Peter Sorger và Ben Gyori đang vắt óc suy nghĩ cùng một chiếc máy tính ở trong phòng thí nghiệm tại trường Y khoa Harvard. Mục tiêu của họ là tìm ra lý do tại sao một loại thuốc chữa bệnh ung thư hắc tố1 vốn cực kỳ công hiệu nhưng lại ngưng hiệu nghiệm trên cơ thể bệnh nhân sau vài tháng. Nhưng nếu như họ thành công trong việc xây dựng phương thức hợp tác giữa con người và máy tính, nó  sẽ mở ra một cách tiếp cận mới trong việc tìm hiểu căn nguyên những vấn đề phức tạp, từ đó có thể thay đổi không chỉ cách điều trị ung thư mà còn cả phương thức tạo ra đổi mới và khám phá trong vô số các lĩnh vực khác.

Điểm cốt lõi trong khó khăn của họ là một đống tơ vò các hoạt động phức tạp diễn ra bên trong một tế bào ung thư, hay trong bất kỳ tế bào nào. Hàng ngàn hoạt động nhiều không kể xiết trong các quá trình hóa sinh không ngừng tương tác với nhau, liên tục biến đổi tùy thuộc vào gen nào hoạt động mạnh nhất và những gì xảy ra xung quanh chúng. Từ các nghiên cứu trên những tế bào lấy từ các bệnh nhân được điều trị, Sorger và Gyori nhận thấy rằng thuốc chữa khối u mất tác dụng qua thời gian có mối tương quan với sự gia tăng hoạt động ở hai gen. Nhưng số lượng các tác nhân, cả trực tiếp lẫn gián tiếp, ảnh hưởng lên hai gen đó lại quá lớn, và hiện chỉ có một mô hình tương đối thô sơ về toàn bộ các tương tác ấy, vì thế việc xác định tác nhân nào ở tế bào là mục tiêu nhắm tới của các loại thuốc bổ sung dường như là một điều bất khả.

Đó chính là nơi mà hệ thống máy tính tân tiến của đội ra tay. Sorger và Gyori chỉ cần nhập vào một ý tưởng mới của họ về những tương tác giữa ba loại protein, dựa trên sự kết hợp với chứng cứ lâm sàng, vốn kiến thức chuyên môn về khoa học sâu rộng của họ và trực giác đáng tin cậy của người từng trải. Hệ thống này ngay lập tức phân tích giả định  của đội để tạo ra hàng trăm phương trình vi phân, củng cố và cải thiện mô hình phân tích trước đó về vô số các hoạt động diễn ra bên trong những tế bào được chữa trị bằng thuốc. Từ đó, nó có thể đưa ra những kết quả mới.

Những kết quả này không dự đoán tất cả các hiện tượng liên quan trên những tế bào khối u, nhưng nó cung cấp cho các nhà nghiên cứu một ý tưởng khác về hai loại protein nữa — chúng sẽ lại được nhập vào hệ thống qua bàn phím. Chiếc máy tính xáo trộn lại và phản hồi với một loạt phân tích mới, cho ra một mô hình mà cuối cùng, hóa ra, lại dự đoán chính xác những gì xảy ra trong cơ thể người bệnh và đưa ra những gợi ý mới về cách ngăn ngừa một số trường hợp tái phát khối u.

Theo một nghĩa nào đó, Sorger và Gyori làm những việc mà các nhà khoa học đã cùng thực hiện hàng thế kỷ qua: nhập tâm vào sự suy tưởng và một chuỗi những giả lập nếu – thì. Nhưng trong trường hợp này, đồng đội trí thức của họ là một cỗ máy biết xây dựng, lưu trữ, tính toán và lặp lại công việc trên hàng trăm phương trình và mối liên kết.

Khi trí óc của các nhà nghiên cứu kết hợp với máy tính, kết quả là một mô hình không chỉ đơn giản liệt kê ra những mối tương quan (correlation) kiểu như, “Khi bạn thấy nhiều cái này thì bạn cũng sẽ thấy nhiều cái kia,” mà thay vào đó, nó dần hé lộ tất cả những bước trung gian quan trọng và những liên kết giữa nguyên nhân – kết quả, những cách thức và lý do của các tương tác phân tử, chứ không chỉ dừng lại ở câu hỏi cái gì đang diễn ra. Bằng cách này, họ tạo nên một bước nhảy từ dữ liệu lớn đến việc hiểu sâu sắc vấn đề.

