AGI là gì? Giải mã siêu trí tuệ khiến nhân loại kinh sợ

“Chúng tôi sẽ thay đổi thế giới” là câu cửa miệng mà bạn có thể nghe thấy khi đứng tại Thung lũng Silicon.  

Mọi tổ chức, doanh nghiệp starup mới bắt đầu đều có những lý tưởng vượt ra khỏi phạm vi an toàn. Họ muốn thay đổi thế giới bằng hệ thống mang tên Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (Artificial General Intelligence - AGI).  

Vậy AGI là gì, công nghệ này có thể làm gì, những tiến bộ có thể đẩy nhanh sự phát triển AGI?  

Tất cả sẽ được làm rõ trong nội dung dưới đây.

1. AGI là gì?

AGI là thế hệ nâng cấp từ trí tuệ nhân tạo AI có khả năng hoàn thành hầu hết mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người hoặc động vật có thể làm và thậm chí có khả năng làm điều đó tốt hơn. Thường được gọi là trí tuệ nhân tạo tổng hợp hoặc trí tuệ nhân tạo toàn năng, được dịch từ cụm Artificial General Intelligence.  

AGI có thể suy nghĩ, hiểu và hành động giống như con người trong bất kỳ tình huống nào và có khả năng thực hiện một loạt các nhiệm vụ mà không cần được lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Đây cũng là điểm khác biệt với các hệ thống AI chuyên biệt như ChatGPT. 

Rất khó đạt được AGI trong tương lai gần?

Đến thời điểm hiện tại, các nhà nghiên cứu khoa học về AI vẫn chưa thể đạt đến mức AGI. Họ cần phải tìm ra cách để máy móc có ý thức, lập trình đầy đủ các khả năng nhận thức để đưa việc tiếp nhận thông tin lên một cấp độ tiếp theo.  

Lý thuyết để phát triển AGI là đào tạo máy móc để có thể hiểu và làm việc như con người. Đây quả thực là một thách thức lớn dành cho các nhà nghiên cứu do việc chưa hiểu được các nguyên lý xử lý thông tin của não bộ.  

Fujitsu-built K đã chế tạo một trong những siêu máy tính nhanh nhất thế giới. Đó là một trong những nỗ lực đáng chú ý nhất trong việc đạt được AI mạnh. Với hệ thống mất 40 phút để mô phỏng một giây hoạt động thần kinh, rất khó để xác định chính xác liệu AI có mạnh hay không. Vì vậy, điều này khiến chúng ta hiểu rằng rất khó đạt được AGI trong tương lai gần. 

2. Những khả năng của siêu trí tuệ AGI 

AGI mới dừng ở tầm ý tưởng và giả thuyết khoa học. Nhưng nếu thành hiện thực, AGI sẽ không chỉ ngang tầm con người, mà còn vượt trội nhờ khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ với tốc độ không tưởng. 

Một hệ thống AGI phải có những khả năng và hiểu biết sau: 

 - Tư duy trừu tượng. 

 - Kiến thức nền tảng. 

 - Nguyên nhân và kết quả. 

 - Chuyển giao học tập. 

Cụ thể về khả năng vượt bậc của AGI: 

• Sáng tạo & lập trình lại: AGI có thể đọc, hiểu và cải tiến chính đoạn mã do con người viết. 
• Nhận thức hình ảnh: Không chỉ nhìn thấy màu sắc hay chiều sâu, AGI còn “hiểu” hình ảnh như con người cảm nhận không gian 3D. 
• Vận động tinh vi: Hành động tưởng chừng đơn giản như lấy chìa khóa trong túi – AGI có thể mô phỏng và thực hiện. 
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): Nhận diện sắc thái, ngữ cảnh và hàm ý trong lời nói như một người bản xứ. 
• Điều hướng thông minh: AGI không chỉ định vị như GPS – mà còn dự đoán hướng di chuyển và tối ưu hành trình như một chuyên gia.  

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 xử lý nhiều loại thuật toán học tập khác nhau, hiểu hệ thống ký hiệu, sử dụng nhiều loại kiến thức khác nhau.  

Đọc đến đây bạn có thể hiểu được AGI là gì và những khả năng AGI có được. Vậy trí tuệ nhân tạo tổng hợp so với AI có gì khác biệt? Cùng theo dõi nội dung tiếp theo dưới đây!

3. AGI khác biệt gì so với AI? 

Khả năng của trí tuệ nhân tạo hiện nay được gọi là AI hẹp khi so sánh với trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Tuy nhiên AGI là lý thuyết, trong khi AI đang được sử dụng thực tế ngày nay.  

