Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), cách thức hoạt động và ví dụ

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một dạng lý thuyết của AI có thể giải quyết bất kỳ nhiệm vụ giả định nào bằng cách sử dụng khả năng nhận thức tổng quát của con người

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) là một nhánh của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) lý thuyết nhằm phát triển AI với chức năng nhận thức ở cấp độ con người, bao gồm cả khả năng tự học. Tuy nhiên, không phải tất cả các nhà nghiên cứu AI đều tin rằng thậm chí có thể phát triển hệ thống AGI và lĩnh vực này được phân chia dựa trên những yếu tố cấu thành và có thể đo lường chính xác “trí thông minh”.

Các thuật ngữ khác cho AGI bao gồm AI mạnh hoặc AI chung. Các dạng AI lý thuyết này trái ngược với AI yếu hoặc AI hẹp, chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc chuyên biệt trong một tập hợp tham số được xác định trước. AGI sẽ có thể tự động giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trên các lĩnh vực kiến thức khác nhau.

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) hoạt động như thế nào

Vì AGI vẫn là một khái niệm mang tính lý thuyết nên có nhiều ý kiến khác nhau về cách thức cuối cùng nó có thể được hiện thực hóa. Theo các nhà nghiên cứu AI Ben Goertzel và Cassio Pennachin, “‘trí thông minh tổng quát’ không có nghĩa giống hệt nhau đối với tất cả các nhà nghiên cứu.” Tuy nhiên, “nói một cách lỏng lẻo”, AGI đề cập đến “các hệ thống AI có mức độ tự hiểu và tự chủ hợp lý, đồng thời có khả năng giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong nhiều bối cảnh khác nhau và học cách giải quyết”. những vấn đề mới mà họ chưa biết vào thời điểm họ được tạo ra.”

Do tính chất mơ hồ và đang phát triển của cả nghiên cứu AI và khái niệm AGI, nên có nhiều cách tiếp cận lý thuyết khác nhau về cách tạo ra nó. Một số trong số này bao gồm các kỹ thuật như mạng lưới thần kinh và học sâu, trong khi các phương pháp khác đề xuất tạo ra các mô phỏng quy mô lớn của bộ não con người bằng cách sử dụng khoa học thần kinh tính toán.

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) so với Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) hiện bao gồm rất nhiều công nghệ và con đường nghiên cứu liên quan đến nhận thức của máy móc và máy tính, thì trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hay AI có mức độ thông minh ngang bằng với con người, vẫn là một khái niệm lý thuyết và mục tiêu nghiên cứu.

Nhà nghiên cứu AI Peter Voss định nghĩa trí thông minh tổng quát là có “khả năng học hỏi bất cứ điều gì (về nguyên tắc)”. Theo tiêu chí của ông, khả năng học tập của AGI cần phải “tự chủ, hướng tới mục tiêu và có khả năng thích ứng cao”. AGI thường được khái niệm hóa là AI có khả năng phù hợp với năng lực nhận thức của con người và được phân loại dưới nhãn AI mạnh. (Siêu trí tuệ nhân tạo [ASI] cũng thuộc danh mục AI mạnh; tuy nhiên, nó đề cập đến khái niệm AI vượt qua chức năng của bộ não con người.)

Để so sánh, hầu hết AI hiện có tại thời điểm này sẽ được phân loại là AI yếu hoặc AI hẹp vì nó được phát triển để tập trung vào các nhiệm vụ và ứng dụng cụ thể. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là các hệ thống AI này vẫn có thể cực kỳ mạnh mẽ và phức tạp, với các ứng dụng từ hệ thống xe tự hành đến trợ lý ảo kích hoạt bằng giọng nói; họ chỉ dựa vào một số mức độ lập trình của con người để đào tạo và độ chính xác.

