Trong hầu hết mọi cuộc phỏng vấn với một trong những gã khổng lồ công nghệ AI dẫn đầu, bạn thường nghe các đội ngũ của họ, thường là CEO, nói về cách công ty đang theo đuổi Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Sau đó, họ thường nói điều gì đó về việc AGI gần đến tay hơn chúng ta nghĩ.
Nhưng trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự là gì, và liệu nó có thực sự là một đổi mới đang trên đường đến hay chỉ đơn giản là một cụm từ được thiết kế để tạo ra sự chú ý và huy động thêm tiền?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGI, đề cập đến một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
Bạn có thể đang tự hỏi, "Nhưng điều đó nghe có vẻ giống như những gì các mô hình AI hiện tại có thể làm." Có một số giá trị, và thậm chí là một chút sự thật, trong suy nghĩ đó. Tuy nhiên, AGI về mặt kỹ thuật và chức năng khác với các hệ thống AI ngày nay, mà hầu hết mọi người gọi là "narrow AI": trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc một loạt chức năng hạn chế, các chatbot AI thuộc vào loại narrow AI.
AI hẹp thực sự không hiểu điều gì đang diễn ra. Nó chỉ rất giỏi trong việc nhận diện các mẫu trong các tập dữ liệu lớn, mà nó sử dụng để tạo ra các đầu ra có vẻ thông minh. Ở phía sau, không có sự hiểu biết hay lý luận nào diễn ra, chỉ có phân tích dữ liệu, khớp mẫu và dự đoán chuỗi từ tiếp theo dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ các tập dữ liệu khổng lồ mà nó đã được đào tạo.
Ngược lại, trí tuệ nhân tạo tổng quát được cho là sẽ giống với trí tuệ con người nhiều hơn trong cách mà nó lý luận, học hỏi và thích ứng. Nó được kỳ vọng có một mức độ hiểu biết sâu sắc hơn và khả năng sử dụng điều đó cho nhiều nhiệm vụ và tình huống, ngay cả những tình huống mà nó chưa bao giờ thấy hoặc được đào tạo, tương tự như cách mà con người suy nghĩ nhanh.
Trong bối cảnh, AI hẹp giống như một chế độ lái tự động có thể theo một tuyến đường đã lập trình nhưng sẽ bị nhầm lẫn nếu có điều gì bất ngờ xảy ra. AGI sẽ giống như việc có một tài xế đã được đào tạo đầy đủ ngồi sau tay lái, người có thể lái xe đến bất cứ đâu, thích ứng với thời tiết và ứng biến sử dụng mọi thứ họ biết.
Lợi ích của AGI
Hiện tại, các nền tảng AI vẫn cần một con người ở đâu đó trong quy trình, hướng dẫn AI, cung cấp quy tắc, hướng dẫn và chỉ dẫn, và sau đó thực hiện các điều chỉnh đối với các đầu ra để cuối cùng sản xuất một kết quả chấp nhận được. Mặt khác, AGI không yêu cầu một con người trong quy trình.
Một hệ thống AGI có thể học bất kỳ kỹ năng nào, "nhớ" kỹ năng đó cùng với tất cả những gì nó biết, và tự độc lập kết nối các điểm giữa những kỹ năng đó và những kiến thức đã học trước đây để đạt được những kết luận mới.
Mọi người hy vọng rằng điều này có nghĩa là AGI có thể mở khóa những đột phá khoa học và công nghệ và dẫn đến những đổi mới với tốc độ nhanh hơn nhiều. Việc có AGI sẽ giống như có một nhà nghiên cứu không bao giờ ngủ, liên tục tạo ra và thử nghiệm các giả thuyết. Đối với nhiều người, đó là tầm nhìn khiến AGI trở nên hấp dẫn, và những người ủng hộ vẫn lạc quan về những gì AI có thể làm trong các ngành công nghiệp là sản phẩm phụ của khoa học, công nghệ, toán học và kỹ thuật.
