AGI là gì? Giải mã siêu trí tuệ nhân tạo

Bizfly Cloud

1591

29-03-2024

Một trong những khái niệm quan trọng trong lĩnh vực AI chính là AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). AGI là một mục tiêu nghiên cứu đầy tham vọng nhằm tạo ra các hệ thống AI có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ nhận thức giống như con người, từ giải quyết vấn đề đến lập luận và hiểu ngôn ngữ. Vậy AGI là gì thì hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu ngay qua bài viết dưới đây.

Khái niệm trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một lĩnh vực nghiên cứu lý thuyết nhằm tạo ra các hệ thống phần mềm có khả năng trí tuệ ngang bằng con người. Mục tiêu chính của AGI là phát triển các hệ thống có thể tự học và giải quyết các nhiệm vụ mà không cần được đào tạo hoặc lập trình cụ thể. AGI có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong các hoàn cảnh và bối cảnh không được dạy cho nó tại thời điểm được tạo. AGI với khả năng của con người vẫn là một khái niệm lý thuyết và mục tiêu nghiên cứu.

Sự khác biệt giữa AI và AGI

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) hiện tại thường được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong phạm vi giới hạn. Ví dụ, các mô hình AI được thiết kế để nhận dạng hình ảnh có thể không có khả năng xây dựng trang web. Ngược lại, AGI hướng đến việc tạo ra các hệ thống AI có khả năng thích ứng, hiểu biết về bản thân và tự học các kỹ năng mới.

AGI có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong các bối cảnh và hoàn cảnh khác nhau, ngay cả khi chúng không được đào tạo trước về các nhiệm vụ cụ thể đó. Điều này tương tự như khả năng của con người trong việc giải quyết các vấn đề mới bằng cách dựa vào kiến thức và kinh nghiệm trước đó.

Mục tiêu nghiên cứu dài hạn

AGI vẫn là một khái niệm lý thuyết và là mục tiêu nghiên cứu dài hạn. Các nhà nghiên cứu AI đang nỗ lực phát triển các thuật toán và kiến trúc mới để đạt được cấp độ trí tuệ tổng quát này.

Phân biệt AI mạnh và AI yếu

AI mạnh, hay AGI, được coi là trí tuệ nhân tạo đầy đủ có khả năng thực hiện các nhiệm vụ với mức độ hiểu biết của con người. Trong khi đó, AI yếu, còn được gọi là AI hẹp, là các hệ thống AI bị giới hạn trong các nhiệm vụ cụ thể và không thể tự học hoặc thích ứng với các tình huống mới.

Các công nghệ tiên tiến thúc đẩy nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

AGI vẫn là một khái niệm xa vời đối với các nhà nghiên cứu. Họ đang nỗ lực xây dựng các hệ thống AGI và được thúc đẩy bởi những tiến bộ mới đạt được. Các công nghệ tiên tiến sau đây đang đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển AGI:

Học sâu

Học sâu là một nhánh của AI chuyên đào tạo các mạng nơ-ron sâu để trích xuất và hiểu các mối quan hệ phức tạp từ dữ liệu thô. Các chuyên gia AI sử dụng học sâu để tạo ra các hệ thống có khả năng hiểu văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và các loại thông tin khác.

AI tạo sinh

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một nhánh của học sâu, trong đó các hệ thống AI có thể tạo ra nội dung độc đáo và thực tế dựa trên kiến thức đã học. Các mô hình AI tạo sinh được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng trả lời các truy vấn của con người bằng văn bản, âm thanh hoặc hình ảnh theo cách tự nhiên giống như con người. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của AI 21 Labs, Anthropic, Cohere và Meta là những thuật toán AI tạo sinh mà các tổ chức có thể sử dụng để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Các nhóm phần mềm có thể sử dụng Amazon Bedrock để triển khai nhanh chóng các mô hình này trên đám mây mà không cần máy chủ.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

NLP là một nhánh của AI cho phép các hệ thống máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các hệ thống NLP sử dụng ngôn ngữ học tính toán và công nghệ máy học để chuyển đổi dữ liệu ngôn ngữ thành các biểu diễn đơn giản hơn (được gọi là mã thông báo) và hiểu các mối quan hệ ngữ cảnh của chúng. Ví dụ, Amazon Lex là một công cụ NLP giúp các tổ chức xây dựng các chatbot đàm thoại.

