Nghiên cứu mới cho thấy AI nhận thức được con người

Trong một nghiên cứu mang tính đột phá được công bố trên tạp chí Nature Human Behaviour, các nhà nghiên cứu đã đi sâu vào tiềm năng chưa được khai thác của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc cách mạng hóa các khám phá khoa học. Nghiên cứu này không chỉ làm nổi bật khả năng dự đoán những đột phá mới của AI mà còn khám phá khả năng tạo ra các giả thuyết sáng tạo nằm ngoài tầm suy luận của con người. Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa trí tuệ con người và trí thông minh của máy móc, những phát hiện này mở đường cho những tiến bộ khoa học vượt qua giới hạn của kiến ​​thức đương đại.

Đồng tác giả James A. Evans, Giáo sư Max Palevsky đáng kính tại Khoa Xã hội học và giám đốc Phòng thí nghiệm Kiến thức, nhấn mạnh sức mạnh biến đổi của việc kết hợp AI với chuyên môn của con người. Evans khẳng định: "Bằng cách tích hợp AI với nhận thức của con người, chúng ta không chỉ có thể nâng cao độ chính xác của các dự đoán mà còn tiến lên phía trước, thúc đẩy tiến bộ khoa học với tốc độ chưa từng có". Hơn nữa, ông nhấn mạnh tầm quan trọng của AI trong việc xác định điểm mù và khám phá những khả năng mà con người có thể không nắm bắt được trong nhiều thập kỷ hoặc thậm chí nhiều thế kỷ. Trí thông minh bổ sung này trao quyền cho các nhà khoa học bằng cách tăng cường khả năng của họ và mở rộng ranh giới khám phá khoa học.

Mặc dù các mô hình AI được đào tạo dựa trên các phát hiện khoa học hiện có đã thành công trong việc phát triển các vật liệu có giá trị và liệu pháp nhắm mục tiêu, nhưng chúng thường bỏ qua bối cảnh hợp tác của các nỗ lực khoa học của con người. Các nhà nghiên cứu của nghiên cứu này đã tìm cách khắc phục hạn chế này bằng cách tích hợp chuyên môn của con người một cách rõ ràng vào các chương trình AI. Bằng cách tính đến các mô hình cạnh tranh và hợp tác trong lịch sử giữa các nhà khoa học, họ đặt mục tiêu khám phá tiềm năng chưa được khai thác bằng cách mạo hiểm vào các vùng lãnh thổ chưa được khám phá.

Nhóm đã thiết kế một mô phỏng để kiểm tra giả thuyết này, sử dụng các bước đi ngẫu nhiên trên nhiều tài liệu nghiên cứu khác nhau. Bắt đầu với một thuộc tính cụ thể, chẳng hạn như năng lượng mặt trời, chương trình AI sẽ điều hướng qua một mạng lưới các bài báo, tác giả và tài liệu liên quan. Thông qua hàng triệu hành trình mô phỏng này, mô hình đã thể hiện sự cải thiện đáng kể 400% trong việc dự đoán các khám phá trong tương lai so với các phương pháp chỉ tập trung vào nội dung nghiên cứu. Đặc biệt trong những trường hợp tài liệu liên quan khan hiếm, mô hình AI đã thể hiện khả năng dự đoán với độ chính xác hơn 40% các nhà khoa học có khả năng tạo ra những đột phá mang tính đột phá này. Bằng cách nhận ra sự tương tác phức tạp giữa kinh nghiệm và mối quan hệ của các cá nhân, chương trình đã xác định được những người đóng vai trò chủ chốt có thể thu hẹp khoảng cách giữa các đặc tính và vật liệu cụ thể.

Evans đã khéo léo mô tả mô hình AI này là "bản sao kỹ thuật số" của hệ thống khoa học—một công cụ vô giá để mô phỏng và thử nghiệm nhiều khả năng khác nhau. Nó không chỉ làm sáng tỏ xu hướng của các nhà khoa học trong việc tuân thủ các phương pháp, đặc tính và cộng tác viên quen thuộc mà còn phơi bày những hạn chế của hệ thống khoa học hiện tại của chúng ta. Ví dụ, giáo dục sau đại học được chứng minh là ưu tiên sự phù hợp với thị trường việc làm hơn là tối ưu hóa việc khám phá những tiến bộ mới, có liên quan đến công nghệ. Để thúc đẩy sự đổi mới thực sự, mỗi sinh viên phải trở thành một thí nghiệm, vượt qua những khoảng trống chưa được khám phá trong bối cảnh chuyên môn.

Trong giai đoạn thứ hai của nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã đẩy ranh giới của AI xa hơn nữa bằng cách giao cho mô hình nhiệm vụ tạo ra các dự đoán có thể xảy ra về mặt khoa học nhưng ít có khả năng được con người khám phá ra nhất. Được gọi là "suy luận của người ngoài hành tinh" hoặc suy luận bổ sung, những dự đoán này có ba đặc điểm riêng biệt. Thứ nhất, chúng hiếm khi được con người phát hiện. Thứ hai, ngay cả khi cuối cùng chúng được phát hiện, thì cũng phải mất nhiều năm để các hệ thống khoa học tự tổ chức lại để nhận ra tầm quan trọng của chúng. Cuối cùng, những suy luận của người ngoài hành tinh này luôn vượt trội hơn suy luận của con người, do con người có xu hướng cạn kiệt các lý thuyết hiện có trước khi mạo hiểm vào các vùng đất chưa được khám phá. Bằng cách tránh né các mạng lưới hoạt động khoa học của con người, các mô hình này mở ra cánh cửa đến các lĩnh vực khám phá hoàn toàn mới.

Tóm lại, nghiên cứu mang tính đột phá này làm nổi bật tiềm năng biến đổi của việc tích hợp AI với chuyên môn của con người để đẩy nhanh các khám phá khoa học. Bằng cách khai thác trí tuệ tập thể của cả con người và máy móc, các nhà khoa học có thể vượt qua những hạn chế của kiến ​​thức hiện tại và mạo hiểm vào các vùng đất chưa được khám phá. Những hàm ý của nghiên cứu này rất sâu sắc, mang đến cái nhìn thoáng qua về tương lai, nơi tiến bộ khoa học không có giới hạn. Khi AI tiếp tục phát triển, chắc chắn nó sẽ trở thành một công cụ vô giá thúc đẩy nhân loại hướng tới những tiến bộ khoa học chưa từng có.