Suy luận đa bước

Suy luận đa bước là gì?

Suy luận đa bước là một quá trình trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và đồ thị tri thức, nơi hệ thống AI tạo ra các kết nối logic giữa nhiều mảnh thông tin để đi đến câu trả lời hoặc đưa ra quyết định. Thay vì dựa vào một nguồn hoặc một thông tin trực tiếp, suy luận đa bước yêu cầu AI phải điều hướng qua một chuỗi các điểm dữ liệu liên kết với nhau, hay còn gọi là “bước nhảy”, để tổng hợp ra câu trả lời toàn diện.

Về bản chất, suy luận đa bước phản ánh khả năng của con người trong việc kết hợp các mẩu kiến thức từ nhiều ngữ cảnh khác nhau để giải quyết vấn đề phức tạp hoặc trả lời các câu hỏi khó. Phương pháp này vượt qua việc chỉ truy xuất thông tin đơn giản, buộc hệ thống AI phải hiểu các mối quan hệ, rút ra suy luận và tích hợp các thông tin đa dạng phân tán qua tài liệu, cơ sở dữ liệu hoặc đồ thị tri thức.

Thành phần chính

• Nhiều nguồn thông tin: Quá trình suy luận liên quan đến dữ liệu từ nhiều tài liệu, kho tri thức hoặc hệ thống khác nhau.
• Kết nối logic: Thiết lập mối quan hệ giữa các mảnh thông tin rời rạc.
• Suy luận và tích hợp: Rút ra kết luận bằng cách tổng hợp các điểm dữ liệu liên kết.
• Các bước suy luận tuần tự (bước nhảy): Mỗi bước là một bước trong chuỗi suy luận, tiến gần hơn đến câu trả lời cuối cùng.

Suy luận đa bước được sử dụng như thế nào?

Suy luận đa bước được áp dụng trong nhiều ứng dụng AI để tăng chiều sâu và độ chính xác cho quá trình truy xuất thông tin và ra quyết định.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và trả lời câu hỏi

Trong NLP, suy luận đa bước rất quan trọng với các hệ thống trả lời câu hỏi tiên tiến. Các hệ thống này phải hiểu và xử lý các truy vấn phức tạp mà không thể trả lời chỉ bằng một câu hay một đoạn văn.

Ví dụ:

Câu hỏi:
“Tác giả nào sinh ra tại Pháp, đoạt giải Nobel Văn học năm 1957 và viết ‘Người xa lạ’?”

Để trả lời, AI cần:

1. Xác định các tác giả sinh tại Pháp.
2. Xác định ai trong số họ đoạt giải Nobel Văn học năm 1957.
3. Kiểm tra ai trong số họ đã viết ‘Người xa lạ’.

Bằng cách kết nối các thông tin này ở những điểm dữ liệu khác nhau, AI kết luận đáp án là Albert Camus.

Suy luận trên đồ thị tri thức

Đồ thị tri thức biểu diễn các thực thể (nút) và mối quan hệ (cạnh) dưới dạng có cấu trúc. Suy luận đa bước cho phép AI di chuyển trên các đồ thị này, thực hiện các suy luận tuần tự để khám phá các mối quan hệ mới hoặc truy xuất câu trả lời không được nêu rõ ràng.

Trường hợp sử dụng: Hoàn thiện đồ thị tri thức

Các hệ thống AI có thể dự đoán các liên kết hoặc sự thật còn thiếu trong đồ thị tri thức bằng cách suy luận trên các kết nối đã có. Ví dụ, nếu đồ thị tri thức có:

• Người A là cha mẹ của Người B.
• Người B là cha mẹ của Người C.

AI có thể suy ra rằng Người A là ông/bà của Người C thông qua suy luận đa bước.

Học tăng cường trong môi trường thiếu thông tin

Trong những môi trường thiếu thông tin, như đồ thị tri thức chưa đầy đủ, tác nhân sử dụng suy luận đa bước để xử lý sự không chắc chắn. Thuật toán học tăng cường cho phép tác nhân đưa ra các quyết định tuần tự, nhận thưởng khi thực hiện các hành động đưa nó đến gần mục tiêu hơn.

Ví dụ:

Một tác nhân AI bắt đầu tại một nút khái niệm trong đồ thị tri thức và lần lượt chọn các cạnh (quan hệ) để đến được khái niệm mục tiêu. Tác nhân sẽ được thưởng nếu điều hướng thành công, ngay cả khi đường đi trực tiếp không có do dữ liệu chưa hoàn chỉnh.

Tự động hóa AI và Chatbot

Với chatbot tích hợp AI, suy luận đa bước nâng cao khả năng hội thoại bằng cách cho phép bot cung cấp câu trả lời chi tiết và phù hợp với ngữ cảnh.

