AGI là gì? Đặc điểm, lợi ích và các công nghệ thúc đẩy phát triển AGI hiện nay

Với khả năng suy luận và thích nghi tương đương, thậm chí vượt trội so với con người, AGI đang trở thành tâm điểm của cuộc đua công nghệ toàn cầu. Được các “ông lớn” như OpenAI và Microsoft định giá lên đến 100 tỷ USD, siêu trí tuệ này không chỉ mang ý nghĩa công nghệ mà còn ảnh hưởng sâu rộng đến kinh tế và chiến lược kinh doanh. Vậy AGI là gì và vì sao được xem là bước tiến có thể thay đổi cách con người tương tác với công nghệ trong tương lai? Cùng FPT.AI tìm hiểu nội dung chi tiết về Artificial General Intelligence qua nội dung bài viết sau đây.

Artificial General Intelligence – AGI là gì?

AGI (Artificial General Intelligence) là trí tuệ nhân tạo tổng quát, có khả năng hiểu, học và thực hiện đa dạng nhiệm vụ tương tự con người. Khác với AI hiện nay vốn chỉ hoạt động trong những phạm vi cụ thể (dịch ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh,…), AGI có thể tự thích nghi với nhiều lĩnh vực khác nhau, giải quyết các vấn đề phức tạp, mang tính sáng tạo và liên tục tự cải thiện năng lực theo thời gian mà không bị giới hạn bởi kịch bản lập trình ban đầu.

AGI có đặc điểm như thế nào?

Để phân biệt với các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện nay, có thể xem xét thông qua những đặc điểm cốt lõi liên quan đến khả năng học hỏi, nhận thức và tư duy. Dưới đây là những điểm nổi bật giúp phân biệt AGI với các mô hình trí tuệ nhân tạo truyền thống:

• Khả năng học linh hoạt: AGI có thể học từ dữ liệu và trải nghiệm mới để liên tục điều chỉnh hành vi. Thay vì chỉ làm theo kịch bản đã lập trình sẵn, hệ thống này có khả năng thay đổi chiến lược khi gặp bối cảnh mới, cho phép ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau mà không cần con người can thiệp thường xuyên.
• Khả năng tự nhận thức: Trong tương lai, AGI được kỳ vọng có thể tự đánh giá hành động và hiệu suất của chính mình để tối ưu kết quả. Đồng thời, AGI có thể nhận diện và hiểu các yếu tố phức tạp của thế giới vật lý như không gian, chiều sâu và hình ảnh ba chiều.
• Tính sáng tạo: AGI có khả năng suy luận độc lập, đề xuất giải pháp mới cho các vấn đề chưa từng được lập trình trước. Điều này mở ra tiềm năng ứng dụng trong nghiên cứu khoa học, sáng tạo và ra quyết định trong các tình huống phức tạp.
• Khả năng tư duy như con người: AGI có thể tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, phân tích đa chiều và đưa ra quyết định tương tự tư duy con người. Đây là bước tiến lớn cho nghiên cứu và phát triển nhưng cũng đặt ra thách thức về kiểm soát và quản trị khi AGI ngày càng tự chủ hơn.

AGI và AI có điểm gì khác biệt?

Trí tuệ nhân tạo (AI) hay dạng đang tồn tại hiện nay ANI – Artificial Narrow Intelligence (trí tuệ nhân tạo hạn hẹp) và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đều hướng tới mục tiêu mô phỏng năng lực trí tuệ của con người thông qua máy móc. Tuy nhiên, hai khái niệm này khác nhau về phạm vi khả năng, mức độ thích nghi và cách thức xử lý nhiệm vụ, cụ thể:

5 công nghệ thúc đẩy nghiên cứu AGI hiện nay

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang được các nhà khoa học và kỹ sư đặc biệt chú trọng nghiên cứu. Một số công nghệ then chốt góp phần thúc đẩy AGI phát triển gồm:

Học sâu – Deep Learning

Học sâu (Deep Learning) là một lĩnh vực nhánh của trí tuệ nhân tạo, chuyên sâu vào việc sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp (Neural Network) để phân tích và rút ra thông tin từ dữ liệu lớn. Bằng cách tự động nhận diện các mẫu và đặc điểm phức tạp, công nghệ này tạo ra những mô hình có khả năng hiểu ngữ cảnh trong các loại dữ liệu khác nhau (âm thanh, hình ảnh, văn bản,…).

