Cuộc cách mạng AI trong game trên blockchain: AI không phải là chủ đề mới (1)
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cuộc cách mạng AI trong game trên blockchain: AI không phải là chủ đề mới (1)
AI mang đến một cuộc cách mạng hoàn toàn mới, không ai có thể thoát khỏi.
Chuyên sâu báo cáo Web3“Sói đến rồi, sói đến rồi…” AI lần này thực sự đã đến, như một cơn lũ dữ, chỉ trong vòng hai tháng ngắn ngủi, số người dùng hoạt động hàng tháng của ChatGPT thuộc OpenAI đã vượt ngưỡng 100 triệu, trở thành một trong những ứng dụng phát triển nhanh nhất trong lịch sử. Và GPT-4 mới nhất được phát hành vào ngày 14 tháng 3, sau đó vào ngày 29 tháng 3, Elon Musk – thủ lĩnh của Dogecoin cùng hơn 1000 chuyên gia và lãnh đạo ngành công nghiệp đã ký tên kêu gọi tạm dừng việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh hơn GPT-4 ít nhất 6 tháng, để có thời gian chuẩn bị, nhận diện và phòng tránh những rủi ro quy mô lớn cực đoan.
Ngay cả "vua bán hàng" Elon Musk cũng nhấn nút tạm dừng (rồi quay đầu đổi ảnh đại diện Twitter thành chú chó Doge để câu view? haha), như thể dành cho bạn và tôi trước màn hình điện thoại khoảng thời gian thực tập 6 tháng để chuẩn bị kỹ càng. Việc nhấn nút tạm dừng cũng đồng nghĩa rằng đây là một xu thế không thể đảo ngược và không thể chống lại, vì vậy hiện tại chúng ta còn hơn 5 tháng để suy ngẫm nghiêm túc xem nên đón nhận hay đối mặt với cuộc cách mạng do AI mang lại trong công việc và cuộc sống như thế nào.
Lý do khiến AI mạnh mẽ đến vậy là vì nó giúp máy tính có thể suy nghĩ, học hỏi và giải quyết vấn đề theo mối quan hệ logic giống con người. Giống như bạn trò chuyện rất tự nhiên với một người lạ trên mạng, mà đối phương lại sở hữu kho tàng kiến thức và chủ đề vô tận để bạn thả thính, đồng thời còn kiêm luôn vai trò kép "người đỡ lời" và "người dẫn dắt" kiểu Đức Vân Xã.
Nếu để một trí tuệ toàn năng như vậy hỗ trợ con người làm việc, hơn 50% công việc có thể nhanh chóng bị AI thay thế, hơn 90% công việc sẽ dần bị ảnh hưởng và hiệu suất được nâng cao đáng kể, đồng thời cũng giải phóng thêm nhiều thời gian cho con người.
Ví dụ, nếu một ngày nào đó, robot giọng nói AI thông qua trò chuyện với trẻ nhỏ nhận ra trình độ kiến thức của trẻ thấp hơn mức trung bình, đồng thời có thể trở thành người thầy hiền từ, đồng hành lâu dài với trẻ, truyền đạt dần dần nhiều kiến thức còn thiếu hụt thông qua hình thức trò chuyện và kể chuyện, thì đó sẽ là khoảnh khắc hạnh phúc ngắn ngủi nhất đối với các bậc phụ huynh nghiêm khắc.
AI đang mang tới một cuộc cách mạng hoàn toàn mới, không ai có thể thoát khỏi. Cảm ơn vị "thủ lĩnh" đã nhấn nút tạm dừng, dù chỉ là tạm dừng giả vờ, trong khi bản thân ông lại đang “tu sửa đường mòn công khai, bí mật chuyển quân” để tiếp tục nghiên cứu. Phòng thí nghiệm瓜田 W Labs đã thành lập nhóm nghiên cứu chuyên biệt “AI + Game Blockchain” ngay khi ChatGPT 3.5 vừa nổi lên, trong thời gian qua đã tìm hiểu các dự án game blockchain liên quan đến AI mà chúng tôi có thể tiếp cận, kết hợp với những kiến thức AI đã học được, bắt đầu viết nên câu chuyện về AI + Game + Game Blockchain theo cách hiểu của chúng tôi. Chúng ta hãy bắt đầu ngay bây giờ! (Bài viết dài kỳ này có thể rất, rất dài, các bạn cứ coi như đọc truyện dài kỳ, tuy nhiên đảm bảo là nội dung gốc, không phải do ChatGPT sinh ra, haha)
Một, AI không phải chủ đề mới
Lần bùng nổ AI ở cấp độ đại chúng trước đó phải追溯 đến năm 2016 khi AlphaGo đánh bại cựu vô địch thế giới cờ vây Lee Sedol, sau đó là vài năm tương đối im ắng, cho đến khi ChatGPT xuất hiện vào năm 2022 và một lần nữa gây chấn động. Điều này không có gì ngạc nhiên, thực tế AI đã là một lĩnh vực phát triển được sáu bảy mươi năm, và đã trải qua vài lần mùa đông rồi.
