Siêu trí tuệ nhân tạo AGI là gì mà khiến các nhà khoa học phải kinh sợ?

Khái niệm AGI được nhà vật lý người Mỹ Mark Gubrud đề cập trong các thảo luận về chủ đề tự động hóa từ 1997.

Vậy AGI là gì, nó khác gì so với những chatbot đang được các hãng công nghệ trên thế giới phát triển và đưa đến người dùng như hiện nay như ChatGPT, Bard, Bing Chat, ….

Siêu trí tuệ nhân tạo AGI là gì?

Artificial General Intelligence - AGI, trí tuệ nhân tạo tổng quát là những hệ thống có thể học mọi tri thức, có nhận thức, vượt qua trí thông minh của con người, thứ mà các nhà khoa học hướng tới.

Hiện nay AGI chưa xuất hiện nên có nhiều định nghĩa khác nhau nhưng được hiểu chung là một dạng "siêu trí tuệ", thông thạo đa dạng lĩnh vực và làm được mọi việc. Khác với các hệ thống AI hiện nay, AGI không chuyên về một lĩnh vực nào cụ thể. Nó có thể đạt được các kỹ năng đặc trưng của con người là có ý thức và trực giác.

Theo OpenAI, AGI được xem là một trí tuệ nhân tạo siêu thông minh và có ích cho nhân loại.

Các chatbot như ChatGPT, Bing Chat hay Bard về cơ bản đều là các ứng dụng vận hành dựa trên những mô hình ngôn ngữ lớn (các LLMs) để đưa ra các câu trả lời dựa trên những mô hình mà nó học được từ dữ liệu.

Về lý thuyết, AGI là một loại AI có thể thực hiện được các tác vụ trí tuệ và có ý thức và trực giác như con người. Tuy nhiên, do độ phức tạp và thách thức liên quan nên các chuyên gia trong lĩnh vực AI đang biểu hiện sự hoài nghi về việc đạt được AGI trong tương lai gần.

Từ Narrow AI đến AI tổng quát

Khái niệm về trí tuệ “tổng quát” hay AI tổng quát, có thể được hiểu rõ nhất khi đối lập với Narrow AI: Một thuật ngữ mô tả hiệu quả hầu hết các loại trí tuệ Nhân tạo hiện nay, mà “trí thông minh” của chúng chỉ được thể hiện trong các lĩnh vực chuyên biệt.

Dự án Nghiên cứu Dartmouth Summer năm 1956 về Trí tuệ Nhân tạo, quy tụ các nhà toán học và nhà khoa học từ những tổ chức bao gồm Dartmouth, IBM, Harvard và Bell Labs, được coi là nguồn gốc của thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”. Như được mô tả trong đề xuất, “nghiên cứu [được] tiến hành dựa trên giả thuyết rằng mọi khía cạnh của việc học hoặc bất kỳ đặc điểm nào khác của trí thông minh đều có thể được mô tả chính xác đến mức một cỗ máy có thể được tạo ra để mô phỏng nó.”

Lĩnh vực “Trí tuệ Nhân tạo” đang phát triển mạnh mẽ này đã tìm cách phát triển một lộ trình cho các cỗ máy có thể tự suy nghĩ. Nhưng trong những thập kỷ tiếp theo, tiến bộ hướng tới trí thông minh giống con người ở máy móc đã tỏ ra khó đạt được.

Tiến bộ lớn hơn nhiều đã đạt được trong việc theo đuổi các máy tính thực hiện những nhiệm vụ cụ thể thường đòi hỏi trí thông minh đáng kể ở con người, chẳng hạn như chơi cờ, chẩn đoán y tế, dự báo hoặc lái xe ô tô. Nhưng những mô hình này - ví dụ, những mô hình cung cấp năng lượng cho xe tự lái - chỉ thể hiện trí thông minh trong phạm vi cụ thể của chúng.

Năm 2007, nhà nghiên cứu AI Ben Goertzel đã phổ biến thuật ngữ Artificial General Intelligence (AGI), theo đề xuất của người đồng sáng lập DeepMind, Shane Legg, trong một cuốn sách có tầm ảnh hưởng cùng tên. Trái ngược với cái mà ông gọi là “Narrow AI”, AGI là một loại AI mới với “khả năng giải quyết các vấn đề tổng quát theo cách không bị giới hạn bởi lĩnh vực cụ thể, giống như con người có thể làm được.

AGI, Strong AI và siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) có gì khác biệt?

AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) đề cập đến khả năng đa dạng ở trình độ con người trong việc thực hiện các tác vụ, và có mối liên hệ chặt chẽ với những khái niệm khác trong lĩnh vực học máy. Strong AI thường ám chỉ sự có ý thức hoặc một trí tuệ thực sự. Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) vượt xa khả năng của con người trong hầu hết mọi tác vụ. Mặc dù các khái niệm này có nhiều điểm tương đồng, nhưng mỗi khái niệm lại là một quan niệm riêng biệt về AI.

AGI so với Strong AI

"Strong AI" – một khái niệm được thảo luận nổi bật trong các công trình của triết gia John Searle – đề cập đến một hệ thống AI thể hiện sự có ý thức và chủ yếu đóng vai trò là đối trọng với Weak AI. Mặc dù Strong AI thường được coi là tương đương với AGI (và Weak AI tương đương với Narrow AI/chuyên biệt), chúng không hoàn toàn đồng nghĩa với nhau.