Ví dụ, Amazon SageMaker được các nhà phát triển sử dụng để thiết kế và triển khai mô hình học sâu cho các ứng dụng Internet vạn vật, giúp tối ưu hóa hiệu suất của các thiết bị kết nối.

AI tạo sinh – Generative AI

AI tạo sinh cho phép các hệ thống siêu trí tuệ nhân tạo tạo ra nội dung mới và sáng tạo từ những dữ liệu mà chúng đã học được. Công nghệ này không chỉ giúp tự động hóa quy trình sản xuất nội dung mà còn mang đến khả năng tương tác tự nhiên với người dùng.

Chẳng hạn, các tổ chức sử dụng các mô hình như AI21 Labs và Cohere để phát triển các ứng dụng có khả năng tạo văn bản, âm thanh và hình ảnh, nhờ vào sự hỗ trợ của nền tảng đám mây Amazon Bedrock.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Process (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào khả năng giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Công nghệ này hỗ trợ chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành dữ liệu có thể phân tích và diễn giải.

Ví dụ, Amazon Lex cho phép các doanh nghiệp xây dựng chatbot thông minh, tự động tương tác và hỗ trợ khách hàng thông qua ngôn ngữ tự nhiên, làm tăng trải nghiệm người dùng.

Thị giác máy tính – Computer Vision

Thị giác máy tính (Computer Vision) liên quan đến việc cho phép máy móc phân tích và hiểu hình ảnh và video. Công nghệ này là chìa khóa để phát triển các ứng dụng tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.

Một ví dụ điển hình là Amazon Rekognition, cho phép các kỹ sư tự động hóa quy trình phân tích hình ảnh, giúp nhận diện đối tượng và giám sát trong thời gian thực.

Khoa học robot

Khoa học robot kết hợp giữa kỹ thuật và trí tuệ nhân tạo, cho phép xây dựng các hệ thống tự động có khả năng thực hiện nhiệm vụ vật lý. Những robot này có thể hoạt động độc lập và tương tác với môi trường xung quanh, điều này rất quan trọng trong việc phát triển AGI.

Artificial General Intelligence mang lại lợi ích gì?

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) mang lại nhiều lợi ích tiềm năng, có khả năng thay đổi căn bản cách con người giải quyết các vấn đề toàn cầu và nâng cao chất lượng cuộc sống. Sau đây là chi tiết các lợi ích mà AGI mang lại:

• Giải quyết các vấn đề toàn cầu phức tạp: AGI có thể phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện các mối liên hệ phức tạp và đề xuất giải pháp cho những thách thức. Ví dụ như biến đổi khí hậu hay đại dịch – những bài toán mà con người khó xử lý nhanh và hiệu quả.
• Thúc đẩy tiến bộ khoa học và công nghệ: Với khả năng xử lý dữ liệu khoa học chuyên sâu, AGI có thể hỗ trợ nghiên cứu trong các lĩnh vực như y học, năng lượng, khoa học vật liệu và khám phá vũ trụ, từ thiết kế thuốc mới đến tối ưu hệ thống năng lượng và phát hiện vật liệu tiên tiến.
• Nâng cao năng suất và hiệu quả làm việc: AGI cho phép tự động hóa nhiều quy trình trong sản xuất, dịch vụ và nghiên cứu, giúp giảm sai sót, tăng hiệu suất và giải phóng con người khỏi các công việc lặp lại để tập trung vào nhiệm vụ mang tính sáng tạo cao hơn.
• Tạo trải nghiệm cá nhân hóa: AGI có thể cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ theo từng người dùng. Trong y tế, hệ thống hỗ trợ xây dựng phác đồ điều trị riêng; về giáo dục, AGI giúp thiết kế chương trình học phù hợp với năng lực và nhu cầu của từng học sinh, từ đó nâng cao hiệu quả và mức độ hài lòng.

Phát triển AGI tồn tại những thách thức và rủi ro nào?

Bên cạnh những lợi ích tiềm năng nổi bật, trí tuệ nhân tạo tổng hợp AGI cũng đi kèm với nhiều thách thức đáng lưu ý, cụ thể:

Rủi ro an ninh và tấn công mạng: Nếu không được bảo mật chặt chẽ, AGI có thể trở thành mục tiêu xâm nhập và bị lợi dụng cho các mục đích xấu, gây thiệt hại nghiêm trọng về kinh tế, xã hội và thậm chí ảnh hưởng đến an ninh quốc gia. Do đó, bảo vệ hệ thống AGI trước các mối đe dọa an ninh mạng là thách thức then chốt trong quá trình phát triển công nghệ này.

