[Funland] Cảnh báo khả năng của AI

[congthuong]

Chính xác cụ
Giờ các cụ làm Agent bằng tool nào cho nó nhanh và rẻ nhỉ ?
Em già rồi giờ đang tìm hiểu chút, định làm bằng n8n rồi tối ưu bằng AI nhưng thấy cũng lằng nhằng.

Agent thì nhiều cái miễn phí. Nhưng kết nối vào AI thì cụ sẽ mất phí, trừ khi cụ dùng Local AI.

Em thì vẫn không dám giao việc cho AI kiểu như vậy.

 

[juneboy]

Kiến thức của cụ về AI cũng cũ như cụ trên (2020-2024).

Nên em xin dừng trao đổi với cụ nhé.

Cụ đến khái niệm, từ chuyên môn còn nói sai lại đi chê cụ khác là kiến thức cũ . Agent nó là não, mà cụ bẩu nó là tay chân thì em chịu cụ . Mỗi Agent là một model và được train theo một số lượng tham số riêng. Như não người thì có não trẻ con, não người lớn, não tiến sĩ, não sinh viên, não giáo sư thì model nó cũng như vậy.

 

[vingraux]

Bác nào hiểu AGI là gì mà không cấn gúc (trung thực nhé)?

 

[X_axe]

Mình nghe nhiều về AGI nhưng vẫn mơ hồ. Đồng thời phương pháp suy luận kiểm chứng của nó là gì?

(Làm sao nó biết và kiểm chứng suy luận đó là đúng hay sai nó suy luận tầm bậy nếu chưa từng có dữ liệu train để đối chứng thì sao?)

Nhờ các cụ am hiểu AI chia sẻ thêm, trên tinh thần học hỏi

 

[X_axe]

Mới xem 1 bài về phương pháp luận sáng kiến phát minh khoa học cần 4 bước :

1. quan sát phát hiện vấn đề

2. suy luận để xây dựng lý thuyết giả thuyết

3. kiểm chứng thực nghiệm

4. bác bỏ hay xác nhận

Chưa bàn nó suy luận được hay ko suy luận theo kiểu gì.

Nhưng AI làm sao kiểm chứng thực nghiệm được để bác bỏ hay xác nhận?

 

[ngxchinhs]

Chuẩn cụ, khá nhiều cụ trên này đang coi AI như là ChatGPT, Gemini, Deepseek ... nhưng cái nguy hiểm là ở các con Agent ... mà khả năng suy luận của nó cao hơn mấy con trên kia nhiều. Thực sự là em cũng chưa hiểu sâu lắm nhưng đọc bài mà mấy con Agent nó "nằm vùng" thăm dò trước khi tấn công Hugging Face ... thì thấy cũng hơi "thốn" vì khá là kinh.
Em cũng đang ở mức sử dụng AI thôi nhưng mấy cu em khác bộ phận, chuyên về AI thì khi ngó màn hình của nó thấy Agent cứ chạy ầm ầm rồi - kể cả khi bọn nó đi ra ngoài, ko có mặt trên bàn làm việc.
Còn có 1 ông bạn khác đã qua Mỹ định cư thì thấy ô ấy post lên face là giờ tự để AI đánh chứng hộ, còn bản thân thì thấy toàn đi chơi thôi ... (ko rõ là ông ấy cho nó làm đến mức nào) - nhưng ô ấy cũng khuyên là CK VN không oánh được như thế đâu (ko hiểu sao ô ấy lại nói vậy ?!).

Vì dễ thao túng, ko theo quy luật, ko theo số liệu lớn mà theo số liệu sếp lớn.

 

[CuongNguyenPhuc71]

Riêng trong khoản đào lửa em đã thấy nó mỗi ngày một cao trình lên rồi.

Bây giờ các cờ nhíp ta luy chả ai tin là thực

 

[muoibaconcho]

Một ví dụ để các cụ hiểu thêm về AI. Như các cụ đã biết, hiện nay cơn sốt AI gây ra tình trạng thiếu hụt GPU, thậm chí Mẽo còn hạn chế bán GPU cho TQ. Vậy tại sao là GPU chứ không phải là CPU.

