Trong kỷ nguyên công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang len lỏi vào mọi mặt của cuộc sống. Chúng ta thường nghe nhắc đến AI trong các ứng dụng hàng ngày, từ trợ lý ảo trên điện thoại cho đến xe tự lái.

Tuy nhiên, không phải hệ thống AI nào cũng giống nhau. Trên thực tế, AI được phân thành nhiều cấp độ khác nhau, trong đó phổ biến nhất là AI hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI, còn gọi là AI yếu) và AI tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI, còn gọi là AI mạnh). Vậy thực chất AI hẹp và AI tổng quát là gì, và chúng khác nhau như thế nào? Hãy cùng INVIAI tìm hiểu chi tiết ở nội dung dưới đây.

AI là gì?

Trước khi phân biệt AI hẹp và AI tổng quát, chúng ta cần hiểu AI là gì. Theo định nghĩa kinh điển của các chuyên gia như Stuart Russell và Peter Norvig, AI là “nghiên cứu và thiết kế các tác nhân thông minh, trong đó một tác nhân thông minh là một hệ thống có khả năng nhận thức môi trường xung quanh và thực hiện các hành động để tối đa hóa cơ hội thành công của mình”. Nói một cách đơn giản, AI là việc tạo ra máy móc hoặc phần mềm có thể thực hiện những nhiệm vụ vốn đòi hỏi trí thông minh của con người.

Trong thực tế, trí tuệ nhân tạo bao gồm nhiều hệ thống khác nhau, từ những thuật toán đơn giản cho đến các mô hình máy học phức tạp. Dựa trên phạm vi và khả năng trí tuệ, người ta phân loại AI thành AI hẹp (ANI), AI tổng quát (AGI) và thậm chí xa hơn là AI siêu việt (ASI). Hiện nay, AI hẹp là loại duy nhất đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi, còn AI tổng quát vẫn đang nằm trên lý thuyết. Để hiểu rõ hơn, chúng ta hãy đi sâu vào từng khái niệm.

AI hẹp (Narrow AI) là gì?

AI hẹp (ANI – Artificial Narrow Intelligence), hay còn gọi là AI yếu, là loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện một (hoặc một vài) nhiệm vụ cụ thể với hiệu quả cao. Đặc trưng của AI hẹp là chỉ tập trung vào một lĩnh vực hoặc vấn đề duy nhất, ví dụ như nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ, chơi cờ, v.v.

AI hẹp hoạt động xuất sắc trong phạm vi nhiệm vụ mà nó được lập trình hoặc huấn luyện, thậm chí nhiều hệ thống còn vượt trội hơn con người trong đúng lĩnh vực hẹp đó. Tuy nhiên, AI hẹp không có khả năng tự ý thức hay tư duy như con người, và không thể tự mở rộng hiểu biết sang lĩnh vực ngoài phạm vi đã được lập trình.

Nói cách khác, một hệ thống AI hẹp giống như một chuyên gia siêu giỏi trong một việc, nhưng hoàn toàn “mù tịt” ở những việc khác ngoài chuyên môn của nó. Đây chính là lý do nó được gọi là AI yếu – không phải vì nó yếu về hiệu suất, mà vì phạm vi trí tuệ của nó hạn hẹp trong khuôn khổ đã định sẵn.

Hiện nay, AI hẹp là dạng AI phổ biến nhất và cũng là những gì chúng ta thường gặp trong cuộc sống hàng ngày. Hầu hết các ứng dụng AI xung quanh chúng ta đều thuộc loại AI hẹp. Một số ví dụ quen thuộc về AI hẹp bao gồm:

