The speaker begins by referencing Alan Turing's question 'Can machines think?' and the 1956 Dartmouth conference that launched AI. He describes the early optimism, exemplified by Marvin Minsky's summer project to solve vision, and the subsequent decades of slow progress. He shares his own experience with the DARPA Grand Challenge, where his autonomous vehicle failed after 30 seconds, illustrating the typical pattern of failure in AI research.
Diễn giả bắt đầu bằng cách đề cập đến câu hỏi của Alan Turing 'Máy móc có thể suy nghĩ không?' và hội nghị Dartmouth năm 1956 đã khởi động AI. Ông mô tả sự lạc quan ban đầu, điển hình là dự án mùa hè của Marvin Minsky để giải quyết thị giác, và những thập kỷ tiến triển chậm chạp sau đó. Ông chia sẻ trải nghiệm của mình với DARPA Grand Challenge, nơi xe tự hành của ông thất bại sau 30 giây, minh họa cho mô hình thất bại điển hình trong nghiên cứu AI.
Are these AI systems something that can be fooled?
Liệu các hệ thống AI này có thể bị đánh lừa không?
And this is kind of what we came up with.
Và đây là thứ chúng tôi đã nghĩ ra.
These were adversarial patterns that you could think of as almost like AI camouflage or kind of like I actually like to think about it as like catnip for AI.
Đây là những mẫu đối kháng mà bạn có thể coi như là ngụy trang AI hoặc giống như tôi thích nghĩ về nó như là catnip cho AI.
The AI just goes crazy for these patterns and ignores everything else.
AI phát cuồng vì những mẫu này và bỏ qua mọi thứ khác.
- music - In - applause - 1950, Alan Turing asked a deceptively simple question.
- [nhạc] - Trong - [vỗ tay] - Năm 1950, Alan Turing đã đặt ra một câu hỏi tưởng chừng đơn giản.
Can machines think?
Liệu máy móc có thể suy nghĩ?
And it seems appropriate to start here in an event that is organized by an institution that bears his name and in his country.
Và có vẻ phù hợp khi bắt đầu ở đây, tại một sự kiện được tổ chức bởi một tổ chức mang tên ông và tại đất nước của ông.
Um That question really spawned an entire field.
Ừm, câu hỏi đó thực sự đã khai sinh ra cả một lĩnh vực.
And 6 years after Alan Turing asked it, a group of intrepid and pioneering researchers decided to kind of stop asking and start building.
Và 6 năm sau khi Alan Turing đặt ra nó, một nhóm các nhà nghiên cứu dũng cảm và tiên phong đã quyết định ngừng hỏi và bắt đầu xây dựng.
And I have to say there must have been something in the air that summer of 1956.
Và tôi phải nói rằng chắc hẳn có điều gì đó trong không khí vào mùa hè năm 1956.
Um Because when this, you know, group of intrepid uh researchers got together, they didn't just kind of step into the unknown, they really just sprinted into it.
Ừm, bởi vì khi nhóm các nhà nghiên cứu dũng cảm này tụ họp, họ không chỉ bước vào vùng chưa biết, mà họ thực sự lao vào nó.
And just to give you a sense of what was going on in the time when these folks came together, uh they were kind of against the backdrop of Cold War era competition.
Và để bạn hình dung bối cảnh khi những người này đến với nhau, họ ở trong bối cảnh cạnh tranh thời Chiến tranh Lạnh.
They were bound by severe technological constraints.
Họ bị ràng buộc bởi những hạn chế công nghệ nghiêm trọng.
And they made up for it with this kind of unbridled pioneering optimism.
Và họ đã bù đắp bằng sự lạc quan tiên phong không kiềm chế này.
Uh they saw this, you know, challenge of imbuing machines with the ability to think and reason and even learn and they saw uh a solvable puzzle.
Ừm, họ coi thách thức truyền cho máy móc khả năng suy nghĩ, lý luận và thậm chí học hỏi là một câu đố có thể giải được.
Uh and it really kind of sparked this era of beautiful hubris for this particular field.
Ừm, và nó thực sự đã châm ngòi cho kỷ nguyên của sự kiêu ngạo đẹp đẽ cho lĩnh vực đặc biệt này.
And to give you a sense of the kind of audacious optimism that this group had, um you know, here's a particular example of one of them.
Và để bạn thấy sự lạc quan táo bạo của nhóm này, đây là một ví dụ cụ thể về một trong số họ.
His name is Marvin Minsky.
Tên ông ấy là Marvin Minsky.
This was back at MIT.
Đó là ở MIT.
And uh he proposed to kind of unravel the evolutionary mystery of the human visual system.
Và ông ấy đề xuất làm sáng tỏ bí ẩn tiến hóa của hệ thống thị giác con người.
You know, my ability in this case, I'm looking at the room over here and I'm able to read emotions, perceive the 3D structure of the scene, and kind of make sense of it all.
Bạn biết đấy, khả năng của tôi trong trường hợp này, tôi đang nhìn căn phòng ở đây và tôi có thể đọc được cảm xúc, nhận biết cấu trúc 3D của cảnh, và hiểu được tất cả.
He proposed to solve that as a summer project.
