1. AGI là cái gì?

AGI, viết tắt của “Artificial General Intelligence” (tạm dịch: Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát), là một khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). AGI đề cập đến một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu, học, và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà con người có thể thực hiện, với mức độ thông minh tương đương hoặc thậm chí vượt trội hơn con người.

Hiện nay, hầu hết các hệ thống AI được phát triển chỉ có khả năng thực hiện một số tác vụ cụ thể (được gọi là “Artificial Narrow Intelligence” hay ANI), chẳng hạn như nhận diện hình ảnh, dịch ngôn ngữ, hoặc chơi cờ vua. Tuy nhiên, AGI sẽ không bị giới hạn trong một lĩnh vực hay tác vụ cụ thể mà có thể xử lý nhiều nhiệm vụ đa dạng một cách linh hoạt.

Mục tiêu của AGI là tạo ra một hệ thống AI có khả năng tự học hỏi, thích nghi, và suy luận trong nhiều ngữ cảnh khác nhau, giống như cách con người tư duy và giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, việc phát triển AGI đang đối mặt với nhiều thách thức và hiện tại vẫn là mục tiêu dài hạn trong nghiên cứu AI.

2. Lịch sử thuật ngữ AGI

Thuật ngữ “Artificial General Intelligence” (AGI) có một lịch sử khá gần đây so với sự phát triển dài hơi của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).

2.1. Khởi nguồn và định hình (1950s – 1990s)

• 1950s – 1960s: Khái niệm về trí tuệ nhân tạo nói chung đã được đề xuất vào thập niên 1950, khi các nhà nghiên cứu như Alan Turing bắt đầu khám phá khả năng của máy móc trong việc “suy nghĩ” như con người. Turing đã đề xuất “Turing Test” như một cách để đo lường trí thông minh của máy tính. Tuy nhiên, vào thời điểm này, không có sự phân biệt rõ ràng giữa trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI).
• 1970s – 1980s: Trong các thập niên này, các nhà nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào việc phát triển các hệ thống chuyên môn (Expert Systems) với khả năng xử lý những tác vụ rất cụ thể và có giới hạn, như chẩn đoán y tế hoặc chơi cờ. Khái niệm về AGI vẫn chưa được đặt tên chính thức, nhưng ý tưởng về một AI có khả năng học và thích nghi như con người vẫn luôn hiện diện.

2.2. Sự xuất hiện của thuật ngữ AGI (1990s – 2000s)

• 1990s: Các nhà khoa học bắt đầu nhận ra rằng phần lớn những nghiên cứu và tiến bộ trong AI chỉ tập trung vào các ứng dụng hẹp và cụ thể. Những cuộc thảo luận về khả năng phát triển một hệ thống AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ trí tuệ như con người bắt đầu xuất hiện.
• 2002: Thuật ngữ “Artificial General Intelligence” chính thức được phổ biến bởi Shane Legg (sau này là đồng sáng lập của DeepMind) và Ben Goertzel trong một hội thảo tại Đại học Stanford. Họ đề xuất rằng cần một thuật ngữ mới để phân biệt AI tổng quát, có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm, với AI hẹp, chỉ có thể xử lý những tác vụ cụ thể.

2.3. Phát triển và sử dụng hiện đại (2000s – hiện tại)

• 2005: Hội nghị quốc tế đầu tiên về AGI được tổ chức tại Đại học Memphis, Mỹ. Đây là một cột mốc quan trọng, nơi các nhà nghiên cứu tập trung vào việc xác định rõ hơn những yêu cầu, thách thức, và mục tiêu phát triển AGI.
• 2010s – Hiện tại: Thuật ngữ AGI ngày càng được sử dụng rộng rãi để nhấn mạnh sự khác biệt giữa các AI hiện tại (thường là ANI) và mục tiêu phát triển một AI tổng quát. Các công ty lớn như OpenAI, DeepMind, và nhiều tổ chức nghiên cứu khác đã bắt đầu đặt mục tiêu cụ thể cho việc phát triển AGI. Trong thời gian này, AGI trở thành chủ đề của nhiều cuộc thảo luận, nghiên cứu, và tranh luận về tiềm năng và rủi ro của công nghệ này.

2.4. Kết luận

Thuật ngữ AGI đã phát triển để đại diện cho một mục tiêu lớn hơn và phức tạp hơn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Dù hiện tại AGI vẫn là một mục tiêu xa vời và gây tranh cãi, sự xuất hiện và phát triển của nó đã kích thích những cuộc thảo luận quan trọng về tương lai của công nghệ AI và tác động của nó đối với xã hội.

3. Dự báo khả thi của AGI

Dự báo khả thi của AGI (Artificial General Intelligence – Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát) là một chủ đề phức tạp và gây tranh cãi trong cộng đồng khoa học và công nghệ. Dưới đây là một số quan điểm và dự báo từ các chuyên gia và tổ chức nghiên cứu hàng đầu về AGI.

