Mới đây các nhà khoa học đã thành công trong việc “cấy ghép” tính tò mò vào trí thông minh nhân tạo (AI), qua đó thúc đẩy AI trong việc tự tìm tòi khám phá bên trong một môi trường ảo. Đây có thể coi là một bước tiến mới trong quá trình đưa AI vào áp dụng trong thế giới thực.
Một AI không hề vụ lợi
Các nhà nghiên cứu tại trường Đại Học California, Berkeley đã tạo ra một AI sở hữu tính tò mò tự nhiên. Họ đã chứng minh được rằng thử nghiệm của mình thành công sau khi cho AI chơi Super Mario và VizDoom.
Các nhà khoa học đã tạo ra một AI sở hữu tính tò mò tự nhiên.
Dễ thấy khi AI chưa được “trang bị” cho mình bản tính tò mò, nó liên tục va vào các bức tường, còn AI của trường Đại Học California (ĐHC) thì đã biết quan sát, khám phá và qua đó học hỏi từ môi trường xung quanh. Pulkit Agrawal – một cử nhân bằng tiến sĩ tại ĐHC, và cũng là một thành viên trong nhóm phát triển dự án thường so sánh bản tính của AI này với những đứa trẻ. Chúng luôn tạo ra những “thí nghiệm” ngẫu nhiên và đó cũng chính là cách tính tò mò giúp chúng khám phá thế giới.
Liệu đây có là giải pháp cho những vấn đề về AI?
Vào thời điểm hiện tại, hầu hết các AI đều được đào tạo bằng phương pháp “Reinforcement Learning” – cụ thể là AI sẽ được “thưởng” sau khi hoàn thành một mục tiêu hoặc nhiệm vụ đã được chỉ định. Phương pháp này được coi là một chiến thuật hữu hiệu để đào tạo AI hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, nhưng lại chưa thực sự hữu ích khi các nhà khoa học muốn AI có sự chủ động và không chỉ tuân theo những lệnh cho trước. Cấy ghép “trí tò mò” vào trong AI thành công thực sự là một bước tiến mới, đưa chúng ta gần hơn tới việc áp dụng AI vào thực tiễn, khiến chúng chủ động giúp ta giải quyết các vấn đề toàn cầu.
Tuy nhiên, nhìn từ góc độ khác đây lại là một điều thực sự đáng lo ngại. Như Elon Musk và Stephen Hawking đã bàn luận, AI có thể trở thành một mối nguy hại đối với loài người. Và chúng ta thực sự cần phải cân nhắc về những hậu quả có thể xảy đến sau khi tạo ra những cải tiến về mặt trí tuệ cho AI, hỗ trợ quá trình học hỏi của nó – một quá trình mà có thể ta chưa hoàn toàn hiểu hết.