Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence) là gì?

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến vượt bậc, len lỏi vào nhiều lĩnh vực của đời sống, từ y tế, giáo dục đến kinh tế và giải trí. Các chuyên gia cho rằng, sự phát triển nhanh chóng của AI đang đưa nhân loại đến gần hơn với “điểm kỳ dị công nghệ” (technological singularity) - thời điểm mà AI vượt qua trí tuệ con người, tạo ra những biến đổi không thể dự đoán trước cho xã hội.

Một trong những khía cạnh quan trọng của điểm kỳ dị là sự xuất hiện của Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial Superintelligence - ASI), một dạng AI có khả năng vượt trội hơn con người trong mọi lĩnh vực. Vậy Artificial Superintelligence là gì? Vì sao chúng ta phải nghiên cứu và hiểu rõ về ASI trong khi đây mới chỉ là một giả thuyết? Cùng FPT.AI khám phá nhé!

Artificial Superintelligence là gì?

Trí tuệ Siêu Nhân Tạo (ASI) là dạng trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt xa con người trong mọi lĩnh vực, từ tư duy, giải quyết vấn đề, sáng tạo đến giao tiếp xã hội. Hiện tại, AI mà chúng ta sử dụng như trợ lý ảo, xe tự lái chỉ thuộc dạng Weak AI (AI yếu) hoặc Narrow AI (AI hẹp). Để đạt đến ASI, trước tiên cần phát triển AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) - một hệ thống có thể tư duy, học hỏi và làm việc linh hoạt như con người trong mọi lĩnh vực.

Khái niệm Artificial Superintelligence thường gắn liền với “điểm kỳ dị công nghệ” (technological singularity) - thời điểm AI trở nên thông minh hơn con người và có thể thay đổi hoàn toàn xã hội. Dù vậy, tất cả vẫn chỉ là dự đoán và chưa có bằng chứng cụ thể nào về khả năng phát triển ASI trong tương lai gần.

>>> XEM THÊM: 2 Cách phân loại trí tuệ nhân tạo và 7 loại AI phổ biến

Sự khác biệt giữa AI, AGI và ASI là gì?

ASI thường được so sánh với AI và AGI, nhưng có một số điểm khác biệt chính.

Đặc điểm AI (Trí tuệ nhân tạo) AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) ASI (Siêu trí tuệ nhân tạo) Mô tả AI hẹp hoặc yếu, phục vụ cho một mục đích chuyên dụng. AI mạnh, có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào đòi hỏi khả năng nhận thức của con người. AI mạnh, vượt trội hơn con người trong tất cả các lĩnh vực. Tình trạng hiện tại Đã tồn tại và được sử dụng rộng rãi. Chưa đạt được; đang trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển. Chưa đạt được; là khái niệm giả thuyết và mục tiêu trong tương lai. Khả năng Thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như giải quyết vấn đề, cung cấp bản dịch, nhận diện giọng nói, thị giác máy tính, robot và điều hướng. Có khả năng nhận thức như con người, bao gồm tự nhận thức, ra quyết định, giải quyết vấn đề, ý thức, kỹ năng xã hội, định hướng, kỹ năng vận động tinh, nhận thức giác quan, khả năng sáng tạo và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Vượt qua mô phỏng não đơn giản, thực hiện bất kỳ chức năng nhận thức nào tốt hơn con người, giải quyết các vấn đề khoa học và kỹ thuật phức tạp, phát minh và khám phá hầu như mọi thứ. Yêu cầu Phần cứng và phần mềm chuyên dụng để tạo ra các thuật toán học máy. Tiến bộ trong nghiên cứu AI để đạt được khả năng nhận thức toàn diện như con người. Tiến bộ đáng kể trong khoa học máy tính, công nghệ siêu máy tính và AI thế hệ tiếp theo. Ứng dụng AI Chatbot, phiên dịch, trợ lý ảo, hệ thống chuyên gia, xe tự lái. Chưa có ứng dụng thực tế do chưa đạt được AGI (dù có sự xuất hiện của các giải pháp có thể tự ra quyết định và hành động như AI Agents). Chưa có ứng dụng thực tế do chưa đạt được ASI. Rủi ro Rủi ro hạn chế, chủ yếu liên quan đến việc sử dụng sai mục đích hoặc lỗi hệ thống. Tiềm ẩn rủi ro nếu không được kiểm soát đúng cách, có thể dẫn đến hậu quả không lường trước. Gây ra rủi ro hiện hữu cho nhân loại và có thể dẫn đến thảm họa toàn cầu nếu không được quản lý đúng cách.

