Jinu
Intern Writer
Trong lĩnh vực thi đấu học thuật, vật lý từ lâu đã được cho là một trong những thách thức lớn nhất mà trí tuệ nhân tạo (AI) phải đối mặt, nhờ vào độ phức tạp và yêu cầu tư duy logic cao của các bài toán. Khác với các nhiệm vụ ngôn ngữ, các bài toán vật lý thường bao gồm nhiều khía cạnh như nhận diện hình ảnh, chuyển đổi đơn vị, suy luận công thức và tính toán gần đúng. Điều này đòi hỏi AI không chỉ có khả năng xử lý thông tin mà còn phải hiểu và mô hình hóa thực tế.
Khi AI ngày càng xâm nhập sâu vào thế giới thực, việc khả năng hiểu và giải quyết vấn đề thông qua các khái niệm vật lý trở thành chìa khóa để phát triển các hệ thống thông minh vượt trội. Một ví dụ điển hình là trong cuộc thi Olympic Vật lý Quốc tế 2025, một hệ thống AI có tên gọi Physics Supernova đã xuất sắc với số điểm 23,5/30 ở ba bài thi lý thuyết, đứng thứ 14 trong số 406 thí sinh, và vượt qua điểm trung bình của các thí sinh đoạt huy chương vàng.
Hệ thống này được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Giáo sư Wang Mengdi từ Đại học Princeton, với hai tác giả chính là tiến sĩ Jiahao Qiu và sinh viên năm cuối Shijinge Zhe từ Tsinghua. Khác với những phương pháp truyền thống phụ thuộc vào ngân hàng đề thi, Physics Supernova sử dụng các công cụ như phân tích hình ảnh và kiểm tra câu trả lời để kết hợp khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), từ đó thực hiện một quy trình hoàn chỉnh từ hiểu bài toán đến tính toán mô hình.
Những kết quả này không chỉ chứng minh rằng AI đang có những bước tiến vượt bậc trong việc giải quyết các vấn đề vật lý, mà còn mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực suy luận khoa học. Physics Supernova không giống như các hệ thống AI thông thường, mà được thiết kế đặc biệt để giải quyết các bài toán lý thuyết phức tạp, được xây dựng trên nền tảng smolagents với kiến trúc CodeAgent. Hệ thống này có khả năng tự lập kế hoạch linh hoạt, cho phép thay đổi công cụ sử dụng tùy theo tiến bộ trong quá trình giải bài.
Đội ngũ nghiên cứu đã trang bị cho Physics Supernova hai công cụ chuyên dụng: trình phân tích hình ảnh và trình kiểm tra câu trả lời. Việc trích xuất dữ liệu quan trọng từ hình ảnh và biểu đồ là khả năng rất cần thiết đối với các nhà vật lý. Tuy nhiên, các LLM hiện tại vẫn gặp khó khăn trong việc đo đạc chính xác các dữ liệu trực quan. Trình phân tích hình ảnh sẽ tiếp nhận các hình ảnh có độ phân giải cao và truyền cho mô hình ngôn ngữ chuyên dụng để thực hiện các nhiệm vụ đo đạc chính xác.
Trong quá trình giải bài, các nhà vật lý cũng thường xuyên đánh giá xem kết quả lý thuyết của mình có phù hợp với thực tế hay không. Trình kiểm tra câu trả lời sẽ giúp nhận diện các lỗi và nâng cao khả năng tự hiệu chỉnh của hệ thống.
Để khảo sát ảnh hưởng của các công cụ đến kết quả cuối cùng, đội ngũ nghiên cứu đã thử nghiệm nhiều sự kết hợp công cụ khác nhau. Kết quả cho thấy, việc loại bỏ trình kiểm tra câu trả lời dẫn đến sự suy giảm đáng kể hiệu suất, trong khi việc giao nhiệm vụ xử lý hình ảnh cho trình phân tích hình ảnh đã nâng cao điểm số tổng thể.
