Mục tiêu là AI AGI cụ nhé, mình đang trên đường tới đó (Thông tin dưới đây có thể đã lạc hậu rồi vì OpenAI vừa công bố AI mới có chỉ số đánh giá tương đương con người khá cao):
1. Các giai đoạn phát triển của AI
AI yếu (Narrow AI - ANI) [1950 - nay]
- Đây là loại AI mà chúng ta đang sử dụng hiện nay.
- Có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể rất tốt nhưng không có ý thức hoặc khả năng tự suy luận ngoài nhiệm vụ đó.
- Ví dụ:ChatGPT, Siri, Google Assistant, AlphaGo, hệ thống nhận diện khuôn mặt.
AI mạnh (Strong AI / AGI) [Chưa đạt được]
- Có khả năng suy nghĩ, lý luận, học hỏi từ trải nghiệm, tự cải thiện bản thân mà không cần can thiệp của con người.
- Có thể làm mọi việc mà con người có thể làm và thậm chí còn giỏi hơn.
- Ví dụ giả định:Một AI có thể thiết kế khoa học, viết sách, sáng tạo nghệ thuật, lập trình, và thậm chí có cảm xúc.
Siêu AI (ASI - Artificial Super Intelligence) [Tương lai xa]
- Mức độ AI vượt xa trí tuệ con người, có thể tự cải tiến vô hạn và tạo ra những công nghệ mới ngoài khả năng con người.
- Ví dụ giả định:AI có thể khám phá các định luật vật lý mới, giải quyết mọi vấn đề khoa học phức tạp mà con người không thể hiểu được.
2. Các cột mốc quan trọng trong hành trình phát triển AGI
NămSự kiện quan trọng
1950 Alan Turing đề xuất "Turing Test" để xác định AI có thông minh như con người không.
1956 John McCarthy và các nhà khoa học đặt nền móng cho AI tại Hội nghị Dartmouth.
1997 Deep Blue của IBM đánh bại đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov.
2011 IBM Watson đánh bại con người trong game show Jeopardy.
2016 AlphaGo của DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol.
2020s Các mô hình AI tiên tiến như GPT-4, Gemini, Claude ngày càng tiến gần đến AGI, có thể hiểu và tạo nội dung như con người.
3. Các phương pháp và thách thức trong phát triển AGI
Phương pháp phát triển AGI
AGI đòi hỏi sự kết hợp nhiều công nghệ tiên tiến, bao gồm:
- Học sâu (Deep Learning): Mô phỏng mạng neuron não bộ con người.
- Transformer Models: GPT-4, Claude, Gemini đều dựa trên kiến trúc này.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL): Giúp AI học qua thử và sai.
- Mô hình học đa phương thức (Multimodal AI): AI có thể xử lý nhiều loại dữ liệu cùng lúc như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
- Bộ nhớ lâu dài (Long-term Memory): Giúp AI ghi nhớ và sử dụng thông tin lâu dài như con người.
Những thách thức lớn
- Hiểu biết và nhận thức: AI hiện tại chỉ có thể xử lý dữ liệu dựa trên mô hình toán học, chưa có ý thức thực sự.
- Khả năng suy luận và sáng tạo: AGI cần có khả năng tư duy trừu tượng và sáng tạo ở cấp độ con người.
- Đạo đức và kiểm soát: Nếu AGI được phát triển, làm sao đảm bảo nó hoạt động có lợi cho nhân loại và không trở thành mối đe dọa?
- Năng lượng và tài nguyên: Huấn luyện các mô hình AI hiện nay tiêu tốn lượng tài nguyên khổng lồ.
4. Khi nào AGI có thể trở thành hiện thực?
- Một số chuyên gia nhưRay Kurzweildự đoán AGI có thể xuất hiện vào2030 - 2050.
- Tuy nhiên, nhiều người vẫn cho rằng cầnhàng chục năm hoặc hơnđể đạt được AGI thực sự.
- Các công ty nhưOpenAI, DeepMind, Anthropicđang tập trung nghiên cứu AGI, nhưng chưa có mô hình nào được xác nhận đạt mức trí tuệ con người.
5. AGI sẽ thay đổi thế giới như thế nào?
Nếu AGI xuất hiện, nó có thể:
Thay đổi hoàn toàn ngành khoa học và công nghệ.
Tự động hóa hầu hết công việc trí tuệ, từ lập trình đến sáng tạo nghệ thuật.
Giúp phát hiện thuốc mới, phát triển công nghệ không gian, và giải quyết khủng hoảng khí hậu.
Tuy nhiên, nó cũng có thể gây mất kiểm soát nếu không được quản lý tốt.
Kết luận
AGI là mục tiêu đầy tham vọng của ngành AI, nhưng vẫn còn nhiều thách thức để đạt được. Trong thời gian tới, AI sẽ tiếp tục tiến hóa, ngày càng thông minh hơn, nhưng để đạt đến AGI thực sự, vẫn còn một chặng đường dài phía trước.
