Thứ ba, 15/01/2019 - 02:16

Các nhà toán học phát hiện ra thuật toán khiến AI cũng phải “bó tay”

Dân trí

Không phải mọi thứ đều có thể giải quyết được dù trí tuệ nhân tạo có thông minh đến đâu chăng nữa.

Trước sự phát triển vượt bậc của AI trong những năm gần đây, nhiều cảnh báo liên quan đến AI đã được đưa ra và dường như AI đang có mặt ở mọi nơi, một nhóm các nhà toán học và nhà nghiên cứu AI quốc tế, đã phát hiện ra rằng mặc dù tiềm năng học máy dường như vô biên, ngay cả những thuật toán thông minh nhất cũng bị AI xử lý được nhưng cũng có lúc nó phải bất lực là điều hoàn toàn khả thi.

Các nhà toán học phát hiện ra thuật toán khiến AI cũng phải “bó tay” - Ảnh 1.

Dù rất thông minh nhưng AI cũng có thể gặp phải những bài toán không thể giải được là có thật.

Nhà khoa học máy tính Shai Ben-David đến từ Đại học Waterloo cho biết, hiểu biết về những hạn chế của toán học thường gắn liền với nhà toán học nổi tiếng người Áo Kurt Gödel, người đã phát triển vào những năm 1930, cái được gọi là các định lý không hoàn chỉnh hay định lý bất toàn cho rằng toán học cũng… có thể sai dù rất logic.

Và hiện tại, nghiên cứu mới của Ben-David đã chỉ ra rằng học máy cũng bị giới hạn bởi khả năng không thể giải quyết tương tự.

Trong lập luận này, khả năng học hỏi của học máy có thể bị hạn chế bởi loại "toán học không thể chứng minh được". Nói cách khác, về cơ bản, nó mang lại cho AI một vấn đề không thể giải quyết được là đúng hoặc sai.

"Đối với chúng tôi, đó là một bất ngờ", nhà nghiên cứu và nhà toán học cao cấp Amir Yehudayoff, từ Viện Công nghệ Technion-Israel, giải thích.

Trong nghiên cứu của mình, nhóm nghiên cứu đã điều tra một vấn đề về học máy mà họ gọi là "ước tính tối đa" (EMX).

Giống như định lý bất toàn, giả thuyết của bài toán liên tục được đưa ra và không được chứng minh là đúng hoặc không đúng sự thật khiến học máy có thể rơi vào tình trạng bế tắc vĩnh viễn.

"Các nhà nghiên cứu xác định có những vấn đề học máy có "số phận" phụ thuộc vào giả thuyết liên tục, khiến cho nó mãi mãi ngoài tầm với", nhà toán học và nhà khoa học máy tính Lev Reyzin từ Đại học Illinois ở Chicago, người không tham gia vào công việc, viết trong một bài bình luận.

"Có lẽ những kết quả như thế này sẽ mang lại cho lĩnh vực học máy một liều lượng khiêm tốn tốt hơn khi các thuật toán học máy tiếp tục đang thực hiện việc cách mạng hóa thế giới xung quanh chúng ta", Lev Reyzin nói thêm.

Minh Long (Theo Science Alert)