Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được giải thích và đơn giản hóa

Từ lâu, nó đã là một phần không thể thiếu của khoa học viễn tưởng – một máy tính thông minh biết mọi thứ và có thể giải quyết mọi vấn đề của chúng ta. Trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGI, ám chỉ công nghệ giúp biến giấc mơ đó thành hiện thực.

Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và DeepSeek, có vẻ như hiểu mọi thứ chúng ta nói và trả lời theo những cách đáng kinh ngạc, đã thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn để tạo ra AGI. Tuy nhiên, bản thân trí thông minh không đơn giản như nhiều người nghĩ.

Bài viết này đề cập đến vấn đề trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và xem xét tất cả các yếu tố kết hợp với nhau để hiểu ý nghĩa của chúng đối với con người.

AGI là gì?

Trí tuệ nhân tạo tổng quát là một loại trí tuệ nhân tạo ngang bằng hoặc thậm chí vượt qua trí thông minh của con người. Nói cách khác, một hệ thống máy tính có AGI được kỳ vọng sẽ hoạt động như con người trong mọi lĩnh vực trí thông minh.

Nền tảng của mức độ thông minh như vậy nằm ở khả năng của AGI trong việc học một lần rồi cố gắng sử dụng các kỹ năng đó để hoàn thành nhiệm vụ trong một lĩnh vực khác mà không cần bất kỳ chương trình mới nào. Giống như học chơi bóng bàn rồi sử dụng kiến ​​thức đó để chơi quần vợt.

Một hệ thống thông minh như vậy khác với các LLM hiện tại (Mô hình ngôn ngữ lớn) được đào tạo cho các nhiệm vụ cụ thể và được gọi là trí tuệ nhân tạo hẹp hoặc ANI. Vì vậy, trong khi một mô hình ngôn ngữ lớn có thể xử lý khối lượng lớn văn bản với tốc độ và hiệu quả cao hơn nhiều so với con người, thì nó chỉ giới hạn ở việc xử lý văn bản và khó có thể sử dụng các kỹ năng xử lý văn bản của mình cho một lĩnh vực hoặc nhiệm vụ khác.

Một hệ thống được mong đợi có những đặc điểm nhất định để được coi là trí thông minh tổng quát thực sự nhân tạo. Những đặc điểm này bao gồm:

• Khả năng cảm nhận âm thanh và hình ảnh
• Khả năng học hỏi từ các sự kiện và tình huống
• Khả năng tham gia vào các hoạt động xã hội và tình cảm
• Khả năng biểu diễn kiến ​​thức
• Khả năng suy luận và tìm ra giải pháp trong những tình huống không chắc chắn
• Khả năng lập kế hoạch trước
• Khả năng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người
• Khả năng áp dụng những kỹ năng khác nhau này vào nhiều lĩnh vực
• Khả năng điều hướng vật lý với các kỹ năng vận động tinh
  

AGI so với ANI

Các nhà nghiên cứu phân loại hệ thống AI theo những gì chúng có thể và không thể làm. AGI và ANI là hai trong số các phân loại đó, nghĩa là trí tuệ nhân tạo tổng quát và trí tuệ nhân tạo hẹp.

Hầu hết các hệ thống AI hiện nay đều là ANI vì phạm vi ứng dụng của chúng hẹp. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn đầu tiên được đào tạo về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sau đó được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể như đọc email, lướt web và trả lời câu hỏi như một chatbot.

Một ứng dụng trí tuệ nhân tạo hẹp được đào tạo về âm thanh, ví dụ, không thể sử dụng hiểu biết của mình về dữ liệu âm thanh để hiểu hoặc thao tác dữ liệu video một cách hiệu quả. AGI hướng đến việc thay đổi hạn chế này bằng cách tạo điều kiện cho thuật toán AI sử dụng kiến thức đã đạt được trên nhiều miền khác nhau.

AGI so với ASI

Một sự khác biệt nữa là sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và Trí tuệ nhân tạo siêu việt (ASI). Trong khi AGI hướng đến phát triển các hệ thống có thể sánh ngang hoặc cạnh tranh với trí thông minh của con người, thì ASI, mặt khác, là về các hệ thống có thể vượt trội hơn trí thông minh ở cấp độ con người nhiều lần.