Họ cũng đã tích hợp thêm một công cụ hỏi đáp—WolframAlpha, một công cụ có khả năng cung cấp câu trả lời chính xác cho các vấn đề khoa học, giúp tăng cường khả năng ứng phó của hệ thống với kiến thức chuyên môn.
Tuy nhiên, đạt được huy chương vàng không phải là đích đến cuối cùng. Các nhà nghiên cứu cho rằng, thí nghiệm là nền tảng của nghiên cứu vật lý. Họ hy vọng rằng, với sự phát triển của công nghệ robot, trong tương lai AI Agent dựa trên LLM sẽ có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thí nghiệm. So với việc sử dụng thiết bị thực, thí nghiệm lập trình có thể mô phỏng các quy trình thí nghiệm phức tạp hơn. Sự chuyển đổi từ đánh giá kỹ năng thao tác thiết bị sang khả năng hiểu và áp dụng kiến thức vật lý là một hướng đi đầy hứa hẹn.
Trong tương lai lâu dài, việc đánh giá dựa trên thiết bị cũng vẫn rất quan trọng, bởi chúng phản ánh đúng thực tế nghiên cứu khoa học và giúp xác định khả năng của hệ thống AI trong điều kiện khắc nghiệt hoặc không lường trước.
Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đang phát triển một công cụ kiểm tra câu trả lời để xác minh quy trình suy luận, hoàn toàn dựa trên ngôn ngữ tự nhiên. Dù trong lĩnh vực toán học, tự động hóa đã đạt được nhiều tiến bộ, nhưng việc phát triển công thức vật lý từ các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và xác thực tự động vẫn là một thách thức lớn cần nghiên cứu thêm.
Các hướng đi trong tương lai mà nhóm nghiên cứu đề xuất bao gồm xây dựng phương pháp xác thực công thức và chuyển đổi trừu tượng giữa diễn đạt vật lý và suy luận trực quan. Họ khuyến nghị, các công việc liên quan đến hệ thống AI giải quyết vấn đề vật lý nên tiếp tục mở rộng khả năng thí nghiệm, đồng thời nâng cao khả năng phát sinh các câu trả lời vật lý có thể xác thực và đáng tin cậy.
Nhìn chung, với những bước tiến này, AI có khả năng phát triển thành một thực thể thông minh tiên tiến, có thể tích hợp vào thế giới thực và thực hiện những nhiệm vụ vật lý phức tạp. (Sohu)
Khi AI ngày càng xâm nhập sâu vào thế giới thực, việc khả năng hiểu và giải quyết vấn đề thông qua các khái niệm vật lý trở thành chìa khóa để phát triển các hệ thống thông minh vượt trội. Một ví dụ điển hình là trong cuộc thi Olympic Vật lý Quốc tế 2025, một hệ thống AI có tên gọi Physics Supernova đã xuất sắc với số điểm 23,5/30 ở ba bài thi lý thuyết, đứng thứ 14 trong số 406 thí sinh, và vượt qua điểm trung bình của các thí sinh đoạt huy chương vàng.
Hệ thống này được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Giáo sư Wang Mengdi từ Đại học Princeton, với hai tác giả chính là tiến sĩ Jiahao Qiu và sinh viên năm cuối Shijinge Zhe từ Tsinghua. Khác với những phương pháp truyền thống phụ thuộc vào ngân hàng đề thi, Physics Supernova sử dụng các công cụ như phân tích hình ảnh và kiểm tra câu trả lời để kết hợp khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), từ đó thực hiện một quy trình hoàn chỉnh từ hiểu bài toán đến tính toán mô hình.
Những kết quả này không chỉ chứng minh rằng AI đang có những bước tiến vượt bậc trong việc giải quyết các vấn đề vật lý, mà còn mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực suy luận khoa học. Physics Supernova không giống như các hệ thống AI thông thường, mà được thiết kế đặc biệt để giải quyết các bài toán lý thuyết phức tạp, được xây dựng trên nền tảng smolagents với kiến trúc CodeAgent. Hệ thống này có khả năng tự lập kế hoạch linh hoạt, cho phép thay đổi công cụ sử dụng tùy theo tiến bộ trong quá trình giải bài.
