Khả năng lý luận tương tự của Trí tuệ nhân tạo: Thách thức trí thông minh con người?

Lý luận tương tự, khả năng độc đáo mà con người sở hữu để giải quyết các vấn đề không quen thuộc bằng cách vẽ ra các mối tương quan với các vấn đề đã biết, đã lâu được coi là một chức năng nhận thức đặc trưng của con người. Tuy nhiên, một nghiên cứu đột phá được thực hiện bởi các nhà tâm lý học tại UCLA trình bày những phát hiện thuyết phục có thể khiến chúng ta phải suy nghĩ lại về điều này.

GPT-3: So sánh với trí tuệ con người?

Nghiên cứu của UCLA đã phát hiện ra rằng GPT-3, một mô hình ngôn ngữ AI được phát triển bởi OpenAI, thể hiện khả năng lý luận gần như tương đương với sinh viên đại học, đặc biệt khi được giao nhiệm vụ giải quyết các vấn đề tương tự như những vấn đề được thấy trong các bài kiểm tra trí tuệ và các kỳ thi tiêu chuẩn như SAT. Phát hiện này, được công bố trên tạp chí Nature Human Behaviour, đặt ra một câu hỏi thú vị: Liệu GPT-3 có bắt chước lý luận của con người do tập dữ liệu ngôn ngữ rộng lớn của nó, hay nó đang khai thác một quá trình nhận thức hoàn toàn mới?

Cơ chế chính xác của GPT-3 vẫn bị che giấu bởi OpenAI, khiến các nhà nghiên cứu tại UCLA tò mò về cơ chế đằng sau kỹ năng lý luận tương tự của nó. Mặc dù GPT-3 có hiệu suất đáng khen ngợi trên một số nhiệm vụ lý luận, nhưng công cụ này không hoàn hảo. Taylor Webb, tác giả chính của nghiên cứu và là nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại UCLA, lưu ý: “Mặc dù những phát hiện của chúng tôi rất ấn tượng, nhưng điều quan trọng là phải nhấn mạnh rằng hệ thống này có những hạn chế đáng kể. GPT-3 có thể thực hiện lý luận tương tự, nhưng nó gặp khó khăn với các nhiệm vụ đơn giản đối với con người, chẳng hạn như sử dụng công cụ cho một nhiệm vụ vật lý.”

Khả năng của GPT-3 đã được kiểm tra bằng cách sử dụng các vấn đề được lấy cảm hứng từ Raven’s Progressive Matrices – một bài kiểm tra liên quan đến các chuỗi hình phức tạp. Bằng cách chuyển đổi hình ảnh sang định dạng văn bản mà GPT-3 có thể giải mã, Webb đảm bảo rằng đây là những thách thức hoàn toàn mới cho AI. Khi so sánh với 40 sinh viên đại học UCLA, không chỉ GPT-3 đạt được hiệu suất của con người, mà nó còn phản ánh những sai lầm mà con người mắc phải. Mô hình AI giải quyết chính xác 80% số vấn đề, vượt qua điểm trung bình của con người nhưng nằm trong phạm vi của những người biểu diễn hàng đầu.

Đội ngũ nghiên cứu đã tiếp tục kiểm tra khả năng của GPT-3 bằng cách sử dụng các câu hỏi tương tự chưa được công bố của SAT, với AI vượt qua điểm trung bình của con người. Tuy nhiên, nó gặp khó khăn khi cố gắng vẽ ra các mối tương quan từ các câu chuyện ngắn, mặc dù mô hình GPT-4 mới hơn cho thấy kết quả tốt hơn.

Đóng góp vào khoảng cách nhận thức giữa AI và con người

Các nhà nghiên cứu tại UCLA không chỉ dừng lại ở việc so sánh. Họ đã bắt đầu phát triển một mô hình máy tính được lấy cảm hứng từ nhận thức của con người, liên tục so sánh khả năng của nó với các mô hình AI thương mại. Keith Holyoak, giáo sư tâm lý học tại UCLA và đồng tác giả, nhận xét: “Mô hình AI tâm lý của chúng tôi đã vượt qua các mô hình khác trong các vấn đề tương tự cho đến khi bản cập nhật mới nhất của GPT-3, mô hình này đã thể hiện khả năng vượt trội hoặc tương đương.”

Tuy nhiên, đội ngũ đã xác định một số lĩnh vực mà GPT-3 gặp khó khăn, đặc biệt là trong các nhiệm vụ yêu cầu sự hiểu biết về không gian vật lý. Trong các thử thách liên quan đến việc sử dụng công cụ, các giải pháp của GPT-3 đã bị đánh dấu là không chính xác.

Hongjing Lu, tác giả chính của nghiên cứu, bày tỏ sự ngạc nhiên trước những bước tiến trong công nghệ trong hai năm qua, đặc biệt là khả năng lý luận của AI. Nhưng liệu những mô hình này thực sự “nghĩ” như con người hay chỉ bắt chước suy nghĩ của con người vẫn còn là một chủ đề tranh luận. Việc tìm kiếm những hiểu biết về các quá trình nhận thức của AI đòi hỏi phải có quyền truy cập vào phần hậu trường của các mô hình AI, một bước nhảy vọt có thể định hình tương lai của AI.

Lặp lại quan điểm này, Webb kết luận: “Truy cập vào phần hậu trường của mô hình GPT sẽ mang lại lợi ích to lớn cho các nhà nghiên cứu AI và nhận thức. Hiện tại, chúng tôi bị giới hạn ở đầu vào và đầu ra, và nó thiếu chiều sâu quyết định mà chúng tôi khát khao.”