Sẽ ra sao nếu robot tò mò như trẻ nhỏ?

Một nghiên cứu mới của Viện Khoa học - Công nghệ Okinawa (OIST) phát hiện tính tò mò góp phần giúp trẻ nhỏ tiếp thu ngôn ngữ cực kì nhanh. Dựa vào phát hiện này, họ chế tạo một robot ảo với mạng lưới thần kinh lấy cảm hứng từ não bộ rồi đưa sang một thế giới 3D mô phỏng đầy hình dạng, màu sắc kèm câu lệnh đơn giản như “đẩy quả tạ màu hồng sang trái”.

Một số robot chỉ được thưởng khi hoàn thành chính xác nhiệm vụ. Nhưng vài robot khác nhận thêm phần thưởng bổ sung nhờ tò mò: về cơ bản là cảm giác hưng phấn mỗi khi gặp phải điều gì đó thách thức hiểu biết hiện có của chúng về thế giới.

Tính tò mò giúp robot học ngôn ngữ

Theo nghiên cứu OIST, robot tò mò đạt khả năng hiểu ngôn ngữ thực sự chỉ trong khoảng một nửa thời gian so với robot thông thường.

Tác giả nghiên cứu Theodore Tinker so sánh điều này với việc thử socola trắng lần đầu tiên dù đã yêu thích socola đen. Người ăn chấp nhận rủi ro, và kết quả là họ có thêm hiểu biết về socola.

Mọi chuyện trở nên thú vị hơn nữa khi quá trình huấn luyện trải qua nửa chặng đường. Robot tò mò làm đổ đồ vật và thử nghiệm hành động mà chẳng ai yêu cầu – rất giống trẻ nhỏ đang chơi đùa. Chẳng ai lập trình chúng làm vậy cả, tất cả đều xảy ra tự nhiên.

Robot có mắc lỗi như trẻ nhỏ không?

Robot tò mò cũng mô phỏng một đặc điểm khá quen thuộc trong cách trẻ nhỏ học ngôn ngữ. Lúc đầu trẻ thường dùng đúng một số dạng động từ nhất định, sau đó bắt đầu áp dụng các quy tắc ngữ pháp phổ quát và mắc lỗi với số động từ trước đó đã dùng đúng, cuối cùng phân biệt được trường hợp ngoại lệ và tự sửa lỗi. Robot cũng thể hiện sự suy giảm hiệu suất theo hình chữ U tương tự.

Phương pháp huấn luyện nêu trên khác biệt hoàn toàn với cách chatbot hiện nay học hỏi. Loạt mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ và đưa ra từ tiếp theo có xác suất thống kê cao nhất.

Bộ não của robot tò mò hoạt động giống con người hơn, ưu tiên độ chính xác trong khi cố gắng giữ vững niềm tin của mình, chỉ cập nhật khi có điều gì đó bất ngờ đủ để đáng công sức bỏ ra.

Như vậy không đồng nghĩa robot hiểu ngôn ngữ giống con người, nhưng cho thấy sự tò mò kết hợp với nhiều trải nghiệm đa dạng có thể là một phần quan trọng giúp trẻ nhỏ cũng như robot giải mã ngôn ngữ dù chỉ có rất ít thông tin ban đầu.

Phát hiện của OIST hứa hẹn thúc đẩy AI chuyển từ học hỏi thụ động sang học hỏi chủ động. Robot tự động hóa thông minh có thể tự thử nghiệm sai rồi tối ưu hóa hành động, không cần lập trình lại khi gặp điều kiện môi trường mới. Trợ lý ảo sẽ biết đặt câu hỏi ngược khi phát hiện thông tin mơ hồ, giảm thiểu nhu cầu cần dữ liệu.