在 8 月 18 日於胡志明市舉行的 GenAI Summit 2024 上，被譽為Google「人工智慧神童」的黎越國博士就人工智慧的發展發表了見解。 國際數學奧林匹克競賽 這表明機器已經開始學習推理。.

“「不要低估人工智慧在未來幾年的推理能力。如果你深入研究數學資料集，你會發現很多我們無法解決的問題，但人工智慧可以，」他說。.

谷歌大腦聯合創辦人表示，當他收到數學解題結果時… WHO, 他和同事們審查了數據，試圖找到人工智慧可以學習並用於開發解決方案的任何指示或文檔，但他們一無所獲。這顯示人工智慧已經開始像人類一樣獨立思考。.

“「在某種程度上，我們將真的無法區分機器推理和人類推理，」他說道，並將人工智慧目前的能力評估為 10 分中的 3 分——雖然還不夠出色，但有望在 10 年內取得「難以想像」的進步。.

根據實務經驗，GoogleDeepMind資深研究員唐‧盧昂博士指出，並非總有足夠的數據來驗證或分析人工智慧，這迫使它們依賴自身的推理能力。他認為，對於解決未解難題等複雜問題，, 基因人工智慧 它將採用邏輯推理方法。人工智慧會分析每一步操作，判斷其正確與否。如果正確，則繼續執行；如果錯誤，則返回並嘗試另一種方法，從而找到得出答案的公式。.

“如果超級智慧涉及過多的推理，就會產生過多的步驟，這很容易導致…” 錯覺. 「當數據不可用時，人工智慧會採取迂迴的方法。在人工智慧解決問題的過程中，很難確定什麼是錯覺，什麼是人工智慧的推理，尤其是一些尚未解決的經典問題，」唐先生說。.

當被問及如何減輕人工智慧幻覺的影響時，, 傑夫·迪恩, 谷歌首席科學官、谷歌大腦和谷歌翻譯聯合創始人傑米尼認為，目前的全息人工智慧（GenAI）主要採用「猜測匹配」模型進行訓練。這種猜詞「遊戲」可能會產生符合某種脈絡但不符合另一種脈絡的結果。當開發者將所有資料混合在一起進行訓練時，資訊就會變得碎片化，導致人工智慧產生一種錯覺。.

“迪恩表示：「如果模型能夠理解詞語的上下文，就能更準確地預測下一個詞。換句話說，輸入和解碼的資訊必須置於特定的上下文中，而不是混雜在一起。」他還補充說，雖然這並不能完全消除人工智慧的幻覺，但會非常有效。.

同時，黎越國博士提出了另一種方法：將人工智慧的回應嵌入搜尋引擎。為了應對人工智慧的“錯覺”，模型首先必須能夠識別“錯覺”的構成要素。例如，對於 GenAI 的回复，開發者可以將其「分解」成多個語句，執行反向查詢進行驗證，從而識別出回復中哪些資料是錯誤的。透過這種方式，模型可以為使用者提供關於「哪些數據部分是錯覺」的額外資訊。這種方法已被多位開發者採用，並已被證明行之有效。.

在會議上，越南計畫投資部副部長阮氏碧玉引述谷歌的預測指出，到2030年，數位科技每年在越南的經濟影響可能達到1733兆越南盾（約740億美元），其中人工智慧將做出顯著貢獻。她也引用Thundermark Capital的研究，指出越南和新加坡是東南亞地區躋身全球人工智慧研究前30強的代表國家。.

據越南快訊報道

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