Ví dụ về Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

Bởi vì AGI vẫn là một khái niệm và lĩnh vực đang phát triển nên vẫn còn tranh cãi liệu có tồn tại bất kỳ ví dụ hiện tại nào về AGI hay không. Các nhà nghiên cứu từ Microsoft, song song với OpenAI, tuyên bố rằng GPT-4 “có thể được xem một cách hợp lý như một phiên bản đầu tiên (chưa hoàn thiện) của hệ thống trí tuệ nhân tạo chung (AGI). Điều này là do khả năng “làm chủ ngôn ngữ” và khả năng “giải quyết các nhiệm vụ mới và khó bao gồm toán học, mã hóa, tầm nhìn, y học, luật, tâm lý học, v.v. mà không cần bất kỳ sự nhắc nhở đặc biệt nào” với các khả năng “rất gần với hiệu suất ở cấp độ con người.”

Tuy nhiên, Sam Altman, Giám đốc điều hành của ChatGPT, nói rằng ChatGPT thậm chí còn không gần với mô hình AGI.

Trong tương lai, các ví dụ về ứng dụng AGI có thể bao gồm các chatbot tiên tiến và phương tiện tự động, cả hai lĩnh vực đều yêu cầu khả năng suy luận cao và ra quyết định tự động.

Các loại nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

Các nhà khoa học máy tính và nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển các khung lý thuyết và nghiên cứu vấn đề chưa được giải quyết của AGI. Goertzel đã xác định một số phương pháp tiếp cận cấp cao xuất hiện trong lĩnh vực nghiên cứu AGI và phân loại chúng như sau:

• Symbolic: Cách tiếp cận mang tính biểu tượng đối với AGI có niềm tin rằng tư duy biểu tượng là “mấu chốt của trí thông minh nói chung của con người” và “chính xác là điều cho phép chúng ta khái quát hóa một cách rộng rãi nhất”.
• Emergentist: Cách tiếp cận theo chủ nghĩa mới nổi đối với AGI tập trung vào ý tưởng rằng bộ não con người về cơ bản là một tập hợp các yếu tố đơn giản (tế bào thần kinh) tự tổ chức một cách phức tạp để phản ứng với trải nghiệm của cơ thể. Đổi lại, có thể dẫn đến một loại trí thông minh tương tự có thể xuất hiện từ việc tái tạo một cấu trúc tương tự.
• Hybrid: Như tên cho thấy, cách tiếp cận kết hợp với AGI coi bộ não là một hệ thống kết hợp trong đó nhiều bộ phận và nguyên tắc khác nhau phối hợp với nhau để tạo ra thứ gì đó trong đó tổng thể lớn hơn tổng các bộ phận của nó. Về bản chất, nghiên cứu AGI lai rất khác nhau về cách tiếp cận.
• Universalist: Cách tiếp cận theo chủ nghĩa phổ quát đối với AGI tập trung vào “bản chất toán học của trí thông minh tổng quát” và ý tưởng rằng một khi AGI được giải quyết trong lĩnh vực lý thuyết thì các nguyên tắc được sử dụng để giải nó có thể được thu nhỏ lại và sử dụng để tạo ra nó trong thực tế.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

Năm mà chúng ta có thể đạt được AGI (hoặc liệu chúng ta có thể tạo ra nó hay không) là một chủ đề gây nhiều tranh luận. Một số nhà khoa học máy tính và doanh nhân nổi tiếng tin rằng AGI sẽ được tạo ra trong vòng vài thập kỷ tới:

Louis Rosenberg, Giám đốc điều hành và nhà khoa học trưởng của Unanimous AI, dự đoán vào năm 2020 rằng AGI sẽ đạt được vào năm 2030.

Ray Kurzweil, giám đốc kỹ thuật của Google và là người tiên phong về công nghệ nhận dạng mẫu, tin rằng AI sẽ đạt đến “cấp độ trí thông minh của con người” vào năm 2029 và vượt qua trí thông minh của con người vào năm 2045.

Jürgen Schmidhuber, đồng sáng lập và nhà khoa học trưởng tại NNAISENSE và giám đốc phòng thí nghiệm AI Thụy Sĩ IDSIA, ước tính AGI vào khoảng năm 2050.

