AI bị mắc kẹt vì được xây dựng trên các trừu tượng sai, bỏ qua nhận thức thị giác

Bài viết lập luận rằng ngành công nghiệp AI (trí tuệ nhân tạo) đang bế tắc vì các mô hình được xây dựng dựa trên những khái niệm trừu tượng có mối liên hệ lỏng lẻo với cách bộ não và thị giác con người thực sự vận hành. Tác giả cho rằng nhận thức thị giác quan trọng hơn bất kỳ kiến trúc AI nào, và những đột phá chỉ xuất hiện khi các nhà nghiên cứu quay trở lại với những ví dụ cụ thể, giống như cách Hopfield đã kết nối vật lý chất rắn với sinh học thần kinh. Tác giả đưa ra một phép so sánh với ngành luyện kim: kỹ thuật ủ kim loại (annealing) đã tồn tại hàng ngàn năm trước khi khoa học chính thức hóa các khái niệm như năng lượng và nhiệt độ – những khái niệm trừu tượng không tồn tại như những thực thể riêng biệt trong thế giới thực. Tương tự, AI hiện đại sử dụng các khái niệm trừu tượng như pixel, phép tích chập (convolution) và nơ-ron nhân tạo, vốn cách xa thực tế sinh học, dẫn đến chi phí năng lượng khổng lồ và những giới hạn nền tảng tiềm ẩn. Tác giả đề cập rằng mạng nơ-ron của Hopfield, được lấy cảm hứng từ nơ-ron sinh học, sau đó đã được Hinton chỉnh sửa để hoạt động thực tiễn hơn, nhưng những chỉnh sửa này lại làm sai lệch hiện tượng sinh học gốc. Nhận thức thị giác cung cấp 90-95% thông tin của con người về thế giới, hoạt động liên tục, và không ngừng được kiểm chứng bởi thực tế. Các hệ thống chữ viết ngôn ngữ là sản phẩm của quá trình kiểm chứng tiến hóa này, khi con người đã loại bỏ những yếu tố bất tiện. Công ty của tác giả, TAPe, phát triển các mô hình hoạt động dựa trên nhận thức thực sự thay vì pixel và phép tích chập, và đã đạt được những kết quả vượt trội.