken phát minh ra máy vi tính kỹ thuật số của mình tại Đại học Harvard, ông đã lấy cảm hứng từ một mảnh vỡ của Máy Sai phân của Charles Babbage mà ông đã tìm thấy, và ông đã yêu cầu các thành viên trong nhóm của mình đọc Phụ chú của Ada Lovelace.

Hầu hết những đội ngũ năng suất nhất là những nơi quy tụ rất nhiều những chuyên gia. Bell Labs là một ví dụ điển hình. Trong những hành lang dài của phòng thí nghiệm này ở ngoại ô New Jersey, có những nhà vật lý lý thuyết, các nhà thực nghiệm, các nhà khoa học vật liệu, các kỹ sư, một vài doanh nhân, và thậm chí có một vài người leo cột cáp điện thoại với lớp dầu nhờn dưới móng tay của họ. Walter Brattain, một nhà thực nghiệm, và John Bardeen, một nhà lý luận, cùng chia sẻ không gian làm việc, giống như một nhà viết nhạc kịch và một nhạc sĩ cùng chia sẻ một chiếc đàn dương cầm, vì vậy họ có thể tranh luận với nhau cả ngày về việc làm thế nào để chế tạo ra thứ đã trở thành bóng bán dẫn đầu tiên.

Mặc dù mạng Internet cung cấp công cụ cho việc hợp tác ảo và từ xa, nhưng ngày nay cũng như trong quá khứ, một bài học khác từ cuộc cải cách trong thời đại kỹ thuật số là khoảng cách gần gũi sẽ có lợi. Như đã được minh chứng ở Bell Labs, có gì đó đặc biệt về những cuộc họp trong các mối quan hệ gần gũi, điều không thể được sao chép bằng kỹ thuật số. Những người sáng lập ra Intel đã tạo ra một không gian làm việc mở rộng, định hướng làm việc nhóm, nơi các nhân viên kể từ Noyce trở xuống đều cọ xát với nhau. Đó là một mô hình phổ biến ở Thung lũng Silicon. Những dự đoán rằng công cụ kỹ thuật số sẽ cho phép các nhân viên liên lạc từ xa chưa bao giờ được hoàn toàn thực hiện. Một trong những hành động đầu tiên của Marissa Mayer như một CEO của Yahoo! là ngăn cản tình trạng làm việc ở nhà, bà rất đúng đắn khi chỉ ra rằng: “Con người sẽ hợp tác và sáng tạo hơn khi ở cùng nhau”. Khi Steve Jobs thiết kế trụ sở mới cho Pixar, ông đã bị ám ảnh bởi những cách tạo nên cấu trúc tâm nhĩ và thậm chí nơi bố trí phòng tắm để những cuộc chạm trán tình cờ giữa các cá nhân sẽ xảy ra. Trong số những thiết kế cuối cùng của ông có kế hoạch cho trụ sở ấn tượng mới của Apple, một vòng tròn với những vành đai không gian làm việc mở bao quanh một cái sân nhỏ trung tâm.

Xuyên suốt lịch sử, sự lãnh đạo tốt nhất đến từ những nhóm nghiên cứu kết hợp giữa những con người với những phong cách bổ sung cho nhau. Đó là trường hợp thành lập nên Hợp chủng quốc Hoa Kỳ. Những nhà lãnh đạo bao gồm George Washington, biểu tượng của sự chính trực; những nhà tư tưởng lỗi lạc như Thomas Jefferson và James Madison; những người có tầm nhìn và đam mê như Samuel và John Adams; và Benjamin Franklin, một nhà hòa giải uyên bác. Cũng như vậy, những nhà sáng lập của ARPANET gồm có những người có tầm nhìn như Licklider, những kỹ sư đưa ra những quyết định dứt khoát như Larry Roberts, những người xử lý chính trị tài tình như Bob Taylor và những người cầm lái có tinh thần cộng tác như Steve Crocker và Vint Cerf.