Tuy nhiên, tương lai của AGI vẫn là một câu hỏi mở và việc theo đuổi nghiên cứu đang diễn ra, thậm chí một số học giả còn cho rằng AGI không thể và sẽ không bao giờ thành hiện thực. Nhà nghiên cứu AI Goertzel đã giải thích rằng rất khó để đo lường một cách khách quan tiến trình hướng tới AGI, vì “có nhiều con đường khác nhau dẫn đến AGI, liên quan đến việc tích hợp các loại hệ thống con khác nhau” và không có “lý thuyết có hệ thống và kỹ lưỡng về AGI”. Đúng hơn, đó là “sự chắp vá của các khái niệm, khuôn khổ và giả thuyết chồng chéo” “thường có tác dụng hiệp đồng và đôi khi mâu thuẫn lẫn nhau”.

Trong một cuộc phỏng vấn về chủ đề tương lai của AGI, Sara Hooker của phòng thí nghiệm nghiên cứu Cohere về AI cho biết: “Đây thực sự là một câu hỏi mang tính triết học. Vì vậy, ở một khía cạnh nào đó, thật khó để tham gia vào lĩnh vực này, bởi vì chúng tôi là một lĩnh vực khoa học.”

Một ví dụ về trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) là gì?

Các nhà nghiên cứu từ Microsoft và OpenAI khẳng định rằng GPT-4 có thể là một ví dụ ban đầu nhưng chưa hoàn thiện về AGI. Vì AGI vẫn chưa được phát triển đầy đủ nên các ví dụ trong tương lai về ứng dụng của nó có thể bao gồm các tình huống đòi hỏi chức năng nhận thức ở mức độ cao, chẳng hạn như hệ thống xe tự hành và chatbot tiên tiến.

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) còn xa đến mức nào?

Bởi vì trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) vẫn chỉ là một khái niệm mang tính lý thuyết nên các ước tính về thời điểm nó có thể được hiện thực hóa sẽ khác nhau. Một số nhà nghiên cứu AI tin rằng điều đó là không thể, trong khi những người khác khẳng định rằng chỉ còn vài thập kỷ nữa AGI sẽ trở thành hiện thực.

Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) là gì?

AI bao gồm một loạt các công nghệ hiện tại và con đường nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính, hầu hết được coi là AI yếu hoặc AI hẹp. Ngược lại, các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AGI đang nỗ lực phát triển AI mạnh mẽ, có thể sánh ngang với trí thông minh của con người.

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) có thông minh hơn con người không?

Hầu hết các nhà nghiên cứu đều định nghĩa AGI có mức độ thông minh ngang bằng với khả năng của bộ não con người, trong khi siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) là thuật ngữ gán cho AI có thể vượt qua trí thông minh của con người.

AGI sẽ được phát triển hoàn thiện vào năm nào?

Các nhà nghiên cứu có những ý kiến khác nhau về thời điểm họ tin rằng AGI có thể đạt được, một số dự đoán việc tạo ra nó sẽ sớm nhất là vào năm 2030 đến năm 2050, và một số tin rằng điều đó hoàn toàn không thể thực hiện được.

Ragnar Fjelland, thông qua Thiên nhiên. “Tại sao trí tuệ nhân tạo nói chung sẽ không được hiện thực hóa.” Truyền thông Khoa học Xã hội và Nhân văn, Tập. 7, số 10, 2020.

Điểm mấu chốt

Các khái niệm về AI và AGI từ lâu đã thu hút trí tưởng tượng của con người và việc khám phá các ý tưởng này có rất nhiều trong các câu chuyện và khoa học viễn tưởng. Gần đây, các học giả đã lập luận rằng ngay cả thần thoại có niên đại từ thời Hy Lạp cổ đại cũng có thể được coi là phản ánh niềm đam mê của chúng ta với cuộc sống và trí tuệ nhân tạo.

Hiện tại có nhiều cách tiếp cận khác nhau nhằm tạo ra AI có thể tự suy nghĩ, học hỏi và áp dụng trí thông minh của mình bên ngoài giới hạn của một loạt nhiệm vụ được chỉ định trước đó. Do tính chất lý thuyết và nhiều mặt của nghiên cứu này, rất khó để nói liệu AGI có thể đạt được hay không và khi nào. Tuy nhiên, nếu nó trở thành hiện thực, có một điều chắc chắn: Nó sẽ có những tác động cơ bản và trên diện rộng đối với các công nghệ, hệ thống và ngành công nghiệp của chúng ta.