Về bản chất, trong khi Weak AI chỉ đơn thuần là công cụ được sử dụng bởi một thực thể có ý thức – tức là con người – thì Strong AI tự bản thân nó đã là một thực thể có ý thức. Mặc dù người ta thường ngầm hiểu rằng sự ý thức này sẽ đi kèm với trí tuệ tương ứng, ngang bằng hoặc vượt trội so với con người, nhưng khái niệm Strong AI không tập trung cụ thể vào hiệu suất tương đối khi thực hiện các tác vụ khác nhau. Hai khái niệm này thường bị đánh đồng vì ý thức thường được xem là điều kiện tiên quyết hoặc là hệ quả của "trí tuệ tổng quát".

Bất chấp những điểm tương đồng, AGI và Strong AI rốt cuộc là những khái niệm bổ trợ cho nhau chứ không phải là những khái niệm hoàn toàn giống hệt nhau.

AGI so với siêu trí tuệ nhân tạo (ASI)

Siêu trí tuệ nhân tạo, đúng như tên gọi của nó, là hệ thống AI có năng lực tổng quát vượt xa bất kỳ con người nào trong mọi tác vụ.

Các khái niệm như học chuyển đổi và học với ít dữ liệu mẫu (few-shot learning) thường được thảo luận trong mối liên hệ với AGI vì chúng phản ánh khả năng của hệ thống trong việc áp dụng kiến ​​thức từ tác vụ này sang tác vụ khác. Cần lưu ý rằng, có thể nói chúng ta đã đạt được một dạng trí tuệ vượt trội hơn con người ở phạm vi hẹp trong nhiều trường hợp; đó là các hệ thống AI có khả năng vượt qua tất cả con người trong một tác vụ hoặc lĩnh vực cụ thể mà chúng được thiết kế để thực hiện. Ví dụ:

• AlphaFold vượt qua tất cả các nhà khoa học con người trong việc dự đoán cấu trúc 3D của protein từ trình tự axit amin.
• Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch thế giới Garry Kasparov trong môn cờ vua vào năm 1997.
• IBM Watson đã giành chiến thắng trong chương trình Jeopardy! ...các nhà vô địch Ken Jennings và Brad Rutter vào năm 2013.
• AlphaGo (và phiên bản kế nhiệm của nó, AlphaZero) được coi là kỳ thủ cờ vây xuất sắc nhất thế giới.

Mặc dù học chuyển đổi giúp các mô hình AI hiện nay có khả năng khái quát hóa trên những tác vụ có liên quan, nhưng nó không đồng nhất với trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Các mô hình này có thể đại diện cho những bước đột phá hướng tới trí tuệ nhân tạo siêu việt (ASI), nhưng chúng chưa đạt được trí tuệ nhân tạo "tổng quát"; lý do là các hệ thống AI này không thể tự chủ học hỏi các tác vụ mới hay mở rộng khả năng giải quyết vấn đề vượt ra ngoài phạm vi hoạt động đã được xác định hẹp của chúng. Một hệ thống ASI thực thụ sẽ thể hiện sự vượt trội không chỉ trong một lĩnh vực cụ thể, mà còn ở bất kỳ tác vụ nào mà con người có thể thực hiện.

Trí tuệ siêu việt không phải là điều kiện tiên quyết của AGI. Về mặt lý thuyết, một hệ thống AI thể hiện được ý thức và trình độ trí tuệ tương đương với một người bình thường, không có gì đặc biệt, sẽ được coi là cả AGI lẫn Strong AI — nhưng không phải là trí tuệ nhân tạo siêu việt.

Tại sao nhiều học giả lại e sợ AGI?

Dù mới chỉ có trên lý thuyết, nhưng khả năng của AGI đã khiến các chuyên gia và học giả trong ngành lo ngại.

AGI là một hệ thống tự động hoàn toàn, và có thể tự nhận thức nên nó có thể vượt trội con người trong hầu hết công việc mang giá trị kinh tế. Thậm chí nó có thể trở nên thông minh hơn cả con người do có khả năng học hỏi liên tục không biết mệt mỏi. Chính vì điều này đã khiến các chuyên gia lo ngại rằng chúng ta có thể sẽ không thể kiểm soát được nó.

Ngay cả khi chưa có trí tuệ vượt trội con người, AGI cũng có thể thay thế con người trong nhiều lĩnh vực tạo ra những tác động đáng kể đối với thị trường lao động.

Bên cạnh đó, còn có những lo ngại liên quan đến vấn đề đạo đức trong việc phát triển AGI, có thể gián tiếp đe dọa đến nhân loại theo cách khác.

Chính các lo ngại này đã khiến nhiều nhà nghiên cứu AI, các chuyên gia trong lĩnh vực này đã kêu gọi các tập đoàn công nghệ kiềm chế việc phát triển siêu trí tuệ nhân tạo cấp cao này. Tuy nhiên, lời kêu gọi này đang bị các hãng công nghệ bỏ qua bởi cuộc chạy đua phát triển AI.