Cùng tìm hiểu sự khác biệt giữa AGI và AI qua bảng dưới đây: 

4. AI cần gì để trở thành AGI

8 khả năng mà AI cần nắm vững trước khi đạt được AGI.  

Visual Perception (Nhận thức thị giác) 

Còn rất xa để các hệ thống AI đạt được khả năng cảm nhận giống con người. Các hệ thống được huấn luyện bằng deep learning, vẫn còn có sự không nhất quán về màu sắc. 

Một số xe tự lái đã bị đánh lừa bởi những mảnh băng keo đen hoặc nhãn dán nhỏ dán lên biển báo dừng màu đỏ, dẫn đến việc đưa ra quyết định sai và đôi khi còn gây nguy hiểm. 

Audio Perception (Nhận thức âm thanh)  

Con người sử dụng âm thanh để xác định các đặc điểm không gian của môi trường một cách dễ dàng, gần như không cần nỗ lực. 

Chúng ta có thể nghe thấy tiếng ồn xung quanh và xác định vị trí của người đang nói. Ví dụ như họ đang ở phía sau hay bên phải chúng ta. 

Ngược lại, các hệ thống AI có khả năng hạn chế hơn trong việc thu nhận và xử lý âm thanh, do bị giới hạn bởi phần cứng và phần mềm. 

Fine motor skills (Kỹ năng vận động) 

Các robot sử dụng trí tuệ nhân tạo hiện vẫn chưa đạt được mức độ kỹ năng vận động tinh vi đến mức khiến chúng ta đủ tin tưởng để giao việc tết tóc hoặc thực hiện phẫu thuật độc lập cho người thân. Tuy nhiên, chúng đang tiến gần hơn. 

Năm 2019, một cánh tay robot của OpenAI đã giải được khối Rubik trong chưa đầy bốn phút. 

Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) 

Để đạt đến mức độ nhận thức như con người, trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI sẽ cần tiếp nhận và hiểu đầy đủ các nguồn thông tin của con người như sách, bài viết, video, v.v. 

AGI cũng cần phải hoạt động dựa trên nền tảng kiến thức phổ thông và tư duy logic giống như con người. Khi con người giao tiếp, một lượng lớn thông tin thường được ngầm hiểu và không nói ra. AGI sẽ cần lấp đầy những khoảng trống đó. 

Các công cụ AI thế hệ gần đây đã thể hiện sự cải tiến trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng vẫn còn thiếu sự hiểu biết thực sự và khả năng nắm bắt ngữ cảnh. 

Problem solving (Giải quyết vấn đề) 

Một hệ thống AGI cần có khả năng chẩn đoán và giải quyết vấn đề, ví dụ như nhận biết một bóng đèn đã cháy và thay thế nó. 

Để làm được điều này một cách hiệu quả, hệ thống AGI cần có một mức độ hiểu biết thông thường nhất định hoặc khả năng mô phỏng để xác định các khả năng, tính hợp lý và xác suất. 

AGI cũng cần có khả năng học hỏi từ môi trường và thích nghi với các tình huống mới mà không cần lập trình cụ thể từ con người. 

Navigation (điều hướng) 

Hệ thống GPS, kết hợp với các khả năng như định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM – hiện đang được sử dụng trong xe tự lái và robot hút bụi), đã đạt được nhiều tiến bộ đáng kể. 

Tuy nhiên, vẫn cần thêm nhiều năm nghiên cứu để có thể tạo ra các hệ thống robot có khả năng điều hướng hoàn toàn tự động mà không cần sự can thiệp hay thiết lập trước từ con người. 

Creativity (Sáng tạo) 

Các tác phẩm khoa học viễn tưởng cho rằng trí tuệ nhân tạo không chỉ đạt được trí thông minh ngang bằng con người mà còn vượt qua. Để làm được điều đó, các hệ thống AI sẽ cần phải tự viết lại mã nguồn của mình. 

Việc này đòi hỏi chúng phải hiểu được lượng lớn mã do con người tạo ra để xây dựng và từ đó tìm ra những cách mới để cải thiện mã đó.  

Tương tác xã hội và cảm xúc 

Để robot và các hệ thống AI thực sự thành công, con người cần muốn tương tác với chúng. Robot cần có khả năng hiểu được nét mặt và sự thay đổi trong giọng nói thể hiện cảm xúc bên trong. 

Một số hệ thống AI hiện nay đã có thể làm điều này, nhưng chỉ ở mức độ giới hạn.  