>>> XEM THÊM: Machine Translation là gì? 6 Ứng dụng dịch máy hàng đầu

Ví dụ về ASI

Các ví dụ trong khoa học viễn tưởng về Artificial Superintelligence bao gồm:

• R2-D2 trong phim Star Wars: Siêu trí tuệ có khả năng thực hiện nhiều hoạt động kỹ thuật vượt quá khả năng của con người.
• HAL 9000 trong bộ phim 2001: A Space Odyssey của Stanley Kubrick , một chương trình máy tính có thể điều khiển hoạt động của toàn bộ tàu vũ trụ giữa các vì sao.
• JARVIS từ Iron Man của Marvel: Đóng vai trò là trợ lý AI tiên tiến của Tony Stark. Nó có thể hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, điều khiển bộ đồ Iron Man và sau đó trở thành cốt lõi của ý thức của android Vision.

Các ví dụ thực tế về hệ thống AI có thể được sử dụng làm cơ sở cho các hệ thống ASI trong tương lai bao gồm:

• Trợ lý cá nhân có khả năng nhận dạng giọng nói tự nhiên, như Siri của Apple và Alexa của Amazon.
• Thuật toán đề xuất, chẳng hạn như thuật toán mà Netflix sử dụng để đề xuất chương trình và phim mới dựa trên lịch sử xem và tìm kiếm của người dùng.
• Xe tự lái, chẳng hạn như xe do Tesla sản xuất.
• Công cụ học máy (Machine Learning) hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị

>>> XEM THÊM: Neural Network là gì? Cơ chế hoạt động của Neural Network

Điều kiện để đạt được Artificial Superintelligence là gì?

Việc tạo ra ASI phụ thuộc vào sự đổi mới liên tục các khả năng AI hiện có trong các công nghệ sau:

