【atalanta vs torino】OpenAI phát triển công nghệ suy luận mới cho trí tuệ nhân tạo

(VTC News) -

Theáttriểncôngnghệsuyluậnmớichotrítuệnhântạatalanta vs torinoo Reuters, nhà phát triển ChatGPT - OpenAI đang nghiên cứu phương pháp suy luận mới cho các mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự án gọi là "Strawberry".

Thông tin về dự án Strawberry được Reuters cung cấp dựa theo các nguồn tin nội bộ. Hãng tin này cho biết, OpenAI thực hiện dự án để chứng minh rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo họ phát triển có khả năng suy luận nâng cao, hướng đến khả năng nghiên cứu như con người. 

Các nguồn tin mô tả, dự án vẫn đang trong quá trình thực hiện. Đội ngũ dự án hạn chế chia sẻ thông tin ngay cả trong OpenAI.

Strawberry sử dụng các mô hình suy luận để AI không chỉ trả lời câu hỏi từ thông tin có sẵn, mà còn có khả năng lập kế hoạch, điều hướng tìm kiếm thông tin tự động và đáng tin cậy để "nghiên cứu sâu", theo cách gọi của OpenAI.

Các nhà phát triển mô hình này muốn AI "có thể nhìn và hiểu thế giới giống như con người". Đây là điều mà cho đến nay, các mô hình AI vẫn chưa làm được.

Trước đây, dự án có tên gọi là Q*, cũng từng được coi là một bước đột phá trong công ty. Những bản dùng thử của Q* từng được cho là có khả năng trả lời các câu hỏi khoa học và toán khó mà các mô hình thương mại hiện nay chưa thể hiện được.

Các nhà nghiên cứu trong ngành cho rằng, suy luận là chìa khóa để AI đạt được trí thông minh ở cấp độ con người hoặc cao hơn. Dù các mô hình ngôn ngữ lớn đã có thể tóm tắt các văn bản dày đặc, soạn ra những đoạn văn mềm mại hơn, công nghệ này chưa giải quyết được các vấn đề như nhận ra suy luận sai hay những điều phi logic, dẫn đến thông tin sai lệch.

Cải thiện suy luận trong các mô hình AI được coi là chìa khóa để mở ra khả năng thực hiện mọi thứ, từ các khám phá khoa học lớn đến lập kế hoạch và xây dựng các ứng dụng phần mềm mới.

Strawberry có điểm tương đồng với một phương pháp được phát triển tại Stanford vào năm 2022 có tên "Self-Taught Reasoner" hay "STaR". STaR cho phép các mô hình AI "tự khởi động" lên các cấp độ thông minh cao hơn thông qua việc tạo dữ liệu tự học riêng, và về mặt lý thuyết có thể đưa các mô hình ngôn ngữ vượt qua trí thông minh ở cấp độ con người.