Trí tuệ nhân tạo hẹp và trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?

Trong kỷ nguyên công nghệ ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã thấm sâu vào mọi khía cạnh của cuộc sống. Chúng ta thường nghe về AI trong các ứng dụng hàng ngày, từ trợ lý ảo trên điện thoại đến xe tự lái.

Tuy nhiên, không phải tất cả các hệ thống AI đều giống nhau. Thực tế, AI được phân loại thành các cấp độ khác nhau, phổ biến nhất là Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI, còn gọi là AI yếu) và Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI, còn gọi là AI mạnh). Vậy chính xác Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì, và chúng khác nhau như thế nào? Hãy cùng INVIAI khám phá chi tiết dưới đây.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trước khi phân biệt Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ nhân tạo 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 tác nhân thông minh là hệ thống có khả năng nhận thức môi trường và thực hiện hành động nhằm tối đa hóa khả năng thành công." Nói đơn giản, AI là việc tạo ra máy móc hoặc phần mềm có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người.

AI là nghiên cứu và thiết kế các tác nhân thông minh, trong đó tác nhân thông minh là hệ thống có khả năng nhận thức môi trường và thực hiện hành động nhằm tối đa hóa khả năng thành công.

— Stuart Russell & Peter Norvig, Nhà nghiên cứu AI

Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo bao gồm nhiều hệ thống khác nhau, từ các thuật toán đơn giản đến các mô hình học máy phức tạp. Dựa trên phạm vi và khả năng trí tuệ, AI được phân loại thành Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), và thậm chí cao hơn là Trí tuệ siêu việt (ASI). Hiện tại, Trí tuệ nhân tạo hẹp là loại duy nhất đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi, trong khi Trí tuệ nhân tạo tổng quát vẫn còn là lý thuyết. Để hiểu rõ hơn, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn từng khái niệm.

Minh họa khái niệm AI-Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo hẹp là gì?

Trí tuệ nhân tạo hẹp chỉ tập trung vào một lĩnh vực hoặc vấn đề duy nhất, như nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ, chơi cờ vua, v.v. Trí tuệ nhân tạo hẹp xuất sắc trong phạm vi các nhiệm vụ được lập trình hoặc huấn luyện, và nhiều hệ thống thậm chí còn vượt trội hơn con người trong lĩnh vực hẹp của chúng. Tuy nhiên, Trí tuệ nhân tạo hẹp không có khả năng tự nhận thức hay suy luận như con người và không thể mở rộng hiểu biết vượt ra ngoài phạm vi được lập trình.

Nói cách khác, một hệ thống Trí tuệ nhân tạo hẹp giống như một chuyên gia siêu hạng trong một lĩnh vực nhưng hoàn toàn "mù tịt" ở những lĩnh vực ngoài chuyên môn. Đây là lý do nó được gọi là AI yếu – không phải vì hiệu suất yếu, mà vì trí tuệ của nó bị giới hạn trong phạm vi đã định.

Ví dụ phổ biến về Trí tuệ nhân tạo hẹp

Ưu điểm và hạn chế

Vì những giới hạn này, các nhà nghiên cứu từ lâu đã mong muốn phát triển một AI tiên tiến hơn có thể suy nghĩ rộng và linh hoạt như trí tuệ con người – đó là Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).

Minh họa khái niệm Trí tuệ nhân tạo hẹp

Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?

Nếu Trí tuệ nhân tạo hẹp là chuyên gia trong một lĩnh vực, thì Trí tuệ nhân tạo tổng quát được tưởng tượng như một "chuyên gia toàn năng" có thể làm hầu hết mọi việc tốt – từ lái xe, nấu ăn, lập trình đến chẩn đoán y tế, tư vấn pháp lý, v.v., tương tự như một con người thông minh có thể xử lý nhiều công việc khác nhau.

Một cách hình dung khác: AI mạnh là trí tuệ nhân tạo ở mức độ con người. Nó không chỉ tuân theo lệnh có sẵn mà còn có thể suy nghĩ độc lập, lập kế hoạch, sáng tạo và thích nghi khi đối mặt với tình huống mới – những khả năng mà Trí tuệ nhân tạo hẹp không có.

Trong khoa học viễn tưởng, Trí tuệ nhân tạo tổng quát thường được mô tả là máy móc có nhận thức và ý thức giống con người, thậm chí có cảm xúc. Ví dụ, các nhân vật như J.A.R.V.I.S. trong Iron Man hay Samantha trong Her được tưởng tượng là AI có trí tuệ cấp con người. Họ có thể trò chuyện tự nhiên, học kiến thức mới và linh hoạt xử lý vô số yêu cầu của con người.

Mặc dù chúng ta đã đạt được tiến bộ đáng kể trong Trí tuệ nhân tạo hẹp, Trí tuệ nhân tạo tổng quát vẫn là thách thức lớn và có thể cần thêm nhiều thập kỷ nghiên cứu.

— Ethan Mollick, Phó Giáo sư, Đại học Pennsylvania

Tại sao việc tạo ra Trí tuệ nhân tạo tổng quát lại khó khăn đến vậy?