Cơn sốt vàng AGI: Hàng tỷ đô la chi cho một sản phẩm bạn có thể sẽ không bao giờ nhận thấy
Nhiều tập đoàn công nghệ lớn đang đổ hàng tỷ vào AGI OpenAI, Google DeepMind (NASDAQ: GOOGL) và Meta (NASDAQ: META) đã bày tỏ rõ ý định đạt được AGI; tuy nhiên, mỗi công ty có một thời gian biểu khác nhau về khi họ tin rằng AGI sẽ xuất hiện. Một số công ty tránh việc đưa ra dự đoán hoàn toàn, trong khi những công ty khác ám chỉ rằng nó có thể cách đó từ vài năm đến một thập kỷ.
Mặc dù AGI chủ yếu đã là bối cảnh cho cuộc trò chuyện chung về AI và khả năng của nó, tôi cá rằng nó sẽ bắt đầu đóng vai trò lớn hơn, thường xuyên hơn trong cuộc trò chuyện đó. Để bắt đầu, tôi nghĩ rằng điều này là vì AI đã đạt đến điểm bão hòa. Các chủ đề, sản phẩm hứa hẹn và từ ngữ thời thượng của quá khứ đang mất đi sức hấp dẫn và không còn thu hút được sự chú ý. Ngành công nghiệp cần một điều gì đó mới mẻ và hấp dẫn để thế giới bám vào nhằm giữ cho giấc mơ AI còn sống, và tôi cảm thấy rằng "điều gì đó mới mẻ" sẽ là AGI.
Ngoài những suy đoán định tính đó, không thể phủ nhận rằng lời hứa về việc cung cấp AGI giúp các công ty huy động tiền, số tiền mà họ cần với khối lượng lớn để duy trì hoạt động AI của mình, đặc biệt là do lợi nhuận trong ngành công nghiệp tiêu tốn tài nguyên này vẫn còn khó nắm bắt.
Trận chiến lớn nhất trong cuộc chiến về AI đang diễn ra trên mặt trận "mô hình". Tất cả các yếu tố khác đều như nhau, ai có mô hình tốt nhất sẽ có sản phẩm tốt nhất và nền tảng tốt nhất cho người tiêu dùng và các nhà phát triển xây dựng lên. Công ty đầu tiên hợp pháp tạo ra một mô hình AGI sẽ có thể được coi là "người chiến thắng" của cuộc chiến, ít nhất cho đến khi các công ty khác bắt kịp và có một AGI của riêng họ có thể cạnh tranh cho thị phần.
Nhưng tất cả những điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Mặc dù cuộc đua đến AGI quan trọng ở cấp độ kỹ thuật, nhưng người tiêu dùng có thực sự cảm nhận được sự khác biệt không? Tôi có cảm giác rằng trong hầu hết các trường hợp, câu trả lời là không. Nhiều người có lẽ sẽ không thể phân biệt AI hẹp với AGI trừ khi AGI xuất hiện dưới dạng một phần cứng ( như một robot sống động ) hoặc một nền tảng luôn hoạt động, tạo cảm giác rằng nó thực chất là một người thông minh khác trong phòng với họ mọi lúc và làm cho sự hiện diện của nó được biết đến.
Ngay cả khi đó, tôi nghi ngờ rằng người tiêu dùng sẽ gặp phải vấn đề tương tự với các sản phẩm AI mới. Nhiều người chỉ đơn giản là không biết họ nên sử dụng chúng như thế nào hoặc làm thế nào để tận dụng tối đa AI mà họ có, vì vậy họ mặc định coi AI như một công cụ tìm kiếm, điều này dường như đang trở thành ứng dụng giết chết AI, với con đường rõ ràng nhất để tạo doanh thu thông qua doanh thu quảng cáo.
Biên giới cuối cùng của AI hay một lời hứa AI khác bị thổi phồng?
