AGI là gì? Giải mã siêu trí tuệ nhân tạo AGI

AGI là gì? AGI (Artificial General Intelligence) – trí tuệ nhân tạo tổng quát là dạng AI có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức trên nhiều lĩnh vực khác nhau giống con người. Khác với AI thông thường, AGI có thể tổng quát hoá và giải quyết vấn đề mới mà không cần được huấn luyện chuyên sâu cho từng nhiệm vụ. Hãy cùng tìm hiểu thêm về AGI trong bài viết sau.

1. AGI là gì?

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI) là một khái niệm lý thuyết mô tả một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự vận hành một cách độc lập và thực hiện nhiều nhiệm vụ cơ bản như con người.

Sam Altman – CEO OpenAI – từng nói AGI sẽ giống “một nhân viên làm việc từ xa, đảm nhận bất kỳ nhiệm vụ nào trên máy tính”. Dù chưa được hướng dẫn, AGI vẫn có thể tự học, tự tìm hiểu và hoàn thành công việc, thậm chí nhanh và chính xác hơn con người.

Ví dụ điển hình:

• Giáo dục: AGI có thể phân tích nhu cầu học tập của từng học sinh và điều chỉnh nội dung bài giảng sao cho hấp dẫn, tương tự một giáo viên giỏi.
• Giao thông: AGI trên xe tự lái có thể cân nhắc nhiều yếu tố cùng lúc và đưa ra quyết định nhanh chóng, vượt trội con người về tốc độ tính toán và khả năng tập trung.

2. Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

So sánh sự khác biệt giữa AI và AGI sẽ giúp chúng ta nhìn thấy được viễn cảnh AGI có thể tạo ra trong tương lai.

3. Các công nghệ thúc đẩy nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng hợp

AGI vẫn là một mục tiêu xa vời đối với các nhà nghiên cứu. Họ vẫn đang nỗ lực xây dựng hệ thống AGI và có thêm động lực nhờ những bước phát triển mới đạt được.

3.1. Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một phân ngành của AI, tập trung đào tạo mạng nơ-ron nhiều lớp ẩn để trích xuất và hiểu mối quan hệ phức tạp từ dữ liệu thô. Công nghệ này giúp xây dựng hệ thống có khả năng hiểu văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và các loại thông tin khác.

3.2. AI tạo sinh (Generative AI)

AI tạo sinh là một nhánh của học sâu, cho phép hệ thống tạo ra nội dung độc đáo, thực tế từ kiến thức đã học. Mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu lớn, nhờ đó có thể trả lời truy vấn tự nhiên bằng văn bản, âm thanh hoặc hình ảnh.

3.3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của AI giúp máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên như con người. Hệ thống sử dụng ngôn ngữ học tính toán và máy học để biến dữ liệu thành mã thông báo và nắm bắt quan hệ ngữ cảnh giữa chúng.

3.4. Thị giác máy tính (Computer Vision)

Thị giác máy tính cho phép hệ thống nhìn, phân tích và hiểu thông tin từ hình ảnh hoặc video, giúp máy nhận biết không gian như con người. Ví dụ: xe tự lái dùng camera thu hình ảnh, phân tích chướng ngại vật và chọn hướng an toàn. Với sự hỗ trợ của học sâu, thị giác máy tính còn tự động hóa nhiều tác vụ như nhận dạng đối tượng trên quy mô lớn, phân loại hình ảnh, giám sát hay xử lý dữ liệu trực quan phức tạp.

3.5. Khoa học robot

Khoa học robot tập trung thiết kế, chế tạo hệ thống cơ khí tự động thực hiện thao tác vật lý. Trong nghiên cứu AGI, robot đóng vai trò “cơ thể”, giúp AI thể hiện năng lực hữu hình. Nhờ đó, AGI không chỉ xử lý dữ liệu mà còn tương tác với thế giới thực qua cảm giác và hành động vật lý – yếu tố quan trọng để tiệm cận trí thông minh con người.