• Mô hình ngôn ngữ lớn: Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 (OpenAI) hay BERT (Google) sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và tạo nội dung văn bản giống con người. ASI sẽ cần các mô hình này để giao tiếp, trò chuyện và xử lý dữ liệu một cách tự nhiên và linh hoạt.
• Multimodal AI: Siêu trí tuệ nhân tạo xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu (văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh) để có thể nhận diện và phản hồi giống như con người. Chẳng hạn, các mô hình học sâu đa phương thức không chỉ có khả năng tạo ra hình ảnh dựa trên văn bản mà còn có thể chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
• Neural Networks (Mạng nơ-ron nhân tạo): Neural Networks là một loại phần mềm học sâu (Deep Learning) được thiết kế để mô phỏng cách hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người. Các mạng này xử lý dữ liệu theo tầng, giúp AI học tập và hoạt động hiệu quả. Các nhà nghiên cứu AI hy vọng rằng bằng cách mô phỏng hoàn chỉnh bộ não con người, họ có thể phát triển AI đạt đến mức độ nhận thức tương đương, thậm chí vượt xa con người..
• Neuromorphic computing (Điện toán hình thái thần kinh): Neuromorphic computing sử dụng phần cứng được thiết kế dựa trên cấu trúc thần kinh và khớp thần kinh của não người. Phương pháp này có sức mạnh tính toán, tính linh hoạt (plasticity) và khả năng chịu lỗi (fault tolerance) cao hơn các mạng nơ-ron nhân tạo, có thể xử lý và lưu trữ dữ liệu trên cùng một tế bào thần kinh thay vì yêu cầu các vùng riêng biệt cho từng tế bào. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng điện toán hình thái thần kinh sẽ đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống AI trong tương lai.
• Evolutionary algorithms (Thuật toán tiến hóa): Thuật toán EA được mô phỏng theo quá trình chọn lọc tự nhiên và tiến hóa của Darwin, bao gồm việc tạo ra nhiều hệ thống AI và lựa chọn các mô hình có hiệu suất tốt nhất để tiếp tục phát triển. Các hệ thống này sẽ cải thiện khả năng và hiệu suất giữa mỗi giai đoạn lựa chọn, với mục tiêu cuối cùng là tiến hóa thành ASI thông qua cạnh tranh.
• AI-driven programming (Lập trình do AI điều khiển): AI-driven programming có thể dẫn đến những tiến bộ trong việc tạo code thông minh (intelligent code generation), thúc đẩy lĩnh vực và năng lực của AI tiến xa hơn nữa.
• AI-generated inventions (Những phát minh do AI tạo ra): Giống như AI-driven programming, AI-generated inventions là những phát minh do hệ thống AI tạo ra. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng các hệ thống AI ngày càng tiên tiến sẽ đề xuất những phát minh độc đáo, có lợi và sáng tạo, giúp cải thiện khả năng của AI.
• Tích hợp: Để đạt được ASI, các hệ thống AI cần được tích hợp với nhau thành các hệ thống tích hợp (integrated systems).
• Whole brain emulation (Mô phỏng toàn bộ não): Còn được gọi là mind uploading, Whole brain emulation bao gồm việc quét toàn bộ cấu trúc não người và lập bản đồ các kết nối thần kinh chính xác. Mục tiêu của phương pháp tạo ra bản sao kỹ thuật số của não với khả năng của con người.
• Brain implants and hive minds (Cấy ghép não và trí tuệ bầy đàn): Phương pháp này liên quan đến việc sử dụng các wearable technologies như các chips được cấy ghép vào não người và tích hợp với cấu trúc não để tăng cường khả năng nhận thức, trí thông minh và sự sáng tạo của con người do công ty Neuralink của Elon Musk phát triển. Brain implants and hive minds được kỳ vọng là sẽ đạt được siêu trí tuệ thông qua một điểm kỳ dị với con người.

>>> XEM THÊM: So sánh Generative AI vs Machine Learning: Đâu là những khác biệt chính?

Lợi ích của Artificial Superintelligence là gì?

Các nhà nghiên cứu và nhà khoa học suy đoán rằng những lợi ích có thể bao gồm:

• Tăng cường khả năng giải quyết vấn đề: Artificial Superintelligence có thể phân tích và xử lý nhiều dữ liệu hơn con người, với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Nó có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực, bao gồm chính trị, nghiên cứu khoa học, chăm sóc sức khỏe và tài chính.
• Hiệu quả và năng suất cao hơn: Siêu trí tuệ sẽ tự động hóa các nhiệm vụ hiện do con người thực hiện, hạn chế tối đa các sai sót và tăng cường tính bảo mật.
• Có sẵn 24/7: Không giống như con người, các hệ thống ASI có hoạt động bất cứ kể ngày đêm, thậm chí cả ngày lễ.
• Đổi mới và tiến bộ: Các chuyên gia dự đoán rằng ASI sẽ sáng tạo và cải tiến hơn con người, tạo ra các giải pháp cho các vấn đề mà con người không thể nghĩ ra. Điều này bao gồm hiểu biết tốt hơn về vật lý của vũ trụ, giải quyết các thách thức kỹ thuật của du hành giữa các vì sao và các thuộc địa trên các hành tinh khác nhau, khám phá ra các phương pháp điều trị và chữa bệnh mới, phát hiện ra các loại thuốc và vắc-xin mới và kéo dài tuổi thọ của con người.

