TED2017
Stuart Russell: 3 principles for creating safer AI
Stuart Russell: AI sẽ giúp chúng ta tốt hơn như thế nào
Filmed:
Readability: 3.9
1,465,832 views
Làm sao để chúng ta khai thác sức mạnh của siêu trí tuệ nhân tạo cũng như đề phòng thảm họa bị robot chiếm quyền? Với việc chúng ta ngày càng tiến gần tới lúc tạo ra máy tính biết tất cả mọi thứ, nhà tiên phong trong AI Stuart Russell đang làm việc trên một vấn đề khác: robot với sự không chắc chắn. Hãy nghe tầm nhìn của ông ấy về những AI hòa hợp với con người, có thể giải quyết các vấn đề với ý nghĩa thông thường, lòng vị tha và các giá trị khác của con người.
Stuart Russell - AI expert
Stuart Russell wrote the standard text on AI; now he thinks deeply on AI's future -- and the future of us humans, too. Full bio
Stuart Russell wrote the standard text on AI; now he thinks deeply on AI's future -- and the future of us humans, too. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Đây là Lee Sedol.
00:12
This is Lee Sedol.
0
712
1552
Lee Sedol là một trong những kì thủ cờ vây
giỏi nhất thế giới,
giỏi nhất thế giới,
00:14
Lee Sedol is one of the world's
greatest Go players,
greatest Go players,
1
2288
3997
cậu ấy đang có thứ mà các bạn của tôi
ở thung lũng Silicon gọi là
ở thung lũng Silicon gọi là
00:18
and he's having what my friends
in Silicon Valley call
in Silicon Valley call
2
6309
2885
00:21
a "Holy Cow" moment --
3
9218
1510
khoảnh khắc "Ôi Chúa ơi" --
(Cười)
00:22
(Laughter)
4
10752
1073
00:23
a moment where we realize
5
11849
2188
khoảnh khắc khi chúng ta nhận ra rằng
00:26
that AI is actually progressing
a lot faster than we expected.
a lot faster than we expected.
6
14061
3296
AI (trí tuệ nhân tạo) đã xử lí
nhanh hơn nhiều so với chúng ta mong đợi.
nhanh hơn nhiều so với chúng ta mong đợi.
00:30
So humans have lost on the Go board.
What about the real world?
What about the real world?
7
18154
3047
Vậy con người đã thua trên bàn cờ vây.
Thế còn trong thế giới thực?
Thế còn trong thế giới thực?
00:33
Well, the real world is much bigger,
8
21225
2100
Thế giới thực lớn hơn,
00:35
much more complicated than the Go board.
9
23349
2249
phức tạp hơn nhiều so với cờ vây.
00:37
It's a lot less visible,
10
25622
1819
Nó không dễ nhận thấy,
00:39
but it's still a decision problem.
11
27465
2038
nhưng nó vẫn là một vấn đề
mang tính chọn lựa.
mang tính chọn lựa.
00:42
And if we think about some
of the technologies
of the technologies
12
30948
2321
Và nếu chúng ta nghĩ về một số công nghệ
00:45
that are coming down the pike ...
13
33293
1749
đang được chú ý đến...
00:47
Noriko [Arai] mentioned that reading
is not yet happening in machines,
is not yet happening in machines,
14
35738
4335
Noriko [Arai] từng khẳng định
máy móc vẫn chưa thể đọc,
máy móc vẫn chưa thể đọc,
00:52
at least with understanding.
15
40097
1500
ít nhất là với sự thấu hiểu.
00:53
But that will happen,
16
41621
1536
Nhưng điều đó sẽ xảy ra,
00:55
and when that happens,
17
43181
1771
và khi điều đó xảy ra,
00:56
very soon afterwards,
18
44976
1187
rất nhanh sau đó,
00:58
machines will have read everything
that the human race has ever written.
that the human race has ever written.
19
46187
4572
máy móc sẽ đọc hết
những thứ mà loài người đã viết.
những thứ mà loài người đã viết.
01:03
And that will enable machines,
20
51850
2030
Và điều đấy sẽ cho phép máy móc,
01:05
along with the ability to look
further ahead than humans can,
further ahead than humans can,
21
53904
2920
cùng với khả năng dự đoán
xa hơn con người,
xa hơn con người,
01:08
as we've already seen in Go,
22
56848
1680
như chúng ta đã thấy trong cờ vây,
01:10
if they also have access
to more information,
to more information,
23
58552
2164
nếu chúng cũng có thể tiếp cận
nhiều thông tin hơn,
nhiều thông tin hơn,
01:12
they'll be able to make better decisions
in the real world than we can.
in the real world than we can.
24
60740
4268
chúng sẽ có thể đưa ra những quyết định
tốt hơn chúng ta trong thế giới thực.
tốt hơn chúng ta trong thế giới thực.
01:18
So is that a good thing?
25
66792
1606
Vậy đó có phải là điều tốt?
01:21
Well, I hope so.
26
69898
2232
Tôi hi vọng vậy.
01:26
Our entire civilization,
everything that we value,
everything that we value,
27
74694
3255
Toàn bộ nền văn minh của loài người,
tất cả những thứ chúng ta coi trọng,
tất cả những thứ chúng ta coi trọng,
01:29
is based on our intelligence.
28
77973
2068
đều dựa trên trí tuệ của chúng ta.
01:32
And if we had access
to a lot more intelligence,
to a lot more intelligence,
29
80065
3694
Và nếu chúng ta có thể sở hữu
nhiều trí tuệ hơn,
nhiều trí tuệ hơn,
01:35
then there's really no limit
to what the human race can do.
to what the human race can do.
30
83783
3302
những thứ con người có thể làm
sẽ không có giới hạn.
sẽ không có giới hạn.
01:40
And I think this could be,
as some people have described it,
as some people have described it,
31
88665
3325
Và tôi nghĩ đây có thể là,
như nhiều người đã miêu tả nó,
như nhiều người đã miêu tả nó,
sự kiện lớn nhất trong lịch sử nhân loại.
01:44
the biggest event in human history.
32
92014
2016
[Chào mừng tới UTOPIA
Hãy tận hưởng hành trình của bạn]
Hãy tận hưởng hành trình của bạn]
01:48
So why are people saying things like this,
33
96665
2829
Vậy tại sao mọi người lại nói
những điều như thế này,
những điều như thế này,
01:51
that AI might spell the end
of the human race?
of the human race?
34
99518
2876
AI có thể là sự chấm dứt của loài người?
01:55
Is this a new thing?
35
103438
1659
Đây có phải là một điều mới mẻ?
01:57
Is it just Elon Musk and Bill Gates
and Stephen Hawking?
and Stephen Hawking?
36
105121
4110
Phải chăng chỉ có
Elon Musk, Bill Gates và Stephen Hawking?
Elon Musk, Bill Gates và Stephen Hawking?
02:01
Actually, no. This idea
has been around for a while.
has been around for a while.
37
109953
3262
Thực ra là không.
Ý tưởng này đã có trước đây.
02:05
Here's a quotation:
38
113239
1962
Đây là một trích dẫn:
02:07
"Even if we could keep the machines
in a subservient position,
in a subservient position,
39
115225
4350
"Ngay cả khi chúng ta có thể giữ
máy móc như một công cụ,
máy móc như một công cụ,
02:11
for instance, by turning off the power
at strategic moments" --
at strategic moments" --
40
119599
2984
chẳng hạn như, bằng cách tắt nguồn
khi chúng ta muốn"--
khi chúng ta muốn"--
02:14
and I'll come back to that
"turning off the power" idea later on --
"turning off the power" idea later on --
41
122607
3237
và tôi sẽ quay lại
với khái niệm "tắt nguồn" sau --
với khái niệm "tắt nguồn" sau --
chúng ta vẫn nên cảm thấy khiêm tốn hơn.