• Trợ lý ảo: Các trợ lý giọng nói như Apple Siri, Google Assistant hay Amazon Alexa được lập trình để hiểu câu lệnh và đáp ứng yêu cầu của người dùng (tra cứu thông tin, đặt lời nhắc, bật nhạc, điều khiển thiết bị thông minh...). Chúng rất giỏi trong phạm vi này, nhưng sẽ không thể làm được những việc ngoài danh mục chức năng đã lập trình.
• Hệ thống gợi ý đề xuất: Dịch vụ của Netflix, YouTube, Spotify... sử dụng AI hẹp để phân tích lịch sử xem phim/nghe nhạc của bạn và đề xuất nội dung phù hợp với sở thích. Những hệ thống này có thể đưa ra gợi ý rất chính xác dựa trên dữ liệu, nhưng không thể tự tạo ra nội dung mới hay hiểu ngữ cảnh ngoài việc gợi ý.
• Nhận diện khuôn mặt: Công nghệ nhận diện khuôn mặt trên điện thoại (mở khóa bằng Face ID), hoặc trên mạng xã hội (tự gợi ý gắn thẻ bạn bè trong ảnh) là AI hẹp chuyên về phân tích hình ảnh khuôn mặt. Nó nhận biết ai đang ở trong ảnh dựa trên đặc điểm khuôn mặt đã học, nhưng không hiểu được cảm xúc hay ý định của người đó.
• Xe tự lái (một mức độ nào đó): Xe tự hành sử dụng nhiều mô-đun AI hẹp phối hợp, ví dụ hệ thống nhận diện biển báo, hệ thống giữ làn đường, hệ thống phanh khẩn cấp... Mỗi mô-đun giải quyết một nhiệm vụ hẹp trong việc lái xe. Mặc dù kết hợp lại cho ta cảm giác “xe tự lái thông minh”, thực chất mỗi AI bên trong chỉ xử lý tốt một dạng tình huống nhất định. Xe tự lái hiện tại vẫn chưa thể xử lý mọi tình huống bất ngờ linh hoạt như con người.

Với những ưu điểm như độ chính xác cao và hiệu suất vượt trội trong tác vụ được giao, AI hẹp đã mang lại nhiều lợi ích thực tiễn cho đời sống và công nghiệp. Chẳng hạn, trong lĩnh vực y tế, AI hẹp giúp phân tích hình ảnh X-quang để chẩn đoán bệnh; trong tài chính, AI hẹp phát hiện gian lận giao dịch; trong sản xuất, AI hẹp vận hành robot lắp ráp, v.v.

Tuy nhiên, nhược điểm lớn của AI hẹp là giới hạn về phạm vi trí tuệ – nó không thể tự học hỏi để làm nhiệm vụ khác ngoài những gì đã được dạy. Nếu muốn AI hẹp làm việc khác, chúng ta phải lập trình hoặc huấn luyện lại từ đầu với dữ liệu mới. Ví dụ, một AI chơi cờ vây xuất sắc như AlphaGo chỉ biết chơi cờ vây, không thể đột nhiên học nấu ăn hay lái xe được. Điều này có nghĩa là tính linh hoạt của AI hẹp gần như bằng 0 ngoài phạm vi nhiệm vụ ban đầu.

Một điểm quan trọng nữa: AI hẹp hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu và thuật toán đã được cung cấp. Do đó, nếu dữ liệu huấn luyện có sai sót hoặc thiên kiến, AI hẹp cũng sẽ mắc lỗi hoặc thiên kiến tương tự. Đây là hạn chế chung của các hệ thống AI hiện nay.

Chúng không thực sự “hiểu” ý nghĩa sâu xa, mà chỉ phản hồi dựa trên mẫu hình đã học. Chính vì những giới hạn này, giới nghiên cứu luôn khao khát phát triển một loại AI cao cấp hơn có thể tư duy tổng quát và linh hoạt như trí tuệ con người – đó chính là AI tổng quát (AGI).

AI tổng quát (General AI) là gì?

AI tổng quát (AGI – Artificial General Intelligence), hay còn gọi là AI mạnh, là thuật ngữ chỉ một hệ thống AI có trí thông minh tổng hợp như con người. Điều này có nghĩa là AI tổng quát có khả năng hiểu, tự học hỏi và áp dụng kiến thức để giải quyết bất kỳ nhiệm vụ hoặc vấn đề nào trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chứ không chỉ giới hạn ở một nhiệm vụ cụ thể nào.

