Trí tuệ nhân tạo (AI) hay trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) bạn đều đã biết? Vậy còn trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial general intelligence – AGI) thì sao?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hiện vẫn còn trên lý thuyết – đây là một dạng AI giả định, cho phép máy móc có khả năng học hỏi và suy nghĩ giống như con người. Cuối cùng, theo cách lý tưởng, nó sẽ xóa nhòa ranh giới giữa con người và máy móc. Lập trình AGI đòi hỏi máy móc phải phát triển khả năng ý thức và tự nhận thức về bản thân. Khả năng này vốn đã bắt đầu xuất hiện trong các sản phẩm như xe tự lái, với năng lực thích ứng với đường sá và tránh các vật cản trên đường.
Tuy nhiên, việc máy móc có thể mô phỏng đầy đủ khả năng của con người thực sự còn rất xa, và chắc chắn sẽ có những cân nhắc về mặt đạo đức liên quan. Nhưng AGI thực sự là một khái niệm hấp dẫn mà lĩnh vực AI đang hướng tới. Vì vậy, hãy cùng xem AGI là gì và một số ví dụ trong thực tế cuộc sống.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là giả thuyết về một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được. Trong một số trường hợp, nó có thể vượt qua khả năng của con người theo những cách có lợi cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.
AGI hoạt động bằng cách kết hợp logic vào các quá trình học máy và AI, thay vì chỉ áp dụng một thuật toán, để quá trình học hỏi và phát triển của nó phản ánh quá trình học hỏi của con người.
AGI vs. AI: Sự khác biệt nằm ở đâu?
AGI là một phân loại nhỏ của AI, và AGI có thể được coi là phiên bản nâng cấp của AI.
Trí tuệ Nhân tạo (AI) thường được huấn luyện trên dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc một loạt các nhiệm vụ giới hạn trong một ngữ cảnh duy nhất. Nhiều mô hình AI dựa vào các thuật toán hoặc quy tắc được lập trình sẵn để hướng dẫn hành động của chúng và học cách hoạt động trong một môi trường nhất định.
Mặt khác, Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) có khả năng lí giải và thích nghi với các môi trường mới và các loại dữ liệu khác nhau. Vì vậy, thay vì phụ thuộc vào các quy tắc được xác định trước để hoạt động, AGI áp dụng phương pháp giải quyết vấn đề và học hỏi – tương tự như con người. Do tính linh hoạt của nó, AGI có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ hơn trong các ngành và lĩnh vực khác nhau.
AGI có thể làm những gì?
AGI về cơ bản là AI có khả năng tính toán nhận thức và năng lực tiếp thu kiến thức toàn diện về nhiều lĩnh vực giống như bộ não con người. Hiện tại AGI vẫn chưa tồn tại, nó chỉ đang trong giai đoạn nghiên cứu và thử nghiệm. Nếu vượt qua khả năng của con người, AGI có thể xử lý các tập dữ liệu với tốc độ vượt xa khả năng hiện tại của AI. Một số khả năng của AGI có thể bao gồm:
- Khả năng tư duy trừu tượng
- Thu thập và sử dụng kiến thức nền tảng từ nhiều lĩnh vực
- Ý thức về lẽ thường, quy tắc cách đối nhân xử thế
- Khả năng hiểu thấu đáo về nguyên nhân và kết quả (quan hệ nhân quả)
Trên thực tế, điều này còn có thể bao gồm các khả năng mà con người có, trong khi AI không có, chẳng hạn như nhận thức cảm giác (sensory perception). AGI có thể nhận biết màu sắc và độ sâu. Cùng với đó là các kỹ năng vận động tinh – giống như cách con người cho tay vào túi lấy ví hoặc nấu ăn mà không bị bỏng tay. AGI cũng có thể phát triển khả năng sáng tạo: Thay vì tạo ra một bức tranh thời Phục hưng về một con mèo, nó có thể nghĩ ra ý tưởng vẽ nhiều con mèo mặc trang phục của các dân tộc ở Trung Quốc để thể hiện sự đa dạng.
Hơn cả một bộ óc sáng tạo, ý tưởng này đòi hỏi sự hiểu biết về các nền văn hóa, biểu tượng và hệ thống tín ngưỡng khác nhau. Hệ thống AGI sẽ cần xử lý các sắc thái tinh tế của từng dân tộc và tạo ra một cấu trúc mới cho nhiệm vụ này bằng cách sử dụng nhiều thuật toán cùng một lúc.
Một số ví dụ về năng lực AGI
Mặc dù các hệ thống AGI chưa thực sự được đưa vào ứng dụng, nhưng một số mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đã đạt được hoặc vượt qua khả năng của con người. Nghiên cứu và thử nghiệm đang được tiến hành để phát triển AI thành AGI. Dưới đây là một số ví dụ về tính năng AGI vốn đã có mặt trong các hệ thống AI ngày nay:
- Xe tự lái: Xe tự lái được AI điều khiển để nhận biết các phương tiện, người, biển báo và các vật cản khi tham gia giao thông. Xe tự lái có thể biết được khi có xe khác ở gần và phản ứng kịp thời nếu xe đó di chuyển quá gần.
- Mô hình ngôn ngữ GPT: Các hệ thống AI như ChatGPT có thể sáng tạo ra văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên, mô phỏng cách con người giao tiếp. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện không thể mô phỏng cảm xúc của con người theo cách mà AGI có thể làm được về mặt lý thuyết.
- Hệ thống chuyên gia (Expert systems): Hệ thống chuyên gia được điều khiển bởi AI để mô phỏng khả năng phán đoán của con người. Một ví dụ phổ biến là hệ thống chuyên gia chăm sóc sức khỏe kê đơn các loại thuốc cụ thể sau khi đọc hồ sơ bệnh nhân.
- Watson của IBM (và các siêu máy tính khác): Các siêu máy tính như Watson có thể tính toán nhanh hơn máy tính thông thường. Với sự hỗ trợ của AI, chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ như mô hình hóa sự hình thành của vũ trụ.
Nếu AGI tồn tại, những ví dụ này sẽ có thể vượt qua trí tuệ của con người. Hiện tại, xe tự lái vẫn yêu cầu sự có mặt của con người để đưa ra quyết định khi khả năng AI của xe không thể giải quyết vấn đề trong những tình huống phức tạp.
Tương lai của AGI
Trong tương lai, AGI có thể làm được tất cả những tác vụ kể trên và hơn thế nữa. Trong khi một số nhà nghiên cứu đặt câu hỏi về tính khả thi hoặc thậm chí là đạo đức của AGI, thì rất có khả năng các chuyên gia sẽ tiếp tục nghiên cứu để phát triển AGI. Trí tuệ Nhân tạo hoạt động vượt xa khả năng của con người là một điểm của siêu trí tuệ nhân tạo, đôi khi được gọi là “đặc dị” (singularity).
Bất kể AI tiếp tục phát triển như thế nào, thì rõ ràng AGI đang đến gần và công nghệ sẽ tiến bộ để từng bước đạt được nhận thức này.