AI Neurosymbolic có thể khắc phục các vấn đề về độ tin cậy của AI tạo sinh như thế nào

Trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến ấn tượng trong những năm gần đây. Nó có thể viết luận, sáng tác nghệ thuật và thậm chí là sáng tác nhạc. Nhưng khi nói đến việc đưa ra sự thật chính xác, nó thường không đạt yêu cầu. Nó có thể tự tin nói với bạn rằng ngựa vằn sống dưới nước hoặc Tháp Eiffel ở Rome. Mặc dù những sai lầm này có vẻ vô hại, nhưng chúng chỉ ra một vấn đề lớn hơn: lòng tin. Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, luật pháp hoặc tài chính, chúng ta không thể để AI mắc những lỗi như vậy.

Đây là nơi AI thần kinh tượng trưng có thể giúp ích. Bằng cách kết hợp sức mạnh của mạng nơ-ron với logic của AI tượng trưng, ​​nó có thể giải quyết một số vấn đề về độ tin cậy mà AI tạo ra phải đối mặt. Với AI thần kinh tượng trưng, ​​chúng ta có thể xây dựng các hệ thống không chỉ tạo ra câu trả lời mà còn tạo ra câu trả lời mà chúng ta có thể tin tưởng.

Tại sao AI tạo sinh không đáng tin cậy

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hoạt động bằng cách phân tích các mẫu trong khối lượng dữ liệu khổng lồ. Đó là cách nó dự đoán từ hoặc hình ảnh nào sẽ xuất hiện tiếp theo. Nó giống như một công cụ tự động hoàn thành tiên tiến cực kỳ linh hoạt, nhưng nó không thực sự "biết" bất cứ điều gì. Nó chỉ chơi theo xác suất. Sự phụ thuộc vào xác suất này có thể khiến nó trở nên không thể đoán trước. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh không phải lúc nào cũng chọn tùy chọn có khả năng xảy ra nhất. Thay vào đó, nó chọn từ một loạt các khả năng dựa trên các mẫu mà nó đã học được. Tính ngẫu nhiên này có thể khiến nó trở nên sáng tạo, nhưng nó cũng có nghĩa là cùng một đầu vào có thể dẫn đến các đầu ra khác nhau. Sự không nhất quán đó trở thành vấn đề trong những tình huống nghiêm trọng khi chúng ta cần những câu trả lời đáng tin cậy.

Trí tuệ nhân tạo không hiểu được sự thật. Nó bắt chước các mô hình, đó là lý do tại sao đôi khi nó tạo ra mọi thứ và trình bày chúng như là có thật. Xu hướng này của AI thường được gọi là ảo giác. Ví dụ, AI có thể bịa ra một câu trích dẫn từ một người nổi tiếng hoặc tạo ra một trích dẫn không tồn tại. Điều này hữu ích khi chúng ta cần tạo nội dung mới, nhưng có thể là một vấn đề nghiêm trọng, đặc biệt là khi AI được sử dụng để đưa ra lời khuyên về các vấn đề y tế, pháp lý hoặc tài chính. Nó có thể khiến mọi người tin vào thông tin không đúng sự thật.

Tệ hơn nữa, khi AI mắc lỗi, nó không tự giải thích được. Không có cách nào để kiểm tra lý do tại sao nó đưa ra một câu trả lời nhất định hoặc cách sửa lỗi. Về cơ bản, nó là một hộp đen, ẩn giấu lý lẽ của nó trong một mớ hỗn độn các trọng số toán học và xác suất. Điều này có thể ổn khi bạn yêu cầu một khuyến nghị đơn giản hoặc trợ giúp thông thường, nhưng sẽ đáng lo ngại hơn nhiều khi các quyết định của AI bắt đầu tác động đến những thứ như chăm sóc sức khỏe, công việc hoặc tài chính. Nếu AI đề xuất một phương pháp điều trị hoặc đưa ra quyết định tuyển dụng, việc không biết lý do tại sao nó chọn câu trả lời đó khiến việc tin tưởng trở nên khó khăn.

