AGI là gì? Khám phá Trí tuệ nhân tạo tổng quát và ảnh hưởng tới doanh nghiệp

Sự bùng nổ của các công cụ AI như ChatGPT hay Midjourney đã thay đổi cách chúng ta làm việc và sáng tạo. Tuy nhiên, đây mới chỉ là những ví dụ điển hình của "AI hẹp" (Narrow AI) - công nghệ được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Bước tiếp theo trong hành trình phát triển AI mang đến cho chúng ta một khái niệm tham vọng và mang tính cách mạng hơn rất nhiều: Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence - AGI). Bài viết này sẽ giải thích AGI là gì, các công nghệ nền tảng, sự khác biệt với AI hiện tại, và quan trọng nhất là phân tích những tác động sâu sắc mà AGI có thể mang lại cho doanh nghiệp trong tương lai.

1. Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI),hay Artificial General Intelligence, là một dạng AI sở hữu trí thông minh tương đương hoặc vượt trội con người. AGI có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng kiến thức vào nhiều lĩnh vực, giải quyết đa vấn đề một cách linh hoạt mà không cần được lập trình riêng cho từng tác vụ.

So với AI hẹp, AGI sở hữu nhiều khả năng nổi bật hơn như tư duy trừu tượng, suy luận logic, giải quyết các vấn đề phức tạp chưa từng gặp phải, học hỏi từ kinh nghiệm và tự chuyển giao kiến thức giữa các nhiệm vụ. Đặc biệt, con người kỳ vọng rằng AGI sẽ sở hữu "ý thức thông thường" (common sense) – một khả năng vốn chỉ có ở con người. Tuy nhiên, AGI hiện vẫn là một mục tiêu nghiên cứu dài hạn và chưa tồn tại trong thực tế. Các hệ thống AI tiên tiến ngày nay chỉ là những bước đệm quan trọng để AGI trở thành hiện thực.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

2. Lợi ích của AGI trong thực tế

Khi đạt đến trình độ và năng lực tương đương con người, AGI có thể tạo nên những đột phá trên nhiều lĩnh vực nhờ những lợi ích mà nó có thể mang lại cho chúng ta, chẳng hạn như:

• Giải quyết các vấn đề phức tạp: AGI có thể phân tích và tìm ra giải pháp cho những thách thức lớn của nhân loại như biến đổi khí hậu, chữa bệnh nan y, hay khám phá vũ trụ.
• Nâng cao năng suất và hiệu quả: Tự động hóa toàn diện các hoạt động, từ quản trị, sản xuất đến R&D, giúp tối ưu hóa nguồn lực và đẩy hiệu suất lên mức tối đa.
• Tăng trải nghiệm cá nhân hóa: Tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm được cá nhân hóa đến từng người dùng.
• Thực thi công việc của con người: Đảm nhận các công việc nguy hiểm, hoặc các công việc đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối, để con người có thể tập trung vào sáng tạo và tư duy chiến lược.
• Sáng tạo không giới hạn: Không chỉ phân tích dữ liệu, AGI có thể học hỏi và tự tạo ra các ý tưởng, thiết kế, tác phẩm nghệ thuật hoàn toàn mới.
• Kiến thức rộng rãi và tương tác tự nhiên: Giao tiếp và tương tác với con người một cách liền mạch, truy cập và tổng hợp từ tri thức nhân loại để đưa ra lời khuyên chính xác.
• Tự động hóa nhiều công việc: AGI có khả năng đảm nhận từ những tác vụ đơn giản, lặp đi lặp lại cho đến các quy trình phức tạp.
• Tích hợp đa lĩnh vực: Kết nối và vận dụng kiến thức từ nhiều ngành khác nhau để tạo ra những phát kiến liên ngành mà con người khó có thể đạt được.

Lợi ích của AGI trong thực tế

3. Những công nghệ thúc đẩy nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

AGI được phát triển dựa trên sự kết hợp của nhiều công nghệ AI tiên tiến. Mỗi công nghệ đóng góp năng lực riêng để tạo nên một ‘bộ não nhân tạo’ có khả năng học hỏi, suy luận và thích ứng linh hoạt. Dưới đây là 5 công nghệ chính đang thúc đẩy quá trình nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo tổng quát:

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một phương pháp học máy tập trung đào tạo mạng nơ-ron nhiều lớp và được xem là bộ não xử lý trung tâm của AGI. Nó cho phép máy móc tự học hỏi các dữ liệu đa luồng phức tạp từ một lượng dữ liệu thô khổng lồ (văn bản, hình ảnh, âm thanh) mà không cần sự can thiệp của con người.

