Có một giả thuyết thú vị mà tôi đã suy nghĩ gần đây. Liệu việc cung cấp cho các mô hình dữ liệu hành vi ở rìa hỗn loạn có thực sự làm tăng trí thông minh của chúng không? Bạn biết đấy, thay vì gây ra sự sụp đổ mô hình đáng sợ mà chúng ta thấy khi đào tạo trên các đầu ra mô hình bình thường.

Cách tiếp cận tiêu chuẩn—nơi mà các mô hình học từ chính loại của chúng—có xu hướng tạo ra vòng phản hồi này làm thu hẹp khả năng của chúng theo thời gian. Nhưng các trạng thái biên hỗn loạn? Chúng có thể giới thiệu đủ sự không thể đoán trước để giữ cho quá trình học tập luôn mới mẻ. Có thể đó là bí quyết để duy trì sự đa dạng của mô hình và ngăn chặn sự suy thoái tái diễn.

Đáng để khám phá xem liệu hỗn loạn có kiểm soát có vượt trội hơn sự lặp lại vô hồn trong quy trình đào tạo.