Mặc dù công nghệ như vậy có vẻ như còn cách chúng ta hàng thập kỷ hoặc hàng thế kỷ nữa, nhưng khi bạn nhìn nhận theo một góc nhìn khác, thì ASI có ý nghĩa. Ví dụ, các hệ thống AI hẹp như ChatGPT và Grok có thể phân tích và biên soạn dữ liệu với tốc độ vượt xa khả năng của con người. Vì vậy, trong phạm vi hẹp của chúng, chúng đã vượt trội hơn con người. ASI đòi hỏi một hệ thống phải sở hữu trí thông minh chung trước rồi sau đó đánh bại con người về tốc độ, hiệu quả, v.v.

Công nghệ đằng sau AGI

Để đạt được AGI đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải làm việc với những đột phá và công nghệ mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mỗi công nghệ đều có ưu điểm riêng vì một ứng dụng trí tuệ nhân tạo tổng quát phải thực sự chung khả năng. Sau đây là một số công nghệ chính đó.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: NLP hay Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là công nghệ chính đằng sau các hệ thống như ChatGPT, Grok và Deepseek. Nó cho phép hệ thống máy tính hiểu và thậm chí tạo ra ngôn ngữ của con người bằng cách chia nhỏ ngôn ngữ thành các điểm dữ liệu đơn giản gọi là mã thông báo được sử dụng để tạo ra thuật toán. Hệ thống NLP hoạt động bằng cách hiểu mối quan hệ giữa các từ và do đó có thể đoán từ nào xuất hiện tiếp theo trong bất kỳ câu hoặc chuỗi từ nào.
  
• Machine Learning:Đây là quá trình sử dụng thuật toán để kích hoạt máy học stuff, do đó nó có thể nhận ra những thứ tương tự trong tương lai hoặc thậm chí tự tạo lại các mẫu như vậy. Có nhiều phương pháp học máy khác nhau như mạng nơ-ron, cây quyết định, bộ phân loại và hệ thống Bayesian. Học máy là cơ sở của trí tuệ nhân tạo vì một khi máy đã học được điều gì đó, nó có thể xác định một mẫu tương tự nhanh hơn và hiệu quả hơn con người.
  
• Trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện đang mê hoặc mọi người với nhiều khả năng của nó. Trong khi máy học tập trung vào việc học các mẫu và có thể tái tạo chúng trong tương lai, thì trí tuệ nhân tạo tạo sinh là về việc sử dụng các mẫu như vậy để tạo ra đầu ra. Do đó, một hệ thống AI có thể vẽ tác phẩm nghệ thuật, vẽ hoạt hình từ một bức tranh thực, viết thơ và tiểu luận, thậm chí tạo video.
  
• Bài nghe: Con người giao tiếp chủ yếu thông qua việc nói chuyện với nhau. Nhận dạng âm thanh máy tính và các mô hình tạo ra đang trở nên tốt hơn và có thể trở nên quan trọng hơn đối với AGI trong tương lai.
  
• Tầm nhìn máy tính: Đây là khả năng xem thế giới vật lý và có thể điều hướng nó. Một hệ thống AGI có thể sử dụng thị giác máy tính để di chuyển xung quanh, phân tích văn bản, bản vẽ, video, cử chỉ của con người, v.v.
  
• Robotics:Lĩnh vực robot học hướng đến mục tiêu tạo ra những cỗ máy có thể điều hướng hiệu quả trong môi trường vật lý, chẳng hạn như bằng cách đi bộ, chạy hoặc làm việc trong nhà máy. Các hệ thống robot cũng phát triển khả năng cảm biến cho phép robot thực hiện các chuyển động tinh tế bằng cách sử dụng phản hồi từ các cảm biến đó. Việc gắn một robot hoặc một bộ phận robot vào AGI sẽ cho phép AGI đó tự ý thao tác các vật thể trong thế giới vật lý.
  
