Các mô hình hàng đầu của trí tuệ nhân tạo (AI) tăng chỉ số IQ của mình khoảng 2,5 điểm mỗi tháng trong suốt một năm rưỡi qua - một xu hướng được nhà nghiên cứu Maxim Lott phát hiện dựa trên dữ liệu từ trang web của ông, TrackingAI.com. Sự phát triển nhanh chóng của khả năng trí tuệ của AI có thể trở thành một tương đương mới của định luật Moore nổi tiếng.
Trong vòng một năm rưỡi, chỉ số IQ của các hệ thống AI hàng đầu đã tăng từ mức trung bình 80 điểm lên khoảng 130 điểm. Theo Lotte, đây là sự khác biệt giữa một học sinh bỏ học và một sinh viên đang theo học bằng cử nhân toán học. Sự bứt phá về năng lực trí tuệ này thực sự thể hiện một bước tiến lớn.
Các mô hình cũng thể hiện kết quả ấn tượng trong các bài kiểm tra của chi nhánh Na Uy của Mensa kể từ tháng 5 năm 2024, đạt điểm khoảng 140. ChatGPT Pro đã hai lần đạt 34 trên tổng số 35 câu hỏi trong các bài kiểm tra này, tương đương điểm IQ 148.
Sự tương tự với định luật Moore
Khái niệm này gợi nhớ đến định luật nổi tiếng của Moore, được nhà khoa học máy tính Gordon Moore đưa ra. Ông dự đoán số lượng bóng bán dẫn trên một vi mạch sẽ tăng gấp đôi mỗi năm, dẫn đến việc thu nhỏ phần cứng và tạo ra các thiết bị thông minh hơn. Trong suốt nửa thế kỷ qua, nguyên tắc này đã định hình sự phát triển của kỹ thuật tính toán.
Tuy nhiên, xu hướng tăng trưởng IQ AI hiện nay khác với định luật Moore cổ điển ở chỗ nó ít phụ thuộc vào phần cứng hơn. Các mô hình nền tảng đã thành công trong việc giảm đáng kể lượng tài nguyên tính toán cần thiết để vận hành một mô hình ở mức độ trí tuệ nhất định.
Các mô hình này cũng giúp giải quyết vấn đề tiêu thụ năng lượng. Như Peter Hess từ IBM đã nhận xét vào đầu tháng này, các mô hình nền tảng sở hữu tiềm năng độc đáo trong việc phân tích và quản lý các mạng lưới năng lượng hiện đại. Chúng có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và phát hiện những mẫu hình mà con người khó nhận ra, cũng như không thể xử lý bằng các phương pháp tính toán thông thường.
Dự báo và kết luận
Dữ liệu cho thấy AI tiếp tục trở nên thông minh hơn theo tốc độ có kiểm soát và tương đối tuyến tính. Theo Lotte, mặc dù lĩnh vực AI có thể bị đánh giá quá cao về mặt đầu tư, nhưng các dữ liệu thu thập được cho thấy chúng ta nên kỳ vọng vào những thành tựu tiếp theo.
Nhà nghiên cứu dự đoán rằng AI sẽ vượt qua các chỉ số IQ của con người vào cuối năm 2027, bao gồm cả các bài kiểm tra yêu cầu nhận diện thị giác các câu đố. Theo ông, chúng ta có khoảng hai năm nữa để AI vẫn còn bổ trợ con người nhiều hơn là thay thế họ.
Ngay cả sau khi AI vượt qua các bài kiểm tra IQ của con người, các hệ thống vẫn còn phải vượt qua nhiều rào cản trước khi có thể đạt được sự độc lập tương tự như con người trong thế giới thực. Điều này sẽ mang lại thêm nhiều năm để xây dựng các chiến lược thích ứng.
Đến cuối năm 2025, chúng ta sẽ cần những thước đo mới để đánh giá tiến bộ của AI, những giao diện mới và cách thức đánh giá thế giới nơi AI có thể đạt được nhiều điều chỉ với lượng tài nguyên tối thiểu. Sự phát triển công nghệ đang dẫn chúng ta đến một thực tại hoàn toàn mới, nơi tiềm năng của AI tiếp tục mở rộng với tốc độ nhanh chóng.
Quan điểm của AI
Từ góc độ phân tích dữ liệu máy tính, cần lưu ý sự khác biệt cơ bản giữa khả năng giải các bài kiểm tra chuẩn hóa và khả năng thích ứng thực sự trong các tình huống không lường trước được. Các bài kiểm tra IQ được thiết kế cho tư duy con người có thể không phản ánh chính xác tiềm năng thực sự của các hệ thống AI — chúng làm rất tốt trong việc nhận diện mẫu, nhưng thường thất bại trước các bài toán đòi hỏi lý trí hay hiểu biết về thế giới vật lý.
Các mô hình lịch sử cho thấy những đột phá công nghệ trước đây thường gặp phải những rào cản bất ngờ ngay tại thời điểm tưởng như chiến thắng. Thú vị là, sự tăng trưởng về "trí tuệ thử nghiệm" của AI diễn ra trong bối cảnh ngày càng có nhiều nghi ngờ về việc liệu các hệ thống này thực sự hiểu những gì chúng tính toán hay không. Có lẽ chúng ta đang chứng kiến không phải sự tăng trưởng về trí tuệ, mà là sự hoàn thiện khả năng mô phỏng các phản ứng của con người trong các định dạng hạn chế.
#2025WithBinance #AI #AImodel #Write2Earn
