AI với Con người: Ai đang giỏi hơn?

Với sự phát triển nhanh chóng của AI, tác động của trí tuệ nhân tạo ngày càng rõ ràng, đặc biệt là trong các lĩnh vực truyền thống gắn liền với chuyên môn của con người: đọc hiểu, nhận dạng giọng nói và nhận dạng hình ảnh.

Như được minh họa trong biểu đồ trên, AI không chỉ đạt được mà còn thường xuyên vượt qua hiệu suất của con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau và tiềm năng vượt trội của nó trong các lĩnh vực bổ sung có vẻ đầy hứa hẹn.

Đánh giá phần thể hiện

Tận dụng dữ liệu từ AI theo ngữ cảnh, nhận thấy sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI trong việc vượt trội so với các tiêu chuẩn đã thiết lập và liệu chúng có đạt được năng lực ở cấp độ con người hay không.

Mỗi tập dữ liệu được điều chỉnh để đánh giá một kỹ năng cụ thể, cho dù đó là nhận dạng chữ viết tay, hiểu ngôn ngữ hay hiểu văn bản. Điểm phần trăm liên quan đến hai điểm chuẩn chính:

• 0% (Đường cơ sở có hiệu suất tối đa): Điều này tương ứng với mức hiệu suất AI cao nhất được biết đến tại thời điểm tạo tập dữ liệu.

• 100%: Điều này đánh dấu mức độ thành thạo của con người trên tập dữ liệu.

Bằng cách thiết lập thang đo giữa hai điểm tham chiếu này, chúng ta có thể theo dõi sự phát triển của các mô hình AI trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Mỗi điểm trên thang đo thể hiện kết quả tốt nhất và khi nó có xu hướng tăng lên, các mô hình AI sẽ dần dần tiếp cận hiệu suất của con người.

Khi nào AI đạt được sự ngang bằng với con người?

Một cái nhìn sâu sắc quan trọng từ phân tích này là tiến bộ đáng kể đã đạt được kể từ năm 2010. Đáng chú ý, một số cơ sở dữ liệu này, bao gồm SQuAD, GLUE và HellaSwag, thậm chí còn không tồn tại trước năm 2015.

Để đáp ứng với bối cảnh ngày càng phát triển, các cơ sở dữ liệu mới hơn được cập nhật liên tục với dữ liệu mới và thích hợp. Đây là lý do tại sao các mô hình AI vẫn chưa thể sánh được với hiệu suất của con người trong một số lĩnh vực nhất định (chẳng hạn như môn toán cấp lớp và viết code) từ quan điểm kỹ thuật, mặc dù chúng chắc chắn đang có những bước tiến đáng kể.

Các yếu tố thúc đẩy sự thống trị của AI

Vậy yếu tố nào đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của AI trong những năm gần đây?

Sự hội tụ của sức mạnh tính toán nâng cao, khả năng truy cập dữ liệu mở rộng và các thuật toán ưu việt đã tạo ra các mô hình AI nhanh hơn, bộ dữ liệu lớn hơn để học và tối ưu hóa hiệu quả hơn so với một thập kỷ trước.

Do đó, người ta thường gặp những tiêu đề chào hàng các mô hình ngôn ngữ AI phù hợp hoặc vượt trội hơn con người trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn.

Tuy nhiên, một thách thức đối với các nhà phát triển AI là các mô hình của họ luôn vượt qua các cơ sở dữ liệu chuẩn được thiết kế để đánh giá chúng nhưng vẫn gặp phải thách thức trong các ứng dụng trong thế giới thực.

Hạn chế tiếp theo đối với sự tiến bộ của AI có thể không phải là bản thân công nghệ mà là sự khan hiếm dữ liệu để đào tạo mô hình, do những bước tiến xa hơn về điện toán và thuật toán được dự đoán trong những năm tới.

Về bản chất, mặc dù AI đã đạt được những bước tiến vượt bậc nhưng hành trình của nó vẫn chưa kết thúc và thử thách cuối cùng của nó nằm ở khả năng thích ứng trong thế giới thực.