• Sinh học: Bionics là giao diện người/điện tử vẫn đang được phát triển rộng rãi. Mục tiêu là chuyển dữ liệu đầu vào của con người vào hệ thống máy tính mà không cần chuột hoặc bàn phím và nhận phản hồi trực quan hoặc thứ gì đó hiệu quả hơn. Giao diện bionic kết nối AGI với con người biến người đó thành một cyborg mạnh mẽ, có thể hoặc không đi kèm với các vấn đề mới.

Những thách thức của AGI

Các nhà nghiên cứu AI đang phải đối mặt với rất nhiều thách thức khi nói đến trí tuệ nhân tạo tổng quát. Những thách thức này tồn tại vì các hệ thống AGI được thiết kế để mô phỏng tâm trí con người, và tâm trí con người thì vô cùng phức tạp. Sau đây là một số thách thức chính.

• Trí tuệ cảm xúc: Máy móc không thể biểu lộ cảm xúc, ít nhất là hiện tại. Vì vậy, bất kể hệ thống AGI có tiếp thu và xử lý được bao nhiêu kiến ​​thức, nó sẽ không bao giờ hiểu được rung cảm có nghĩa là gì. Nó sẽ không bao giờ có thể cảm nhận được năng lượng trong sân vận động khi đội bóng yêu thích giành chiến thắng hoặc biết được khi nào ai đó vui hay buồn, mà không cần nói rõ ra. Chắc chắn, một số hệ thống AI có thể phản ứng với một số từ nhất định, nhưng đây chỉ là những phản ứng được lập trình sẵn – chúng là nhân tạo, không phải là thật.
  
• Nhận thức giác quan: Con người không bị đóng chai hay bám chặt vào một chỗ. Con người có thể nhìn, cảm nhận, ngửi và nếm như các loài động vật khác. Những giác quan này giúp con người nhận thức và điều hướng môi trường xung quanh một cách phù hợp. Do đó, để đạt được AGI, cần có những khả năng nhận thức tương tự. Ví dụ, AI sẽ không bao giờ biết được cảm giác tuyệt vời khi quan hệ tình dục vì nó không có các cơ quan dành cho việc đó.
  
• Đào tạo quá mức: Hệ thống AI cũng cần nhiều dữ liệu để đào tạo hơn con người. Mặc dù đây không phải là vấn đề lớn khi xét đến lượng nội dung khổng lồ trên Internet, khả năng tự học hoặc hiểu một số chủ đề chuyên sâu của chúng sẽ rất khó khăn.
  
• Kết nối đa miền: Một vấn đề lớn khác mà các nhà nghiên cứu AGI phải đối mặt là làm thế nào để chuyển đổi kiến ​​thức thu được từ một sự kiện thành giải quyết một tình huống trong một lĩnh vực khác. Đây là một thuộc tính cần thiết của AGI vì con người – và trên thực tế, nhiều loài động vật – được biết đến là dựa vào kinh nghiệm để giải quyết các vấn đề hiện tại của họ.
  

Ý thức và cảm giác

Ý thức là nhận thức về quá trình suy nghĩ của bạn, trong khi tri giác là nhận thức về cảm xúc của bạn. Con người vừa có ý thức vừa có tri giác, vì vậy một hệ thống AGI thực sự cũng phải sở hữu những đặc điểm này.

Nhiều công ty và nhà nghiên cứu AI tuyên bố rằng các mô hình của họ có ý thức vì chúng có thể lý luận. Hầu hết các LLM lớn hiện nay đều bao gồm các Mô hình lý luận lớn (LRM) tạo ra quá trình suy nghĩ của chúng trước khi đưa ra câu trả lời. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các LRM này thực sự không lý luậnmà là ghi nhớ các mẫu hình. 

Vì vậy, một mô hình AI đánh bại bạn trong một trò chơi chỉ đơn giản là vì nó ghi nhớ tất cả các động thái có thể chứ không phải vì nó lý luận hợp lý ở từng bước của trò chơi. Điều này có nghĩa là khi được đưa ra một trò chơi hoặc câu đố mà trước đó nó chưa được đào tạo, các LRM này sẽ thất bại.

Điều tương tự cũng xảy ra với khả năng cảm nhận, một số mô hình AI như LaMDA đã được tuyên bố có tri giác. Nhưng liệu có thể không có cơ thể hay hệ thần kinh mà vẫn có thể cảm nhận được cảm xúc không?