Nếu AI hẹp là chuyên gia một lĩnh vực, thì AI tổng quát được hình dung như một “tổng chuyên gia” có thể làm tốt hầu hết mọi việc – từ lái xe, nấu ăn, lập trình cho đến chẩn đoán y khoa, tư vấn pháp lý, v.v., tương tự như cách một con người thông minh có thể đảm đương nhiều công việc khác nhau.

Một cách khác để hình dung: AI mạnh chính là trí tuệ nhân tạo cấp độ con người (human-level AI). Nó không chỉ làm theo các lệnh có sẵn, mà có thể tự suy nghĩ, lên kế hoạch, sáng tạo và thích nghi khi gặp tình huống mới – những khả năng mà AI hẹp không có.

Trong khoa học viễn tưởng, AI tổng quát thường được miêu tả như những cỗ máy có tư duy và nhận thức không khác con người, thậm chí có cảm xúc. Chẳng hạn, các nhân vật như J.A.R.V.I.S. trong phim Iron Man hay Samantha trong phim Her là những ví dụ tưởng tượng về AI có trí thông minh như con người. Chúng có thể trò chuyện tự nhiên, học hỏi kiến thức mới, và xử lý vô vàn yêu cầu khác nhau của con người một cách linh hoạt.

Hiện tại (năm 2025), AI tổng quát vẫn chỉ là mục tiêu trong lý thuyết và chưa hề có hệ thống nào đạt đến trình độ này. Mặc dù đã có những tiến bộ vượt bậc trong AI hẹp và một số hệ thống trông có vẻ “thông minh đa năng”, nhưng chúng chưa thật sự là AGI.

Các chuyên gia khẳng định rằng AGI còn là một thách thức cực lớn và có thể cần nhiều thập kỷ nghiên cứu thêm. Ethan Mollick, phó giáo sư tại Đại học Pennsylvania, nhận xét: “Mặc dù chúng ta đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong AI hẹp, nhưng AI tổng quát vẫn còn là một thách thức lớn và có thể cần nhiều thập kỷ nghiên cứu nữa”. Nói cách khác, con đường đến AGI còn rất dài và đầy chông gai.

Tại sao việc tạo ra AI tổng quát lại khó đến vậy?...

Lý do là vì để có trí thông minh như con người, AI phải hội tụ rất nhiều khả năng phức tạp: từ hiểu ngôn ngữ, nhận thức hình ảnh, suy luận logic, tư duy trừu tượng, cho đến học hỏi kinh nghiệm và thích nghi xã hội. Điều này đòi hỏi những đột phá về thuật toán, sức mạnh tính toán khổng lồ, cùng lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ và đa dạng.

Ngoài ra, còn có vô số vấn đề đạo đức và an toàn cần cân nhắc khi phát triển một AI thông minh ngang con người – chẳng hạn làm sao đảm bảo nó hành xử có đạo đức, và con người vẫn kiểm soát được nó nếu nó trở nên quá thông minh. Đây không chỉ là bài toán công nghệ mà còn liên quan đến xã hội và triết học.

Mặc dù chưa có AGI thực sự, nhưng những năm gần đây, một số hệ thống AI tiên tiến đã bắt đầu cho thấy phần nào khả năng tổng quát. Đơn cử như các mô hình ngôn ngữ lớn (ví dụ: GPT-3, GPT-4 của OpenAI) có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau: trả lời câu hỏi, viết văn, lập trình, dịch thuật, thậm chí vượt qua một số bài kiểm tra mà con người làm.

Các nhà nghiên cứu tại Microsoft nhận định rằng mô hình GPT-4 có thể giải được những nhiệm vụ mới mẻ, đa dạng trong các lĩnh vực từ toán học, lập trình, y học đến luật pháp mà không cần huấn luyện chuyên biệt cho từng nhiệm vụ, đạt hiệu suất gần ngang người ở nhiều nhiệm vụ. Họ cho rằng GPT-4 có thể được xem như một phiên bản AGI sơ khởi (dù chưa hoàn thiện).