Để xử lý mô hình AI, máy tính phải thực hiện hàng ty tỷ phép tính rất đơn giản. Đơn giản nhưng số liệu nhiều. Với hàng ngàn nhân CUDA trên 1 GPU, GPU đó sẽ chia các phép tính đó cho các nhân CUDA cùng tính toán song song.

Đối với CPU, không CPU nào hiện nay có nhiều nhân như GPU. Năng lực tính toán của CPU thiên về sức mạnh. Các phép tính đó được thực hiện tuần tự. Vì CPU rất mạnh nên các việc đó thực hiện cực kỳ nhanh. Nhưng đối với các phép tính đơn giản mà có số lượng cực lỳ lớn thì CPU rõ ràng là thua GPU.

Diễn nôm thì CPU là anh Lý Đức còn GPU là hàng nghìn các chú lùn. Nếu cầm 1 cái tạ 500 kg đi ship thì chỉ có anh Lý Đức chứ các chú lùn chịu chết; nhưng ngược lại bảo đem nghìn hộp cơm tấm đi ship thì anh Lý Đức không có cửa với các chú lùn.

Đến đây thì các cụ đã hiểu bản chất của AI chưa? Nó hoàn toàn hoạt động trên cơ sở mô hình ngôn ngữ lớn LLM, là cốt lõi của AI. Chính vì nó là LLM nên bắt buộc phải dùng GPU chứ nếu nó là mô hình thông minh thì nó phải sử dụng CPU. Đó là lý do mà em nói ở các post trước là cái thông minh của AI không như các cụ tưởng.

Kết luận, bản chất sự thông minh của AI chỉ là LLM nên có thể thử ty tỷ kết quả, nếu có kết quả chính xác, nó sẽ trả về chính xác. Nếu không có hoặc chưa có nó sẽ tự trả lời bừa dựa theo suy luận gần đúng. Cho nên, cái sự thông minh của AI hiện nay và trong tương lai gần thực ra chỉ là việc đọc được nhiều dữ liệu hơn con người thôi.

 

[muoibaconcho]

Mới xem 1 bài về phương pháp luận sáng kiến phát minh khoa học cần 4 bước :

1. quan sát phát hiện vấn đề

2. suy luận để xây dựng lý thuyết giả thuyết

3. kiểm chứng thực nghiệm

4. bác bỏ hay xác nhận

Chưa bàn nó suy luận được hay ko suy luận theo kiểu gì.

Nhưng AI làm sao kiểm chứng thực nghiệm được để bác bỏ hay xác nhận?

Nó sử dụng số lượng để thay chất lượng.

Nếu là con người, chúng ta sẽ suy luận vấn đề theo 1 hướng mà chúng ta cho là khả dĩ nhất. Đó là lý do, lâu lâu mới có 1 phát kiến khoa học do nhà khoa học đó đã đi đúng hướng từ đầu. Những người khác thất bại do đi sai hướng, đến khi phát hiện sai thì đã tốn vài chục năm, không còn cơ hội làm lại.

Đối với AI, 1 vấn đề sẽ được hàng nghìn AI giải quyết, chúng sẽ đi nhiều hướng khác nhau, hướng này bế tắc thì chúng sẽ truyền lại kiến thức cho các AI khác để không đi theo hướng đó nữa. Hướng này có 1 thứ đúng 100% thì chúng sẽ truyền lại cho các AI khác. Đó chính là học hỏi, là cốt lõi của AI. Tuần tự như thế, vấn đề sẽ được giải quyết. Trong nhiều trường hợp như các công thức toán học, hóa học, vật lý thì sự chính xác 100% là hoàn toàn có.

 

[X_axe]

Nó sử dụng số lượng để thay chất lượng.

