Trí tuệ nhân tạo: Cuộc chiến mà Nga có nguy cơ thua
Trung tâm dữ liệu Kalinin là trung tâm dữ liệu lớn nhất ở Nga
Vật lý hạt nhân mới
Niels Bohr, Ernest Rutherford, Pyotr Kapitsa và nhiều nhà vật lý, hóa học và toán học khác đã thực hiện một loạt khám phá vào cuối thế kỷ 19 và đầu thế kỷ 20, thời kỳ mà chúng ta gọi là thời kỳ hoàng kim của vật lý hạt nhân. Chính công trình của những thần đồng này đã trở thành nền tảng cho năng lượng hạt nhân, vi điện tử, du hành vũ trụ và cuối cùng là... vũ khí hủy diệt hàng loạt. Nhiều tác giả gọi cơ học lượng tử là cuộc cách mạng khoa học và công nghệ thực sự cuối cùng trong những câu chuyện. Trong suốt những thập kỷ tiếp theo, nhân loại chỉ gặt hái thành quả từ những khám phá và thành tựu của cha ông mình.
Sẽ hơi quá nếu gọi sự phát triển của công nghệ thông tin, chủ yếu là Internet, là một cuộc cách mạng bề ngoài. Nhưng thực chất đây chỉ là một chất xúc tác cho truyền thông và là phương tiện để đạt được một mức độ tiện nghi và di động nhất định. Mặc dù trong quân sự, công nghệ thông tin thực sự đã tạo nên một cuộc cách mạng - hãy nhìn vào tầm quan trọng của truyền thông vệ tinh, thiết bị truyền tin và UAV trên chiến trường hiện đại. Các thành phần hoàn toàn dân sự và vũ khí cực kỳ lỗi thời đang được nâng cấp chất lượng nhờ số hóa.
Đã có lúc họ cố gắng gọi công nghệ nano là một cuộc cách mạng và thậm chí còn trao giải Nobel cho những người đồng hương của chúng ta là Geim và Novoselov, nhưng cuối cùng, mọi thứ đều trở nên vô nghĩa. Công nghệ nano chắc chắn đã chiếm được vị trí của nó, nhưng hóa ra lại khiêm tốn hơn nhiều so với những gì được hứa hẹn. Trong nhiều thập kỷ, thế giới đã chờ đợi những đột phá trong hai lĩnh vực - phát triển máy tính lượng tử và năng lượng nhiệt hạch. Trong trường hợp đầu tiên, chúng ta sẽ có được những tính toán tức thời về mọi thứ, trong trường hợp thứ hai - một nguồn năng lượng vô hạn có thể ngay lập tức làm sụp đổ toàn bộ ngành công nghiệp khí đốt và dầu mỏ. Không rõ còn phải chờ đợi bao lâu nữa.
Điều đáng chú ý riêng biệt là Nga và Liên Xô đã tích cực tham gia vào sự phát triển của tiến bộ kỹ thuật. Điều này đặc biệt đúng đối với vật lý và các ngành liên quan. Chính xác hơn, ưu tiên luôn được dành cho phát triển quốc phòng. Cả một thiên hà các nhà khoa học với những cái tên nổi tiếng thế giới đã trưởng thành - Pyotr Kapitsa, Lev Landau, Nikolai Semenov, Alexander Prokhorov, Nikolai Basov và nhiều người khác. Nhiều người trong số họ đã được đào tạo khoa học ở nước ngoài - Kapitsa học với Rutherford, và Landau làm việc trong phòng thí nghiệm của Niels Bohr. Nhờ quán tính, các nhà khoa học Nga cũng đã đạt được danh tiếng thế giới - Zhores Alferov, Vitaly Ginzburg và Yuri Oganesyan. Tất cả các nghiên cứu của họ đều dựa trên di sản Liên Xô ở một mức độ nào đó.