Trường hợp sử dụng: Chatbot hỗ trợ khách hàng

Chatbot hỗ trợ người dùng về vấn đề kỹ thuật có thể cần:

1. Xác định loại thiết bị của người dùng từ các tương tác trước.
2. Lấy các lỗi đã biết liên quan đến thiết bị đó từ kho tri thức.
3. Cung cấp các bước khắc phục dựa trên vấn đề cụ thể được báo cáo.

Bằng cách suy luận qua nhiều mảnh thông tin, chatbot đưa ra phản hồi chính xác và hữu ích.

Ví dụ và ứng dụng

Hệ thống trả lời câu hỏi đa bước

Lĩnh vực y tế:

Câu hỏi:
“Thuốc nào có thể kê cho bệnh nhân dị ứng penicillin nhưng cần điều trị nhiễm khuẩn?”

Các bước suy luận:

1. Xác định các loại thuốc điều trị nhiễm khuẩn.
2. Loại trừ các thuốc chứa penicillin hoặc các hợp chất liên quan.
3. Đề xuất các kháng sinh thay thế an toàn cho bệnh nhân dị ứng penicillin.

Hệ thống AI tổng hợp kiến thức y khoa để cung cấp phương án điều trị an toàn.

Suy luận trên đồ thị tri thức với điều chỉnh phần thưởng

Trong học tăng cường, điều chỉnh phần thưởng (reward shaping) thay đổi hàm phần thưởng để hướng dẫn tác nhân học hiệu quả hơn, đặc biệt ở môi trường có phần thưởng thưa thớt hoặc đánh lừa.

Trường hợp sử dụng:

Một tác nhân AI được giao tìm kết nối giữa hai thực thể trong đồ thị tri thức có thể nhận phần thưởng trung gian cho mỗi bước nhảy đúng, khuyến khích khám phá các đường dẫn đa bước kể cả khi đồ thị chưa hoàn thiện.

Suy luận đa bước trong Chatbot

Chatbot trợ lý cá nhân:

Tình huống:
Người dùng hỏi: “Nhắc tôi mua nguyên liệu cho món ăn trong chương trình nấu ăn hôm qua.”

Suy luận của AI:

1. Xác định chương trình nấu ăn mà người dùng xem hôm qua.
2. Lấy công thức món ăn xuất hiện trong chương trình đó.
3. Trích xuất danh sách nguyên liệu.
4. Đặt lời nhắc bao gồm danh sách nguyên liệu.

Chatbot liên kết dữ liệu lịch, nội dung ngoài và sở thích người dùng để hoàn thành yêu cầu.

Ứng phó với đồ thị tri thức chưa hoàn thiện

Tác nhân AI thường vận hành trên đồ thị tri thức thiếu dữ liệu. Suy luận đa bước giúp tác nhân suy ra thông tin còn thiếu bằng cách khám phá các đường gián tiếp.

Ví dụ:

Nếu mối liên hệ trực tiếp giữa hai khái niệm bị thiếu, tác nhân có thể tìm đường đi qua các khái niệm trung gian, từ đó bổ khuyết tri thức còn thiếu.

Công thức học tăng cường

Các bài toán suy luận đa bước có thể được mô hình hóa thành bài toán học tăng cường, nơi một tác nhân thực hiện các hành động trong môi trường để tối đa hóa tổng phần thưởng.

Các thành phần:

• Trạng thái: Vị trí hiện tại trong đồ thị tri thức hoặc ngữ cảnh.
• Hành động: Các bước nhảy khả thi đến nút hoặc mảnh thông tin tiếp theo.
• Phần thưởng: Tín hiệu phản hồi cho các bước suy luận thành công.
• Chính sách: Chiến lược hướng dẫn tác nhân hành động.

Ví dụ:

Một tác nhân nhằm trả lời truy vấn bằng cách tuần tự chọn các quan hệ trong đồ thị tri thức, nhận phần thưởng cho mỗi bước nhảy đúng đưa nó đến gần câu trả lời hơn.

Suy luận đa bước trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Trong NLP, suy luận đa bước nâng cao khả năng đọc hiểu máy bằng cách cho phép mô hình hiểu và xử lý các văn bản đòi hỏi kết nối nhiều mảnh thông tin.

Ứng dụng:

• Bài kiểm tra đọc hiểu: Mô hình trả lời câu hỏi yêu cầu thông tin từ nhiều phần của đoạn văn.
• Tóm tắt: Tạo bản tóm tắt phản ánh nội dung của các văn bản có nhiều chủ đề hoặc lập luận.
• Giải quyết đồng tham chiếu: Xác định khi các biểu thức khác nhau đề cập đến cùng một thực thể qua nhiều câu.

