ChatGPT ngoài không gian: AI có thể thay đổi các sứ mệnh không gian sâu như thế nào

Khi chúng ta hướng tới việc khám phá các hành tinh và thiên hà xa xôi, vai trò của dữ liệu và công nghệ trong các sứ mệnh không gian trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Một công nghệ mới nổi hứa hẹn giải quyết một số thách thức cấp bách nhất của du hành vũ trụ là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, một AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến.

Tại đây, chúng tôi sẽ phân tích tiềm năng mang tính chuyển đổi của các công cụ như ChatGPT trong việc tăng cường giao tiếp theo thời gian thực, cải thiện chất lượng dữ liệu, và thậm chí giảm thiểu gánh nặng tâm lý của các sứ mệnh đường dài. Chúng tôi cũng sẽ đi sâu vào những rào cản kỹ thuật và đạo đức cần vượt qua để biến du hành không gian được hỗ trợ bởi AI thành hiện thực.

Lợi ích của ChatGPT đối với du hành vũ trụ là gì?

Sử dụng AI để hỗ trợ khám phá vũ trụ có thể nghe như một cốt truyện trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, nhưng thực tế đó có lẽ không xa. Có một số lợi ích tiềm năng khi sử dụng các công cụ như ChatGPT cho du hành vũ trụ.

Vượt qua độ trễ liên lạc

Một trong những thách thức vận hành lớn trong du hành vũ trụ là việc liên lạc giữa các nhóm điều hành dưới mặt đất và các phi hành gia đang bay trong không gian.

Lịch sử cho thấy việc liên lạc này được thực hiện bằng sóng vô tuyến, cũng như mọi dải của quang phổ điện từ, truyền với tốc độ ánh sáng (670.000.000 dặm/giờ).

Do giới hạn hữu hạn về tốc độ của ánh sáng, cần có thời gian để thông tin liên lạc truyền từ người gửi đến người nhận qua chân không vũ trụ. Với Trạm Vũ trụ Quốc tế (ISS) hoặc Mặt Trăng, “độ trễ” này nhỏ, dưới ba giây, nhưng với các liên lạc xa hơn, độ trễ tạo ra thách thức vận hành.

Nếu/khi con người đặt chân lên Sao Hỏa, sẽ mất từ 5–20 phút để nhóm dưới mặt đất nhận được tin vui, và với các hành tinh xa hơn, độ trễ sẽ được tính bằng giờ.

Phi hành gia thường xuyên gặp phải các thách thức kỹ thuật và vận hành cần sự hỗ trợ từ trung tâm điều khiển sứ mệnh, từ thực hiện bảo trì và khắc phục sự cố thiết bị đến thống nhất mục tiêu trong những hoàn cảnh thay đổi.

Với Sao Hỏa và xa hơn nữa, việc liên lạc với mặt đất sẽ bất khả thi trong nhiều tình huống, vì vậy các phi hành gia sẽ cần hỗ trợ vận hành trực tiếp từ vị trí xa của họ.

AI sẽ mở ra cánh cửa cho một “trợ lý vận hành” từ xa, có kiến thức về hệ thống, thiết bị và mục tiêu sứ mệnh, và có thể được lưu trữ trên các hệ thống máy tính của tàu vũ trụ. Những hệ thống như vậy sẽ cho phép con người tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc lời nói. Điều này giúp bỏ qua nhu cầu liên lạc với trung tâm điều khiển dưới mặt đất hoặc tốn thời gian tìm kiếm và tiêu hóa thông tin từ sổ tay thiết bị.

Khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu

Dữ liệu thiên văn, đặc biệt là các truyền dẫn và hình ảnh nhận được, có thể nhiễu đáng kể do nhiều hiện tượng thiên văn. Giống như Adobe và các công ty công nghệ khác đã phát triển giao diện ngôn ngữ tự nhiên để chỉnh sửa hình ảnh và âm thanh, hoàn toàn có khả năng áp dụng AI để làm sạch dữ liệu thiên văn nhiễu này.

Chống lại sự cô đơn

Với các sứ mệnh tới Sao Hỏa và những hành trình dài ngày khác, tác động tâm lý lên con người là một trong những mối lo lớn nhất. Một nhóm nhỏ người gần như tách biệt với phần còn lại của nhân loại và ở trong một môi trường hoàn toàn xa lạ sẽ đối mặt ra sao?

Các mô hình tương tự ChatGPT có thể được tạo ra để giải quyết riêng vấn đề này, gần như đóng vai trò như nhà trị liệu và bạn đồng hành từ xa.

Những vấn đề có thể gặp khi dùng AI-chat trong không gian là gì?

Tất nhiên, sử dụng một công cụ tương tự ChatGPT trong không gian còn lâu mới là giải pháp đơn giản. Có một số vấn đề tiềm tàng khi triển khai công cụ như vậy.

Ngôn ngữ tự nhiên có thể mơ hồ và nhiều sắc thái

Ngôn ngữ tự nhiên không phải là phương tiện giao tiếp cụ thể nhất mà con người phát minh ra, đó là lý do các khái niệm kỹ thuật thường được diễn đạt bằng ngôn ngữ chính xác của công thức toán học hoặc con số thô.

