Tại sao các mô hình AI như ChatGPT lại dốt toán?
Trong thế giới công nghệ hiện đại, việc sử dụng các mô hình AI như ChatGPT đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ giáo dục đến dịch vụ khách hàng. Mặc dù chúng có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt đến mức nào, nhưng một điểm yếu phổ biến mà người dùng thường nhận thấy là khả năng thực hiện các phép toán phức tạp. Hiện tượng này thường được mô tả bằng những từ như “dốt toán”. Tuy nhiên, thực tế không đơn giản như vậy. Bài viết này sẽ phân tích về nguyên nhân dẫn đến hiện tượng này và đưa ra những hiểu biết sâu sắc về cách thức hoạt động của các mô hình AI.
1. Nguyên tắc hoạt động của mô hình AI
Các mô hình AI như ChatGPT được phát triển dựa trên nguyên tắc học sâu, tức là học qua mẫu. Chúng phân tích và tạo ra văn bản dựa trên những mẫu câu đã học từ một lượng lớn dữ liệu văn bản trong quá khứ. Điều này có nghĩa là mô hình không “hiểu” toán học theo cách con người hiểu. Thay vào đó, chúng nhận diện ngữ cảnh và sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ để tạo ra các câu trả lời.
Để hình dung rõ hơn, có thể so sánh quá trình này với việc một họa sĩ sao chép một bức tranh nổi tiếng mà không thực sự hiểu các khái niệm nghệ thuật hoặc cảm xúc đằng sau nó. Họ chỉ đơn giản là dựa vào các đường nét, màu sắc mà họ đã thấy. Chính vì vậy, khi gặp các câu hỏi liên quan đến phép toán, mô hình AI có thể “lúng túng” trong việc tìm ra phương pháp giải hợp lý.
Bên cạnh đó, mô hình AI cũng không có khả năng suy nghĩ phản biện. Khi một phép tính yêu cầu nhiều bước thực hiện, khả năng tự động lặp lại và giải quyết từng bước một là điều mà AI gặp khó khăn. Sự thiếu sót trong khả năng này không chỉ giới hạn ở toán học mà còn có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác yêu cầu suy luận logic.
Tổng hợp các nguyên tắc hoạt động của AI:
- Học từ dữ liệu: Mô hình AI học từ các mẫu văn bản có sẵn.
- Không hiểu ngữ nghĩa: Mô hình không có cảm giác hay hiểu biết như con người.
- Thiếu khả năng suy luận phức tạp: Khó khăn trong việc thực hiện các bước logic trong tính toán.
2. Thiếu khả năng suy luận
Trong thực tế, một trong những lý do chính khiến AI như ChatGPT gặp khó khăn trong việc thực hiện các phép toán là do thiếu khả năng suy luận. Để thực hiện thành công một phép toán phức tạp, không chỉ cần hiểu các con số mà còn phải hiểu được quy trình và logic đi kèm. Điều này giống như việc chúng ta không chỉ cần biết các chữ cái để viết một cuốn sách hay, mà cần phải biết sắp xếp chúng thành câu, đoạn văn hợp lý.
Ngoài ra, sự sáng tạo của con người bao hàm khả năng tự điều chỉnh và áp dụng kinh nghiệm từ những tình huống trước đó. Tuy nhiên, AI lại thực hiện nhiệm vụ của mình dựa trên xác suất, điều này có nghĩa là chúng chỉ có thể đưa ra dự đoán dựa trên khả năng xuất hiện của các từ trong các ngữ cảnh trước đó. Do đó, AI thường hoạt động ở mức “sáng tạo”, mà không thực sự hiểu những gì đang xảy ra ở mức độ sâu sắc hơn.
Những điểm thiếu sót trong khả năng suy luận của AI:
- Không theo bước: Không thể giải quyết từng bước trong phép toán.
- Thiếu tinh thần phản biện: Không thể tự điều chỉnh hay điều chỉnh theo tình huống.