Điều này khiến tôi trở lại với câu hỏi lớn: Liệu AGI có thực sự là biên giới tiếp theo và có thể là cuối cùng của trí tuệ nhân tạo không? Hay chỉ là chương tiếp theo trong tiếp thị AI?
Tầm nhìn vĩ đại mà các gã khổng lồ công nghệ đang hứa hẹn mang lại, điều mà đang khiến các nhà đầu tư phấn khích mở ví, nhưng mà người tiêu dùng, giống như họ đã làm với các sản phẩm AI khác được hứa hẹn quá nhiều (think AI agents), thực sự không yêu cầu, sẽ không biết cách sử dụng hiệu quả, và cuối cùng sẽ không thể phân biệt với các hệ thống mà họ đã có?
Còn quá sớm để biết. Chưa có công ty nào đạt được AGI, và các cuộc trò chuyện về cách nó sẽ ảnh hưởng đến người tiêu dùng cũng chưa bắt đầu. Nhưng theo thời gian, AGI sẽ hoặc hiện thực hóa, hoặc chúng ta sẽ nhận ra rằng AGI chỉ là một sự đổi tên khác của mạng nơ-ron, học máy và AI sinh tạo, điều này giữ cho tiền vẫn chảy vào các vòng gây quỹ từ những gã khổng lồ công nghệ và giữ cho giấc mơ AI còn tồn tại.
Để trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động đúng theo pháp luật và phát triển trong bối cảnh những thách thức ngày càng gia tăng, nó cần tích hợp một hệ thống blockchain doanh nghiệp đảm bảo chất lượng và quyền sở hữu dữ liệu—giúp nó giữ dữ liệu an toàn đồng thời đảm bảo tính bất biến của dữ liệuXem bài viết của CoinGeekvề công nghệ đang nổi này để tìm hiểu thêmtại sao blockchain doanh nghiệp sẽ là nền tảng của AI*.*
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AGI là gì? Trí tuệ nhân tạo tổng quát
Trong hầu hết mọi cuộc phỏng vấn với một trong những gã khổng lồ công nghệ AI dẫn đầu, bạn thường nghe các đội ngũ của họ, thường là CEO, nói về cách công ty đang theo đuổi Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Sau đó, họ thường nói điều gì đó về việc AGI gần đến tay hơn chúng ta nghĩ.
Nhưng trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự là gì, và liệu nó có thực sự là một đổi mới đang trên đường đến hay chỉ đơn giản là một cụm từ được thiết kế để tạo ra sự chú ý và huy động thêm tiền?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGI, đề cập đến một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
Bạn có thể đang tự hỏi, "Nhưng điều đó nghe có vẻ giống như những gì các mô hình AI hiện tại có thể làm." Có một số giá trị, và thậm chí là một chút sự thật, trong suy nghĩ đó. Tuy nhiên, AGI về mặt kỹ thuật và chức năng khác với các hệ thống AI ngày nay, mà hầu hết mọi người gọi là "narrow AI": trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc một loạt chức năng hạn chế, các chatbot AI thuộc vào loại narrow AI.
AI hẹp thực sự không hiểu điều gì đang diễn ra. Nó chỉ rất giỏi trong việc nhận diện các mẫu trong các tập dữ liệu lớn, mà nó sử dụng để tạo ra các đầu ra có vẻ thông minh. Ở phía sau, không có sự hiểu biết hay lý luận nào diễn ra, chỉ có phân tích dữ liệu, khớp mẫu và dự đoán chuỗi từ tiếp theo dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ các tập dữ liệu khổng lồ mà nó đã được đào tạo.
Ngược lại, trí tuệ nhân tạo tổng quát được cho là sẽ giống với trí tuệ con người nhiều hơn trong cách mà nó lý luận, học hỏi và thích ứng. Nó được kỳ vọng có một mức độ hiểu biết sâu sắc hơn và khả năng sử dụng điều đó cho nhiều nhiệm vụ và tình huống, ngay cả những tình huống mà nó chưa bao giờ thấy hoặc được đào tạo, tương tự như cách mà con người suy nghĩ nhanh.