Cách đó hơn 3.220 km, một kiểu hợp tác khác giữa con người và máy tính đang diễn ra ở Đại học Utah khi Greg Clark yêu cầu Doug Fleenor với tay và chạm vào hình ảnh của một cánh cửa gỗ trên màn hình vi tính.

Clark biết rằng Fleenor không thể trực tiếp chạm vào thứ này hay bất kỳ đồ vật nào khác; Fleenor đã mất cả hai cánh tay của mình trong một tai nạn điện nghiêm trọng vào 25 năm trước. Nhưng cánh tay của Fleenor có một con chip được kết nối với máy tính, nên khi ông ấy cử động cánh tay của mình thì hình ảnh của một bàn tay trên máy tính cũng cử động theo. Ông ấy đã từng làm việc này trước đây — nhấc cánh tay lên, theo dõi hình ảnh cánh tay hoạt họa cử động đồng nhất, và trông có vẻ như nó đang đập vào bề mặt cánh cửa — nhưng lần này thì khác. Ông ấy chao đảo về phía sau và há hốc vì kinh ngạc. “Thật là hay hết sức!” — ông ấy thốt lên.

Điều hay ho ở đây chính là trong lúc anh điều khiển cánh tay ảo của mình trong khoảng không ảo trước mặt, ông ấy thực sự có thể, về mặt sinh học và thần kinh, cảm nhận được bề mặt gỗ của nó. Nhờ vào một số phần mềm mới và một mạng kết nối đầy tinh vi giữa một con chip nhúng với những dây thần kinh chạy dọc cánh tay đến não, ông ấy trải nghiệm một cảm giác tổng hợp của việc chạm vào chất liệu, chân thực không khác gì một hành động chạm thật sự.

Đối với một người đã không chạm được vào bất kỳ thứ gì bằng đôi tay trong vòng một phần tư thế kỷ, đây thực sự là một khoảnh khắc siêu việt — mở ra một tương lai xán lạn mà giờ đây đang dần trở thành hiện thực. Và ở trường hợp của Fleenor, nó thực tới mức chạm vào được.

Bằng nhiều cách đa dạng, như việc cùng tìm hiểu về mối quan hệ nhân quả phức tạp trong phòng nghiên cứu của Peter Sorgers và sự kết hợp liền mạch giữa phần mềm và hệ thống thần kinh trong phòng thí nghiệm của Greg Clark, trong tương lai, con người và máy móc sẽ không chỉ làm việc cạnh nhau, mà còn tương tác và cộng tác với nhau mật thiết đến mức ranh giới khác biệt giữa ta và chúng sẽ trở nên cực kỳ mờ nhạt.

“Chúng ta và những sáng tạo công nghệ của mình đang sẵn sàng dấn thân vào một cuộc hòa trộn mang tính cách mạng mà chắc chắn là rất đỗi kỳ lạ và đầy phấn khích.”

Dựa trên việc xử lý tín hiệu thích nghi và giao diện thần kinh nhạy cảm2, suy luận máy3 cùng việc dựng lên những mô hình hệ thống phức tạp4, các khả năng thế hệ mới đang bắt đầu hợp nhất sức mạnh to lớn của các hệ thống kỹ thuật số với những phẩm chất vốn có đầy huyền bí của giống hoài Homo sapiens — khả năng tìm hiểu bản chất sâu xa và ứng dụng trực giác của chúng ta. Sau hàng thập kỷ làm quen, chúng ta và những sáng tạo công nghệ của mình đang sẵn sàng dấn thân vào một cuộc hòa trộn mang tính cách mạng mà chắc chắn là rất đỗi kỳ lạ và đầy phấn khích.

