VÌ SAO CẢI THIỆN NĂNG LỰC GIẢI TOÁN CỦA AI CÓ THỂ KHIẾN AI THÔNG MINH HƠN?
AlphaProof và AlphaGeometry 2 của Google DeepMind là những cột mốc đánh dấu năng lực suy luận của AI.
Tuần trước, Google DeepMind thông báo rằng họ đã xây dựng được hệ thống AI có thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp. Các hệ thống này gồm bộ AlphaProof và AlphaGeometry 2, phối hợp cùng nhau để giải quyết thành công 4 trong số 6 bài toán trong Kỳ thi Toán học Quốc tế năm nay, một cuộc thi danh giá dành cho học sinh trung học. Thành tích của chúng tương đương với việc giành được huy chương bạc. Đây là lần đầu tiên một hệ thống AI đạt được điểm cao như vậy trong các loại bài toán này.
Làm toán thì có liên quan gì đến AI thông minh hơn? Các AI chatbot cho ta cảm tưởng chúng có trí tuệ. Nhưng chỉ có các hệ thống như của Google DeepMind mới có thể nâng cao trí tuệ thực sự của AI. Vì lý do đó, việc xây dựng các hệ thống giỏi toán đã trở thành mục tiêu của nhiều phòng thí nghiệm AI trong đó có OpenAI.
Đó là bởi vì toán học là một tiêu chuẩn đánh giá khả năng suy luận. Để làm toán cấp trung học, hệ thống AI cần phải thực hiện nhiều bước rất phức tạp như lên kế hoạch để hiểu và giải quyết các vấn đề trừu tượng. Các hệ thống này cũng có khả năng khái quát hóa, cho phép chúng giải quyết nhiều loại bài toán khác nhau trong các lĩnh vực toán học khác nhau.
“Điều chúng tôi thấy ở đây là bạn có thể kết hợp [học tăng cường] đã rất thành công trong huấn luyện các AI như AlphaGo với các mô hình ngôn ngữ lớn và tạo ra một thứ gì đó cực kỳ hiệu quả trong lĩnh vực văn bản,” David Silver, nhà khoa học nghiên cứu chính tại Google DeepMind và là một người chuyên gia đi đầu về học tăng cường sâu, đã nói trong một cuộc họp báo. Trong trường hợp này, khả năng đó được sử dụng để xây dựng ngôn ngữ lập trình Lean chuyên dùng để chứng minh toán học. Ông cho biết Kỳ thi Toán học Quốc tế là một bài test năng lực của AI và mở đường cho những đột phá hơn nữa.
Cách tiếp cận tương tự có thể được áp dụng trong các trường hợp có các tín hiệu phần thưởng rõ ràng và được xác thực để áp dụng các thuật toán học tăng cường và khả năng đo lường độ chính xác một cách rõ ràng giống như trong toán học, Silver nói. Một ứng dụng tiềm năng là lập trình.
Hạn chế: AlphaProof và AlphaGeometry 2 vẫn chỉ có thể giải quyết các bài toán khó ở cấp độ trung học. Để giải những bài toán cực khó ở trình độ của các nhà toán học hàng đầu thì còn lâu. Google DeepMind nhấn mạnh rằng công cụ của họ, ở thời điểm này, không đóng góp gì vào kho kiến thức toán học mà con người đã tạo ra. Nhưng đó không phải là mục đích chính.
“Chúng tôi đang hướng đến việc cung cấp một hệ thống có thể chứng minh bất cứ điều gì,” Silver nói. Ví dụ một hệ thống AI đáng tin cậy như máy tính có thể cung cấp các kiểm nghiệm (proof) cho nhiều vấn đề khó, hoặc xác thực các thử nghiệm phần mềm máy tính hoặc các thí nghiệm khoa học. Hoặc có lẽ xây dựng các gia sư AI tốt hơn có thể đưa ra phản hồi về kết quả thi hoặc kiểm tra tính xác thực của các bài báo.
Nhưng điều khiến tôi phấn khích nhất là những gì Katie Collins, một nhà nghiên cứu tại Đại học Cambridge chuyên về toán học và AI (và không tham gia vào dự án), đã nói với Rhiannon. Cô ấy nói rằng những công cụ này tạo ra và đánh giá các vấn đề mới, thúc đẩy nhiều người mới tham gia vào lĩnh vực này và khơi dậy thêm sự kỳ diệu. Đó là điều mà chúng ta chắc chắn cần nhiều hơn trong thế giới này.
(The Algorithm)
