- Nghiên cứu mới từ Đại học Johns Hopkins cho thấy AI có thể bắt đầu thể hiện hành vi giống não người ngay cả khi chưa được huấn luyện trên bất kỳ dữ liệu nào
- Phát hiện này thách thức cách tiếp cận phổ biến hiện nay vốn dựa vào dataset khổng lồ, thời gian huấn luyện kéo dài hàng tháng và hạ tầng tính toán tiêu tốn hàng trăm tỷ USD
- Các nhà khoa học tập trung vào việc thay đổi kiến trúc AI sao cho giống não sinh học hơn, thay vì “nhồi” thêm dữ liệu
- Nghiên cứu được công bố trên Nature Machine Intelligence, nhấn mạnh cấu trúc hệ thống quan trọng không kém lượng dữ liệu đầu vào
- Nhóm nghiên cứu so sánh 3 kiến trúc AI phổ biến: transformers, fully connected networks và convolutional neural networks
- Hàng chục mô hình khác nhau được tạo ra nhưng không huấn luyện trước, sau đó được cho xem hình ảnh đồ vật, con người và động vật
- Hoạt động nội bộ của các mô hình này được so sánh với phản ứng não bộ của con người và linh trưởng khi quan sát cùng hình ảnh
- Việc tăng số neuron trong transformers và fully connected networks gần như không tạo khác biệt đáng kể
- Ngược lại, các convolutional neural networks chưa huấn luyện lại tạo ra mô hình hoạt động rất gần với não người
- Hiệu quả của các mô hình này tương đương AI truyền thống vốn cần huấn luyện trên hàng triệu đến hàng tỷ hình ảnh
- Kết quả cho thấy kiến trúc AI có thể quyết định mạnh mẽ hành vi “giống não” hơn cả dữ liệu
- Nhóm nghiên cứu đang tiếp tục khám phá các phương pháp học đơn giản, lấy cảm hứng từ sinh học, nhằm tạo ra deep learning framework mới hiệu quả hơn
- 📌 Nghiên cứu mới từ Đại học Johns Hopkins cho thấy AI có thể bắt đầu thể hiện hành vi giống não người ngay cả khi chưa được huấn luyện trên bất kỳ dữ liệu nào. Các nhà khoa học tập trung vào việc thay đổi kiến trúc AI sao cho giống não sinh học hơn, thay vì “nhồi” thêm dữ liệu. Điều này không chỉ mở ra hướng đi mới cho AI, mà còn đặt dấu hỏi lớn cho mô hình phát triển AI tạo sinh dựa vào dữ liệu khổng lồ hiện nay.
Tổng hợp