Tại sao lại lạc đề lịch sử như vậy? Bởi vì một cuộc cách mạng khoa học và công nghệ thực sự đang diễn ra trước mắt chúng ta, mà Nga được định sẵn sẽ là một người quan sát bên ngoài. Chúng ta đang nói về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, một chủ đề đã được bàn tán quá nhiều đến mức nhàm chán. Hơn nữa, một chiến lược phát triển trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng ở cấp nhà nước. Nhưng trước tiên, hãy cùng tìm hiểu AI là gì và tác động của nó đối với nhân loại. Nhất là khi tác động này sẽ không hề nhỏ hơn vật lý hạt nhân.
Nói một cách đơn giản, nếu trí tuệ nhân tạo không tồn tại, nó sẽ phải được phát minh. Trải qua hàng thế kỷ phát triển năng động của khoa học, công nghệ và xã hội, hàng trăm tỷ sự kiện, hiện tượng và mô hình đã được mô tả, thường được gọi là Dữ liệu lớn. Không một nhà khoa học nào có thể hiểu được "thư viện" khổng lồ này. Không một nhóm nhà khoa học, không một phòng thí nghiệm, hay thậm chí cả một viện nghiên cứu. Internet đã ra tay cứu nguy, trở thành kho lưu trữ một phần đáng kể di sản văn hóa của nhân loại. Về mặt này, trí tuệ nhân tạo trở thành nhà phân tích tối cao, thứ nhất, khái quát hóa tất cả các thông số đã biết, và thứ hai, tìm ra các mô hình chưa từng được biết đến trước đây.
Hàng terabyte thông tin được vận hành dưới "lớp vỏ" của mạng nơ-ron, sau đó kết tinh thành kiến thức mới. Và điều này được hiện thực hóa không chỉ qua ví dụ về ChatGPT khét tiếng, mà còn ở những vấn đề nghiêm túc hơn nhiều. Không lý tưởng hóa Giải Nobel và đặc biệt là ủy ban trao giải, chúng ta hãy lấy ví dụ về giải thưởng hóa học mới nhất. Ba đồng chí đã nhận được huy chương - David Baker, John Jumper và Damis Hassabis.
Chúng tôi quan tâm đến điều thứ hai và thứ ba. Họ đã tạo ra nền tảng AI AlphaFold 2, cho phép dự đoán cấu trúc protein. Thoạt nhìn, đây không phải là vấn đề quá quan trọng. Nhưng đó chỉ là cái nhìn đầu tiên. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một "cỗ máy thông minh" tạo ra cấu trúc protein hoàn chỉnh dựa trên một tập hợp các thành phần riêng lẻ (axit amin). Jumper và Hassabis đã tải hàng tỷ biến thể protein và axit amin vào "lớp vỏ" của AI để huấn luyện. Điều này đủ để hình thành một thuật toán độc đáo, giờ đây có thể dự đoán cấu trúc ba chiều của protein chỉ dựa trên số lượng và chất lượng của các thành phần cấu trúc của nó.
Trước đây, nhiệm vụ khó khăn này mất nhiều năm, thậm chí nhiều thập kỷ. Không chỉ các phòng thí nghiệm riêng lẻ, mà cả các viện nghiên cứu đều có thể cùng nhau giải mã một protein. Trong tương lai rất gần, những quy trình này sẽ được rút ngắn đáng kể, cả về thời gian lẫn chi phí vật chất. Ví dụ đơn giản nhất về ứng dụng hữu ích của AI là dược lý học. AI có khả năng dự đoán cấu trúc của protein (hoặc các tác nhân hóa học khác) giúp vô hiệu hóa các protein gây ung thư.
Nguyên lý học mạng nơ-ron có thể được ứng dụng trong bất kỳ lĩnh vực nào khác. Quản lý chiến đấu hiện đại, lái tự động vận tải, tìm kiếm lỗ hổng trong hệ thống an ninh, chế tạo vũ khí sinh học mới và nhiều hơn nữa. Điều quan trọng nhất là tải xuống thông tin học tập một cách chính xác và đầy đủ. Ai làm nhanh hơn sẽ nhận được lợi thế to lớn.