- Phản hồi dựa trên xác suất: Rất thiếu cơ sở để đưa ra câu trả lời chính xác.
3. Giới hạn trong dữ liệu huấn luyện
Mô hình AI như ChatGPT được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ, nhưng chất lượng của nó không phải luôn luôn đồng đều. Một trong những yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng tính toán của mô hình là chất lượng và độ đa dạng của các phép toán trong dữ liệu. Nếu các ví dụ về phép toán đơn giản, phức tạp hoặc cách giải quyết các vấn đề thiếu hụt trong thời gian huấn luyện, mô hình sẽ không thể nhớ được cách thực hiện chúng trong thực tế.
Có thể hình dung như một học sinh trong lớp học, nếu giáo viên chỉ dạy một số câu hỏi và không đề cập đến những khái niệm quan trọng, học sinh đó sẽ thiếu khả năng làm bài thi với những câu hỏi khác. Tương tự, nếu mô hình AI không gặp gỡ đủ số lượng và đa dạng các bài toán trong quá trình huấn luyện, nó sẽ không thể áp dụng kiến thức đó vào các trường hợp mới.
Một số yếu tố liên quan đến dữ liệu huấn luyện:
- Chất lượng dữ liệu: Chỉ những bài toán có xu hướng được học.
- Độ đa dạng của phép toán: Thiếu sót trong các kiểu phép toán khác nhau.
- Thời gian huấn luyện: Mô hình không được cập nhật thường xuyên có thể trở nên lạc hậu.
4. Khả năng tạo ra phản hồi dựa trên xác suất
Một yếu tố quan trọng khác khiến các mô hình AI như ChatGPT bị đánh giá thấp trong lĩnh vực toán học chính là cách mà chúng tạo ra phản hồi. Các mô hình này thực chất không tính toán trực tiếp mà dựa vào việc phân tích xác suất xuất hiện của các từ trong ngữ cảnh. Điều này có nghĩa là khi bạn đặt câu hỏi về một phép toán, AI sẽ tìm kiếm những câu trả lời đã tồn tại trong dữ liệu huấn luyện, mà không thực sự tự mình thực hiện phép tính.
Chúng ta có thể tưởng tượng rằng AI giống như một người làm thơ, họ có thể tạo ra những câu thơ đẹp dựa trên những từ mà họ đã học, nhưng nếu được yêu cầu viết một bài thơ theo một quy tắc nhất định, họ có thể không theo kịp được. Việc thiếu đi yếu tố chính xác từ những phép toán đã dẫn đến việc AI gặp khó khăn khi phải đưa ra kết quả đúng trong nhiều trường hợp.
Chi tiết về khả năng tạo ra phản hồi của AI:
- Dựa vào xác suất: Không có khả năng tính toán chính xác.
- Phân tích văn bản: Tạo ra phản hồi từ những gì đã học được.
- Không chủ động: Thiếu khả năng tự mình thực hiện các phép toán.
Có thể thấy rằng sự đánh giá “dốt toán” mà nhiều người dành cho các mô hình AI như ChatGPT thực tế chỉ là một phần nhỏ của bức tranh lớn hơn. Chúng không thực sự thiểu năng trong lĩnh vực toán học mà chỉ là có những hạn chế trong phương pháp hoạt động và khả năng suy luận. Chính sự thiếu hụt trong khả năng xử lý và tính toán phức tạp khiến cho AI đôi khi không thể đáp ứng nhu cầu của người dùng một cách thuyết phục.
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, những mô hình này có thể sẽ được cải thiện hơn trong tương lai. Tuy nhiên, người dùng cần nhận thức rõ rằng AI không thay thế được sự tư duy, sự kiên nhẫn và khả năng giải quyết vấn đề của con người. Sự đối lập giữa trí thông minh nhân tạo và trí thông minh con người vẫn sẽ giữ nguyên, chúng ta cần biết cách sử dụng chúng một cách hiệu quả nhất để tối ưu hóa kết quả trong mọi hoạt động.
