Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) được phân loại dựa trên khả năng bắt chước các đặc điểm của con người, gồm 3 loại:
- Artificial narrow intelligence (ANI) hay trí tuệ nhân tạo hẹp với phạm vi khả năng hẹp.
- Artificial general intelligence (AGI) hay trí tuệ nhân tạo chung, ngang hàng với khả năng của con người.
- Artificial superintelligence (ASI) hay siêu trí tuệ nhân tạo, có nhiều khả năng hơn con người.
Artificial General Intelligence, trí tuệ nhân tạo chung AGI, có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà con người có thể làm được. Tuy nhiên, các hệ thống AGI có thể thực hiện nhiệm vụ với hiệu quả cao hơn con người chỉ đối với một chức năng được giao cụ thể, trí tuệ nhân tạo tổng hợp không có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà không được giao cho chúng. Ngược lại, con người thực hiện nhiệm vụ với mức độ thành thạo thấp hơn nhưng có thể thực hiện nhiều chức năng hơn bất kỳ ứng dụng AI hiện có nào hiện nay.
Nói một cách đơn giản, AGI là một loại trí tuệ nhân tạo mà chúng ta thấy trong các bộ phim, giống như các robot từ Westworld hoặc Star trek: The Next Generation. Artificial general intelligence là một cỗ máy có trí thông minh chung giống như con người, để giải quyết mọi vấn đề.
Artificial General Intelligence / Deep AI / Strong AI
Trí tuệ nhân tạo chung còn được gọi là AI mạnh hoặc AI sâu. Đây là khái niệm về máy móc có trí thông minh chung bắt chước trí thông minh của con người, với khả năng suy nghĩ, hiểu, học hỏi và áp dụng trí thông minh để giải quyết mọi vấn đề như các con người làm.
Strong AI sử dụng lý thuyết về khuôn khổ trí tuệ AI không phải để sao chép hay mô phỏng, mà là đào tạo máy móc hiểu con người để phân biệt nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ. Nhưng, tất cả đều không dễ dàng!
Chẳng hạn như, Fujitsu-built K đã chế tạo một trong những siêu máy tính nhanh nhất, hệ thống mất 40 phút để mô phỏng một giây hoạt động thần kinh. Vì vậy, điều này khiến chúng ta hiểu rằng rất khó đạt được Strong AI trong tương lai gần.
Artificial General Intelligence có thể làm gì?
AGI trong khoa học máy tính là một hệ thống thông minh với kiến thức toàn diện hoặc đầy đủ cùng khả năng tính toán nhận thức. Tính đến thời điểm hiện tại, không có hệ thống AGI nào thực sự tồn tại; chúng vẫn là nằm trong khoa học viễn tưởng. Hiệu suất của các hệ thống này hiện vẫn chưa thể vượt qua hiệu suất của con người. Tuy nhiên, khả năng trí tuệ rộng lớn của AGI sẽ vượt quá khả năng của con người vì chúng có thể truy cập và xử lý các tập dữ liệu khổng lồ với tốc độ đáng kinh ngạc.
AGI thực sự phải có khả năng thực hiện các nhiệm vụ và khả năng ở cấp độ con người mà không máy tính hiện tại nào có thể đạt được.
Các yêu cầu của Artificial General Intelligence
Một số đặc điểm mà hệ thống AGI nên có như:
- Ý thức chung
- Kiến thức cơ sở
- Học chuyển tiếp
- Trừu tượng
- Nhân quả
Ví dụ thực tế về khả năng của Artificial General Intelligence
- Nhận thức cảm tính: AGI sẽ vượt trội trong việc nhận dạng màu sắc, đây là một loại nhận thức chủ quan. Nó cũng có thể nhận biết chiều sâu và ba chiều trong hình ảnh tĩnh.
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): Hiểu ngôn ngữ của con người phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh. Các hệ thống AGI sẽ sở hữu một mức độ trực giác cho phép NLU .
