Tin tứcTrí thông minh của con người phụ thuộc vào việc tiếp thu kiến thức, được tích lũy qua thời gian đó là một phần của quá trình phát triển nhận thức và hình thành văn hóa của riêng mỗi người. Kiểu học tập này là sự truyền tải văn hóa, cho phép chúng ta bắt chước các hành động và hành vi trong thời gian thực. Nhưng liệu AI cũng có thể phát triển các kỹ năng học tập theo cách tương tự như con người?
Học theo kiểu “bắt chước” từ lâu đã là một phương pháp đào tạo trí tuệ nhân tạo, hướng dẫn các thuật toán quan sát con người hoàn thành một nhiệm vụ nào đó và sau đó cố gắng bắt chước con người. Nhưng thông thường các công cụ AI cần làm nhiều “vụ việc” và tiếp xúc với lượng dữ liệu khổng lồ mới sao chép thành công, trình huấn luyện của chúng.
Giờ đây, một nghiên cứu đột phá của các nhà nghiên cứu ở DeepMind Technologies - một công ty trí tuệ nhân tạo tuyên bố rằng các tác nhân AI cũng có thể có các kỹ năng học tập xã hội trong thời gian thực, bằng cách bắt chước con người trong những bối cảnh mới mà “không sử dụng bất kỳ dữ liệu nào được thu thập trước về con người”.
Cụ thể, nhóm nghiên cứu tập trung vào một hình thức truyền tải cụ thể, được gọi là học tập qua quan sát hoặc bắt chước đề cập đến việc sao chép chuyển động của cơ thể.
DeepMind đã cho chạy thử nghiệm trong môi trường mô phỏng có tên GoalCycle3D, một thế giới ảo với địa hình không bằng phẳng về lối đi và chướng ngại vật mà các tác nhân AI phải điều hướng.
Để giúp AI học hỏi, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp học tăng cường, (đây là lý thuyết học tập bắt nguồn từ công trình của Ivan Pavlov, nhà khoa học nổi tiếng đã khám phá và ghi lại các nguyên tắc chi phối cách học của động vật, bao gồm cả con người).
Phương pháp này dựa trên việc trao thưởng cho mọi hành vi tạo điều kiện thuận lợi cho việc học và đạt được kết quả mong muốn - trong thử nghiệm này là tìm ra lộ trình chính xác.
Ở giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu đã bổ sung thêm các tác nhân chuyên gia (được mã hóa cứng hoặc do con người điều khiển) đã biết cách điều hướng mô phỏng. Các tác nhân AI nhanh chóng hiểu rằng cách tốt nhất để đi đến đích là học hỏi từ các tác nhân chuyên gia.
Quan sát của các nhà nghiên cứu mở ra hai vấn đề
Thứ nhất, họ phát hiện ra rằng AI không chỉ học nhanh hơn khi bắt chước các chuyên gia mà còn áp dụng kiến thức thu được từ các đường dẫn ảo khác.
Thứ hai, DeepMind phát hiện ra rằng các tác nhân AI vẫn có thể sử dụng các kỹ năng mới của chúng ngay cả khi không có các chuyên gia, theo các tác giả của nghiên cứu, điều này hình thành một ví dụ về học tập xã hội.
Mặc dù các tác giả lưu ý rằng cần phải nghiên cứu thêm nhưng họ tin rằng phương pháp của họ có thể mở đường “cho sự tiến hóa văn hóa đóng vai trò thuật toán trong sự phát triển trí tuệ nhân tạo nói chung”. Họ cũng mong muốn được hợp tác liên ngành giữa các lĩnh vực về trí tuệ nhân tạo - AI và tâm lý học tiến hóa văn hóa.
Dù mới ở giai đoạn đầu nhưng bước nghiên cứu đột phá của DeepMind có ý nghĩa quan trọng đối với ngành trí tuệ nhân tạo.
Sự tiến bộ như vậy có tiềm năng làm giảm việc đào tạo các thuật toán truyền thống, tốn nhiều tài nguyên, đồng thời tăng khả năng giải quyết vấn đề của trí tuệ nhân tạo. Nó cũng đặt ra câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo có thể học cách tiếp thu các yếu tố văn hóa và xã hội như suy nghĩ con người hay không?