Chúng ta đã sẵn sàng chưa? Một vài dấu hiệu nói rằng chưa đâu. Kể cả khi bỏ qua những meme cường điệu vẽ ra cảnh chúng ta chờ đợi để được phục tùng rô-bốt như những đấng tối cao, rất nhiều người vẫn quan ngại về ảnh hưởng của trí thông minh nhân tạo và sự rô-bốt hóa lên công ăn việc làm và nền kinh tế. Một cuộc khảo sát tại Hoa Kỳ vào năm ngoái của Trung tâm Nghiên cứu Pew đã tìm ra rằng người ta “lo ngại hơn là hào hứng” về những đột phá hứa hẹn việc tích hợp giữa sinh học và công nghệ, ví dụ như những mô cấy chip trong não và máu nhân tạo.

Tôi có được một vị trí thuận lợi để quan sát tương lai khi lãnh đạo Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến trực thuộc chính phủ Mỹ, với sứ mệnh khởi tạo nên những đột phá công nghệ phục vụ an ninh quốc gia. Hơn sáu thập kỷ qua, chúng tôi khơi nguồn cho những cuộc cách mạng công nghệ mà kết quả là những vật liệu và công nghệ chip tiên tiến bậc nhất hiện nay, từng làn sóng mới của trí thông minh nhân tạo, và mạng internet.

Hôm nay, thành quả của Clark và Sorger là một phần trong số hàng trăm chương trình được tiến hành ở DARPA để vượt ra khỏi giới hạn công nghệ. Và từ góc nhìn của tôi, một góc độ cho phép bao quát rất nhiều các lĩnh vực nghiên cứu, có vẻ như loài người đang trên đà tiến tới một sự hợp nhất mang tính chất cộng sinh hơn với máy tính.

Động lực của chúng ta là sự hấp dẫn của những giải pháp cho các vấn đề nan giải trước đó, viễn cảnh về những cải tiến đầy thuận lợi cho những khả năng bẩm sinh của chúng ta và lời hứa hẹn về việc nâng cao thể trạng con người. Nhưng khi chúng ta bước vào một tương lai nơi mà máy móc được trao những vai trò chưa từng có trước đây, trong hầu hết mọi mặt của đời sống, thì loài người chúng ta — dù đơn độc hay có thêm sự trợ giúp của những chiếc máy kia — vẫn cần phải tranh luận rất nhiều về những câu hỏi hóc búa liên quan đến ý nghĩa của tự chủ cá nhân5 và quyền được định đoạt6 sự riêng tư và danh tính, bản chất thật và trách nhiệm. Những câu hỏi về việc chúng ta là ai và chúng ta muốn trở nên ra sao.

Điều DARPA đã mang lại: Mạng Internet

• Lấy cảm hứng từ tầm nhìn của nhà khoa học máy tính JCR Licklider, vào năm 1969 DARPA đã ra mắt lần đầu hệ thống kết nối từ máy tính đến máy tính: một mạng lưới với bốn điểm nút. Đây là điểm khởi đầu trong một loạt các tiến bộ dẫn đến sự hình thành của mạng Internet toàn cầu ngày nay.

Công nghệ từ lâu đã đóng vai trò như một khung cửa soi vào thế giới bên trong đầy hỗn độn của chúng ta. Với mỗi một bước tiến bộ, từ những công cụ đầu tiên làm bằng xương và những chiếc búa đá cho đến động cơ phản lực và mạng xã hội ngày nay, công nghệ đã khai mở và phóng đại những bộ mặt sáng tạo và hủy diệt nhất của chúng ta.

Trong một thời gian dài, khi công nghệ được nhận định chủ yếu như những “công cụ giúp ta làm việc,” thì nỗi lo sợ nằm ở việc máy móc sẽ biến chúng ta thành những chiếc máy, như sự tự động hóa của những người công nhân trong bộ phim Modern Times (Tạm dịch: Thời Hiện đại) của Charlie Chaplin. Gần đây hơn khi nó trở thành “công cụ giúp ta suy nghĩ,” thì đi cùng nó là một nỗi sợ trái nghịch: rằng những chiếc máy tính sẽ trở nên thông minh hơn chúng ta — hay ít nhất là sẽ hành xử như thể chúng là chủ của ta.