Đội ngũ nghiên cứu đã trang bị cho Physics Supernova hai công cụ chuyên dụng: trình phân tích hình ảnh và trình kiểm tra câu trả lời. Việc trích xuất dữ liệu quan trọng từ hình ảnh và biểu đồ là khả năng rất cần thiết đối với các nhà vật lý. Tuy nhiên, các LLM hiện tại vẫn gặp khó khăn trong việc đo đạc chính xác các dữ liệu trực quan. Trình phân tích hình ảnh sẽ tiếp nhận các hình ảnh có độ phân giải cao và truyền cho mô hình ngôn ngữ chuyên dụng để thực hiện các nhiệm vụ đo đạc chính xác.
Trong quá trình giải bài, các nhà vật lý cũng thường xuyên đánh giá xem kết quả lý thuyết của mình có phù hợp với thực tế hay không. Trình kiểm tra câu trả lời sẽ giúp nhận diện các lỗi và nâng cao khả năng tự hiệu chỉnh của hệ thống.
Để khảo sát ảnh hưởng của các công cụ đến kết quả cuối cùng, đội ngũ nghiên cứu đã thử nghiệm nhiều sự kết hợp công cụ khác nhau. Kết quả cho thấy, việc loại bỏ trình kiểm tra câu trả lời dẫn đến sự suy giảm đáng kể hiệu suất, trong khi việc giao nhiệm vụ xử lý hình ảnh cho trình phân tích hình ảnh đã nâng cao điểm số tổng thể.
Họ cũng đã tích hợp thêm một công cụ hỏi đáp—WolframAlpha, một công cụ có khả năng cung cấp câu trả lời chính xác cho các vấn đề khoa học, giúp tăng cường khả năng ứng phó của hệ thống với kiến thức chuyên môn.
Tuy nhiên, đạt được huy chương vàng không phải là đích đến cuối cùng. Các nhà nghiên cứu cho rằng, thí nghiệm là nền tảng của nghiên cứu vật lý. Họ hy vọng rằng, với sự phát triển của công nghệ robot, trong tương lai AI Agent dựa trên LLM sẽ có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thí nghiệm. So với việc sử dụng thiết bị thực, thí nghiệm lập trình có thể mô phỏng các quy trình thí nghiệm phức tạp hơn. Sự chuyển đổi từ đánh giá kỹ năng thao tác thiết bị sang khả năng hiểu và áp dụng kiến thức vật lý là một hướng đi đầy hứa hẹn.
Trong tương lai lâu dài, việc đánh giá dựa trên thiết bị cũng vẫn rất quan trọng, bởi chúng phản ánh đúng thực tế nghiên cứu khoa học và giúp xác định khả năng của hệ thống AI trong điều kiện khắc nghiệt hoặc không lường trước.
Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đang phát triển một công cụ kiểm tra câu trả lời để xác minh quy trình suy luận, hoàn toàn dựa trên ngôn ngữ tự nhiên. Dù trong lĩnh vực toán học, tự động hóa đã đạt được nhiều tiến bộ, nhưng việc phát triển công thức vật lý từ các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và xác thực tự động vẫn là một thách thức lớn cần nghiên cứu thêm.
Các hướng đi trong tương lai mà nhóm nghiên cứu đề xuất bao gồm xây dựng phương pháp xác thực công thức và chuyển đổi trừu tượng giữa diễn đạt vật lý và suy luận trực quan. Họ khuyến nghị, các công việc liên quan đến hệ thống AI giải quyết vấn đề vật lý nên tiếp tục mở rộng khả năng thí nghiệm, đồng thời nâng cao khả năng phát sinh các câu trả lời vật lý có thể xác thực và đáng tin cậy.
Nhìn chung, với những bước tiến này, AI có khả năng phát triển thành một thực thể thông minh tiên tiến, có thể tích hợp vào thế giới thực và thực hiện những nhiệm vụ vật lý phức tạp. (Sohu)