02:17
"we should, as a species,
feel greatly humbled."
feel greatly humbled."
42
125868
2804
02:22
So who said this?
This is Alan Turing in 1951.
This is Alan Turing in 1951.
43
130177
3448
Vậy ai đã nói điều này?
Chính là Alan Turing vào năm 1951.
Alan Turing, như bạn đã biết,
là cha đẻ của khoa học máy tính,
là cha đẻ của khoa học máy tính,
02:26
Alan Turing, as you know,
is the father of computer science
is the father of computer science
44
134300
2763
02:29
and in many ways,
the father of AI as well.
the father of AI as well.
45
137087
3048
và theo nhiều cách,
ông cũng là cha đẻ của AI.
ông cũng là cha đẻ của AI.
02:33
So if we think about this problem,
46
141239
1882
Nếu chúng ta nghĩ về vấn đề này,
02:35
the problem of creating something
more intelligent than your own species,
more intelligent than your own species,
47
143145
3787
tạo nên một loài
thông minh hơn loài của chính bạn,
thông minh hơn loài của chính bạn,
02:38
we might call this "the gorilla problem,"
48
146956
2622
có thể gọi nó là "vấn đề gorilla,"
02:42
because gorillas' ancestors did this
a few million years ago,
a few million years ago,
49
150345
3750
bởi vì tổ tiên gorilla
đã làm việc này từ hàng triệu năm trước,
đã làm việc này từ hàng triệu năm trước,
02:46
and now we can ask the gorillas:
50
154119
1745
và bây giờ chúng ta có thể hỏi chúng:
Đây có phải là một ý tưởng hay?
02:48
Was this a good idea?
51
156752
1160
Và chúng đang có một buổi họp để thảo luận
xem đây có phải là một ý tưởng hay,
xem đây có phải là một ý tưởng hay,
02:49
So here they are having a meeting
to discuss whether it was a good idea,
to discuss whether it was a good idea,
52
157936
3530
02:53
and after a little while,
they conclude, no,
they conclude, no,
53
161490
3346
và sau một khoảng thời gian,
chúng kết luận: Không,
chúng kết luận: Không,
đó là một ý tưởng tồi tệ.
02:56
this was a terrible idea.
54
164860
1345
02:58
Our species is in dire straits.
55
166229
1782
Chúng ta đang ở trong
hoàn cảnh rất khó khăn.
hoàn cảnh rất khó khăn.
Thậm chí, bạn có thể nhìn thấy
nỗi buồn hiện hữu trong mắt chúng.
nỗi buồn hiện hữu trong mắt chúng.
03:00
In fact, you can see the existential
sadness in their eyes.
sadness in their eyes.
56
168538
4263
03:04
(Laughter)
57
172825
1640
(Cười)
Vậy cảm giác bất an rằng
03:06
So this queasy feeling that making
something smarter than your own species
something smarter than your own species
58
174489
4840
tạo ra một loài thông minh hơn
chính loài của chúng ta
chính loài của chúng ta
có thể không phải là một ý kiến hay --
03:11
is maybe not a good idea --
59
179353
2365
Chúng ta có thể làm gì nó?
03:14
what can we do about that?
60
182488
1491
03:16
Well, really nothing,
except stop doing AI,
except stop doing AI,
61
184003
4767
Thực sự là không gì cả,
trừ việc ngừng tạo ra AI,
03:20
and because of all
the benefits that I mentioned
the benefits that I mentioned
62
188794
2510
và bởi vì những lợi ích
mà tôi vừa kể ra
mà tôi vừa kể ra
cũng như tôi là một nhà nghiên cứu về AI,
03:23
and because I'm an AI researcher,
63
191328
1716
03:25
I'm not having that.
64
193068
1791
tôi sẽ không làm như thế.
Tôi vẫn muốn tiếp tục làm về AI.
03:27
I actually want to be able
to keep doing AI.
to keep doing AI.
65
195283
2468
Chúng ta cần phải
cụ thể hóa vấn đề hơn một chút.
cụ thể hóa vấn đề hơn một chút.
03:30
So we actually need to nail down
the problem a bit more.
the problem a bit more.
66
198615
2678
Chính xác thì đâu mới là vấn đề?
03:33
What exactly is the problem?
67
201317
1371
03:34
Why is better AI possibly a catastrophe?
68
202712
3246
Vì sao AI tốt hơn lại có thể
đem lại nhiều tai họa?
đem lại nhiều tai họa?
Đây là một câu trích dẫn khác:
03:39
So here's another quotation:
69
207398
1498
03:41
"We had better be quite sure
that the purpose put into the machine
that the purpose put into the machine
70
209935
3335
"Chúng ta nên đảm bảo rằng
mục đích mà chúng ta đưa vào máy móc
mục đích mà chúng ta đưa vào máy móc
là mục đích mà chúng ta
thực sự mong muốn."
thực sự mong muốn."
03:45
is the purpose which we really desire."
71
213294
2298
Đây là câu nói
của Norbert Wiener năm 1960,
của Norbert Wiener năm 1960,
03:48
This was said by Norbert Wiener in 1960,
72
216282
3498
không lâu sau khi ông ấy được xem
03:51
shortly after he watched
one of the very early learning systems
one of the very early learning systems
73
219804
4002
một trong những hệ thống
học tập thời đầu
học tập thời đầu
03:55
learn to play checkers
better than its creator.
better than its creator.
74
223830
2583
học cách chơi cờ Đam
giỏi hơn người tạo ra nó.
giỏi hơn người tạo ra nó.
Nhưng điều tương tự cũng đã được nói
04:00
But this could equally have been said
75
228602
2683
04:03
by King Midas.
76
231309
1167
bởi vua Midas.
Vua Midas đã từng bảo:
04:05
King Midas said, "I want everything
I touch to turn to gold,"
I touch to turn to gold,"
77
233083
3134
"Tôi muốn mọi thứ tôi chạm vào
trở thành vàng."
trở thành vàng."
04:08
and he got exactly what he asked for.
78
236241
2473
và ông ấy đã có chính xác
những gì ông muốn.
những gì ông muốn.
Đấy là mục đích
mà ông đã đưa vào máy móc,
mà ông đã đưa vào máy móc,
04:10
That was the purpose
that he put into the machine,
that he put into the machine,
79
238738
2751
04:13
so to speak,
80
241513
1450
như đã nói,
sau đó thì đồ ăn, thức uống
và người thân của ông đều biến thành vàng
và người thân của ông đều biến thành vàng
04:14
and then his food and his drink
and his relatives turned to gold
and his relatives turned to gold
81
242987
3444
và ông đã qua đời
trong đau khổ và đói kém.
trong đau khổ và đói kém.
04:18
and he died in misery and starvation.
82
246455
2281
Vậy nên chúng ta gọi đây là
"vấn đề Vua Midas"
"vấn đề Vua Midas"
04:22
So we'll call this
"the King Midas problem"
"the King Midas problem"
83
250444
2341
khi chúng ta đưa ra một mục tiêu
không trùng khớp với thứ chúng ta muốn.
không trùng khớp với thứ chúng ta muốn.
04:24
of stating an objective
which is not, in fact,
which is not, in fact,
84
252809
3305
04:28
truly aligned with what we want.