Về bản chất, AI tạo sinh là một trình so khớp mẫu. Nó không lý luận hay suy nghĩ. Nó tạo ra phản hồi bằng cách bắt chước dữ liệu mà nó được đào tạo. Điều này khiến nó nghe có vẻ giống con người, nhưng cũng khiến nó trở nên mong manh. Một thay đổi nhỏ trong đầu vào có thể dẫn đến những sai lầm lớn. Nền tảng thống kê của AI dựa trên các mẫu và xác suất, khiến nó trở nên ngẫu nhiên. Điều này có thể dẫn đến những dự đoán có độ tin cậy cao, ngay cả khi những dự đoán đó là sai. Trong các lĩnh vực có rủi ro cao như tư vấn pháp lý hoặc khuyến nghị y tế, tính không thể đoán trước và thiếu độ tin cậy này gây ra những rủi ro nghiêm trọng.

Trí tuệ nhân tạo Neurosymbolic nâng cao độ tin cậy như thế nào

AI biểu tượng thần kinh có thể giải quyết một số thách thức về độ tin cậy của AI tạo sinh. Nó kết hợp hai điểm mạnh: mạng nơ-ron nhân tạo nhận dạng các mẫu và AI biểu tượng sử dụng logic để lý luận. Mạng nơ-ron nhân tạo rất tuyệt vời trong việc xử lý dữ liệu phức tạp, như văn bản hoặc hình ảnh. AI biểu tượng kiểm tra và sắp xếp thông tin này bằng các quy tắc. Sự kết hợp này có thể tạo ra các hệ thống không chỉ thông minh hơn mà còn đáng tin cậy hơn.

Bằng cách sử dụng AI biểu tượng, chúng ta có thể thêm một lớp lý luận vào AI tạo sinh, xác minh thông tin được tạo ra so với các nguồn hoặc quy tắc đáng tin cậy. Điều này làm giảm nguy cơ ảo giác AI. Ví dụ, khi AI cung cấp các sự kiện lịch sử. Mạng nơ-ron phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu, trong khi AI tượng trưng đảm bảo đầu ra chính xác và nhất quán về mặt logic. Nguyên tắc tương tự cũng có thể được áp dụng trong chăm sóc sức khỏe. Một công cụ AI có thể sử dụng mạng nơ-ron để xử lý dữ liệu bệnh nhân, nhưng AI tượng trưng đảm bảo rằng các khuyến nghị của nó phù hợp với các hướng dẫn y tế đã thiết lập. Bước bổ sung này giúp kết quả chính xác và có cơ sở.

AI biểu tượng thần kinh cũng có thể mang lại sự minh bạch cho AI tạo sinh. Khi hệ thống lý luận thông qua dữ liệu, nó cho thấy chính xác cách nó đi đến câu trả lời. Ví dụ, trong các lĩnh vực pháp lý hoặc tài chính, AI có thể chỉ ra các luật hoặc nguyên tắc cụ thể mà nó đã sử dụng để tạo ra các đề xuất của mình. Sự minh bạch này tạo dựng lòng tin vì người dùng có thể thấy được logic đằng sau quyết định và cảm thấy tự tin hơn vào độ tin cậy của AI.

Nó cũng mang lại tính nhất quán. Bằng cách sử dụng các quy tắc để dẫn dắt quyết định, AI thần kinh tượng trưng đảm bảo phản hồi luôn ổn định, ngay cả khi dữ liệu đầu vào tương tự nhau. Điều này rất quan trọng trong các lĩnh vực như lập kế hoạch tài chính, nơi tính nhất quán là yếu tố then chốt. Lớp suy luận logic giữ cho đầu ra của AI ổn định và dựa trên các nguyên tắc vững chắc, giảm thiểu tính bất định.

Sự kết hợp giữa sáng tạo với tư duy logic khiến AI tạo ra neurosymbolic thông minh hơn và an toàn hơn. Không chỉ là tạo ra phản hồi—mà là tạo ra phản hồi mà bạn có thể tin tưởng. Khi AI tham gia nhiều hơn vào chăm sóc sức khỏe, luật pháp và các lĩnh vực quan trọng khác, các công cụ như neurosymbolic AI cung cấp một con đường tiến về phía trước. Chúng mang lại độ tin cậy và sự tin tưởng thực sự quan trọng khi các quyết định có hậu quả thực sự.

