Sự Sáng Tạo Trong Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo Ở Trung Quốc

Sự Sáng Tạo Trong Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo Ở Trung Quốc

Trong thế giới công nghệ ngày nay, Trung Quốc đang dần khẳng định vị thế của mình trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo (AI). Các nhà nghiên cứu tại đất nước này đã tìm ra phương pháp mới để huấn luyện các máy móc, mục tiêu cuối cùng là tạo ra 'nhà khoa học AI' có khả năng thí nghiệm và giải quyết các vấn đề khoa học một cách đáng kinh ngạc.

Các mô hình học máy sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực nghiên cứu khoa học, nhưng vấn đề đặt ra là chúng thiếu hiểu biết cơ bản về thế giới. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã phát triển quy tắc đánh giá để máy móc tự lựa chọn và kết hợp kiến thức sẵn có từ con người, nhằm tạo ra những mô hình AI thông minh hơn.

Sora - Mô Hình AI Hiểu Về Thế Giới Thực

Một trong những ví dụ nổi bật là Sora, một mô hình chuyển mô tả văn bản thành video của công ty OpenAI. Sora có khả năng 'hiểu được cách vạn vật tồn tại trong thế giới thực' và mô tả chúng một cách chân thực. Tuy nhiên, vẫn còn những khó khăn trong việc mô phỏng một số khía cạnh của thế giới thực và không thể hoàn toàn mô hình hóa chính xác đặc điểm vật lý của nhiều hiện tượng cơ bản.

Để Sora có thể hiểu sâu hơn về thế giới, công ty cần 'huấn luyện' nó bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu hình ảnh và video mô phỏng thực tế. Tuy nhiên, việc đưa kiến thức của con người vào mô hình AI cũng đặt ra câu hỏi về cân bằng giữa ảnh hưởng của dữ liệu và kiến thức.

Phương Pháp Mới Tính Toán Tầm Quan Trọng Của Các Quy Tắc

Để cải thiện hiệu quả và khả năng suy luận của các mô hình AI, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã đưa ra phương pháp mới giúp tính toán 'tầm quan trọng của các quy tắc'. Bằng cách xem xét ảnh hưởng của một quy tắc cụ thể đến dự đoán của một mô hình máy, AI sẽ được dạy các quy tắc phù hợp nhất nhằm đưa ra kết quả phù hợp với thế giới thực hơn.

Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp này trong việc tối ưu hóa mô hình giải phương trình toán học đa biến và dự đoán kết quả thí nghiệm hóa học. Tuy nhiên, vấn đề tồn tại là sau khi thêm nhiều dữ liệu vào mô hình, các quy tắc chung sẽ được ưu tiên hơn các quy tắc cụ thể, điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả trong các lĩnh vực đặc thù.

Hướng Phát Triển Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng phương pháp mới sẽ giúp mô hình học máy phát triển hơn, để dần dần AI tự xác định được những kiến thức và quy tắc riêng, không cần sự can thiệp của con người. Đây được coi là bước tiến quan trọng trong việc biến mô hình AI trở thành 'nhà khoa học AI thực sự'. Các nhà nghiên cứu cũng đang phát triển công cụ mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển AI để họ có thể thử nghiệm và áp dụng những phát hiện mới trong lĩnh vực này.

Trung Quốc tham vọng phát triển