4. Những thách thức trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI

Trong quá trình phát triển AGI, các nhà khoa học máy tính phải đối mặt với nhiều thách thức lớn, tiêu biểu như sau:

4.1. Tạo kết nối

Các mô hình AI hiện nay thường chỉ hoạt động tốt trong một lĩnh vực cụ thể và chưa thể kết nối kiến thức giữa nhiều lĩnh vực. Trong khi đó, con người linh hoạt hơn, có thể đưa lý thuyết giáo dục vào trò chơi để tạo trải nghiệm học tập hấp dẫn, hoặc ứng dụng lý thuyết vào đời sống. Các mô hình học sâu hiện tại lại đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và được huấn luyện đặc thù để xử lý tình huống mới một cách đáng tin cậy.

4.2. Trí tuệ cảm xúc

Một đặc tính quan trọng của con người là sự sáng tạo, gắn liền với tư duy cảm xúc. Trong khi các mô hình học sâu gợi mở tiềm năng của AGI, chúng chưa thể tái hiện trọn vẹn yếu tố này. Con người phản ứng với một cuộc trò chuyện không chỉ bằng lý trí mà còn dựa trên cảm xúc, bối cảnh và trực giác. Ngược lại, các mô hình NLP hiện nay chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện và những mẫu ngôn ngữ sẵn có, khó đạt tới mức sáng tạo đích thực.

4.3. Nhận thức giác quan

AGI đòi hỏi hệ thống AI có khả năng cảm nhận và tương tác với thế giới vật lý như con người, bao gồm nhận biết hình dạng, màu sắc, âm thanh, mùi vị, thậm chí xúc giác. Hiện công nghệ thị giác máy tính và robot vẫn còn khoảng cách xa mới đạt mức tinh vi này.

5. Tương lai của AGI

Triển vọng AGI vẫn còn gây tranh cãi, với nhiều quan điểm trái chiều:

• Sự hoài nghi từ giới chuyên gia: Nhiều nhà nghiên cứu AI vẫn hoài nghi về khả năng hiện thực hóa AGI, thậm chí cho rằng việc phát triển AGI có thể mang lại nhiều rủi ro hơn là lợi ích. Stephen Hawking cảnh báo AGI có thể đe dọa sự tồn tại của loài người do khả năng tự cải tiến vượt ngoài kiểm soát.
• Quan điểm lạc quan: Dù còn nhiều sự hoài nghi, một số chuyên gia như Ray Kurzweil dự đoán máy tính sẽ đạt trí thông minh ngang con người vào năm 2029, sau đó sớm mở ra kỷ nguyên “điểm kỳ dị” (singularity) – giai đoạn mà siêu trí tuệ vượt ngoài khả năng kiểm soát của con người.
• Bước tiến gần hơn trong thực tế: Bước ngoặt 2022 với sự xuất hiện của AI tạo sinh như ChatGPT đã mang lại trải nghiệm chưa từng có: AI có thể trả lời hầu như mọi câu hỏi, sáng tác thơ, code, tạo dữ liệu và hình ảnh. Công nghệ như DALL·E còn tái định hình lĩnh vực thị giác, từ nghệ thuật, y tế đến mô hình 3D.

Tuy nhiên, những công cụ này vẫn bộc lộ hạn chế: dễ tạo ra sai lệch, thiếu cập nhật và chưa thể vận hành hoàn toàn tự chủ, do đó con người vẫn phải giám sát.

Dù còn nhiều tranh cãi, AGI vẫn là đích đến mà giới nghiên cứu hướng tới. Nó mở ra tiềm năng đột phá nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro lớn nếu vượt ngoài khả năng kiểm soát của con người. Thách thức đặt ra là làm sao phát triển AGI theo hướng an toàn, minh bạch và phục vụ lợi ích chung của nhân loại.

AGI (Artificial General Intelligence – Trí tuệ nhân tạo tổng quát) không chỉ thực hiện các tác vụ chuyên biệt mà còn có khả năng tư duy, học hỏi và thích ứng đa nhiệm như con người. Dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, AGI hứa hẹn mở ra bước nhảy vọt cho khoa học công nghệ, giúp giải quyết những thách thức phức tạp ở quy mô toàn cầu và tạo ra giá trị vượt bậc cho doanh nghiệp lẫn xã hội.