Một điểm cốt lõi khác dẫn đến việc tạo ra một nhóm tuyệt vời là những người có tầm nhìn làm việc theo cặp, họ có thể tạo ra những ý tưởng cùng với các nhà quản lý điều hành, những người có thể thực hiện những ý tưởng đó. Những tầm nhìn mà không được thực hiện thì chỉ là ảo giác [2]. Cả Robert Noyce và Gordon Moore đều là những người có tầm nhìn, đó là lý do tại sao Andy Grove, người đầu tiên họ tuyển dụng ở Intel lại rất quan trọng. Grove biết cách để áp dụng các quy trình quản lý sắc nét, buộc mọi người phải tập trung và hoàn thành mọi việc.

Những người có tầm nhìn mà thiếu các nhóm nghiên cứu như thế xung quanh họ thường đi vào lịch sử đơn thuần như là những chú thích. Có một cuộc tranh cãi kéo dài trong lịch sử về việc ai là người xứng đáng nhất được vinh danh là nhà phát minh ra chiếc máy vi tính điện tử kỹ thuật số: John Atanasoff, một Giáo sư làm việc gần như một mình ở bang Iowa hay nhóm nghiên cứu đứng đầu là John Mauchly và Presper Eckert ở Đại học Pennsylvania. Trong cuốn sách này, tôi sẽ dành sự tán dương nhiều hơn cho các thành viên của nhóm nghiên cứu, một phần bởi vì họ có thể tạo ra được chiếc máy của họ, ENIAC, có thể vận hành và giải quyết các vấn đề. Họ đã làm được điều đó nhờ sự giúp đỡ của rất nhiều kỹ sư và thợ máy, cộng thêm lực lượng nòng cốt là những người phụ nữ đảm nhận nhiệm vụ lập trình. Trái lại, chiếc máy của Atanasoff chưa bao giờ hoạt động đầy đủ, một phần vì không có ai giúp ông tìm ra cách làm cho ổ ghi thẻ đục lỗ hoạt động. Cuối cùng chiếc máy bị bỏ vào tầng hầm rồi sau đó bị vứt bỏ khi không ai có thể nhớ chính xác nó là cái gì.

Giống như máy vi tính, mạng ARPANET và mạng Internet cũng được phát minh bởi các nhóm nghiên cứu cộng tác với nhau. Các quyết định được đưa ra thông qua một quá trình, bắt đầu bởi một sinh viên cao học đáng mến gửi các đề xuất như “yêu cầu cho ý kiến đóng góp”. Điều đó đã dẫn đến một mạng lưới chuyển mạch gói dạng web, không có trung ương và trung tâm tại đó, quyền lực được phân bố hoàn toàn cho từng bộ phận, mỗi bộ phận có thể tạo ra và chia sẻ nội dung và truyền đi những nỗ lực cùng kiểm soát. Do đó một quá trình hợp tác sẽ tạo ra một hệ thống được thiết kế nhằm khuyến khích sự cộng tác. Internet có in dấu vân tay của những người tạo ra nó.

Mạng Internet tạo thuận lợi cho sự hợp tác không chỉ trong các nhóm mà còn giữa những đám đông không quen biết nhau. Đây là một sự cải tiến mang tính cách mạng nhất. Các mạng lưới hợp tác đã tồn tại kể từ khi người Ba Tư và người Assyrian phát minh ra các hệ thống bưu điện. Nhưng từ trước đến nay nó chưa bao giờ dễ dàng thu hút và đối chiếu những sự đóng góp của hàng ngàn hay hàng triệu những cộng tác viên vô danh như vậy. Điều này dẫn đến những hệ thống đầy sáng tạo dựa trên sự thông thái tập thể của đám đông - những xếp hạng của trang Google, các bài trên Wikipedia, trình duyệt Firefox, phần mềm GNULinux.

