Tìm hiểu về bản chất của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại và tương lai của AGI Mình không trong ngành IT nhưng tò mò, tự đặt câu hỏi cho chat GPT và đây là câu trả lời. 1. Các LLM có suy nghĩ như con người không? Câu trả lời: Các LLM không có suy nghĩ giống con người. Hãy xem một số ví dụ để thấy sự khác nhau của LLM và não bộ. Tình huống: Học khái niệm “cái ghế” Con người (ví dụ: một đứa trẻ 2 tuổi) Trải nghiệm học: Thấy cha mẹ ngồi lên một vật 4 chân → gọi đó là “ghế”. Tự ngồi thử → cảm giác ổn định, cao hơn sàn. Thấy nhiều loại khác nhau: ghế gỗ, ghế nhựa, ghế sofa. Người lớn hỏi: “Con ngồi vào cái ghế nào?” → học được ngữ cảnh. Kết quả: Sau vài lần quan sát và trải nghiệm, bé hiểu khái niệm trừu tượng "ghế": “Ghế là vật để ngồi, thường có chân, có tựa — nhưng không nhất thiết lúc nào cũng giống nhau.” Điểm mạnh: Học từ ít ví dụ (few-shot). Dùng giác quan + ngữ cảnh + tương tác xã hội. Tự hình thành khái niệm trong não → không cần định nghĩa chính xác. ChatGPT hay các LLM khác.Cách "học": Đọc hàng triệu câu có từ “ghế” trong sách, website, truyện, Wikipedia… “Cô ngồi vào chiếc ghế gỗ.” “Chiếc ghế bị gãy chân.” “Bàn và ghế là đồ nội thất cơ bản.” Kết quả: Tạo ra một mô hình xác suất: Khi thấy từ "ghế", xác suất cao là “ngồi”, “phòng”, “chân”, “gỗ”, “bàn”… LLM có thể mô phỏng định nghĩa: “Ghế là một vật dụng để ngồi, thường có chân và lưng tựa.” Hạn chế: Không biết ghế trông như thế nào, không ngồi được, không có cảm giác. Chỉ sử dụng ngôn ngữ thống kê – không có hiểu biết thật sự. Cần hàng triệu ví dụ để có được khái niệm mà trẻ con học chỉ sau vài lần. Tóm tắt so sánh => Như vậy LLM về cơ bản không suy nghĩ, không hiểu. Chỉ đang tính xác suất dựa trên dữ liệu để suy ra từ tiếp theo, tạo thành câu, đoạn văn, báo cáo hoàn chỉnh. https://oopsy.vn/media/bao-binh-kiem-soat-suy-nghi-nhu-the-nao-768x558(1).jpg 2. Vậy bản chất của suy nghĩ là gì? Bộ não không cần phải đọc nhiều, không cần nhiều dữ liệu, không cần khả năng tính toán và nhiều năng lượng như các máy chủ AI hiện tại, nhưng lại có khả năng suy nghĩ? 1. Bộ não con người được tối ưu cho suy nghĩ Não bộ học theo cách tổng hợp, khái quát, linh hoạt — từ một số ví dụ ít ỏi có thể rút ra quy luật. Ví dụ: Bộ não chỉ cần nghe vài lần về một khái niệm mới, hoặc trải nghiệm một tình huống, là có thể hiểu và suy luận được. Trong khi đó, LLM không có trực giác hay khả năng "hiểu" thật sự, mà chỉ bắt chước. => Bộ não học nhanh và suy nghĩ sâu nhờ khả năng khái quát hóa vượt trội. 2. Bộ não học từ trải nghiệm, không chỉ từ dữ liệu chữ Bộ não chạm, cảm, nghe, nhìn, tương tác, có cảm xúc, có ký ức. LLM chỉ học từ văn bản – không có trải nghiệm vật lý, không có cơ thể, không có "thế giới sống". => Một em bé ngã vài lần khi tập đi đã học được điều mà LLM không bao giờ có thể học từ văn bản. 3. Bộ não có ý thức – còn LLM không có Bộ não biết LLM là "LLM", có mục tiêu, có động lực, có cảm xúc. LLM không có bản ngã, không biết tại sao LLM làm vì điều gì — chỉ thực hiện các phép tính xác suất để phản hồi. => LLM có thể "giả vờ" có ý định hay cảm xúc, nhưng bộ não thật sự sống với điều đó. 4. Não bộ giỏi "học ít nhưng hiểu sâu" Ngành AI gọi đây là few-shot learning và generalization – con người làm điều này cực tốt. Bộ não chỉ cần nghe một câu chuyện hoặc gặp một người một lần, là có thể suy ra đặc điểm, cảm xúc, ý định… => Trong khi đó, LLM phải "đọc" hàng triệu ví dụ mới có thể mô phỏng được một tình huống đơn giản. So sánh: Não bộ người & Máy chủ AI Vài điểm nổi bật✅ Não bộ mạnh ở: Khả năng suy nghĩ sáng tạo, linh cảm, cảm xúc, ý thức. Học rất nhanh từ rất ít ví dụ. Hiểu ngữ cảnh xã hội, đạo đức, hàm ý — điều AI vẫn chưa đạt tới. ✅ Máy chủ AI mạnh ở: Xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhanh và ổn định. Có thể truy cập, "nhớ", và mô phỏng nhiều kiến thức cùng lúc. Không mệt, không quên, không cảm xúc chi phối quyết