Gần đây, một sản phẩm trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) có tên gọi là ChatGPT được ra mắt công chúng và thu hút nhiều sự chú ý. Với lượng tri thức khổng lồ tích lũy trong nó và khả năng vận dụng tri thức tốt đáng kinh ngạc so với các sản phẩm AI trước đây, ChatGPT đang khơi lại câu hỏi là những lĩnh vực nào mà máy móc có thể thay thế con người, đã có những nghề nghiệp mà các chuyên gia cảm nhận được sức nóng trong cuộc cạnh tranh với ChatGPT.
ChatGPT đã thể hiện là “trí tuệ nhân tạo của máy móc” nay đã tiến lên một cấp mới. Giờ nó không chỉ là cỗ máy chỉ thu thập những gì được người ta dạy và đơn thuần là “biết tất” nữa, mà ChatGPT còn biết vận dụng kiến thức nó có, áp dụng vào giải quyết những câu hỏi mới mà có thể chưa từng có ai dạy cho nó cách trả lời. Tôi có làm một video clip ghi lại việc thử nghiệm với ChatGPT: xem video về ChatGPT qua link ở Facebook.
Trong lĩnh vực giải quyết vấn đề, kể cả dùng các công cụ của TRIZ để giải quyết vấn đề, tôi nghĩ là AI rồi sẽ vượt qua năng lực của con người. Lý do như sau:
- Theo lý thuyết của TRIZ, thì bộ công cụ của TRIZ khá vượt trội so với các phương pháp khác trong việc giải quyết vấn đề. Những triết lý trụ cột của TRIZ làm cho nó vượt trội so với các phương pháp khác là:
- sử dụng cách trừu tượng hóa (abstraction) để giúp liên hệ vấn đề cần giải quyết với kho kinh nghiệm của nhân loại trong quá khứ ở những vấn đề khác (tương tự, hoặc cùng lớp bài toán, hoặc có vẻ khác nhưng cùng bản chất);
- dùng chiến lược giải quyết vấn đề có lớp lang để có phạm vi quan sát và phân tích vấn đề rộng (có thể nói là “toàn diện”), tránh được tính ì tâm lý của người giải (vốn thường suy nghĩ dựa vào con đường mình đã biết), nhằm tìm được nhiều ý tưởng tốt;
- có những công cụ suy nghĩ mang tính chất có định hướng (như công cụ “kết quả lý tưởng cuối cùng”), để khi xem xét vấn đề cần giải thì có thể đi từ cả hai chiều (từ điểm xuất phát đi tới hoặc từ đích cần đạt đi ngược về, từng bước từ nhỏ đến lớn), mục đích là để tiết kiệm công sức trong việc tìm ý tưởng.
- Ba điểm nổi bật trên, thì máy tính đều có thể làm tốt hơn con người:
- Thứ nhất, việc phân loại các vấn đề, dùng cách trừu tượng hóa để tạo ra đối tượng tra cứu, rồi tra cứu với kho dữ liệu của nhân loại: đây đều là thế mạnh của máy tính. Khi người ta huấn luyện AI, họ sẽ chỉ cho máy tính cách phân loại như thế nào, rồi thì dữ liệu được máy tính phân loại sẽ đầy đủ và chi tiết hơn khả năng của bộ não con người, và năng lực của máy tính để truy tìm thông tin trong kho dữ liệu thì cực mạnh.
- Thứ hai, với khả năng tính toán của máy tính, thì việc thực hiện chiến lược “vét cạn” là dễ dàng, máy tính không bị “tính ì tâm lý” che mờ như con người. Thậm chí máy tính chỉ cần duyệt hết cây phân loại các kỹ thuật tìm ý tưởng, dù có rất nhiều kỹ thuật và tổ hợp của chúng, nhưng đối với máy tính thì thời gian duyệt qua từng nhánh sẽ rất nhanh, và khi cần nó có thể không bỏ qua một khả năng nào.
- Đối với chiến lược “giải ngược” thì máy tính cũng là vô địch. Các hệ thống AI hiện đại có sử dụng những phương pháp học mang tính chất “giải ngược” (như Reinforcement Learning và nền tảng của nó là Dynamic Programming), nên việc AI có thể hình dung ra tiến trình giải quyết vấn đề, chia vấn đề ra thành các bước nhỏ và giải ngược cũng như giải tới, đều là chuyện dễ dàng.
Trong tương lai không xa, hẳn là sẽ có những sản phẩm AI khác tốt hơn, vừa hiểu biết hơn vừa thông minh hơn ChatGPT được xây dựng. Như vậy, nếu muốn cạnh tranh thì con người đơn thuần sẽ không đấu lại AI đơn thuần, khi đụng đến nhiệm vụ “giải quyết vấn đề” mà cốt lõi là công việc tìm kiếm thông tin và suy nghĩ để khai thác thông tin.
Như vậy, ta dễ thấy tương lai của việc giải quyết vấn đề là sự kết hợp con người và AI. Người giải quyết vấn đề cần biết cách tận dụng AI để nó giúp xử lý thông tin, tìm kiếm ý tưởng, điểm bổ sung của người ấy trong quá trình giải quyết vấn đề là sự nhạy bén để biết giới hạn phạm vi tìm kiếm, biết đặt câu hỏi sao cho khai thác được điểm mạnh của AI, biết dùng trí tưởng tượng để hình dung quá trình triển khai lời giải – thứ có thể phụ thuộc nhiều điều kiện đặc biệt trong thực tế mà AI chưa được biết – để lựa chọn, sàng lọc ý tưởng.