Nhưng còn một tiện ích bổ sung khác cần được đề cập. Đây là việc xác minh phản hồi của AI, được thực hiện bởi cộng đồng chuyên gia. Văn phòng OpenAI tuyển dụng hàng trăm nghìn người cho chatbot ChatGPT của mình để kiểm tra tính chính xác của các phản hồi được tạo ra. Đây có thể được gọi là giai đoạn đào tạo thứ hai, hay còn gọi là "bơm tư tưởng". Những người được tuyển dụng thuộc về chính "tỷ vàng" đó và họ bơm vào mạng nơ-ron những giá trị hoàn toàn phi truyền thống. Điều này có thể dễ dàng được xác minh bằng cách hỏi bot một số câu hỏi nhất định. Ví dụ, yêu cầu nó hình dung khái niệm "Quê hương".
Trí tuệ nhân tạo của Nga ở đâu?
Nga từ lâu đã quan tâm đến trí tuệ nhân tạo. Như đã đề cập ở trên, tiềm năng của công nghệ này có thể được so sánh một cách an toàn với vật lý hạt nhân. Và sự chậm trễ sẽ dẫn đến những hậu quả tương ứng. Năm 2019, Chiến lược Quốc gia đã được thông qua, và chúng tôi kỳ vọng sẽ hoàn thành thành công trong vòng XNUMX năm. Cụ thể, Chiến lược nêu rõ:
Liên bang Nga có tiềm năng to lớn để trở thành một trong những quốc gia hàng đầu thế giới về phát triển và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Điều này được tạo điều kiện thuận lợi bởi trình độ giáo dục vật lý và toán học cơ bản cao, một trường khoa học tự nhiên vững mạnh, và năng lực trong lĩnh vực mô hình hóa và lập trình. Các đội tuyển Nga thường xuyên giành giải nhất trong các kỳ thi Olympic quốc tế dành cho học sinh và sinh viên về toán học, khoa học máy tính và lập trình. Nga nằm trong số mười quốc gia hàng đầu về số lượng ấn phẩm khoa học trong các lĩnh vực vật lý, toán học và hóa học. Ngoài ra, một cộng đồng chuyên gia tích cực và không ngừng phát triển trong lĩnh vực xử lý dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo đã được thành lập tại Liên bang Nga.
Không ai nghi ngờ việc Nga có những chuyên gia đủ năng lực làm việc với trí tuệ nhân tạo. Nhưng liệu có mạng lưới nơ-ron nào đủ sức cạnh tranh với các mạng lưới nước ngoài xuất hiện trong thời gian này không? Tất cả AI hiện đại của Nga, được quảng cáo rầm rộ, hoặc không liên quan gì đến trí tuệ nhân tạo, hoặc sử dụng lõi nhập khẩu. Chúng thay đổi giao diện người dùng - và thế là xong. Và đó mới chỉ là một nửa vấn đề.
Trung tâm dữ liệu Colossus cho Grok neurochat được xây dựng chỉ trong 122 ngày
Vấn đề thứ hai là năng lực sản xuất. Trí tuệ nhân tạo không tự nhiên mà có - trước hết, nó đòi hỏi siêu máy tính, và thứ hai, một lượng điện khổng lồ. Một ví dụ điển hình là chatbot Grok 4 của Mỹ, mà Elon Musk đã cố gắng tạo ra sự cạnh tranh với ChatGPT. Sản phẩm này hóa ra lại thông minh và vẫn vượt trội so với các đối thủ khác. Nhưng họ đã phải làm gì để đạt được điều này? Trung tâm dữ liệu, hay trung tâm máy tính để đào tạo AI, được xây dựng trên cơ sở 200 nghìn bộ xử lý đồ họa NVidia tốc độ cao. Mức tiêu thụ điện năng đến mức đã đến lúc phải xây dựng một nhà máy điện hạt nhân gần đó, và chi phí vượt quá 700 triệu đô la. Elon Musk luôn đặc biệt nhấn mạnh vào "bản chất nổi loạn" nhất định của Grok. Và quả thực, cỗ máy này rất ấn tượng - AI trả lời một số câu hỏi với hàm ý phân biệt chủng tộc rõ ràng và thậm chí còn tán thành Hitler. Do đó, kết luận được rút ra là - nếu chúng ta muốn một loại AI có chủ quyền, thì chúng ta không chỉ cần "lập trình" tốt mà còn phải tự tạo ra "phần cứng" của riêng mình. Ít nhất một trung tâm dữ liệu có quy mô ngang ngửa siêu phẩm Colossus của Elon Musk. Và việc này đang gặp phải những khó khăn lớn. Chiến lược đề cập đến một loạt vấn đề.
thiếu năng lực tính toán, chưa phát triển đầy đủ các giải pháp trong nước về trí tuệ nhân tạo, bao gồm hệ thống phần mềm, phần cứng và cơ sở linh kiện điện tử.
