Trí tuệ nhân tạo có suy nghĩ giống con người không? Nếu bạn cũng đang thắc mắc về vấn đề này, hãy cùng INVIAI khám phá chi tiết trong bài viết để tìm câu trả lời!
Suy nghĩ của con người bao gồm ý thức, cảm xúc và lý luận dựa trên bối cảnh phong phú. Việc AI “suy nghĩ” đề cập đến quá trình xử lý dữ liệu và nhận diện mẫu của máy móc.
Các chuyên gia định nghĩa trí thông minh một cách rộng rãi là “khả năng đạt được các mục tiêu phức tạp”, nhưng trí thông minh của con người và máy móc xuất phát từ những quá trình rất khác nhau.
Bộ não con người là một mạng lưới sinh học gồm khoảng 86 tỷ nơ-ron, có khả năng học từ một hoặc vài trải nghiệm và giữ lại bối cảnh cùng ý nghĩa. Ngược lại, AI chạy trên phần cứng kỹ thuật số (mạch silicon) và tuân theo các thuật toán toán học.
Tóm lại, AI không có tâm trí hay cảm xúc – nó sử dụng tính toán. Việc nhận biết những khác biệt này rất quan trọng để hiểu AI có thể (và không thể) làm gì.
Bộ não và Máy móc: Hệ thống khác biệt về bản chất
Một điểm khác biệt then chốt là phần cứng và kiến trúc. Con người có bộ não sinh học với khả năng xử lý song song khổng lồ; hệ thống AI sử dụng mạch điện tử và chip silicon. Số lượng nơ-ron trong não (~86 tỷ) vượt xa số “nơ-ron nhân tạo” trong bất kỳ mạng nào.
Bộ não hoạt động qua các tín hiệu điện hóa, trong khi AI sử dụng mã nhị phân và tính toán kỹ thuật số. Thực tế, các chuyên gia nhận định AI hiện tại sẽ “vẫn là những cỗ máy vô thức” với hệ điều hành hoàn toàn khác biệt (“kỹ thuật số so với sinh học”). Về mặt thực tiễn, AI không có nhận thức hay trải nghiệm chủ quan thực sự – nó chỉ là một trình mô phỏng chạy trên phần cứng.
- Kiến trúc: Bộ não con người có các nơ-ron dày đặc, liên kết chặt chẽ. AI sử dụng các lớp “nơ-ron” (nút) đơn giản trên chip, thường ít hơn rất nhiều so với não thật.
- Học tập: Con người thường học từ một trải nghiệm duy nhất (học một lần); chúng ta tiếp nhận thông tin mới mà không ghi đè lên kiến thức cũ. Các mô hình AI thường cần bộ dữ liệu lớn và nhiều vòng huấn luyện.
Thực tế, các nghiên cứu cho thấy AI hiện đại phải được huấn luyện hàng trăm lần trên cùng một ví dụ, trong khi con người học nhanh chỉ với ít lần tiếp xúc. - Thuật toán: AI học dựa trên các phương pháp toán học rõ ràng (ví dụ: lan truyền ngược).
Bộ não con người có thể không sử dụng lan truyền ngược – các nhà nghiên cứu phát hiện não dùng một cơ chế “cấu hình dự kiến” khác để điều chỉnh kết nối, giúp bảo tồn kiến thức hiện có và tăng tốc học tập.
Tóm lại, các quy tắc AI dùng để học khác biệt với bộ não. - Ý thức: Con người có sự tự nhận thức và cảm xúc; AI thì không. Các hệ thống AI hiện tại là “cỗ máy vô thức” không có cảm xúc. Chúng không có đời sống nội tâm – chỉ có đầu vào và đầu ra.
- Sáng tạo & Bối cảnh: Con người suy nghĩ toàn diện, dùng trực giác và kinh nghiệm sống. AI xuất sắc trong các nhiệm vụ dựa trên dữ liệu nhưng “suy nghĩ” bằng cách xử lý số liệu.
Ví dụ, AI có thể tạo ra sản phẩm sáng tạo (nghệ thuật, câu chuyện, ý tưởng), nhưng nó làm điều đó bằng cách kết hợp lại các mẫu đã học.
