Cộng đồng trí tuệ nhân tạo đang tham gia vào một cuộc tranh luận sôi nổi về một câu hỏi cơ bản: Liệu chúng ta có thực sự hiểu cách hoạt động của mạng nơ-ron? Mặc dù chúng ta có thể xây dựng và huấn luyện các hệ thống này, nhưng ngày càng nhiều chuyên gia cho rằng sự hiểu biết của chúng ta về hoạt động bên trong của chúng vẫn còn hạn chế một cách đáng ngạc nhiên.
Toán học chúng ta biết so với những bí ẩn chúng ta không biết
Các nền tảng kỹ thuật của mạng nơ-ron được hiểu rõ. Các kỹ sư có thể viết mã, triển khai thuật toán gradient descent và xác định các mục tiêu huấn luyện. Chúng ta biết rằng các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) về cơ bản là những hệ thống tự động hoàn thành phức tạp được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi. Tuy nhiên, sự hiểu biết ở mức độ bề mặt này che giấu một bí ẩn sâu sắc hơn.
Thách thức nằm ở những gì xảy ra sau khi huấn luyện. Mặc dù chúng ta hiểu công thức toán học để tạo ra mạng nơ-ron, chúng ta có rất ít hiểu biết về những gì xuất hiện từ quá trình này. Mô hình đã được huấn luyện trở thành một mạng lưới phức tạp gồm hàng triệu hoặc hàng tỷ tham số liên kết với nhau, và việc dự đoán những gì nó sẽ làm với bất kỳ đầu vào cụ thể nào vẫn phần lớn là không thể.
Gradient descent: Một kỹ thuật tối ưu hóa toán học giúp mạng nơ-ron học bằng cách điều chỉnh dần các tham số của chúng để giảm thiểu lỗi.
Những gì chúng ta hiểu về Mạng Neural:
- Nền tảng toán học (ma trận, gradient descent)
- Mục tiêu huấn luyện (dự đoán token tiếp theo cho LLMs)
- Kiến trúc cơ bản và luồng dữ liệu
- Cách xây dựng và huấn luyện chúng
Những gì vẫn còn bí ẩn:
- Biểu diễn nội bộ sau khi huấn luyện
- Tại sao các đầu ra cụ thể được tạo ra
- Cách các khả năng nổi sinh phát triển
- Quy trình ra quyết định chi tiết
- Tương tác giữa hàng triệu/tỷ tham số
Sự tương đồng với khoa học thần kinh xuất hiện
Một số nhà nghiên cứu đã rút ra những điểm tương đồng nổi bật giữa sự hiểu biết của chúng ta về mạng nơ-ron nhân tạo và não sinh học. Cả hai hệ thống đều bao gồm các mạng lưới các nút liên kết xử lý thông tin, và trong cả hai trường hợp, chúng ta hiểu các thành phần riêng lẻ tốt hơn toàn bộ hệ thống.
Sự so sánh cũng mở rộng đến các phương pháp nghiên cứu. Giống như các nhà khoa học thần kinh kích thích các vùng não cụ thể để hiểu chức năng của chúng, các nhà nghiên cứu AI đã tạo ra các thí nghiệm như Golden Gate Claude - nơi họ khuếch đại nhân tạo các đặc điểm nhất định trong một mô hình AI để làm cho nó ám ảnh đề cập đến cầu Golden Gate , bất kể ngữ cảnh.