Có ba cách mà các nhóm nghiên cứu kết hợp với nhau trong thời đại kỹ thuật số. Cách thứ nhất là thông qua sự điều phối và ngân sách của chính phủ. Đó là cách tổ chức của các nhóm chế tạo các máy vi tính (Colossus, ENIAC) và mạng lưới đầu tiên (ARPANET). Điều này phản ánh sự đồng thuận, vốn mạnh mẽ hơn trong những năm 1950 dưới thời Tổng thống Eisenhower, rằng chính phủ nên đảm nhận các dự án như chương trình không gian và hệ thống đường cao tốc liên bang, vì nó sẽ đem lại lợi ích chung. Điều này cũng thường xảy ra trong sự kết hợp với các trường đại học và các nhà thầu tư nhân như một phần của tam giác quân đội-công nghệ-học thuật mà Vannevar Bush và những người khác từng ủng hộ. Các quan chức liên bang tài năng (không phải lúc nào cũng là mai mỉa) như Licklider, Taylor và Roberts đã giám sát các chương trình và phân bổ nguồn vốn chung.

Doanh nghiệp tư nhân là một cách khác để các nhóm nghiên cứu hợp tác được thành lập. Điều này đã xảy ra tại các trung tâm nghiên cứu của các công ty lớn như Bell Labs và Xerox PARC, và ở các công ty khởi nghiệp mới như Texas Instruments và Intel, Atari và Google, Microsoft và Apple. Yếu tố chủ chốt chính là lợi nhuận, vừa là một phần thưởng cho người chơi vừa là một cách thu hút các nhà đầu tư. Điều đó đòi hỏi một thái độ đúng đắn đối với việc sáng tạo để dẫn đến các bằng sáng chế và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Các nhà lý luận và những hacker thời kỳ kỹ thuật số thường xem nhẹ hướng đi này, nhưng một hệ thống doanh nghiệp tư nhân thưởng tiền cho các phát minh là một phần của một hệ thống dẫn đến việc phát minh đáng ngạc nhiên ra bóng bán dẫn, chip điện tử, máy vi tính, điện thoại, các thiết bị và những dịch vụ mạng.

Xuyên suốt thời kỳ lịch sử, đã xuất hiện cách thức thứ ba bên cạnh chính phủ và các doanh nghiệp tư nhân, đó là sự sáng tạo hợp tác được tổ chức: thông qua các cá nhân ngang hàng tự do chia sẻ những ý tưởng và đóng góp như một phần của một nỗ lực tự nguyện chung. Nhiều thành tựu đã tạo ra Internet và các dịch vụ của nó đã diễn ra theo cách này, và đã được học giả Harvard, Yochai Benkler, gọi là “sản xuất đồng đẳng dựa trên cộng đồng”. Internet cho phép kiểu hợp tác này được thực hiện trên một quy mô lớn hơn nhiều so với trước đây. Việc tạo nên Wikipedia và Web là những ví dụ điển hình, bên cạnh sự tạo ra phần mềm mã nguồn mở và miễn phí như Linux và GNU, OpenOffice và Firefox. Như nhà báo công nghệ Steven Johnson ghi chép: “Cấu trúc mở của họ đã cho phép những người khác xây dựng dễ dàng hơn dựa trên những ý tưởng có sẵn, như Berners-Lee xây dựng Web trên nền Internet.” Việc sản xuất dựa trên cộng đồng bởi các mạng lưới đồng đẳng này đã được tác động không phải bằng những ưu đãi tài chính mà bằng những hình thức trao thưởng và thỏa nguyện khác.

Những giá trị của việc chia sẻ dựa trên cộng đồng và của doanh nghiệp tư nhân thường mâu thuẫn với nhau, chủ yếu về mức độ mà các phát minh sẽ được bảo vệ bằng bằng sáng chế. Đám đông bình thường có gốc rễ từ đạo đức hacker bắt nguồn từ Câu lạc bộ Mô hình Công nghệ Đường sắt ở MIT và Câu lạc bộ Máy vi tính Homebrew. Steve Wozniak là một ví dụ. Ông đến các cuộc họp của Homebrew để trưng bày mạch máy vi tính do ông chế tạo và phân phát miễn phí các bản thảo để những người khác có thể sử dụng và cải tiến nó. Nhưng Steve Jobs, bạn thân cùng xóm đã cùng ông đi đến các buổi họp lại thuyết phục ông rằng họ nên từ bỏ việc chia sẻ phát minh mà thay vào đó là chế tạo và bán nó. Vì thế, Apple được thành lập và trong khoảng 40 năm tiếp theo, tập đoàn này đã đi đầu trong việc tích cực cấp bằng sáng chế và thu lợi nhuận từ những phát minh của mình. Bản năng của cả hai ông Steve đều rất có ích trong việc tạo ra thời đại kỹ thuật số. Sự sáng tạo vốn nổi bật nhất trong các lĩnh vực mà ở đó các hệ thống nguồn mở cạnh tranh với các hệ thống độc quyền.

