AI thế hệ tiếp theo: OpenAI và bước nhảy vọt của Meta hướng tới máy suy luận

OpenAI và Meta, những người tiên phong trong lĩnh vực AI sáng tạo, đang sắp ra mắt về thế hệ trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp theo của họ. Làn sóng AI mới này được thiết lập để nâng cao khả năng suy luận và lập kế hoạch, đánh dấu những tiến bộ đáng kể đối với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo nói chung. Bài viết này khám phá những đổi mới sắp tới này và tương lai tiềm năng mà chúng báo trước.

Mở đường cho trí tuệ nhân tạo tổng hợp

Trong vài năm qua, OpenAI và Meta đã có những bước tiến đáng kể trong việc thúc đẩy mô hình AI nền tảng, các khối xây dựng thiết yếu cho các ứng dụng AI. Tiến trình này bắt nguồn từ chiến lược đào tạo AI tổng quát, trong đó các mô hình học cách dự đoán các từ và pixel bị thiếu. Mặc dù phương pháp này đã cho phép AI tạo ra những kết quả đầu ra trôi chảy một cách ấn tượng, nhưng nó lại thiếu khả năng cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh hoặc các kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ đòi hỏi ý thức chung và lập kế hoạch chiến lược. Do đó, khi giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hoặc đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc, các mô hình AI nền tảng này thường không đưa ra phản hồi chính xác. Hạn chế này nhấn mạnh sự cần thiết phải có những tiến bộ hơn nữa trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI).

Hơn nữa, nhiệm vụ của AGI là tìm cách phát triển các hệ thống AI phù hợp với hiệu quả học tập, khả năng thích ứng và khả năng ứng dụng được quan sát thấy ở người và động vật. AGI thực sự sẽ liên quan đến các hệ thống có thể xử lý dữ liệu tối thiểu một cách trực quan, nhanh chóng thích ứng với các tình huống mới và chuyển giao kiến ​​thức qua các tình huống đa dạng— các kỹ năng bắt nguồn từ sự hiểu biết bẩm sinh về sự phức tạp của thế giới. Để AGI hoạt động hiệu quả, khả năng lập kế hoạch và lập luận nâng cao là điều cần thiết, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ liên kết với nhau và thấy trước kết quả hành động của mình. Sự tiến bộ này trong AI nhằm mục đích giải quyết những thiếu sót hiện tại bằng cách nuôi dưỡng một dạng trí thông minh sâu hơn, phù hợp hơn với bối cảnh, có khả năng quản lý sự phức tạp của các thách thức trong thế giới thực.

Hướng tới một mô hình lập kế hoạch và lập luận mạnh mẽ cho AGI

Các phương pháp truyền thống để thấm nhuần khả năng lập kế hoạch và lập luận trong AI, chẳng hạn như phương pháp tượng trưng và học tăng cường, gặp phải những khó khăn đáng kể. Các phương pháp biểu tượng đòi hỏi phải chuyển đổi các vấn đề được thể hiện một cách tự nhiên thành các biểu diễn mang tính biểu tượng, có cấu trúc—một quá trình đòi hỏi kiến ​​thức chuyên môn đáng kể của con người và rất nhạy cảm với lỗi, trong đó ngay cả những sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến trục trặc lớn. Trong khi đó, học tăng cường (RL) thường đòi hỏi sự tương tác sâu rộng với môi trường để phát triển các chiến lược hiệu quả, một cách tiếp cận có thể không thực tế hoặc cực kỳ tốn kém khi việc thu thập dữ liệu chậm hoặc tốn kém.

Để vượt qua những trở ngại này, những tiến bộ gần đây đã tập trung vào việc nâng cao các mô hình AI nền tảng với khả năng lập kế hoạch và lập luận nâng cao. Điều này thường đạt được bằng cách kết hợp trực tiếp các ví dụ về nhiệm vụ lý luận và lập kế hoạch vào bối cảnh đầu vào của mô hình trong quá trình suy luận, sử dụng một phương pháp được gọi là học trong ngữ cảnh. Mặc dù cách tiếp cận này đã cho thấy tiềm năng nhưng nhìn chung nó chỉ hoạt động tốt trong các tình huống đơn giản, dễ hiểu và gặp khó khăn trong việc chuyển giao các khả năng này qua nhiều lĩnh vực khác nhau - một yêu cầu cơ bản để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Những hạn chế này nhấn mạnh sự cần thiết phải phát triển các mô hình AI nền tảng có thể giải quyết một loạt các thách thức phức tạp và đa dạng trong thế giới thực, từ đó thúc đẩy việc theo đuổi AGI.