Ngược lại, du hành vũ trụ phải cực kỳ chính xác để đảm bảo hoạt động diễn ra suôn sẻ.

Các mô hình chat AI thiết kế cho bay vũ trụ sẽ cần nhấn mạnh mạnh mẽ vào việc trả về đầu ra rất chính xác từ đầu vào của con người vốn có thể thiếu chính xác. Bạn có thể tìm hiểu thêm về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong một hướng dẫn riêng.

Băng thông dữ liệu khiến việc cập nhật chậm hoặc bất khả thi

AI là công nghệ phát triển nhanh, với các đột phá lớn cách nhau theo tuần hoặc tháng chứ không phải năm. Ngoài ra, các mô hình AI và hệ thống tích hợp cùng chúng cần được bảo trì và cập nhật.

Thực tế này không phải vấn đề trên Trái Đất, nơi các mô hình nằm trên đám mây, kết nối bằng internet tốc độ cao, nhưng trong không gian, truyền dữ liệu có thể chậm hoặc chất lượng kém do hạn chế băng thông, giới hạn đo từ xa (không chắc chắn về vị trí chính xác của vật thể), hoặc các hiện tượng thiên văn khác, như bùng nổ tia gamma (GRB), gió Mặt Trời, hoặc nhiễu động khí hậu hành tinh.

Thiếu hiểu biết cảm xúc và đạo đức

AI và các mô hình ngôn ngữ tự nhiên như ChatGPT hiện còn kém trong việc nhận biết và xử lý cảm xúc, và thiếu khung khổ để đưa ra quyết định cân nhắc không chỉ mục tiêu nhiệm vụ mà còn cả đạo đức và hệ quả của quyết định. Điều này có thể gây vấn đề nếu một phi hành gia dựa vào AI cho mức độ hỗ trợ tương tự con người.

NASA có thể ngăn ảo giác và các vấn đề khác với AI cho phi hành gia như thế nào?

Có một số cách mà các cơ quan vũ trụ có thể giải quyết những thách thức hiện tại với trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là hiện tượng ảo giác. Khi chúng tôi nói đến ảo giác, chúng tôi ám chỉ những sai sót do LLM tạo ra, có thể có vẻ hợp lý nhưng thực chất lại sai, vô nghĩa hoặc bịa đặt.

Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) trong môi trường mô phỏng

Không có mô hình AI nào hoàn hảo ngay từ đầu. Ngay cả ChatGPT cũng dựa vào RLHF, một quy trình sử dụng con người để đánh giá chất lượng phản hồi từ mô hình và phản hồi lại để tinh chỉnh mô hình nhằm tạo ra phản hồi phù hợp hơn với kỳ vọng của người dùng cuối.

Đối với AI trong du hành vũ trụ, điều này gần như chắc chắn sẽ đến từ các kịch bản mô phỏng, nơi con người sử dụng AI để trả lời câu hỏi hoặc giải quyết vấn đề và đánh giá chất lượng, mức độ liên quan của phản hồi.

Tuân thủ thực hành tốt nhất khi xây dựng hệ thống AI

Hệ thống AI không bao giờ nên được thiết kế theo cách mà đầu vào của người dùng được gửi đến mô hình và phản hồi của mô hình đơn giản được trả lại cho người dùng cuối.

Điều gì xảy ra nếu câu hỏi của người dùng nằm ngoài khả năng của mô hình (một nguyên nhân thường gặp của ảo giác)? Điều gì nếu phản hồi của mô hình quá dài, quá ngắn hoặc không chính xác?

Các hệ thống AI xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), như ChatGPT, nên được xây dựng theo dạng nhiều lớp, trong đó cả đầu vào của người dùng và đầu ra của mô hình đi qua nhiều lớp kiểm tra và kiểm duyệt để bảo đảm hệ thống tổng thể đáp ứng các ngưỡng cần thiết về độ chính xác và mức độ liên quan.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về xây dựng ứng dụng LLM với Langchain trong một hướng dẫn riêng.

Kết luận

Khi chúng ta tiến sâu hơn vào vũ trụ, những thách thức chúng ta đối mặt tăng theo cấp số nhân, nhưng các giải pháp công nghệ trong tầm tay chúng ta cũng vậy.

ChatGPT và các mô hình AI tương tự mang đến một cái nhìn đầy hứa hẹn về tương lai, nơi giao tiếp theo thời gian thực, phân tích dữ liệu, và thậm chí hỗ trợ cảm xúc có thể được cung cấp bất chấp khoảng cách mênh mông ngăn cách Trái Đất với biên cương cuối cùng.

Dù còn những rào cản cần vượt qua, bao gồm sắc thái của ngôn ngữ tự nhiên và các cân nhắc đạo đức, lợi ích tiềm năng vẫn quá lớn để bỏ qua. Khi khoa học dữ liệu và AI tiếp tục phát triển, các ứng dụng của chúng trong khám phá vũ trụ chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của chúng ta.

Nếu bạn hứng thú với những khả năng của ChatGPT và muốn tìm hiểu sâu hơn về năng lực của nó, chúng tôi rất khuyến nghị khóa học Giới thiệu về ChatGPT. Đây là điểm khởi đầu tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn hiểu cơ chế và ứng dụng của mô hình AI đột phá này.