Đôi lúc mọi người ủng hộ một trong số các phương thức sản xuất này hơn những phương thức dựa trên quan điểm tư tưởng. Họ thích vai trò của chính quyền hoặc đề cao doanh nghiệp tư nhân hay lãng mạn hóa sự chia sẻ đồng đẳng. Trong cuộc bầu cử năm 2012, Tổng thống Barack Obama đã gây ra một cuộc tranh luận khi nói với những người sở hữu doanh nghiệp rằng: “Bạn đã không lập ra doanh nghiệp đó.” Các nhà phê bình nhìn nhận đây là một sự phỉ báng đối với vai trò của doanh nghiệp tư nhân. Quan điểm của Obama là bất kỳ doanh nghiệp nào cũng được hưởng lợi từ chính phủ và sự hỗ trợ của cộng đồng dựa trên sự đồng đẳng: “Nếu bạn thành công, ai đó trong cùng nhóm đã giúp đỡ bạn. Luôn có một người thầy tuyệt vời ở đâu đó trong cuộc sống của chúng ta. Ai đó đã góp phần tạo ra một hệ thống Mỹ đáng kinh ngạc này để bạn có cơ sở phát triển. Ai đó đã đầu tư vào những con đường và những cây cầu.” Đó không phải là cách khéo léo giúp ông bác bỏ đi những ngờ vực rằng ông là một người theo chủ nghĩa xã hội lý thuyết, nhưng nó đã chỉ ra một bài học trong kinh tế học hiện đại có thể áp dụng vào sự sáng tạo trong thời đại kỹ thuật số: rằng việc kết hợp tất cả những phương thức tổ chức sản xuất này – chính phủ, thị trường, và chia sẻ ngang hàng – sẽ hiệu quả hơn là chỉ đề cao bất kỳ một phương thức nào.

Điều này không có gì là mới. Phần lớn nguồn vốn tài trợ cho Babbage là của chính phủ Anh. Họ đã rất hào phóng trong việc tài trợ các nghiên cứu để đẩy mạnh nền kinh tế và đế chế của mình. Ông tiếp nhận những ý tưởng từ công nghiệp tư nhân, đáng chú ý nhất là những tấm thẻ đục lỗ cho các máy dệt tự động đã được chế tạo bởi các công ty dệt may. Ông và các bạn mình là những nhà sáng lập ra rất nhiều câu lạc bộ đồng đẳng mới, bao gồm Liên đoàn vì Phát triển Khoa học Anh quốc, và mặc dù có vẻ như là một sự mở rộng khi xem nhóm tháng Tám như một tiền thân được ngụy trang của Câu lạc bộ Máy vi tính Homebrew, cả hai đã tồn tại để tạo thuận lợi cho sự hợp tác đồng đẳng dựa trên cộng đồng và việc chia sẻ ý tưởng.

Những nỗ lực thành công nhất trong thời đại kỹ thuật số thuộc về những nhà lãnh đạo thúc đẩy sự hợp tác đồng thời cũng đưa ra tầm nhìn rõ ràng. Những điều này thường được coi là dấu hiệu của sự mâu thuẫn: một nhà lãnh đạo hoặc rất toàn diện hoặc là một người hão huyền sôi nổi. Nhưng, những nhà lãnh đạo tốt nhất sở hữu cả hai đặc tính trên. Robert Noyce là một ví dụ điển hình. Ông và Gordon Moore đã đưa Intel tiến lên phía trước dựa trên tầm nhìn sâu sắc về nơi công nghệ chất bán dẫn sẽ hướng tới đồng thời cả hai người họ đều hết sức bình đẳng và không độc đoán. Thậm chí Steve Jobs và Bill Gates với tất cả sự mạnh mẽ gai góc đã biết cách tạo dựng các nhóm nghiên cứu mạnh quanh mình và thúc đẩy sự trung thành.

