Douglas Lenat, nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đã dành gần 40 năm để xây dựng sự thông thái thông thường vào máy tính, tái tạo sự đánh giá của con người một quy tắc logic một lần, qua đời vào ngày thứ Năm tại Austin, Texas. Ông qua đời ở tuổi 72. Vợ ông, Mary Shepherd, cho biết nguyên nhân là ung thư ống mật.
Vào cuối những năm 1970, khi là giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Stanford, Tiến sỹ Lenat phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo ông gọi là Eurisko – một từ tiếng Hy Lạp có nghĩa là “Tôi khám phá”. Nó được thiết kế để tự động khám phá các khái niệm, phương pháp và luật mới trong khoa học thông qua việc phân tích dữ liệu.
Năm 1981, ông sử dụng hệ thống này để phân tích các quy tắc của một trò chơi vai trò cực kỳ phức tạp mang tên Traveller Trillion Credit Squadron, trong đó người chơi sử dụng ngân sách hàng tỷ đô la để thiết kế và triển khai một đội tàu chiến. Giống như cờ vua, cờ Gô và Jeopardy! những năm sau đó, trò chơi này là môi trường kiểm chứng lý tưởng cho công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại.
Mỗi đêm, sau khi duyệt qua nhiều quyển sách hướng dẫn của Traveller, Eurisko đã tìm ra cách thắng mới. Một số cách rất ngớ ngẩn – tại một thời điểm, nó đã đề xuất rằng cách tốt nhất để thắng là thay đổi luật chơi – nhưng những cách khác hứa hẹn.
Mỗi sáng, Tiến sỹ Lenat sẽ điều chỉnh hệ thống, đưa nó ra xa hài hước và tiến gần với thực tế. Dẫn dắt bởi sự phán đoán thông thường của mình, Eurisko cuối cùng đã tìm ra một chiến lược đột phá nhưng hiệu quả. Thay vì tiêu tốn ngân sách hàng tỷ đô la vào tàu chiến lớn, di động, được bảo vệ tốt – giống như những người chơi khác – nó đề xuất xây dựng hàng trăm tàu nhỏ với tầm di chuyển hạn chế và bảo vệ kém, nhưng mang sức mạnh lớn.
Trong kỳ nghỉ lễ ngày 4 tháng 7, Tiến sỹ Lenat tham gia giải đấu Traveller tại San Mateo, California cùng với hàng trăm người chơi khác. Sử dụng chiến lược của Eurisko, ông đã chiến thắng giải đấu. Năm sau, tổ chức sự kiện đã thay đổi luật chơi để chiến lược này không còn có hiệu quả nữa. Nhưng sau khi làm việc với Eurisko để tìm ra một phương pháp mới, Tiến sỹ Lenat đã chiến thắng giải đấu một lần nữa.
Trải qua kinh nghiệm này, ông đã tiếp tục một dự án mới mà ông dành cả đời để thực hiện. Eurisko, chạy trên hàng chục máy tính, có thể khám phá những khả năng mà Tiến sỹ Lenat và con người khác chưa biết. Nhưng nó cần sự giúp đỡ từ sự phán đoán của con người. Ông nhận ra rằng máy tính không thể thực sự thông minh, trừ khi chúng có kiến thức thông thường.
Dự án của ông được gọi là Cyc. Ông đã xác định những luật căn bản nhưng chưa được đề cập nhiều, mô tả cách thế giới hoạt động, từ “bạn không thể ở hai nơi cùng một lúc” đến “khi uống một tách cà phê, bạn cầm phần mở lên”. Ông biết rằng có thể mất hàng thập kỷ, có thể hàng thế kỷ để hoàn thành dự án này. Nhưng ông quyết tâm thử.
Trong những năm gần đây, dự án Cyc – và phương pháp dựa trên quy tắc trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo mà nó đại diện – đã mất đi sự ưa thích của những nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu. Thay vì định nghĩa trí tuệ từng quy tắc, từng dòng mã, các khổng lồ của ngành công nghệ hiện tập trung vào các hệ thống học kỹ năng thông qua phân tích hàng loạt lượng lớn dữ liệu kỹ thuật số. Đây là cách họ xây dựng chatbot phổ biến như ChatGPT.