85
256138
2413
Hiện tại, chúng ta gọi đó là
"vấn đề trùng khớp giá trị."
"vấn đề trùng khớp giá trị."
04:30
In modern terms, we call this
"the value alignment problem."
"the value alignment problem."
86
258575
3253
Tuy nhiên xác định sai mục tiêu
không phải là vấn đề duy nhất.
không phải là vấn đề duy nhất.
04:37
Putting in the wrong objective
is not the only part of the problem.
is not the only part of the problem.
87
265047
3485
Còn một phần nữa.
04:40
There's another part.
88
268556
1152
Nếu chúng ta đưa mục đích vào một cỗ máy,
04:42
If you put an objective into a machine,
89
270160
1943
04:44
even something as simple as,
"Fetch the coffee,"
"Fetch the coffee,"
90
272127
2448
kể cả một thứ đơn giản
như "đi lấy cà phê,"
như "đi lấy cà phê,"
cỗ máy tự nói với chính nó,
04:47
the machine says to itself,
91
275908
1841
04:50
"Well, how might I fail
to fetch the coffee?
to fetch the coffee?
92
278733
2623
"Ừm, điều gì có thể
làm việc đi lấy cà phê thất bại?"
làm việc đi lấy cà phê thất bại?"
04:53
Someone might switch me off.
93
281380
1580
Như ai đó có thể sẽ tắt tôi đi.
04:55
OK, I have to take steps to prevent that.
94
283645
2387
Ok, tôi phải ngăn chặn việc đó.
04:58
I will disable my 'off' switch.
95
286056
1906
Tôi sẽ vô hiệu hóa nút 'tắt' của tôi.
Tôi sẽ làm mọi thứ để bảo vệ bản thân
05:00
I will do anything to defend myself
against interference
against interference
96
288534
2959
khỏi các thứ cản trở tôi
đạt được mục đích đã được giao."
đạt được mục đích đã được giao."
05:03
with this objective
that I have been given."
that I have been given."
97
291517
2629
05:06
So this single-minded pursuit
98
294170
2012
Vậy sự chuyên tâm theo đuổi này
theo một cách rất phòng ngự
đối với mục tiêu mà, thật ra,
đối với mục tiêu mà, thật ra,
05:09
in a very defensive mode
of an objective that is, in fact,
of an objective that is, in fact,
99
297213
2945
không tương ứng với
mục đích chính của loài người --
mục đích chính của loài người --
05:12
not aligned with the true objectives
of the human race --
of the human race --
100
300182
2814
05:16
that's the problem that we face.
101
304122
1862
đó là vấn đề mà chúng ta phải đối mặt.
Và thực ra, đây là bài học đáng giá
được rút ra từ bài nói này.
được rút ra từ bài nói này.
05:19
And in fact, that's the high-value
takeaway from this talk.
takeaway from this talk.
102
307007
4767
Nếu bạn muốn nhớ một điều,
05:23
If you want to remember one thing,
103
311798
2055
05:25
it's that you can't fetch
the coffee if you're dead.
the coffee if you're dead.
104
313877
2675
đó là bạn sẽ không thể
lấy được cà phê nếu bạn chết.
lấy được cà phê nếu bạn chết.
(Cười)
05:28
(Laughter)
105
316576
1061
05:29
It's very simple. Just remember that.
Repeat it to yourself three times a day.
Repeat it to yourself three times a day.
106
317661
3829
Nó rất đơn giản, hãy nhớ nó.
Nhắc lại cho bản thân nghe 3 lần mỗi ngày.
05:33
(Laughter)
107
321514
1821
(Cười)
05:35
And in fact, this is exactly the plot
108
323359
2754
Và thực ra, đây chính là nội dung
trong phim "2001: [A Space Odyssey]"
05:38
of "2001: [A Space Odyssey]"
109
326137
2648
HAL có một mục tiêu, một nhiệm vụ,
05:41
HAL has an objective, a mission,
110
329226
2090
không trùng với mục tiêu của loài người,
05:43
which is not aligned
with the objectives of the humans,
with the objectives of the humans,
111
331340
3732
05:47
and that leads to this conflict.
112
335096
1810
và nó dẫn tới sự mâu thuẫn này.
05:49
Now fortunately, HAL
is not superintelligent.
is not superintelligent.
113
337494
2969
Nhưng may mắn là Hal không phải
một cỗ máy siêu trí tuệ.
một cỗ máy siêu trí tuệ.
05:52
He's pretty smart,
but eventually Dave outwits him
but eventually Dave outwits him
114
340487
3587
Nó khá thông minh,
nhưng cuối cùng Dave đã khuất phục được
05:56
and manages to switch him off.
115
344098
1849
và đã tắt nguồn nó thành công.
06:01
But we might not be so lucky.
116
349828
1619
Nhưng có thể chúng ta sẽ
không may mắn như thế.
không may mắn như thế.
[Xin lỗi Dave. Tôi e rằng
tôi không thể làm điều đó được.]
tôi không thể làm điều đó được.]
Vậy chúng ta sẽ phải làm gì?
06:08
So what are we going to do?
117
356193
1592
[AI hợp tác được với con người]
06:12
I'm trying to redefine AI
118
360371
2601
Tôi đang cố định nghĩa lại về AI
06:14
to get away from this classical notion
119
362996
2061
để thoát khỏi định nghĩa truyền thống
06:17
of machines that intelligently
pursue objectives.
pursue objectives.
120
365081
4567
là máy móc mà theo đuổi
mục tiêu một cách thông minh.
mục tiêu một cách thông minh.
06:22
There are three principles involved.
121
370712
1798
Nó bao gồm ba nguyên tắc.
Thứ nhất,
06:24
The first one is a principle
of altruism, if you like,
of altruism, if you like,
122
372534
3289
đó là nguyên tắc về
lòng vị tha, nếu bạn thích,
lòng vị tha, nếu bạn thích,
06:27
that the robot's only objective
123
375847
3262
mục tiêu duy nhất của robot là
06:31
is to maximize the realization
of human objectives,
of human objectives,
124
379133
4246
hiện thực hóa tối đa
mục tiêu của con người,
mục tiêu của con người,
06:35
of human values.
125
383403
1390
các giá trị của con người.
06:36
And by values here I don't mean
touchy-feely, goody-goody values.
touchy-feely, goody-goody values.
126
384817
3330
Và giá trị ở đây tôi muốn nói không phải
sự nhạy cảm hay đạo đức giả.
sự nhạy cảm hay đạo đức giả.
06:40
I just mean whatever it is
that the human would prefer
that the human would prefer
127
388171
3787
Ý tôi là bất kể thứ gì mà con người muốn
cuộc sống của họ trở nên giống thế.
cuộc sống của họ trở nên giống thế.
06:43
their life to be like.
128
391982
1343
Và thực ra thì điều này
đã vi phạm luật của Asimov
đã vi phạm luật của Asimov
06:47
And so this actually violates Asimov's law
129
395364
2309
đó là robot phải tự bảo vệ
sự tồn tại của nó.
sự tồn tại của nó.
06:49
that the robot has to protect
its own existence.
its own existence.
130
397697
2329
06:52
It has no interest in preserving
its existence whatsoever.
its existence whatsoever.
131
400050
3723
Nó không hứng thú duy trì
sự tồn tại của mình bất kể thế nào.
sự tồn tại của mình bất kể thế nào.
06:57
The second law is a law
of humility, if you like.
of humility, if you like.