Trong bối cảnh, AI hẹp giống như một chế độ lái tự động có thể theo một tuyến đường đã lập trình nhưng sẽ bị nhầm lẫn nếu có điều gì bất ngờ xảy ra. AGI sẽ giống như việc có một tài xế đã được đào tạo đầy đủ ngồi sau tay lái, người có thể lái xe đến bất cứ đâu, thích ứng với thời tiết và ứng biến sử dụng mọi thứ họ biết.
Lợi ích của AGI
Hiện tại, các nền tảng AI vẫn cần một con người ở đâu đó trong quy trình, hướng dẫn AI, cung cấp quy tắc, hướng dẫn và chỉ dẫn, và sau đó thực hiện các điều chỉnh đối với các đầu ra để cuối cùng sản xuất một kết quả chấp nhận được. Mặt khác, AGI không yêu cầu một con người trong quy trình.
Một hệ thống AGI có thể học bất kỳ kỹ năng nào, "nhớ" kỹ năng đó cùng với tất cả những gì nó biết, và tự độc lập kết nối các điểm giữa những kỹ năng đó và những kiến thức đã học trước đây để đạt được những kết luận mới.
Mọi người hy vọng rằng điều này có nghĩa là AGI có thể mở khóa những đột phá khoa học và công nghệ và dẫn đến những đổi mới với tốc độ nhanh hơn nhiều. Việc có AGI sẽ giống như có một nhà nghiên cứu không bao giờ ngủ, liên tục tạo ra và thử nghiệm các giả thuyết. Đối với nhiều người, đó là tầm nhìn khiến AGI trở nên hấp dẫn, và những người ủng hộ vẫn lạc quan về những gì AI có thể làm trong các ngành công nghiệp là sản phẩm phụ của khoa học, công nghệ, toán học và kỹ thuật.
Cơn sốt vàng AGI: Hàng tỷ đô la chi cho một sản phẩm bạn có thể sẽ không bao giờ nhận thấy Nhiều tập đoàn công nghệ lớn đang đổ hàng tỷ vào AGI OpenAI, Google DeepMind (NASDAQ: GOOGL) và Meta (NASDAQ: META) đã bày tỏ rõ ý định đạt được AGI; tuy nhiên, mỗi công ty có một thời gian biểu khác nhau về khi họ tin rằng AGI sẽ xuất hiện. Một số công ty tránh việc đưa ra dự đoán hoàn toàn, trong khi những công ty khác ám chỉ rằng nó có thể cách đó từ vài năm đến một thập kỷ.
Mặc dù AGI chủ yếu đã là bối cảnh cho cuộc trò chuyện chung về AI và khả năng của nó, tôi cá rằng nó sẽ bắt đầu đóng vai trò lớn hơn, thường xuyên hơn trong cuộc trò chuyện đó. Để bắt đầu, tôi nghĩ rằng điều này là vì AI đã đạt đến điểm bão hòa. Các chủ đề, sản phẩm hứa hẹn và từ ngữ thời thượng của quá khứ đang mất đi sức hấp dẫn và không còn thu hút được sự chú ý. Ngành công nghiệp cần một điều gì đó mới mẻ và hấp dẫn để thế giới bám vào nhằm giữ cho giấc mơ AI còn sống, và tôi cảm thấy rằng "điều gì đó mới mẻ" sẽ là AGI.
Ngoài những suy đoán định tính đó, không thể phủ nhận rằng lời hứa về việc cung cấp AGI giúp các công ty huy động tiền, số tiền mà họ cần với khối lượng lớn để duy trì hoạt động AI của mình, đặc biệt là do lợi nhuận trong ngành công nghiệp tiêu tốn tài nguyên này vẫn còn khó nắm bắt.
