Tại sao những con robot như Sophia có thể trả lời thông minh đến như vậy?

Các phương pháp lập trình AI hiện tại chủ yếu nằm trong một nhóm được gọi là Machine Learning (tiếng Việt là học máy hoặc máy học). Đây vốn là một lĩnh vực có gốc gác bên toán thống kê, với mục tiêu là rút ra (học ra) các quy luật ẩn chứa trong dữ liệu. Nếu bạn chưa học hoặc ko còn nhớ gì về toán (bậc ĐH) thì có thể hiểu nôm na là lấy trung bình vậy. Trước khi Sophia trả lời, nó đã được nạp vào hàng triệu đoạn hội thoại. Nhưng nó ko lưu lại hết cả triệu mẫu câu đó, chờ ngta hỏi câu nào thì dò khớp trong đống dữ liệu đó để lôi ra, vì như vậy thì rất khuôn mẫu, kiểu lặp đi lặp lại như bạn nói. Thay vì vậy, nó "tính trung bình" các câu lại, hoặc phân thành các thể loại câu (câu hỏi, câu đùa, câu khen ngợi,...), rồi cũng "tính trung bình" từng nhóm. Khi trả lời thì nó tự sinh ra một câu mới gần với cái "trung bình" đó...

Nôm na là vậy. Còn dĩ nhiên bên trong nó ko phải chỉ là một phép trung bình, cộng lại rồi chia, mà là hàng triệu chuỗi tính toán, với các lý thuyết và mô hình thống kê phức tạp (gọi là "mô hình" là vì tất cả các loại dữ liệu, từ hình ảnh, âm thanh, văn bản..., đều được chuyển thành các con số thì mới "tính trung bình" được), mà trong khuôn khổ toán cao cấp bậc ĐH cũng ko xuất hiện. Chỉ có các bạn học chuyên ngành toán thống kê, IT chuyên ngành AI, hoặc các ngành về khoa học dữ liệu (mới rộ lên), thì mới được học.