132
405420
3768
Luật thứ hai đó là luật về
sự khiêm tốn, nếu bạn thích.
sự khiêm tốn, nếu bạn thích.
07:01
And this turns out to be really
important to make robots safe.
important to make robots safe.
133
409974
3743
Và điều này thật ra rất quan trọng để
robot trở nên an toàn.
robot trở nên an toàn.
07:05
It says that the robot does not know
134
413741
3142
Nó nói rằng robot không hề biết
07:08
what those human values are,
135
416907
2028
những giá trị của con người là gì,
07:10
so it has to maximize them,
but it doesn't know what they are.
but it doesn't know what they are.
136
418959
3178
nên nó phải tối ưu hóa chúng,
nhưng không biết chúng là gì.
nhưng không biết chúng là gì.
07:15
And that avoids this problem
of single-minded pursuit
of single-minded pursuit
137
423254
2626
Do đó tránh khỏi rắc rối từ sự chuyên tâm
theo đuổi mục đích.
theo đuổi mục đích.
07:17
of an objective.
138
425904
1212
Sự không chắc chắn này
hóa ra lại rất quan trọng.
hóa ra lại rất quan trọng.
07:19
This uncertainty turns out to be crucial.
139
427140
2172
Bây giờ, để trở nên có ích cho chúng ta,
07:21
Now, in order to be useful to us,
140
429726
1639
07:23
it has to have some idea of what we want.
141
431389
2731
nó phải có một chút ý tưởng về thứ
mà chúng ta muốn.
mà chúng ta muốn.
07:27
It obtains that information primarily
by observation of human choices,
by observation of human choices,
142
435223
5427
Nó thu nhận các thông tin này chủ yếu
bằng việc quan sát con người lựa chọn,
bằng việc quan sát con người lựa chọn,
07:32
so our own choices reveal information
143
440674
2801
vậy lựa chọn của chúng ta sẽ
hé lộ thông tin
hé lộ thông tin
07:35
about what it is that we prefer
our lives to be like.
our lives to be like.
144
443499
3300
về những thứ mà chúng ta muốn
cuộc sống của mình trở nên như vậy.
cuộc sống của mình trở nên như vậy.
07:40
So those are the three principles.
145
448632
1683
Vậy đó là ba nguyên tắc.
Hãy xem ta áp dụng chúng vào
câu hỏi này như thế nào:
câu hỏi này như thế nào:
07:42
Let's see how that applies
to this question of:
to this question of:
146
450339
2318
"Bạn có thể tắt nguồn chiếc máy không?"
như Turing đã đưa ra.
như Turing đã đưa ra.
07:44
"Can you switch the machine off?"
as Turing suggested.
as Turing suggested.
147
452681
2789
[Vấn đề tắt nguồn]
07:49
So here's a PR2 robot.
148
457073
2120
Đây là robot PR2.
Một cái ở phòng nghiên cứu chúng tôi có,
07:51
This is one that we have in our lab,
149
459217
1821
07:53
and it has a big red "off" switch
right on the back.
right on the back.
150
461062
2903
và nó có một nút "tắt" lớn đỏ ở sau lưng.
07:56
The question is: Is it
going to let you switch it off?
going to let you switch it off?
151
464541
2615
Câu hỏi là:
Nó có để cho bạn tắt nó đi không?
Nó có để cho bạn tắt nó đi không?
Giả sử ta làm theo cách truyền thống,
07:59
If we do it the classical way,
152
467180
1465
đưa cho nó mục tiêu là "Đi lấy cà phê",
08:00
we give it the objective of, "Fetch
the coffee, I must fetch the coffee,
the coffee, I must fetch the coffee,
153
468669
3482
"Tôi phải đi lấy cà phê",
08:04
I can't fetch the coffee if I'm dead,"
154
472175
2580
"Tôi không thể lấy cà phê nếu tôi chết",
08:06
so obviously the PR2
has been listening to my talk,
has been listening to my talk,
155
474779
3341
vậy rõ ràng PR2 đã nghe bài nói của tôi,
08:10
and so it says, therefore,
"I must disable my 'off' switch,
"I must disable my 'off' switch,
156
478144
3753
và do đó nó nói:
"Tôi phải vô hiệu hóa nút "tắt" của mình,
"Tôi phải vô hiệu hóa nút "tắt" của mình,
08:14
and probably taser all the other
people in Starbucks
people in Starbucks
157
482976
2694
và có lẽ sốc điện tất cả
những người trong Starbucks,
những người trong Starbucks,
08:17
who might interfere with me."
158
485694
1560
những người có thể cản trở tôi."
08:19
(Laughter)
159
487278
2062
(Cười)
Vậy điều này có vẻ không thể
tránh khỏi, đúng không?
tránh khỏi, đúng không?
08:21
So this seems to be inevitable, right?
160
489364
2153
Sự thất bại như thế này có vẻ
không thể tránh được,
không thể tránh được,
08:23
This kind of failure mode
seems to be inevitable,
seems to be inevitable,
161
491541
2398
08:25
and it follows from having
a concrete, definite objective.
a concrete, definite objective.
162
493963
3543
và nó là kết quả của việc có
một mục tiêu rõ ràng.
một mục tiêu rõ ràng.
08:30
So what happens if the machine
is uncertain about the objective?
is uncertain about the objective?
163
498812
3144
Vậy sẽ thế nào nếu chiếc máy
không chắc chắn với mục tiêu của mình?
không chắc chắn với mục tiêu của mình?
08:33
Well, it reasons in a different way.
164
501980
2127
Nó sẽ lý luận theo một cách khác.
08:36
It says, "OK, the human
might switch me off,
might switch me off,
165
504131
2424
Nó nghĩ: "Chà, con người
có thể sẽ tắt mình mất,
có thể sẽ tắt mình mất,
08:39
but only if I'm doing something wrong.
166
507144
1866
nhưng chỉ khi mình làm sai gì đó.
08:41
Well, I don't really know what wrong is,
167
509747
2475
Mình thực sự không biết thế nào là "sai",
nhưng mình biết là
mình không muốn làm điều đó."
mình không muốn làm điều đó."
08:44
but I know that I don't want to do it."
168
512246
2044
Và đây là lúc áp dụng
luật thứ nhất và thứ hai.
luật thứ nhất và thứ hai.
08:46
So that's the first and second
principles right there.
principles right there.
169
514314
3010
08:49
"So I should let the human switch me off."
170
517348
3359
"Do đó mình nên để con người tắt mình đi."
08:53
And in fact you can calculate
the incentive that the robot has
the incentive that the robot has
171
521721
3956
Và thực tế bạn có thể tính toán động lực
mà robot phải để con người tắt nó,
08:57
to allow the human to switch it off,
172
525701
2493
09:00
and it's directly tied to the degree
173
528218
1914
và nó liên kết trực tiếp
09:02
of uncertainty about
the underlying objective.
the underlying objective.
174
530156
2746
với mức độ không chắc chắn
về các mục tiêu tiềm ẩn.
về các mục tiêu tiềm ẩn.
09:05
And then when the machine is switched off,
175
533977
2949
Và khi mà chiếc máy đã được tắt đi,
09:08
that third principle comes into play.
176
536950
1805
thì đến lượt của luật thứ ba.
09:10
It learns something about the objectives
it should be pursuing,
it should be pursuing,
177
538779
3062
Nó sẽ học được gì đó về
mục tiêu mà nó cần theo đuổi,
mục tiêu mà nó cần theo đuổi,
09:13
because it learns that
what it did wasn't right.
what it did wasn't right.