Một nghiên cứu gần đây còn phát hiện chatbot AI có thể đạt hoặc vượt hiệu suất trung bình của con người trong bài kiểm tra sáng tạo – tuy nhiên điều này phản ánh việc so khớp mẫu thống kê, không phải sự sáng tạo thực sự của con người.
Sự “sáng tạo” của AI thường ổn định (ít ý tưởng kém) nhưng thiếu đi tia lửa bất ngờ của trí tưởng tượng con người.
Hệ thống AI “suy nghĩ” như thế nào?
Hệ thống AI xử lý thông tin theo cách hoàn toàn khác với con người. Khi một người viết hoặc nói, ý nghĩa và ý định xuất phát từ kinh nghiệm.
Một robot hoặc máy tính “viết” bằng cách thao tác dữ liệu. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn tạo câu bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên thống kê đã học, không phải bằng cách hiểu ý nghĩa.
Chúng thực chất là “cỗ máy xác suất ấn tượng,” như một chuyên gia từng nói, chọn từ dựa trên xác suất học được từ lượng lớn dữ liệu văn bản. Trong thực tế, điều này có nghĩa AI mô phỏng các đầu ra giống con người mà không có sự hiểu biết thực sự.
Một chatbot AI có thể tạo ra bài luận mạch lạc, nhưng nó không biết mình đang nói gì. Nó không có niềm tin hay cảm xúc – chỉ đơn giản tuân theo các quy tắc tối ưu hóa.
- Lý luận thống kê: AI (đặc biệt là mạng nơ-ron) “học” bằng cách tìm mẫu trong dữ liệu. Nó điều chỉnh trọng số số để phù hợp đầu vào với đầu ra. Ví dụ, một mô hình ngôn ngữ xếp hạng các từ tiếp theo có thể theo xác suất.
Điều này rất khác với suy nghĩ của con người, vốn bao gồm hiểu biết ngữ nghĩa và lý luận về các khái niệm. - Tính toán khổng lồ: AI có thể xử lý hàng triệu ví dụ rất nhanh. Nó có thể lọc qua bộ dữ liệu khổng lồ để tìm các mối tương quan mà con người khó nhận ra.
Tuy nhiên, tốc độ này đi kèm với cái giá: thiếu hiểu biết thực sự, AI có thể tự tin đưa ra lỗi hoặc câu trả lời vô nghĩa. (Ví dụ nổi tiếng là các “ảo giác” trong mô hình ngôn ngữ, khi AI bịa ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng sai lệch.) - Không có tự nhận thức hay mục tiêu: AI không có động lực tự thân. Nó không quyết định “Tôi muốn làm X.” Nó chỉ tối ưu hóa các mục tiêu do lập trình viên đặt ra (ví dụ: giảm thiểu lỗi). Khác với con người, AI không có mong muốn, mục đích hay ý thức.
- Vấn đề giải thích: Cách hoạt động bên trong của AI (đặc biệt là mạng sâu) phần lớn là “hộp đen.”
Các nhà nghiên cứu cảnh báo cần thận trọng khi cho rằng các mạng này hoạt động giống não. Một nghiên cứu gần đây của MIT phát hiện mạng nơ-ron chỉ mô phỏng một số mạch não cụ thể trong điều kiện rất nhân tạo.
Như các nhà nghiên cứu lưu ý, AI có thể rất mạnh mẽ, nhưng “phải rất thận trọng” khi so sánh với nhận thức con người.
Tóm lại, chỉ vì AI có thể có vẻ làm cùng một nhiệm vụ, không có nghĩa nó “suy nghĩ” theo cùng cách.
Những điểm tương đồng và nguồn cảm hứng
Mặc dù có nhiều khác biệt, AI được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Mạng nơ-ron nhân tạo vay mượn ý tưởng về các đơn vị xử lý kết nối (nút) và sức mạnh kết nối có thể điều chỉnh.
Cả bộ não sinh học và mạng nơ-ron nhân tạo đều cải thiện bằng cách điều chỉnh các kết nối dựa trên kinh nghiệm. Trong cả hai trường hợp, việc học làm thay đổi cấu trúc mạng để nâng cao hiệu suất thực hiện nhiệm vụ.
