"Chúc mừng nhóm AlphaGeometry về những đột phá ấn tượng trong việc dùng AI để giải các bài toán Olympic. Chúng ta đã tiến thêm một bước nữa trên con đường đến với AGI", Demis Hassabis, nhà đồng sáng lập kiêm CEO của DeepMind viết trên X hôm 18/1 khi công trình nghiên cứu của ba tiến sĩ gốc Việt được công bố trên tạp chí Nature.
Mô hình AI AlphaGeometry đang gây xôn xao giới công nghệ không chỉ vì khả năng giải toán ngang trình độ của huy chương vàng Toán quốc tế, mà còn ở thuật toán vượt bậc so với các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện nay.
Ba tiến sĩ người Việt (từ trái qua) Lê Viết Quốc, Trịnh Hoàng Triều, Lương Minh Thắng. Ảnh: Nhân vật cung cấp
Các AI tạo sinh hiện nay như ChatGPT của OpenAI hay Gemini của Google đã rất mạnh trong việc dịch thuật, sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, chúng vẫn có hạn chế lớn là có thể bịa ra câu trả lời. Các nhà khoa học gọi đây là "ảo giác" (hallucination). Nguyên nhân dẫn đến hiện tượng này là do AI thường sản sinh ra nhiều kết quả không thể dự đoán trước bằng những mối liên kết ngôn ngữ dựa trên dữ liệu chưa sạch, chứa thành kiến. Theo Wired, hệ quả của việc AI bị ảo giác nhẹ là hệ thống lái xe tự động nhầm bóng đổ với người đi đường rồi phanh gấp, nặng thì chẩn đoán sai kết quả nếu áp dụng trong lĩnh vực y tế.
Nhưng với AlphaGeometry, dữ liệu đầu vào hoàn toàn nhân tạo. Mô hình này tự sinh ra dữ liệu chất lượng cao, đủ tốt để đạt được hiệu suất nhất định mà không cần con người huấn luyện cách giải. Quan trọng hơn, với năng lực hiểu biết toán học cao cấp, AlphaGeometry có thể tự tính toán, lập luận logic để tìm ra câu trả lời đúng và duy nhất. Nói cách khác, đây là khả năng suy luận gần với trí thông minh của con người, New York Times bình luận.
AlphaGeometry kết hợp giữa mô hình ngôn ngữ dựa trên mạng nơ-ron (neural language model) có khả năng suy luận với công cụ biểu tượng (symbolic engine) chuyên về lập luận logic. Ảnh: DeepMind
"Đây là một bước quan trọng để xây dựng AGI. Nó là ví dụ cho thấy cách trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta phát triển khoa học, hiểu rõ hơn về quá trình cơ bản quyết định cách thế giới vận hành", Lê Viết Quốc, một trong ba tiến sĩ người Việt tạo ra AlphaGeometry, nói với FT.
Ý nghĩa quan trọng hơn của việc giải toán ngang trình độ thí sinh Olympic là AI đã vượt qua những thách thức về lập luận logic, tự học. Bước đầu để AGI có thể sánh ngang, thậm chí vượt qua trí tuệ con người là thực hiện các bài kiểm tra toán học phức tạp và AlphaGeometry đã làm được điều đó.
Theo New York Times, AlphaGeometry gợi nhớ về những mô hình AI chơi cờ vây đời đầu. Khi đó, những dữ liệu tổng hợp về các nước đi và khả năng tính toán nhanh đã giúp AI thắng các kỳ thủ. Với khả năng giải toán hình học, AlphaGeometry cho thấy AGI đang đến gần hơn bằng cách tự khái quát hóa vấn đề, tự học, thậm chí "hiểu" được những gì nó đang làm khi cho ra một câu trả đúng.
Tuy nhiên, ở góc độ ngược lại, tiến bộ của AlphaGeometry cũng là điều khiến nhiều người lo lắng về siêu trí tuệ nhân tạo. Trước đây, Sam Altman được cho là bị phế truất khỏi vị trí CEO OpenAI do những lo ngại liên quan đến AGI. Cuối tháng 11/2023, Reuters dẫn nguồn nội bộ cho biết có một lá thư mật do các nhà nghiên cứu OpenAI gửi đến hội đồng quản trị, cảnh báo về sự nguy hiểm của dự án Q* (Q-Star). Nội dung chi tiết trong thư chưa được tiết lộ, nhưng giới chuyên gia tin OpenAI đã đạt bước đột phá lớn, tiến tới khả năng tạo ra AGI. Khi đó, nguồn tin nội bộ nói Q* đã "vượt qua môn toán cấp phổ thông". Khi đã giải được các bài toán phức tạp, AI có thể tiếp tục phát triển khả năng suy luận, cuối cùng là thực hiện các công việc khoa học, kinh tế với hiệu năng không thua kém con người. Đó là lý do các nhà khoa học, chuyên gia công nghệ vừa hào hứng vừa lo lắng về AGI.
Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới WEF, diễn ra tuần này ở Davos (Thụy Sĩ), Sam Altman cho biết AGI sẽ sớm xuất hiện, nhưng không tiết lộ thời gian cụ thể.
Trong khi đó, Elon Musk, người thường xuyên cảnh báo về viễn cảnh AI hủy diệt nhân loại cũng khẳng định tháng trước: "Các tín hiệu ngày càng rõ ràng rằng mọi con đường đều dẫn đến AGI. Tesla đang tạo một AGI mini cực kỳ hiệu quả về mặt tính toán cho FSD (Full Self-Dring - công nghệ tự lái hoàn toàn)".
Hiện chưa có khái niệm chính xác về AGI. Tại sự kiện TED AI vào tháng 10/2023 ở San Francisco, Ilya Sutskever, nhà khoa học trưởng của OpenAI, mô tả AGI có thể hiểu và đọc dữ liệu từ nhiều nguồn riêng biệt. Khi tích lũy đủ kiến thức, hệ thống này thậm chí thông minh hơn con người. Nó cũng biết tận dụng khả năng tự huấn luyện để tạo thêm những AGI mới, ưu việt hơn thế hệ cũ. Hiểu một cách ngắn gọn, AGI là những hệ thống có thể học mọi tri thức, có nhận thức, vượt qua trí thông minh của con người.
Trong khi một số chuyên gia lo ngại về AGI, nhiều nhà nghiên cứu tin AI sẽ chỉ đóng vai trò là một công cụ, tương tự lửa hay ngôn ngữ. "AGI sẽ giải quyết bất kỳ nhiệm vụ nào của con người mà không bị giới hạn bởi cách chúng được thiết lập, ví dụ phát triển phương pháp chữa bệnh hay khám phá các dạng năng lượng tái tạo mới", Tom Everitt, nhà nghiên cứu an toàn AGI tại DeepMind - bộ phận AI của Google, nói với Business Insider.
Dù có thành tích ấn tượng, AlphaGeometry vẫn gặp phải một số vấn đề, chưa giải được tất cả bài toán Olympic. Theo các chuyên gia, các bước giải vẫn "chưa có hồn và mang vẻ đẹp nhất định" như con người. DeepMind cho biết sẽ tiếp tục hoàn thiện mô hình, giúp AlphaGeometry giải được 7 bài toán thiên niên kỷ.
