Trung Quốc công bố bằng chứng đầu tiên cho thấy AI có thể suy nghĩ như con người

Một nhóm nhà nghiên cứu Trung Quốc lần đầu xác nhận rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của AI có thể tự hình thành hệ thống nhằm hiểu và phân loại vật thể tự nhiên theo cách giống con người – một khả năng được coi là nền tảng của tư duy nhân loại.

Phát hiện này cung cấp bằng chứng mới cho cuộc tranh luận về khả năng nhận thức của AI, cho thấy các hệ thống nhân tạo có thể mô phỏng những khía cạnh cốt lõi trong tư duy con người.

Trong bài nghiên cứu đăng trên tạp chí khoa học Nature Machine Intelligence, nhóm tác giả cho biết: “Việc hiểu được cách con người khái niệm hóa và phân loại các vật thể trong tự nhiên có thể hé lộ những hiểu biết quan trọng về nhận thức và tri giác”.

Trong bối cảnh AI ngày càng phát triển, họ đặt ra câu hỏi quan trọng: “Liệu các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tự phát triển khả năng biểu đạt khái niệm đối tượng giống như con người chỉ từ dữ liệu ngôn ngữ và đa phương tiện?”.

LLM là những hệ thống AI được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để xử lý nhiều loại tác vụ.

Qua tiếp xúc với dữ liệu văn bản lẫn hình ảnh, các mô hình như ChatGPT của OpenAI hay Gemini của Google cho thấy khả năng ấn tượng trong suy luận, truyền đạt khái niệm, nhận diện vật thể và phân loại thông tin. Tuy vậy, AI vẫn gặp khó khăn khi xử lý các tác vụ yêu cầu tư duy sâu hơn.

Một trong những nền tảng của nhận thức con người là khả năng “biểu diễn vật thể” – tức khả năng nhìn thấy các đối tượng khác nhau và phân loại chúng bằng cách so sánh. Khi con người nhìn thấy một con chó hay quả táo, họ không chỉ nhận diện đặc điểm vật lý mà còn hiểu được chức năng, ý nghĩa hay giá trị cảm xúc của chúng.

Việc các hệ thống học sâu như AI có thể tự hình thành khả năng này mà không cần được huấn luyện cụ thể theo từng nhiệm vụ đang là chủ đề được nghiên cứu và tranh luận nhiều.

Giáo sư He Huiguang thuộc Viện Tự động hóa của Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc (CAS) phát biểu: “Hiện tại AI có thể phân biệt hình ảnh mèo và chó, nhưng sự khác biệt then chốt giữa khả năng ‘nhận diện’ của máy và ‘hiểu biết’ thực sự của con người vẫn chưa rõ ràng”.

Nghiên cứu hé lộ câu trả lời

Để làm rõ mối liên hệ giữa cách mô hình AI biểu diễn khái niệm vật thể và nhận thức của con người, nhóm nghiên cứu đến từ CAS và Đại học Công nghệ Hoa Nam đã kết hợp thử nghiệm hành vi, mô hình tính toán và phân tích hình ảnh não bộ.

Họ bắt đầu với bài kiểm tra “ba vật thể – chọn một khác biệt”, trong đó người hoặc máy được cung cấp 3 vật thể và yêu cầu chọn ra cái không cùng nhóm. ChatGPT-3.5 thực hiện nhiệm vụ này bằng mô tả văn bản, còn Gemini Pro Vision 1.0 sử dụng hình ảnh.

Nhóm nghiên cứu đã thu thập 4,7 triệu lựa chọn từ các mô hình AI, từ đó dựng nên cấu trúc tương đồng giữa 1.854 vật thể trong thế giới thực – từ động vật, thực vật, thực phẩm đến nội thất, quần áo và phương tiện.

Bằng cách sử dụng phương pháp thiết kế riêng cho con người, nhóm đã xác định được 66 chiều thông tin khác nhau chi phối cách các mô hình AI đánh giá mức độ tương đồng giữa các vật thể.

Những chiều này bao gồm cả khái niệm như “liên quan đến thực phẩm”, các đặc điểm nhận thức như nhiệt độ, kết cấu, tính đặc thù (cho trẻ em hay người lớn), cấu tạo vật lý hoặc môi trường sống (trên cạn hay dưới nước).

Khi so sánh với đánh giá tương đồng do con người thực hiện trên cùng bộ đối tượng và chiều khái niệm, các nhà khoa học nhận thấy có nhiều điểm tương đồng rõ rệt giữa mô hình AI và nhận thức con người - đặc biệt trong các nhóm khái niệm có tính ngữ nghĩa.

Sự tương đồng này thậm chí còn rõ rệt hơn với MLLM – do LLM chỉ dựa vào văn bản nên thiếu đi các chiều liên quan đến yếu tố thị giác như hình dạng hay không gian.

Nhóm nghiên cứu bình luận: “Phân tích sâu hơn cho thấy có sự liên hệ mạnh mẽ giữa biểu diễn của mô hình và hoạt động thần kinh trong não bộ con người, đặc biệt ở vùng hồi hải mã – khu vực tham gia vào việc mã hóa và nhận dạng bối cảnh môi trường”.

Điều này cho thấy những chiều khái niệm mà MLLM rút ra có thể đến từ các quá trình tương tự như cách con người tiếp nhận và hiểu đối tượng.

“Phát hiện này là bằng chứng thuyết phục rằng, dù chưa hoàn toàn giống con người, cách mà các LLM biểu diễn vật thể có những điểm tương đồng cơ bản với hệ thống khái niệm của con người”, nhóm tác giả khẳng định.

Nghiên cứu này có thể mở đường cho sự phát triển của các hệ thống giao tiếp người-máy liền mạch hơn, cũng như các hệ thống AI có nhận thức giống con người.

Theo SCMP

>> AI có thể khiến bằng đại học trở nên lỗi thời, chuyên gia chỉ ra kỹ năng quan trọng nhất để xin việc dễ dàng