Sự thực là hai nỗi sợ trên không phải là không có cơ sở: hãy nhìn lần lượt, một đám người vô hồn nhìn chằm chằm vào màn hình điện thoại khi ngồi xe bus đi làm, và những tranh luận ngày nay về việc nên để cho những chiếc xe hơi không người lái và các hệ thống quân sự tự vận hành vào lúc nào và ra sao. Nhưng, cho dù chúng ta vẫn đang vật lộn với những ý tưởng này, làn sóng thứ ba của cải tiến công nghệ đang bắt đầu, nổi bật nhất là những chiếc máy không chỉ giúp ta hành động hay suy nghĩ. Chúng có tiềm năng sẽ giúp chúng ta được là chính mình hơn.

Làn sóng thứ ba của cải tiến công nghệ đang bắt đầu, nổi bật nhất là những chiếc máy không chỉ giúp ta thực hiện hành động hay giúp ta suy nghĩ. Chúng có tiềm năng sẽ giúp chúng ta được là chính mình hơn.

Với một số người, sự cộng sinh mới mẻ này nghe như một câu chuyện tình lãng mạn, và với một số người khác, nó sẽ là một đám cưới chạy bầu. Nhưng dù là theo hướng nào thì việc nên làm là tìm hiểu xem: chúng ta đã đến được đây bằng cách nào?

Như nhiều cuộc cách mạng khác, gốc rễ của sự cộng sinh lần này đã lan ngầm từ lâu. Quay lại năm 1960, nhà tâm lý học với tầm nhìn xa đồng thời là nhà tiên phong ngành máy tính JCR Licklider đã viết, như một lời tiên đoán đáng kinh ngạc, về hy vọng của mình “rằng, không lâu nữa, bộ não con người và máy tính sẽ phối hợp với nhau vô cùng chặt chẽ, và rồi kết quả của sự hợp tác đó sẽ biết nghĩ theo cách không bộ não con người nào từng nghĩ đến và biết xử lý dữ liệu theo cách không một chiếc máy xử lý thông tin nào hiện nay có thể đạt được.”

Licklider đã góp phần giúp khởi tạo cuộc cách mạng thông tin nửa thế kỷ qua, nhưng để biến giấc mơ cụ thể này thành hiện thực thì phải chờ thêm một vài thập kỷ để hai xu hướng công nghệ phát triển chín muồi.

Xu hướng thứ nhất là sự phát triển nhanh chóng của chính cuộc cách mạng thông tin nói trên: sự bành trướng, hệt như vụ nổ big bang, của ngành khoa học dữ liệu ứng dụng và trí thông minh nhân tạo đang dẫn đến một khả năng giao thoa chưa từng có, giúp lồng ghép nhận thức, kiến thức chuyên môn, hoàn cảnh và trí khôn con người vào trong các hệ thống này.

Con người chúng ta hóa ra lại rất giỏi tạo ra những hệ thống cực kỳ phức tạp — lấy ví dụ mạng internet với hàng tỷ tỷ điểm kết nối, những con chip với hàng tỷ bán dẫn điện trở, máy bay với hàng triệu thành phần cấu thành riêng lẻ – và thu thập dữ liệu về những hệ thống khởi phát tự nhiên, từ những tương tác của vi sinh vật cho đến động lực học khí hậu và hình mẫu chung của hành vi xã hội.

Nhưng thực tế đã chứng minh là sẽ khó khăn hơn rất nhiều để hiểu được bằng cách nào hay tại sao những siêu hệ thống này vận hành như thế, hay những bộ dữ liệu này chứa đựng quặng kiến thức gì để khai phá, chưa nói tới việc làm thế nào để tiếp cận với khối kiến thức ẩn sâu bên trong để từ đó tiến xa hơn.

Sau đây là một số điều phức tạp mà chúng ta ngày nay chưa hiểu rõ: vì sao những thuật toán đơn lẻ thì hợp lý nhưng khi kết hợp với nhau lại đôi khi gây ra một cú trượt dốc chớp nhoáng trên thị trường chứng khoán? Những tác nhân nào khiến con người từ nhiều nơi khác nhau trên thế giới lại thiên về một danh tính chung và cảm thức cộng đồng giống nhau, và những tác động nào có khả năng phá vỡ những kết nối đó để rồi châm ngòi cho những sự hỗn loạn, những cuộc di cư trên diện rộng hay một cuộc cách mạng?