Câu chuyện lịch sử phát triển AI có thể bắt đầu từ thời điểm thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" ra đời. Trước đó, các nhà khoa học máy tính và nhà nghiên cứu ban đầu đã bắt đầu suy nghĩ và thử nghiệm mô phỏng trí tuệ con người. Vào mùa hè năm 1956, John McCarthy và những người khác đã tổ chức một kế hoạch nghiên cứu kéo dài hai tháng tại trường Cao đẳng Dartmouth yên tĩnh ở thị trấn Hanover, Mỹ, nhằm tập hợp những người cùng chí hướng thảo luận về "trí tuệ nhân tạo".
Hội nghị này được gọi là "Hội nghị Dartmouth", trong thời gian diễn ra hội nghị, những người tham dự đã thảo luận về hàng loạt vấn đề liên quan đến việc máy móc mô phỏng trí tuệ, bao gồm cách giúp máy móc suy nghĩ và học hỏi như con người. Mặc dù hội nghị không đạt được thành quả như mong đợi (các nhà khoa học quá lạc quan đã đánh giá quá cao năng lực bản thân và đánh giá thấp độ phức tạp của trí tuệ nhân tạo, hiện giờ vẫn chưa rõ ai mới thực sự là góc nhìn của Thượng đế giữa con người và AI), nhưng nó đánh dấu sự ra đời và phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được coi là khởi nguyên của lĩnh vực AI, xác định hướng nghiên cứu độc lập cho trí tuệ nhân tạo.
Các nhân vật chủ chốt tham gia Hội nghị Dartmouth năm 1956
Nghiên cứu AI giai đoạn đầu chủ yếu tập trung vào phương pháp biểu tượng, ví dụ như sử dụng các phương pháp dựa trên quy tắc và logic để mô phỏng trí tuệ con người. Trong giai đoạn này, Marvin Minsky đã chế tạo ra "Mark I Perceptron", cũng là mạng thần kinh sớm nhất. Sau đó Alan Turing đưa ra bài kiểm tra Turing nổi tiếng.
Những game thủ trong giới mã hóa nếu chưa biết Turing, thì chắc hẳn đã từng nghe đến đồng tiền tăng mười lần nửa đầu năm 2023 – Trần Phụng Hà (CFX) chứ? Đồng tiền tiên phong của板块 concept Hồng Kông, tăng mạnh không chỉ nhờ đội làm giá hung hãn DWF (Đại Vi Phương), mà ngay từ khi mới ra mắt vài năm trước, CFX đã dựa vào danh tiếng lớp "Diêu Ban" của Đại học Thanh Hoa. Diêu Ban là lớp học do chuyên gia máy tính người Hoa Diêu Kỳ Trí giảng dạy tại Thanh Hoa, thành tựu lớn nhất của ông là giành giải thưởng Turing năm 2000, đồng thời là người Hoa duy nhất từng nhận giải thưởng này cho đến nay. Vậy là các bạn đã hiểu vị thế của Turing trong ngành rồi đấy... Lang bang cả một hồi, cuối cùng cũng quay lại được chủ đề.
Tiền thân của bài kiểm tra Turing là thí nghiệm tư duy "trò chơi bắt chước" được Turing đề xuất trong bài báo năm 1950 "Computing Machinery and Intelligence", sau này phát triển thành bài kiểm tra Turing quen thuộc ngày nay. Khái niệm này thậm chí còn xuất hiện trước cả thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" (như đã nói ở trên, khái niệm trí tuệ nhân tạo chỉ chính thức ra đời tại Hội nghị Dartmouth năm 1956), là tiêu chuẩn đầu tiên để đánh giá "máy móc có thể suy nghĩ hay không": nếu một tỷ lệ nhất định người không thể phân biệt được đối tượng đang trò chuyện là người hay máy, thì thường cho rằng máy đó đã vượt qua bài kiểm tra Turing. Ý tưởng vĩ đại này cùng ảnh hưởng to lớn của nó đã đặt nền móng cho vị thế lịch sử của Turing – “cha đẻ của trí tuệ nhân tạo”, và ngày nay danh hiệu cao quý nhất trong lĩnh vực máy tính được đặt theo tên ông: “Giải thưởng Turing”. Những ai muốn tìm hiểu sâu hơn về thiên tài khuynh thế này có thể xem bộ phim “The Imitation Game” với Benedict Cumberbatch đóng vai Turing.