Thách thức về đạo đức và trách nhiệm: AGI đặt ra nhiều câu hỏi đạo đức quan trọng, như ai chịu trách nhiệm khi hệ thống đưa ra quyết định sai lệch và làm thế nào để đảm bảo AGI luôn hành động vì lợi ích của con người. Những vấn đề này đòi hỏi khung pháp lý và nguyên tắc chung ở quy mô quốc tế nhằm cân bằng giữa đổi mới công nghệ và giá trị nhân văn.

Bất bình đẳng xã hội và tác động đến việc làm: Sự phát triển của AGI có thể làm gia tăng chênh lệch xã hội khi nhiều công việc bị thay thế bởi tự động hóa. Các ngành như sản xuất, dịch vụ và công nghệ cao có nguy cơ giảm nhu cầu lao động, tạo ra khoảng cách lớn giữa nhóm lao động có kỹ năng cao và những người khó thích ứng với sự thay đổi.

Cách kiểm soát rủi ro từ Artificial General Intelligence ra sao?

“Tôi từng nghĩ con người sẽ mất 20 – 50 năm nữa mới đạt được AGI, nhưng giờ tốc độ phát triển đã vượt ngoài dự đoán. Vấn đề cấp bách hiện nay là làm thế nào để kiểm soát chúng,” Geoffrey Hinton, giáo sư đoạt giải Turing và được mệnh danh là “cha đẻ của AI” chia sẻ.

Tuy nhiên, kiểm soát trí tuệ nhân tạo tổng quát không thể đơn giản như cách con người kiểm soát lẫn nhau dựa trên nhận thức và cảm xúc. Siêu trí tuệ AGI có khả năng vượt xa những giới hạn đó, khiến việc kiểm soát trở thành một thách thức phức tạp. Để giảm thiểu rủi ro từ AGI và đảm bảo rằng công nghệ này phục vụ lợi ích con người, các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào các yếu tố quan trọng sau:

• Thiết lập hệ thống kiểm tra, theo dõi mã nguồn và đánh giá hiệu suất thường xuyên để phát hiện sớm dấu hiệu hoạt động ngoài kiểm soát của AGI và can thiệp kịp thời khi cần thiết.
• Cần thiết lập các tiêu chuẩn và khung pháp lý rõ ràng nhằm định hướng quá trình phát triển AGI. Các quy định này tập trung vào an toàn, minh bạch và trách nhiệm, qua đó đảm bảo hệ thống vận hành đúng mục tiêu và không gây tác động tiêu cực.
• Phát triển chính sách bảo vệ lợi ích công cộng, như đào tạo lại lao động bị ảnh hưởng bởi tự động hóa và đảm bảo phân phối công bằng lợi ích từ siêu trí tuệ.
• Hạn chế sự tập trung quyền lực vào tay một số tổ chức để tránh việc lạm dụng AGI.

AGI có những ứng dụng tiềm năng nào?

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp được kỳ vọng sẽ tạo ra những thay đổi sâu rộng trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng học hỏi và thích ứng linh hoạt. Một số ứng dụng tiềm năng của AGI có thể đề cập đến như:

• Y tế: Artificial General Intelligence có thể đưa ra các chẩn đoán chính xác và giúp bác sĩ xây dựng kế hoạch điều trị phù hợp bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu y tế lớn và nhận diện các mẫu phức tạp trong hình ảnh y tế và dữ liệu bệnh nhân.
• Sản xuất: Trong lĩnh vực sản xuất, trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể phân tích dữ liệu từ các dây chuyền sản xuất, dự đoán sự cố và tự động điều chỉnh quy trình để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu suất.
• Tự động hóa: AGI có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, giảm thiểu sự can thiệp của con người, tối ưu hóa quy trình làm việc, tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, nâng cao năng suất.
• Giáo dục: AGI có thể cá nhân hóa quá trình học tập cho từng học sinh, đưa ra các chương trình học phù hợp với khả năng và sở thích của từng người. Điều này giúp nâng cao hiệu quả giáo dục và khuyến khích sự phát triển của học sinh.
• Dịch vụ khách hàng: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, siêu trí tuệ có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng thông qua các AI chatbot thông minh, có khả năng hiểu và phản hồi nhanh chóng theo ngữ cảnh.
• Nghiên cứu và phát triển: Artificial General Intelligence đưa ra các ý tưởng mới và giúp các nhà nghiên cứu phát triển các sản phẩm hoặc giải pháp mới một cách nhanh chóng và hiệu quả cách phân tích và tìm ra mối liên hệ trong dữ liệu.

