Trong nghiên cứu đột phá của Đại học bang Ohio, chim bồ câu đã được coi là mẫu mực bất ngờ về khả năng giải quyết vấn đề, thể hiện khả năng phù hợp chặt chẽ với các nguyên tắc trí tuệ nhân tạo (AI).
Tiết lộ này thách thức những quan niệm định sẵn về loài chim và mở ra con đường mới cho sự phát triển AI.
Bồ câu và AI: Sự hội tụ của các phương pháp học tập
Nghiên cứu được thực hiện bởi Giáo sư Brandon Turner và đồng nghiệp của ông từ Đại học Iowa, Giáo sư Edward Wasserman, minh họa rằng chim bồ câu sử dụng phương pháp học tập tương tự như các thuật toán điều khiển AI hiện đại khi đối mặt với các nhiệm vụ phức tạp.
Không giống như con người, những người có thể từ bỏ những vấn đề nan giải, chim bồ câu tham gia vào quá trình học tập liên kết và sửa lỗi để dần dần cải thiện hiệu suất của chúng.
Chiến lược này đã cho thấy hiệu quả trong việc hoàn thành nhiệm vụ thử nghiệm của họ.
Trong nghiên cứu của họ, Turner và Wasserman đưa chim bồ câu thực hiện một loạt nhiệm vụ phân loại trực quan với mức độ khó khăn khác nhau.
Những nhiệm vụ này yêu cầu những chú chim xác định và phân loại hình ảnh, thưởng cho chúng những viên thức ăn nếu có câu trả lời đúng.
Dữ liệu thu được cho thấy chim bồ câu có thể cải thiện độ chính xác một cách đáng kể, thể hiện khả năng học hỏi và thích ứng mà không cần kỹ năng khái quát hóa giống con người.
Định nghĩa lại “Birdbrain” dưới góc nhìn của nghiên cứu mới
Kết quả của nghiên cứu này gợi ý việc đánh giá lại trí thông minh của loài chim bồ câu, vốn thường bị đánh giá thấp trong tiếng bản ngữ phổ biến.
Thuật ngữ “Birdbrand” có thể không còn được áp dụng với ý nghĩa miệt thị, dựa trên bằng chứng về sự thành thạo của chim bồ câu trong các nhiệm vụ đòi hỏi lộ trình học tập tương tự như các hệ thống AI phức tạp.
Những phát hiện của nghiên cứu nhấn mạnh một điều trớ trêu: các nguyên tắc học tập được coi là dành riêng cho AI do con người thiết kế lại được chim bồ câu sử dụng một cách hiệu quả trong hành vi tự nhiên của chúng.
Công trình của các nhà nghiên cứu cũng nêu bật tính hiệu quả của các phương pháp bạo lực – thử và sai lặp đi lặp lại – có thể có lợi trong các tình huống cụ thể, trái ngược với quan điểm truyền thống cho rằng các phương pháp đó là nguyên thủy hoặc không linh hoạt.
Điều này cho thấy cách chim bồ câu học có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị trong việc tạo ra AI mạnh mẽ hơn có khả năng hoạt động mà không có hành vi thiên vị và tìm kiếm quy tắc đặc trưng cho việc giải quyết vấn đề của con người.
Ý nghĩa cho sự phát triển AI trong tương lai
Nghiên cứu của Đại học bang Ohio có ý nghĩa quan trọng đối với khoa học nhận thức và AI. Bằng cách phân tích các phương pháp giải quyết vấn đề của chim bồ câu, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra sự tương đồng đáng ngạc nhiên với chức năng của các mô hình học máy.
Sự song song này có các ứng dụng tiềm năng trong việc nâng cao cách học của hệ thống AI, đưa ra cách tiếp cận hợp lý và trực tiếp hơn để giải quyết vấn đề mà không cần lập trình rõ ràng các quy tắc hoặc hướng dẫn.
Nghiên cứu chỉ ra rằng các cơ chế học tập tự nhiên giống như cơ chế học tập ở chim bồ câu có thể được phản ánh trong AI để tạo ra các hệ thống học hỏi từ môi trường của chúng một cách hữu cơ hơn.
Điều này giúp thiết kế các mô hình học máy tốt hơn và góp phần hiểu sâu hơn về nhận thức giữa các loài.
Về bản chất, nghiên cứu này đóng vai trò là cầu nối giữa nghiên cứu trí tuệ tự nhiên và hệ thống nhân tạo, cho thấy rằng cả hai có thể không khác nhau như suy nghĩ trước đây.
Khi nghiên cứu AI tìm kiếm nguồn cảm hứng từ thế giới tự nhiên, chú chim bồ câu khiêm tốn là minh chứng cho bối cảnh rộng lớn và đa dạng của khả năng nhận thức, thách thức các nhà nghiên cứu nhìn xa hơn các tiêu chuẩn của con người để theo đuổi tiến bộ công nghệ.
Nghiên cứu của Giáo sư Turner và Wasserman không chỉ thay đổi quan điểm về trí thông minh của chim bồ câu.
Tuy nhiên, nó cũng đã cung cấp một mô hình có thể cách mạng hóa các thuật toán học tập AI, khiến “Birdbrain” trở thành một lời khen ngợi hơn là một sự xúc phạm.
Tin Tức Bitcoin tổng hợp.