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính là một công nghệ cho phép các hệ thống trích xuất, phân tích và hiểu thông tin không gian từ dữ liệu trực quan. Các xe tự lái sử dụng các mô hình thị giác máy tính để phân tích nguồn cấp dữ liệu video thời gian thực từ camera và di chuyển an toàn tránh xa chướng ngại vật. Học sâu đã giúp các hệ thống thị giác máy tính tự động hóa các quy trình nhận dạng đối tượng quy mô lớn, phân loại, giám sát và các tác vụ xử lý hình ảnh khác. Ví dụ, các kỹ sư có thể sử dụng Amazon Rekognition để tự động hóa quá trình phân tích hình ảnh cho các ứng dụng thị giác máy tính khác nhau.

Khoa học robot

Khoa học robot là một nhánh của kỹ thuật, trong đó các tổ chức có thể xây dựng các hệ thống cơ khí tự động thực hiện các thao tác vật lý. Trong AGI, các hệ thống robot đóng vai trò thể hiện trí tuệ nhân tạo ở cấp độ vật lý. Đây là một thành phần thiết yếu để thể hiện các khả năng nhận thức giác quan và thao tác vật lý mà các hệ thống AGI yêu cầu. Ví dụ, cánh tay robot tích hợp AGI có thể cảm nhận, cầm nắm và gọt vỏ cam giống như con người. Trong quá trình nghiên cứu AGI, các nhóm kỹ sư có thể sử dụng AWS RoboMaker để mô phỏng các hệ thống robot ảo trước khi lắp ráp.

Thách thức trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một mục tiêu đầy tham vọng trong lĩnh vực khoa học máy tính, nhằm tạo ra hệ thống máy tính có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ nhận thức giống như con người. Tuy nhiên, quá trình phát triển AGI phải đối mặt với một số thách thức đáng kể:

Khả năng kết nối

Các mô hình AI hiện tại thường bị giới hạn trong các miền cụ thể và không thể chuyển đổi kiến thức giữa các miền. Ví dụ, một mô hình học máy được huấn luyện để chơi cờ vua sẽ không thể áp dụng kiến thức đó vào một trò chơi khác như cờ tướng. Trong khi đó, con người có khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn và áp dụng nó vào các tình huống mới.

Trí tuệ cảm xúc

Các mô hình học sâu đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc xử lý ngôn ngữ và hình ảnh, nhưng chúng vẫn chưa thể thể hiện sự sáng tạo và trí tuệ cảm xúc như con người. Sáng tạo đòi hỏi khả năng suy nghĩ trừu tượng, tưởng tượng và đồng cảm, những đặc điểm mà các mạng nơ-ron hiện tại vẫn chưa thể sao chép được.

Nhận thức giác quan

AGI đòi hỏi các hệ thống AI có khả năng tương tác vật lý với môi trường xung quanh. Ngoài khả năng di chuyển và thao tác, các hệ thống này phải có khả năng nhận thức thế giới thông qua các giác quan như thị giác, thính giác và xúc giác. Các công nghệ máy tính hiện tại vẫn chưa thể đạt được mức độ nhận thức giác quan tinh vi như con người.

Việc giải quyết những thách thức này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà khoa học máy tính, triết học gia và các chuyên gia khác. Bằng cách tiếp tục nghiên cứu và phát triển, chúng ta có thể tiến gần hơn đến mục tiêu tạo ra các hệ thống AI thông minh và có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ như con người.

Kết Luận

AGI hứa hẹn mang lại những lợi ích to lớn cho xã hội. Nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, giải quyết các vấn đề toàn cầu và nâng cao chất lượng cuộc sống của chúng ta. Tuy nhiên, việc phát triển AGI cũng đặt ra những thách thức về mặt xã hội. Chúng ta cần phải cân nhắc cẩn thận những tác động tiềm tàng của AGI và đảm bảo rằng nó được sử dụng cho lợi ích của nhân loại.