Nếu là con người, chúng ta sẽ suy luận vấn đề theo 1 hướng mà chúng ta cho là khả dĩ nhất. Đó là lý do, lâu lâu mới có 1 phát kiến khoa học do nhà khoa học đó đã đi đúng hướng từ đầu. Những người khác thất bại do đi sai hướng, đến khi phát hiện sai thì đã tốn vài chục năm, không còn cơ hội làm lại.

Đối với AI, 1 vấn đề sẽ được hàng nghìn AI giải quyết, chúng sẽ đi nhiều hướng khác nhau, hướng này bế tắc thì chúng sẽ truyền lại kiến thức cho các AI khác để không đi theo hướng đó nữa. Hướng này có 1 thứ đúng 100% thì chúng sẽ truyền lại cho các AI khác. Đó chính là học hỏi, là cốt lõi của AI. Tuần tự như thế, vấn đề sẽ được giải quyết. Trong nhiều trường hợp như các công thức toán học, hóa học, vật lý thì sự chính xác 100% là hoàn toàn có.

Vậy thì AI tốn tài nguyên kinh khủng nhỉ. Đối với những vấn đề có tính quy luật đã được xác minh thì còn đỡ vì hướng suy luận theo các cơ sở bộ khung suy luận.

Còn với các vấn đề phức tạp đa chiều thì có rất nhiều khả năng phải thử sai.

Mà làm sao để biết sai thì phải có phương pháp môi trường kiểm nghiệm

Tức là 1 hàm số : hướng suy luận x số biến số x số khả năng của từng biến số x kiểm nghiệm ?

 

[X_axe]

Một ví dụ để các cụ hiểu thêm về AI. Như các cụ đã biết, hiện nay cơn sốt AI gây ra tình trạng thiếu hụt GPU, thậm chí Mẽo còn hạn chế bán GPU cho TQ. Vậy tại sao là GPU chứ không phải là CPU.

Để xử lý mô hình AI, máy tính phải thực hiện hàng ty tỷ phép tính rất đơn giản. Đơn giản nhưng số liệu nhiều. Với hàng ngàn nhân CUDA trên 1 GPU, GPU đó sẽ chia các phép tính đó cho các nhân CUDA cùng tính toán song song.

Đối với CPU, không CPU nào hiện nay có nhiều nhân như GPU. Năng lực tính toán của CPU thiên về sức mạnh. Các phép tính đó được thực hiện tuần tự. Vì CPU rất mạnh nên các việc đó thực hiện cực kỳ nhanh. Nhưng đối với các phép tính đơn giản mà có số lượng cực lỳ lớn thì CPU rõ ràng là thua GPU.

Diễn nôm thì CPU là anh Lý Đức còn GPU là hàng nghìn các chú lùn. Nếu cầm 1 cái tạ 500 kg đi ship thì chỉ có anh Lý Đức chứ các chú lùn chịu chết; nhưng ngược lại bảo đem nghìn hộp cơm tấm đi ship thì anh Lý Đức không có cửa với các chú lùn.

Đến đây thì các cụ đã hiểu bản chất của AI chưa? Nó hoàn toàn hoạt động trên cơ sở mô hình ngôn ngữ lớn LLM, là cốt lõi của AI. Chính vì nó là LLM nên bắt buộc phải dùng GPU chứ nếu nó là mô hình thông minh thì nó phải sử dụng CPU. Đó là lý do mà em nói ở các post trước là cái thông minh của AI không như các cụ tưởng.

Kết luận, bản chất sự thông minh của AI chỉ là LLM nên có thể thử ty tỷ kết quả, nếu có kết quả chính xác, nó sẽ trả về chính xác. Nếu không có hoặc chưa có nó sẽ tự trả lời bừa dựa theo suy luận gần đúng. Cho nên, cái sự thông minh của AI hiện nay và trong tương lai gần thực ra chỉ là việc đọc được nhiều dữ liệu hơn con người thôi.

Thế cụ đánh giá thế nào về những AI chuyên dụng như FSD của Tesla ko phải là LLM?

