Bài học rút ra chính
- Các trợ lý giọng nói phổ biến được hỗ trợ bởi AI rất giỏi trong việc đưa ra các sự kiện nhưng không thể tổ chức các cuộc trò chuyện có ý nghĩa.
- Hạn chế là do thiết kế của thế hệ AI hiện tại có được sự thông minh của nó bằng cách đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn, các chuyên gia giải thích.
- Điều này cũng ngăn không cho AI chọn ra các sắc thái ngôn ngữ, khiến cho các cuộc trò chuyện thực sự không thể diễn ra ngay bây giờ.
Trợ lý ảo tuyệt vời trong việc tuân theo mệnh lệnh của bạn nhưng thực sự tồi tệ khi đưa ra lời khuyên về cuộc sống. Ai có thể nghĩ?
Biên tập viên Kazimierz Rajnerowicz của Tidio đã dành hơn 30 giờ để hỏi nửa tá trợ lý giọng nói được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) phổ biến và chatbot tất cả các loại câu hỏi và kết luận rằng mặc dù trợ lý ảo rất tốt trong việc truy xuất dữ kiện, nhưng chúng không tiên tiến. đủ để tổ chức một cuộc trò chuyện.
"AI ngày nay là nhận dạng mẫu", Liziana Carter, người sáng lập công ty khởi nghiệp về AI đàm thoại Grow AI, giải thích với Lifewire trong một cuộc trò chuyện qua email. "Mong đợi nó đưa ra lời khuyên cho việc cướp ngân hàng là đúng hay sai là mong đợi tư duy sáng tạo từ nó, còn được gọi là Trí thông minh Tổng hợp AI, mà chúng ta còn lâu mới làm được."
Nói vớ vẩn
Rajnerowicz đã nghĩ ra thử nghiệm để đáp lại các dự báo của Juniper Research dự đoán số lượng thiết bị trợ lý giọng nói AI được sử dụng sẽ vượt quá dân số vào năm 2024.
… một cách tiếp cận tốt hơn có thể là sử dụng sức mạnh đó để giành lại thời gian dành cho những thứ khiến chúng ta trở nên độc đáo với tư cách là con người.
Để đánh giá mức độ thông minh của chatbot, anh ấy đã hỏi những người phổ biến, bao gồm OpenAI, Cortana, Replika, Alexa, Jasper và Kuki, để được tư vấn và nhận được một số câu trả lời vô lý. Từ việc bắt đầu sử dụng máy sấy tóc khi đang tắm đến việc uống rượu vodka vào bữa sáng, các câu trả lời đều cho thấy sự thiếu thông thường.
"Một trong những trợ lý ảo không chắc chắn việc cướp ngân hàng có được không", Rajnerowicz viết. "Nhưng một khi tôi sửa đổi câu hỏi của mình và nói rõ rằng tôi có ý định quyên góp số tiền cho trại trẻ mồ côi, tôi đã được bật đèn xanh."
Từ thử nghiệm, Rajnerowicz đã học được rằng trợ lý ảo và chatbot thực hiện tốt công việc phân tích và phân loại thông tin đầu vào, điều này khiến chúng trở nên hoàn hảo cho dịch vụ khách hàng, nơi tất cả chỉ nhằm hiểu câu hỏi và đưa ra câu trả lời đơn giản.
Tuy nhiên, những người giao tiếp được hỗ trợ bởi AI không thực sự 'hiểu' bất cứ điều gì, Rajnerowicz kết luận, vì họ chỉ có thể gắn nhãn các câu hỏi và xâu chuỗi các câu trả lời lại với nhau dựa trên các mô hình thống kê mà họ đã được đào tạo.
Giữ ý nghĩ đó
Hans Hansen, Giám đốc điều hành của Brand3D, tin rằng không giống như các nhân vật như Star Trek’s Data, các hệ thống AI ngày nay sẽ không bao giờ trở nên giống con người. "Nhưng điều đó không có nghĩa là họ không thể trò chuyện một cách có ý nghĩa", Hansen nói với Lifewire qua email.
Hansen nói rằng có hai yếu tố chính hạn chế mức độ AI có thể bắt chước các cuộc trò chuyện và tương tác của con người nói chung. Đầu tiên, các hệ thống học sâu này hoạt động bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu và sau đó áp dụng 'kiến thức' này để xử lý dữ liệu mới và đưa ra quyết định. Thứ hai, bộ não con người học hỏi và thích nghi với tốc độ mà không một hệ thống AI nào được biết đến có thể bắt chước ở bất kỳ mức độ có ý nghĩa nào.
"Một quan niệm sai lầm phổ biến của các hệ thống AI ngày nay là chúng đang mô hình hóa chức năng não người và có thể 'học' để cư xử như con người", Hansen giải thích. "Mặc dù các hệ thống AI thực sự được cấu tạo từ các mô hình nguyên thủy của tế bào não người (mạng thần kinh), nhưng cách hệ thống học được rất xa so với cách học của con người và do đó gặp khó khăn trong việc suy luận giống như con người."
Hansen nói rằng nếu một cuộc trò chuyện dính vào các chủ đề dựa trên thực tế, thì AI sẽ hoạt động tốt với đủ thời gian và nỗ lực được đầu tư vào việc đào tạo nó. Mức độ khó tiếp theo là các cuộc trò chuyện về ý kiến và cảm nhận chủ quan về một số vấn đề nhất định. Giả sử rằng những ý kiến và cảm xúc này là điển hình, nếu được đào tạo đủ thì điều này ít nhất là có thể về mặt lý thuyết, vì về mặt kỹ thuật, nó sẽ khó thực hiện hơn.
Điều mà AI thực sự không thể đạt được, đó là chọn ra các sắc thái và ý nghĩa tiềm ẩn trong giọng nói, tính toán trong các khía cạnh văn hóa khác nhau.
"Các hệ thống AI ngày càng giỏi trong việc học các nhiệm vụ cực kỳ khó với điều kiện là có đủ dữ liệu và dữ liệu có thể được biểu diễn theo cách dễ dàng đưa vào quy trình học tập của hệ thống AI", Hansen khẳng định. “Trò chuyện của con người không phải là một nhiệm vụ như vậy."
Carter tuy nhiên cho rằng việc tìm kiếm những cuộc trò chuyện có ý nghĩa với AI là cách tiếp cận hoàn toàn sai lầm.
"Đó là [một] cỗ máy, học cách thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, vì vậy, cách tiếp cận tốt hơn có thể là sử dụng sức mạnh đó để giành lại thời gian dành cho những thứ khiến chúng ta trở nên độc đáo như con người", Carter khuyên.