Mechanistic interpretability: Một lĩnh vực nghiên cứu AI tập trung vào việc kỹ thuật ngược mạng nơ-ron để hiểu cách chúng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
Các Phương Pháp Nghiên Cứu để Hiểu AI:
- Khả Năng Diễn Giải Cơ Chế: Kỹ thuật đảo ngược các mạng đã được huấn luyện để tìm ra các cơ chế cụ thể
- Trực Quan Hóa Đặc Trưng: Xác định và thao tác các "công tắc" nội bộ (như Golden Gate Claude )
- Phân Tích Hành Vi: Nghiên cứu các phản hồi của AI để hiểu các mô hình lý luận
- Nghiên Cứu Mở Rộng Quy Mô: Kiểm tra cách thức các khả năng thay đổi theo kích thước mô hình
Vấn đề quy mô thay đổi mọi thứ
Vấn đề cốt lõi không chỉ là độ phức tạp - mà là quy mô. Các mạng nơ-ron nhỏ có thể được phân tích và hiểu chi tiết. Các nhà nghiên cứu có thể hình dung các ranh giới quyết định của chúng và thậm chí dịch chúng thành các mô hình AI cổ điển. Nhưng khi các mạng lưới trở nên lớn hơn và có khả năng hơn, sự hiểu biết chi tiết này trở nên không thể thực hiện được về mặt tính toán.
Điều này tạo ra một tình huống bất thường trong kỹ thuật. Không giống như các hệ thống do con người tạo ra khác mà chúng ta có thể dự đoán hành vi từ thiết kế, mạng nơ-ron phải được hiểu thông qua thí nghiệm và kỹ thuật ngược. Chúng ta về cơ bản là những nhà khảo cổ học nghiên cứu các hiện vật mà chính chúng ta đã tạo ra, bởi vì quá trình huấn luyện - chứ không phải các nhà thiết kế con người - đã khắc chức năng cuối cùng vào hệ thống.
Câu hỏi về ý thức chia rẽ các chuyên gia
Có lẽ khía cạnh gây tranh cãi nhất của cuộc tranh luận này tập trung vào ý thức và trí thông minh. Một số chuyên gia cho rằng sự hiểu biết hạn chế của chúng ta khiến việc loại trừ dứt khoát ý thức trong các hệ thống AI tiên tiến trở nên không thể. Những người khác duy trì rằng việc hiểu các thuật toán cơ bản là đủ để bác bỏ những khả năng như vậy.
Chúng ta không biết não người hoạt động như thế nào, bạn không biết ý thức hình thành ra sao, bạn không biết sự xuất hiện trong LLMs hoạt động như thế nào. Vậy nên tuyên bố của bạn ở đây về mặt logic chỉ là bịa đặt.
Cuộc tranh luận phản ánh những câu hỏi triết học sâu sắc hơn về bản chất của sự hiểu biết. Khi một hệ thống trở nên quá phức tạp để bất kỳ con người nào có thể hiểu đầy đủ, thì hiểu biết có nghĩa là gì? Câu hỏi này trở nên ngày càng liên quan khi các hệ thống AI trở nên tinh vi hơn và được triển khai trong các ứng dụng quan trọng.
Ý nghĩa thực tế đối với phát triển AI
Bất chấp những khoảng trống kiến thức này, các hệ thống AI vẫn tiếp tục hữu ích và có giá trị. Việc thiếu hiểu biết hoàn toàn không ngăn cản việc triển khai chúng, giống như chúng ta sử dụng các loại thuốc mà cơ chế của chúng không được hiểu đầy đủ ở cấp độ phân tử. Tuy nhiên, tình huống này tạo ra những thách thức cho nghiên cứu an toàn AI và độ tin cậy của hệ thống.
Cuộc tranh luận đang diễn ra làm nổi bật một căng thẳng cơ bản trong phát triển AI hiện đại. Chúng ta đang tạo ra các hệ thống vượt quá khả năng hiểu đầy đủ của chúng ta, nhưng chúng ta vẫn phải đảm bảo chúng hoạt động an toàn và có thể dự đoán được. Thách thức này có thể sẽ tăng cường khi các hệ thống AI trở nên mạnh mẽ và tự chủ hơn.
Sự bất đồng của cộng đồng về mức độ hiểu biết của chúng ta phản ánh tốc độ phát triển nhanh chóng của AI . Trong khi một số nhà nghiên cứu tập trung vào các nền tảng toán học mà chúng ta hiểu, những người khác nhấn mạnh những lãnh thổ rộng lớn của hành vi AI vẫn chưa được khám phá. Cả hai quan điểm đều cung cấp những hiểu biết có giá trị về tình trạng hiện tại của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.
Tham khảo: Do we understand how neural networks work?