AI đang được học cách suy nghĩ giống con người

Tại Đức, một nhóm nghiên cứu vừa công bố mô hình AI tên Centaur có khả năng mô phỏng cách con người học hỏi, ghi nhớ và đưa ra quyết định. Họ đã huấn luyện Centaur bằng dữ liệu từ hơn 160 thí nghiệm tâm lý với hơn 10 triệu phản hồi của 60.000 người tham gia. 

Dự án này không chỉ để AI trở nên thông minh hơn mà còn nhằm soi sáng những bí ẩn của trí óc con người.

Ngày nay trí tuệ nhân tạo đã có thể làm nhiều việc từng được xem chỉ con người mới làm được. Nó có thể vô địch các giải cờ vua hay dự đoán cấu trúc protein. Chatbot thì dùng ngôn ngữ mượt mà đến mức khiến nhiều người có cảm giác đang nói chuyện với một người thật. 

Dù vậy hầu hết các hệ thống AI hiện vẫn chỉ giỏi trong một lĩnh vực nhất định. Một chương trình chơi cờ sẽ không biết lái xe. Một chatbot thỉnh thoảng vẫn cho phép quân tốt đi ngang trong khi đó là nước cờ phạm luật.

Chính điều này đã thôi thúc các nhà khoa học muốn xây dựng những mô hình AI có thể tổng hợp và bắt chước các hành vi đa dạng hơn. 

Tiến sĩ Marcel Binz tại Trung tâm Helmholtz Munich cho biết: “Cuối cùng, chúng tôi muốn hiểu tâm trí con người một cách tổng thể và xem tất cả những quá trình đó gắn kết thế nào với nhau”. 

Khi nhận thấy ChatGPT trả lời hầu hết câu hỏi khá hợp lý, ông cho rằng: “Đó là hệ thống máy tính đầu tiên có một chút tính tổng quát giống con người mà các hệ thống trước đó chưa từng có”.

Khi Meta phát hành LLaMA mã nguồn mở, nhóm của tiến sĩ Binz đã tận dụng cơ hội để huấn luyện lại hệ thống này bằng dữ liệu từ các thí nghiệm. Họ thưởng điểm cho mô hình khi nó chọn giống với cách con người chọn. Nhờ vậy Centaur dần học được cách hành xử giống người hơn chỉ trong các trò chơi hoặc bài kiểm tra riêng lẻ.

Khi Centaur được đưa vào các thử nghiệm mới, nó không chỉ lặp lại y chang mà còn tự biết áp dụng chiến lược học được vào tình huống khác. Thay vì lái phi thuyền tìm kho báu như trước, Centaur vẫn áp dụng đúng chiến lược đó khi trò chơi đổi thành cưỡi thảm bay. 

Khi được kiểm tra các câu hỏi suy luận logic, Centaur cũng trả lời đúng những chỗ mà người thường hay đúng và trả lời sai ở các câu người thường dễ sai. 

Trong một nghiên cứu khác, Centaur đoán chiến lược chơi kéo búa bao chính xác hơn khi đối thủ là người thật so với khi đối thủ là máy tính lập trình ngẫu nhiên. 

Tiến sĩ Binz nhận xét: “Điều đó cho thấy Centaur thực sự nắm bắt được một số yếu tố quan trọng của nhận thức con người”.

Dù vậy không phải ai cũng đồng tình đây là cách tiếp cận tối ưu. 

Tiến sĩ Gary Lupyan tại Đại học Indiana cho rằng: “Mục tiêu không phải là dự đoán, mà là hiểu được cách vận hành của tâm trí con người”. 

Tiến sĩ Olivia Guest tại Đại học Radboud cũng nhận xét: “Khi chưa dựa trên một lý thuyết nhận thức cụ thể, việc AI đoán giống người không nói lên nhiều điều”.

Dự án này phản ánh một trăn trở rộng hơn trong xã hội. Liệu chúng ta có đang quá say mê với việc khiến AI trông giống con người mà quên mất điều cần khám phá là bên trong bộ não thật sự đang diễn ra gì. Một mô hình học cách bắt chước cũng có thể tái tạo cả những sai lệch hay thành kiến vốn tồn tại trong dữ liệu gốc.

Tiến sĩ Binz thừa nhận: “Centaur chưa phải là chiếc chìa khóa mở ra bí mật của trí óc con người, nhưng nó có thể trở thành công cụ tham chiếu để kiểm chứng các giả thuyết trong tương lai”. 

Nhóm nghiên cứu đang tiếp tục mở rộng gấp năm lần cơ sở dữ liệu để đào sâu hơn khả năng của Centaur.

Điều quan trọng nhất là công chúng cần hiểu rằng dù AI có bắt chước hành vi con người rất giỏi, điều đó không có nghĩa nó thật sự suy nghĩ hay hiểu như chúng ta.

Minh bạch về dữ liệu huấn luyện và cách AI học là điều cần thiết để tránh biến những nỗ lực này thành tấm gương méo mó phản chiếu lại chính chúng ta. 

Khi đó chúng ta không chỉ bị ấn tượng bởi việc máy móc trông thông minh, mà còn thật sự đặt câu hỏi điều gì mới làm nên trí tuệ con người.