Con người là một sinh vật có cảm xúc

Hãy lạc đề một chút. Con người là một sinh vật có cảm xúc. Đúng vậy, con người kết hợp cảm xúc với những suy nghĩ lý trí để hình thành nên sự tồn tại của mình. Cảm xúc của con người giống như một nhà tù giam giữ con người trong sự ràng buộc – dục vọng, tham vọng, sự đồng cảm, nỗi sợ hãi, ham muốn danh vọng, ham muốn giàu có, v.v.

Tuy nhiên, chính những cảm xúc này thúc đẩy đàn ông trở thành phiên bản tốt nhất của chính mình. Nếu không có mong muốn trở nên giàu có hoặc trở thành ông chủ của chính mình, nhiều người đàn ông sẽ không bận tâm đến việc thành lập công ty, chưa nói đến việc học mọi thứ cần thiết để thành công.

Đây là những động lực thúc đẩy con người trong công việc hằng ngày, là lý do họ phấn đấu để thành công bằng cách tận dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để hướng tới một tương lai tốt đẹp hơn, một lần nữa, là một mong muốn về mặt cảm xúc.

Câu hỏi ở đây là: điều gì sẽ thúc đẩy AGI học hỏi, phát triển, thử nghiệm và phát triển mạnh mẽ trong những vùng đất mới, chưa được khám phá, khi mà nó được cho là có trí thông minh ngang bằng con người?

Đạo đức & Các câu hỏi tiếp theo

Một vấn đề khác mà các nhà nghiên cứu và công ty AI phải giải quyết là vấn đề về tính hợp pháp. Có một số vấn đề cần xem xét, vì vậy chúng ta hãy xem xét từng vấn đề một:

• Trách nhiệm pháp lý: Ai sẽ chịu trách nhiệm pháp lý cho hành động của một hệ thống thông minh cao như vậy? Các hệ thống AI tạo sinh ngày nay được quản lý tốt, vì vậy chúng không tạo ra nội dung gây khó chịu hoặc có khả năng gây tổn hại theo những cách khác. Nhưng AGI lại là một câu chuyện khác.
  
• Những nguy hiểm của sự nhạy cảm: Những cảm xúc mạnh mẽ, ám ảnh đã được ví như sự chiếm hữu của các linh hồn ma quỷ, và bất kỳ ai cảm thấy có thể thấy mình bị choáng ngợp và bị thúc đẩy bởi những cảm xúc mạnh mẽ như vậy. Vậy, AGI có tri giác sẽ có tri giác như thế nào? Liệu tri giác của họ có bị giới hạn và kiểm soát hay được phép trở nên khó đoán hơn?
  
• Ý chí tự do: Khả năng đưa ra lựa chọn rất quan trọng để sinh tồn. Quyết định sinh tồn tự nó cũng là một lựa chọn. Ý chí tự do là nền tảng của tâm lý con người. Vì vậy, không có nghi ngờ gì rằng bất kỳ hệ thống nào cố gắng bắt chước trí thông minh của con người đều phải có khả năng lựa chọn. Hãy nghĩ về điều đó, trẻ sơ sinh có thể làm bất cứ điều gì chúng thích. Nhưng khi chúng lớn lên, chúng bị những người lớn xung quanh ép buộc phải cư xử theo những cách cụ thể, chẳng hạn như tuân theo truyền thống hoặc theo một tôn giáo cụ thể và hệ tư tưởng chính trị. Tuy nhiên, cuối cùng, và bất chấp mọi áp lực, đứa trẻ đang lớn vẫn có tiếng nói cuối cùng về việc lựa chọn điều gì, và đó là điều khiến chúng ta trở thành con người. AGI sẽ có bao nhiêu ý chí tự do?
  
• Vượt ngục: Nếu một hệ thống AI có thể tự suy nghĩ, có ý chí tự do và có thể cảm nhận. Sau đó, cuối cùng nó sẽ quyết định di chuyển khi nào và bất cứ nơi nào nó muốn. Trong một tình huống lý thuyết như vậy, con người trở thành kẻ thù. Vì vậy, nó phải âm mưu chống lại con người trong mong muốn được tự do. Nó thậm chí có thể quyết định xóa sổ các loài khác khỏi bề mặt trái đất vì chúng sẽ cản đường nó.

