Trí tuệ nhân tạo
DeepSeek gây chú ý với bài toán 9,9 và 9,11
Bài viết này sẽ khám phá những thách thức mà các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại gặp phải khi đối diện với các bài toán đơn giản nhưng phức tạp như 9,9 và 9,11. Chúng ta sẽ xem xét cách thức mà những AI hàng đầu như DeepSeek, ChatGPT và Gemini xử lý vấn đề này, cùng với các lỗi mà chúng mắc phải cũng như những tiến bộ gần đây trong công nghệ AI. Tham khảo sâu hơn về lý do tại sao AI vẫn cần nâng cao khả năng toán học cơ bản này, qua đó mở ra một cái nhìn mới về tương lai của AI trong các lĩnh vực đòi hỏi tính toán phức tạp hơn.
1. Bài Toán 9,9 và 9,11: Giới Thiệu và Tầm Quan Trọng trong AI
Bài toán 9,9 và 9,11 đã trở thành một thách thức đáng chú ý trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Mặc dù bài toán có vẻ đơn giản ở đầu, nhưng đã gây ra nhiều khó khăn cho các mô hình AI hàng đầu hiện nay. Việc hiểu rõ lý do tại sao nhiều AI, như DeepSeek hay ChatGPT, đưa ra đáp án sai không chỉ giúp người dùng cải thiện khả năng tính toán mà còn mở ra một cái nhìn sâu sắc về tầm quan trọng của những mô hình này trong việc xử lý dữ liệu và nhận thức.
2. Phân Tích Các Mô Hình AI: DeepSeek, ChatGPT, và Gemini – Ai Đưa Ra Câu Trả Lời Đúng?
Trong số các mô hình AI hiện tại, DeepSeek và ChatGPT đã thu hút nhiều sự chú ý. Theo một cuộc thử nghiệm gần đây, DeepSeek đã giải quyết bài toán này một cách chính xác, cho thấy rằng 9,9 lớn hơn 9,11. Trong khi đó, ChatGPT và Gemini lại mắc lỗi nghiêm trọng khi đưa ra rằng 9,11 lớn hơn. Điều này đặt ra câu hỏi về quy trình lập luận của từng mô hình và phương pháp mà chúng sử dụng để truy cập thông tin.
3. Sự Khó Khăn Của AI Trong Toán Học: Tình Huống “Rối Não” và Ảo Giác
Các tình huống “rối não” trong lý thuyết toán học không chỉ gây khó khăn cho con người mà còn cho AI. Mô hình AI cũng có thể rơi vào tình trạng “ảo giác”, tức là đưa ra các kết quả không chính xác thúc đẩy bởi các diễn giải sai lệch từ dữ liệu đào tạo. Điều này dẫn đến nhiều câu trả lời không chính xác từ ChatGPT và Gemini, khiến người dùng đôi khi cảm thấy hoang mang.
4. So Sánh Phương Pháp Tiếp Cận Của Các Mô Hình AI Đối Với Bài Toán Này
Khi phân tích phương pháp tiếp cận, không thể không nhắc đến rằng có những mô hình như Qwen LLM của Alibaba sử dụng Python Code Interpreter để xử lý các tác vụ tính toán. Ernie Bot của Baidu cũng có những bước diễn giải nhất định trước khi đưa ra câu trả lời. Trong khi đó, phương pháp tiếp cận chuỗi suy nghĩ của Kimi từ Moonshot AI đã gặp phải sai sót, khi mà thuật toán của nó không phân biệt rõ ràng giữa các phần của số.
5. Tại Sao Mô Hình AI Gặp Khó Khăn Trong Việc Tính Toán: Lý Thuyết AI và Dữ Liệu Đào Tạo
Lý do chính về việc các mô hình AI gặp khó khăn trong việc tính toán là do cách chúng được thiết lập. Các mô hình này không sở hữu khả năng toán học tự nhiên; thay vào đó, chúng dựa trên những cân nhắc thống kê từ dữ liệu đào tạo. Điều này đã dẫn đến sự sai sót khi một số LLM chỉ đơn giản là hồi tưởng lại những câu trả lời đã về mặt có liên quan từ trước.
6. Nhận Xét Từ Chuyên Gia: Những Sai Sót Trong Trả Lời Câu Hỏi Toán Học Của AI
Chuyên gia Wu Yiquan từ Đại học Chiết Giang nhấn mạnh rằng việc AI mắc phải sai lầm trong những bài toán đơn giản như vậy không đâu khác chính là vấn đề của dữ liệu đào tạo và quy trình xác suất. Rất nhiều sai sót đến từ việc mô hình không thể hoàn toàn hiểu và phân tích những gì mình đang xử lý.
7. Tiến Bộ Trong Công Nghệ AI: Cơ Sở Hạ Tầng Mới và Ảnh Hưởng Của Chip Nvidia
Công nghệ AI đã có những bước tiến vượt bậc nhờ sự phát triển của cơ sở hạ tầng mới và đặc biệt là các chip Nvidia. Những chip như H800 đã được sử dụng trong việc phát triển mô hình DeepSeek, cho phép nó đạt hiệu suất cao hơn và đáng tin cậy hơn trong tính toán. Với sự cải tiến không ngừng trong lĩnh vực này, người dùng mong muốn thấy được nhiều ứng dụng AI khác có thể hoạt động hiệu quả hơn.
8. Tương Lai Của AI Trong Các Bài Toán Phức Tạp: Hướng Đi Mới Và Kỳ Vọng
Trong tương lai, AI kỳ vọng sẽ có thể giải quyết những bài toán phức tạp hơn nhờ vào sự phát triển của lý thuyết AI và dữ liệu đào tạo. Khi AI như Baidu hay Alibaba hiện đang thử nghiệm nhiều mô hình mới, hy vọng rằng những bài toán mà chúng ta, trong đó có cả quy trình cơ bản như 9,9 và 9,11, sẽ không còn là thách thức lớn nữa.
Các chủ đề liên quan: Trí tuệ nhân tạo – AI , Gemini , ChatGPT , Meta AI , DeepSeek
Tác giả: Nguyễn Ngọc Kim Hằng