Alan Turing
Sau Hội nghị Dartmouth, giai đoạn phát triển AI khá chậm chạp, không có đột phá lớn nào, thập niên 70 được coi là mùa đông đầu tiên của trí tuệ nhân tạo.
Năm 1986, Geoffrey Hinton (ghi nhớ cái tên này, rất quan trọng) và những người khác đã đề xuất thuật toán lan truyền ngược (backpropagation). Thuật toán này cho phép mạng thần kinh tối ưu hóa trọng số thông qua hạ gradient (độc giả không hiểu là bình thường, tôi đọc mấy bài cũng chưa hiểu rõ thứ này là gì, nhưng chỉ cần nhớ rằng đến nay thuật toán lan truyền ngược vẫn là một trong những phương pháp phổ biến nhất để huấn luyện mạng thần kinh). Sau đó là mùa đông lần thứ hai của trí tuệ nhân tạo kéo dài từ thập niên 90 đến đầu thế kỷ 21.
Geoffrey Hinton
Hiện tại chúng ta đã phần nào nhận thức được rằng tiến bộ công nghệ không tăng trưởng tuyến tính, mà cần trải qua một thời gian dài đình trệ, sau đó bùng nổ trong thời gian ngắn. Sau hai mùa đông, đến năm 2007, Hinton đã sáng tạo ra một cách mô tả mạng thần kinh – Deep Learning (Học sâu) xuất hiện. Là một nhánh nhỏ của AI, Học sâu bắt đầu trỗi dậy mạnh mẽ từ những năm 2000, thúc đẩy AI tiến bộ vượt bậc trong suốt một thập kỷ, thu hút hàng loạt nhà khoa học máy tính tài năng và các công ty lớn nhỏ:
Năm 2010, DeepMind thành lập;
Năm 2011, Andrew Ng và những người khác thành lập “Google Brain”;
Năm 2013, Zuckerberg và Yann LeCun – người phát minh ra mạng nơ-ron tích chập (CNN), thành lập Phòng thí nghiệm Trí tuệ nhân tạo Facebook, phòng thí nghiệm này sau này đạt được hàng loạt đột phá quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên;
Năm 2014, Google mua lại DeepMind;
Năm 2015, AlphaGo đánh bại nhà vô địch châu Âu Fan Hui, lần đầu lộ tài;
Năm 2015, công ty sao sáng nhất toàn cầu hiện nay – OpenAI được thành lập;
Năm 2016, AlphaGo đánh bại vô địch thế giới Lee Sedol;
Năm 2017, AlphaGo đánh bại Ke Jie, từ đó trở đi không còn đối thủ;
Cùng năm đó, Lu Qi gia nhập Baidu, Baidu với tư cách là nhà dẫn đầu AI tại Trung Quốc, giữ vị trí quan trọng trong các lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lái xe tự động.
NVIDIA ra mắt mạng lưới tạo ảnh từng bước, có thể tạo ra khuôn mặt người giống thật đến mức photo-realistic, thuật ngữ “deepfake” (giả mạo sâu) bắt đầu xuất hiện trên Internet. Công ty NVIDIA này sẽ tiếp tục xuất hiện nhiều lần trong loạt bài viết dài kỳ này, thực sự là niềm tự hào của người Hoa, một công ty dùng công nghệ chip GPU xuyên suốt ba ngành: game, AI và mã hóa.
Ở đây cần nói thêm vài lời cho Baidu (không nhận đồng nào quảng cáo, cá nhân tôi vốn rất ghét trải nghiệm sản phẩm hệ Baidu), ngay từ năm 2012 khi làn sóng phục hưng AI này vừa mới bắt đầu, Baidu đã nhận ra tầm quan trọng của học sâu. Để chiêu mộ được “cha đẻ mạng thần kinh” Hinton, các công ty hàng đầu đã tham gia cuộc đấu giá nhân tài. Hinton đặc biệt đăng ký một công ty khởi nghiệp nhỏ tên DNNresearch, tài sản duy nhất của công ty là Hinton, hai học trò của ông, cùng vài bài báo và thành quả nghiên cứu về học sâu.