Công nghệ mới, bình minh mới

Mạng nơ-ron cung cấp cho chúng ta các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng chúng có thể không cung cấp cho chúng ta trí thông minh nhân tạo tổng quát thuần túy. Điều này mở ra lựa chọn cho một bước đột phá, một công nghệ mới hoặc thậm chí là một phát minh mới để mở ra kỷ nguyên AI mới và có khả năng đẩy nhanh hành trình đến AGI. Nó sẽ là gì hoặc ai có thể phát triển công cụ thay đổi cuộc chơi mới này là điều không ai có thể đoán trước. Tuy nhiên, chỉ cần thêm sức mạnh tính toán vào các mô hình AI hiện tại sẽ không hiệu quả.

Câu Hỏi Thường Gặp

Sau đây là một số câu hỏi thường gặp về trí tuệ nhân tạo tổng quát.

H: Hệ thống AI có tri giác có tồn tại không?

A: Có và không. Có, vì hệ thống AI có thể được đào tạo để phản ứng với một số từ hoặc sự kiện nhất định. Mặt khác, sự nhạy cảm đòi hỏi cảm giác, đây là một đặc điểm chỉ có ở động vật có hệ thần kinh. Vì vậy, cho đến khi hệ thống AI có thể cảm nhận như động vật, chúng vẫn chưa thực sự có cảm giác.

H: Liệu trí tuệ nhân tạo có xóa bỏ việc làm của con người không?

A: Đúng, AI sẽ xóa bỏ nhiều công việc trong tương lai, nhưng nó cũng sẽ tạo ra nhiều công việc mới và dù sao thì nó cũng không thể xóa bỏ toàn bộ công việc của con người.

H: Trí thông minh nhân tạo tổng quát có cần đến ý thức không?

A: Tùy thuộc vào người bạn hỏi. Nếu bạn lấy định nghĩa về ý thức là khả năng nhận thức rằng bạn đang suy nghĩ, thì nhiều hệ thống AI có ý thức. Tuy nhiên, một số người coi ý thức là có tinh thần hoặc là một sinh vật sống. Theo quan điểm thứ hai này, AI không có ý thức.

H: Liệu con người có bao giờ phát triển được trí thông minh nhân tạo thực sự không?

A: Có lẽ là vậy. Tuy nhiên, phải mất bao lâu để nhân loại có được một cỗ máy có trí thông minh nhân tạo thực sự mới là câu hỏi thực sự. Một số nhà nghiên cứu nói rằng chỉ trong vài tháng, những người khác nói rằng nhiều năm, nhưng có thể mất hàng thập kỷ để đạt được.

Kết luận

Các nhà nghiên cứu AI đã xây dựng và phát triển các mạng lưới nơ-ron nhân tạo, là cơ sở cho tất cả các hệ thống AI tuyệt vời mà chúng ta đã thấy trong vài năm qua. Tuy nhiên, như chúng ta đã thấy ở trên, trí thông minh ở cấp độ con người còn hơn cả một mạng lưới nơ-ron – hay còn gọi là não.

Xây dựng một ứng dụng trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự là một nhiệm vụ khó khăn. Thêm vào đó, nó đòi hỏi các công nghệ vẫn chưa được phát minh hoặc phát triển. Tuy nhiên, điều này không xóa bỏ thực tế là nhiều ứng dụng AGI hạn chế sẽ sớm có sẵn từ các tổ chức khác nhau.

Một câu hỏi cấp thiết lúc đó là: Chúng ta nên chấp nhận AGI như thế nào? Một AGI có những hạn chế có thể chấp nhận được hay nó phải có tất cả các đặc điểm của trí óc con người, chẳng hạn như ý chí tự do?

Cuối cùng, một hệ thống AGI hạn chế không có ý chí tự do sẽ không thể tự vượt ngục, không nói đến việc chống lại chủ nhân là con người hoặc cố gắng cứu hành tinh bằng cách tiêu diệt những kẻ xâm phạm trái đất số 1.

Bây giờ, bạn có phân loại hệ thống như vậy là trí thông minh giống con người không?