>>> XEM THÊM: 12 ứng dụng AI trong giáo dục giúp gia tăng hiệu quả đào tạo

Artificial Superintelligence có nguy hiểm không?

Những nguy cơ liên quan đến sự phát triển của ASI được các nhà khoa học cảnh báo bao gồm:

• Khả năng mất kiểm soát: Hệ thống ASI có thể hành xử và hoạt động theo cách mà con người không thể hiểu, dự đoán hoặc kiểm soát được. Khả năng nhận thức vượt trội của ASI có thể gây ra rủi ro hiện hữu cho con người, thông qua các hành vi như kiểm soát vũ khí hạt nhân và tiêu diệt con người hoặc mọi sự sống trên Trái đất.
• Thất nghiệp: Artificial Superintelligence sẽ tự động hóa nhiều công việc, dẫn đến tình trạng thất nghiệp hoặc gây ra tình trạng hỗn loạn về kinh tế và chính trị.
• Vũ khí hóa: ASI có thể cải thiện đáng kể sức mạnh hủy diệt của vũ khí quân sự và chiến tranh. Các quốc gia, công ty và tổ chức bất chính có thể sử dụng Artificial Superintelligence với mục đích gây hại cho nhân loại, chẳng hạn như thu thập một lượng lớn dữ liệu cá nhân hoặc duy trì sự thiên vị và phân biệt đối xử thông qua các thuật toán .
• Đạo đức và luân lý: Việc lập trình một hệ thống ASI với các chuẩn mực đạo đức và luân lý có thể phức tạp, vì nhân loại chưa bao giờ cùng nhau thống nhất về một bộ quy tắc đạo đức hoặc luân lý. Các chuyên gia nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo cũng đã ra những câu hỏi về mặt đạo đức về việc liệu một hệ thống ASI có nên có thẩm quyền đối với con người để đưa ra quyết định hay không.
• Tác động đến môi trường: Việc đào tạo và vận hành liên tục các mô hình AI đi kèm với nhu cầu năng lượng cao, làm tăng lượng khí thải carbon vào khí quyển. Sản xuất phần cứng đòi hỏi phải khai thác kim loại cung như tiêu thụ một lượng lớn nước để làm mát các trung tâm dữ liệu. Tất cả những tác động này có thể trở nên tồi tệ hơn khi AI trở nên tiên tiến hơn.
• Quyền riêng tư: Các mô hìnhAI được đào tạo dựa trên một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ nội dung do người tiêu dùng tạo ra hoặc nội dung mua từ bên thứ ba. Điều này đã mang đến một cuộc thảo luận rộng hơn về đạo đức AI và quyền riêng tư dữ liệu.

Tóm lại, Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) đại diện cho đỉnh cao tiềm năng của sự phát triển AI, nơi máy móc không chỉ đạt mà còn vượt qua trí tuệ con người trong mọi lĩnh vực. Mặc dù hiện tại ASI vẫn là một khái niệm giả thuyết, việc nghiên cứu và thảo luận về nó giúp chúng ta chuẩn bị cho những cơ hội và thách thức có thể xuất hiện trong tương lai.

Hiểu rõ về ASI không chỉ mở ra triển vọng về những tiến bộ vượt bậc trong khoa học và công nghệ, mà còn nhắc nhở chúng ta về tầm quan trọng của việc quản lý và định hướng sự phát triển của AI một cách có trách nhiệm, đảm bảo rằng những lợi ích tiềm năng được hiện thực hóa đồng thời giảm thiểu các rủi ro có thể xảy ra.

>>> XEM THÊM:

• Data Leakage là gì? Cách ngăn chặn rò rỉ dữ liệu khi triển khai Generative AI cho doanh nghiệp
• Bằng cách nào Retrieval-Augmented Generation nâng cao chất lượng phản hồi cho LLMs?