Sự mâu thuẫn giữa hai nghiên cứu này cũng cho thấy con người chưa hoàn toàn hiểu rõ cách hoạt động của những mô hình AI hiện nay.

Trong bối cảnh tranh luận gay gắt về khả năng tư duy thực sự của trí tuệ nhân tạo, hai nghiên cứu gần đây đã đưa ra những kết luận hoàn toàn trái chiều, tạo nên cuộc tranh cãi khoa học đáng chú ý.

Nghiên cứu mới nhất của các nhà khoa học Trung Quốc đã gây chấn động cộng đồng khoa học khi tuyên bố tìm thấy bằng chứng cho thấy AI có thể phát triển khả năng hiểu biết tự phát giống như não người. Nhóm nghiên cứu đã thực hiện các thử nghiệm "tìm đối tượng khác biệt" trên các mô hình AI tiên tiến, yêu cầu chúng phân biệt những hình ảnh không giống nhau trong tập dữ liệu.

Để thực hiện thí nghiệm này, các nhà khoa học sử dụng văn bản (đối với ChatGPT-3.5) và hình ảnh (dành cho Gemini Pro Vision) để giao nhiệm vụ cho các AI này nhận dạng và phân loại các vật thể. Cuối cùng họ thu được 4,7 triệu phản hồi về khoảng 1.854 vật thể tự nhiên (như chó, ghế, quả táo hoặc ô tô) xuất hiện trong dữ liệu. 

Kết quả đáng kinh ngạc cho thấy AI đã tự động tạo ra 66 chiều khái niệm khác nhau để phân loại và sắp xếp các đối tượng này với nhau, một cách thức hoàn toàn tương tự với cách não người xử lý thông tin. Các chiều này mở rộng ra ngoài các danh mục cơ bản (chẳng hạn như 'thức ăn') để bao gồm các thuộc tính phức tạp, bao gồm kết cấu, sự liên quan về mặt cảm xúc và tính phù hợp với trẻ em.

Các nhà khoa học cũng phát hiện ra rằng các mô hình đa phương thức (kết hợp văn bản và hình ảnh) thậm chí còn phù hợp hơn với suy nghĩ của con người, vì AI xử lý cả các đặc điểm trực quan và ngữ nghĩa cùng lúc. Hơn nữa, nhóm nghiên cứu phát hiện ra rằng dữ liệu quét não (chụp ảnh thần kinh) cho thấy sự chồng chéo giữa cách AI và não người phản ứng với các vật thể. Điều này được coi là bằng chứng mạnh mẽ cho thấy AI không chỉ đơn thuần bắt chước các mẫu đã học mà có thể thực sự "hiểu biết" về thế giới xung quanh.

Tuy nhiên, nghiên cứu này đã bị thách thức gay gắt bởi một báo cáo mới của Apple có tựa đề "Ảo tưởng về tư duy". Các nhà khoa học Apple đã sử dụng phương pháp nghiên cứu hoàn toàn khác, tập trung vào khả năng giải quyết vấn đề phức tạp thông qua các trò chơi puzzle có thể kiểm soát được.

Nghiên cứu của Apple đã phát hiện ra những hạn chế nghiêm trọng trong khả năng suy luận của AI. Khi được thử nghiệm với các bài toán từ đơn giản đến phức tạp như Tower of Hanoi, Checker Jumping, River Crossing và Blocks World, các mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay đều gặp "sự cố hoàn toàn" khi độ phức tạp vượt quá một ngưỡng nhất định.

Đáng lo ngại hơn, ngay cả khi được cung cấp thuật toán giải quyết hoàn chỉnh, AI vẫn không thể cải thiện hiệu suất. Thậm chí, các mô hình này còn thể hiện hành vi "phản trực giác" khi giảm nỗ lực suy luận khi đối mặt với những bài toán phức tạp hơn, trái ngược hoàn toàn với cách con người phản ứng trước thử thách.

Nghiên cứu của Apple đi đến kết luận rằng AI hiện tại chỉ là "những tấm gương tinh vi" phản chiếu các mẫu hình ngôn ngữ đã được học, chứ không có khả năng suy luận thực sự. Điều này đặt ra câu hỏi lớn về tính chất thực sự của "trí thông minh" mà chúng ta quan sát được trong các hệ thống AI.

Sự mâu thuẫn giữa hai nghiên cứu này phản ánh một vấn đề cơ bản trong việc đánh giá khả năng nhận thức của AI. Trong khi nghiên cứu Trung Quốc tập trung vào khả năng phân loại và tổ chức thông tin, nghiên cứu Apple lại đòi hỏi khả năng giải quyết vấn đề tuần tự phức tạp.

Cuộc tranh luận này không chỉ mang tính chất học thuật mà còn có ý nghĩa thực tiễn to lớn đối với tương lai của AI. Nếu AI thực sự có khả năng hiểu biết như nghiên cứu Trung Quốc cho thấy, chúng ta đang đứng trước bước ngoặt lịch sử trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Ngược lại, nếu kết luận của Apple đúng, chúng ta cần thận trọng hơn nhiều trong việc đánh giá và ứng dụng AI.

Các chuyên gia kêu gọi cần có thêm nhiều nghiên cứu độc lập với phương pháp đa dạng để làm rõ bản chất thực sự của khả năng "tư duy" trong các hệ thống AI hiện đại. Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ quyết định hướng phát triển của AI trong những thập kỷ tới.