178
541865
2533
vì nó học được những việc
mình đã làm là không đúng.
mình đã làm là không đúng.
09:16
In fact, we can, with suitable use
of Greek symbols,
of Greek symbols,
179
544422
3570
Thực tế, nếu sử dụng
các kí hiệu La Mã thích hợp,
các kí hiệu La Mã thích hợp,
09:20
as mathematicians usually do,
180
548016
2131
như các nhà toán học hay làm,
chúng ta thực sự có thể
chứng minh mệnh đề
chứng minh mệnh đề
09:22
we can actually prove a theorem
181
550171
1984
09:24
that says that such a robot
is provably beneficial to the human.
is provably beneficial to the human.
182
552179
3553
nói rằng robot này quả là
có ích cho con người.
có ích cho con người.
09:27
You are provably better off
with a machine that's designed in this way
with a machine that's designed in this way
183
555756
3803
Bạn có thể cải thiện tốt hơn
với chiếc máy được thiết kế như thế này
với chiếc máy được thiết kế như thế này
09:31
than without it.
184
559583
1246
so với không có nó.
09:33
So this is a very simple example,
but this is the first step
but this is the first step
185
561237
2906
Vậy đây là một ví dụ rất đơn giản,
nhưng đó là bước đầu tiên
nhưng đó là bước đầu tiên
09:36
in what we're trying to do
with human-compatible AI.
with human-compatible AI.
186
564167
3903
trong việc chúng tôi cố gắng làm ra
AI hòa hợp với con người.
AI hòa hợp với con người.
09:42
Now, this third principle,
187
570657
3257
Bây giờ, luật thứ ba này,
tôi nghĩ nó là điều
khiến bạn phải vò đầu bứt tai suốt.
khiến bạn phải vò đầu bứt tai suốt.
09:45
I think is the one that you're probably
scratching your head over.
scratching your head over.
188
573938
3112
Có thể bạn đang nghĩ:
09:49
You're probably thinking, "Well,
you know, I behave badly.
you know, I behave badly.
189
577074
3239
"Chà, bạn biết đấy, tôi cư xử khá tệ.
09:52
I don't want my robot to behave like me.
190
580337
2929
Tôi không muốn robot của mình
cư xử giống tôi.
cư xử giống tôi.
09:55
I sneak down in the middle of the night
and take stuff from the fridge.
and take stuff from the fridge.
191
583290
3434
Tôi mò mẫm vào giữa đêm và lén lút
lấy đồ trong tủ lạnh.
lấy đồ trong tủ lạnh.
Tôi làm điều này, điều nọ."
09:58
I do this and that."
192
586748
1168
Có cả tá thứ mà
bạn không muốn robot làm theo.
bạn không muốn robot làm theo.
09:59
There's all kinds of things
you don't want the robot doing.
you don't want the robot doing.
193
587940
2797
Nhưng thực tế, nó không hoạt động như thế.
10:02
But in fact, it doesn't
quite work that way.
quite work that way.
194
590761
2071
Chỉ vì bạn cư xử tồi tệ
10:04
Just because you behave badly
195
592856
2155
không có nghĩa là robot sẽ
bắt chước hành vi của bạn.
bắt chước hành vi của bạn.
10:07
doesn't mean the robot
is going to copy your behavior.
is going to copy your behavior.
196
595035
2623
Nó sẽ hiểu động lực của bạn
và có thể giúp bạn chống lại chúng,
và có thể giúp bạn chống lại chúng,
10:09
It's going to understand your motivations
and maybe help you resist them,
and maybe help you resist them,
197
597682
3910
10:13
if appropriate.
198
601616
1320
nếu điều đó phù hợp.
10:16
But it's still difficult.
199
604206
1464
Nhưng thực ra vẫn khó.
10:18
What we're trying to do, in fact,
200
606302
2545
Điều chúng tôi đang cố gắng làm, thật ra,
là giúp máy tính dự đoán
cho mỗi người và cho mỗi cuộc sống
cho mỗi người và cho mỗi cuộc sống
10:20
is to allow machines to predict
for any person and for any possible life
for any person and for any possible life
201
608871
5796
mà họ có thể đã được sống,
10:26
that they could live,
202
614691
1161
10:27
and the lives of everybody else:
203
615876
1597
và cuộc sống của tất cả mọi người khác:
10:29
Which would they prefer?
204
617497
2517
Họ thích cuộc sống nào nhất?
10:34
And there are many, many
difficulties involved in doing this;
difficulties involved in doing this;
205
622061
2954
Và có rất rất nhiều khó khăn
trong việc này.
trong việc này.
Tôi không hy vọng là
chúng sẽ được giải quyết nhanh chóng.
chúng sẽ được giải quyết nhanh chóng.
10:37
I don't expect that this
is going to get solved very quickly.
is going to get solved very quickly.
206
625039
2932
10:39
The real difficulties, in fact, are us.
207
627995
2643
Khó khăn lớn nhất, thật ra,
là chính chúng ta.
là chính chúng ta.
10:44
As I have already mentioned,
we behave badly.
we behave badly.
208
632149
3117
Như tôi đã đề cập, chúng ta cư xử khá tệ.
Thực tế, một số chúng ta
thực sự đã mục nát.
thực sự đã mục nát.
10:47
In fact, some of us are downright nasty.
209
635290
2321
Bây giờ robot, như tôi đã nói,
không cần phải bắt chước các hành vi.
không cần phải bắt chước các hành vi.
10:50
Now the robot, as I said,
doesn't have to copy the behavior.
doesn't have to copy the behavior.
210
638431
3052
10:53
The robot does not have
any objective of its own.
any objective of its own.
211
641507
2791
Robot không có bất cứ
mục tiêu nào cho riêng chúng.
mục tiêu nào cho riêng chúng.
10:56
It's purely altruistic.
212
644322
1737
Chúng hoàn toàn rất vị tha.
10:59
And it's not designed just to satisfy
the desires of one person, the user,
the desires of one person, the user,
213
647293
5221
Và nó không được thiết kế
để thỏa mãn ước muốn
của chỉ một cá nhân, một người dùng,
của chỉ một cá nhân, một người dùng,
11:04
but in fact it has to respect
the preferences of everybody.
the preferences of everybody.
214
652538
3138
mà thực tế nó phải tôn trọng quan điểm
của tất cả mọi người.
của tất cả mọi người.
11:09
So it can deal with a certain
amount of nastiness,
amount of nastiness,
215
657263
2570
Do đó nó có thể xử lý
với một số hành vi xấu xa,
với một số hành vi xấu xa,
11:11
and it can even understand
that your nastiness, for example,
that your nastiness, for example,
216
659857
3701
và thậm chí có thể thông cảm
với sự sai trái của bạn, ví dụ,
với sự sai trái của bạn, ví dụ,
11:15
you may take bribes as a passport official
217
663582
2671
có thể bạn nhận hối lộ
khi làm công việc hộ chiếu
khi làm công việc hộ chiếu
11:18
because you need to feed your family
and send your kids to school.
and send your kids to school.
218
666277
3812
vì bạn cần nuôi sống gia đình
và cho con của bạn đi học.
và cho con của bạn đi học.
11:22
It can understand that;
it doesn't mean it's going to steal.
it doesn't mean it's going to steal.
219
670113
2906
Chúng có thể hiểu điều này;
nó không có nghĩa là chúng sẽ ăn cắp.
nó không có nghĩa là chúng sẽ ăn cắp.
11:25
In fact, it'll just help you
send your kids to school.
send your kids to school.
