Chim bồ câu và trí tuệ nhân tạo: Những điểm tương đồng bất ngờ trong khả năng giải quyết vấn đề

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Ohio đã phát hiện ra rằng chim bồ câu giải quyết một số vấn đề theo cách rất giống với các mô hình AI máy tính hiện đại. Về cơ bản, chim bồ câu đã được phát hiện sử dụng phương pháp học tập "brute force" được gọi là "học tập kết hợp". Do đó, chim bồ câu và AI máy tính hiện đại có thể tìm ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp làm rối loạn cách suy nghĩ của con người.

Brandon Turner, tác giả chính của nghiên cứu mới và là giáo sư tâm lý học tại Đại học Ohio, đã làm việc với Edward Wasserman, giáo sư tâm lý học tại Đại học Iowa, về nghiên cứu mới được công bố trên iScience. Dưới đây là những phát hiện chính:

Turner nói với blog tin tức của Đại học Ohio rằng nghiên cứu bắt đầu với một linh cảm mạnh mẽ rằng chim bồ câu học theo cách tương tự như AI máy tính. Nghiên cứu ban đầu đã xác nhận những suy nghĩ và quan sát trước đó. Turner cho biết: “Chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng thực sự mạnh mẽ cho thấy các cơ chế hướng dẫn việc học của chim bồ câu rất giống với các nguyên tắc tương tự hướng dẫn các kỹ thuật học máy và AI hiện đại”.

"Học tập kết hợp" của chim bồ câu có thể tìm ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp mà con người hoặc các loài linh trưởng khác khó tiếp cận. Tư duy của loài linh trưởng thường được điều khiển bởi sự chú ý có chọn lọc và sử dụng quy tắc rõ ràng, điều này có thể cản trở việc giải quyết một số vấn đề.

Đối với nghiên cứu, chim bồ câu đã được thử nghiệm với một loạt bốn nhiệm vụ. Trong các nhiệm vụ dễ dàng hơn, người ta thấy rằng chim bồ câu có thể học các lựa chọn đúng theo thời gian và tăng tỷ lệ thành công của chúng từ khoảng 55% lên 95%. Các nhiệm vụ phức tạp nhất không có sự cải thiện rõ rệt như vậy trong thời gian nghiên cứu, chỉ từ 55% lên 68%. Tuy nhiên, kết quả đã phục vụ cho thấy sự tương đồng chặt chẽ giữa hiệu suất của chim bồ câu và hiệu suất học tập của mô hình AI. Cả người học chim bồ câu và máy móc dường như đều sử dụng cả kỹ thuật học tập kết hợp và sửa lỗi để điều khiển các quyết định của họ hướng tới thành công.

Turner đã cung cấp thêm thông tin chi tiết trong các bình luận về mô hình học tập của con người so với chim bồ câu và AI. Ông lưu ý rằng một số nhiệm vụ sẽ thực sự khiến con người thất vọng vì việc đưa ra các quy tắc sẽ không giúp đơn giản hóa vấn đề, dẫn đến việc từ bỏ nhiệm vụ. Trong khi đó, đối với chim bồ câu (và AI máy), trong một số nhiệm vụ, "cách thức thử và sai và học tập kết hợp brute force này ... giúp chúng hoạt động tốt hơn con người."

Điều thú vị là, nghiên cứu nhắc lại rằng trong bức thư gửi cho Hầu tước Newcastle (1646), triết gia người Pháp Rene Descartes đã lập luận rằng động vật không hơn gì những cơ chế thú tính bete-machines, chỉ đơn giản là tuân theo các xung động từ các phản ứng hữu cơ.

Kết luận của blog Đại học Ohio nhấn mạnh cách con người thường coi thường chim bồ câu là những kẻ ngu ngốc. Bây giờ chúng ta phải thừa nhận một điều: thành tựu công nghệ mới nhất của chúng ta về AI máy tính dựa trên các cơ chế học tập tương đối đơn giản giống như chim bồ câu.

Liệu nghiên cứu mới này có ảnh hưởng gì đến khoa học máy tính trong tương lai không? Có vẻ như những người tham gia vào AI / học máy và những người phát triển máy tính thần kinh có thể tìm thấy một số điểm giao nhau hữu ích ở đây.