Kết hợp LLM và đồ thị tri thức

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), như GPT-4, có thể tích hợp với đồ thị tri thức để nâng cao khả năng suy luận đa bước.

Lợi ích:

• Hiểu ngữ cảnh nâng cao: LLM xử lý văn bản phi cấu trúc, còn đồ thị tri thức cung cấp dữ liệu cấu trúc.
• Tăng độ chính xác trả lời: Kết hợp cả hai cho phép phản hồi chính xác và giàu ngữ cảnh.
• Khả năng mở rộng: LLM xử lý khối lượng dữ liệu lớn, cần thiết cho các bài toán suy luận đa bước phức tạp.

Trường hợp sử dụng:

Trong nghiên cứu y sinh, hệ thống AI trả lời các truy vấn phức tạp bằng cách tích hợp khả năng hiểu ngôn ngữ của LLM với dữ liệu y khoa có cấu trúc từ đồ thị tri thức.

Ứng dụng trong tự động hóa AI

Hỗ trợ khách hàng bằng AI

Suy luận đa bước cho phép tác nhân AI xử lý các yêu cầu khách hàng phức tạp bằng cách:

• Truy cập lịch sử khách hàng.
• Hiểu chính sách và quy định.
• Đưa ra giải pháp phù hợp, xét đến nhiều yếu tố.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Hệ thống AI phân tích dữ liệu bán hàng, tồn kho và ràng buộc logistics để:

• Dự đoán biến động nhu cầu.
• Nhận diện nguy cơ gián đoạn chuỗi cung ứng.
• Đề xuất điều chỉnh chiến lược mua hàng và phân phối.

Phát hiện gian lận

Bằng cách suy luận trên lịch sử giao dịch, hành vi người dùng và các mối quan hệ trong mạng lưới, hệ thống AI phát hiện các hành vi gian lận mà phân tích đơn lẻ có thể bỏ sót.

Nâng cao hội thoại Chatbot

Suy luận đa bước cho phép chatbot giao tiếp tự nhiên và ý nghĩa hơn.

Khả năng:

• Nhận biết ngữ cảnh: Ghi nhớ các tương tác trước để xây dựng câu trả lời hiện tại.
• Xử lý truy vấn phức tạp: Giải quyết các câu hỏi đa chiều cần tổng hợp thông tin.
• Cá nhân hóa: Tùy chỉnh phản hồi dựa trên sở thích và lịch sử người dùng.

Ví dụ:

Chatbot tư vấn du lịch sẽ cân nhắc các chuyến đi trước, vị trí hiện tại và sự kiện sắp diễn ra của người dùng để gợi ý điểm đến.

Nghiên cứu về suy luận đa bước

1. Cải thiện suy luận LLM với tác nhân kiểm định Cây Suy Nghĩ đa tác nhân (Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent)
   Bài báo này khám phá việc nâng cao khả năng suy luận của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bằng cách sử dụng phương pháp đa tác nhân với vai trò chuyên biệt trong giải quyết vấn đề. Nó giới thiệu Reasoner dựa trên Cây Suy Nghĩ (ToT) kết hợp với tác nhân kiểm định suy nghĩ để đánh giá các đường suy luận. Phương pháp này tăng cường suy luận bằng cách loại bỏ các đường sai, cho phép chiến lược bỏ phiếu mạnh mẽ hơn. Cách tiếp cận này vượt trội hơn các chiến lược ToT tiêu chuẩn trung bình 5,6% trên bộ dữ liệu GSM8K. Đọc thêm
2. Suy luận ràng buộc đồ thị: Suy luận trung thực trên đồ thị tri thức với các mô hình ngôn ngữ lớn
   Nghiên cứu này giải quyết thách thức suy luận trong LLM như hiện tượng ảo giác, bằng cách tích hợp đồ thị tri thức (KG). Nó giới thiệu suy luận ràng buộc đồ thị (GCR), tích hợp cấu trúc KG vào LLM bằng chỉ mục KG-Trie. Phương pháp này ràng buộc quá trình sinh của LLM để đảm bảo suy luận trung thực, loại bỏ ảo giác. GCR đạt kết quả tốt nhất trên các benchmark KGQA và thể hiện khả năng tổng quát hóa zero-shot mạnh mẽ. Đọc thêm
3. Prompt kiểm thử giả thuyết cải thiện suy luận diễn dịch trong mô hình ngôn ngữ lớn
   Bài báo này thảo luận về việc cải thiện suy luận diễn dịch bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật nhắc nhở với LLM. Prompt kiểm thử giả thuyết được giới thiệu, kết hợp các giả định về kết luận, suy luận ngược và kiểm chứng sự thật. Phương pháp này giải quyết các vấn đề như đường suy luận sai và hư cấu, nâng cao độ tin cậy của tác vụ suy luận. Đọc thêm