AI mạnh là gì? Hướng đến tương lai của AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như đánh bại các nhà vô địch cờ vua, soạn nhạc giao hưởng và phát hiện bệnh tật. Mặc dù tương tác với môi trường thế giới thực, các mô hình AI không thực sự hiểu thế giới. Chúng tuân theo và phân tích các mẫu, chứ không phải ý tưởng. 

Hầu hết các mô hình AI hiện tại ngày nay thuộc loại AI hẹp hoặc AI yếu, rất phù hợp cho các tác vụ cụ thể như nhận dạng hình ảnh hoặc xử lý giọng nói nhưng lại thiếu tính linh hoạt của trí thông minh con người. 

Để vượt qua những hạn chế này, các nhà nghiên cứu đang tích cực nghiên cứu về AI mạnh - một yếu tố trung tâm của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), đề cập đến các hệ thống được thiết kế để sở hữu khả năng nhận thức giống như con người và thực hiện một loạt các nhiệm vụ trí tuệ. 

Mặc dù AI mạnh vẫn còn là lý thuyết, nhưng nhờ vào các nghiên cứu đang diễn ra trong lĩnh vực này, giá trị thị trường của lĩnh vực AGI dự kiến sẽ tăng từ 3,01 tỷ đô la vào năm 2023 lên 52 tỷ đô la vào năm 2032. Những con số này cho thấy tiềm năng cho các cải tiến dựa trên AI mạnh.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá AI mạnh là gì, nó khác với các mô hình AI hiện có như thế nào và các ứng dụng tiềm năng của nó.

Tìm hiểu về AI mạnh

AI mạnh đề cập đến các hệ thống AI có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. Lý tưởng nhất là nó có thể suy luận, học hỏi và áp dụng kiến thức trên các lĩnh vực khác nhau mà không cần dựa vào các hướng dẫn được xác định trước. Không giống như AI hẹp, chuyên về các nhiệm vụ cụ thể, AI mạnh sẽ có trí thông minh tổng quát, cho phép nó phân tích thông tin, đưa ra quyết định độc lập và thích ứng với các tình huống mới.

Khái niệm này là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). AGI đề cập đến các máy móc có trí thông minh giống như con người, có khả năng xử lý hầu như mọi tác vụ, trong khi Strong AI nhấn mạnh khả năng suy luận, hiểu và ra quyết định tự chủ.

‍

Để hiểu rõ hơn về AI mạnh là gì, hãy xem xét cách một mô hình thị giác máy tính trong một chiếc xe tự hành hoạt động. Các mô hình ngày nay có thể phát hiện và phân loại người đi bộ, nhưng hầu hết các mô hình không hiểu ngữ cảnh - liệu người đó có chuẩn bị băng qua đường, do dự hay ra hiệu xin giúp đỡ hay không. Ngược lại, một hệ thống AI mạnh sẽ phân tích ngôn ngữ cơ thể của người đi bộ, điều kiện đường xá và giao thông xung quanh để đưa ra quyết định, giống như một người lái xe.

Khi AI tiến tới các ứng dụng tiên tiến như vậy, các cuộc thảo luận đã nảy sinh về thời điểm AI Mạnh có thể trở thành hiện thực. Dario Amodei, Giám đốc điều hành của Anthropic, dự đoán rằng AI siêu thông minh có thể xuất hiện rất sớm, nói rằng, "Chúng tôi không biết chính xác khi nào nó sẽ đến, nhưng tôi không nghĩ sẽ lâu hơn năm 2027 trước khi các hệ thống AI giỏi hơn con người trong hầu hết mọi thứ."

AI mạnh so với AI yếu

Hãy so sánh AI mạnh và AI yếu để hiểu rõ hơn về các khái niệm này. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan nhanh:

• Giai đoạn phát triển: Trong khi Strong AI phần lớn vẫn còn là lý thuyết và vẫn đang được tích cực nghiên cứu, thì Weak AI đã được tích hợp vào nhiều công nghệ hàng ngày.
  ‍
• Tác động tiềm ẩn: AI mạnh có thể định hình lại nhiều ngành công nghiệp với các kỹ năng giải quyết vấn đề linh hoạt, mặc dù nó cũng đặt ra những thách thức đáng kể về mặt đạo đức và an toàn, không giống như AI yếu, thường có những rủi ro dễ kiểm soát hơn.
  ‍
• Tích hợp trên các lĩnh vực: Về lý thuyết, một hệ thống AI mạnh sẽ hoạt động liền mạch trên nhiều lĩnh vực và ứng dụng khác nhau, trong khi AI yếu thường chỉ giới hạn trong nhiệm vụ cụ thể của nó.
  ‍
• Phương pháp học: Một hệ thống dựa trên AI mạnh sẽ liên tục học hỏi từ những kinh nghiệm đa dạng, trong khi AI yếu thường dựa vào dữ liệu đào tạo tĩnh, dành riêng cho từng nhiệm vụ

