Tìm hiểu về AGI – cấp độ tiếp theo của AI
AGI (Artificial General Intelligence – trí tuệ nhân tạo tổng quát) là khái niệm dùng để chỉ một hệ thống AI có khả năng hiểu, học và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, tương tự con người.
Khái niệm này xuất hiện từ sớm trong giới nghiên cứu nhằm phân biệt với "AI hẹp" – loại AI chỉ giỏi một công việc cụ thể.
Để dễ hình dung, AI hiện nay thường được chia thành ba cấp độ.
Phổ biến nhất là AI hẹp (Narrow AI), tức các hệ thống chỉ xử lý một nhiệm vụ cụ thể như chatbot , nhận diện hình ảnh hoặc dịch ngôn ngữ.
Nhóm này có thể hoạt động hiệu quả trong phạm vi đã được huấn luyện, nhưng thiếu linh hoạt khi gặp tình huống mới.
Cao hơn là AGI – trí tuệ nhân tạo tổng quát, được kỳ vọng có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, với khả năng học hỏi, suy luận và thích nghi tương đương nhiều kỹ năng của con người.
Tuy nhiên, đến nay vẫn chưa có sự đồng thuận rằng AGI đã thực sự xuất hiện.
Ở cấp độ cao nhất là ASI – siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence), khái niệm chỉ hệ thống có trí tuệ vượt con người trên hầu hết lĩnh vực.
Đây vẫn là giả thuyết và chưa tồn tại trong thực tế.
Trong khi đó, AGI được kỳ vọng có khả năng tổng quát hơn.
Một hệ thống AGI lý tưởng có thể tự học kỹ năng mới mà không cần xây dựng lại từ đầu, hiểu ngữ cảnh rộng và áp dụng kiến thức giữa các lĩnh vực khác nhau.
Ví dụ, thay vì chỉ viết nội dung hoặc phân tích số liệu, AGI có thể đồng thời lập kế hoạch kinh doanh, phát triển sản phẩm và điều hành một tổ chức.
Một cách dễ hiểu, nếu AI hiện nay giống một "chuyên gia một việc", thì AGI giống một "con người toàn diện".
Tuy nhiên, để đạt đến mức đó, hệ thống cần đáp ứng nhiều tiêu chí như khả năng suy luận, thích nghi với tình huống mới và học liên tục từ trải nghiệm.
Những tiêu chí trên khiến việc xác định "đã đạt AGI hay chưa" trở nên gây tranh cãi.
