AI yếu và AI mạnh

AI (Trí tuệ nhân tạo) có thể được chia làm hai loại chính: AI yếu và AI mạnh. Theo định nghĩa, AI yếu (còn gọi là AI hẹp – Artificial Narrow Intelligence) là hệ thống được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, phạm vi hẹp. Trái lại, AI mạnh (hay còn gọi là AI tổng quát – Artificial General Intelligence) là khái niệm về hệ thống lý tưởng có khả năng xử lý mọi nhiệm vụ trí tuệ như con người.

Sự khác biệt cơ bản là AI mạnh lý tưởng có thể học hỏi, lý luận và áp dụng kiến thức linh hoạt trên nhiều lĩnh vực như con người, trong khi AI yếu chỉ hoạt động hiệu quả trong phạm vi hẹp mà nó được lập trình trước. Hiện nay, tất cả các ứng dụng AI thực tế đều thuộc loại AI yếu; AI mạnh vẫn còn ở giai đoạn nghiên cứu và chủ yếu tồn tại trong lý thuyết.

Cùng INVIAI tìm hiểu chi tiết hơn về 2 loại AI này ngay trong phần nội dung bên dưới nhé!

AI yếu là gì? Đặc điểm chính

AI yếu (Artificial Narrow Intelligence) là loại trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay. Chúng được huấn luyện và lập trình để thực hiện một nhiệm vụ nhất định như nhận diện hình ảnh, xử lý giọng nói hay tư vấn theo khuôn mẫu. Đặc điểm của AI yếu bao gồm:

Chuyên biệt theo nhiệm vụ: AI yếu chỉ tập trung vào các tác vụ riêng biệt và xác định trước, chẳng hạn lái xe tự động, chẩn đoán y tế cơ bản, chatbot chăm sóc khách hàng. Nhờ tập trung vào một nhiệm vụ, chúng thường đạt hiệu suất vượt trội so với con người trong lĩnh vực đó.
Dựa trên dữ liệu: Hầu hết AI yếu sử dụng kỹ thuật học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để phân tích lượng dữ liệu lớn, tìm ra quy luật và đưa ra dự đoán. Chúng chỉ “học” dựa trên dữ liệu được cung cấp và không tự phát triển khả năng hiểu biết bên ngoài khối thông tin đó.
Không có ý thức: AI yếu không có ý thức hay tự nhận thức. Nó chỉ mô phỏng trí thông minh dựa trên thuật toán và dữ liệu huấn luyện, không hiểu hay cảm nhận thế giới như con người.
Giới hạn năng lực: Bởi vì AI yếu chỉ làm tốt một việc, nếu gặp vấn đề hoặc ngữ cảnh mới ngoài phạm vi đã học, nó không thể tự giải quyết. Ví dụ, trợ lý ảo chỉ trả lời được những câu hỏi trong phạm vi được lập trình, và không thể tự chuyển đổi sang nhiệm vụ khác như sáng tác nhạc hay vẽ tranh.

Theo khảo sát của nhiều nguồn, khái niệm AI yếu được định nghĩa là hệ thống trí tuệ nhân tạo hẹp dành riêng cho một số nhiệm vụ. Như VNPT AI ghi nhận, AI yếu chỉ đạt hiệu quả tốt trong phạm vi hẹp và không thể tự vượt quá giới hạn nhiệm vụ đã được giao. Mặt khác, AI yếu lại thể hiện sự tập trung và chính xác cao trong những ứng dụng chuyên biệt, giúp nó đóng góp giá trị lớn trong cuộc sống và công việc.