3.1. Các Dự Báo Khả Thi

3.1.1. Dự báo lạc quan

Một số nhà nghiên cứu và chuyên gia tin rằng AGI có thể xuất hiện trong vòng vài thập kỷ tới:

• Ray Kurzweil (Futurist, Google): Kurzweil, một trong những người ủng hộ nổi bật cho khả năng xuất hiện sớm của AGI, dự đoán rằng AGI sẽ xuất hiện vào khoảng năm 2029. Ông tin rằng sự gia tăng theo cấp số nhân của sức mạnh tính toán, cùng với những tiến bộ trong học máy (machine learning) và mạng nơ-ron sâu (deep learning), sẽ dẫn đến sự ra đời của AGI trong tương lai gần.
• OpenAI và DeepMind: Những công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI, như OpenAI và DeepMind, đã đặt ra mục tiêu phát triển AGI. Dù không cam kết một thời hạn cụ thể, họ đang đầu tư lớn vào nghiên cứu và phát triển với niềm tin rằng AGI có thể đạt được trong vài thập kỷ tới.

3.1.2. Dự báo trung lập

Một số chuyên gia có cái nhìn trung lập hơn, cho rằng AGI có thể xuất hiện trong khoảng 30 đến 100 năm tới:

• Nick Bostrom (Triết gia, Đại học Oxford): Trong cuốn sách “Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies” (2014), Bostrom đã thảo luận về các kịch bản phát triển AGI và các yếu tố không chắc chắn liên quan. Ông cho rằng AGI có thể xuất hiện trong khoảng 30 đến 100 năm nữa, nhưng cũng nhấn mạnh rằng có quá nhiều yếu tố chưa biết để đưa ra dự đoán chắc chắn.
• Survey of AI Researchers (2022): Một khảo sát của các nhà nghiên cứu AI cho thấy có nhiều ý kiến khác nhau về thời điểm AGI có thể xuất hiện. Trung bình, các chuyên gia dự đoán rằng AGI có thể được phát triển vào giữa thế kỷ 21 (khoảng từ 2050 đến 2075).

3.1.3. Dự báo thận trọng

Một số chuyên gia lại đưa ra quan điểm thận trọng hơn, cho rằng AGI có thể không xuất hiện trong thế kỷ này:

• Rodney Brooks (Chuyên gia AI, MIT): Brooks, một nhà nghiên cứu AI lâu năm, cho rằng AGI còn xa vời, và các dự đoán lạc quan đang đánh giá quá cao tốc độ phát triển của công nghệ AI. Ông cho rằng chúng ta cần nhiều thập kỷ, nếu không muốn nói là thế kỷ, để hiểu rõ hơn về cách bộ não con người hoạt động và tạo ra một hệ thống AI có khả năng tổng quát như vậy.
• Các chuyên gia nhận thức học: Nhiều nhà khoa học nhận thức cho rằng việc tạo ra AGI đòi hỏi chúng ta phải hiểu sâu hơn rất nhiều về trí thông minh, ý thức và cách não bộ con người hoạt động, điều này có thể mất nhiều thập kỷ hoặc thậm chí là cả thế kỷ.

3.2. Thách Thức Kỹ Thuật và Khoa Học

Các dự báo về AGI không chỉ phụ thuộc vào các yếu tố thời gian mà còn bị ảnh hưởng bởi nhiều thách thức kỹ thuật và khoa học:

• Khả năng học đa năng và thích ứng: AGI cần có khả năng học hỏi và thích ứng với nhiều tình huống khác nhau, điều mà các hệ thống AI hiện nay chưa đạt được. Các mô hình học máy hiện tại thường phụ thuộc vào dữ liệu cụ thể và không thể tổng quát hóa kiến thức của chúng ra ngoài phạm vi dữ liệu đã huấn luyện.
• Hiểu biết và mô hình hóa ý thức: Một trong những thách thức lớn nhất của AGI là làm thế nào để mô hình hóa được ý thức và hiểu biết như con người. Hiện tại, không có mô hình toán học hoặc thuật toán nào mô tả đầy đủ ý thức.
• Vấn đề đạo đức và an toàn: AGI có thể gây ra nhiều vấn đề đạo đức và an toàn, chẳng hạn như kiểm soát và đảm bảo rằng AGI hành động theo những giá trị nhân loại. Các nhà nghiên cứu đang phát triển những phương pháp để đảm bảo AGI được phát triển và triển khai một cách an toàn.

3.3. Các Yếu Tố Không Xác Định

• Khó khăn trong việc dự đoán tốc độ phát triển công nghệ: Tốc độ phát triển AI hiện tại có thể thay đổi do các khám phá đột phá hoặc các hạn chế không lường trước.
• Nguồn lực và đầu tư: Nguồn lực tài chính và đầu tư vào nghiên cứu AGI sẽ ảnh hưởng đến tốc độ phát triển. Các chính phủ và công ty tư nhân đang tăng cường đầu tư vào AI, nhưng có thể thay đổi theo thời gian.
• Các rào cản pháp lý và xã hội: Các rào cản pháp lý, quy định và phản ứng xã hội đối với AI và AGI có thể làm chậm hoặc tăng tốc sự phát triển.

3.4. Kết Luận

Khả năng AGI xuất hiện trong tương lai vẫn là một câu hỏi chưa có lời giải chắc chắn. Trong khi có những quan điểm lạc quan cho rằng AGI có thể xuất hiện trong vòng vài thập kỷ tới, vẫn còn nhiều yếu tố không chắc chắn và thách thức khoa học cần được giải quyết. Nhiều chuyên gia tin rằng AGI sẽ có ảnh hưởng lớn đến xã hội, cả tích cực và tiêu cực, do đó cần phải nghiên cứu cẩn trọng để đảm bảo rằng nó được phát triển một cách an toàn và có trách nhiệm.