Khả năng nhận thức của AI được thử nghiệm: Máy có thể phù hợp với trí thông minh của con người không?

Thách thức của AI vượt qua các bài kiểm tra nhận thức của con người

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến đáng chú ý, từ việc lái xe ô tô tự chủ đến hỗ trợ chẩn đoán y tế. Tuy nhiên, một câu hỏi kéo dài vẫn tồn tại: * Ai có thể vượt qua một bài kiểm tra nhận thức dành cho con người không?

Lấy các mô hình AI như Chatgpt, ví dụ. Họ có thể đưa ra các vấn đề về văn bản và crack một cách dễ dàng, nhưng khi nói đến các bài kiểm tra nhận thức như đánh giá nhận thức Montreal (MOCA), được thiết kế để đánh giá trí thông minh của con người, họ chùn bước. Sự khác biệt này giữa năng lực kỹ thuật của AI và những thiếu sót nhận thức của nó nhấn mạnh những rào cản đáng kể trong sự phát triển của nó.

AI có thể rất giỏi trong một số nhiệm vụ nhất định, nhưng nó đấu tranh để bắt chước toàn bộ nhận thức của con người, đặc biệt là trong các lĩnh vực đòi hỏi lý luận trừu tượng, hiểu biết về cảm xúc và nhận thức theo ngữ cảnh.

Hiểu các bài kiểm tra nhận thức và vai trò của chúng trong đánh giá AI

Các bài kiểm tra nhận thức như MOCA rất quan trọng để đánh giá các khía cạnh khác nhau của trí thông minh của con người, bao gồm trí nhớ, lý luận, giải quyết vấn đề và nhận thức không gian. Chúng thường được sử dụng trong các môi trường lâm sàng để chẩn đoán các tình trạng như Alzheimer và chứng mất trí nhớ, cung cấp cái nhìn sâu sắc về chức năng não trong các điều kiện khác nhau. Các nhiệm vụ như thu hồi từ, vẽ đồng hồ và nhận dạng mẫu đánh giá khả năng của bộ não để điều hướng các kịch bản phức tạp, các skills cần thiết cho cuộc sống hàng ngày.

Tuy nhiên, khi các thử nghiệm này được áp dụng cho AI, kết quả khác nhau rõ rệt. Các mô hình AI như Chatgpt hoặc Gemini của Google có thể vượt trội khi nhận dạng mẫu và tạo văn bản, nhưng chúng đấu tranh với các lớp nhận thức sâu hơn. Ví dụ, trong khi AI có thể làm theo các hướng dẫn rõ ràng để hoàn thành một nhiệm vụ, nó thường thất bại với lý luận trừu tượng, giải thích cảm xúc hoặc áp dụng các thành phần bối cảnh của tư duy con người.

Do đó, các bài kiểm tra nhận thức phục vụ một mục đích kép trong việc đánh giá AI. Họ nhấn mạnh điểm mạnh của AI trong xử lý dữ liệu và giải quyết các vấn đề có cấu trúc, nhưng chúng cũng tiết lộ những lỗ hổng đáng kể về khả năng của AI để mô phỏng toàn bộ các chức năng nhận thức của con người, đặc biệt là những gì liên quan đến việc ra quyết định phức tạp, trí tuệ cảm xúc và nhận thức theo ngữ cảnh.

Khi AI ngày càng hòa nhập vào các lĩnh vực như hệ thống chăm sóc sức khỏe và tự trị, khả năng xử lý các nhiệm vụ của nó ngoài việc hoàn thành chỉ là rất quan trọng. Các bài kiểm tra nhận thức cung cấp một thước đo để đánh giá liệu AI có thể quản lý các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận trừu tượng và hiểu biết về cảm xúc, phẩm chất trung tâm của trí thông minh của con người hay không. Trong chăm sóc sức khỏe, AI có thể phân tích dữ liệu y tế và dự đoán các bệnh, nhưng nó không thể cung cấp hỗ trợ cảm xúc hoặc đưa ra các quyết định sắc thái xoay quanh việc tìm hiểu hoàn cảnh độc đáo của bệnh nhân. Tương tự, trong các phương tiện tự trị, việc giải thích các kịch bản không thể đoán trước thường đòi hỏi trực giác giống con người, mà các mô hình AI hiện tại thiếu.