Những cá nhân xuất sắc nhưng không có khả năng cộng tác thường thất bại. Shockley Semiconductor đã tan rã. Tương tự như vậy, các nhóm cộng tác mà thiếu đi những người có tầm nhìn bướng bỉnh và đam mê cũng sẽ thất bại. Sau khi phát minh ra bóng bán dẫn, Bell Labs trở nên lao đao. Sau khi Jobs bị đuổi vào năm 1985, Apple cũng rơi vào tình trạng tương tự.

Phần lớn các nhà phát minh và doanh nhân thành đạt trong cuốn sách này đều có một điểm chung: họ đều là những người làm ra sản phẩm. Điều họ rất quan tâm và hiểu sâu sắc là kỹ thuật và thiết kế. Họ không chỉ đơn thuần là những nhà tiếp thị hay bán hàng hay tài chính; khi những người này quản lý các công ty, thường có hại cho sự liên tục sáng tạo. Jobs cho biết: “Khi những người bán hàng quản lý công ty thì những người làm ra sản phẩm không được trọng dụng và rất nhiều người trong số họ bị sa thải.” Larry Page cũng có cảm nhận tương tự: “Những nhà lãnh đạo tốt nhất là những người có sự hiểu biết sâu rộng nhất về kỹ thuật và thiết kế sản phẩm.” [3]

Một bài học khác trong thời đại kỹ thuật số cũng lâu đời như Aristotle: “Con người là một động vật xã hội.” Điều gì khác có thể lý giải CB và các radio nghiệp dư hay thế hệ sau của chúng như WhatsApp và Twitter? Hầu như mỗi công cụ kỹ thuật số dù được thiết kế cho nó hay không đều được con người trưng dụng cho một mục đích xã hội: thiết lập các cộng đồng, tạo thuận lợi cho việc giao tiếp, hợp tác trong các dự án và cho phép kết nối xã hội. Thậm chí máy vi tính cá nhân, ban đầu được tạo ra như một công cụ cho sự sáng tạo cá nhân, đã không thể không dẫn đến sự phát triển của modem, các dịch vụ trực tuyến và cuối cùng là Facebook, Flickr và Foursquare.

Trái lại, máy vi tính không phải là những động vật xã hội. Chúng không tự nguyện tham gia Facebook hay tìm kiếm bạn bè vì lợi ích của chúng. Khi Alan Turing khẳng định một ngày nào đó máy vi tính sẽ hành động như con người, những nhà phê bình đã phản đối rằng máy vi tính sẽ không bao giờ có thể thể hiện cảm xúc hay khao khát sự thân thiết. Để chiều theo Turing, có lẽ chúng ta phải lập trình một máy vi tính có thể giả bộ tình cảm và tìm kiếm sự thân thiết như con người đôi lúc vẫn làm. Nhưng Turing, hơn bất kỳ ai khác, có thể nhận ra sự khác biệt.

Theo như phần thứ hai trong câu nói của Aristotle, bản chất không xã hội của máy vi tính giả thiết chúng “hoặc là quái vật, hoặc là thần linh”. Trên thực tế, máy vi tính chẳng là cái nào trong hai cái trên. Bất chấp tất cả mọi tuyên bố của các kỹ sư chuyên về trí tuệ nhân tạo và các nhà xã hội học Internet, các công cụ kỹ thuật số không có tính cách, mục đích hay khát vọng. Chúng là những gì chúng ta tạo nên.

