Một nghiên cứu gần đây bởi một nhóm các nhà khoa học Trung Quốc tiết lộ rằng các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLMs) hiện đại không chỉ thông minh với ngôn từ—chúng đang bắt đầu hình thành các khái niệm về vật thể giống như con người. Đột phá trong trí tuệ nhân tạo này cho thấy rằng các mô hình này có thể phát triển sự hiểu biết phức tạp về các vật thể hàng ngày, giống như cách chúng ta nhận diện không chỉ hình dáng của một con chó mà còn vai trò của nó như một người bạn, hoặc nhìn một quả táo và nghĩ về hương vị và ý nghĩa văn hóa của nó.
Các nhà nghiên cứu từ Viện Tự động học và Trung tâm Xuất sắc về Khoa học Não và Công nghệ Trí tuệ CAS đã kết hợp mô hình tính toán, thí nghiệm hành vi, và thậm chí cả hình ảnh não để khám phá các hiện tượng này. Phương pháp sáng tạo của họ cho phép họ xây dựng một bản đồ khái niệm cho các mô hình LLMs, tiết lộ 66 chiều trong dữ liệu hành vi của các mô hình, phản ánh gần giống hoạt động thần kinh ở các khu vực trong não con người chuyên về nhận diện vật thể.
He Huiguang, một nhà nghiên cứu tại Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, giải thích, "Khả năng hình thành khái niệm về vật thể trong tự nhiên từ lâu đã được coi là cốt lõi của trí tuệ con người." Nghiên cứu này, được công bố trên Nature Machine Intelligence vào thứ Hai, nhấn mạnh thực tế rằng trong khi con người tích hợp các đặc điểm hình ảnh với thông tin ngữ nghĩa khi xử lý vật thể, các mô hình LLMs có xu hướng dựa nhiều hơn vào các nhãn ngữ nghĩa và các khái niệm trừu tượng.
Những phát hiện này mở ra một con đường đầy hứa hẹn mới để thiết kế các hệ thống AI với cấu trúc nhận thức giống với cách suy nghĩ của con người. Đối với những tâm hồn trẻ đam mê công nghệ và đổi mới, nghiên cứu này cung cấp một cái nhìn về tương lai nơi trí tuệ nhân tạo có thể một ngày nào đó mô phỏng cách phức tạp mà chúng ta diễn giải thế giới xung quanh.
