Cơ quan Quản lý các dự án nghiên cứu cao cấp - Bộ Quốc phòng Mỹ (DARPA) đang lên kế hoạch biến việc nâng cấp phần mềm trở thành lỗi thời. Họ dự định tạo ra một phần mềm tự cải tiến để hoạt động tốt trong vòng 100 năm.
Dự án phần mềm “vĩnh cửu”
Những người sử dụng máy tính hay điện thoại thông minh không ai xa lạ với các lần cập nhật, nâng cấp phần mềm. Từ hệ điều hành cho đến các chương trình tối quan trọng trong công việc hằng ngày của một doanh nghiệp hay một quốc gia đều cần thay đổi thường xuyên hoặc định kỳ.
Mục đích là vá các lỗ hổng bảo mật, hoặc thích ứng với sự thay đổi của thế giới công nghệ. Nhưng có thể quy trình này sẽ không còn cần thiết, nhờ dự án của DARPA về việc tạo một phần mềm có khả năng tự cải tiến để không cần can thiệp từ bên ngoài mà vẫn hoạt động tốt cả thế kỷ.
“Chương trình xây dựng nguồn lực cho các hệ thống phần mềm tương thích” (BRASS) là bước đầu tiên trong chiến dịch tìm kiếm “phần mềm vĩnh cửu” của DARPA. Về lâu dài, quân đội Mỹ hy vọng BRASS sẽ giúp họ tránh các rủi ro khi nâng cấp các hệ thống phần mềm tối quan trọng đối với an ninh quốc gia. Về mặt công nghệ, tỷ lệ rủi ro của các phần mềm này không khác gì những ứng dụng dân sự.
“Sự phát triển của công nghệ là điều đương nhiên. Điều đáng nói là hoạt động của các ứng dụng thường xuyên chịu ảnh hưởng từ những thay đổi do quá trình phát triển công nghệ đó. Đây là hậu quả thường xảy ra khi nâng cấp các thư viện, định dạng dữ liệu, quy trình, các đặc tính nhập liệu và mô hình cấu phần trong hệ sinh thái xung quanh một phần mềm” - Suresh Jagannathan - Giám đốc dự án của DARPA - nhận định.
“Tình trạng không thể thích nghi một cách trơn tru với các điều kiện vận hành mới đã giảm hiệu suất làm việc, gây hại cho sự phát triển các cơ sở hạ tầng an ninh mạng và dấy lên mối lo ngại rằng về lâu dài, các nội dung số hóa quan trọng có thể sẽ không truy cập được nữa khi phần mềm mã hóa và giải mã trở nên lỗi thời” - ông Jagannathan nói.
Dự án BRASS đưa ra một cách tiếp cận hoàn toàn tự chủ khi thiết kế, tổ hợp và điều chỉnh phần mềm. Theo ông Jagannathan, BRASS có thể dẫn đến sự hình thành một dòng chương trình có khả năng vận hành ở cấp độ cao, thực thi tác vụ một cách tối ưu với chi phí giảm thiểu trong các điều kiện khác biệt về tài nguyên, mức độ tiếp xúc với hệ sinh thái xung quanh. Kết quả cuối cùng là ứng dụng có thể thích nghi với sự thay đổi mà không cần các chuyên gia lập trình can thiệp.
“Khi bối cảnh xung quanh thay đổi, chúng có thể tự nhận biết luật chơi để rút kinh nghiệm và thích nghi được với hoàn cảnh mới” - ông Jagannathan nói.
Khả năng tự học chính là điểm khác biệt mấu chốt giữa các máy tính thế hệ mới và người hùng già nua Deep Blue (máy tính đánh bại nhà vô địch cờ vua Kasparov năm 1997 nhờ được các chuyên gia và đại kiện tướng “dạy”).
Cuộc đua máy tính tự học
BRASS nằm trong cuộc đua chế tạo “máy tính tự học hỏi” - một bước ngoặt quan trọng về trí tuệ nhân tạo. Theo GS Andrew Ng. của Đại học Standford (Mỹ), lĩnh vực này nhằm đến việc tạo ra các máy tính có khả năng tự làm việc mà không cần được lập trình chi tiết.
Trên thực tế, chúng ta vẫn đang tận hưởng thành quả của công nghệ máy tính tự học hằng ngày, được phát triển trong ôtô không người lái, bộ nhận diện tiếng nói và công cụ tìm kiếm trên mạng.
Google là một trong những đơn vị đầu tư rất nhiều cho công nghệ máy tính tự học. Năm 2015, công ty con DeepMind của Google trình làng một chương trình máy tính có khả năng tự học và thực hiện các tác vụ một cách độc lập. Phần mềm “Agent” có thể tự chơi 49 trò chơi và tự đề ra chiến lược để thắng trong cuộc chơi.
Để bắt đầu, Agent chỉ cần biết hệ thống hiển thị và cách tính điểm của trò chơi. Nó sẽ học bằng cách tự “quan sát” khung hiển thị và nhấn các phím ngẫu nhiên để phân tích các đáp ứng nhận được. Agent sẽ tự chọn cách phản ứng tốt nhất theo kết quả thu được dựa trên một dạng “phản xạ củng cố” nhằm đến việc ghi điểm cao hơn trong trò chơi.
Theo Demis Hassabis - nhà sáng lập DeepMind, quá trình bắt đầu của Agent tương tự một em bé mới chào đời bắt đầu nhận thức thế giới xung quanh. Quá trình phân tích và củng cố của Agent tương tự quá trình con người tiếp nhận thông tin từ các giác quan để chuyển thành trực quan sinh động.
Trong video cung cấp cho công chúng, ban đầu Agent chơi game một cách ngẫu nhiên, nhưng sau 600 lần tự học, nó đã khám phá ra luật của nhiều trò chơi. Trong một số trường hợp, Agent đưa ra các chiến lược độc đáo để giành chiến thắng mà ban đầu chính các nhà nghiên cứu không tính đến. Agent có khả năng chơi một nửa số game được thử với chất lượng ít nhất bằng 75% chuyên viên chơi thử game chuyên nghiệp.
Liên minh châu Âu cũng không đứng ngoài cuộc đua chế tạo máy tính tự học. Năm 2013, EU công bố dự án Human brain project nhằm xây dựng nền tảng công nghệ thông tin, mô hình mô phỏng não người và động vật gặm nhấm.
Dự án trị giá 1,2 tỷ euro - kéo dài 10 năm, với ba trong số 12 nhánh chính nằm trong lĩnh vực máy tính tự học, gồm xây dựng các cấu trúc nhận thức, xây dựng nền tảng mô phỏng bộ não và xây dựng nền tảng máy tính hiệu năng cao. Năm 2015, dự án đã đưa vào hoạt động các trung tâm tính toán hiệu năng cao để kết nối nhóm làm việc khổng lồ gồm 135 đơn vị nghiên cứu thuộc 26 quốc gia khác nhau trên khắp thế giới.