220
673043
2679
Thực tế, nó chỉ giúp bạn
giúp con bạn được đi học.
giúp con bạn được đi học.
11:28
We are also computationally limited.
221
676976
3012
Chúng ta cũng bị hạn chế về mặt tính toán.
11:32
Lee Sedol is a brilliant Go player,
222
680012
2505
Lee Sedol là một thiên tài cờ vây,
11:34
but he still lost.
223
682541
1325
nhưng anh ấy vẫn thua.
11:35
So if we look at his actions,
he took an action that lost the game.
he took an action that lost the game.
224
683890
4239
Nếu ta nhìn vào hành động của anh ấy,
anh ấy chấp nhận đã thua ván cờ.
anh ấy chấp nhận đã thua ván cờ.
11:40
That doesn't mean he wanted to lose.
225
688153
2161
Nó không có nghĩa là anh ấy muốn thua.
11:43
So to understand his behavior,
226
691340
2040
Vậy để hiểu được hành vi của anh ấy,
11:45
we actually have to invert
through a model of human cognition
through a model of human cognition
227
693404
3644
chúng ta phải quay ngược trở lại
với mô hình nhận thức của con người
với mô hình nhận thức của con người
11:49
that includes our computational
limitations -- a very complicated model.
limitations -- a very complicated model.
228
697072
4977
mà bao gồm những hạn chế về
tính toán của chúng ta.
tính toán của chúng ta.
Và nó là một hệ thống rất phức tạp.
11:54
But it's still something
that we can work on understanding.
that we can work on understanding.
229
702073
2993
Nhưng nó vẫn là thứ mà chúng ta có thể
khám phá và hiểu nó.
khám phá và hiểu nó.
11:57
Probably the most difficult part,
from my point of view as an AI researcher,
from my point of view as an AI researcher,
230
705876
4320
Có lẽ phần khó khăn nhất,
dưới góc nhìn là một nhà nghiên cứu AI,
dưới góc nhìn là một nhà nghiên cứu AI,
12:02
is the fact that there are lots of us,
231
710220
2575
đó là số lượng của chúng ta quá nhiều,
12:06
and so the machine has to somehow
trade off, weigh up the preferences
trade off, weigh up the preferences
232
714294
3581
thế nên máy tính phải bằng một cách nào đó
cân đong đo đếm các quan điểm
cân đong đo đếm các quan điểm
12:09
of many different people,
233
717899
2225
của nhiều người khác nhau,
12:12
and there are different ways to do that.
234
720148
1906
và có rất nhiều cách để làm việc này.
12:14
Economists, sociologists,
moral philosophers have understood that,
moral philosophers have understood that,
235
722078
3689
Các nhà kinh tế học, xã hội học,
triết học đạo đức đã hiểu điều đó,
triết học đạo đức đã hiểu điều đó,
12:17
and we are actively
looking for collaboration.
looking for collaboration.
236
725791
2455
và chúng tôi đang chủ động
tìm kiếm các sự hợp tác.
tìm kiếm các sự hợp tác.
12:20
Let's have a look and see what happens
when you get that wrong.
when you get that wrong.
237
728270
3251
Hãy quan sát và xem điều gì sẽ xảy ra
khi bạn hiểu sai nó.
khi bạn hiểu sai nó.
12:23
So you can have
a conversation, for example,
a conversation, for example,
238
731545
2133
Ví dụ, bạn có thể có một cuộc đối thoại
12:25
with your intelligent personal assistant
239
733702
1944
với trợ lý thông minh riêng của bạn
12:27
that might be available
in a few years' time.
in a few years' time.
240
735670
2285
điều có thể sẽ thành hiện thực
trong vài năm tới.
trong vài năm tới.
12:29
Think of a Siri on steroids.
241
737979
2524
Bạn có thể nghĩ về Siri
nhưng ngoài đời thực.
nhưng ngoài đời thực.
12:33
So Siri says, "Your wife called
to remind you about dinner tonight."
to remind you about dinner tonight."
242
741627
4322
Siri nói: "Vợ anh đã gọi để nhắc anh về
buổi ăn tối ngày mai."
buổi ăn tối ngày mai."
12:38
And of course, you've forgotten.
"What? What dinner?
"What? What dinner?
243
746616
2508
Và đương nhiên, bạn đã quên.
"Hả? Bữa tối nào?
"Hả? Bữa tối nào?
12:41
What are you talking about?"
244
749148
1425
Cô đang nói về gì vậy?"
12:42
"Uh, your 20th anniversary at 7pm."
245
750597
3746
"..., kỉ niệm 20 năm ngày cưới,
lúc 7 giờ tối."
lúc 7 giờ tối."
12:48
"I can't do that. I'm meeting
with the secretary-general at 7:30.
with the secretary-general at 7:30.
246
756915
3719
"Tôi không thể. Tôi có cuộc gặp với
tổng thư ký lúc 7h30.
tổng thư ký lúc 7h30.
12:52
How could this have happened?"
247
760658
1692
Sao..., sao chuyện này
có thể xảy ra chứ?"
có thể xảy ra chứ?"
12:54
"Well, I did warn you, but you overrode
my recommendation."
my recommendation."
248
762374
4660
"Chà, tôi đã cảnh báo anh
nhưng anh đã lờ đi lời khuyên của tôi."
nhưng anh đã lờ đi lời khuyên của tôi."
13:00
"Well, what am I going to do?
I can't just tell him I'm too busy."
I can't just tell him I'm too busy."
249
768146
3328
"Tôi phải làm gì bây giờ?
Tôi không thể nói cô ấy là tôi quá bận."
Tôi không thể nói cô ấy là tôi quá bận."
13:04
"Don't worry. I arranged
for his plane to be delayed."
for his plane to be delayed."
250
772490
3281
"Đừng lo lắng. Tôi sẽ sắp xếp để
chuyến bay của anh ấy bị hoãn lại."
chuyến bay của anh ấy bị hoãn lại."
13:07
(Laughter)
251
775795
1682
(Cười)
13:10
"Some kind of computer malfunction."
252
778249
2101
"Bằng một lỗi trục trặc kĩ thuật nào đó."
13:12
(Laughter)
253
780374
1212
(Cười)
13:13
"Really? You can do that?"
254
781610
1617
"Thật ư? Cô có thể làm thế à?"
13:16
"He sends his profound apologies
255
784400
2179
"Anh ấy đã gửi thư xin lỗi
13:18
and looks forward to meeting you
for lunch tomorrow."
for lunch tomorrow."
256
786603
2555
và mong sẽ được
gặp anh ở bữa trưa ngày mai."
gặp anh ở bữa trưa ngày mai."
13:21
(Laughter)
257
789182
1299
(Cười)
13:22
So the values here --
there's a slight mistake going on.
there's a slight mistake going on.
258
790505
4403
Vậy giá trị ở đây --
có một chút sai lầm đã xảy ra.
có một chút sai lầm đã xảy ra.
13:26
This is clearly following my wife's values
259
794932
3009
Nó hoàn toàn theo đuổi giá trị của vợ tôi
13:29
which is "Happy wife, happy life."
260
797965
2069
đó là "Vợ vui thì đời cũng vui."
13:32
(Laughter)
261
800058
1583
(Cười)
Nó có thể diễn ra
theo một hướng khác.
theo một hướng khác.
13:33
It could go the other way.
262
801665
1444
13:35
You could come home
after a hard day's work,
after a hard day's work,
263
803821
2201
Bạn vừa trở về nhà
sau một ngày làm việc vất vả,
sau một ngày làm việc vất vả,
13:38
and the computer says, "Long day?"
