Một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã được OpenAI, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực nghiên cứu AI, công bố khi mô hình AI mới nhất của họ, gọi là o3, đã đạt được mức độ thông minh tương đương với con người trong một bài kiểm tra trí thông minh tổng quát. Vào ngày 20 tháng 12, hệ thống này đã ghi điểm 85% trong tiêu chuẩn ARC-AGI, vượt xa kỷ lục trước đó của các AI khác là 55% và ngang bằng với điểm số của người sử dụng trung bình.
Một trong những mục tiêu hàng đầu mà các phòng nghiên cứu AI đặt ra là phát triển trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) và với kết quả này, OpenAI dường như đã tiến một bước rất lớn về phía trước. Mặc dù vẫn còn nhiều hoài nghi, nhưng không ít các nhà nghiên cứu và phát triển AI cảm thấy rằng viễn cảnh về AGI đang trở nên thực tế và cấp bách hơn bao giờ hết. Vậy kết quả này thực sự có ý nghĩa gì?
Để hiểu được tầm quan trọng của kết quả này, trước tiên cần phải hiểu tiêu chuẩn ARC-AGI là gì. Về mặt kỹ thuật, đây là một bài kiểm tra về “hiệu quả mẫu” của một hệ thống AI, tức là khả năng thích nghi với một tình huống mới – hệ thống cần bao nhiêu ví dụ để nắm bắt cách thức hoạt động của tình huống mới đó. Một hệ thống AI như ChatGPT (GPT-4) không có hiệu quả mẫu cao, vì nó được “huấn luyện” qua hàng triệu ví dụ từ văn bản của con người, xây dựng các “quy tắc” xác suất về các kết hợp lời thoại có khả năng nhất.
Trong khi ChatGPT rất giỏi trong các tác vụ thông thường, nó kém hiệu quả trong các tác vụ không phổ biến vì có ít dữ liệu hơn về những tác vụ đó. Cho tới khi nào các hệ thống AI có thể học hỏi từ một số lượng nhỏ các ví dụ và thích nghi với hiệu quả mẫu cao hơn, chúng chỉ được sử dụng cho những công việc rất lặp đi lặp lại và nơi mà đôi lúc thất bại có thể được chấp nhận.
ARC-AGI đánh giá sự thích nghi hiệu quả mẫu thông qua các vấn đề ô lưới nhỏ, đòi hỏi AI phải tìm ra quy luật từ ba ví dụ để áp dụng cho ví dụ thứ tư – tương tự như các bài kiểm tra IQ mà nhiều người còn nhớ từ thời đi học.
Hiện tại, chưa rõ OpenAI đã đạt được kết quả này như thế nào, nhưng có vẻ hệ thống o3 rất thích nghi. Từ chỉ một vài ví dụ, nó có thể tìm ra các quy luật có thể được tổng quát hóa. Để hiểu một mẫu hình, chúng ta không nên đưa ra những giả định không cần thiết, mà phải cụ thể nhất có thể.
Kết quả khả quan này của o3 chủ yếu nhờ vào việc OpenAI đã bắt đầu với phiên bản chung của mô hình (khác với hầu hết các mô hình khác, vì nó có thể “suy nghĩ” lâu hơn về các câu hỏi khó) và sau đó đã huấn luyện nó cụ thể cho bài kiểm tra ARC-AGI.
Pháp nghiên cứu AI Francois Chollet cho rằng, o3 tìm kiếm thông qua các “chuỗi suy nghĩ” khác nhau để giải quyết vấn đề, sau đó chọn ra “tốt nhất” theo một quy tắc không chính thức nào đó, hoặc “heuristic”. Đây không khác nhiều so với cách mà hệ thống AlphaGo của Google tìm kiếm các chuỗi nước đi khác nhau để đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới.
Khi o3 chính thức ra mắt, chúng ta sẽ có cái nhìn rõ hơn về việc liệu nó có thực sự có khả năng thích nghi như một con người trung bình hay không. Nếu vậy, hệ thống này có thể có ảnh hưởng kinh tế lớn, mở ra một kỷ nguyên mới của trí thông minh tự cải thiện nhanh chóng. Ngược lại, nếu không, đây sẽ vẫn là một kết quả đáng ấn tượng nhưng cuộc sống hàng ngày vẫn sẽ không thay đổi nhiều.
Hai tác giả làm việc trong lĩnh vực này gồm Michael Timothy Bennett, nghiên cứu sinh trường Máy tính tại Đại học Quốc gia Úc và Elija Perrier, nghiên cứu viên tại Trung tâm Công nghệ Lượng tử Có trách nhiệm tại Đại học Stanford.