Bài học vĩnh cửu của Ada: Nền khoa học nên thơ

Câu chuyện đó dẫn đến một bài học cuối cùng, bài học này sẽ đưa chúng ta trở lại với Ada Lovelace. Như bà đã chỉ ra, trong mối cộng sinh với máy móc, con người đã mang lại một yếu tố rất quan trọng cho quan hệ cộng tác này: sự sáng tạo. Lịch sử của thời đại kỹ thuật số – từ Bush đến Licklider đến Engelbart rồi đến Jobs, từ SAGE đến Google đến Wikipedia rồi Watson – đã củng cố ý tưởng này. Và chừng nào chúng ta vẫn còn là một loài sáng tạo, thì dường như điều đó vẫn đúng. John Kelly, Giám đốc Nghiên cứu của IBM nói: “Máy móc sẽ lý trí và độc lập hơn. Mọi người sẽ đưa ra đánh giá, trực giác, sự đồng cảm, một phạm vi đạo đức và sự sáng tạo nhân tính.”

Con người có thể vẫn có liên quan trong một thời đại của tin học nhận thức bởi vì chúng ta có thể suy nghĩ khác nhau, một thứ mà hầu như theo định nghĩa thì một thuật toán không thể làm chủ. Chúng ta sở hữu một trí tưởng tượng, điều mà như Ada nói, “kết nối các sự vật, sự kiện, ý tưởng, quan niệm lại với nhau trong những kết hợp mới, độc đáo, bất tận, không ngừng thay đổi”. Chúng ta nhận biết các hình mẫu và đánh giá cao vẻ đẹp của chúng. Chúng ta đưa thông tin vào những câu chuyện kể. Chúng ta đang kể chuyện giống như các động vật xã hội.

Sự sáng tạo của con người liên quan đến các giá trị, ý định, phán đoán thẩm mĩ, cảm xúc, ý thức cá nhân, và một ý thức đạo đức. Đây là những gì nghệ thuật và nhân văn dạy chúng ta – và tại sao những lĩnh vực đó có giá trị như một phần của giáo dục cũng như khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học. Nếu con người muốn giữ vững vị trí của mình trong mối cộng sinh con người-máy vi tính, nếu chúng ta muốn duy trì một vai trò như là những đối tác sáng tạo của máy móc, thì chúng ta phải tiếp tục nuôi dưỡng các suối nguồn của trí tưởng tượng, tính độc đáo và tính nhân văn. Đó là những gì chúng ta mang đến cuộc chơi.

Trong các buổi ra mắt sản phẩm của mình, Steve Jobs thường tóm lại với một trang trình chiếu, được chiếu lên màn hình phía sau ông, về những dấu hiệu đường phố thể hiện sự giao thoa giữa Nghệ thuật Tự do và Công nghệ. Trong lần diễn thuyết cuối cùng của ông vào năm 2011, về chiếc iPad 2, ông đã đứng trước hình ảnh đó và tuyên bố: “Trong DNA của Apple, chỉ có công nghệ không thì không đủ – phải là thứ công nghệ đã kết hôn với nghệ thuật tự do, kết hôn với khoa học nhân văn, điều đó mang lại cho chúng ta một kết quả khiến tim của chúng ta nhảy múa.” Đó là những gì đã khiến ông trở thành nhà phát minh công nghệ sáng tạo nhất trong thời đại của chúng ta.

Tuy nhiên, điều tương phản với bài hát ca tụng khoa học nhân văn cũng đúng. Những người yêu thích nghệ thuật và khoa học nhân văn nên nỗ lực để đánh giá vẻ đẹp của toán học và vật lý, giống như Ada đã làm. Nếu không, họ sẽ trở thành những kẻ ngoài cuộc bị bỏ lại tại giao điểm của nghệ thuật và khoa học, nơi xuất hiện phần lớn các sáng tạo của thời đại kỹ thuật số. Họ sẽ nhường lại quyền kiểm soát phần lãnh thổ đó cho các kỹ sư.