Bằng cách sử dụng các bài kiểm tra nhận thức được thiết kế cho con người, các nhà nghiên cứu có thể xác định chính xác các khu vực nơi AI cần tăng cường và phát triển các hệ thống tinh vi hơn. Những đánh giá này cũng giúp đặt ra những kỳ vọng thực tế về những gì AI có thể đạt được và nhấn mạnh sự cần thiết của sự tham gia của con người trong một số lĩnh vực nhất định.

Giới hạn AI trong kiểm tra nhận thức

Các mô hình AI đã có những bước tiến ấn tượng trong xử lý dữ liệu và nhận dạng mẫu, nhưng chúng phải đối mặt với những hạn chế đáng kể khi nói đến các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận trừu tượng, nhận thức không gian và hiểu biết về cảm xúc. Một nghiên cứu gần đây sử dụng đánh giá nhận thức Montreal (MOCA) để kiểm tra một số hệ thống AI cho thấy sự phân chia rõ ràng giữa sự thành thạo của AI trong các nhiệm vụ có cấu trúc và các cuộc đấu tranh của nó với các chức năng nhận thức phức tạp hơn.

Trong nghiên cứu này, TATGPT 4O đã ghi được 26 trên 30, cho thấy sự suy giảm nhận thức nhẹ, trong khi Gemini của Google chỉ ghi được 16 trên 30, phản ánh suy giảm nhận thức nghiêm trọng. Một trong những thách thức quan trọng nhất đối với AI là với các nhiệm vụ trực quan, chẳng hạn như vẽ đồng hồ hoặc sao chép các hình dạng hình học. Những nhiệm vụ này, đòi hỏi phải hiểu các mối quan hệ không gian và tổ chức thông tin trực quan, là những lĩnh vực mà con người xuất sắc bằng trực giác. Mặc dù nhận được hướng dẫn rõ ràng, các mô hình AI đã đấu tranh để hoàn thành các nhiệm vụ này một cách chính xác.

Nhận thức của con người một cách liền mạch tích hợp đầu vào cảm giác, ký ức và cảm xúc, cho phép ra quyết định thích ứng. Mọi người dựa vào trực giác, sáng tạo và bối cảnh khi giải quyết các vấn đề, đặc biệt là trong các tình huống mơ hồ. Khả năng suy nghĩ trừu tượng và sử dụng trí tuệ cảm xúc trong việc ra quyết định là một đặc điểm chính của nhận thức của con người, cho phép các cá nhân điều hướng các kịch bản phức tạp và năng động.

Ngược lại, AI hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu thông qua các thuật toán và các mẫu thống kê. Mặc dù nó có thể tạo ra các phản hồi dựa trên các mẫu đã học, nhưng nó không thực sự hiểu bối cảnh hoặc ý nghĩa đằng sau dữ liệu. Sự thiếu hiểu biết này khiến AI thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi suy nghĩ trừu tượng hoặc hiểu cảm xúc, cần thiết cho thử nghiệm nhận thức.

Thật thú vị, những hạn chế nhận thức được quan sát thấy trong các mô hình AI có sự tương đồng với những khiếm khuyết thấy trong các bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer. Trong nghiên cứu, khi AI được hỏi về nhận thức về không gian, các phản ứng của nó quá đơn giản và phụ thuộc vào bối cảnh, giống như những người bị suy giảm nhận thức. Những phát hiện này nhấn mạnh rằng trong khi AI vượt trội trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc và đưa ra dự đoán, nó thiếu độ sâu hiểu biết cần thiết cho việc ra quyết định nhiều sắc thái hơn. Hạn chế này đặc biệt liên quan đến các hệ thống chăm sóc sức khỏe và tự trị, nơi phán đoán và lý luận là rất quan trọng.

