Cuộc Thi Triệu Đô Và Giới Hạn Của Chatbot Trên Con Đường Đến Với Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần
François Chollet, một kỹ sư phần mềm và nhà nghiên cứu AI, tin rằng chatbot (hay còn gọi là Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn - LLM) chỉ là một ngõ cụt trên con đường phát triển máy tính có khả năng tư duy như con người.
1. Hạn Chế Của Chatbot Trong Việc Mô Phỏng Trí Tuệ Con Người
Theo Chollet, hầu hết các bài kiểm tra AI hiện tại đều có thể được giải quyết bằng cách ghi nhớ đơn thuần. Các chatbot chỉ đơn giản là tìm kiếm các câu hỏi tương tự trong dữ liệu huấn luyện của chúng thay vì thực sự hiểu và suy luận như con người. Ông cho rằng ghi nhớ là hữu ích, nhưng trí thông minh lại là một thứ khác biệt.
Chollet chỉ ra rằng các vấn đề phổ biến của chatbot như sụp đổ mô hình và ảo giác có thể không thể khắc phục được do giới hạn này. Thậm chí, ông còn cho rằng chatbot của OpenAI do Sam Altman phát triển đã cản trở sự phát triển của lĩnh vực này vì nó thu hút quá nhiều nguồn lực.
Các bài kiểm tra mang tính biểu tượng như bài kiểm tra Turing hiện được coi là lỗi thời. Bài kiểm tra này chỉ đo lường xem con người có nghĩ rằng một chiếc máy tính là con người hay không, và với khả năng thu thập thông tin khổng lồ từ Internet, chatbot dễ dàng đánh lừa con người.
2. ARC-AGI: Thử Thách Mới Cho Trí Tuệ Nhân Tạo
Nhằm đưa AI lên một tầm cao mới, Chollet và nhà phát triển phần mềm Mike Knoop đã tạo ra giải thưởng ARC (ARC Prize) với tổng giá trị giải thưởng lên đến 1.100.000 đô la.
ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence) là một bài kiểm tra chính thức duy nhất về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) do Chollet tạo ra vào năm 2019. Bài kiểm tra này tập trung vào khả năng học hỏi kỹ năng mới và giải quyết các vấn đề mở thay vì chỉ dựa vào dữ liệu được huấn luyện trước.
Bài kiểm tra tâm lý được sử dụng trong cuộc thi, Raven's Progressive Matrices, có vẻ khá đơn giản nhưng dường như AI vẫn chưa thể giải quyết được.
3. Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Toàn Phần
Mặc dù vẫn chưa rõ phương pháp nào sẽ dẫn đến AGI, Chollet đã chia sẻ chi tiết về các phương pháp tiếp cận hiệu quả nhất trong ARC cho đến nay, bao gồm suy luận chủ động, tổng hợp chương trình DSL và tìm kiếm chương trình rời rạc. Ông cũng khuyến khích các thí sinh thử nghiệm các phương pháp mới.
4. Giới Hạn Không Thể Phá Vỡ?
Tuy nhiên, liệu mục tiêu tạo ra máy tính suy nghĩ như con người có khả thi hay không vẫn là một câu hỏi còn bỏ ngỏ. Giáo sư kỹ thuật máy tính Robert J. Marks chỉ ra rằng máy tính, theo định nghĩa, chỉ tính toán, trong khi con người suy nghĩ về những thứ không thể tính toán được.
Lập trình viên Eric Holloway cũng lưu ý rằng tính toán chỉ là một loại hình suy nghĩ. Dựa trên luận đề Church-Turing, mọi thứ đều có thể được giản lược thành tính toán, do đó, bất kể AI trở nên tinh vi đến đâu, nó cũng sẽ không thể xử lý những suy nghĩ không thể được giản lược thành logic 0 và 1.
Đây có thể là một giới hạn khó có thể phá vỡ, giống như du hành thời gian hay du hành nhanh hơn tốc độ ánh sáng. Tuy nhiên, việc cố gắng vượt qua giới hạn đó có thể mang lại những khám phá mới đầy hứa hẹn.
`
0 comments Blogger 0 Facebook
Đăng nhận xét