Nhiều người tán dương nghệ thuật và khoa học nhân văn, nhiệt liệt tán thành các cống hiến cho tầm quan trọng của họ trong các trường học của chúng ta, sẽ không hề xấu hổ mà tuyên bố (và đôi khi thậm chí còn nói đùa) rằng họ không hiểu về toán học hay vật lý. Họ ca ngợi các lợi ích của việc học tiếng Latin, nhưng họ lại mù tịt về cách viết một thuật toán hay phân biệt ngôn ngữ lập trình BASIC với C++, Python với Pascal. Họ coi những người không phân biệt được Hamlet và Macbeth là những kẻ thô lỗ, nhưng họ lại cũng vui vẻ thừa nhận rằng họ không biết sự khác biệt giữa một gen và một nhiễm sắc thể, hoặc một bóng bán dẫn và một tụ điện, hoặc một phương trình tích phân và một phương trình vi phân. Những khái niệm này có thể trông hơi phức tạp. Đúng thế, nhưng Hamlet cũng vậy. Và cũng giống như Hamlet, mỗi một khái niệm này đều mang một vẻ đẹp. Giống như một phương trình toán học thanh lịch, chúng là biểu hiện của vẻ huy hoàng của vũ trụ.

C. P. Snow đã đúng về sự cần thiết phải tôn trọng cả “hai nền văn hóa”, khoa học và nhân văn. Nhưng hiện tại, quan trọng hơn cả là hiểu được chúng giao thoa như thế nào. Những người đã góp phần lãnh đạo cuộc cách mạng công nghệ là những người thừa hưởng truyền thống của Ada, những con người có thể kết hợp khoa học tự nhiên và khoa học nhân văn. Năng khiếu thi ca đến từ cha và năng khiếu toán học đến từ mẹ, chúng đã truyền cho bà tình yêu về thứ được gọi là “nền khoa học nên thơ”. Cha của bà ủng hộ những người chống đối cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật, những người đập vỡ các máy dệt cơ khí, nhưng Ada lại yêu cách mà các tấm thẻ đục lỗ chỉ dẫn cho những chiếc máy dệt dệt nên những mẫu dệt đẹp mắt, và bà hình dung cách kết hợp kỳ diệu của nghệ thuật và công nghệ có thể được biểu hiện trong máy vi tính.

Giai đoạn tiếp theo của cuộc cách mạng kỹ thuật số sẽ mang lại nhiều hơn những phương pháp mới để kết hợp công nghệ với các ngành công nghiệp sáng tạo, chẳng hạn như các phương tiện truyền thông, thời trang, âm nhạc, giải trí, giáo dục, văn học và nghệ thuật. Phần lớn các vòng đầu tiên của sự đổi mới đều liên quan đến việc rót rượu cũ – những quyển sách, báo, những mẩu ý kiến, các tạp chí, các bài hát, các chương trình truyền hình, các bộ phim – vào những chiếc “bình kỹ thuật số” mới. Nhưng các nền tảng, dịch vụ và các mạng xã hội mới đang ngày càng tạo điều kiện cho trí tưởng tượng cá nhân và việc sáng tạo tập thể. Những trò chơi nhập vai và tương tác được sáp nhập với các hình thức hợp tác kể chuyện và thực tế tăng cường. Sự tương tác giữa công nghệ và nghệ thuật này cuối cùng sẽ dẫn đến những hình thức hoàn toàn mới của sự biểu đạt và các định dạng của truyền thông.

Công cuộc cách tân đến từ những người có thể liên kết cái đẹp và kỹ thuật, khoa học nhân văn và công nghệ, thơ ca và các bộ xử lý. Nói cách khác, nó đến từ những người thừa kế tinh thần của Ada Lovelace, những nhà sáng tạo có thể ảnh hưởng đến điểm giao thoa của nghệ thuật với khoa học và có một trực giác nổi loạn về điều kỳ diệu sẽ khai mở vẻ đẹp của cả hai.

❀ ❀ ❀

[1] Tác giả chơi chữ, theo câu “Elementary, my dear Watson” (Đó là điều căn bản, Watson thân mến của tôi ạ) được cho là Sherlock Holmes thường dùng để trả lời thắc mắc của bác sĩ Watson. Thực ra câu này chỉ xuất hiện trong các phiên bản phim chứ không hề xuất hiện trong nguyên tác.

[2] Hay được gán nhầm cho Thomas Edison, dù không hề có bằng chứng nào về việc ông đã từng nói câu này. Thường được Steve Case sử dụng.

[3] Phỏng vấn của tác giả với Larry Page. Câu trích dẫn của Steve Jobs được lấy từ cuộc phỏng vấn của tôi với anh ấy cho cuốn sách trước.