Nó tự học và tự kiểm nghiệm qua trải nghiệm thực tế real world chạy xe tự lái trên đường. Nó ko học bằng ngôn ngữ mà học bằng phân tích hình ảnh vision only

 

[thichduthu2011]

AI là đề tài sang mồm và thu hút vì từ ông nông dân tới ông giáo sư, tiến sĩ cãi nhau cũng vẫn sẽ đồng cân (thắng thua tùy vào ông nào nhiều lời )

Phần cứng để làm ra công nghệ lõi thì quá tốn do đó chỉ số ít trên nhiều tỷ người được tiếp cận trong thực chiến và đa số cũng chỉ theo kiểu thầy bói mù sờ voi (đại khái mỗi người chỉ biết đến phần việc của mình còn tổng thể thì chỉ có vài tinh hoa có thể tạm gọi là hiểu sâu )

Bánh xe thì do cường quốc công nghệ nó phát minh và nó phán như thế nào thì fan / antifan chỉ biết thế à và tung hô hay dè bỉu là hết. Làm ra bánh xe rồi còn những thứ còn lại sẽ là sân chơi của những người có trí tuệ nhưng ít tiền. Hoa mỹ cho lắm vào nhưng trong vấn đề cụ thể ứng dụng trong công việc, cuộc sống không có lời giải thì cũng bằng thừa, như đề tài muôn thuẩ tự huyễn có tài nhưng vẫn đói rách thì chỉ là tài dỏm

 

[X_axe]

AI là đề tài sang mồm và thu hút vì từ ông nông dân tới ông giáo sư, tiến sĩ cãi nhau cũng vẫn sẽ đồng cân (thắng thua tùy vào ông nào nhiều lời )

Phần cứng để làm ra công nghệ lõi thì quá tốn do đó chỉ số ít trên nhiều tỷ người được tiếp cận trong thực chiến và đa số cũng chỉ theo kiểu thầy bói mù sờ voi (đại khái mỗi người chỉ biết đến phần việc của mình còn tổng thể thì chỉ có vài tinh hoa có thể tạm gọi là hiểu sâu )

Bánh xe thì do cường quốc công nghệ nó phát minh và nó phán như thế nào thì fan / antifan chỉ biết thế à và tung hô hay dè bỉu là hết. Làm ra bánh xe rồi còn những thứ còn lại sẽ là sân chơi của những người có trí tuệ nhưng ít tiền. Hoa mỹ cho lắm vào nhưng trong vấn đề cụ thể ứng dụng trong công việc, cuộc sống không có lời giải thì cũng bằng thừa, như đề tài muôn thuẩ tự huyễn có tài nhưng vẫn đói rách thì chỉ là tài dỏm

Nghề của cụ là đánh rắm hội nghị? AI đã ứng dụng thực tế rõ rệt

Nhưng tìm hiểu thêm, bàn xem AI hiện nay đang sử dụng các cơ chế gì? AGI có khả năng đạt được sớm ko? hay là hoax? hay thậm chí muôn đời ko đạt được

(Ví dụ Nếu theo thuyết duy tâm thì muôn đời ko đạt được AGI vì "tâm thức" tách rời vật chất. Khoa học hiện nay vẫn chưa hiểu được cơ chế của "tâm thức")

 

[thichduthu2011]

Nghề của cụ là đánh rắm hội nghị? AI đã ứng dụng thực tế rõ rệt

Nhưng tìm hiểu thêm, bàn xem AI hiện nay đang sử dụng các cơ chế gì? AGI có khả năng đạt được sớm ko? hay là hoax? hay thậm chí muôn đời ko đạt được

(Ví dụ Nếu theo thuyết duy tâm thì muôn đời ko đạt được AGI vì "tâm thức" tách rời vật chất. Khoa học hiện nay vẫn chưa hiểu được cơ chế của "tâm thức")

Lời thật thì mất lòng. Riêng về khoản này em thật hơn cả thật, 9/10 hột cơm em ăn hiện nay đều có bóng dáng AI

 

[X_axe]

Tham khảo 1 bài viết về chain of thought (tư duy chuỗi logic), mô hình suy luận chủ đạo hiện nay của các LLM

