Bài Toán Và Trò Chơi Cho Thấy Điểm Mạnh — Và Chỗ Yếu — Của Model AI

Bài viết nêu lịch sử ngắn: trò chơi và câu đố đã là trung tâm phát triển AI từ đầu, và cụm từ "machine learning" được phổ biến vào năm 1959 bởi Arthur Samuel qua một thuật toán học chơi cờ vua.

Cũng theo bài, cờ và trò chơi Go là những sân thử nổi tiếng cho AI. Đánh giá thuần về khả năng giải câu đố, AI đang tiến bộ nhanh: cuối 2024, nhóm nhà khoa học từ Columbia University cho thấy các model hàng đầu chỉ giải được 18% câu đố New York Times Connections; tới đầu 2025, một số model đã có thể giải gần như hoàn hảo.

Bài khẳng định mục tiêu của dùng câu đố không chỉ là chỉ ra tiến triển mà còn giúp thấy chỗ mạnh, chỗ yếu của model. Dù tiến bộ, model hiện nay vẫn hay vấp: những thay đổi tinh tế trong câu đố cổ điển có thể đánh lừa chúng, và các câu đố cần yếu tố hình ảnh là điểm yếu đặc biệt.

Về lý luận không gian, bài nói con người có lợi thế lớn. Các bài xoay không gian (mental rotation) yêu cầu nhận ra vật thể giống nhau từ góc nhìn khác nhau, và model ngôn ngữ dù có khả năng phân tích đầu vào hình ảnh vẫn thường thất bại nặng ở dạng này.

Bài cũng đề cập đến giới hạn của bộ nhớ và khả năng thích ứng: model có bộ nhớ rộng vì được phơi nhiễm nhiều dữ kiện khi huấn luyện, nhưng khi một câu đố tương tự nội dung đã xuất hiện trong tập huấn luyện, model có thể bỏ qua khác biệt nhỏ và trả lời theo những gì đã nhớ. Một nghiên cứu năm 2024 của Google và University of Illinois Urbana-Champaign cho thấy điều này trên biến thể của câu đố Knights and Knaves.