Những Điều Con Người Vẫn Làm Tốt Hơn AI: Hiểu Về Hoa
Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng len lỏi vào mọi ngóc ngách đời sống, một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu AI có thể thực sự "hiểu" thế giới xung quanh như con người? Câu trả lời, ít nhất là ở thời điểm hiện tại, là không. Nghiên cứu mới nhất cho thấy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT, dù mạnh mẽ đến đâu, vẫn gặp khó khăn trong việc nắm bắt những khái niệm quen thuộc, đơn giản như hoa.
Theo một nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Human Behaviour, AI, được huấn luyện chủ yếu trên văn bản và hình ảnh, không thể nắm bắt đầy đủ các khía cạnh vật lý của các khái niệm này. Khả năng hiểu của AI bị hạn chế do thiếu trải nghiệm giác quan và vận động, điều mà con người có được một cách tự nhiên.
Các nhà nghiên cứu đã so sánh khả năng hiểu khái niệm của con người với các mô hình AI (GPT-3.5, GPT-4, PaLM, Gemini) sử dụng các tiêu chuẩn tâm lý ngôn ngữ như Glasgow Norms và Lancaster Norms. Kết quả cho thấy AI hiểu tốt các từ không liên quan đến giác quan và vận động (ví dụ, "công lý"), nhưng "gặp khó khăn với các từ liên kết đến các khái niệm vật lý (ví dụ, 'hoa', thứ mà chúng ta có thể nhìn, ngửi, chạm vào, v.v.)".
"Một mô hình ngôn ngữ lớn không thể ngửi thấy mùi hoa hồng, chạm vào cánh hoa cúc hoặc đi bộ qua một cánh đồng hoa dại," Qihui Xu, tác giả chính của nghiên cứu và là nhà nghiên cứu sau tiến sĩ về tâm lý học tại Đại học Bang Ohio, cho biết trong một tuyên bố của trường đại học.
"Nếu không có những trải nghiệm giác quan và vận động đó, nó không thể thực sự đại diện cho những gì một bông hoa có trong tất cả sự phong phú của nó. Điều tương tự cũng đúng với một số khái niệm khác của con người."
Các LLMs được đào tạo trên cả văn bản và hình ảnh đã thể hiện sự hiểu biết tốt hơn về các khái niệm trực quan so với các đối tác chỉ có văn bản. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là AI sẽ mãi mãi bị giới hạn ở ngôn ngữ và thông tin trực quan. Theo Xu, LLMs liên tục được cải thiện và một ngày nào đó có thể đại diện tốt hơn cho các khái niệm vật lý thông qua dữ liệu giác quan và/hoặc robot.
"Từ hương thơm nồng nàn của một bông hoa, cảm giác mượt mà sống động khi chúng ta vuốt ve cánh hoa, đến cảm giác thẩm mỹ thị giác sâu sắc, sự đại diện của con người về 'hoa' gắn kết những trải nghiệm và tương tác đa dạng này thành một phạm trù mạch lạc," các nhà nghiên cứu viết trong nghiên cứu. "Loại học tập nhận thức liên kết này, nơi một khái niệm trở thành mối liên kết của các ý nghĩa liên kết và sức mạnh cảm giác, có thể khó đạt được chỉ thông qua ngôn ngữ."
Nghiên cứu của Xu và các đồng nghiệp của cô có ý nghĩa quan trọng đối với sự tương tác giữa AI và con người, vốn đang ngày càng trở nên thân thiết (và, thành thật mà nói, đáng lo ngại). Tuy nhiên, một điều chắc chắn là:
"Trải nghiệm của con người phong phú hơn nhiều so với những gì mà chỉ những con chữ có thể diễn tả," Xu kết luận.
Nghiên cứu này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về giới hạn hiện tại của AI, mà còn nhắc nhở chúng ta về sự phức tạp và phong phú của trải nghiệm con người, những điều mà công nghệ vẫn chưa thể thay thế được. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp các giác quan và vận động vào quá trình học tập và phát triển của AI, nếu chúng ta muốn nó thực sự hiểu và tương tác với thế giới xung quanh.