Biên giới mới trong lý luận và lập kế hoạch của Meta và OpenAI

Yann LeCun, Nhà khoa học trưởng về AI tại Meta, đã nhất quán nhấn mạnh rằng những hạn chế về khả năng suy luận và lập kế hoạch của AI tạo ra phần lớn là do tính chất đơn giản của các phương pháp đào tạo hiện tại. Ông lập luận rằng những phương pháp truyền thống này chủ yếu tập trung vào việc dự đoán từ hoặc pixel tiếp theo, thay vì phát triển tư duy chiến lược và kỹ năng lập kế hoạch. LeCun nhấn mạnh sự cần thiết của các kỹ thuật đào tạo nâng cao hơn nhằm khuyến khích AI đánh giá các giải pháp khả thi, xây dựng kế hoạch hành động và hiểu ý nghĩa của các lựa chọn của nó. Ông tiết lộ rằng Meta đang tích cực nghiên cứu các chiến lược phức tạp này để cho phép các hệ thống AI quản lý độc lập các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như sắp xếp mọi yếu tố của hành trình từ văn phòng ở Paris đến văn phòng khác ở New York, bao gồm cả đường đi làm đến sân bay.

Trong khi đó, OpenAI, nổi tiếng với dòng GPT và ChatGPT, đã gây chú ý với dự án bí mật được gọi là sao Q. Mặc dù còn ít thông tin cụ thể nhưng tên của dự án gợi ý về khả năng kết hợp giữa thuật toán Q-learning và A-star, những công cụ quan trọng trong việc lập kế hoạch và học tập tăng cường. Sáng kiến ​​này phù hợp với những nỗ lực không ngừng của OpenAI nhằm nâng cao khả năng lập kế hoạch và lý luận của các mô hình GPT. Các báo cáo gần đây từ Thời báo Tài chính, dựa trên các cuộc thảo luận với các giám đốc điều hành của cả Meta và OpenAI, nêu bật cam kết chung của các tổ chức này nhằm phát triển hơn nữa các mô hình AI hoạt động tốt trong các lĩnh vực nhận thức quan trọng này.

Hiệu ứng biến đổi của khả năng suy luận nâng cao trong hệ thống AI

Khi OpenAI và Meta tiếp tục nâng cao các mô hình AI nền tảng của họ với khả năng suy luận và lập kế hoạch, những phát triển này sẵn sàng mở rộng đáng kể tiềm năng của các hệ thống AI. Những tiến bộ như vậy có thể dẫn đến những đột phá lớn trong trí tuệ nhân tạo, với những cải tiến tiềm năng sau:

• Cải thiện việc giải quyết vấn đề và ra quyết định: Các hệ thống AI được tăng cường khả năng suy luận và lập kế hoạch được trang bị tốt hơn để xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết về hành động và hậu quả của chúng theo thời gian. Điều này có thể dẫn đến sự tiến bộ trong lối chơi chiến lược, lập kế hoạch hậu cần và hệ thống ra quyết định tự động đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về nguyên nhân và kết quả.
• Tăng khả năng ứng dụng trên các tên miền: Bằng cách khắc phục những hạn chế của việc học theo từng miền cụ thể, các mô hình AI này có thể áp dụng các kỹ năng lập kế hoạch và suy luận của mình trên nhiều lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, tài chính và quy hoạch đô thị. Tính linh hoạt này sẽ cho phép AI giải quyết hiệu quả các thách thức trong môi trường khác biệt rõ rệt so với môi trường mà chúng được đào tạo ban đầu.
• Giảm sự phụ thuộc vào tập dữ liệu lớn: Hướng tới các mô hình có thể suy luận và lập kế hoạch với dữ liệu tối thiểu phản ánh khả năng học hỏi nhanh chóng của con người từ một vài ví dụ. Việc giảm nhu cầu dữ liệu này làm giảm cả gánh nặng tính toán và nhu cầu tài nguyên của việc đào tạo các hệ thống AI, đồng thời tăng tốc độ thích ứng với các nhiệm vụ mới.
• Các bước hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI): Những mô hình nền tảng cho lý luận và lập kế hoạch này đưa chúng ta đến gần hơn với việc đạt được AGI, nơi mà một ngày nào đó máy móc có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được. Sự phát triển về khả năng của AI này có thể dẫn đến những tác động xã hội đáng kể, làm dấy lên những cuộc thảo luận mới về những cân nhắc về mặt đạo đức và thực tiễn của máy móc thông minh trong cuộc sống của chúng ta.

The Bottom Line

OpenAI và Meta luôn đi đầu trong việc phát triển thế hệ AI tiếp theo, tập trung vào việc nâng cao khả năng suy luận và lập kế hoạch. Những cải tiến này là chìa khóa để tiến gần hơn đến Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), nhằm trang bị cho các hệ thống AI xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết phức tạp về bối cảnh rộng hơn và hậu quả lâu dài.

Bằng cách tinh chỉnh những khả năng này, AI có thể được áp dụng rộng rãi hơn trên nhiều lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, tài chính và quy hoạch đô thị, giảm sự phụ thuộc vào bộ dữ liệu lớn và cải thiện khả năng thích ứng. Tiến trình này không chỉ hứa hẹn mở rộng các ứng dụng thực tế của AI mà còn đưa chúng ta đến gần hơn với một tương lai nơi AI có thể thực hiện tốt như con người trong mọi nhiệm vụ trí tuệ, khơi dậy những cuộc trò chuyện quan trọng về việc tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày.