ngày 19 tháng 2, 2025
Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như o3 của OpenAI, Gemini 2.0 của Google và R1 của DeepSeek đã cho thấy những tiến bộ đáng kể trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, tạo ra văn bản giống con người và thậm chí viết mã với độ chính xác cao. Những LLM tiên tiến này thường được gọi là “mô hình lý luận” nhờ vào khả năng phân tích và giải quyết vấn đề phức tạp đáng kinh ngạc của chúng. Nhưng liệu những mô hình này có thực sự lý luận hay chúng chỉ đơn thuần giỏi lập kế hoạch một cách xuất sắc? Sự khác biệt này tuy tinh tế nhưng lại rất sâu sắc và có ảnh hưởng lớn đến cách chúng ta hiểu về khả năng và giới hạn của LLMs.
Để hiểu rõ sự khác biệt này, hãy so sánh hai tình huống sau:
Lý luận: Một thám tử điều tra vụ án phải kết nối những bằng chứng mâu thuẫn, suy luận xem cái nào sai và đưa ra kết luận dựa trên những chứng cứ hạn chế. Quá trình này bao gồm suy luận, giải quyết mâu thuẫn và tư duy trừu tượng.
Lập kế hoạch: Một kỳ thủ cờ vua tính toán chuỗi nước đi tốt nhất để chiếu hết đối thủ của mình.
Mặc dù cả hai quá trình đều bao gồm nhiều bước, nhưng thám tử thực hiện lý luận sâu sắc để đưa ra suy luận, đánh giá mâu thuẫn và áp dụng các nguyên tắc chung vào một trường hợp cụ thể. Ngược lại, kỳ thủ cờ vua chủ yếu thực hiện lập kế hoạch, chọn ra chuỗi nước đi tối ưu để giành chiến thắng. Như chúng ta sẽ thấy, LLMs hoạt động giống kỳ thủ cờ vua hơn là thám tử.
Hiểu Sự Khác Biệt: Lý Luận vs. Lập Kế Hoạch
Để hiểu tại sao các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) giỏi lập kế hoạch hơn là lý luận, trước tiên cần phải hiểu sự khác biệt giữa hai thuật ngữ này. Lý luận là quá trình rút ra những kết luận mới từ các tiền đề đã cho bằng cách sử dụng logic và suy luận. Nó bao gồm việc xác định và sửa chữa những mâu thuẫn, tạo ra những hiểu biết mới thay vì chỉ cung cấp thông tin, đưa ra quyết định trong những tình huống mơ hồ và tham gia vào việc hiểu nguyên nhân cũng như suy nghĩ phản biện kiểu “Điều gì sẽ xảy ra nếu…?”.
Lập kế hoạch, ngược lại, tập trung vào việc cấu trúc một chuỗi hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể. Nó dựa trên việc chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, tuân theo các chiến lược giải quyết vấn đề đã biết, áp dụng các mẫu đã học từ trước vào các vấn đề tương tự và thực hiện các chuỗi hành động có cấu trúc thay vì rút ra những hiểu biết mới. Mặc dù cả lý luận và lập kế hoạch đều bao gồm quá trình xử lý từng bước, nhưng lý luận đòi hỏi sự trừu tượng và suy luận sâu sắc hơn, trong khi lập kế hoạch chỉ tuân theo các quy trình đã thiết lập mà không tạo ra kiến thức hoàn toàn mới.
Cách LLMs Tiếp Cận “Lý Luận”
Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại (LLMs) như o3 của OpenAI và DeepSeek-R1 được trang bị một kỹ thuật gọi là lý luận theo chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought – CoT) nhằm cải thiện khả năng giải quyết vấn đề của chúng. Phương pháp này khuyến khích các mô hình chia nhỏ vấn đề thành các bước trung gian, mô phỏng cách con người suy nghĩ logic để giải quyết vấn đề. Để hiểu cách hoạt động của phương pháp này, hãy xem xét một bài toán đơn giản:
Nếu một cửa hàng bán táo với giá 2 đô mỗi quả nhưng giảm giá 1 đô mỗi quả nếu mua hơn 5 quả, thì 7 quả táo sẽ có giá bao nhiêu?
Một LLM điển hình sử dụng CoT có thể giải như sau:
- Xác định giá ban đầu: 7 * 2 đô = 14 đô.
- Xác nhận rằng điều kiện giảm giá áp dụng (vì 7 > 5).
- Tính mức giảm giá: 7 * 1 đô = 7 đô.
- Trừ mức giảm giá từ tổng số tiền: 14 đô – 7 đô = 7 đô.
Bằng cách trình bày rõ ràng từng bước, mô hình giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi khi cố dự đoán câu trả lời ngay lập tức. Mặc dù cách chia nhỏ từng bước này làm cho LLMs trông giống như đang lý luận, thực chất đó chỉ là một dạng giải quyết vấn đề có cấu trúc, giống như làm theo từng bước trong một công thức nấu ăn.
Ngược lại, một quá trình lý luận thực sự có thể nhận ra một quy tắc chung: Nếu điều kiện giảm giá áp dụng cho hơn 5 quả táo, thì mỗi quả sẽ có giá 1 đô. Con người có thể suy luận ra quy tắc này ngay lập tức, nhưng LLM thì không, vì chúng chỉ đơn thuần làm theo một chuỗi tính toán có cấu trúc.