Trong vô số những tác nhân gây ra hay giúp chống lại một số bệnh tật, đâu là tác nhân chính, và chúng tương tác với nhau như thế nào? Và trong mỗi câu đố nan giải này, đâu là nhân tố then chốt, mà chỉ một thay đổi vừa phải ở đó có thể mang lại những lợi ích to lớn?  Ngày hôm nay, khi loài người chúng ta bắt đầu làm việc và suy nghĩ cùng với những chiếc máy tính, để có thể nhìn xa hơn các mối tương quan đơn giản – nền tảng suy luận mạnh mẽ nhưng giới hạn của làn sóng dữ liệu lớn đầu tiên — và nhận biết được những mối liên kết sâu xa về nhân quả, câu trả lời cho những câu hỏi phức tạp như thế này ngày càng gần tầm tay.

Điều DARPA đã mang lại: Phương tiện tự lái

• Năm 2004, cuộc thi Grand Challenge (Thử thách lớn) của DARPA đã kêu gọi các nhà cải tiến cùng phát triển những chiếc xe có thể hoàn thành một chặng đường đua mà không có người lái. Thử thách này đã đánh bật tất cả những người tham gia, nhưng vào năm 2005 một đội trường Standford đã thắng giải và qua đó giúp khởi đầu cuộc cách mạng của xe hơi tự lái.

Chương trình Big Mechanism (Cơ chế Lớn) của DARPA mà Sorger tham gia là một trong những nỗ lực như vậy, và nó không chỉ làm sáng tỏ cơ chế hoạt động của các loại thuốc và các gen lên những tế bào khối u. Trong một phần khác của chương trình này, các nhà nghiên cứu đã tạo ra những chiếc máy sử dụng những thuật toán xử lý ngôn ngữ bậc cao để suốt đêm đọc các bài báo khoa học về những gen ung thư đặc thù, và rồi sau đó, mỗi ngày, chúng truyền những gì đã học được vào một mô hình khổng lồ và liên tục mở rộng về di truyền học ung thư.

Những cỗ máy này có thể đọc hàng chục nghìn bài báo khoa học mỗi tuần — cao gấp nhiều lần số lượng mà cả một đội các nhà nghiên cứu khoa học có thể tiêu thụ — mà vẫn có thể tiến hành những phân tích ngữ nghĩa sâu sắc trong lúc đọc, để phát hiện ra không chỉ những bức ảnh chụp nhanh các hoạt động của tế bào, mà còn những chuỗi phản ứng hóa sinh đằng sau đó để giúp hệ thống dựng lên những mô hình định lượng. Với việc phối hợp cùng các chuyên gia con người trong việc nghiên cứu những kết quả đó, chương trình bắt đầu cho ra những giả thuyết mới đầy hứa hẹn về cách điều trị một số loại ung thư bằng những tổ hợp mới của các loại thuốc có sẵn.

Tương tự, Quỹ Bill & Melinda Gates đã sử dụng công cụ phân tích do DARPA phát triển để dựng lên bức tranh về hàng chục yếu tố dẫn đến chứng còi xương, suy dinh dưỡng và béo phì ở trẻ em. Một nỗ lực ở quy mô như vậy thông thường sẽ cần hàng tháng làm tổng quan tài liệu, nhưng phác thảo bằng cách này lại chỉ mất vài ngày.

Kết quả là một mạng lưới các tác động bao gồm những yếu tố tách biệt nhau như cho trẻ bú sữa mẹ, đô thị hóa và trợ cấp chính phủ cho thực phẩm chế biến. Đó là một mạng lưới mà con người có thể áp dụng kiến thức chuyên môn của mình — ví dụ như những hiểu biết sâu sắc về thực trạng kinh tế và chính trị chỉ ra rằng  điều chỉnh một tác động này sẽ thiết thực hơn là một tác động nào đó khác — để từ đó họ cùng với những cộng sự máy móc của mình có thể đưa ra những chiến lược mới cho sức khỏe cộng đồng, từ qui mô hóa sinh cho đến chính sách.