Nhiều nhà nghiên cứu hiện nay tin rằng loại phân tích dữ liệu toàn diện này sẽ cuối cùng tái tạo được sự thông thường và lập luận. Nhưng khi máy tính ngày nay gặp khó khăn ngay cả với các nhiệm vụ đơn giản và lạm dụng sự thật nhanh chóng, người khác tin rằng ngành công nghiệp có thể học hỏi từ Tiến sỹ Lenat và cuộc chiến không bao giờ chấm dứt của ông để xây dựng sự thông thường bằng tay.
“Những chatbot này nghĩ rằng khi bạn đóng đinh vào tường, nó phải đứng thẳng”, Ken Forbus, giáo sư Đại học Northwestern và nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, nói. “Chúng có thể rất hữu ích. Nhưng chúng không hiểu thế giới này.”
Douglas Bruce Lenat sinh ngày 13 tháng 9 năm 1950, tại Philadelphia, con của Nathan và Gertrude (Cohen) Lenat. Khi ông 5 tuổi, ông cùng gia đình chuyển đến Wilmington, Delaware, nơi cha ông, một nhà hóa học, sở hữu một công ty đóng chai có tên London Dry.
Sau cái chết của cha ông vào năm 1963, ông trở về khu vực Đại Philadelphia cùng với mẹ và anh trai lớn hơn, Ronald. Là một học sinh trung học tại Wyncote, Pa., công việc sau giờ của ông liên quan đến việc làm sạch chuồng ngỗng và chuồng chuột. Để tìm cuộc sống tốt hơn, ông học lập trình máy tính.
Tại Đại học Pennsylvania, ông hoàn thành ba bằng cấp trong bốn năm – bằng cử nhân toán học và vật lý và bằng thạc sĩ toán học ứng dụng – trước khi chuyển đến phía Tây để làm luận án tiến sỹ. Ông nhập học tại Stanford để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Hội đồng luận án của ông bao gồm ba nhà nghiên cứu đã sáng lập lĩnh vực này vào cuối những năm 1950.
Đó là một thời kỳ khô cằn đối với nghiên cứu trí tuệ nhân tạo – những gì sau này được gọi là một Mùa đông trí tuệ nhân tạo. Nhưng Tiến sỹ Lenat là một trong những nhà nghiên cứu thế hệ mới đã khơi lại sự quan tâm vào những gì đã trở thành cuộc chiến kéo dài hàng thập kỷ để tạo ra những máy móc có thể bắt chước não bộ.
Vào đầu những năm 1980, một số công ty công nghệ hàng đầu của nước Mỹ đã giúp tạo ra một công ty cố vấn nhằm giữ cho Hoa Kỳ giữ vững vai trò dẫn đầu trong nghiên cứu công nghệ: Tập đoàn Công nghệ Vi điện tử và Máy tính, hay M.C.C. Dưới sự lãnh đạo của Đô đốc Bobby Ray Inman – người từng là giám đốc tình báo hải quân, giám đốc N.S.A và phó giám đốc C.I.A. – công ty đã mời ông Lenat làm nhà khoa học trưởng từ năm 1984. Từ trụ sở mới của công ty tại Austin, Texas, ô
Nguồn: https://www.nytimes.com/2023/09/04/technology/douglas-lenat-dead.html
Douglas Lenat, an artificial intelligence researcher who spent nearly 40 years trying to build common sense into computers, recreating human judgment one logical rule at a time, died on Thursday in Austin, Texas. He was 72.
His wife, Mary Shepherd, said the cause was bile duct cancer.
In the late 1970s, as a professor of computer science at Stanford University, Dr. Lenat developed an A.I. system he called Eurisko — a Greek word meaning “I discover.” It was designed to automate the discovery of new scientific concepts, methods and laws by analyzing data.
In 1981, he used this system to analyze the rules of an exceedingly complex role-playing game called Traveller Trillion Credit Squadron, in which players used a trillion-dollar budget to design and deploy a fleet of warships. Much like chess, Go and Jeopardy! in later years, the game was an ideal proving ground for the latest A.I. technology.
Each night, after combing through the many volumes of the Traveller rule book, Eurisko identified new ways of winning the game. Some were ridiculous — at one point, it suggested that the best way of winning was to change the rules — but others were promising.
Each morning, Dr. Lenat would adjust the system, pushing it away from the ridiculous and toward the practical. Guided by his common sense, Eurisko eventually found an unorthodox but powerful strategy. Rather than spending the trillion-dollar budget on large, mobile, well-protected warships — as other players did — it suggested building hundreds of tiny ships that barely moved and were not well protected but carried enormous firepower.