Trận chiến lớn nhất trong cuộc chiến về AI đang diễn ra trên mặt trận "mô hình". Tất cả các yếu tố khác đều như nhau, ai có mô hình tốt nhất sẽ có sản phẩm tốt nhất và nền tảng tốt nhất cho người tiêu dùng và các nhà phát triển xây dựng lên. Công ty đầu tiên hợp pháp tạo ra một mô hình AGI sẽ có thể được coi là "người chiến thắng" của cuộc chiến, ít nhất cho đến khi các công ty khác bắt kịp và có một AGI của riêng họ có thể cạnh tranh cho thị phần.
Nhưng tất cả những điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Mặc dù cuộc đua đến AGI quan trọng ở cấp độ kỹ thuật, nhưng người tiêu dùng có thực sự cảm nhận được sự khác biệt không? Tôi có cảm giác rằng trong hầu hết các trường hợp, câu trả lời là không. Nhiều người có lẽ sẽ không thể phân biệt AI hẹp với AGI trừ khi AGI xuất hiện dưới dạng một phần cứng ( như một robot sống động ) hoặc một nền tảng luôn hoạt động, tạo cảm giác rằng nó thực chất là một người thông minh khác trong phòng với họ mọi lúc và làm cho sự hiện diện của nó được biết đến.
Ngay cả khi đó, tôi nghi ngờ rằng người tiêu dùng sẽ gặp phải vấn đề tương tự với các sản phẩm AI mới. Nhiều người chỉ đơn giản là không biết họ nên sử dụng chúng như thế nào hoặc làm thế nào để tận dụng tối đa AI mà họ có, vì vậy họ mặc định coi AI như một công cụ tìm kiếm, điều này dường như đang trở thành ứng dụng giết chết AI, với con đường rõ ràng nhất để tạo doanh thu thông qua doanh thu quảng cáo.
Biên giới cuối cùng của AI hay một lời hứa AI khác bị thổi phồng?
Điều này khiến tôi trở lại với câu hỏi lớn: Liệu AGI có thực sự là biên giới tiếp theo và có thể là cuối cùng của trí tuệ nhân tạo không? Hay chỉ là chương tiếp theo trong tiếp thị AI?
Tầm nhìn vĩ đại mà các gã khổng lồ công nghệ đang hứa hẹn mang lại, điều mà đang khiến các nhà đầu tư phấn khích mở ví, nhưng mà người tiêu dùng, giống như họ đã làm với các sản phẩm AI khác được hứa hẹn quá nhiều (think AI agents), thực sự không yêu cầu, sẽ không biết cách sử dụng hiệu quả, và cuối cùng sẽ không thể phân biệt với các hệ thống mà họ đã có?
Còn quá sớm để biết. Chưa có công ty nào đạt được AGI, và các cuộc trò chuyện về cách nó sẽ ảnh hưởng đến người tiêu dùng cũng chưa bắt đầu. Nhưng theo thời gian, AGI sẽ hoặc hiện thực hóa, hoặc chúng ta sẽ nhận ra rằng AGI chỉ là một sự đổi tên khác của mạng nơ-ron, học máy và AI sinh tạo, điều này giữ cho tiền vẫn chảy vào các vòng gây quỹ từ những gã khổng lồ công nghệ và giữ cho giấc mơ AI còn tồn tại.
Để trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động đúng theo pháp luật và phát triển trong bối cảnh những thách thức ngày càng gia tăng, nó cần tích hợp một hệ thống blockchain doanh nghiệp đảm bảo chất lượng và quyền sở hữu dữ liệu—giúp nó giữ dữ liệu an toàn đồng thời đảm bảo tính bất biến của dữ liệu Xem bài viết của CoinGeek về công nghệ đang nổi này để tìm hiểu thêm tại sao blockchain doanh nghiệp sẽ là nền tảng của AI*.*
Xem: Trí tuệ nhân tạo cần blockchain