Sự trỗi dậy của AI trong các khám phá khoa học: Liệu AI có thực sự có khả năng suy nghĩ vượt trội không?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tiến triển nhanh chóng, với các ứng dụng của nó lan rộng khắp các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục và giải trí. Một trong những lĩnh vực thú vị nhất đối với AI là nghiên cứu khoa học. Khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ, nhận dạng các mô hình phức tạp và đưa ra dự đoán của AI đang đẩy nhanh tốc độ thực hiện các khám phá khoa học. Điều này đặt ra một câu hỏi thú vị: Liệu AI có thể suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ và tạo ra những ý tưởng thực sự mới lạ như các nhà khoa học con người không? Để khám phá điều này, chúng ta phải xem xét cách AI hiện đang được sử dụng trong khám phá khoa học và liệu nó có thực sự có thể tạo ra những suy nghĩ độc đáo hay không.

Vai trò ngày càng tăng của AI trong các khám phá khoa học

AI đã có những bước tiến đáng kể trong nhiều lĩnh vực khoa học, bao gồm khám phá thuốc, nghiên cứu hệ gen, khoa học vật liệu, nghiên cứu khí hậu và thiên văn học. Bằng cách xử lý các tập dữ liệu khổng lồ mà con người không thể xử lý, AI đã đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các ứng cử viên thuốc tiềm năng, mô hình hóa biến đổi khí hậu và thậm chí đề xuất các lý thuyết mới về vũ trụ.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại MIT đã sử dụng AI để khám phá ra một kháng sinh trong nhiều ngày, nhắm mục tiêu vào vi khuẩn kháng thuốc hiện có. Trong sinh học, DeepMind AlphaFold đã giải quyết được vấn đề gấp protein, dự đoán cấu trúc protein 3D quan trọng cho việc phát triển thuốc. Trong khoa học vật liệu, các mô hình AI như GNoME dự đoán hàng triệu tinh thể mới có thể định nghĩa lại các công nghệ như pin và pin mặt trời. AI cũng đã hỗ trợ trong vật lý bằng cách gợi ý cách mới để mô hình hóa các hiện tượng vật lý và trong thiên văn học bằng cách khám phá các ngoại hành tinh và thấu kính hấp dẫn. Trong khoa học khí hậu, AI đã tăng cường dự đoán khí hậu và giúp mô hình hóa các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt.

AI có thể suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ không?

Trong khi AI đóng góp đối với những khám phá khoa học là không thể phủ nhận, câu hỏi vẫn còn: Liệu nó có thực sự có thể suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ không? Tiến bộ khoa học của con người thường dựa về trực giác, sự sáng tạo và lòng dũng cảm để thách thức các mô hình hiện có. Những đột phá này thường đến từ các nhà khoa học sẵn sàng suy nghĩ vượt ra ngoài những hiểu biết thông thường.

Tuy nhiên, AI được thúc đẩy bởi dữ liệu. Nó phân tích các mô hình và dự đoán kết quả dựa trên thông tin được cung cấp, nhưng nó không có tư duy trừu tượng, giàu trí tưởng tượng mà con người thực hiện. Theo nghĩa này, khả năng sáng tạo của AI khác với khả năng sáng tạo của con người. AI hoạt động trong phạm vi giới hạn của dữ liệu và thuật toán, điều này hạn chế khả năng thực hiện tư duy sáng tạo, vượt trội thực sự.

Nói như vậy, tình hình còn tệ hơn phức tạp. AI đã chứng minh rằng nó có thể tạo ra giả thuyết mới, đề xuất các giải pháp sáng tạo và thậm chí thách thức kiến ​​thức đã được thiết lập trong một số lĩnh vực. Ví dụ, các mô hình học máy đã được sử dụng để tạo ra các hợp chất hóa học mới và thiết kế các vật liệu mà con người chưa từng cân nhắc trước đây. Trong một số trường hợp, những khám phá này đã dẫn đến những đột phá mà các nhà nghiên cứu con người khó có thể tự mình đạt được.

Những lập luận ủng hộ sự sáng tạo của AI

Những người ủng hộ cho rằng AI thể hiện sự sáng tạo bằng cách tạo ra những ý tưởng mà các nhà nghiên cứu con người không thể nhận ra ngay lập tức. Ví dụ, AlphaFold đã sử dụng một kiến ​​trúc học sâu mới lạ để giải quyết thách thức về quá trình gấp protein, vốn đã khiến các nhà khoa học phải đau đầu trong nhiều thập kỷ. Tương tự như vậy, AI do Gemini 2.0 của Google cung cấp đã được sử dụng để tạo ra các giả thuyết và đề xuất nghiên cứu ban đầu, cho phép các nhà khoa học thu hẹp khoảng cách giữa các lĩnh vực khoa học khác nhau. Một nghiên cứu từ Đại học Chicago gợi ý AI có thể tạo ra các giả thuyết “xa lạ” – những ý tưởng sáng tạo mà con người có thể không nghĩ ra, mở rộng ranh giới của khám phá khoa học. Những ví dụ này cho thấy AI có tiềm năng suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ bằng cách đề xuất những ý tưởng mới lạ.