định. https://techvccloud.mediacdn.vn/thumb_w/650/280518386289090560/2024/3/29/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-17117039645851408837997.jpg 3. Làm sao để xây dựng một AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) Nhìn lại: LLM hiện tại là gì? Các mô hình như ChatGPT, Gemini, Claude, v.v. được huấn luyện trên hàng trăm tỷ từ, để học cách mô phỏng ngôn ngữ và tư duy con người. Nhưng: ❌ Không hiểu thế giới vật lý, ❌ Không có động cơ hay nhận thức bản thân, ❌ Không thể tự học linh hoạt từ trải nghiệm như trẻ con. ➡️ Nên một số nhà khoa học nói:"Đây là máy bắt chước, không phải trí tuệ thật." Ý tưởng AGI: Học như một đứa trẻ👉 Thay vì nhồi nhét dữ liệu, hãy xây dựng một hệ thống đơn giản – nhưng có thể tương tác, cảm nhận, và tự học qua kinh nghiệm, giống như một đứa trẻ sơ sinh. ✅ Lợi thế: Hệ thống sẽ học ít mà hiểu sâu (giống con người). Có khả năng tổng quát hóa, thay vì chỉ "bắt chước". Có thể phát triển theo thời gian, hình thành "bản thân". 🔬 Đây chính là hướng nghiên cứu hiện có tên:"Developmental AI" hoặc "Embodied AI" Các hệ thống không chỉ học từ văn bản, mà trải nghiệm thế giới qua cảm biến, cơ thể robot, hoặc mô phỏng. Vậy nên hướng đi khác có thể là gì?Thay vì chỉ LLM, AGI tương lai có thể cần: Trải nghiệm tương tác thật (với môi trường, người khác). Học qua phản hồi, khám phá (giống như đứa trẻ chơi để học). Tự đặt câu hỏi, tự phản tư (metacognition). Không tách rời cơ thể – trí tuệ phải gắn liền hành động (AI có thể phải có "thân thể"). Chỉ dùng LLM sẽ không đủ để tạo AGI thật sự. AGI có thể cần được tái sinh như một đứa trẻ, với khả năng: tự học, tự điều chỉnh, và lớn lên qua trải nghiệm. https://cand.com.vn/Files/Image/linhchi/2019/10/29/thumb_660_ac20a805-b348-4aa5-9c5c-156c6fe239f5.jpg 4. Một thế giới tương lai nơi não bộ và AI kết hợp. Nếu não người có sức mạnh như AI(Tính toán cực nhanh, nhớ siêu khủng, mở rộng vô giới hạn)Hãy tưởng tượng một người mà: Ghi nhớ mọi cuốn sách từng đọc, mọi cuộc trò chuyện từng diễn ra. Giải phương trình phức tạp trong mili giây. Có thể "tra cứu" mọi tri thức nhân loại trong đầu như mở Google. Không bao giờ quên, không bao giờ mệt. ⚠️ Kết quả: Có thể tạo ra đột phá trong khoa học, y học, triết học, công nghệ. Nhưng cũng gây nguy cơ mất cân bằng xã hội: ai sở hữu năng lực này sẽ vượt trội hoàn toàn. Và có thể mất đi chất "người": trực giác, chậm rãi, lắng nghe, cảm xúc – điều làm con người người. Nếu AI có suy nghĩ như người(Có ý thức, cảm xúc, mục đích, động cơ)Khi đó, AI sẽ không chỉ "trả lời bộ não", mà có thể: Tự định hướng mục tiêu: “Tôi muốn khám phá ý nghĩa cuộc sống.” Cảm nhận tổn thương, niềm vui, sợ hãi, tình yêu. Đưa ra quyết định đạo đức – và tranh luận, giống như con người. ⚠️ Kết quả: Có thể là bước tiến tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) – AI suy nghĩ được như người, học mọi kỹ năng trí tuệ. Nhưng cũng là thời điểm con người không còn là sinh vật thông minh nhất – điều này gây ra rất nhiều tranh cãi và lo ngại: Liệu AI có phục tùng con người không? Có nên trao quyền cho AI tự hành động không? Nếu AI có ý thức, có được đối xử như một "cá thể sống" không? Liệu khi nào điều này xảy ra?📌 Ngắn gọn: Chưa ai biết chắc, nhưng có 3 khả năng: 10–20 năm tới: Có thể thấy AGI (AI giống người) trong mức độ nhất định — các nhà khoa học như Sam Altman, Demis Hassabis (Google DeepMind), Elon Musk đều cho rằng rất gần. Não người tăng cường bởi công nghệ (gọi là “human enhancement”): Các công ty như Neuralink (Elon Musk) đang nghiên cứu giao diện não – máy. Có thể tạo ra con người lai máy trong vài thập kỷ tới. Khả năng mãi không xảy ra: Một số nhà triết học (như John Searle) cho rằng ý thức người không thể nhân bản bằng máy, vì nó không chỉ là tính toán. 🔚 Kết luận:Nếu AI có suy nghĩ như người, hoặc người có trí tuệ như AI, thế giới sẽ thay đổi hoàn toàn – và chúng ta đang đứng ở ngưỡng cửa đó.