Chatbots AI vật lộn với sự hiểu biết ngôn ngữ

Sự ra đời của chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) đã định hình lại trải nghiệm đàm thoại, mang lại những tiến bộ dường như song song với sự hiểu biết và cách sử dụng ngôn ngữ của con người. Những chatbot này, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ quan trọng, đang trở nên thành thạo trong việc điều hướng sự phức tạp trong tương tác giữa con người với nhau.

Tuy nhiên, gần đây nghiên cứu đã làm sáng tỏ lỗ hổng dai dẳng của các mô hình này trong việc phân biệt ngôn ngữ tự nhiên với ngôn ngữ vô nghĩa. Cuộc điều tra do các nhà nghiên cứu của Đại học Columbia thực hiện đã trình bày những hiểu biết sâu sắc hấp dẫn về những cải tiến tiềm năng trong hiệu suất chatbot và xử lý ngôn ngữ của con người.

Cuộc điều tra về mô hình ngôn ngữ

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng nghiên cứu của họ liên quan đến chín mô hình ngôn ngữ khác nhau dựa trên nhiều cặp câu. Những người tham gia nghiên cứu là con người được yêu cầu phân biệt câu 'tự nhiên' hơn trong mỗi cặp, phản ánh cách sử dụng hàng ngày. Sau đó, các mô hình được đánh giá dựa trên việc đánh giá của chúng có phù hợp với lựa chọn của con người hay không.

Khi các mô hình được so sánh với nhau, các mô hình dựa trên mạng thần kinh biến áp thể hiện hiệu suất vượt trội so với các mô hình thống kê và mô hình mạng thần kinh tái phát đơn giản hơn. Tuy nhiên, ngay cả những mô hình phức tạp hơn cũng có lỗi, thường chọn những câu được con người cho là vô nghĩa.

Cuộc đấu tranh với những câu vô nghĩa

Tiến sĩ Nikolaus Kriegeskorte, nhà nghiên cứu chính tại Viện Zuckerman của Đại học Columbia, đã nhấn mạnh sự thành công tương đối của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc nắm bắt những khía cạnh quan trọng mà các mô hình đơn giản hơn bỏ sót. Ông lưu ý: "Việc ngay cả những mô hình tốt nhất mà chúng tôi nghiên cứu vẫn có thể bị đánh lừa bởi những câu vô nghĩa cho thấy các phép tính của chúng còn thiếu sót điều gì đó về cách con người xử lý ngôn ngữ."

Một ví dụ nổi bật từ nghiên cứu nêu bật các mô hình như BERT đánh giá sai tính tự nhiên của câu, trái ngược với các mô hình như GPT-2, phù hợp với các đánh giá của con người. Christopher Baldassano, Tiến sĩ, trợ lý giáo sư tâm lý học tại Columbia lưu ý, những điểm không hoàn hảo phổ biến trong các mô hình này làm dấy lên lo ngại về sự phụ thuộc vào hệ thống AI trong quá trình ra quyết định, kêu gọi sự chú ý đến “điểm mù” rõ ràng của chúng trong việc ghi nhãn. câu.

Ý nghĩa và định hướng tương lai

Những khoảng cách về hiệu suất và việc khám phá lý do tại sao một số mô hình lại vượt trội hơn những mô hình khác là những lĩnh vực được Tiến sĩ Kriegeskorte quan tâm. Ông tin rằng việc hiểu được những khác biệt này có thể thúc đẩy đáng kể sự tiến bộ trong các mô hình ngôn ngữ.

Nghiên cứu này cũng mở ra hướng khám phá xem liệu các cơ chế trong chatbot AI có thể khơi nguồn cho những nghiên cứu khoa học mới hay không, hỗ trợ các nhà khoa học thần kinh giải mã những phức tạp của não người.

Tiến sĩ Tal Golan, tác giả liên hệ của bài báo, bày tỏ sự quan tâm đến việc tìm hiểu các quá trình tư duy của con người, xét đến khả năng ngày càng tăng của các công cụ AI trong xử lý ngôn ngữ. "Việc so sánh khả năng hiểu ngôn ngữ của chúng với chúng ta mang lại cho chúng ta một cách tiếp cận mới để suy nghĩ về cách chúng ta tư duy", ông nhận xét.

Việc khám phá khả năng ngôn ngữ của chatbot AI đã làm sáng tỏ những thách thức còn tồn tại trong việc điều chỉnh sự hiểu biết của chúng với nhận thức của con người.

Những nỗ lực không ngừng để đi sâu vào những khác biệt này và những phát hiện tiếp theo không chỉ giúp nâng cao hiệu quả của các chatbot AI mà còn làm sáng tỏ vô số lớp trong quá trình nhận thức của con người.

Sự kết hợp giữa khả năng hiểu ngôn ngữ do AI điều khiển và nhận thức của con người đặt nền tảng cho những khám phá nhiều mặt, có khả năng định hình lại nhận thức và nâng cao kiến ​​thức trong các lĩnh vực liên kết giữa AI và khoa học thần kinh.