LLM Không Suy Luận

Một buổi chiều ở Seoul vào tháng 3 2016, một quân đá được đặt ở hàng thứ năm trên bàn cờ Go trong nước đi 37 của ván 2 của loạt 5 ván với Lee Sedol. Nước đi đó trông rất lạ, đến mức một số bình luận viên nghĩ đó là lỗi lập trình. AlphaGo sau đó thắng ván này và chung cuộc thắng 4-1 trước Lee Sedol.

Lee Sedol nói sau đó rằng ông từng nghĩ AlphaGo dựa trên tính toán xác suất và chỉ là máy móc. Khi thấy nước đi ấy, ông đổi ý và nói AlphaGo sáng tạo. Deep Blue đã thắng Garry Kasparov năm 1997 bằng cách nhìn trước 6 đến 8 nước cho mỗi bên và đánh giá 200 triệu vị trí cờ vua mỗi giây, với các quy tắc do con người mã hóa cứng.

Go phức tạp hơn nhiều. Giá trị của một quân đá còn tùy vào việc các nhóm quân và lãnh thổ diễn ra thế nào trong hàng chục nước đi. Tính cả một phần nhỏ các khả năng cũng sẽ cần một siêu máy tính hàng tỉ năm.

Để thắng, AlphaGo phải nhận ra ai đang dẫn trước chỉ trong nháy mắt và còn nghĩ ra những nước đi mà chưa người nào từng chơi. AlphaGo gồm hai hệ: mạng chính sách được huấn luyện để đoán nước đi mà một người mạnh sẽ chọn, và phần tìm kiếm nhìn xa hơn tính hợp lý trước mắt, cân nhắc hệ quả tương lai của các nước đi. Mạng ấy xem nước đi 37 gần như chẳng có gì đặc biệt, với xác suất khoảng 1/10.000 nếu do một kỳ thủ chuyên nghiệp đi.

Một lý thuyết do Daniel Kahneman phổ biến chia suy nghĩ của người thành hai hệ: hệ 1 nhanh, theo bản năng, không tốn sức; hệ 2 chậm, từng bước và có cân nhắc. AlphaGo là một tương ứng gần với sự chia đôi ấy: các mạng đưa ra linh cảm, còn phần tìm kiếm kiểm tra linh cảm bằng các nước đi tiếp theo. Nếu muốn AI tương lai tạo ra kết quả đáng tin cậy và các hiểu biết mới thật sự trong khoa học và y học, cần có năng lực suy luận như vậy.