Các đặc điểm chính của AI mạnh

Khi các nhà nghiên cứu làm việc để tiến gần hơn đến Strong AI, họ đã xác định một số đặc điểm chính để phân biệt nó với các hệ thống hiện tại. Dưới đây là một cái nhìn thoáng qua về những đặc điểm đó:

• Trí tuệ tổng quát: Giống như cách con người có thể giải quyết nhiều thách thức khác nhau mà không cần được đào tạo cho một nhiệm vụ cụ thể, AI mạnh sẽ có khả năng áp dụng kiến thức của mình trên nhiều lĩnh vực.
  ‍
• Lý luận và giải quyết vấn đề: Giống như cách chúng ta cân nhắc cẩn thận các yếu tố khác nhau trước khi đưa ra quyết định, Strong AI sẽ phân tích các tình huống phức tạp với sự hiểu biết sâu sắc, đánh giá các biến số khác nhau để xác định phương án hành động tốt nhất.
  ‍
• Khả năng thích ứng: Con người tự nhiên điều chỉnh theo các hoàn cảnh mới và học hỏi từ những sự kiện bất ngờ. Tương tự, Strong AI sẽ được thiết kế để thích ứng nhanh chóng với các điều kiện thay đổi, phát triển các phản ứng của nó trong thời gian thực khi những thách thức mới phát sinh.
  ‍
• Tự nhận thức: Không chỉ đơn thuần là xử lý thông tin, con người có thể suy ngẫm về suy nghĩ và hành động của mình. AI mạnh sẽ hướng đến việc đạt được mức độ tự nhận thức cho phép nó theo dõi và đánh giá hiệu suất của chính mình.

‍

Ứng dụng của AI mạnh trong các ngành công nghiệp khác nhau

AI mạnh một ngày nào đó có thể thay đổi cách các ngành công nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các nghiên cứu đang diễn ra liên tục mở đường cho khả năng này. Hãy cùng khám phá cách công nghệ này có thể thay đổi các lĩnh vực khác nhau.

AI mạnh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

AI đang ngày càng nâng cao hiệu quả trong nhiều công việc của ngành y tế, bao gồm chẩn đoán, điều trị và phẫu thuật robot. Ví dụ: các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 được sử dụng để phát hiện các bất thường trong ảnh chụp y tế. Ứng dụng này không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn giúp giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi do con người trong các nhiệm vụ quan trọng.

‍

Trong tương lai, AI mạnh có thể nâng cao các ứng dụng này bằng cách diễn giải hình ảnh y tế theo cách giống con người hơn. Nó sẽ xem xét các yếu tố như tiền sử bệnh nhân, triệu chứng và các yếu tố rủi ro để hỗ trợ chẩn đoán phức tạp và đề xuất các phương pháp điều trị phù hợp.

Ngoài ra, các hệ thống AI mạnh mẽ có thể tích hợp dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị đeo và hồ sơ sức khỏe điện tử, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về tình trạng của bệnh nhân. Sự tích hợp này có thể dẫn đến việc phát hiện sớm hơn các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn và cho phép các kế hoạch điều trị chủ động, cá nhân hóa hơn.

Các quy trình sản xuất có thể được hợp lý hóa hơn nữa nhờ AI mạnh mẽ

Các quy trình sản xuất có thể trở nên hiệu quả hơn với sự tích hợp của AI mạnh (Strong AI). Hiện nay, robot AI trong sản xuất dựa vào AI yếu (weak AI) cho các tác vụ như kiểm tra bằng thị giác và kiểm soát chất lượng. 

‍

Tuy nhiên, với Strong AI, các hệ thống này có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ nhận dạng các mẫu. Chúng sẽ hiểu toàn bộ quy trình sản xuất, thích ứng với những thay đổi và đưa ra các quyết định tự chủ. Điều này có nghĩa là chúng có thể điều chỉnh quy trình làm việc, giải quyết các vấn đề trong thời gian thực và tối ưu hóa mọi thứ từ kiểm soát chất lượng đến quản lý chuỗi cung ứng - tất cả đều không cần sự can thiệp của con người.

