Trong bối cảnh khoa học công nghệ hiện đại, mục tiêu tạo ra Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI) – khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và đa dạng với hiệu suất ngang bằng con người, luôn là thách thức lớn mà các nhà nghiên cứu không ngừng nỗ lực. Học Sâu (deep learning), một tiểu phân của học máy, dù đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc mô phỏng các hoạt động nhận thức của con người, từ việc nhận dạng hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng rõ ràng còn nhiều hạn chế khi nhắc đến AGI. Việc phụ thuộc quá mức vào dữ liệu lớn, nhu cầu về nguồn lực tính toán khổng lồ, cũng như khó khăn trong việc xử lý các tình huống chưa từng gặp, phản ánh những giới hạn của học sâu. Hơn nữa, việc tập trung chủ yếu vào dự đoán hơn là hiểu biết, và gặp khó khăn trong việc đối phó với các tình huống mới, cho thấy rằng có một khoảng cách rõ ràng giữa học sâu và AGI. Điều này đặt ra một câu hỏi lớn: Làm sao để vượt qua những hạn chế này và tiến gần hơn đến mục tiêu AGI? Đây là một vấn đề đầy thách thức mà chúng ta
Hạn chế của Học Sâu
Học sâu, một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, gặp phải những hạn chế đáng kể khi đối mặt với yêu cầu dữ liệu lớn và nguồn lực tính toán đắt đỏ. Mô hình hóa dựa trên quy tắc thống kê từ dữ liệu đào tạo, khiến chúng nhạy cảm với những bất định trong thế giới tự nhiên. Cách tiếp cận này tập trung vào dự đoán và tái suy luận quy tắc cho hiện tượng mới, thách thức khả năng thích ứng của hệ thống trước tình huống chưa từng gặp. Vụ va chạm của xe Robotaxi vào tháng 6 năm 2022 là một ví dụ điển hình, phơi bày giới hạn của học sâu trong xử lý tình huống mới.
Bài toán “Nếu như
Trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo, bài toán ‘Nếu như’ đặt ra những thách thức lớn trong việc mô phỏng quyết định linh hoạt của con người. Con người có khả năng xem xét các tình huống giả định, tái sử dụng và điều chỉnh các quy tắc quen thuộc để đưa ra quyết định phù hợp trong bất kỳ tình huống mới nào. Ngược lại, học sâu dựa trên việc tạo ra mô hình từ dữ liệu lớn và quy tắc thống kê, làm cho nó khó khăn trong việc xử lý các tình huống ‘Nếu như’ không dự đoán trước được. Điều này cho thấy hạn chế của học sâu trong việc đạt đến trí tuệ nhân tạo tổng quát, đòi hỏi khả năng suy luận linh hoạt và sáng tạo vượt ra ngoài khung dữ liệu đã được huấn luyện.
Quyết định trong Bất định
Khả năng đưa ra quyết định linh hoạt trong các tình huống ‘Nếu như’ đã làm nổi bật những hạn chế của học sâu, dẫn đến sự cần thiết phải xem xét kỹ lưỡng quyết định dưới bất định. Trong bối cảnh này, các phương pháp quyết định dưới bất định sâu (DMDU) trở nên quan trọng. DMDU phân tích sự dễ bị tổn thương của quyết định qua các kịch bản tương lai, ưu tiên các lựa chọn mạnh mẽ hơn là giải pháp tối ưu. Điều này đề xuất một khung khái niệm cho AI nhằm điều hướng bất định trong thế giới thực một cách hiệu quả hơn. Việc áp dụng DMDU có thể đưa AI tiến gần hơn đến việc ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn, qua đó mở ra hướng phát triển mới cho trí tuệ nhân tạo tổng quát.
Quyết định Vững chắc
Đối mặt với thách thức của các tình huống không chắc chắn, phương pháp ‘Quyết định Vững chắc’ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của xe tự lái. Phương pháp này nhấn mạnh việc đánh giá sự dễ bị tổn thương của các quyết định thay thế trong bối cảnh cụ thể, giảm bớt nhu cầu cho việc tái huấn luyện liên tục trên các bộ dữ liệu lớn. Bằng cách chuyển trọng tâm từ việc dự đoán hoàn hảo sang đánh giá các quyết định hạn chế cho hoạt động của xe tự lái, ‘Quyết định Vững chắc’ có thể nâng cao hiệu suất của xe trong các tình huống không chắc chắn. Phương pháp này đề xuất một cách tiếp cận mới mẻ, đặt việc đưa ra quyết định vào tâm điểm, giúp xe tự lái xử lý tốt hơn các tình huống không dự đoán trước được.
Bối cảnh Quyết định và AGI
Xét đến vai trò quan trọng của phương pháp ‘Quyết định Vững chắc’ trong việc cải thiện hiệu suất xe tự lái, việc áp dụng bối cảnh quyết định có ý nghĩa thiết yếu để tiến gần hơn về Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI). Bối cảnh quyết định không chỉ hỗ trợ trong việc lựa chọn hành động phù hợp dựa trên dữ liệu thời gian thực mà còn giúp máy tính hiểu và xử lý các tình huống chưa từng gặp trước đây. Qua đó, khả năng làm chủ các tình huống bất ngờ và đưa ra quyết định vững chắc được coi là bước tiến quan trọng hướng tới việc phát triển AGI. Điều này đồng nghĩa với việc thoát khỏi lối mòn của học sâu, mở ra hướng tiếp cận mới trong mô phỏng trí tuệ nhân tạo.
Kết luận
Trong bối cảnh phát triển trí tuệ nhân tạo, hạn chế của học sâu đã làm rõ ràng rằng tiến tới trí tuệ nhân tạo tổng quát đòi hỏi những phương pháp mới, tập trung vào quyết định vững chắc và khả năng thích ứng trong bất định. Một thống kê đáng chú ý, 85% các dự án AI thất bại do thiếu khả năng áp dụng trong tình huống mới, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc vượt qua giới hạn hiện tại. Đây là bước đi cần thiết để tiến gần hơn với mục tiêu trí tuệ nhân tạo tổng quát.