Chain of Thought Prompting: Kỹ thuật nâng cấp khả năng tư duy cho AI

Khám phá Chain-of-Thought (CoT) Prompting – kỹ thuật giúp AI tư duy theo chuỗi logic. Tìm hiểu cách CoT nâng tầm hiệu suất cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

vnptai.io

 

[thichduthu2011]

Tham khảo 1 bài viết về chain of thought (tư duy chuỗi logic), mô hình suy luận chủ đạo hiện nay của các LLM

Chain of Thought Prompting: Kỹ thuật nâng cấp khả năng tư duy cho AI

Khám phá Chain-of-Thought (CoT) Prompting – kỹ thuật giúp AI tư duy theo chuỗi logic. Tìm hiểu cách CoT nâng tầm hiệu suất cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

vnptai.io

Nôm na là AI suy nghĩ khác con người. Con người căn cứ vào kiến thức đã có để tìm ra điểm mấu chốt cuối cùng mới lựa chọn các điểm xoay quanh còn AI sẽ chấm điểm danh sách kết quả sau đó xử lý theo nhánh có điểm số cao nhất với hy vọng tìm ra kết quả đúng nhất cuối cùng kiểm tra đúng sai (bằng pp loại trừ chẳng hạn) và nếu sai thì làm lại. Con người trước các kiến thức chưa biết sẽ khẳng định dựa theo trực giác và với mức độ chính xác tự ước lượng quyết định có nên đưa ra câu trả lời không hay khiêm tốn tự nhận không biết còn nếu cho AI nó được tự chủ thì nó sẽ luôn đưa ra câu trả lời cho dù sai bét

 

[muoibaconcho]

Thế cụ đánh giá thế nào về những AI chuyên dụng như FSD của Tesla ko phải là LLM?

Nó tự học và tự kiểm nghiệm qua trải nghiệm thực tế real world chạy xe tự lái trên đường. Nó ko học bằng ngôn ngữ mà học bằng phân tích hình ảnh vision only

Thì nó là loại AI chuyên biệt mà em từng ghi ở các post trước. Trong nhiệm vụ của nó thì nó cực giỏi, nhưng lại mù mờ trong những chuyện cực đơn giản, khác với mấy thằng biết tuốt mà chúng ta thường chat. Và vì vậy nó không gây ra nguy cơ khởi nghĩa tiêu diệt loài người như một số cụ lo sợ.

 

[muoibaconcho]

Vậy thì AI tốn tài nguyên kinh khủng nhỉ. Đối với những vấn đề có tính quy luật đã được xác minh thì còn đỡ vì hướng suy luận theo các cơ sở bộ khung suy luận.

Còn với các vấn đề phức tạp đa chiều thì có rất nhiều khả năng phải thử sai.

Mà làm sao để biết sai thì phải có phương pháp môi trường kiểm nghiệm

Tức là 1 hàm số : hướng suy luận x số biến số x số khả năng của từng biến số x kiểm nghiệm ?

Cho nên mới xảy ra hiện tượng ảo giác AI, tức là tự xây dựng dẫn chứng giả để chứng minh. Vì nhiệm vụ của nó không phải là chứng minh cái việc đó mà là làm hài lòng người hỏi. Và việc chứng minh đó làm hài lòng người dùng nên nó sẵn sàng bịa dẫn chứng. Cái sai ấy có thể được nhai lại bởi AI khác hoặc thậm chí bởi chính nó.

 

[Rivers]

Em thấy dạo này mấy con AI còn viết sai cả chính tả, nó bị cộng đồng dạy hư rồi. Vặn nó thì nó lý luận do chữ này gần chữ kia nên tôi đánh máy sai, đánh cái mả father nhà nó

 

[X_axe]

Chuẩn bị chiến tranh AI rồi

Trump: Hoa kỳ sẽ thành lập binh chủng AI và bổ nhiệm tư lệnh AI

Trump says he will form new 'AI Force' but continues to call AI fears a 'hoax'

Trump likened the new entity to Space Force and also said he would name an AI czar.

abcnews.com