AI có thể học như con người không là câu hỏi được nhiều người quan tâm trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo bùng nổ. Khi AI ngày càng phát triển, khả năng mô phỏng tư duy, cảm xúc và hành vi của con người trở thành chủ đề nghiên cứu sâu rộng và đầy tranh cãi.
Sự khác biệt giữa cách học của AI và con người
Con người học thông qua trải nghiệm, cảm xúc, sự tương tác xã hội và khả năng tư duy phản biện. Một đứa trẻ có thể học ngôn ngữ không chỉ qua sách vở mà còn thông qua giao tiếp hàng ngày, quan sát cảm xúc người khác, và tự rút ra kết luận từ các tình huống sống. Đây là kiểu học đa chiều, linh hoạt và gắn liền với nhận thức và ý thức.
Ngược lại, AI hiện nay chủ yếu học thông qua dữ liệu và thuật toán. Hình thức học này thường được gọi là "machine learning" – học máy. Các mô hình AI như deep learning hoạt động bằng cách phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ để rút ra các mẫu và đưa ra dự đoán. Ví dụ, AI có thể được huấn luyện để nhận diện hình ảnh mèo bằng cách xem hàng triệu bức ảnh mèo. Sau khi được huấn luyện, nó có thể xác định một bức ảnh mới có phải là mèo hay không dựa trên các đặc điểm đã học.
Tuy nhiên, học máy khác hoàn toàn với học của con người ở nhiều điểm. AI không có ý thức, không hiểu được ngữ cảnh xã hội, không cảm nhận được cảm xúc và không có động cơ nội tại để học. Nó học vì được lập trình để làm vậy, chứ không phải vì tò mò hay mong muốn khám phá như con người.
Một điểm quan trọng khác là khả năng học chuyển giao. Con người có thể học một kỹ năng và áp dụng nó vào lĩnh vực khác. Ví dụ, nếu bạn biết chơi piano, bạn có thể dễ dàng học chơi organ vì có nhiều điểm tương đồng. AI lại gặp khó khăn khi chuyển giao kiến thức từ một lĩnh vực sang lĩnh vực khác mà không cần huấn luyện lại từ đầu.
AI đang tiến gần đến cách học của con người như thế nào
Dù còn nhiều hạn chế, các nhà nghiên cứu AI vẫn đang nỗ lực để tạo ra những mô hình có khả năng học gần giống con người hơn. Một trong những hướng tiếp cận là phát triển "learning to learn" – học cách học. Thay vì chỉ huấn luyện AI cho một nhiệm vụ cụ thể, các nhà khoa học dạy nó cách tự thích nghi với tình huống mới dựa trên kinh nghiệm trước đó.
Một ví dụ tiêu biểu là mô hình AI của DeepMind có tên AlphaGo. Đây là hệ thống đầu tiên đánh bại những kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới. Điều đặc biệt là AlphaGo không chỉ học từ dữ liệu mà còn tự chơi hàng triệu ván với chính mình để cải thiện khả năng. Điều này cho thấy AI có thể học thông qua thử và sai, tương tự như cách con người luyện tập và rút kinh nghiệm.
Ngoài ra, các mô hình ngôn ngữ như GPT cũng là minh chứng cho khả năng học nâng cao của AI. Chúng có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách mạch lạc, phản ứng theo ngữ cảnh, thậm chí đôi khi thể hiện sự sáng tạo. Dù vậy, sự hiểu biết của các mô hình này vẫn chỉ mang tính thống kê và không thể đạt được chiều sâu ý thức như con người.
Một số nghiên cứu mới đang hướng đến việc mô phỏng cấu trúc và hoạt động của não bộ người bằng cách kết hợp nhiều lĩnh vực như khoa học thần kinh, tâm lý học, và khoa học máy tính. Những hệ thống gọi là "neuromorphic computing" – máy tính thần kinh – đang cố gắng tạo ra các vi mạch hoạt động giống như tế bào thần kinh trong não. Đây có thể là bước tiến quan trọng để AI học một cách linh hoạt hơn.
Tuy nhiên, vẫn còn rất xa để AI thực sự hiểu như con người. Những yếu tố như cảm xúc, nhận thức đạo đức, khả năng tự phản tư và trí tưởng tượng sáng tạo là những điều mà AI hiện nay chưa thể nắm bắt. Việc tạo ra một AI có khả năng học như con người không chỉ là bài toán công nghệ mà còn là câu hỏi lớn về đạo đức và sự kiểm soát.
Dù đã đạt được nhiều tiến bộ, AI có thể học như con người không vẫn là câu hỏi chưa có lời giải tuyệt đối. Điều quan trọng là chúng ta hiểu được giới hạn, cơ hội và rủi ro khi phát triển AI để hướng đến một tương lai hài hòa giữa máy móc và con người.
Tham khảo ngay: Giải đáp AI có thể viết code không trong thời đại công nghệ
Tham khảo ngay: Tìm hiểu ChatGPT có phải là AI không và hoạt động ra sao