Những lập luận phản đối sự sáng tạo của AI

Các nhà phê bình cho rằng AI về cơ bản là hạn chế vì nó dựa vào kiến ​​thức và tập dữ liệu hiện có. Công việc của nó giống như việc lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu hơn là đặt câu hỏi về các giả định hiện có. Theo các nhà phê bình, khả năng sáng tạo của AI bị hạn chế bởi dữ liệu mà nó được đào tạo, ngăn cản nó thực hiện những khám phá thực sự mang tính đột phá.

Thomas Wolf, một chuyên gia AI nổi tiếng, khẳng định rằng sự đổi mới thực sự – giống như những ý tưởng của Einstein – đòi hỏi phải đặt ra những câu hỏi hoàn toàn mới và thách thức trí tuệ thông thường. Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và các hệ thống AI khác, mặc dù được đào tạo chuyên sâu, nhưng không chứng minh được khả năng tạo ra những hiểu biết thực sự mới lạ. Do đó, AI được coi là một công cụ hiệu quả để học tập hơn là một nhà tư tưởng thực sự có khả năng đột phá các mô hình khoa học đã được thiết lập.

Ngoài ra, AI thiếu những phẩm chất của con người như trực giác, cảm xúc và sự may mắn thường thúc đẩy những đột phá sáng tạo. AI hoạt động trong các thuật toán được xác định trước, dựa trên các quy trình logic và có hệ thống. Theo Doanh nhân, cách tiếp cận thuật toán này rất khác với bản chất tự phát, không thể đoán trước của sự sáng tạo của con người. Một nghiên cứu giấy từ ScienceDirect cũng lập luận rằng sự sáng tạo do AI tạo ra có thể có vẻ sáng tạo nhưng không cung cấp cùng chiều sâu hiểu biết như sự sáng tạo của con người.

Tổng hợp và ý nghĩa

Mặc dù AI chắc chắn có thể suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ theo một số cách - đặc biệt là khi nói đến việc xác định các mô hình và đề xuất các giải pháp mới - nhưng nó khác với sự sáng tạo của con người ở chỗ nó dựa vào phân tích dựa trên dữ liệu hơn là trực giác hoặc kinh nghiệm sống. Vai trò của AI trong khám phá khoa học được hiểu rõ hơn là đối tác cho các nhà khoa học, chứ không phải là người thay thế.

Nghiên cứu từ Trường Kinh doanh Imperial College cho thấy AI bổ sung cho các phương pháp khoa học truyền thống, giúp khám phá các nguyên tắc mới và giải quyết tình trạng năng suất nghiên cứu đang suy giảm. Tương tự như vậy, Kellogg nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng AI có thể có tác động tích cực trên nhiều lĩnh vực khoa học nhưng nhấn mạnh rằng đào tạo và hợp tác liên ngành là điều cần thiết để tận dụng tối đa tiềm năng của AI.

Những tiến bộ quan trọng nhất trong khoa học có thể đến từ sự kết hợp giữa khả năng sáng tạo của con người với khả năng phân tích của AI. Cùng nhau, chúng có thể đẩy nhanh những đột phá và dẫn đến những khám phá vượt xa những gì chúng ta hiện có thể tưởng tượng.

Lời kết

AI đang chuyển đổi nghiên cứu khoa học bằng cách đẩy nhanh các khám phá và giới thiệu những cách suy nghĩ mới. Mặc dù AI đã chứng minh được khả năng tạo ra các giả thuyết và xác định các mô hình mới, nhưng nó vẫn chưa có khả năng suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ giống như con người. Tính đến năm 2025, những phát triển đang diễn ra cho thấy ảnh hưởng của nó đối với khoa học sẽ tiếp tục tăng lên. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng AI hỗ trợ các nỗ lực của con người thay vì thay thế chúng, với sự chú ý cẩn thận đến tính minh bạch, xác thực và sự tích hợp về mặt đạo đức. Bằng cách làm việc cùng với sự sáng tạo của con người, AI có thể thúc đẩy tiến bộ khoa học và mở ra những con đường mới để khám phá.