Vì sao AI tạo sinh thường gặp khó khăn với toán học và cách khắc phục

• AI hiện đại, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thường gặp khó khăn khi xử lý các bài toán phức tạp, mặc dù chúng có thể thực hiện tốt nhiều tác vụ khác như viết văn, dịch thuật hay trả lời câu hỏi.

• Nguyên nhân chính là do cách AI được huấn luyện. Các mô hình được đào tạo trên dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, không phải dữ liệu toán học thuần túy. Điều này khiến chúng khó nắm bắt logic và cấu trúc của toán học.

• AI thường gặp khó khăn với các phép tính đơn giản như cộng trừ số lớn. Ví dụ, khi được hỏi 1.000.000 + 1.000.000, ChatGPT đã đưa ra câu trả lời sai là 1.000.000.

• Các mô hình AI hiện tại thiếu khả năng suy luận trừu tượng và logic cần thiết cho toán học. Chúng chủ yếu dựa vào xác suất và mô hình thống kê để đưa ra câu trả lời.

• Một vấn đề khác là AI không có "trí nhớ làm việc" như con người. Chúng không thể lưu trữ và thao tác thông tin tạm thời cần thiết để giải quyết các bài toán phức tạp.

• Các nhà nghiên cứu đang tìm cách cải thiện khả năng toán học của AI. Một hướng tiếp cận là tích hợp các công cụ tính toán bên ngoài như máy tính vào mô hình AI.

• Một số công ty như Google và DeepMind đang phát triển các mô hình AI chuyên biệt cho toán học, với kết quả khả quan trong một số lĩnh vực như chứng minh định lý.

• Việc cải thiện khả năng toán học của AI không chỉ giúp giải quyết các bài toán, mà còn có thể nâng cao khả năng suy luận logic và trừu tượng của AI nói chung.

• Các chuyên gia cho rằng cần phải phát triển các phương pháp huấn luyện mới, tập trung vào logic và suy luận, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.

• Mặc dù còn nhiều thách thức, các nhà nghiên cứu lạc quan rằng AI sẽ dần cải thiện khả năng toán học trong tương lai, mở ra nhiều ứng dụng mới trong khoa học và công nghệ.

📌 AI hiện gặp khó khăn với toán học do cách huấn luyện dựa trên ngôn ngữ tự nhiên, thiếu khả năng suy luận trừu tượng và "trí nhớ làm việc". Các nhà nghiên cứu đang phát triển mô hình chuyên biệt và phương pháp huấn luyện mới để cải thiện, hứa hẹn tiến bộ trong tương lai.

Citations:
[1] https://economictimes.indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/why-artificial-intelligence-often-struggles-with-math/articleshow/112