Một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới tên là Centaur có thể đoán được quyết định của con người trong đủ mọi tình huống. Nó làm điều này tốt hơn nhiều so với những lý thuyết tâm lý học cổ điển vốn dùng để giải thích cách con người lựa chọn.
Những nhà khoa học tạo ra Centaur đã ‘dạy’ cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – kiểu AI bạn hay thấy trong các chương trình hỏi đáp tự động — bằng một kho dữ liệu khổng lồ từ 160 thí nghiệm tâm lý. Trong các thí nghiệm này, có tới 60.000 người đã đưa ra hơn 10 triệu lựa chọn trong vô vàn nhiệm vụ khác nhau.
Hầu hết các mô hình máy tính và lý thuyết về tư duy con người thường chỉ tập trung vào một việc duy nhất. Ví dụ, AlphaGo của Google Deepmind chỉ biết chơi cờ vây, còn lý thuyết “viễn cảnh” thì chỉ dự đoán một người sẽ chọn thế nào giữa rủi ro mất mát và cơ hội được lợi.
Ngược lại, Centaur có thể mô phỏng hành vi con người qua nhiều loại nhiệm vụ – từ đánh bạc, chơi trò nhớ, cho đến giải quyết vấn đề. Khi thử nghiệm, nó thậm chí còn đoán đúng lựa chọn của người tham gia trong những nhiệm vụ mà nó chưa từng được học qua. Công trình về Centaur đã được công bố trên tạp chí khoa học Nature.
Tiềm năng lớn lao
Nhóm nghiên cứu tin rằng Centaur một ngày nào đó sẽ trở thành công cụ cực kỳ quý giá trong ngành khoa học nghiên cứu về bộ não và hành vi con người. Marcel Binz, một trong những tác giả nghiên cứu, nói: “Về cơ bản, bạn có thể thực hiện các buổi thí nghiệm trên máy tính thay vì phải làm với người thật.” Điều này rất tiện lợi khi các nghiên cứu thông thường quá chậm, hoặc khó tìm được trẻ em hay người mắc bệnh tâm thần để tham gia.
Giosuè Baggio, một chuyên gia về tâm lý ngôn ngữ, chia sẻ: “Việc xây dựng các lý thuyết trong khoa học nhận thức rất khó. Thật hào hứng khi thấy những gì chúng ta có thể làm được với sự giúp sức của máy móc.”
Vượt qua giới hạn cũ
Các nhà khoa học từ lâu đã vất vả với việc dùng những mô hình chỉ chuyên cho một nhiệm vụ để mô phỏng các khía cạnh rộng lớn của hành vi con người, vì những công cụ này không thể ‘hiểu biết’ tổng quát cho nhiều việc.
Binz và đồng nghiệp muốn khắc phục điều này. Họ đã mất năm ngày để ‘điều chỉnh’ Llama – một mô hình ngôn ngữ lớn của hãng Meta – với một bộ dữ liệu hành vi khổng lồ mang tên ‘Psych 101’.
Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện mô hình không chỉ để dự đoán một hành vi trung bình cho một nhiệm vụ cụ thể, mà còn dự đoán cả phạm vi các hành vi thường thấy ở một nhóm người. Sau đó, họ kiểm tra xem nó dự đoán hành vi của những người tham gia không có trong dữ liệu huấn luyện tốt đến mức nào. Trong 31 trên 32 nhiệm vụ, Centaur đã vượt trội hơn Llama và 14 mô hình khác trong việc đoán xem người tham gia sẽ lựa chọn điều gì. Chỉ có một nhiệm vụ ngoại lệ là khi người tham gia đánh giá câu có đúng ngữ pháp hay không.
Centaur cũng thể hiện tốt khi được giao các phiên bản nhiệm vụ đã được thay đổi mà nó đã học, và thậm chí cả những nhiệm vụ không giống bất kỳ nhiệm vụ nào trong quá trình học của nó, ví dụ như suy luận logic.
Russell Poldrack, một nhà thần kinh học nhận thức, nhận xét: “Điều này cho thấy có rất nhiều quy luật ẩn chứa trong hành vi con người. Nó thực sự nâng tầm cho sức mạnh của những loại mô hình mà ngành tâm lý học nên hướng tới.”
Còn những hạn chế
Dù có khả năng rộng lớn, các nhà nghiên cứu nói rằng Centaur vẫn có giới hạn. Mô hình AI này hoàn toàn dựa vào các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, Poldrack cho biết. Ví dụ, nó có thể đoán một người sẽ chọn gì trong một nhiệm vụ, nhưng nó “không thể đoán họ sẽ mất bao nhiêu thời gian” để đưa ra lựa chọn đó.
Các tác giả cho biết họ đang mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện lên gấp bốn lần so với hiện tại. Nhiều dữ liệu hiện tại đến từ các nước phương Tây, những người có học thức và sống trong xã hội công nghiệp, điều mà các nhà nghiên cứu thừa nhận có thể hạn chế khả năng đoán đúng của Centaur khi áp dụng cho các nhóm người đa dạng hơn.
Binz nói rằng bước tiếp theo của Centaur, hiện đang được sử dụng miễn phí, là nó “cần được cộng đồng nghiên cứu bên ngoài xác nhận thêm.” Ông nói thêm: “Ngay bây giờ, đây có lẽ là phiên bản ‘tệ’ nhất của Centaur mà chúng ta sẽ có, và nó sẽ chỉ ngày càng tốt hơn từ đây.”
Dịch từ Nature