Dù vậy, ngay cả những mô hình tiên tiến này vẫn được xếp vào loại AI hẹp theo định nghĩa, bởi vì chúng thiếu khả năng tự chủ học hỏi thực sự và vẫn bị ràng buộc bởi những giới hạn kỹ thuật và dữ liệu đã huấn luyện.

Chẳng hạn, một AI tạo sinh như ChatGPT có kiến thức rộng về nhiều lĩnh vực, nhưng nó không tự ý học thêm kiến thức mới ngoài dữ liệu đào tạo ban đầu, và cũng không thể chuyển đổi sang làm các nhiệm vụ vật lý trong thế giới thực nếu không được lập trình thêm. Do đó, AI tổng quát thực thụ vẫn là đích đến ở tương lai, chứ chưa phải hiện tại.

Để hình dung rõ hơn, dưới đây là một số ví dụ giả định về AI tổng quát (trong tương lai, nếu được phát triển thành công):

• Robot đa năng như trợ lý con người: Tưởng tượng một robot hình người có thể tự học mọi kỹ năng cần thiết – buổi sáng nấu bữa sáng theo sở thích của bạn, trưa lái xe đưa bạn đi làm, chiều lập trình phần mềm, tối về dạy học cho con bạn. Đây là kiểu AI tổng quát lý tưởng: một trí tuệ có thể làm tốt hầu hết các công việc trí óc lẫn chân tay mà không cần con người hướng dẫn chi tiết từng việc.
• Hệ thống bác sĩ AI toàn năng: Một AI được tích hợp kiến thức của mọi chuyên khoa, có thể chẩn đoán bất kỳ bệnh gì dựa trên triệu chứng và xét nghiệm, sau đó đề xuất phương án điều trị tối ưu. Không chỉ giới hạn ở y tế, hệ thống này còn hiểu biết cả về tâm lý, dinh dưỡng, luật pháp (để tư vấn bảo hiểm sức khỏe), v.v. Nó giống như một bác sĩ – chuyên gia tổng quát thông minh nhân tạo, hỗ trợ con người mọi mặt trong chăm sóc sức khỏe.

Những ví dụ trên hiện vẫn chưa tồn tại, nhưng đó chính là viễn cảnh mà giới nghiên cứu AI hướng tới. Nếu một ngày chúng ta chế tạo thành công AI tổng quát, đó sẽ là bước nhảy vọt khổng lồ của công nghệ – có thể được xem như “cuộc cách mạng công nghiệp” mới trong lịch sử nhân loại.

Tuy nhiên, đi kèm với lợi ích là những thách thức và rủi ro rất lớn, như đã đề cập: làm sao để kiểm soát một trí tuệ có khả năng tự cải tiến vượt ngoài sự hiểu biết của con người? Đây là lý do có nhiều tranh luận xung quanh việc phát triển AGI, đòi hỏi phải tiến hành cẩn trọng.

Trước khi chuyển sang so sánh trực tiếp hai khái niệm, cũng nên nhắc đến một thuật ngữ cao hơn AGI là ASI (Artificial Super Intelligence) – siêu trí tuệ nhân tạo. ASI chỉ trí tuệ nhân tạo vượt xa khả năng con người trên mọi phương diện – hiểu đơn giản là thông minh hơn con người rất nhiều lần. Khái niệm này hiện hoàn toàn nằm trong giả thuyết khoa học viễn tưởng, và thậm chí có thể không bao giờ trở thành hiện thực.

Nếu AGI là trí thông minh ngang tầm người, thì ASI là trí thông minh siêu việt hơn người. Một số người lo ngại rằng ASI, nếu ra đời, có thể gây ra những hệ quả khôn lường cho nhân loại vì nó quá thông minh và nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng ta. Dù sao, đó là câu chuyện của tương lai xa. Trong phạm vi bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào hai cấp độ khả thi và gần gũi hơn: AI hẹp (hiện tại) và AI tổng quát (tương lai gần/hy vọng).