Sử dụng AI mạnh để thúc đẩy nghiên cứu khoa học

Những khám phá dựa trên AI trong vật lý, sinh học và kỹ thuật có thể đẩy nhanh quá trình đổi mới bằng cách xác định các mẫu trong các bộ dữ liệu phức tạp và tự động hóa việc kiểm tra giả thuyết. Ví dụ: Google DeepMind đang phát triển "các mô hình thế giới" mô phỏng môi trường vật lý. Các mô hình này giúp huấn luyện robot và cải thiện khả năng tương tác của AI với môi trường động, với các ứng dụng trong mô phỏng khoa học, trò chơi và làm phim.

Những tiến bộ này là một phần trong mục tiêu rộng lớn hơn của Google là phát triển AGI. Giám đốc điều hành của DeepMind, Demis Hassabis, tin rằng việc đạt được AGI vào năm 2030 có thể biến AI trở thành một trong những công nghệ có lợi nhất cho nhân loại.

Những thách thức và lo ngại về mặt đạo đức xung quanh AI mạnh

AI mạnh có tiềm năng tái định hình các ngành công nghiệp và việc ra quyết định, nhưng nó cũng đi kèm với những rủi ro lớn về kỹ thuật, đạo đức và bảo mật cần được quản lý một cách có trách nhiệm. 

Duncan Cass-Beggs, Giám đốc điều hành của Sáng kiến Rủi ro AI Toàn cầu tại CIGI, đã chia sẻ suy nghĩ của mình trong một podcast và nói: "Tôi không nghĩ rằng chúng ta đang cố gắng tránh tất cả các rủi ro - xét cho cùng, tất cả các công nghệ đều mang lại lợi ích và rủi ro... Chúng ta có thể thấy điều đó với ô tô, chẳng hạn, nơi chúng ta liên tục cố gắng giảm thiểu rủi ro, nhưng mặc dù chúng gây ra tác hại, chúng ta vẫn sẵn sàng chấp nhận một mức độ nhất định vì những lợi ích mà chúng mang lại."

Quan điểm của ông cho thấy rằng mặc dù những hứa hẹn của AI mạnh là rất lớn, chúng ta cũng phải thực tế về những nhược điểm tiềm ẩn của nó. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của các chính sách thông minh, cân bằng giữa đổi mới và thận trọng. Bằng cách hợp tác giữa các ngành, chính phủ và biên giới quốc tế, chúng ta có thể phát triển các chiến lược thiết thực và khuôn khổ quản trị mạnh mẽ cho phép chúng ta khai thác những lợi ích của AI mạnh trong khi vẫn kiểm soát được rủi ro của nó.

Con đường phía trước cho AI mạnh

Chúng ta đang dần chứng kiến những đột phá trong trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) mở ra những khả năng thú vị. Ví dụ: mô hình mới nhất của OpenAI, o3, đã đạt được số điểm 85% trên chuẩn ARC-AGI. ARC là viết tắt của Abstraction and Reasoning Corpus (tạm dịch: Ngữ liệu Trừu tượng hóa và Suy luận), và đây là một bài kiểm tra đo lường mức độ một hệ thống có thể học các khái niệm trừu tượng và giải quyết các vấn đề mới tốt như thế nào, giống như con người. Mặc dù mô hình này chưa được coi là AI mạnh, nhưng nó cho thấy sự tiến bộ hướng tới các hệ thống có thể xử lý thông tin, thích ứng và sử dụng kiến thức theo những cách mới.

Những điều cần nhớ

AI mạnh có tiềm năng vượt qua các hệ thống AI hiện tại bằng cách đạt được trí thông minh tổng quát, khả năng suy luận và thích ứng trên nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, những thách thức về đạo đức và bảo mật vẫn là những mối quan tâm quan trọng, bao gồm quyền của AI, trách nhiệm giải trình trong việc ra quyết định và rủi ro lạm dụng trong các hệ thống giám sát hoặc tự động. Mặc dù AI mạnh vẫn còn là lý thuyết, nhưng các nghiên cứu đang diễn ra tiếp tục thúc đẩy AI hướng tới trí thông minh và quyền tự chủ lớn hơn. 

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Nếu bạn quan tâm đến việc tích hợp computer vision vào quy trình làm việc của tổ chức mình, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách computer vision trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang cải thiện hiệu quả và khám phá tác động của AI trong sản xuất bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!