Ông ấy đề xuất giải quyết điều đó như một dự án mùa hè.
I kid you not.
Tôi không đùa đâu.
Uh and here you have it, you know, what we now know to be a kind of multi-billion dollar, decades-long scientific field, Marvin Minsky basically gave it as a summer research project to his interns.
Ừm, và bạn thấy đấy, thứ mà chúng ta biết bây giờ là một lĩnh vực khoa học kéo dài hàng thập kỷ, trị giá hàng tỷ đô la, Marvin Minsky về cơ bản đã giao nó như một dự án nghiên cứu mùa hè cho các thực tập sinh của mình.
Now, of course, we all know things weren't quite as simple.
Tất nhiên, chúng ta đều biết mọi thứ không đơn giản như vậy.
Uh you know, September rolled around uh and you know, there was no quick solutions.
Ừm, tháng Chín đến và không có giải pháp nhanh chóng nào.
Now, if you fast forward to about 38 years later, that's when I had the opportunity to meet with Minsky and work with him.
Nếu bạn tua nhanh đến khoảng 38 năm sau, đó là khi tôi có cơ hội gặp Minsky và làm việc với ông ấy.
And by that point, this idea of any kind of quick fixes or solutions to this challenge was kind of long gone and a distant memory.
Và vào thời điểm đó, ý tưởng về bất kỳ giải pháp nhanh chóng nào cho thách thức này đã không còn nữa và chỉ là ký ức xa vời.
This kind of breezy summer project had actually turned into a decades-long just grind of incremental and slow improvements.
Dự án mùa hè nhẹ nhàng này thực sự đã biến thành một quá trình cải tiến từng bước và chậm chạp kéo dài hàng thập kỷ.
But, you know what?
Nhưng, bạn biết không?
I was kind of the new entrant.
Tôi là người mới đến.
I was a fresh graduate student.
Tôi là một sinh viên mới tốt nghiệp.
I had all the energy in the world.
Tôi có tất cả năng lượng trên thế giới.
He was passing the torch to me.
Ông ấy đang trao lại ngọn đuốc cho tôi.
So, I was, you know, ready to charge this thing.
Vì vậy, tôi sẵn sàng lao vào việc này.
Um And one of the first projects I had, you know, as a graduate student was this thing called the DARPA Grand Challenge.
Ừm, và một trong những dự án đầu tiên tôi có khi là sinh viên tốt nghiệp là thứ gọi là DARPA Grand Challenge.
And the premise was certainly grand.
Và tiền đề chắc chắn là vĩ đại.
The idea was to, you know, gather all the scientists having to do with artificial intelligence and robotics and kind of bring them together to see if we could complete this autonomous vehicle driving course.
Ý tưởng là tập hợp tất cả các nhà khoa học về trí tuệ nhân tạo và robot, và đưa họ lại với nhau để xem liệu chúng tôi có thể hoàn thành khóa học lái xe tự hành này không.
The reality, though, is at least my car kind of boldly drove for about 30 seconds before decidedly slamming into one of these barriers uh and uh obviously not completing the course.
Tuy nhiên, thực tế là ít nhất xe của tôi đã lái một cách mạnh mẽ trong khoảng 30 giây trước khi đâm sầm vào một trong những rào chắn này và rõ ràng là không hoàn thành khóa học.
Uh luckily, at least for me, I was in good company.
May mắn thay, ít nhất đối với tôi, tôi có đồng đội tốt.
I wasn't the only one in the situation.
Tôi không phải là người duy nhất trong tình huống đó.
And that year, not a single team uh managed to complete the course.
Và năm đó, không một đội nào hoàn thành khóa học.
So, you see, I pretty quickly, despite that sense of optimism that I brought into this, I pretty quickly settled into realizing that this is what life in AI research looks like.
Vì vậy, bạn thấy đấy, tôi khá nhanh chóng, bất chấp sự lạc quan mà tôi mang vào, tôi nhanh chóng nhận ra rằng đó là cuộc sống trong nghiên cứu AI.
And where you would work very hard
Và nơi bạn làm việc rất chăm chỉ
in the lab only to then deploy something in the real world and essentially watch it fail miserably.
Trong phòng thí nghiệm chỉ để sau đó triển khai một thứ gì đó trong thế giới thực và về cơ bản chứng kiến nó thất bại thảm hại.
So, this is what my life felt like right there.
Vì vậy, đây là cảm giác của cuộc sống tôi lúc đó.
And you know what?
Và bạn biết không?
I was perfectly content to accept that.
Tôi hoàn toàn hài lòng khi chấp nhận điều đó.
You know, uh I really wasn't prepared to see any major leaps in my lifetime.
Tôi thực sự không chuẩn bị để thấy bất kỳ bước nhảy vọt nào trong cuộc đời mình.
That's what science is.
Đó là khoa học.
We all kind of chip away at a problem and we pass it on to the next generation.
Chúng ta đều cùng nhau giải quyết từng phần của một vấn đề và truyền lại cho thế hệ tiếp theo.
In the summer of 2012, something really interesting happened.
Vào mùa hè năm 2012, một điều thực sự thú vị đã xảy ra.