AGI cần có khả năng tự học và nhận thức về thế giới. Học sâu cung cấp nền tảng để AGI có thể nhận dạng đối tượng trong ảnh, phân loại cảm xúc trong giọng nói, hay dự báo xu hướng thị trường từ dữ liệu lịch sử. Nói cách khác, học sâu tạo ra một dạng "trực giác" dựa trên dữ liệu để giúp AGI hiểu được thế giới xung quanh nó.

Học sâu (Deep Learning)

AI tạo sinh (Generative AI)

Nếu Deep Learning giúp AI "hiểu" thế giới, thì AI tạo sinh (như các mô hình GPT hay Midjourney) mang đến khả năng "tái tạo" và "sáng tạo" ra thế giới đó. Công nghệ này có thể phân tích dữ liệu đầu vào và sinh ra dữ liệu hoàn toàn mới mà vẫn đảm bảo được tính logic và mạch lạc.

Sáng tạo là một phần không thể thiếu của trí thông minh. AI tạo sinh cung cấp cho AGI khả năng tưởng tượng để tạo ra các kịch bản giả định, năng lực giải quyết vấn đề mở linh hoạt bằng cách đề xuất các giải pháp chưa từng tồn tại để không bị giới hạn bởi những gì đã có. Đây là cột mốc quan trọng, biến AI từ công cụ ‘phân tích’ thành thực thể có khả năng ‘sáng tạo’.

AI tạo sinh (Generative AI)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là công nghệ giúp máy tính có thể đọc, hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ giống như cách chúng ta sử dụng hằng ngày. NLP vừa là đôi tai giúp AGI lắng nghe, vừa là chiếc miệng giúp giao tiếp và tương tác hiệu quả với con người.

Phần lớn tri thức nhân loại được lưu trữ dưới dạng ngôn ngữ (sách, báo, internet),và NLP chính là chìa khóa để AGI tiếp cận và học hỏi từ nguồn kiến thức khổng lồ này. Nhờ NLP, AGI có thể giao tiếp với con người một cách mạch lạc, hiểu được cảm xúc, ẩn ý và ngữ cảnh trong đối thoại. Quan trọng hơn, nó cho phép AGI tiếp cận với nền tảng của tư duy bậc cao bằng cách sắp xếp ý tưởng, lập luận và suy diễn dựa trên các khái niệm trừu tượng được diễn tả bằng lời nói.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Thị giác máy tính cho AI khả năng "nhìn" và diễn giải thông tin từ hình ảnh và video. Công nghệ này cho phép AGI hiểu bối cảnh vật lý, nhận diện vật thể, con người, khoảng cách và các mối quan hệ không gian.

Phần lớn con người học qua quan sát, và thị giác máy tính đóng vai trò như đôi mắt để mang lại khả năng tương tự cho AGI. Chẳng hạn như học cách lắp ráp một thiết bị bằng cách xem video hướng dẫn. Khả năng này cực kỳ quan trọng để AGI tương tác an toàn và hiệu quả với môi trường, điều hướng trong không gian và nhận biết các tình huống tiềm ẩn.

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Khoa học Robot (Robotics)

Nếu các công nghệ trên tạo ra một "bộ óc” thông minh cho AGI, thì Robotics cung cấp cho bộ óc đó một "cơ thể" để hành động và tương tác vật lý. Robotics kết hợp các cảm biến (như camera),bộ truyền động (động cơ) và AI để thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực.

Trí thông minh còn được củng cố thông qua hành động và trải nghiệm, vì thế Robotics cho phép AGI học hỏi, thử và sai bằng cách tương tác trực tiếp với các vật thể để hiểu các quy luật vật lý. Từ đó, AGI có thể áp dụng kiến thức đã học để thực hiện các công việc cụ thể như lắp ráp máy móc, chăm sóc bệnh nhân, hoặc khám phá những môi trường nguy hiểm. Robotics hoàn thiện vòng lặp nhận thức - hành động: quan sát (Thị giác máy tính),suy nghĩ (Deep Learning),và hành động, sau đó lại quan sát kết quả để tự điều chỉnh.