Bốn công ty tham gia đấu giá lần này gồm các đại gia Silicon Valley là Google, Microsoft, DeepMind mới thành lập hai năm, và… công ty Trung Quốc Baidu. Baidu đưa ra mức giá một triệu đô la Mỹ đầu tiên, nhưng nhanh chóng con số tăng lên hai triệu đô, công ty khởi nghiệp non trẻ DeepMind do thiếu vốn buộc phải rút lui, Microsoft do niềm tin không đủ cũng rời cuộc chơi, chỉ còn Google và Baidu tiếp tục so kè quyết liệt, cả hai đều kiên quyết giành cho được Hinton. Giá từ hai triệu, lên ba triệu, bốn triệu, rõ ràng sẽ tiếp tục tăng lên năm triệu và cao hơn nữa, Baidu thậm chí đã thay người đàm phán từ nhân viên nghiên cứu sang quản lý cấp cao, trực tiếp gọi điện từ Bắc Kinh để quyết định.
Nhưng cuối cùng Hinton chủ động ngừng phiên đấu giá, chọn bán với giá thấp hơn cho Google – một bậc thầy đã thành danh, coi trọng môi trường nghiên cứu phù hợp hơn tiền bạc. Người nghiên cứu đại diện Baidu tham gia đấu giá lúc đó là Du Kai, kinh ngạc nhận ra rằng tiền tài có thể đến nhanh và dễ dàng đến thế! Dù Lý Ngạn Hồng có đẹp trai đến đâu cũng không ngăn được giấc mơ của Du Kai nữa! Vì vậy anh ấy đã sáng lập công ty chip và xe tự lái riêng của mình – Horizon Robotics. Tính đến cuối năm 2022, định giá của Horizon là 5 tỷ USD, tổng vốn huy động đạt 3,4 tỷ USD, đây là một ví dụ điển hình về một “kẻ nghèo” nắm bắt cơ hội thông tin để đạt tự do tài chính.
Một trong những học trò của Hinton, Ilya Sutskever, sau này cũng nhận lời mời của Elon Musk rời Google, cùng nhau sáng lập OpenAI.
Đó là khoảng thời gian Google bay cao nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Thực tế đến tận năm 2018, Google vẫn là nhà dẫn đầu tuyệt đối trong lĩnh vực AI, chiêu mộ được Hinton, mua lại DeepMind, phát triển Google Brain riêng, tự đặt mình vào vị trí tiên phong trong nghiên cứu và ứng dụng AI.
Các công ty và cá nhân trong ngành phần lớn đi theo con đường nghiên cứu của Google, kiến trúc Transformer do Google công bố cũng đã tạo "vai người khổng lồ" cho OpenAI – chữ T nổi tiếng trong GPT ngày nay chính là chỉ kiến trúc này.
Tuy nhiên sau đó OpenAI dần bước lên trung tâm sân khấu lịch sử.
Năm 2019, OpenAI công bố GPT-2, lần này Microsoft – người đã không kịp chiêu mộ Hinton, đã không bỏ lỡ cơ hội, đầu tư 1 tỷ đô la Mỹ vào OpenAI. Sau GPT-2, OpenAI cuối cùng đã đi được con đường mô hình lớn riêng biệt, khác với con đường do Google dẫn dắt, sau đó bắt đầu giai đoạn "bá đạo" bùng nổ:
-
Năm 2020, GPT-3;
-
Năm 2022, GPT-3.5, ChatGPT được làm ra chỉ trong vài ngày vào cuối năm đã cuốn phăng toàn cầu, mở ra làn sóng AI mới;
-
Năm 2023, trong khi các công ty khác còn đang vật lộn đuổi theo ChatGPT, OpenAI đã tung thẳng GPT-4.
Từ đây, không còn đối thủ, OpenAI đã thông suốt kinh mạch, dùng lợi thế tiên phong mạnh mẽ và tốc độ cập nhật cực nhanh để tạo ra khoảng cách thế hệ với tất cả các đối thủ.
Chưa hết.
Cảm giác loạt bài này sẽ trở thành chuỗi dài nhất từ khi Phòng thí nghiệm瓜田 thành lập, các bạn cứ coi như đọc truyện tiếu lâm từ từ thưởng thức nhé~
Loạt bài này do nhóm nghiên cứu “AI + Game Blockchain” của W Labs cùng nhau sáng tác, cảm ơn sự nỗ lực của các thành viên瓜哥, Gia Nhiên, Bao Bao, Brian, Tiểu Phi, Hoa Ca!
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
瓜田实验室W Labs
