Khoảng cách bộ nhớ của AI đang được thu hẹp

Các nhà nghiên cứu AI cho biết làn sóng nâng cấp bộ nhớ mới nhất đang đưa khả năng nhớ lại của máy móc tiến gần hơn một chút đến cách bộ não con người học hỏi và thích nghi.

Tháng này, các nhà nghiên cứu Google đã công bố một phương pháp đào tạo mới mang tên "Học tập lồng ghép" có thể giúp trí tuệ nhân tạo lưu giữ kiến thức cũ trong khi học các nhiệm vụ mới. Nghiên cứu này nhằm giải quyết xu hướng ghi đè kiến thức đã biết của mô hình bằng cách chuyển đổi bộ nhớ thành quy trình phân lớp, trong đó các phần khác nhau của mô hình thích ứng với tốc độ khác nhau.

“Mô hình học tập lồng ghép mô phỏng quá trình đào tạo giống với não người hơn. Con người học chậm và lặp đi lặp lại, trong khi học sâu dễ mở rộng, tốc độ nhanh hơn”, Gabe Goodhart, Kiến trúc sư trưởng AI Open Innovation tại IBM, cho biết trong cuộc phỏng vấn với IBM Think.

Goodhart gọi khái niệm Học tập lồng ghép là tinh tế, nhưng không phải không có rủi ro. "AI hiện đại dựa vào trọng số tĩnh để xây dựng niềm tin - nếu nó đã hiệu quả hôm qua, thì hôm nay nó cũng sẽ hiệu quả", ông nói. "Một mô hình học tập liên tục có thể hoạt động khác nhau đối với người dùng khác nhau, điều này làm phát sinh các vấn đề về bảo mật và tính nhất quán”.

Ý tưởng này hướng đến một tương lai trong đó các hệ thống AI sẽ phản hồi theo sự phát triển của người dùng thay vì bị giới hạn ở trạng thái ban đầu, Goodhart cho biết. "Nếu được triển khai cẩn thận, nó có thể dẫn đến những mô hình được cá nhân hóa thực sự, học hỏi cùng bạn thay vì bị đóng băng theo thời gian", ông nói thêm.