AI Có Thực Sự Hiểu Ngôn Ngữ? - Một Cái Nhìn Từ Góc Độ Toán Học

AI Có Thực Sự Hiểu Ngôn Ngữ? - Một Cái Nhìn Từ Góc Độ Toán Học

Mục lục:

1. Giới thiệu: Sự Phức Tạp Của Hiểu Ngôn Ngữ trong AI
2. Vecto Từ (Word Embeddings): Bản Chất Toán Học Của Ý Nghĩa
3. Tạo Vecto Từ: Từ Thủ Công Đến Học Máy
4. Phép Toán Từ: Sự Kỳ Diệu Của Vecto Từ
5. Vecto Từ Như Một Bản Đồ: Sự Giống Nhau Và Khác Biệt
6. Cơ Sở Thống Kê: Sự Liên Quan Giữa Văn Cảnh Và Ý Nghĩa
7. Giới Hạn Của Vecto Từ: Sự Khác Biệt Giữa AI và Con Người
8. Kết Luận: AI và Tương Lai Của Hiểu Ngôn Ngữ

1. Giới thiệu: Sự Phức Tạp Của Hiểu Ngôn Ngữ trong AI

Một bức tranh có thể đáng giá ngàn lời nói, nhưng một từ thì đáng giá bao nhiêu con số? Câu hỏi tưởng chừng đơn giản này lại là nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – và qua đó, nhiều ứng dụng hiện đại của trí tuệ nhân tạo. Bài viết này sẽ đi sâu vào khám phá cách thức AI xử lý ngôn ngữ, tập trung vào khái niệm vecto từ (word embeddings) – một công cụ toán học mạnh mẽ nhưng cũng đầy bí ẩn.

2. Vecto Từ (Word Embeddings): Bản Chất Toán Học Của Ý Nghĩa

Mỗi LLM có cách riêng để biểu diễn từ. Trong mô hình Llama 3 của Meta, mỗi từ được chia thành các mã thông tin (token) được biểu diễn bằng 4096 con số; với một phiên bản GPT-3, con số này là 12288. Những chuỗi số dài này – được gọi là vecto từ – dường như chỉ là những dãy chữ số khó hiểu. Tuy nhiên, khi được kết hợp với nhau, chúng mã hóa các mối quan hệ toán học giữa các từ, tạo ra thứ gần giống với ý nghĩa.

3. Tạo Vecto Từ: Từ Thủ Công Đến Học Máy

Ý tưởng cơ bản về vecto từ đã xuất hiện từ nhiều thập kỷ trước. Để mô hình hóa ngôn ngữ trên máy tính, ta bắt đầu bằng việc liệt kê các đặc điểm quan trọng của mỗi từ trong từ điển. “Bạn có thể hình dung nó như trò chơi 20 câu hỏi”, Ellie Pavlick, nhà khoa học máy tính tại Đại học Brown và Google DeepMind, giải thích. “Động vật, thực vật, đồ vật – các đặc điểm có thể là bất cứ thứ gì mà con người cho là hữu ích để phân biệt các khái niệm.” Sau đó, gán giá trị số cho mỗi đặc điểm. Ví dụ, từ “chó” sẽ có điểm số cao về “lông lá” nhưng thấp về “kim loại”. Kết quả là mỗi từ sẽ được nhúng các liên kết ngữ nghĩa và mối quan hệ với các từ khác vào một chuỗi số duy nhất.

Trước đây, các nhà nghiên cứu tự tay xác định các vecto từ này. Ngày nay, chúng được tạo ra tự động bằng mạng neural, được huấn luyện để nhóm các từ (hoặc mã thông tin) theo các đặc điểm mà chính mạng neural tự định nghĩa. “Có thể một đặc điểm phân biệt danh từ và động từ rất tốt, và một đặc điểm khác phân biệt các từ có xu hướng xuất hiện sau dấu chấm với các từ không xuất hiện sau dấu chấm”, Pavlick nói.