264
806046
2195
và máy tính hỏi: "Một ngày dài à?"
"Ừ, tôi còn chẳng có
thời gian để ăn trưa."
thời gian để ăn trưa."
13:40
"Yes, I didn't even have time for lunch."
265
808265
2288
"Chắc anh phải đói lắm rồi."
13:42
"You must be very hungry."
266
810577
1282
13:43
"Starving, yeah.
Could you make some dinner?"
Could you make some dinner?"
267
811883
2646
"Ừ, đói muốn chết.
Bạn có thể làm bữa tối cho tôi không?"
Bạn có thể làm bữa tối cho tôi không?"
13:48
"There's something I need to tell you."
268
816070
2090
"Có điều này tôi phải nói với anh."
13:50
(Laughter)
269
818184
1155
(Cười)
13:52
"There are humans in South Sudan
who are in more urgent need than you."
who are in more urgent need than you."
270
820193
4905
"Những người ở Nam Sudan đang cần
sự trợ giúp khẩn cấp hơn anh nhiều."
sự trợ giúp khẩn cấp hơn anh nhiều."
13:57
(Laughter)
271
825122
1104
(Cười)
13:58
"So I'm leaving. Make your own dinner."
272
826250
2075
"Nên tôi đi đây.
Tự làm bữa tối của anh đi."
Tự làm bữa tối của anh đi."
14:00
(Laughter)
273
828349
2000
(Cười)
14:02
So we have to solve these problems,
274
830823
1739
Vậy chúng ta phải xử lý
những vấn đề như thế này,
những vấn đề như thế này,
14:04
and I'm looking forward
to working on them.
to working on them.
275
832586
2515
và tôi rất nóng lòng được
làm việc với chúng.
làm việc với chúng.
14:07
There are reasons for optimism.
276
835125
1843
Có những lý do để mà lạc quan.
14:08
One reason is,
277
836992
1159
Một lý do là,
14:10
there is a massive amount of data.
278
838175
1868
có một lượng khổng lồ dữ liệu ngoài kia.
14:12
Because remember -- I said
they're going to read everything
they're going to read everything
279
840067
2794
Bởi vì như tôi đã nói,
chúng sẽ đọc hết tất cả mọi thứ trên đời.
chúng sẽ đọc hết tất cả mọi thứ trên đời.
14:14
the human race has ever written.
280
842885
1546
Hầu hết những gì chúng ta viết là về
những việc làm của nhân loại
những việc làm của nhân loại
14:16
Most of what we write about
is human beings doing things
is human beings doing things
281
844455
2724
và sau đó những người khác
cảm thấy phiền lòng về nó.
cảm thấy phiền lòng về nó.
14:19
and other people getting upset about it.
282
847203
1914
14:21
So there's a massive amount
of data to learn from.
of data to learn from.
283
849141
2398
Do đó có một lượng
khổng lồ dữ liệu để học tập.
khổng lồ dữ liệu để học tập.
14:23
There's also a very
strong economic incentive
strong economic incentive
284
851563
2236
Đồng thời có một động lực kinh tế rất lớn
14:27
to get this right.
285
855331
1186
để làm đúng việc này.
14:28
So imagine your domestic robot's at home.
286
856541
2001
Hãy tưởng tượng robot gia đình ở nhà bạn.
14:30
You're late from work again
and the robot has to feed the kids,
and the robot has to feed the kids,
287
858566
3067
Bạn lại đi làm về trễ
và robot phải nấu ăn cho bọn trẻ,
và robot phải nấu ăn cho bọn trẻ,
14:33
and the kids are hungry
and there's nothing in the fridge.
and there's nothing in the fridge.
288
861657
2823
bọn trẻ thì đang đói
và không còn thứ gì trong tủ lạnh.
và không còn thứ gì trong tủ lạnh.
14:36
And the robot sees the cat.
289
864504
2605
Và robot nhìn thấy con mèo.
14:39
(Laughter)
290
867133
1692
(Cười)
14:40
And the robot hasn't quite learned
the human value function properly,
the human value function properly,
291
868849
4190
Và robot này chưa được học hoàn toàn
về các giá trị của con người,
về các giá trị của con người,
nên nó không thể hiểu được rằng
14:45
so it doesn't understand
292
873063
1251
14:46
the sentimental value of the cat outweighs
the nutritional value of the cat.
the nutritional value of the cat.
293
874338
4844
các giá trị tình cảm của con mèo
lớn hơn hẳn giá trị dinh dưỡng của nó.
lớn hơn hẳn giá trị dinh dưỡng của nó.
(Cười)
14:51
(Laughter)
294
879206
1095
Vậy sau đó chuyện gì xảy ra?
14:52
So then what happens?
295
880325
1748
14:54
Well, it happens like this:
296
882097
3297
Chà, nó xảy ra như thế này:
14:57
"Deranged robot cooks kitty
for family dinner."
for family dinner."
297
885418
2964
"Một robot điên loạn nấu mèo con
cho bữa tối của gia đình."
cho bữa tối của gia đình."
15:00
That one incident would be the end
of the domestic robot industry.
of the domestic robot industry.
298
888406
4523
Một sự cố như thế có thể
sẽ chấm dứt ngành robot gia đình.
sẽ chấm dứt ngành robot gia đình.
15:04
So there's a huge incentive
to get this right
to get this right
299
892953
3372
Do đó có một động lực rất lớn
để làm việc này đúng trong thời gian dài
để làm việc này đúng trong thời gian dài
15:08
long before we reach
superintelligent machines.
superintelligent machines.
300
896349
2715
trước khi chúng ta đạt tới
máy móc siêu thông minh.
máy móc siêu thông minh.
15:12
So to summarize:
301
900128
1535
Vậy để tổng kết lại:
15:13
I'm actually trying to change
the definition of AI
the definition of AI
302
901687
2881
Tôi thực ra đang cố
thay đổi định nghĩa về AI
thay đổi định nghĩa về AI
15:16
so that we have provably
beneficial machines.
beneficial machines.
303
904592
2993
để chúng ta có những máy móc
được chứng minh là có hiệu quả.
được chứng minh là có hiệu quả.
15:19
And the principles are:
304
907609
1222
Và những nguyên tắc là:
những chiếc máy hoàn toàn vị tha,
15:20
machines that are altruistic,
305
908855
1398
15:22
that want to achieve only our objectives,
306
910277
2804
chỉ muốn đạt được mục đích của chúng ta,
15:25
but that are uncertain
about what those objectives are,
about what those objectives are,
307
913105
3116
nhưng chúng không chắc chắn
những mục tiêu này là gì,
những mục tiêu này là gì,
15:28
and will watch all of us
308
916245
1998
và sẽ theo dõi tất cả chúng ta
15:30
to learn more about what it is
that we really want.
that we really want.
309
918267
3203
để hiểu thêm về những gì
chúng ta thực sự muốn.
chúng ta thực sự muốn.
15:34
And hopefully in the process,
we will learn to be better people.
we will learn to be better people.
310
922373
3559
Và mong rằng trong quá trình đó,
ta cũng học hỏi để trở nên tốt đẹp hơn.
ta cũng học hỏi để trở nên tốt đẹp hơn.
15:37
Thank you very much.
311
925956
1191
Cảm ơn rất nhiều.
15:39
(Applause)
312
927171
3709
(Vỗ tay)
Chris Anderson: Rất thú vị, Stuart.
15:42
Chris Anderson: So interesting, Stuart.