- Dẫn đường: Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) hiện tại có thể xác định vị trí địa lý. Sau khi được phát triển đầy đủ, AGI sẽ có thể chiếu chuyển động qua các không gian vật lý tốt hơn các hệ thống hiện có.
Các nhà nghiên cứu AI cũng dự đoán rằng các hệ thống AGI sẽ sở hữu các khả năng cấp cao hơn, chẳng hạn như có thể thực hiện những việc sau:
- Xử lý các loại thuật toán học và học ;
- Tạo cấu trúc cố định cho mọi nhiệm vụ;
- Hiểu các hệ thống ký hiệu;
- Sử dụng các loại kiến thức khác nhau;
- Hiểu các hệ thống niềm tin;
- Tham gia vào siêu nhận thức và sử dụng kiến thức siêu nhận thức.
AGI so với AI: Sự khác biệt là gì?
Về mặt lý thuyết, AGI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà con người có thể thực hiện và thể hiện nhiều loại trí thông minh trong các lĩnh vực khác nhau. Hiệu suất của nó phải bằng hoặc tốt hơn con người trong việc giải quyết các vấn đề trong hầu hết các lĩnh vực trí tuệ.
Ngược lại, AI yếu lại vượt trội trong việc hoàn thành các nhiệm vụ hoặc loại vấn đề cụ thể. Nhiều hệ thống AI hiện có sử dụng kết hợp học máy, học sâu, học tăng cường và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự cải thiện và giải quyết các vấn đề cụ thể. Tuy nhiên, những công nghệ này không tiệm cận khả năng tích lũy của bộ não con người.
AGI chưa tồn tại, trong khi AI được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Ví dụ về AI bao gồm:
- Chatbot dịch vụ khách hàng ;
- Trợ lý ảo như Siri và Alexa;
- Các công cụ đề xuất như Google, Netflix và Spotify sử dụng
- Nền tảng tiếp thị được sử dụng để thu thập thông tin kinh doanh và cảm nhận của khách hàng
- Ứng dụng nhận dạng khuôn mặt .
AI có thể đạt được AGI không?
Như chúng ta đã thấy trong cuộc thảo luận trước đó, hệ thống AI hiện không thể đạt được AGI, vì con người chưa có kiến thức đầy đủ về bộ não của mình, do đó, rất khó để mô hình hóa và tái tạo nó.
Tuy nhiên, về mặt lý thuyết, việc sao chép bộ não con người bằng thuật toán là có thể, theo đề xuất của luận án Church-Turing, với thời gian và bộ nhớ vô hạn, bất kỳ loại vấn đề nào cũng có thể được giải quyết bằng thuật toán. Các công ty AGI đang nỗ lực hết sức để khái quát hóa khả năng của các thuật toán AI và nâng cấp các hệ thống AI.
Các chuyên gia lạc quan tin rằng AGI và ASI là có thể, nhưng thật khó để dự đoán chúng ta còn bao xa nữa mới nhận ra các cấp độ AI này.
Các chuyên gia thấy trước tương lai của AGI như thế nào?
Theo chuyên gia AI Stuart Russell:
“Vẫn còn những bước đột phá phải xảy ra trước khi chúng ta đạt đến giai đoạn AGI. Một ví dụ là khả năng hiểu nội dung của ngôn ngữ để chúng ta có thể dịch giữa các ngôn ngữ bằng máy móc… Khi con người dịch máy, họ hiểu nội dung và sau đó diễn đạt lại nó. Và hiện tại, máy móc chưa thực sự giỏi trong việc hiểu ý nghĩa của ngôn ngữ. Nếu đạt được mục tiêu đó, chúng ta sẽ có những hệ thống có thể đọc và hiểu mọi thứ mà loài người từng viết ra, và đây là điều mà con người không thể làm được.”