Nghiên cứu tình huống: GraphRAG

Đồ thịRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) cho thấy cách chúng ta có thể kết hợp sức mạnh của AI tạo sinh và AI thần kinh tượng trưng. AI tạo sinh, giống như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có thể tạo ra nội dung ấn tượng, nhưng thường gặp khó khăn về độ chính xác hoặc tính nhất quán logic.

GraphRAG giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp biểu đồ kiến ​​thức (một phương pháp AI tượng trưng) với LLM. Biểu đồ kiến ​​thức sắp xếp thông tin thành các nút, giúp theo dõi các kết nối giữa các sự kiện khác nhau dễ dàng hơn. Phương pháp có cấu trúc này giúp AI bám sát dữ liệu đáng tin cậy trong khi vẫn tạo ra các phản hồi sáng tạo.

Khi bạn hỏi GraphRAG một câu hỏi, nó không chỉ dựa vào các mẫu. Nó tham chiếu chéo các câu trả lời của mình với thông tin đáng tin cậy trong biểu đồ. Bước bổ sung này đảm bảo các phản hồi hợp lý và chính xác, giảm lỗi hoặc "ảo giác" thường gặp trong AI tạo sinh truyền thống.

Thách thức của việc tích hợp AI thần kinh tượng trưng và AI tạo sinh

Tuy nhiên, việc kết hợp AI thần kinh biểu tượng với AI tạo sinh không hề dễ dàng. Hai phương pháp này hoạt động theo những cách khác nhau. Mạng nơ-ron nhân tạo hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản. Mặt khác, AI biểu tượng tập trung vào việc áp dụng các quy tắc và logic. Việc kết hợp hai yếu tố này đòi hỏi sự cân bằng giữa tính sáng tạo và độ chính xác, điều không phải lúc nào cũng dễ dàng đạt được. AI tạo sinh tập trung vào việc tạo ra những kết quả mới mẻ, đa dạng, trong khi AI biểu tượng giữ mọi thứ dựa trên logic. Việc tìm ra cách để cả hai hoạt động cùng nhau mà không ảnh hưởng đến hiệu suất là một nhiệm vụ khó khăn.

Hướng đi trong tương lai cần theo đuổi

Nhìn về tương lai, có rất nhiều tiềm năng để cải thiện cách thức hoạt động của AI thần kinh biểu tượng với các mô hình sinh. Một khả năng thú vị là tạo ra các hệ thống lai có thể chuyển đổi giữa hai phương pháp tùy thuộc vào nhu cầu. Đối với các nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác và độ tin cậy, chẳng hạn như trong chăm sóc sức khỏe hoặc luật pháp, hệ thống có thể dựa nhiều hơn vào tư duy biểu tượng. Khi cần sự sáng tạo, nó có thể chuyển sang AI sinh. Cũng có những nỗ lực đang được thực hiện để làm cho các hệ thống này dễ hiểu hơn. Việc cải thiện cách chúng ta có thể theo dõi tư duy của chúng sẽ giúp xây dựng niềm tin và sự tự tin. Khi AI tiếp tục phát triển, AI thần kinh biểu tượng có thể giúp các hệ thống thông minh hơn và đáng tin cậy hơn, đảm bảo chúng vừa sáng tạo vừa đáng tin cậy.

Lời kết

Trí tuệ nhân tạo tạo ra rất mạnh mẽ, nhưng tính không thể đoán trước và thiếu hiểu biết của nó khiến nó không đáng tin cậy đối với các lĩnh vực có rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe, luật pháp và tài chính. Trí tuệ nhân tạo thần kinh có thể là giải pháp. Bằng cách kết hợp mạng nơ-ron với logic biểu tượng, nó bổ sung lý luận, tính nhất quán và tính minh bạch, giảm lỗi và tăng sự tin tưởng. Cách tiếp cận này không chỉ giúp AI thông minh hơn mà còn đảm bảo các quyết định của nó là đáng tin cậy. Khi AI đóng vai trò lớn hơn trong các lĩnh vực quan trọng, trí tuệ nhân tạo thần kinh mang đến một con đường phía trước - con đường mà chúng ta có thể tin tưởng vào các câu trả lời mà AI cung cấp, đặc biệt là khi mạng sống và sinh kế bị đe dọa.