Over the July 4 weekend, Dr. Lenat entered a Traveller tournament in nearby San Mateo, Calif., competing with several hundred other players. Using Eurisko’s strategy, he won the tournament. The next year, the event’s organizers changed the rules so that the strategy would no longer work. But after working with Eurisko to discover a new approach, Dr. Lenat won the tournament again.
The experience inspired a new project that would consume him for the next four decades.
Running across dozens of computers, Eurisko could discover possibilities that Dr. Lenat — and other humans — had not. But it needed help from human judgment. Machines could not be truly intelligent, he realized, unless they, too, had common sense.
The project was called Cyc. He set out to define the fundamental but largely unspoken laws that outline how the world works, including everything from “you can’t be in two places at the same time” to “when drinking a cup of coffee, you hold the open end up.” He knew it could take decades — perhaps centuries — to complete the project. But he was determined to try.
In recent years, the Cyc project — and the rule-based approach to A.I. research it represented — has fallen out of favor among leading A.I. researchers. Rather than defining intelligence rule by rule, line of code by line of code, the giants of the tech industry are now focused on systems that learn skills by analyzing massive amounts of digital data. This is how they build popular chatbots like ChatGPT.
Many researchers now believe that this kind of sweeping data analysis will eventually reproduce common sense and reasoning. But as today’s computers struggle with even simple tasks and play fast and loose with the truth, others believe that the industry can learn from Dr. Lenat and his never-ending struggle to build common sense by hand.
“These chatbots think that when you hammer a nail into the wall, it should be vertical,” said Ken Forbus, a Northwestern University professor and A.I. researcher. “They can be very useful. But they don’t understand the world.”
Douglas Bruce Lenat was born on Sept. 13, 1950, in Philadelphia, a son of Nathan and Gertrude (Cohen) Lenat. When he was 5, he and his family moved to Wilmington, Del., where his father, a trained chemist, owned a bottling company called London Dry.
After his father’s death in 1963, he returned to the Greater Philadelphia area alongside his mother and older brother, Ronald. As a high schooler in Wyncote, Pa., his after-school job involved cleaning goose pens and rat cages. To find a better life, he learned to program computers.
At the University of Pennsylvania, he completed three degrees in four years — bachelor’s degrees in math and physics and a master’s in applied mathematics — before moving to the West Coast for his doctorate. He enrolled at Stanford to study artificial intelligence. His thesis committee included three of the researchers who had founded the field in the late 1950s.
It was a fallow period for artificial intelligence research — what was later called an A.I. Winter. But Dr. Lenat was among a new generation of researchers who revived interest in what had become a decades-long struggle to create machines that could mimic the brain.
In the early 1980s, several of the country’s leading tech companies helped create a corporation meant to keep the United States at the forefront of technological research: the Microelectronics and Computer Technology Corporation, or M.C.C. Led by Admiral Bobby Ray Inman — former director of naval intelligence, former director of the N.S.A. and former deputy director of the C.I.A. — the corporation hired Dr. Lenat as its chief scientist in 1984. From the company’s new headquarters in Austin, Texas, he began work on his common sense engine.
Two years later, he told Time magazine that the project would require 350 human years of work to even approach success. It was a vast underestimate.
In 1994, as another A.I winter arrived, Dr. Lenat spun the project out into a new company called Cycorp. Financed by various government organizations and private companies, he continued building his common sense engine until his death. He and his collaborators wound up spending more than 2,000 human years on the project, writing more than 25 million rules.
In addition to his wife and his brother, Dr. Lenat is survived by a daughter, Nicole Danielle Hermanson, from his first marriage, which ended in divorce; and two granddaughters.
An inveterate traveler, he visited more than 100 countries and all seven continents. After cremation, Ms. Shepherd said, she plans to arrange for some of his remains to be scattered on the moon.
In the fall, as ChatGPT captured the public imagination, Dr. Lenat and the cognitive scientist Gary Marcus began a new paper meant to show the new generation of researchers what they could learn from his nearly 40 years of work on Cyc. In the midst of the project he had a recurrence of cancer that had first appeared in 2021.
In July, Dr. Lenat urged Dr. Marcus to help him finish the paper. A shortened version was published a month before he died. “He took on the project that no one else had the guts to take on,” Dr. Marcus said. “He never completely succeeded. But he showed us at least part of the way.”