Những khó khăn trong nghiên cứu ung thư và các vấn về về bệnh còi xương lẫn béo phì ở trẻ em là những thử thách “Goldilocks”7 — cực kỳ hóc búa nhưng vẫn có thể xử lý được — về số lượng các tác nhân cấu thành và mức độ phức tạp cần con người và máy tính phải sắp xếp nếu muốn tìm ra giải pháp. Những bài học từ những nỗ lực này sẽ có thể áp dụng cho một loạt những tình thế khó khăn về an ninh quốc gia. Ví dụ, hãy thử tưởng tượng, ta có thể tìm ra những kiến thức thực tế bằng cách phân tích các câu hỏi mô phỏng như “Cơ sở hạ tầng của một vùng sẽ chịu tác động gì nếu hạn hán ở nơi đó kéo dài thêm năm năm nữa?” và “Một đất nước cần phát triển nguồn nhân lực và trao quyền kinh tế cho phụ nữ đến mức độ nào, và tình huống đó sẽ có tác động gì đến quỹ đạo chính trị và kinh tế của nước đó trong tương lai?”

Nhìn rộng ra, ít có một chương trình nào ở DARPA hiện nay mà hoàn toàn không nhắm tới việc kết hợp những phẩm chất và kỹ năng của con người và máy tính, từ việc sáng tạo những hóa chất tổng hợp mới, đến việc khiến cho thiết kế của những công trình kiến trúc phức tạp trở nên khả thi khi có thêm các phương pháp sản xuất 3D, cho đến những mệnh lệnh điều khiển hệ thống bay không người lái, và việc quản lý tần số vô tuyến trong những môi trường kết nối dày đặc.

Điều DARPA đã mang lại: Các hệ thống vi mô

• Bắt nguồn từ những con chip vi-cơ điện tử thông báo cho điện thoại của bạn khi nó đã được chuyển vào những mạch điện làm từ gallium arsenide với chức năng truyền tín hiệu sóng vô tuyến tới các trạm thu phát gốc, những công nghệ do DARPA khởi tạo đã cho chúng ta có được những thiết bị cầm tay mà chúng ta phụ thuộc vào ngày nay.

Để hiểu về xu hướng chuyển-dịch-nhanh thứ hai đang hỗ trợ cho sự sáp nhập cộng sinh của người và máy, chúng ta cần chuyển từ phần cứng (hardware) và phần mềm (software) sang phần ướt (wetware), và những tiến bộ trong lĩnh vực công nghệ thần kinh học.

Cách đây không lâu, mọi thứ mà ta biết về bộ não là do các bác sĩ tìm ra qua từng ca đột quỵ, khi họ liên hệ những chấn thương với tổn thất về chức năng. Với con số ước tính 80 hay 100 hay 120 tỉ tế bào thần kinh trong bộ não con người — không ai thực sự biết rõ là bao nhiêu — và hàng ti tỉ những mối liên kết giữa chúng với nhau, chẳng ai cho rằng chúng ta sẽ khai phá được những bí mật sâu thẳm của hệ thần kinh trong một tương lai gần.

Thế nhưng, chỉ trong vài năm vừa qua, các nhà khoa học thần kinh được trang bị những thiết bị đo và kích thích thần kinh có độ phân giải cao đã bắt đầu giải mã những dấu hiệu điện hóa trong não và, có lẽ còn kinh ngạc hơn, đã soạn ra và truyền tải những chỉ dẫn tới các tế bào thần kinh để chúng phản hồi lại theo đúng cách mong muốn. Trong những chương trình của DARPA, các thiết bị đã cho phép những người liệt toàn thân cử động cánh tay giả của mình chỉ bằng suy nghĩ. Họ có thể tự ăn uống trở lại lần đầu tiên sau nhiều năm, và có thể với cánh tay máy của mình ra để chạm vào những người thân yêu — những hành động máy móc nhưng đầy xúc động.

