Nguyễn Hoàng
Intern Writer
Một nghiên cứu đột phá từ Trung Quốc vừa xác nhận rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự hình thành khả năng nhận thức cấp độ con người - mà không cần lập trình trực tiếp. Phát hiện này đặt ra câu hỏi lớn: Liệu AI có đang tiến gần hơn bao giờ hết tới việc "hiểu" thế giới giống như chúng ta?
Giờ đây, điều này không còn là độc quyền của con người. Một nghiên cứu từ Viện Tự động hóa, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc (CAS), phối hợp với nhiều đơn vị nghiên cứu hàng đầu, vừa công bố trên tạp chí Nature Machine Intelligence (ngày 9/6/2025) rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương tiện có thể tự phát triển hệ thống biểu đạt khái niệm gần giống như não người.
Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã tiến hành các thử nghiệm hành vi kết hợp với phân tích hình ảnh thần kinh học, nhằm đo lường mức độ tương đồng giữa cách LLM hình thành khái niệm và cách con người làm điều đó.
Kết quả cho thấy: từ 4,7 triệu đánh giá dạng bộ ba do AI thực hiện, các nhà khoa học trích xuất được một hệ thống 66 chiều - đại diện cho cấu trúc tương đồng giữa 1.854 vật thể tự nhiên - và đáng chú ý, những chiều này hoàn toàn có thể lý giải được về mặt ý nghĩa, rất giống cách bộ não người tổ chức tri thức.
Nói cách khác, AI không chỉ "nhận diện" mà còn bắt đầu "hiểu" - theo cách trừu tượng, mang tính hệ thống.
Trong khi đó, ông He Huiguang - đồng tác giả, nhấn mạnh: “Trước đây, AI chỉ tập trung vào độ chính xác khi nhận diện vật thể. Nhưng hiểu thực chất – chứ không chỉ là phân loại – mới là thách thức lớn nhất.”
Kết quả cho thấy, AI dựa nhiều vào các nhãn ngữ nghĩa và khái niệm trừu tượng, trong khi con người kết hợp thông tin thị giác và ngữ nghĩa. Dù cách tiếp cận khác nhau, nhưng điểm đến – tức cấu trúc nhận thức – lại gần như tương đồng.
Điều này đặt ra một luận điểm quan trọng: LLM không còn chỉ là “vẹt học vẹt” hay đơn thuần sao chép thông tin. Mà chúng đang tự hình thành cách hiểu riêng, mang tính khái niệm – một bước tiến từ “nhận diện máy móc” sang “hiểu biết máy móc”. (globaltimes)
Nghiên cứu đột phá: AI không chỉ nhận diện mà còn... hiểu?
Lâu nay, con người luôn được cho là sinh vật duy nhất có khả năng hình thành khái niệm trừu tượng về các vật thể xung quanh - như việc khi nhìn thấy một "con chó" hay "quả táo", ta không chỉ nhận ra hình dáng, màu sắc mà còn hiểu cả giá trị cảm xúc, công năng và ý nghĩa văn hóa của chúng.Giờ đây, điều này không còn là độc quyền của con người. Một nghiên cứu từ Viện Tự động hóa, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc (CAS), phối hợp với nhiều đơn vị nghiên cứu hàng đầu, vừa công bố trên tạp chí Nature Machine Intelligence (ngày 9/6/2025) rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương tiện có thể tự phát triển hệ thống biểu đạt khái niệm gần giống như não người.
Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã tiến hành các thử nghiệm hành vi kết hợp với phân tích hình ảnh thần kinh học, nhằm đo lường mức độ tương đồng giữa cách LLM hình thành khái niệm và cách con người làm điều đó.
Kết quả cho thấy: từ 4,7 triệu đánh giá dạng bộ ba do AI thực hiện, các nhà khoa học trích xuất được một hệ thống 66 chiều - đại diện cho cấu trúc tương đồng giữa 1.854 vật thể tự nhiên - và đáng chú ý, những chiều này hoàn toàn có thể lý giải được về mặt ý nghĩa, rất giống cách bộ não người tổ chức tri thức.
Nói cách khác, AI không chỉ "nhận diện" mà còn bắt đầu "hiểu" - theo cách trừu tượng, mang tính hệ thống.
Khác biệt giữa AI và con người đang thu hẹp?
Theo nhà nghiên cứu Du Changde - tác giả chính của bài báo - hệ thống biểu đạt khái niệm đa chiều chính là nền tảng cốt lõi của tư duy con người. Và giờ, LLM cũng đang phát triển một dạng cấu trúc tương đương.Trong khi đó, ông He Huiguang - đồng tác giả, nhấn mạnh: “Trước đây, AI chỉ tập trung vào độ chính xác khi nhận diện vật thể. Nhưng hiểu thực chất – chứ không chỉ là phân loại – mới là thách thức lớn nhất.”
Kết quả cho thấy, AI dựa nhiều vào các nhãn ngữ nghĩa và khái niệm trừu tượng, trong khi con người kết hợp thông tin thị giác và ngữ nghĩa. Dù cách tiếp cận khác nhau, nhưng điểm đến – tức cấu trúc nhận thức – lại gần như tương đồng.
Điều này đặt ra một luận điểm quan trọng: LLM không còn chỉ là “vẹt học vẹt” hay đơn thuần sao chép thông tin. Mà chúng đang tự hình thành cách hiểu riêng, mang tính khái niệm – một bước tiến từ “nhận diện máy móc” sang “hiểu biết máy móc”. (globaltimes)