Sự khác biệt giữa AI hẹp và AI tổng quát

Tóm lại, AI hẹp (ANI) và AI tổng quát (AGI) khác nhau trên nhiều khía cạnh cơ bản. Dưới đây là bảng so sánh và diễn giải một số điểm khác biệt chính giữa hai loại AI này:

Phạm vi nhiệm vụ

AI hẹp chỉ làm được một hoặc một vài tác vụ cụ thể đã được lập trình hoặc huấn luyện (ví dụ chỉ nhận diện hình ảnh, hoặc chỉ chơi cờ, v.v.). Ngược lại, AI tổng quát có mục tiêu thực hiện được bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm, tức là phạm vi không giới hạn lĩnh vực. Nói đơn giản, AI hẹp là “một hạt cát nhỏ” còn AI tổng quát là “một đại dương” về khả năng.

Tính linh hoạt và học hỏi

AI hẹp thiếu khả năng tự học hỏi để thích nghi với tình huống mới nằm ngoài dữ liệu/thuật toán ban đầu – nó phụ thuộc hoàn toàn vào lập trình và dữ liệu cung cấp trước. Trong khi đó, AI tổng quát được kỳ vọng sẽ tự thích nghi và học kiến thức mới khi gặp vấn đề lạ, tương tự như con người học hỏi kinh nghiệm mới. AI tổng quát có thể suy luận, hình thành ý thức hoặc ít nhất là hiểu biết tổng quát về thế giới, thay vì chỉ làm theo mẫu có sẵn.

Mức độ phát triển hiện nay

AI hẹp đã tồn tại và được sử dụng rộng rãi trong thực tế ngày nay (trong các ứng dụng, dịch vụ, thiết bị thông minh khắp mọi nơi). Còn AI tổng quát hiện chỉ là lý thuyết, các phòng thí nghiệm trên thế giới đang nghiên cứu nhưng chưa có hệ thống nào đạt được trí tuệ mức này. Nói cách khác, toàn bộ AI xung quanh chúng ta hiện nay đều là AI hẹp, dù một số có thể rất tiên tiến, còn AI tổng quát thực sự thì chưa xuất hiện.

Ví dụ tiêu biểu

AI hẹp – bao gồm trợ lý ảo (Siri, Alexa), phần mềm dịch tự động, hệ thống gợi ý phim ảnh, chương trình chơi game (cờ vua, cờ vây), v.v. Những hệ thống này chỉ làm một dạng việc và làm rất giỏi trong phạm vi hẹp đó. AI tổng quát – hiện chưa có ví dụ thực tế, mới dừng ở hình mẫu tưởng tượng.

Các nhân vật AI thông minh trong phim ảnh, tiểu thuyết (như robot biết suy nghĩ độc lập, máy tính siêu thông minh kiểm soát mọi thứ…) là hình dung về AGI. Trong tương lai, nếu chế tạo thành công, một robot giúp việc toàn năng hay hệ thống trí tuệ nhân tạo quản lý toàn bộ nhà máy có thể coi là ví dụ cho AGI. Nhưng tính đến nay, chưa có hệ thống AGI nào ngoài đời.

Ưu điểm & hạn chế

AI hẹp có ưu điểm là chuyên môn hóa cao, thường đạt độ chính xác và hiệu suất vượt trội trong nhiệm vụ của mình (ví dụ AI chẩn đoán hình ảnh có thể phân tích hàng nghìn phim X-quang nhanh hơn và chính xác không kém bác sĩ).

Tuy nhiên, hạn chế của nó là thiếu tính linh hoạt, sáng tạo và phụ thuộc dữ liệu, không thể tự mở rộng khả năng. Trong khi đó, AI tổng quát nếu thành công sẽ vô cùng linh hoạt, thích ứng và sáng tạo – đó là ưu điểm lớn nhất. Song nhược điểm hiện tại là rất khó phát triển: AGI đòi hỏi công nghệ phức tạp chưa có lời giải, và tiềm ẩn nhiều thách thức kỹ thuật lẫn xã hội.

Rủi ro & thách thức

AI hẹp nhìn chung an toàn và dễ kiểm soát hơn, nhưng vẫn có rủi ro như sai lệch (thiên kiến) do dữ liệu xấu hoặc lỗi giới hạn phạm vi (AI không hiểu bối cảnh ngoài nhiệm vụ nên có thể xử lý thiếu chính xác khi đầu vào nằm ngoài kinh nghiệm). 