Tại Sao Chain-of-Thought Là Lập Kế Hoạch, Không Phải Lý Luận
Mặc dù Chain-of-Thought (CoT) đã cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong các nhiệm vụ thiên về logic như bài toán từ ngữ và thử thách lập trình, nhưng nó không bao gồm lý luận thực sự. Lý do là vì CoT tuân theo kiến thức quy trình, dựa vào các bước có cấu trúc thay vì tạo ra những hiểu biết mới.
CoT thiếu sự hiểu biết thực sự về tính nhân quả và các mối quan hệ trừu tượng, có nghĩa là mô hình không tham gia vào suy nghĩ phản biện hay cân nhắc các tình huống giả định đòi hỏi trực giác vượt ra ngoài dữ liệu đã thấy. Ngoài ra, CoT không thể thay đổi cơ bản cách tiếp cận của mình ngoài các mẫu mà nó đã được huấn luyện, điều này hạn chế khả năng lý luận sáng tạo hoặc thích ứng trong các tình huống chưa từng gặp.
Cần Gì Để LLMs Trở Thành Các Cỗ Máy Lý Luận Thực Sự?
Vậy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cần gì để thực sự lý luận như con người? Dưới đây là một số lĩnh vực chính mà chúng cần cải thiện và các cách tiềm năng để đạt được điều đó:
- Hiểu Biểu Tượng (Symbolic Understanding):
Con người lý luận bằng cách thao tác các biểu tượng và mối quan hệ trừu tượng. Tuy nhiên, LLMs thiếu một cơ chế lý luận biểu tượng thực sự. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo biểu tượng (Symbolic AI) hoặc các mô hình kết hợp giữa mạng nơ-ron và hệ thống logic hình thức có thể nâng cao khả năng lý luận thực sự của chúng. - Suy Diễn Nhân Quả (Causal Inference):
Lý luận thực sự đòi hỏi phải hiểu được quan hệ nhân quả, không chỉ là các tương quan thống kê. Một mô hình lý luận đúng nghĩa phải suy diễn ra các nguyên tắc cơ bản từ dữ liệu thay vì chỉ dự đoán từ ngữ tiếp theo. Nghiên cứu về AI nhân quả (Causal AI), mô hình hóa rõ ràng các mối quan hệ nhân quả, có thể giúp LLMs chuyển từ lập kế hoạch sang lý luận. - Tự Phản Tư và Siêu Nhận Thức (Self-Reflection and Metacognition):
Con người liên tục đánh giá lại quá trình suy nghĩ của mình bằng cách tự hỏi “Kết luận này có hợp lý không?”. Trong khi đó, LLMs không có cơ chế để tự phản tư. Xây dựng các mô hình có thể đánh giá phê bình chính đầu ra của chúng sẽ là một bước tiến tới lý luận thực sự. - Thường Thức và Trực Giác (Common Sense and Intuition):
Mặc dù LLMs có quyền truy cập vào lượng kiến thức khổng lồ, chúng thường gặp khó khăn với những lý luận thường thức cơ bản. Điều này xảy ra vì chúng không có trải nghiệm thực tế để hình thành trực giác và không thể dễ dàng nhận ra các điều vô lý như con người. Chúng cũng thiếu cách tích hợp các động lực thực tế vào quá trình ra quyết định.
Một cách để cải thiện điều này có thể là xây dựng mô hình với động cơ thường thức (common-sense engine), có thể bao gồm việc tích hợp dữ liệu cảm biến thực tế hoặc sử dụng knowledge graphs để giúp mô hình hiểu thế giới giống như con người. - Suy Nghĩ Phản Biện (Counterfactual Thinking):
Lý luận của con người thường bao gồm việc tự hỏi: “Điều gì sẽ xảy ra nếu mọi thứ khác đi?”. LLMs gặp khó khăn với các kịch bản “nếu như” vì chúng bị giới hạn bởi dữ liệu đã được huấn luyện.
Để mô hình có thể suy nghĩ giống con người hơn trong các tình huống này, chúng cần có khả năng mô phỏng các kịch bản giả định và hiểu cách các thay đổi về biến số có thể ảnh hưởng đến kết quả. Chúng cũng cần có cách để thử nghiệm các khả năng khác nhau và đưa ra những hiểu biết mới, thay vì chỉ dự đoán dựa trên những gì đã học. Nếu không có những khả năng này, LLMs không thể tưởng tượng ra các tương lai thay thế — chúng chỉ có thể làm việc với những gì đã học được.
Kết Luận
Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có vẻ như đang lý luận, thực chất chúng đang dựa vào kỹ thuật lập kế hoạch để giải quyết các vấn đề phức tạp. Dù là khi giải toán hay thực hiện suy luận logic, chúng chủ yếu sắp xếp các mẫu đã biết một cách có cấu trúc, thay vì hiểu sâu về các nguyên tắc đằng sau. Sự phân biệt này là vô cùng quan trọng trong nghiên cứu AI bởi nếu nhầm lẫn giữa lập kế hoạch tinh vi với lý luận thực sự, chúng ta có thể đánh giá quá cao khả năng thực sự của AI.
Con đường hướng tới AI có khả năng lý luận thực sự sẽ đòi hỏi những bước tiến cơ bản vượt xa việc dự đoán từ ngữ và lập kế hoạch xác suất. Điều này sẽ cần đến những đột phá trong các lĩnh vực như logic biểu tượng (symbolic logic), hiểu biết nhân quả (causal understanding) và siêu nhận thức (metacognition). Cho đến khi đó, LLMs sẽ vẫn là các công cụ mạnh mẽ để giải quyết vấn đề có cấu trúc, nhưng chúng vẫn chưa thể suy nghĩ như con người thực sự.
