Anthropic: AI có thể thiết kế mô hình khoa học nhưng diễn giải là bước khó bàn giao nhất

Theo tác giả bài viết trên Anthropic, hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ hoặc đảm nhận thiết kế mô hình khoa học. Nhiều hệ thống dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để thiết kế mô hình đã xuất hiện trong hai năm qua.
Tác giả giải thích rằng tái tạo dữ liệu bằng một mô hình là chưa đủ để hiểu hệ thống vì nhiều mô hình khác có thể làm tương tự. Mặt khác, tác giả nhận định diễn giải mô hình là bước khó giao cho AI nhất do con người đo được độ khớp dữ liệu nhưng khó đặt mục tiêu thấu hiểu cho hệ thống.
Điển hình là việc nâng biến số lên lũy thừa bốn trong mô hình Hodgkin-Huxley xuất phát từ trực giác sinh học khi bản đơn giản không khớp dữ liệu tốt bằng. Dù vậy, nhiều tổ hợp tham số cổng khác biệt vẫn có thể tạo ra hoạt động điện nơ-ron (tế bào thần kinh) gần như giống hệt nhau.
Theo tác giả bài viết trên Anthropic, ở các quy mô này không thể tìm một mô hình đúng duy nhất và phần lớn trường hợp không có điều đó do dữ liệu luôn tương thích nhiều mô hình. Vấn đề khoa học chuyển sang xác định những đặc tính mà mọi mô hình tương thích chia sẻ cùng các dự đoán rút ra từ chúng.