Ví dụ, một số hệ thống tổng đài có thể nhận ra khi con người đang gặp căng thẳng qua cách họ nâng giọng. Tuy nhiên, ngay cả con người đôi khi cũng khó nhận biết đúng cảm xúc, vì vậy AI có khả năng thấu cảm vẫn còn là một viễn cảnh xa vời. 

5. Tiềm năng ứng dụng của AGI hiện nay 

Y tế 

AGI hỗ trợ chẩn đoán nhanh và chính xác, tối ưu hóa điều trị cá nhân hóa, đẩy mạnh nghiên cứu thuốc. Tiêu biểu, thuật toán DLAD do Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul phát triển đã vượt qua 17/18 bác sĩ trong việc phát hiện bất thường từ ảnh X-quang ngực. 

Giáo dục 

AGI có thể trở thành giáo viên ảo – cá nhân hóa nội dung học, trả lời câu hỏi, thiết kế bài tập. Trợ lý ảo như Siri, Alexa ứng dụng deep learning để tương tác qua văn bản, giọng nói và hình ảnh, mở ra xu hướng học tập thông minh. 

 Dịch vụ 

Từ tư vấn bán hàng đến chăm sóc khách hàng, AGI giúp các doanh nghiệp thấu hiểu và phục vụ tốt hơn thông qua chatbot, đề xuất sản phẩm, phân tích hành vi tiêu dùng và dự báo xu hướng thị trường. 

Sản xuất & quản lý tự động 

AGI giúp phát hiện lỗi, tối ưu quy trình và nâng cao năng suất. Việc tích hợp machine learning đang là chìa khóa để doanh nghiệp sản xuất bứt phá – từ nhà máy thông minh đến tự động hóa toàn diện. 

6. Rủi ro và nguy hiểm tiềm ẩn của AGI? 

Dù AGI mở ra những khả năng vượt trội, song hành với đó là loạt rủi ro nghiêm trọng mà giới công nghệ và đạo đức học không thể bỏ qua.  

Dưới đây là những thách thức đáng lưu tâm: 

 - Quyền kiểm soát: AGI có thể học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định độc lập, đôi khi không cần con người can thiệp. Điều gì sẽ xảy ra nếu một hệ thống AGI tự suy luận rằng "giải pháp tốt nhất" là loại bỏ nguyên nhân gốc rễ? 

Ví dụ cực đoan: AGI được giao nhiệm vụ xử lý HIV có thể tự "đề xuất" giải pháp loại trừ những người nhiễm bệnh điều đi ngược với đạo đức và nhân quyền. 

Khủng hoảng việc làm: AGI có thể thực hiện nhiều công việc của con người và đôi khi còn mang lại kết quả tốt hơn. Điều này gây nên nhiều áp lực cho thị trường lao động khi xu hướng con người dần bị thay thế bởi máy móc công nghệ. Rất có khả năng gây ra tình trạng mất việc làm ở quy mô lớn và ảnh hưởng đến kinh tế xã hội. 

Quyết định vi phạm đến đạo đức: AGI có thể đưa ra các quyết định mà không dựa trên các chuẩn mực đạo đức của con người, điều này gây ra những hậu quả nghiêm trọng và bị xã hội lên án khá gay gắt. Ví dụ một máy bay quân sự AGI không người lái điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo tổng hợp tự quyết định cách duy nhất để đảm bảo nhắm trúng mục tiêu là quét sạch toàn bộ khu vực. Quyết định này sẽ mang đến hậu quả nghiêm trọng không dự tính trước được. 

Sự phát triển của AGI cũng tạo nên một mối lo ngại trong lĩnh vực quân sự, khi các quốc gia chạy đua việc nghiên cứu và vũ trang, nguy cơ xung đột quân sự trở nên cao hơn. Chính các lo ngại này đã khiến nhiều nhà nghiên cứu, chuyên gia trong lĩnh vực này cùng lên tiếng kêu gọi các tập đoàn công nghệ kiềm chế việc phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo tổng hợp.  

7. Làm thế nào để kiểm soát trí tuệ nhân tạo tổng hợp 

"Tôi từng nghĩ phải 20-50 năm tới con người mới đạt được AGI, nhưng giờ mọi thứ thay đổi quá nhanh. Vấn đề của chúng ta là tìm ra cách kiểm soát chúng", theo Geoffrey Hinton - giáo sư đoạt giải Turing.

Kiểm soát AGI không đơn giản chỉ là việc áp dụng những biện pháp kiểm soát như kiểm soát con người dựa vào nhận thức, cảm xúc của con người, điều này không đủ để có thể kiểm soát được AGI. Các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào những yếu tố dưới đây để có thể làm hạn chế những rủi ro của AGI: 

Kiểm tra và giám sát: Thiết lập các hệ thống kiểm tra và giám sát liên tục để có thể kiểm soát phạm vi đưa ra quyết định của AGI. Điều này giúp con người có thể phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và có những giải pháp phù hợp. Đồng thời hạn chế việc AGI đưa ra các quyết định dựa trên những đánh giá chủ quan.  

