Khi các công ty tiếp tục nỗ lực nhiều hơn vào AI để cải tiến công nghệ như ChatGPT và Bing AI, các nhà khoa học dường như đã tạo ra một công nghệ mới có thể thay thế khả năng của AI.
Theo báo cáo trên tạp chí Nature , các nhà khoa học gọi công nghệ mới nổi này là mạng lưới thần kinh. Họ còn chỉ ra rằng nó có khả năng đưa ra những khái quát về ngôn ngữ. Hơn nữa, các nhà khoa học cho rằng nó có thể tốt như con người, đặc biệt là khi gấp các từ mới và áp dụng chúng trong các bối cảnh và bối cảnh khác nhau, cuối cùng mang lại trải nghiệm giống như cuộc sống.
Khi đưa vào thử nghiệm và so sánh với ChatGPT , các nhà khoa học kết luận rằng mạng lưới thần kinh và con người hoạt động tốt hơn. Điều này bất chấp thực tế là các chatbot như ChatGPT và Bing Chat có thể tương tác theo cách giống con người và đóng vai trò là trợ lý được hỗ trợ bởi AI.
Theo báo cáo của Nature, về lâu dài có khả năng lớn là mạng lưới thần kinh có thể đánh lừa các chatbot được hỗ trợ bởi AI vì nó có thể tương tác với con người một cách tự nhiên hơn so với các hệ thống hiện có. Nhìn lại, Bing Chat của Microsoft đã bị phát hiện gây ảo giác trong những ngày đầu ra mắt, mặc dù vấn đề đã được khắc phục.
Paul Smolensky, nhà khoa học chuyên về ngôn ngữ tại Đại học Johns Hopkins ở Baltimore, Maryland, nhận định rằng công nghệ mạng lưới thần kinh là một “bước đột phá trong khả năng đào tạo mạng lưới một cách có hệ thống”.
Mạng lưới thần kinh hoạt động như thế nào?
Như đã nhấn mạnh ở trên, mạng lưới thần kinh có thể gấp các từ mới và sử dụng chúng trong các môi trường khác nhau giống như con người. Sự khác biệt duy nhất là công nghệ này trước tiên phải trải qua quá trình đào tạo tích cực để thành thạo từ này và cách sử dụng nó trong các môi trường khác nhau.
Để xác định khả năng của công nghệ, các nhà khoa học đã tiến hành một số thử nghiệm trên con người bằng cách cho họ tiếp xúc với các từ mới và đánh giá mức độ hiểu biết của họ về khả năng sử dụng các từ đó trong các ngữ cảnh khác nhau. Họ cũng kiểm tra khả năng liên kết các từ mới học với các màu sắc cụ thể. Theo tiêu chuẩn được chia sẻ, 80% số người tham gia bài tập rất xuất sắc và có thể liên hệ các từ với màu sắc.
Nhà khoa học đã sử dụng tiền đề tương tự để huấn luyện mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, họ đã cấu hình nó để học hỏi từ những sai lầm của chính nó. Mục tiêu là cho phép hệ thống học hỏi từ mọi nhiệm vụ mà nó đã hoàn thành thay vì sử dụng dữ liệu tĩnh. Để đảm bảo rằng mạng lưới thần kinh mô tả các đặc điểm giống con người, các nhà khoa học đã huấn luyện mô hình để tái tạo các lỗi tương tự với lỗi của những người thực hiện một bài kiểm tra tương tự. Cuối cùng, điều này cho phép mạng lưới thần kinh phản hồi một loạt câu hỏi mới gần như (nếu không muốn nói là hoàn hảo) giống như con người.
Mặt khác, GPT-4 đã mất khá nhiều thời gian để hiểu các nhiệm vụ được giao cho nó. Ngay cả khi đó, kết quả vẫn rất ảm đạm so với con người và mạng lưới thần kinh, nơi nó đạt trung bình từ 42 đến 86%, tùy thuộc vào nhiệm vụ được đưa ra. Nói một cách cực kỳ đơn giản, vấn đề với GPT và các hệ thống tương tự khác là chúng chỉ bắt chước cú pháp cực kỳ phức tạp, thay vì thể hiện sự hiểu biết thực sự về ngữ cảnh. Đây là nguyên nhân khiến GPT và các mô hình tương tự đi xuống hố thỏ gây ảo giác – con người có nhiều khả năng tự điều chỉnh những điều bất thường như thế này hơn và mạng lưới thần kinh cũng có thể có khả năng làm điều đó tốt hơn.
Mặc dù điều này có khả năng chứng minh rằng mạng lưới thần kinh có thể là thứ tốt nhất tiếp theo sau AI thế hệ, nhưng cần phải thực hiện rất nhiều thử nghiệm và nghiên cứu để khẳng định điều này một cách hoàn toàn. Sẽ rất thú vị khi xem điều này diễn ra như thế nào và nó định hình lại sự khái quát hóa có hệ thống như thế nào.
Tương lai của ChatGPT và Bing Chat sẽ ra sao?
Không có nghi ngờ gì về sức mạnh và tiềm năng của AI, đặc biệt nếu khả năng to lớn của nó được khám phá đầy đủ và sử dụng hiệu quả. Điều này không có nghĩa là công nghệ này chưa đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc. Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng có thể điều hành thành công một công ty phần mềm bằng ChatGPT và thậm chí tạo mã trong vòng chưa đầy bảy phút với chi phí chưa đến một đô la .
Mặc dù ấn tượng nhưng AI có khả năng sáng tạo phải đối mặt với nhiều trở ngại. Ví dụ, cần phải có chi phí cắt cổ để duy trì hoạt động, chưa kể lượng nước làm mát và năng lượng mà nó tiêu thụ. Cũng đã có báo cáo về chatbot hỗ trợ AI của OpenAI, ChatGPT, bị mất độ chính xác và cơ sở người dùng của nó giảm trong ba tháng liên tiếp . Thị phần của Bing Chat cũng bị đình trệ bất chấp sự đầu tư mạnh mẽ của Microsoft vào công nghệ.
Bạn có nghĩ rằng mạng lưới thần kinh cuối cùng sẽ che khuất các chatbot được hỗ trợ bởi AI như ChatGPT và Bing AI không? Chia sẻ suy nghĩ của bạn với chúng tôi trong phần bình luận.