AI tổng quát tiềm tàng rủi ro lớn hơn về đạo đức và kiểm soát: nếu một ngày AI đạt trí tuệ ngang con người hoặc hơn, làm sao đảm bảo nó hành động phù hợp với giá trị nhân loại và không vượt ngoài tầm kiểm soát? Đây là mối lo mà nhiều chuyên gia AI và nhà tương lai học đã đặt ra.

Chẳng hạn, một AGI có thể tự cải tiến và ra quyết định không cần con người có thể gây hậu quả nếu mục tiêu của nó không phù hợp lợi ích con người. Do đó, phát triển AGI luôn đi kèm bài toán về an toàn AI và quản trị AI ở cấp độ cao.

Nhìn chung, sự khác biệt cốt lõi là AI hẹp “biết một thứ mọi thứ, còn AI tổng quát biết nhiều thứ”. AI hẹp hiện hữu quanh ta trong những ứng dụng cụ thể, còn AI tổng quát là đích đến tham vọng để tạo ra máy móc thông minh toàn diện.

>>> Tìm hiểu thêm về: AI, Machine Learning và Deep Learning

Hiểu được sự khác biệt giữa AI hẹp và AI tổng quát là bước đầu tiên để chúng ta nắm bắt bức tranh toàn cảnh về trí tuệ nhân tạo hiện nay và tương lai. AI hẹp đã và đang mang lại vô vàn lợi ích thiết thực trong đời sống, từ tự động hóa công việc, tăng hiệu suất lao động, cho đến cải thiện dịch vụ và tiện ích hàng ngày. Chúng ta đã quen thuộc với những ứng dụng AI hẹp như trợ lý ảo, xe tự lái, phân tích dữ liệu... AI hẹp chính là nền tảng của kỷ nguyên AI hiện tại, giúp giải quyết những vấn đề cụ thể một cách hiệu quả.

Trong khi đó, AI tổng quát giống như chén thánh trong nghiên cứu AI – một mục tiêu xa vời nhưng đầy hứa hẹn. Nếu một ngày đạt được AI tổng quát, nhân loại có thể chứng kiến những đổi thay to lớn: máy móc có thể làm được hầu hết mọi việc con người làm, mở ra những khả năng mới trong khoa học, y tế, giáo dục, kinh tế...

Tuy nhiên, đi kèm với hy vọng là những thách thức không nhỏ về công nghệ lẫn đạo đức. Chặng đường tiến tới AGI vẫn còn dài và đòi hỏi sự hợp tác liên ngành giữa các nhà khoa học, kỹ sư, chuyên gia xã hội và chính phủ.

Tóm lại, AI hẹp và AI tổng quát đại diện cho hai cấp độ khác nhau của trí tuệ nhân tạo. AI hẹp là hiện thực ngày nay – mạnh mẽ trong phạm vi hẹp, hỗ trợ đắc lực con người trong nhiều tác vụ cụ thể. AI tổng quát là tầm nhìn tương lai – một trí tuệ nhân tạo toàn năng như con người, hứa hẹn nhưng cũng đầy thách thức để đạt được.

Việc phân biệt rõ hai khái niệm này giúp chúng ta đặt kỳ vọng đúng mức vào AI, tận dụng tốt thế mạnh của AI hẹp hiện có, đồng thời chuẩn bị cho những bước tiến tới AI tổng quát trong tương lai. Như một bài viết đã nhấn mạnh: hiện tại, chúng ta mới chỉ chinh phục được AI hẹp, còn chặng đường đến AI tổng quát (và xa hơn là AI siêu việt) vẫn còn rất dài.

Dù vậy, mỗi bước tiến trong nghiên cứu AI đều đưa chúng ta đến gần hơn với mục tiêu đó. Với sự phát triển như vũ bão của công nghệ, biết đâu trong vài thập kỷ tới, điều từng được coi là khoa học viễn tưởng sẽ dần trở thành hiện thực.