AI yếu (Artificial Narrow Intelligence)

Ứng dụng của AI yếu

Hiện nay, phần lớn các ứng dụng AI xung quanh chúng ta đều là AI yếu. Ví dụ tiêu biểu gồm:

Trợ lý ảo (Virtual Assistants): Các hệ thống như Siri, Google Assistant hay Amazon Alexa có thể nhận dạng giọng nói và thực hiện các lệnh đơn giản (hẹn giờ, tra cứu thời tiết…) theo khả năng được lập trình. Mặc dù giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhưng chúng chỉ phản hồi trong phạm vi dữ liệu đã huấn luyện.
Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): Nền tảng như Netflix, YouTube hay Amazon sử dụng AI yếu để phân tích lịch sử xem phim, mua sắm của người dùng và đề xuất phim, sản phẩm phù hợp. Chúng tận dụng khả năng học từ dữ liệu lớn để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và tối ưu mức độ hài lòng.
Xử lý thị giác máy tính (Computer Vision): Các ứng dụng nhận diện hình ảnh, video như kiểm soát an ninh, phân loại ảnh trong Google Photos, hay hệ thống lái xe tự động dựa trên camera thực hiện bởi AI yếu. Ví dụ, các mạng nơ-ron chuyên dụng (như mô hình YOLO của Ultralytics) có thể phát hiện đối tượng, biển báo giao thông hay phân tích hình ảnh y tế một cách chính xác trong phạm vi từng nhiệm vụ cụ thể.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chatbot: AI yếu được dùng rộng rãi trong dịch máy (như Google Translate), chatbot tư vấn khách hàng hay ứng dụng phân tích văn bản. Chúng có thể hiểu và tạo câu dựa trên mẫu học được, nhưng chỉ trong ngữ cảnh hạn định. Ví dụ, một chatbot hỗ trợ chăm sóc khách hàng sẽ trả lời các câu hỏi trong domain nhất định của doanh nghiệp.

Những ví dụ trên cho thấy AI yếu đã và đang thay đổi nhiều ngành nghề: từ y tế (hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh), tài chính (phân tích dữ liệu giao dịch), sản xuất (kiểm soát chất lượng tự động) đến dịch vụ (tư vấn khách hàng) và giải trí. Nhờ tối ưu hóa quy trình và tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại, AI yếu giúp con người tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

Ứng dụng của AI yếu

AI mạnh là gì?

Ngược lại với AI yếu, AI mạnh (Artificial General Intelligence – AGI) là khái niệm đề cập đến hệ thống AI có trí tuệ tổng quát, giống như con người. Theo VNPT AI, đây là loại trí tuệ nhân tạo mang tính lý thuyết, với khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.

AI mạnh lý tưởng không chỉ học hỏi từ dữ liệu mà còn có thể áp dụng kiến thức vào nhiều tình huống khác nhau mà không cần chương trình hướng dẫn cụ thể. Nó sẽ có khả năng suy luận, lập kế hoạch, ra quyết định và thích nghi trong những hoàn cảnh mới một cách linh hoạt.

Hiện tại, AI mạnh vẫn là mục tiêu dài hạn của ngành nghiên cứu AI và chưa có hệ thống nào đạt đến mức này. Các chuyên gia thường ví nó như một cỗ máy có “ý thức” hoặc “tính sáng tạo” ở mức con người. Như bài viết trên Ultralytics mô tả, AI mạnh sẽ có khả năng phân tích thông tin và đưa ra quyết định độc lập, tương tự con người.

Các đặc điểm lý tưởng của AI mạnh bao gồm khả năng lập luận và giải quyết vấn đề phức tạp, tự lập kế hoạch và học hỏi liên tục từ trải nghiệm. Ví dụ, AI mạnh sẽ giao tiếp với con người một cách tự nhiên qua ngôn ngữ, thậm chí sáng tạo ra các giải pháp mới cho những tình huống chưa từng gặp.

Khái niệm AI mạnh thường gắn liền với trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Theo Built In, AGI là hệ thống “có khả năng hoạt động và xử lý một cách giống con người” – có thể học, giải quyết vấn đề và thích nghi tương tự trí thông minh tự nhiên.