Một số xu hướng phát triển của AGI trong tương lai

Dựa trên các yếu tố hiện tại, có thể dự báo một số xu hướng phát triển nổi bật của Artificial General Intelligence trong thời gian tới như sau:

• Cải tiến thuật toán học máy: AGI sẽ tiếp tục được nâng cấp thông qua các thuật toán học sâu và học tăng cường, giúp hệ thống tăng khả năng thích ứng, học hỏi hiệu quả hơn từ dữ liệu và xử lý các bài toán ngày càng phức tạp.
• Đẩy mạnh nghiên cứu liên ngành: Sự kết hợp giữa khoa học máy tính, thần kinh học và khoa học nhận thức sẽ đóng vai trò then chốt trong việc mô phỏng chính xác hơn tư duy và hành vi của con người, từ đó nâng cao năng lực nhận thức của AGI.
• Gia tăng sự tham gia của cộng đồng: Việc phổ biến kiến thức và minh bạch thông tin về AGI giúp xã hội hiểu đúng về công nghệ này, giảm lo ngại và tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững trong tương lai.

Những câu hỏi thường gặp về Artificial General Intelligence

Chat GPT có phải là AGI không?

Không. Dù sở hữu khả năng xử lý ngôn ngữ ấn tượng, Chat GPT vẫn chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và chưa đạt đến cấp độ Trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI. Hệ thống này hoạt động dựa trên dữ liệu huấn luyện và các mô hình xác suất, không có khả năng nhận thức hay hiểu biết thực sự, mà chỉ tạo phản hồi theo ngữ cảnh đã học.

Artificial General Intelligence đã tồn tại hay chưa?

Hiện nay, Artificial General Intelligence chưa tồn tại trên thực tế. AGI vẫn đang ở giai đoạn nghiên cứu và phát triển, chủ yếu tồn tại dưới dạng lý thuyết và các mô hình thử nghiệm. Các hệ thống AI hiện chỉ đạt mức trí tuệ nhân tạo hạn hẹp, được thiết kế để thực hiện những nhiệm vụ cụ thể và chưa có khả năng tư duy, học hỏi toàn diện như con người.

AGI có nguy hiểm hay không?

AGI không tự thân nguy hiểm, nhưng có thể trở thành rủi ro lớn nếu phát triển thiếu kiểm soát. Nguy cơ nằm ở việc AGI đưa ra quyết định sai lệch, bị lạm dụng cho mục đích xấu hoặc vượt ngoài khả năng giám sát của con người. Vì vậy, mức độ an toàn của AGI phụ thuộc trực tiếp vào cách con người thiết kế, quản lý và xây dựng các khung đạo đức, pháp lý đi kèm trong quá trình phát triển.

AGI có liên quan đến XAI (Explainable AI) không?

Có. AGI và XAI có mối liên hệ chặt chẽ, đặc biệt trong khía cạnh an toàn và kiểm soát. AGI sở hữu khả năng tự học và ra quyết định phức tạp, nên nếu không thể giải thích được vì sao hệ thống đưa ra một hành động hay kết luận, rủi ro sẽ rất lớn. XAI giúp con người hiểu, kiểm tra và giám sát quá trình suy luận của AI, từ đó tăng tính minh bạch, trách nhiệm và độ tin cậy.

Doanh nghiệp nên chuẩn bị gì cho kỷ nguyên AGI?

Doanh nghiệp cần chuẩn bị dữ liệu chuẩn hóa, nhân sự có kỹ năng AI, khung quản trị và đạo đức công nghệ, đồng thời duy trì tư duy linh hoạt để thích ứng nhanh khi AGI phát triển.

Hy vọng với những thông tin được FPT.AI chia sẻ sẽ giúp bạn giải đáp được thắc mắc AGI là gì, những đặc điểm, lợi ích, rủi ro khi ứng dụng và giải pháp kiểm soát loại AI này. Tốc độ phát triển của siêu trí tuệ nhân tạo đang tăng nhanh, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các chuyên gia, chính phủ và cộng đồng để đảm bảo công nghệ này được phát triển vì lợi ích chung của nhân loại