Perceptron của Frank Rosenblatt là một trong những cỗ máy biết học đầu tiên của lịch sử trí tuệ nhân tạo, và câu chuyện quanh nó bắt đầu từ bản tin báo chí ngày 8/7/1958. Hơn nửa thế kỷ sau, người ta vẫn hay kể rằng cuốn sách Perceptrons (1969) của Minsky và Papert đã “giết chết” mạng nơ-ron. Bài viết này đọc lại phần “chữ nhỏ” của câu chuyện: điều tài liệu xác nhận, điều chỉ là lời kể, và điều còn tranh cãi.
Tóm tắt nhanh
Rosenblatt không đơn giản là bị một cuốn sách đánh bại. Cuốn sách năm 1969 chỉ chứng minh giới hạn cho loại perceptron một tầng học, mỗi đơn vị chỉ nhìn một mảnh nhỏ của hình. Theo nhiều lời kể của người trong cuộc, nguồn tiền của Rosenblatt đã cạn từ trước đó, công nghệ thời ấy chưa đủ sức, và ngay cả các nhóm khác cũng bí bài toán dạy mạng nhiều tầng. Cuốn sách vì thế giống nhát cuối hơn là phát súng kết liễu, còn huyền thoại “một cuốn sách giết cả ngành” sống dai vì tiện cho cả hai phe.
Diễn biến chính
1958: dòng tít lớn, buổi trình diễn nhỏ
Ngày 8/7/1958, New York Times đưa tin về “thiết bị mới của Hải quân học bằng cách làm”. Câu nói máy sẽ biết đi, biết nói, biết nhìn và ý thức được sự tồn tại của chính nó là tin UPI thuật lại điều Hải quân “kỳ vọng”. Tạp chí The New Yorker gọi đây là đối thủ nghiêm túc đầu tiên của bộ não con người.
Phần chữ nhỏ: buổi trình diễn ở Washington chưa dùng máy Mark I, vì phần cứng này xong khoảng năm 1960. Perceptron khi đó là một chương trình chạy trên chiếc IBM 704 trị giá hai triệu đô la, mượn của Cục Khí tượng. Máy xem một trăm ô vuông đặt ngẫu nhiên bên trái hoặc bên phải và trả lời đúng 97 lần. Nói cách khác, việc nó làm được là phân biệt trái với phải.
Cách perceptron học
Cỗ máy gồm một “võng mạc” nhân tạo, một lớp đơn vị liên kết nối dây ngẫu nhiên rồi giữ cố định, và các đơn vị trả lời. Chỉ các mối nối ở tầng cuối biết học: máy đoán một hình, đoán sai thì chỉnh một chút theo hướng sửa lỗi, rồi lặp lại. Rosenblatt còn chứng minh được rằng nếu bài toán nằm trong tầm với của máy thì cách học này chắc chắn tìm ra lời giải sau một số bước hữu hạn.
Con người Rosenblatt
Frank Rosenblatt sinh ngày 11/7/1928 ở New Rochelle, học trường Bronx Science, rồi lấy tiến sĩ tâm lý học tại Cornell năm 1956. Ông muốn xây một lý thuyết về bộ não chứ không chỉ một cỗ máy. Dự án lớn nhất của ông là Tobermory (1961–1967), một cỗ máy nghe tiếng nói. Năm 1968 ông vận động cho ứng viên phản chiến Eugene McCarthy. Trong cuốn Principles of Neurodynamics (1962), chính ông đã liệt kê điểm yếu của perceptron, kể cả việc chưa ai biết dạy mạng nhiều tầng.
1969: cuốn sách Perceptrons
Marvin Minsky và Seymour Papert muốn chỉ ra giới hạn của perceptron một cách không ai cãi được. Họ chứng minh loại perceptron bị giới hạn không xử lý được bài toán chẵn lẻ (trường hợp nhỏ nhất nổi tiếng với tên XOR) lẫn bài toán liên thông thể hiện trên bìa sách. Các ý chính đã lan truyền từ giữa thập niên 1960, và sách được đề tặng Rosenblatt.
Tuy vậy, các định lý chỉ áp dụng cho perceptron giới hạn, và chính sách thừa nhận mạng nhiều tầng có thể tính được mọi thứ. Việc dạy mạng nhiều tầng thì sách không chứng minh gì, chỉ nêu một phán đoán trực giác rằng hướng ấy sẽ “vô sinh”.