Lý do là để có trí tuệ giống con người, AI phải tích hợp nhiều khả năng phức tạp: từ hiểu ngôn ngữ, nhận thức hình ảnh, lý luận logic, tư duy trừu tượng, đến học từ kinh nghiệm và thích nghi xã hội. Điều này đòi hỏi đột phá trong thuật toán, sức mạnh tính toán khổng lồ và dữ liệu huấn luyện đa dạng, phong phú.

Thêm vào đó, còn vô số vấn đề đạo đức và an toàn cần cân nhắc khi phát triển AI cấp độ con người – như đảm bảo nó hành xử có đạo đức và con người giữ quyền kiểm soát nếu nó trở nên quá thông minh. Đây không chỉ là vấn đề công nghệ mà còn liên quan đến khía cạnh xã hội và triết học.

Tiến triển hiện tại hướng tới AGI

Mặc dù AGI thực sự chưa tồn tại, gần đây một số hệ thống AI tiên tiến đã bắt đầu thể hiện khả năng tổng quát hóa nhất định. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn (như GPT-3, GPT-4 của OpenAI) có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ: trả lời câu hỏi, viết lách, lập trình, dịch thuật, thậm chí vượt qua một số bài kiểm tra của con người.

Tuy nhiên, ngay cả các mô hình tiên tiến này vẫn được phân loại là Trí tuệ nhân tạo hẹp theo định nghĩa, vì chúng thiếu khả năng học tập tự chủ thực sự và vẫn bị giới hạn bởi các hạn chế kỹ thuật và dữ liệu.

Ví dụ, AI tạo sinh như ChatGPT có kiến thức rộng nhưng không thể tự học kiến thức mới ngoài dữ liệu huấn luyện ban đầu, cũng không thể chuyển sang thực hiện các nhiệm vụ vật lý trong thế giới thực mà không được lập trình thêm. Do đó, Trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự vẫn là mục tiêu tương lai, chưa phải hiện thực.

Ví dụ giả định về Trí tuệ nhân tạo tổng quát trong tương lai

Những ví dụ này chưa tồn tại nhưng thể hiện tầm nhìn mà các nhà nghiên cứu AI hướng tới. Nếu một ngày nào đó chúng ta tạo ra được Trí tuệ nhân tạo tổng quát thành công, đó sẽ là bước nhảy vọt lớn trong công nghệ – có thể là "cuộc cách mạng công nghiệp mới" trong lịch sử nhân loại.

Tuy nhiên, bên cạnh lợi ích là những thách thức và rủi ro đáng kể, như đã đề cập: làm sao kiểm soát một trí tuệ có khả năng tự cải tiến vượt ngoài hiểu biết của con người? Đây là lý do có nhiều tranh luận xung quanh phát triển AGI, đòi hỏi tiến trình thận trọng.

Nếu AGI là trí tuệ cấp con người, thì ASI là trí tuệ vượt trội. Một số lo ngại rằng nếu ASI xuất hiện, nó có thể gây ra hậu quả không thể đoán trước cho nhân loại vì quá thông minh và vượt ngoài tầm kiểm soát. Tuy nhiên, đó là câu chuyện của tương lai xa. Trong bài viết này, chúng ta tập trung vào hai cấp độ khả thi và gần hơn: Trí tuệ nhân tạo hẹp (hiện tại) và Trí tuệ nhân tạo tổng quát (tương lai gần/hi vọng).

Minh họa khái niệm Trí tuệ nhân tạo tổng quát

Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ nhân tạo tổng quát

Tóm lại, Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) và Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) khác nhau căn bản ở nhiều khía cạnh. Dưới đây là bảng so sánh và giải thích các điểm khác biệt chính giữa hai loại AI này:

So sánh trực quan sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ nhân tạo tổng quát

Kết luận

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

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

Tuy nhiên, bên cạnh hy vọng là những thách thức đáng kể về công nghệ và đạo đức. Hành trình đến 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, Trí tuệ nhân tạo hẹp và Trí tuệ nhân tạo tổng quát đại diện cho hai cấp độ khác nhau của trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo hẹp là thực tế hiện nay – mạnh mẽ trong phạm vi hẹp, hỗ trợ con người nhiều nhiệm vụ cụ thể. Trí tuệ nhân tạo tổng quát là tầm nhìn tương lai – trí tuệ đa năng giống con người, đầy hứa hẹn nhưng cũng đầy thách thức.

Như đã nhấn mạnh: hiện tại, chúng ta chỉ mới chinh phục được Trí tuệ nhân tạo hẹp, trong khi con đường đến Trí tuệ nhân tạo tổng quát (và xa hơn là Trí tuệ siêu việt) còn rất dài.

Tuy nhiên, mỗi bước tiến trong nghiên cứu AI đều đưa chúng ta gần hơn đến mục tiêu đó. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, ai biết được, vài thập kỷ nữa, những gì từng là khoa học viễn tưởng có thể dần trở thành hiện thực.