AGI là gì và khác nhau thế nào so với AI hiện nay

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.

Phân loại các cấp độ AI

ẢNH: TẠO BỞI AI

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.

Vì sao AGI vẫn gây tranh cãi

Những tiêu chí trên khiến việc xác định “đã đạt AGI hay chưa” trở nên gây tranh cãi. Gần đây, CEO Nvidia Jensen Huang cho rằng AGI đã xuất hiện, nhưng cũng thừa nhận các hệ thống hiện tại chưa hoàn toàn đạt năng lực như con người. Những ví dụ được đưa ra, như các nền tảng AI tạo tác nhân tự động xây dựng ứng dụng hoặc cộng đồng số, cho thấy tiềm năng lớn nhưng chưa ổn định. Nhiều dự án chỉ thu hút người dùng trong thời gian ngắn rồi nhanh chóng giảm nhiệt.

Ngoài ra, AI hiện tại vẫn tồn tại hạn chế rõ ràng. Các hệ thống có thể tạo ra thông tin sai lệch, thiếu khả năng hiểu sâu ngữ cảnh và chưa có nhận thức độc lập. Chúng cũng phụ thuộc vào lượng dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán, thay vì tự hình thành tri thức như con người.

AGI vẫn là mục tiêu quan trọng của ngành công nghệ. Khái niệm này không chỉ mang ý nghĩa kỹ thuật mà còn liên quan trực tiếp đến chiến lược kinh doanh, đầu tư và cạnh tranh giữa các công ty lớn. Nhiều thỏa thuận hợp tác thậm chí gắn với các mốc “đạt AGI”, cho thấy tầm ảnh hưởng của thuật ngữ này.

Nếu AGI thực sự xuất hiện, tác động có thể rất rộng. Công nghệ này có thể giúp tăng mạnh năng suất lao động, tự động hóa nhiều ngành nghề và thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Đồng thời, nó cũng đặt ra câu hỏi về kiểm soát, an toàn và vai trò của con người trong môi trường làm việc mới.

Theo Khải Minh/Thanh niên
https://thanhnien.vn/tim-hieu-ve-agi-cap-do-tiep-theo-cua-ai-185260329090532314.htm