Tuy nhiên, AGI hiện vẫn chỉ xuất hiện trong khoa học viễn tưởng và các bài toán lý thuyết. Nếu một hệ thống AGI thực sự tồn tại, nó sẽ có thể giải quyết những vấn đề cấp bách toàn cầu bằng cách quét toàn bộ lượng thông tin trên Internet – một ví dụ minh họa tiềm năng to lớn của AI mạnh.

AI mạnh (Artificial General Intelligence – AGI)

Tiềm năng và ứng dụng tương lai của AI mạnh

Dù AI mạnh chưa hiện thực, nhiều nghiên cứu và dự đoán đề xuất những lĩnh vực mà nó có thể cách mạng hóa:

Y tế: AI mạnh có thể tự động chẩn đoán các bệnh phức tạp và đề xuất liệu pháp điều trị cá nhân hóa dựa trên toàn bộ dữ liệu y tế của bệnh nhân, bao gồm gen, tiền sử bệnh và lối sống. Ví dụ, trong phát triển thuốc, AI mạnh sẽ tăng tốc tìm kiếm hợp chất mới và dự đoán hiệu quả của chúng, giảm chi phí và thời gian nghiên cứu y dược.
Tài chính: Trong lĩnh vực tài chính, AI mạnh có khả năng phân tích thị trường toàn cầu theo thời gian thực, xét đến các yếu tố kinh tế, chính trị, xã hội và thậm chí thiên tai. Nó liên tục học hỏi từ dữ liệu phức hợp để dự đoán biến động thị trường với độ chính xác cao hơn nhiều so với hệ thống AI hẹp hiện nay.
Giáo dục: AI mạnh có thể cá nhân hóa lộ trình học tập cho từng học sinh, theo dõi tiến độ và điều chỉnh phương pháp giảng dạy sao cho phù hợp với khả năng và nhu cầu của từng người. Thay vì giáo trình chung, hệ thống thông minh này sẽ xây dựng chương trình học riêng dựa trên năng lực và sở thích của mỗi học viên.
Nghiên cứu khoa học và công nghệ: Một hệ thống AI mạnh lý tưởng có thể tổng hợp kiến thức từ mọi lĩnh vực, từ kỹ thuật, môi trường đến xã hội học để tìm giải pháp cho các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu, bệnh dịch hay năng lượng sạch. Theo góc nhìn khoa học viễn tưởng, một máy tính AGI có thể “quét” mọi tri thức của nhân loại để giải quyết các thách thức lớn nhất.

Trong tương lai, AI mạnh được kỳ vọng định hình lại nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, việc phát triển AGI đặt ra không ít thách thức về đạo đức và an toàn: ta cần đảm bảo nó hoạt động vì lợi ích chung và tránh các hệ quả không mong muốn.

>>> Có thể bạn chư biết: AI hẹp và AI tổng quát là gì?

AI yếu và AI mạnh đều là những khái niệm quan trọng để hiểu về trí tuệ nhân tạo. AI yếu đã và đang hiện hữu trong cuộc sống hàng ngày, với những ứng dụng cụ thể như trợ lý ảo, hệ thống gợi ý hay ô tô tự lái, mang lại hiệu quả cao trong các tác vụ chuyên biệt.

Trong khi đó, AI mạnh là mục tiêu chưa đạt được, với tham vọng xây dựng máy tính “thông minh như con người” có thể tự học hỏi và suy nghĩ trên phạm vi rộng. Hiện tại, tất cả các hệ thống AI thực tế đều thuộc AI yếu.

Tuy nhiên, nghiên cứu về AI mạnh vẫn tiếp tục mở ra tiềm năng to lớn cho tương lai, hứa hẹn cách mạng hóa y tế, tài chính, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác. Việc hiểu rõ khái niệm và ứng dụng của hai dạng AI này giúp chúng ta định hướng phát triển công nghệ một cách thận trọng và hiệu quả hơn.