AI đang nuốt ngày càng nhiều điện năng. Theo số liệu được bài gốc dẫn lại, các hệ thống AI và trung tâm dữ liệu đã dùng khoảng 415 terawatt giờ điện trong năm 2024, tương đương hơn 10% sản lượng điện của Mỹ. Nếu đà này tiếp tục, nhu cầu còn có thể tăng mạnh vào cuối thập kỷ.
Một nhóm nghiên cứu vừa giới thiệu hướng đi mới mang tên AI neuro-symbolic, kết hợp giữa mạng nơ-ron và suy luận theo quy tắc. Cách làm này không chỉ giúp hệ thống xử lý bài toán gọn hơn mà còn giảm rất mạnh lượng thử-sai trong lúc học.
Điểm đáng chú ý là mô hình thử nghiệm này được áp dụng cho nhóm hệ thống visual-language-action trong robot, tức loại AI vừa nhìn, vừa hiểu lệnh, vừa thực hiện hành động ngoài đời thật. Thay vì chỉ dựa vào xác suất học từ dữ liệu lớn, hệ thống mới còn biết dùng các khái niệm như hình dạng, thứ tự hay độ cân bằng để ra quyết định.
Kết quả thử nghiệm khá ấn tượng. Ở bài toán Tower of Hanoi, hệ thống neuro-symbolic đạt tỷ lệ thành công 95%, trong khi cách làm thông thường chỉ đạt 34%. Với phiên bản khó hơn mà nó chưa gặp trước đó, mô hình lai vẫn đạt 78%, còn mô hình cũ trượt toàn bộ.
Phần đáng tiền nhất nằm ở điện năng. Nhóm nghiên cứu cho biết lúc huấn luyện, hệ thống mới chỉ dùng khoảng 1% năng lượng so với mô hình VLA truyền thống. Khi vận hành, mức tiêu thụ cũng chỉ còn khoảng 5%. Nói cách khác, có những tác vụ có thể giảm điện tới cỡ 100 lần mà kết quả vẫn tốt hơn.
Nếu hướng này tiếp tục chứng minh được hiệu quả ngoài phòng thí nghiệm, đây có thể là tín hiệu rất đáng chú ý cho cuộc đua AI vài năm tới: không chỉ mạnh hơn, mà còn phải chạy khôn hơn và đỡ tốn điện hơn.
MeoMain