Những chương trình này đã cho phép những người mất tay chân, như Fleenor ở Utah, không chỉ làm chủ môi trường xung quanh họ, mà còn lấy lại được trải nghiệm chân thực của va chạm và nhận biết đặc tính vật lý vốn chỉ có thể cảm nhận qua xúc giác.

Sự phục hồi chức năng vận động và cảm giác mới chỉ là khởi đầu. Chúng tôi đang phát triển những công nghệ thần kinh nhằm giúp những người bị chấn thương sọ não thiết lập lại năng lực ghi nhớ, ngay cả khi bộ não đã mất khả năng làm được việc đó. Những công nghệ này sẽ giúp những người mắc chứng rối loạn căng thẳng hậu chấn thương (PTSD) hay những chứng thần kinh – tâm thần khác cảm thấy khỏe mạnh trở lại — những mục tiêu mà chúng tôi đang nỗ lực để đạt được thông qua những tín hiệu kỹ thuật số được truyền tải một cách chính xác đến với bộ não.

Điều thú vị là một số tiến bộ mới trong lĩnh vực này không đến trực tiếp từ việc kích thích não bộ, mà là thông qua hệ thần kinh ngoại biên8 có thể tiếp cận dễ dàng hơn. Chúng tôi nhận thấy rằng hệ thần kinh ngoại biên có thể gửi đi những tín hiệu cụ thể về chức năng đến bộ não khi phản hồi lại các kích thích nhẹ lên da, và thậm chí có thể phản hồi lại một tín hiệu siêu âm chính xác mà ta vốn không nhận ra.

Và, dĩ nhiên, về mặt công nghệ, chỉ còn là một hành trình ngắn từ việc phục hồi đơn thuần đến sự mở rộng thêm con đường vô tận — như việc nhìn thấy hay thậm chí nghe thấy những bước sóng ánh sáng bên ngoài quang phổ thông thường chẳng hạn, hay việc đẩy nhanh tốc độ học tập để chúng ta đạt được những kỹ năng nhận thức mới nhanh chóng hơn, hoặc là giúp ta cải tiến từ một trí nhớ bình thường thành tốt hơn bình thường.

Điều DARPA đã mang lại: Trí thông minh nhân tạo

• DARPA chính là đội ngũ phía sau những công nghệ chủ chốt về trí thông minh nhân tạo và máy-học mà hiện tại đang thúc đẩy một loạt các ứng dụng, bao gồm các trợ lý cá nhân như Siri và Alexa, nhận diện khuôn mặt, khoa học người máy và gen chủng học.

Có thể dễ dàng hình dung rằng sự mở rộng và hội tụ của những khả năng mới như suy luận nhân quả phức tạp và công nghệ thần kinh học9 đang xúc tác cho một sự cộng sinh về mặt sinh học – thông tin – điện tử – cơ học, nó sẽ thay đổi mức khả thi trong đa dạng các lĩnh vực như sức khỏe, giải trí, thiết kế, giáo dục, nghiên cứu, và an ninh quốc gia. Nhưng điều gây hào hứng hơn cả về mối quan hệ mới này chính là những điều nó đã tác động tới chúng ta.

Qua việc làm chúng tôi bất ngờ với những góc nhìn ngày càng thấu đáo, những chiếc máy tính đang bắt đầu mở ra những cách suy nghĩ và tưởng tượng, hay thậm chí là những cách mơ mộng mới cho chúng tôi. Hãy thử hình dung việc trải nghiệm một bảng màu hoàn toàn mới chưa từng tồn tại trước đây, hay việc thêm chiều không gian vật lý thứ tư. Khi nhìn lại, thực tại bây giờ của chúng ta sẽ có cảm giác như màn hình đen trắng.

Những thay đổi này thoạt đầu sẽ nhỏ thôi. Trong trường hợp của Fleenor, hệ thống thần kinh của ông ấy ngày hôm nay đang được định hình lại một chút khác đi so với trước khi ông bắt đầu luyện tập với những thiết lập ở Utah. Các tế bào thần kinh của ông chuyển dịch theo cách khó mà nhận thấy được và tạo nên những kết nối mới trong lúc ông học cách giao tiếp trực tiếp với chiếc máy tính. Theo một cách nào đó, đương nhiên, ông ấy không phải một con người mới mẻ gì hơn so với lúc ông lần đầu học cách đi xe đạp hay sử dụng máy tính — thiết bị mà Steve Jobs một thời từng gọi là “chiếc xe đạp cho tâm trí ta.”