Phát triển những tiêu chuẩn và quy định: Thiết lập các tiêu chuẩn quốc tế và quy định để đảm bảo an toàn, đạo đức và trách nhiệm trong nghiên cứu và triển khai AGI. Tích hợp các nguyên tắc đạo đức và trách nhiệm xã hội vào quá trình thiết kế và phát triển của AGI, để đảm bảo rằng phục vụ lợi ích của con người và tôn trọng quyền cơ bản. 

Đề xuất các chính sách kinh tế, xã hội phù hợp: Cần có những quyết định sử dụng nhân sự hợp lý, tạo điều kiện để nhân viên nói riêng và mọi người có thể tham gia vào quá trình phát triển AGI. Xây dựng các chính sách và chương trình để ứng phó với những thách thức kinh tế và xã hội, như mất việc làm do tự động hóa, đảm bảo rằng xã hội có thể thích nghi với những thay đổi do AGI mang lại. 

8. Các CEO có thể bắt đầu AGI như thế nào? 

Dù AGI có thể cần thêm hàng thập kỷ để trở thành hiện thực, nhưng AI đang phát triển từng ngày và doanh nghiệp thông minh là doanh nghiệp biết chuẩn bị ngay từ bây giờ. 

Dưới đây là những gợi ý chiến lược để không bị bỏ lại phía sau:  

- Cập nhật, kết nối và theo dõi: Đừng đứng ngoài cuộc! 

Theo dõi sát tiến trình AI và AGI, đặc biệt là những gì có liên quan đến lĩnh vực của bạn. 

Kết nối startup, chuyên gia và xây dựng khung đánh giá tác động AI đối với doanh nghiệp. 

 - Đầu tư vào AI ngay bây giờ 

Chi phí của việc không làm gì là quá lớn. Các doanh nghiệp tiên phong đang dành ngân sách, nhân lực và công nghệ để khai thác AI như một lợi thế cạnh tranh. 

 - Con người vẫn là trung tâm 

Tập trung phát triển giao diện người – máy và các mô hình "human-in-the-loop". Đào tạo toàn diện, từ nhân viên tuyến đầu đến đội ngũ điều hành để AI trở thành công cụ tăng trưởng, không phải mối đe dọa. 

 - Đừng bỏ qua đạo đức và bảo mật 

Thiết lập nguyên tắc về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu, và xử lý thiên lệch thuật toán. 

Chuẩn bị sẵn khung đạo đức AI cho nội bộ và khách hàng. 

 - Tái thiết mô hình tổ chức 

AI không phù hợp với mô hình tổ chức cứng nhắc. Hãy tạo ra những dòng công việc linh hoạt – nơi con người có thể tham gia vào các nhóm sáng kiến, không bó buộc bởi phòng ban truyền thống. 

"Chúng tôi tin rằng việc tạo ra một AGI có ích cho nhân loại sẽ là dự án phát triển công nghệ quan trọng nhất trong lịch sử loài người, với tiềm năng thay đổi cả hướng đi của nhân loại” Greg Brockman, giám đốc công nghệ của OpenAI cho hay. 

Có thể thấy rằng trí tuệ nhân tạo tổng hợp sẽ là một mục tiêu mà các nhà nghiên cứu sẽ chinh phục trong tương lai.  

Hy vọng với những thông tin được chia sẻ sẽ giúp bạn trả lời được câu hỏi AGI là gì cũng như những rủi ro khi ứng dụng và giải pháp kiểm soát. Đừng quên theo dõi VR360 để cùng khám phá series công nghệ trong số tiếp theo! 

Bài viết liên:

Top 10 Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Hàng Đầu Hiện Nay
AI tạo sinh - Bước tiến mới của công nghệ thế giới

LIÊN HỆ HỢP TÁC CÙNG VR360 
VR360 – ĐỔI MỚI ĐỂ KHÁC BIỆT 
- Fb: https://www.facebook.com/vr360vnvirtualtour/
- Hotline:  0935 690 369  
- Email: infor@vr360.com.vn 
- Địa chỉ:

• 123 Phạm Huy Thông, Sơn Trà, Đà Nẵng
• Toà nhà Citilight, số 45 Võ Thị Sáu, Đakao, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
• 3B Đặng Thái Thân, Phan Chu Trinh, Hoàn Kiếm, Hà Nội