1965–1971: tiền cạn dần và cái chết của Rosenblatt
Từ khoảng năm 1965, ngân sách khoa học Mỹ bị siết, rồi Tu chính án Mansfield buộc Lầu Năm Góc chỉ cấp tiền cho nghiên cứu có ích lợi quân sự trực tiếp. Một đồng nghiệp ở Cornell kể số tiền hàng trăm nghìn đô la mỗi năm của Rosenblatt “tan như tuyết mùa hè”. Ngày 11/7/1971, đúng sinh nhật thứ 43, Rosenblatt chết đuối trên vịnh Chesapeake khi đi thuyền buồm Shearwater cùng hai sinh viên.
1986–1988: lan truyền ngược và câu chuyện được kể lại
Giữa thập niên 1980, nhóm có David Rumelhart và Geoffrey Hinton phổ biến phương pháp lan truyền ngược để dạy mạng nhiều tầng. Lúc này cuốn sách bị kể thành kẻ phản diện đã đóng băng cả ngành suốt mười lăm năm. Bản in lại năm 1988 vẫn giữ quan điểm perceptron suy tàn vì vấn đề của chính nó. Cùng năm, Papert kể chuyện Bạch Tuyết: hai thợ săn mang về làm bằng chứng “trái tim con lợn” chứ không phải trái tim công chúa, ý nói mạng nơ-ron chưa hề chết.
Điều còn tranh cãi hoặc cần thận trọng
- Buổi trình diễn 1958 được kể mỗi nơi một khác: có nguồn ghi 97/100 ô vuông, có nguồn ghi thẻ đục lỗ và năm mươi lần thử. Lưới 20×20 của “võng mạc” được nhắc nhiều nhưng khó chỉ ra nguồn gốc.
- Các câu chuyện về tiền phần lớn là hồi tưởng của người trong cuộc hai, ba chục năm sau, nên cần đọc thận trọng.
- Lời thú nhận của Papert được viết đúng lúc mạng nơ-ron hồi sinh; phe nào cũng có lý do kể theo hướng có lợi cho mình.
Vì sao câu chuyện này đáng nhớ?
Một lời hứa quá đà có thể dọn đường cho bản án. Khi một cỗ máy được quảng bá là sẽ tự ý thức, chỉ một chứng minh về bóng đèn chẵn lẻ cũng đủ làm người ta mất niềm tin. Đồng thời, những câu chuyện gọn gàng với một kẻ thủ ác, một vũ khí và một ngày tháng thường bỏ sót những nguyên nhân kém kịch tính hơn: ngân sách, công nghệ chưa tới và những giới hạn mà chính người trong cuộc đã biết.
Máy Mark I nay nằm trong bảo tàng Smithsonian. Khi đọc dòng tít về AI hôm nay, thói quen đáng giữ là lật xuống đọc phần chữ nhỏ.
Câu hỏi thường gặp
Perceptron là gì?
Là cỗ máy biết học do Frank Rosenblatt phát triển từ cuối thập niên 1950. Chỉ tầng cuối của nó có các mối nối biết thay đổi: máy đoán, sai thì chỉnh lại theo hướng sửa lỗi, rồi lặp lại.
Buổi trình diễn perceptron năm 1958 thực sự làm được gì?
Perceptron chạy như một chương trình trên máy IBM 704, chưa phải máy Mark I. Theo một nguồn, máy phân biệt đúng 97 trong 100 ô vuông nằm bên trái hay bên phải; các nguồn khác kể chi tiết khác nhau.
Cuốn Perceptrons của Minsky và Papert có giết chết mạng nơ-ron không?
Theo kịch bản, kết luận đó là quá tay. Sách chỉ chứng minh cho perceptron một tầng học với đơn vị nhìn từng mảnh nhỏ, và thừa nhận mạng nhiều tầng tính được mọi thứ. Tiền cho Rosenblatt cũng đã cạn từ trước.
Rosenblatt qua đời như thế nào?
Ngày 11/7/1971, đúng sinh nhật thứ 43, ông chết đuối ở vịnh Chesapeake khi đi thuyền buồm Shearwater cùng hai sinh viên Cornell.
Nguồn tham khảo
- M. Olazaran, A Sociological History of the Neural Network Controversy (Advances in Computers 37, 1993)
- Cornell Chronicle, Professor’s perceptron paved the way for AI – 60 years too soon (2019)
- S. Papert, One AI or Many? (Daedalus 117(1), 1988)
- New York Times, New Navy Device Learns by Doing (8/7/1958)
- F. Rosenblatt, The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain (Psychological Review 65(6), 1958)
- M. Minsky, S. Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (MIT Press, 1969; bản mở rộng 1988)
Bài viết tóm tắt từ video của kênh; nội dung mang tính giới thiệu.