4. Phép Toán Từ: Sự Kỳ Diệu Của Vecto Từ

Mặc dù nhiều đặc điểm được mã hóa trong các vecto từ không thể diễn giải được bằng con người, nhưng khi mạng neural được huấn luyện với nhiệm vụ mô hình ngôn ngữ (dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi), các vecto từ được học lại không hề tùy tiện. Các giá trị được thiết lập sao cho các từ có liên kết tương tự sẽ có các vecto từ tương tự về mặt toán học. Ví dụ, vecto từ của “chó” và “mèo” sẽ giống nhau hơn so với vecto từ của “chó” và “ghế”.

Hiện tượng này khiến vecto từ trở nên bí ẩn: mạng neural biến đổi các con số thô thành ý nghĩa ngôn ngữ, “như biến rơm thành vàng”. Những ví dụ nổi tiếng về “phép toán từ” – ví dụ như vua trừ đi đàn ông cộng với phụ nữ xấp xỉ bằng hoàng hậu – càng làm tăng thêm vẻ huyền bí xung quanh vecto từ. Chúng dường như là kho lưu trữ phong phú về những gì LLM “biết”.

5. Vecto Từ Như Một Bản Đồ: Sự Giống Nhau Và Khác Biệt

Tuy nhiên, kiến thức này không giống như những gì ta tìm thấy trong từ điển. Nó giống như một bản đồ. Nếu bạn tưởng tượng mỗi vecto từ là một tập hợp tọa độ trên một bản đồ nhiều chiều, bạn sẽ thấy các mẫu nhất định xuất hiện. Các từ nhất định sẽ nhóm lại với nhau. “Chó” và “mèo” sẽ có tọa độ gần nhau hơn “chó” và “ghế”.

Nhưng không giống như các điểm trên bản đồ, các tọa độ này chỉ tham chiếu lẫn nhau, không tham chiếu đến bất kỳ vùng lãnh thổ nào bên dưới. Các vecto từ của “chó” hoặc “mèo” giống như các tọa độ trong không gian giữa các vì sao: vô nghĩa, ngoại trừ khoảng cách của chúng với các điểm đã biết khác.

6. Cơ Sở Thống Kê: Sự Liên Quan Giữa Văn Cảnh Và Ý Nghĩa

Tại sao vecto từ của “chó” và “mèo” lại giống nhau? Vì chúng tận dụng điều mà các nhà ngôn ngữ học đã biết từ lâu: các từ được sử dụng trong ngữ cảnh tương tự thường có nghĩa tương tự. Trong câu “Tôi thuê người trông thú cưng để cho ăn ____”, từ tiếp theo có thể là “chó” hoặc “mèo”, nhưng không thể là “ghế”. Bạn không cần từ điển để xác định điều này, chỉ cần thống kê.

Vecto từ – các tọa độ ngữ cảnh dựa trên thống kê – là cách LLM tìm điểm xuất phát tốt để đưa ra dự đoán từ tiếp theo, mà không cần dựa vào định nghĩa.

7. Giới Hạn Của Vecto Từ: Sự Khác Biệt Giữa AI và Con Người

Một số từ trong một số ngữ cảnh nhất định phù hợp với nhau hơn những từ khác, đôi khi chính xác đến mức không có từ nào khác có thể thay thế được. Theo nhiều nhà ngôn ngữ học, một phần lớn lý do con người có thể phân biệt sự phù hợp này là vì chúng ta không chỉ liên hệ các từ với nhau mà còn biết chúng đề cập đến cái gì. Mô hình ngôn ngữ thì không, vì vecto từ không hoạt động theo cách đó.

8. Kết Luận: AI và Tương Lai Của Hiểu Ngôn Ngữ

Mặc dù vậy, vecto từ đã chứng minh hiệu quả đáng ngạc nhiên như một phương tiện thay thế cho ý nghĩa ngữ nghĩa. Đây là một trong những lý do tại sao các mô hình ngôn ngữ lớn đã nhanh chóng vươn lên hàng đầu trong lĩnh vực AI. Khi các đối tượng toán học này khớp với mong đợi của chúng ta, nó tạo cảm giác như trí thông minh; khi chúng không khớp, chúng ta gọi đó là “ảo giác”. Tuy nhiên, đối với LLM, không có sự khác biệt. Chúng chỉ là các danh sách số, lạc mất trong không gian. Việc hiểu ngôn ngữ một cách thực sự, giống như con người, vẫn còn là một thách thức lớn đối với AI trong tương lai.