Trong những năm gần đây, các chuyên gia phát triển đã cho ra mắt các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mô phỏng hoặc tái tạo nhiều khả năng của con người như nhận dạng vật thể trong hình ảnh, trả lời câu hỏi... Tuy nhiên, mặc dù bộ não của con người có thể suy giảm theo thời gian thì các hệ thống AI thường giữ nguyên hiệu suất hoặc thậm chí cải thiện hơn theo thời gian.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Irvine, Hoa Kỳ mới đây đã mô phỏng tình trạng lão hóa và thoái hóa thần kinh sinh học (tức là hiện tượng mất dần dần các tế bào thần kinh và sự suy giảm khả năng tâm thần liên quan) trong các tác nhân AI nhằm hiểu rõ hơn các hệ thống AI phức tạp.

Yu-Dai Tsai, đồng tác giả nghiên cứu, giải thích: “Chúng tôi đã sử dụng các bài kiểm tra IQ được thực hiện bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và cụ thể hơn là LLaMA 2, để đưa ra khái niệm “thoái hóa thần kinh”. Tình trạng thoái hóa thần kinh có chủ ý này liên quan đến việc cắt bỏ các khớp hoặc tế bào thần kinh hoặc bổ sung tạp âm Gauss trong hoặc sau khi đào tạo, dẫn đến sự suy giảm có kiểm soát hiệu suất của LLM".

Khi nhóm nghiên cứu cố tình loại bỏ một số khớp hoặc tế bào thần kinh nhân tạo của mô hình LLaMA 2, hiệu suất của nó trong các bài kiểm tra IQ giảm tùy theo mô hình cụ thể. Những quan sát này làm sáng tỏ hoạt động của các hệ thống AI phức tạp, cũng như những khả năng suy giảm đầu tiên và cuối cùng khi cấu trúc cơ bản của chúng bị xâm phạm.

Khi các khớp thần kinh nhân tạo và tế bào thần kinh bị loại bỏ khỏi hệ thống AI, các hệ thống AI trước tiên sẽ mất khả năng suy nghĩ trừu tượng, sau đó là khả năng toán học và cuối cùng là kỹ năng ngôn ngữ (tức là chúng không thể phản hồi mạch lạc). Điều thú vị là mô hình thoái hóa thần kinh này phù hợp với mô hình thoái hóa thần kinh quan sát thấy ở người.

Kết quả nghiên cứu có thể mở đường cho việc phát triển các kỹ thuật mới khai thác các mô hình thoái hóa thần kinh của AI được quan sát để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

N.P.D, (NASATI), theo Techxplore, 5/2024