Nhưng với khả năng không chỉ cử động một cánh tay ảo mà còn cảm nhận được hình ảnh kỹ thuật số đó có “cảm giác” ra sao, thế giới của ông ấy đã thay đổi và ông đã bước lên một con đường mang tính cách mạng cùng với số lượng ngày càng đông những người khác, những người đang tạo ra những mở rộng kỹ thuật số của chính họ, theo nhiều cách nhỏ như Fitbits10 và lớn như việc dẫn dây kết nối não người với máy tính.

Liệu sự chuyển đổi mang tính cộng sinh này có dẫn đến những vấn đề? Chắc chắn là có. Những ý niệm về danh tính cá nhân, sự tự chủ cá nhân và bản chất thật của con người sẽ cần được điều chỉnh lại hết. Chúng ta thậm chí sẽ cần phải thay đổi suy nghĩ về thực tế khách quan. Sẽ xuất hiện những lạm dụng và sai sót.

Nhưng đây mới là điều đáng nói: không giống như phiên bản của Darwin11, kiểu tiến hóa này được tự chọn quỹ đạo cho chính nó. Chúng ta phải định nghĩa cái mà chúng ta muốn trở thành, và như vậy ta không chỉ xây dựng lại mà còn bộc lộ thêm về bản thân.

Làm việc này theo cách khôn ngoan sẽ đòi hỏi ta phải cân nhắc kỹ lưỡng câu trả lời cho những câu hỏi lớn. Nếu chúng ta biết rằng suy nghĩ và những nỗ lực sáng tạo của mình đang được máy tính xử lý để cải thiện, lặp đi lặp lại, và rồi — thôi xong — tình cờ bị công khai, liệu ta có còn cởi mở với những người khác hay thậm chí là chính bản thân mình? Liệu ta sẽ chấp nhận rủi ro của việc suy ngẫm những ý tưởng bất khả thi — nguồn gốc cần thiết của tất cả những tiến bộ vĩ đại? Những chuẩn mực xã hội nào sẽ hình thành khi con người cân nhắc việc thay đổi tính cách hay phạm vi cảm nhận của chính mình?

Việc có thêm một giác quan mới về cơ bản có khác gì việc học một ngôn ngữ mới hay không, với tất cả những cơ hội và triển vọng mới mà kỹ năng đó có thể mang lại? Ai trong đội công nghệ thông tin nên nắm quyền điều hành — hoặc cũng liên quan đến vấn đề này, ai trên thế giới nên có quyền sở hữu trí tuệ — cho phần mềm là sản phẩm của suy nghĩ cá nhân nhất bên trong chúng ta? Làm cách nào chúng ta có thể xem xét và cân nhắc danh tính và bản chất thật của mỗi cá nhân trong thế giới pha trộn ở phía trước? Và còn các tập đoàn lẫn chính phủ đứng đằng sau những công nghệ mang tính tích hợp và có khả năng bị dùng vào mục đích xâm phạm thì sao? Ai sẽ được truy cập dữ liệu và những quy trình đang vận hành?

Những vấn đề này rất nan giải, nhưng đó lại chính là lý do để mong đợi. Đó là bằng chứng tốt nhất cho thấy rằng chúng ta đang thực sự chạm đến giới hạn. Và sự thật rằng chúng ta luôn bị dẫn dắt đến những câu hỏi như vậy kể cả khi ta phải vật lộn để trả lời được chúng — rằng chúng ta vừa thấy hào hứng vừa bồn chồn — chỉ ra rằng sự tiến hóa chung giữa bản thân vốn có của chúng ta với những cộng sự công nghệ mới này sẽ buộc ta phải xem xét lại những khát khao sâu thẳm nhất của mình, và khiến con người chúng ta trở nên người hơn bao giờ hết. Có lẽ đến mức ta không nhận ra mình.