Cố nhà vật lý Stephen Hawking nói rằng:
“Nếu bản thân AI bắt đầu thiết kế AI tốt hơn các lập trình viên con người, thì kết quả có thể là những cỗ máy có trí thông minh vượt xa trí thông minh của chúng ta nhiều hơn trí thông minh của chúng ta vượt xa trí thông minh của loài ốc sên.”
Giám đốc điều hành của SpaceX, Elon Musk, đã cảnh báo rằng:
“AGI là mối đe dọa hiện hữu lớn nhất của nhân loại. Những nỗ lực để thực hiện nó giống như “triệu hồi quỷ dữ”.
Theo Diego Klabjan, giáo sư tại Đại học Northwestern:
“Hiện tại, máy tính có thể xử lý hơn 10.000 từ, tương ứng với một vài triệu tế bào thần kinh. Nhưng bộ não con người có hàng tỷ tế bào thần kinh được kết nối theo một cách rất phức tạp, và công nghệ tiên tiến nhất hiện nay chỉ là những kết nối đơn giản. Vì vậy, đi từ vài triệu tế bào thần kinh lên hàng tỷ tế bào thần kinh với các công nghệ phần cứng và phần mềm hiện tại – tôi không thấy điều đó xảy ra.”
Khi nào Artificial General Intelligence sẽ được phát minh?
Câu trả lời trong là khoảng từ 11 năm đến không bao giờ.
Một phần lý do rất khó xác định là do thiếu con đường rõ ràng để dẫn đến AGI. Ngày nay, các hệ thống máy học củng cố các dịch vụ trực tuyến, cho phép máy tính nhận dạng ngôn ngữ, hiểu lời nói, nhận diện khuôn mặt cũng như mô tả ảnh và video. Những bước đột phá gần đây và những thành công nổi bật như sự thống trị của AlphaGo đối với trò chơi cờ vây khét tiếng phức tạp, có thể tạo ấn tượng rằng xã hội đang trên đà phát triển AGI nhanh chóng.
Tuy nhiên, các hệ thống ngày nay nói chung có thể hoàn thành xuất sắc một nhiệm vụ chỉ trong một nốt nhạc nếu đã được đào tạo chuyên sâu. Nhưng chúng lại vô dụng với bất kỳ nhiệm vụ nào khác. Bản chất của chúng rất khác với bản chất của AGI là có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào.
Ví dụ: Một người có thể đọc các ký tự tiếng Trung có thể sẽ hiểu lời nói tiếng Trung, biết điều gì đó về văn hóa Trung Quốc và thậm chí đưa ra những lời giới thiệu tốt tại các nhà hàng Trung Quốc. Ngược lại, sẽ cần nhiều hệ thống AI khác nhau cho mỗi nhiệm vụ này.
Artificial General Intelligence có thể có đạo đức không?
Có thể, nhưng hiện không có phương hướng thực sự tốt để đạt được điều này.
Một cỗ máy không thể được dạy thế nào là công bằng trừ khi các kỹ sư thiết kế hệ thống AI có quan niệm chính xác về sự công bằng là gì. Nhưng làm thế nào dạy một cỗ máy dạy về vượt qua sự phân biệt chủng tộc hay xu hướng giới tính…
Giải pháp được đề xuất là xác định rõ ràng hành vi đạo đức, đào tạo một hệ thống máy học về những gì cấu thành hành vi đạo đức, dựa trên nhiều ví dụ khác nhau của con người. Tuy nhiên, những cách tiếp cận như vậy có khả năng dẫn đến hiểu sai và những hậu quả không lường trước được.
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo sẽ mất vài thập kỷ để đạt đến giai đoạn Artificial General Intelligence và giai đoạn siêu trí tuệ. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi đã bắt đầu và hầu hết các doanh nghiệp đang kết hợp trí tuệ nhân tạo để bán hàng, dự báo tốt hơn và cũng mang lại cơ hội tăng trưởng mới. Không còn nghi ngờ gì nữa, tương lai Trí tuệ nhân tạo là một điều vô cùng thú vị và đáng mong chờ.