Khoa học Robot (Robotics)

4. Sự khác nhau giữa Trí tuệ nhân tạo và Trí tuệ nhân tạo tổng quát

Để hình dung rõ hơn về viễn cảnh mà AGI có thể mang lại trong tương lai và vì sao AGI được kỳ vọng sẽ tạo ra bước nhảy vọt so với AI hiện tại, hãy cùng xem sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo (AI hẹp) và Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI):

Giữa AI hẹp và AGI có nhiều điểm khác biệt

5. Thách thức trong nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Hiện thực hóa AGI là một thách thức lớn về mặt khoa học và công nghệ. Các nhà nghiên cứu phải đối mặt với những rào cản phức tạp, đòi hỏi nhiều năm nỗ lực cùng những bước tiến đột phá để có thể vượt qua. Dưới đây là một số thách thức trong quá trình nghiên cứu và phát triển AGI:

• Tạo kết nối và tư duy trừu tượng: Dạy cho máy móc cách liên kết các khái niệm từ những lĩnh vực khác nhau và suy luận trừu tượng như con người là một bài toán nan giải.
• Trí tuệ cảm xúc: Việc mô phỏng và hiểu được cảm xúc, sự đồng cảm và các sắc thái xã hội phức tạp của con người vẫn còn nằm ngoài tầm với của AI hiện tại.
• Nhận thức giác quan toàn diện: Tích hợp và diễn giải đồng thời dữ liệu từ nhiều giác quan (thị giác, thính giác, xúc giác) để tạo ra một nhận thức toàn diện về thế giới cũng là vấn đề hóc búa.
• Đòi hỏi quản lý bảo mật và đạo đức: AGI có thể bị lạm dụng cho các mục đích xấu nên việc xây dựng các quy tắc đạo đức, chính sách quản lý và cơ chế an ninh vững chắc là điều quan trọng.
• Yêu cầu biện pháp bảo vệ an toàn: Rất khó để đảm bảo một hệ thống AGI thông minh luôn hoạt động vì lợi ích của con người và không gây ra những hậu quả ngoài ý muốn.
• Thiết lập tiêu chuẩn và đo lường: Hiện tại, vẫn chưa có một bộ tiêu chuẩn hay cơ chế đánh giá thống nhất nào được chấp nhận rộng rãi để xác định khi nào một hệ thống AI thực sự đạt đến cấp độ AGI, vừa bảo đảm tính an toàn trong quá trình vận hành.

Quá trình nghiên cứu AGI vẫn còn nhiều thách thức

6. Câu hỏi thường gặp

Khi nào AGI sẽ trở thành hiện thực?

Các dự đoán cho rằng sẽ mất từ vài chục năm đến hàng thế kỷ thì AGI mới trở thành hiện thực. Tuy nhiên, không ai có câu trả lời chính xác vì đây là một hành trình dài đòi hỏi nhiều đột phá về khoa học và công nghệ.

AGI có nguy hiểm không?

Bên cạnh những tiềm năng to lớn, AGI cũng mang lại cho chúng ta những rủi ro đáng kể. AGI có thể hành động vượt tầm kiểm soát và mang lại những hậu quả xấu. Vì vậy, việc xây dựng các quy tắc an toàn và đạo đức song song với quá trình nghiên cứu là điều cực kỳ quan trọng.

AGI khác gì với Siêu trí tuệ (ASI)?

AGI là AI có trí thông minh ngang ngửa con người. ASI (Artificial Superintelligence) là cấp độ tiếp theo, khi AI vượt lên cả những bộ óc lỗi lạc nhất trong mọi lĩnh vực. AGI được xem là bước đệm cần thiết để tiến tới ASI.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì cho tương lai với AGI?

Để chuẩn bị cho tương lai với AGI, doanh nghiệp cần làm chủ AI ở hiện tại. Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc ứng dụng AI hẹp để tối ưu hóa quy trình, tự động hóa tác vụ và phân tích dữ liệu. Quan trọng hơn, cần xây dựng một văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu, khuyến khích học hỏi và thích ứng liên tục. Đây là nền tảng vững chắc để sẵn sàng đón nhận những thay đổi lớn do AGI mang lại trong tương lai.

AGI không còn là một khái niệm khoa học viễn tưởng mà đã trở thành mục tiêu nghiêm túc của ngành công nghệ. Việc hiểu rõ AGI là gì, các công nghệ nền tảng và sự khác biệt với AI hiện tại sẽ giúp doanh nghiệp có một tầm nhìn chiến lược, chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai với AGI. Mặc dù hành trình đến AGI còn nhiều thách thức, việc đầu tư vào AI và xây dựng văn hóa dữ liệu ngay từ bây giờ chính là bước đi khôn ngoan để doanh nghiệp không bị bỏ lại phía sau. Theo dõi CloudGO để cập nhật thông tin mới nhất về AI.

CloudGO.vn - Giải pháp chuyển đổi số tinh gọn

• Số hotline: 1900 29 29 90
• Email: support@cloudgo.vn
• Website:https://cloudgo.vn/