Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Các khái niệm cốt lõi của AGI

Cuộc tìm kiếm AGI tập trung vào việc sao chép sự phức tạp và tính linh hoạt của nhận thức con người. Điều này bao gồm một số ý tưởng cốt lõi:

• Khả năng nhận thức chung: Không giống như AI chuyên biệt, AGI sẽ sở hữu các kỹ năng trí tuệ rộng có thể áp dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, không chỉ một chức năng cụ thể.
• Học tập và khả năng thích ứng: Một AGI có thể học hỏi từ kinh nghiệm trên nhiều lĩnh vực khác nhau và thích ứng kiến thức của mình với các tình huống mới, giống như con người. Điều này có thể đòi hỏi những tiến bộ vượt ra ngoài các mô hình Học sâu (DL) và Mạng nơ-ron (NN) hiện tại, có khả năng liên quan đến Học tăng cường tinh vi hoặc các kiến trúc hoàn toàn mới.
• Lý luận và giải quyết vấn đề: AGI ám chỉ khả năng lý luận phức tạp, tư duy trừu tượng và giải quyết vấn đề hiệu quả trong bối cảnh không quen thuộc.
• Sáng tạo và hiểu biết thông thường: Trí thông minh chung thực sự thường bao gồm sự sáng tạo và nền tảng kiến thức thông thường về thế giới, những lĩnh vực đang là thách thức đối với AI hiện nay.
• Ý thức và tự nhận thức: Mặc dù được tranh luận nhiều và phức tạp về mặt triết học, một số định nghĩa hoặc kỳ vọng về AGI bao gồm các khía cạnh của ý thức hoặc tự nhận thức, các chủ đề được khám phá trong cả nghiên cứu khoa học thần kinh và triết học về tâm trí .

AGI so với Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)

Sự khác biệt cơ bản giữa AGI và AI hiện tại nằm ở phạm vi và tính linh hoạt.

• Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) : Còn được gọi là AI yếu , các hệ thống ANI được thiết kế và đào tạo cho các tác vụ cụ thể. Ví dụ bao gồm trợ lý ảo, hệ thống đề xuất và mô hình cho các tác vụ Thị giác máy tính (CV) như Phát hiện đối tượng hoặc Phân đoạn hình ảnh . Các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLO thể hiện hiệu suất cao trong các lĩnh vực CV cụ thể nhưng hoạt động trong khuôn khổ ANI. Bạn có thể khám phá nhiều mô hình Ultralytics khác nhau và khả năng của chúng.
• Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI): Thường được coi là đồng nghĩa với AI mạnh , AGI sẽ không bị giới hạn trong các nhiệm vụ được xác định trước. Nó có thể học, thích nghi và thực hiện hầu như mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể thực hiện, sở hữu sự hiểu biết thực sự thay vì mô phỏng nhiệm vụ cụ thể. Tất cả các công nghệ AI hiện tại đều thuộc danh mục ANI.

Ứng dụng giả định và ví dụ

Vì AGI là lý thuyết, các ứng dụng của nó mang tính suy đoán nhưng có khả năng thay đổi thế giới. Một AGI có thể giải quyết những thách thức phức tạp hiện đang đòi hỏi trí tuệ và khả năng thích ứng rộng lớn của con người.

• Cách mạng hóa khám phá khoa học: Hãy tưởng tượng một AGI có khả năng tích hợp kiến thức từ vật lý, sinh học và hóa học để thiết kế các vật liệu hoặc thuốc mới. Nó có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ từ các lĩnh vực khoa học khác nhau, xác định các mô hình phức tạp mà con người không nhìn thấy, xây dựng các giả thuyết đột phá và thậm chí thiết kế các thí nghiệm, đẩy nhanh đáng kể tác động tiềm tàng của AI đối với nghiên cứu . Điều này vượt xa AI hiện tại được sử dụng trong các lĩnh vực cụ thể như phân tích hình ảnh y tế .
• Quản lý toàn cầu toàn diện: Một AGI có khả năng quản lý các hệ thống toàn cầu phức tạp, chẳng hạn như tối ưu hóa chuỗi cung ứng trên toàn thế giới, phối hợp các nỗ lực cứu trợ thiên tai quốc tế với hiệu quả chưa từng có hoặc phát triển các chiến lược toàn diện để giảm thiểu biến đổi khí hậu bằng cách mô hình hóa các yếu tố môi trường, kinh tế và xã hội phức tạp cùng một lúc. Mức độ lập kế hoạch tích hợp này không thể đạt được với AI chuyên dụng ngày nay trong các thành phố thông minh hoặc các công cụ hậu cần.

Các ứng dụng tiềm năng khác bao gồm giáo dục cá nhân hóa thích ứng năng động với từng học sinh, khám phá khoa học thực sự tự chủ hoặc thậm chí tạo ra các sáng tạo nghệ thuật mới lạ, phức tạp. Bạn có thể đọc thêm về các ứng dụng AI hiện tại trên Blog Ultralytics .

Thách thức và định hướng tương lai

Việc tạo ra AGI phải đối mặt với những thách thức to lớn về khoa học và kỹ thuật. Những thách thức này bao gồm việc sao chép lý luận trừu tượng, đạt được sự hiểu biết thông thường mạnh mẽ, phát triển khả năng sáng tạo thực sự và có khả năng truyền cho máy móc ý thức—một khái niệm vẫn chưa được khoa học hiểu đầy đủ. Bài kiểm tra Turing nổi tiếng đã đề xuất một chuẩn mực ban đầu cho trí thông minh, nhưng AGI ngụ ý những khả năng vượt xa khả năng bắt chước đàm thoại.

Hơn nữa, sự phát triển của AGI đặt ra những câu hỏi đạo đức sâu sắc liên quan đến kiểm soát, sự phù hợp với các giá trị của con người ( Đạo đức AI ), sự gián đoạn xã hội tiềm ẩn, sự thay thế việc làm ( AI trong việc làm ) và đảm bảo an toàn. Nghiên cứu đáng kể được dành riêng cho sự an toàn của AI và phát triển các khuôn khổ cho AI có trách nhiệm, liên quan đến các tổ chức như Đối tác về AI và các sáng kiến như Sáng kiến toàn cầu của IEEE về Đạo đức của các hệ thống tự chủ và thông minh . Đảm bảo tính minh bạch trong AI thông qua các phương pháp như AI có thể giải thích (XAI) cũng sẽ rất quan trọng.

Mặc dù AGI vẫn là một mục tiêu xa vời, nhưng những tiến bộ hiện tại trong ANI, bao gồm các kỹ thuật Machine Learning (ML) tinh vi, Foundation Models và các nền tảng như Ultralytics HUB giúp hợp lý hóa việc đào tạo và triển khai mô hình, xây dựng các công nghệ nền tảng và hiểu biết có thể một ngày nào đó góp phần hiện thực hóa AGI. Khám phá Tài liệu Ultralytics để tìm hiểu thêm về các khả năng AI hiện tại.