Mặc dù những hạn chế này, có tiềm năng cải thiện. Các phiên bản mới hơn của các mô hình AI, như TATGPT 4O, đã cho thấy sự tiến bộ trong các nhiệm vụ lý luận và ra quyết định. Tuy nhiên, việc sao chép nhận thức giống con người sẽ đòi hỏi những tiến bộ trong thiết kế AI, có thể thông qua điện toán lượng tử hoặc mạng lưới thần kinh tiên tiến hơn.

Cuộc đấu tranh của AI với các chức năng nhận thức phức tạp

Mặc dù có những tiến bộ công nghệ, AI vẫn còn một chặng đường dài từ việc vượt qua các bài kiểm tra nhận thức được thiết kế cho con người. Trong khi AI vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề có cấu trúc, nó bị thiếu hụt khi nói đến các chức năng nhận thức nhiều sắc thái hơn.

Ví dụ, các mô hình AI thường đấu tranh với các nhiệm vụ như vẽ hình dạng hình học hoặc giải thích dữ liệu không gian. Con người tự nhiên hiểu và tổ chức thông tin trực quan, khả năng AI đấu tranh để phù hợp hiệu quả. Điều này nhấn mạnh một vấn đề cơ bản: Khả năng xử lý dữ liệu của AI không tương đương với sự hiểu biết mà tâm trí con người sở hữu.

Cốt lõi của những hạn chế của AI nằm ở bản chất dựa trên thuật toán của nó. Các mô hình AI hoạt động bằng cách xác định các mẫu trong dữ liệu, nhưng chúng thiếu nhận thức theo ngữ cảnh và trí tuệ cảm xúc mà con người sử dụng để đưa ra quyết định. Mặc dù AI có thể tạo ra các đầu ra một cách hiệu quả dựa trên đào tạo của nó, nhưng nó không hiểu ý nghĩa đằng sau những đầu ra đó theo cách của con người. Điều này không có khả năng tham gia vào tư duy trừu tượng, cùng với việc thiếu sự đồng cảm, ngăn AI hoàn thành các nhiệm vụ đòi hỏi các chức năng nhận thức sâu sắc hơn.

Khoảng cách giữa AI và nhận thức của con người là điều hiển nhiên trong chăm sóc sức khỏe. AI có thể hỗ trợ các nhiệm vụ như phân tích quét y tế hoặc dự đoán các bệnh, nhưng nó không thể thay thế phán đoán của con người trong việc ra quyết định phức tạp liên quan đến việc hiểu hoàn cảnh độc đáo của bệnh nhân. Tương tự, trong các hệ thống như xe tự trị, AI có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu để phát hiện trở ngại, nhưng nó không thể sao chép con người trực giác dựa vào khi đưa ra quyết định chia giây trong các tình huống bất ngờ.

Bất chấp những thách thức này, AI đã cho thấy tiềm năng cải thiện. Các mô hình AI mới hơn đang bắt đầu xử lý các nhiệm vụ nâng cao hơn liên quan đến lý luận và ra quyết định cơ bản. Tuy nhiên, ngay cả khi các mô hình này tiến lên, chúng vẫn không phù hợp với phạm vi rộng của các khả năng nhận thức của con người cần thiết để vượt qua các bài kiểm tra nhận thức được thiết kế cho con người.

Điểm mấu chốt

Tóm lại, AI đã đạt được tiến bộ ấn tượng trong nhiều lĩnh vực, nhưng nó vẫn còn một chặng đường dài trước khi vượt qua các bài kiểm tra nhận thức được thiết kế cho con người. Mặc dù nó có thể xử lý các nhiệm vụ như xử lý dữ liệu và giải quyết vấn đề, AI đấu tranh với các nhiệm vụ đòi hỏi suy nghĩ trừu tượng, đồng cảm và hiểu biết theo ngữ cảnh.

Mặc dù đã cải thiện, AI vẫn vật lộn với các nhiệm vụ như nhận thức về không gian và ra quyết định. Mặc dù AI thể hiện lời hứa cho tương lai, đặc biệt là với những tiến bộ công nghệ, nhưng nó không thể sao chép nhận thức của con người.