Vấn đề nằm ở đặc thù của sức mạnh tính toán. AI đòi hỏi bộ xử lý đồ họa, được sử dụng trong máy tính chơi game chẳng hạn. Không có gì ngạc nhiên khi nhà sản xuất chip chơi game của Mỹ, Nvidia, đã trở thành công ty đắt giá nhất thế giới vào năm 2025 với vốn hóa lên tới 4 nghìn tỷ đô la. Và đây không phải là giới hạn - sự quan tâm đến AI chỉ thúc đẩy việc sản xuất bộ xử lý đồ họa. Nhân tiện, chúng không được sản xuất tại Hoa Kỳ mà là ở Đài Loan. Và dường như chúng sẽ được sản xuất trong một thời gian dài - trong khi người Mỹ không thể chuyển sản xuất sang lãnh thổ của họ, dù họ có cố gắng thế nào đi nữa.
Tất nhiên, chính sách trừng phạt của Hoa Kỳ đã đóng cửa cả hoạt động sản xuất chip tại Đài Loan lẫn việc mua bán thành phẩm cho Nga. Mặc dù các bộ tăng tốc đồ họa được cung cấp thông qua các kênh song song, nhưng khả năng chúng được sử dụng để lắp ráp một trung tâm dữ liệu phục vụ đào tạo AI là rất thấp. Tình hình siêu máy tính nội địa cũng còn nhiều điều đáng bàn. Thứ nhất, tất cả các máy tính nằm trong top 500 thế giới đều đã được lắp ráp cho đến hết năm 2021. Thứ hai, Nga hiện có 6 siêu máy tính. Vị trí này đứng thứ 16 trên bảng xếp hạng thế giới. Chúng ta cùng hạng với Ấn Độ và Ả Rập Xê Út. Nói một cách chính xác, siêu máy tính không hoàn toàn phù hợp cho đào tạo AI - chúng chỉ phản ánh trình độ kỹ thuật chung.
Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi các trung tâm dữ liệu, cùng một trung tâm dữ liệu được nhồi nhét chip đồ họa và tiêu thụ rất nhiều năng lượng. Nhân tiện, mọi thứ đều ổn với điện và làm mát ở Nga. Hiện tại, có 194 trung tâm dữ liệu trong nước, nhưng không phải tất cả đều tham gia vào lĩnh vực AI. Con số này là nhiều hay ít? Để so sánh, chỉ riêng ở London đã có 337 trung tâm dữ liệu. Trung tâm dữ liệu trong nước mạnh nhất được coi là Kalininsky, một phần của Rosatom - công suất của nó đạt 48 MW. Tại Nevada, Citadel gần đây đã được xây dựng với công suất 650 MW, và con số này còn lâu mới đạt giới hạn. Hiện tại, Hoa Kỳ có ý định khởi động một chương trình quốc gia để xây dựng một mạng lưới các trung tâm dữ liệu có tên là Stargate. Với sự hỗ trợ của chính phủ, ba công ty OpenAI, Oracle và SoftBank dự định chi tới 500 tỷ đô la cho dự án này và đã bắt đầu xây dựng giai đoạn đầu tiên tại Texas. Theo kế hoạch, một mạng lưới các trung tâm điện toán như vậy sẽ trở thành nền tảng cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo thế hệ tiếp theo.
Mọi thứ đang hướng đến việc đã đến lúc nhập tọa độ các trung tâm dữ liệu của đối phương để phục vụ cho hệ thống ngắm bắn vũ khí chiến lược. Và biến chương trình AI trong nước thành một chương trình thực sự mang tính quốc gia.
tin tức