313
930904
1868
Chúng ta sẽ đứng đây thêm chút nữa
15:44
We're going to stand here a bit
because I think they're setting up
because I think they're setting up
314
932796
3170
vì tôi nghĩ họ đang chuẩn bị
cho diễn giả tiếp theo.
cho diễn giả tiếp theo.
15:47
for our next speaker.
315
935990
1151
15:49
A couple of questions.
316
937165
1538
Đây là một số câu hỏi.
15:50
So the idea of programming in ignorance
seems intuitively really powerful.
seems intuitively really powerful.
317
938727
5453
Vậy ý tưởng lập trình với sự thiếu hụt
thông tin có vẻ như rất mạnh mẽ.
thông tin có vẻ như rất mạnh mẽ.
15:56
As you get to superintelligence,
318
944204
1594
Nhưng khi ta có siêu trí tuệ,
15:57
what's going to stop a robot
319
945822
2258
điều gì sẽ ngăn cản robot
16:00
reading literature and discovering
this idea that knowledge
this idea that knowledge
320
948104
2852
đọc những quyển sách
và phát hiện ra ý tưởng là
và phát hiện ra ý tưởng là
có kiến thức thực ra
tốt hơn là bị thiếu hụt
tốt hơn là bị thiếu hụt
16:02
is actually better than ignorance
321
950980
1572
16:04
and still just shifting its own goals
and rewriting that programming?
and rewriting that programming?
322
952576
4218
và có thể chuyển hướng mục tiêu của chúng
sau đó viết lại các chương trình?
sau đó viết lại các chương trình?
16:09
Stuart Russell: Yes, so we want
it to learn more, as I said,
it to learn more, as I said,
323
957692
6356
Stuart Rusell: Vâng, chúng ta muốn nó
học hỏi nhiều hơn, như tôi đã nói,
học hỏi nhiều hơn, như tôi đã nói,
16:16
about our objectives.
324
964072
1287
về mục tiêu của chúng ta.
16:17
It'll only become more certain
as it becomes more correct,
as it becomes more correct,
325
965383
5521
Nó sẽ chỉ trở nên chắc chắn hơn
khi nó làm đúng nhiều hơn,
khi nó làm đúng nhiều hơn,
16:22
so the evidence is there
326
970928
1945
vậy đó sẽ là những bằng chứng
16:24
and it's going to be designed
to interpret it correctly.
to interpret it correctly.
327
972897
2724
và chúng sẽ được thiết kế
để diễn dịch đúng đắn điều này.
để diễn dịch đúng đắn điều này.
16:27
It will understand, for example,
that books are very biased
that books are very biased
328
975645
3956
Nó sẽ hiểu được, ví dụ như
những quyển sách rất thiên vị
những quyển sách rất thiên vị
16:31
in the evidence they contain.
329
979625
1483
về những đề tài mà chúng chứa.
16:33
They only talk about kings and princes
330
981132
2397
Chúng chỉ nói về các vị vua và hoàng tử
16:35
and elite white male people doing stuff.
331
983553
2800
và các đàn ông quý tộc da trắng làm gì đó.
16:38
So it's a complicated problem,
332
986377
2096
Nên đó là một vấn đề phức tạp,
16:40
but as it learns more about our objectives
333
988497
3872
nhưng khi nó học hỏi nhiều hơn
về mục tiêu của chúng ta,
về mục tiêu của chúng ta,
16:44
it will become more and more useful to us.
334
992393
2063
nó sẽ chở nên càng ngày
càng có ích cho chúng ta.
càng có ích cho chúng ta.
16:46
CA: And you couldn't
just boil it down to one law,
just boil it down to one law,
335
994480
2526
CA: Và anh đã không thể
rút gọn lại trong một luật,
rút gọn lại trong một luật,
16:49
you know, hardwired in:
336
997030
1650
như là bó buộc nó lại:
16:50
"if any human ever tries to switch me off,
337
998704
3293
"Nếu loài người đã cố để tắt nguồn tôi,
16:54
I comply. I comply."
338
1002021
1935
tôi sẽ tuân lệnh thôi."
16:55
SR: Absolutely not.
339
1003980
1182
SR: Thực sự thì không.
16:57
That would be a terrible idea.
340
1005186
1499
Đó sẽ là một ý tưởng tồi tệ.
16:58
So imagine that you have
a self-driving car
a self-driving car
341
1006709
2689
Hãy tưởng tượng anh có một chiếc xe tự lái
17:01
and you want to send your five-year-old
342
1009422
2433
và anh muốn gửi đứa con 5 tuổi
tới trường mẫu giáo.
tới trường mẫu giáo.
17:03
off to preschool.
343
1011879
1174
17:05
Do you want your five-year-old
to be able to switch off the car
to be able to switch off the car
344
1013077
3101
Anh có muốn đứa con 5 tuổi có thể
tắt chiếc xe khi nó đang chạy không?
tắt chiếc xe khi nó đang chạy không?
17:08
while it's driving along?
345
1016202
1213
Chắc là không đâu.
17:09
Probably not.
346
1017439
1159
Do đó nó cần hiểu được mức độ
nhận thức của người đó.
nhận thức của người đó.
17:10
So it needs to understand how rational
and sensible the person is.
and sensible the person is.
347
1018622
4703
17:15
The more rational the person,
348
1023349
1676
Nhận thức người đó càng cao,
17:17
the more willing you are
to be switched off.
to be switched off.
349
1025049
2103
khả năng máy tính tự nguyện
bị tắt càng cao.
bị tắt càng cao.
17:19
If the person is completely
random or even malicious,
random or even malicious,
350
1027176
2543
Nếu người đó hoàn toàn lạ mặt
hay thậm chí là kẻ xấu,
hay thậm chí là kẻ xấu,
17:21
then you're less willing
to be switched off.
to be switched off.
351
1029743
2512
thì máy tính sẽ khó để bị tắt hơn.
17:24
CA: All right. Stuart, can I just say,
352
1032279
1866
CA: Được thôi, Stuart,
tôi rất mong anh sẽ giải quyết
vấn đề này cho chúng ta.
vấn đề này cho chúng ta.
17:26
I really, really hope you
figure this out for us.
figure this out for us.
353
1034169
2314
Cảm ơn rất nhiều vì cuộc nói chuyện.
Nó rất tuyệt vời.
Nó rất tuyệt vời.
17:28
Thank you so much for that talk.
That was amazing.
That was amazing.
354
1036507
2375
SR: Cảm ơn.
17:30
SR: Thank you.
355
1038906
1167
(Vỗ tay)
17:32
(Applause)
356
1040097
1837
ABOUT THE SPEAKER
Stuart Russell - AI expertStuart Russell wrote the standard text on AI; now he thinks deeply on AI's future -- and the future of us humans, too.
Why you should listen
Stuart Russell is a professor (and formerly chair) of Electrical Engineering and Computer Sciences at University of California at Berkeley. His book Artificial Intelligence: A Modern Approach (with Peter Norvig) is the standard text in AI; it has been translated into 13 languages and is used in more than 1,300 universities in 118 countries. His research covers a wide range of topics in artificial intelligence including machine learning, probabilistic reasoning, knowledge representation, planning, real-time decision making, multitarget tracking, computer vision, computational physiology, global seismic monitoring and philosophical foundations.
He also works for the United Nations, developing a new global seismic monitoring system for the nuclear-test-ban treaty. His current concerns include the threat of autonomous weapons and the long-term future of artificial intelligence and its relation to humanity.
Stuart Russell | Speaker | TED.com