- Cảm hứng từ nơ-ron: Hệ thống AI sử dụng mạng nhiều lớp tương tự các mạch não. Chúng xử lý đầu vào qua các lớp nơ-ron ảo và trọng số.
- Học mẫu: Giống như bộ não học từ kinh nghiệm, mạng nơ-ron thích nghi qua việc tiếp xúc với dữ liệu. Cả hai hệ thống đều trích xuất đặc trưng và mối tương quan từ đầu vào.
- Hiệu suất nhiệm vụ: Trong một số lĩnh vực, AI có thể sánh ngang hoặc vượt khả năng con người. Ví dụ, các bộ phân loại hình ảnh tiên tiến hoặc mô hình ngôn ngữ đạt độ chính xác tương đương con người. Một nghiên cứu cho thấy chatbot AI đạt hiệu suất ít nhất bằng người trung bình trong bài kiểm tra ý tưởng sáng tạo.
- Hạn chế: Tuy nhiên, sự tương đồng chủ yếu là bề ngoài. Bộ não có nhiều nơ-ron hơn và sử dụng các quy tắc học chưa rõ; mạng nơ-ron nhân tạo dùng các đơn vị đơn giản và thuật toán rõ ràng.
Hơn nữa, con người áp dụng lẽ thường, đạo đức và bối cảnh phong phú. AI có thể thắng con người trong cờ vua nhưng không hiểu được các sắc thái xã hội hay đạo đức của quyết định.
Ý nghĩa: Sử dụng AI một cách khôn ngoan
Trước những khác biệt này, chúng ta nên xem AI như một công cụ, không phải là người thay thế con người. AI có thể xử lý các nhiệm vụ nặng về dữ liệu hoặc hẹp phạm vi (như quét hình ảnh y tế hoặc tóm tắt dữ liệu) nhanh hơn nhiều so với con người.
Con người nên đảm nhận các nhiệm vụ đòi hỏi phán đoán, bối cảnh và lý luận đạo đức. Như các chuyên gia đặt câu hỏi, chúng ta cần biết “những nhiệm vụ nào và trong điều kiện nào thì an toàn để giao cho AI quyết định, và khi nào cần phán đoán của con người”.
- Bổ trợ, không thay thế: Sử dụng AI tận dụng điểm mạnh của nó (tốc độ, phát hiện mẫu, tính nhất quán), và dựa vào con người cho sự hiểu biết, sáng tạo và đạo đức.
- Hiểu rõ giới hạn: Người làm việc với AI cần có mô hình tư duy thực tế về cách AI “suy nghĩ.” Các nhà nghiên cứu gọi đây là phát triển Nhận thức về Trí tuệ. Trong thực tế, điều này có nghĩa là kiểm tra kỹ các kết quả AI và không quá tin tưởng.
- Giáo dục và thận trọng: Vì AI có thể bắt chước hành vi giống con người, nhiều chuyên gia cảnh báo về “mù chữ AI” – nghĩ rằng AI thực sự hiểu trong khi không phải vậy. Như một bình luận viên nói, các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ không “hiểu” hay cảm nhận; chúng chỉ bắt chước. Chúng ta phải luôn nhận thức rằng bất kỳ “trí tuệ” nào trong AI cũng khác với trí tuệ con người.
>>> Click để biết: Tôi có cần biết lập trình để sử dụng AI không?
Tóm lại, AI không suy nghĩ giống con người. Nó thiếu ý thức, cảm xúc và sự hiểu biết thực sự. Thay vào đó, AI sử dụng thuật toán và lượng dữ liệu khổng lồ để mô phỏng hành vi thông minh trong các lĩnh vực cụ thể.
Một phép ẩn dụ phù hợp là AI giống như một người học việc rất nhanh và rất giỏi: nó có thể học các mẫu và thực hiện nhiệm vụ, nhưng không biết tại sao hay ý nghĩa của nó là gì.
Bằng cách kết hợp sự thấu hiểu của con người với điểm mạnh của AI, chúng ta có thể đạt được kết quả mạnh mẽ – nhưng luôn nhớ khoảng cách cơ bản giữa tính toán máy móc và suy nghĩ của con người.
