Trí tuệ nhân tạo (AI) từ lâu đã vượt ra ngoài vai trò là một công cụ đơn thuần để tự động hóa công việc thường ngày hoặc tạo văn bản. Ngày nay, nó đang được tích cực áp dụng vào các nghiên cứu khoa học cơ bản: từ việc tạo ra cấu trúc protein để phát triển thuốc mới đến dự đoán các hiện tượng khí hậu bất thường. Các công nghệ học máy đã buộc cộng đồng khoa học phải suy nghĩ lại về một loạt các sự thật tưởng chừng như không thể nghi ngờ.
Dưới đây là năm định kiến khoa học chính đã bị bác bỏ hoặc điều chỉnh đáng kể nhờ ứng dụng AI.
1. Thị giác máy tính: Không chỉ dành riêng cho sinh vật sống
Trong một thời gian dài, quan niệm phổ biến trong cộng đồng khoa học là khả năng không chỉ “nhìn thấy” mà còn nhận dạng hình ảnh chỉ có ở các sinh vật sống. Tình hình đã thay đổi vào năm 2012 khi mạng nơ-ron AlexNet được giới thiệu tại hội nghị NeurIPS. Được huấn luyện trên 1,3 triệu hình ảnh có độ phân giải cao từ cơ sở dữ liệu ImageNet, AlexNet đã tạo ra một bước đột phá trong lĩnh vực thị giác máy tính, chứng minh rằng máy móc có khả năng phân loại dữ liệu hình ảnh với độ chính xác cao. Công trình này đã đặt nền móng cho các công nghệ hiện đại như mở khóa điện thoại thông minh bằng khuôn mặt và cho thấy rằng nhận thức thị giác không phải là một chức năng sinh học độc đáo.
2. Logic và toán học: AI ngang tầm nhà vô địch Olympic
Suy luận logic phức tạp và chứng minh định lý theo truyền thống được coi là bài kiểm tra năng lực đặc biệt của con người, một loại “bộ lọc” để tìm kiếm các tài năng toán học trẻ. Tuy nhiên, vào tháng 1 năm 2024, một nhóm các nhà nghiên cứu của Google đã giới thiệu hệ thống AlphaGeometry, giải quyết 25 trong số 30 bài toán hình học phức tạp trong thời gian tiêu chuẩn của kỳ thi Olympic. Để so sánh, các thuật toán trước đó chỉ giải được 10 bài toán, và điểm trung bình của người đoạt huy chương vàng Olympic Toán học Quốc tế là 25,9. Thành tựu này, được công bố trên tạp chí uy tín Nature, đã chứng minh rằng AI có khả năng thực hiện các suy luận logic sâu sắc.
3. Thực vật học: Khí hậu không phải lúc nào cũng quyết định kích thước lá
Trong sinh học, tồn tại một quy tắc cố hữu rằng thực vật ở khí hậu ẩm ướt (ví dụ, trong rừng nhiệt đới) có lá lớn hơn các loài tương tự ở vùng khô hạn. Tuy nhiên, một nghiên cứu của các nhà khoa học Úc, được thực hiện bằng thị giác máy tính, đã bác bỏ tiên đề này ở cấp độ loài. Sau khi phân tích hàng nghìn mẫu vật được số hóa từ Vườn thực vật quốc gia New South Wales, các chuyên gia phát hiện ra rằng kích thước lá của cây phong thường phụ thuộc nhiều hơn vào sự trao đổi gen với các quần thể khác, hơn là nhiệt độ hoặc lượng mưa. Khám phá này làm thay đổi cách tiếp cận việc bảo tồn các loài thực vật quý hiếm trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu.
4. Sinh học tiến hóa: Tuyệt chủng không phải lúc nào cũng dẫn đến sự phát triển rực rỡ
Người ta thường cho rằng sau các sự kiện tuyệt chủng hàng loạt (như trường hợp của khủng long), các hốc sinh thái bị bỏ trống nhanh chóng được lấp đầy bởi các loài mới, dẫn đến sự bùng nổ sinh học. Vào năm 2020, các nhà nghiên cứu Anh và Mỹ đã áp dụng học máy để phân tích hơn 1 triệu mô tả hóa thạch, bao gồm 170 nghìn loài. Kết quả cho thấy không có mối quan hệ nhân quả trực tiếp giữa sự tuyệt chủng hàng loạt và sự gia tăng đa dạng sinh học bùng nổ sau đó, điều này đòi hỏi sự xem xét lại nghiêm túc một trong những lý thuyết tiến hóa quan trọng.
5. Pháp y: Dấu vân tay của một người có thể giống nhau
Niềm tin vào sự độc nhất tuyệt đối của dấu vân tay của mỗi người (và thậm chí cả các ngón tay khác nhau trên cùng một bàn tay) là nền tảng của công nghệ sinh trắc học và pháp y hiện đại. Tuy nhiên, vào tháng 1 năm 2024, các nhà khoa học từ Đại học Columbia đã đặt ra nghi vấn về điều này. Bằng cách huấn luyện mô hình AI trên 60 nghìn dấu vân tay thật và 500 nghìn dấu vân tay tổng hợp, họ phát hiện ra rằng dấu vân tay của các ngón tay khác nhau trên cùng một người có sự tương đồng đáng kể. Không giống như các nhà pháp y tập trung vào sự phân nhánh của các đường vân, mạng nơ-ron đã xác định các dấu hiệu mới, trước đây chưa được xem xét: độ cong và độ nghiêng của các vòng xoáy. Khám phá này có khả năng tăng độ chính xác của giám định pháp y lên gần hai bậc và đơn giản hóa việc xác thực sinh trắc học trên các thiết bị trong tương lai.
Kết luận: Tương lai của tìm kiếm khoa học
Trí tuệ nhân tạo không thay thế nhà khoa học, mà trở thành đồng minh mạnh mẽ nhất của họ. Nó có khả năng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, vượt xa khả năng tiếp nhận của con người, và đưa ra các giả thuyết không tầm thường về phản ứng của tế bào hoặc hiệu quả của vắc xin. Mặc dù các mô hình hiện đại vẫn còn bị ảnh hưởng bởi những định kiến trong các tập dữ liệu huấn luyện, xu hướng phát triển của công nghệ cho thấy rằng trong những thập kỷ tới, những khám phá khoa học quan trọng nhất sẽ được thực hiện trong sự kết hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo.
