“ AGI có thể mở ra những khả năng mới cho nhân loại và mang lại kiến ​​thức về ý thức con người. ”

Aliya Grig, Người sáng lập/Giám đốc điều hành

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo là gì?

Trí tuệ tổng quát nhân tạo (AGI) là một hệ thống gồm các khả năng nhận thức tổng quát, giống con người được thiết kế để học và hoàn thành một loạt các nhiệm vụ.

AGI còn được gọi là AI mạnh hoặc AI sâu. Strong AI sử dụng lý thuyết về khuôn khổ trí tuệ AI không phải để sao chép hay mô phỏng, mà là đào tạo máy móc hiểu con người để phân biệt nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ. Ý tưởng cốt lõi đằng sau AI ở cấp độ trí tuệ là dạy cho máy móc cách bắt chước hành vi của con người và hiểu được ý thức. AGI có thể đạt được khả năng nhận thức, đưa ra phán đoán, xử lý các tình huống không chắc chắn, sử dụng kiến ​​thức có sẵn trong quá trình ra quyết định.

AI mạnh và AI yếu

Strong AI, hay còn gọi là AGI, là một dạng AI theo đó một cỗ máy sẽ yêu cầu trí thông minh ngang bằng với con người. Nó sẽ có một ý thức tự nhận thức có khả năng giải quyết vấn đề, học hỏi và lập kế hoạch cho tương lai. Cách tiếp cận để đạt được AI mạnh có liên quan đến AI biểu tượng, trong đó máy tạo thành một biểu tượng tượng trưng bên trong của thế giới vật chất và trừu tượng, vì vậy nó có thể áp dụng lý luận để học thêm và ra quyết định.

So với AI mạnh, AI yếu hoặc hẹp không nhằm mục đích có khả năng nhận thức chung, nghĩa là chúng là các chương trình được thiết kế để chỉ giải quyết một vấn đề và không có ý thức. Cách tiếp cận để đạt được AI yếu thường xoay quanh việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo.

Khả năng AGI

AGI sẽ có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà bộ não con người có khả năng thực hiện. Nó cũng có khả năng ghi nhớ gần như tức thời và tính toán số trong tích tắc. AGI sẽ có những kỹ năng gì?

nhận thức cảm tính

Có những loại nhận thức giác quan cụ thể mà AGI có thể hiểu được, chẳng hạn như nhận dạng màu sắc, nhận thức chiều sâu, hình ảnh tĩnh 3D và xác định các đặc điểm không gian của môi trường từ âm thanh.

Tương tác xã hội và cảm xúc

Tương tự như nhận thức cảm tính, AGI sẽ được thiết kế để nhận dạng cảm xúc trong nét mặt, giọng nói và ngôn ngữ cơ thể.

kỹ năng vận động tinh

AGI được dự kiến ​​sẽ hoàn thành các nhiệm vụ thường yêu cầu các kỹ năng vận động tinh như lấy chìa khóa từ túi hoặc giải khối Rubik.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Hiện tại, AI có thể được lập trình để trình bày thông tin liên quan theo yêu cầu. Điều này không thể hiện sự hiểu biết của AI hoặc sự hiểu biết về bối cảnh, thay vào đó, đó là điều mà AGI sẽ hiểu.

Nhân quả

AGI phải hiểu các phản ứng đối với một số hành động nhất định, điều này sẽ cho phép AI hiểu được nguyên nhân và kết quả.

Giải quyết vấn đề

AGI sẽ có thể chẩn đoán các vấn đề, điều chỉnh và giải quyết chúng. Mặc dù AI cung cấp các khả năng tương tự, nhưng nó yêu cầu đào tạo và đáp ứng các thông số để giải quyết vấn đề.

Sáng tạo

Tính sáng tạo của AGI được định nghĩa là mô hình có thể viết lại mã của chính nó. Nó phải hiểu một lượng lớn mã và xác định những cách mới để cải thiện nó. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng hiểu và phản ứng với các tình huống.

Phương pháp giảng dạy

Nhiều phương pháp đã được thử và kiểm tra để đạt được trí thông minh giống con người. Dưới đây là một số cách tiếp cận cốt lõi đối với AGI.

Phương pháp tượng trưng

Theo cách tiếp cận này, chúng tôi vận hành với các biểu tượng — chúng có thể đại diện cho các yếu tố cơ bản của thế giới vật chất. Phương pháp bắt chước các cấp độ tinh vi hơn của suy nghĩ con người.

Cách tiếp cận tượng trưng có thể phát triển logic và tư duy, nhưng nó không giải quyết được nhiệm vụ dạy nhận thức. Ví dụ, nếu một đối tượng có đặc điểm bị bóp méo, AI có thể hiểu nhầm đối tượng đó là loại gì.

Cách tiếp cận chủ nghĩa kết nối

Phương pháp tiếp cận chủ nghĩa kết nối, một kỹ thuật biểu tượng phụ, xây dựng trí thông minh chung bằng cách sử dụng các thiết kế giống với bộ não con người (chẳng hạn như mạng lưới thần kinh). Phương pháp này bao gồm thực tế là sự kết hợp của các đối tượng đơn giản có thể tạo thành các hệ thống phức tạp với hành vi hoàn toàn khác không được lên kế hoạch ban đầu.

Phương pháp lai

Phương pháp kết hợp kết hợp nhiều phương pháp khác nhau, do đó chia trí thông minh thành một số mô-đun.

Toàn bộ kiến ​​trúc sinh vật

Một AGI nên có một cơ thể vật lý và có được kiến ​​​​thức thông qua tương tác với mọi người về thể chất.

Biết rõ

Máy tính có thể lập trình có thể có ý thức không? Rất khó để tìm ra một định nghĩa khách quan nắm bắt được bản chất của ý thức. Một số người cho rằng ý thức là trạng thái mà tất cả chúng ta đều cảm thấy khi thức chứ không phải khi ngủ nhưng điều này không đúng vì mơ là một trạng thái của ý thức. Hơn nữa, đây là một định nghĩa quá hẹp vì nó không nói gì về những gì xảy ra với chúng ta mỗi phút trong đời. Tất cả chúng ta đều biết từ kinh nghiệm của chính mình ý thức là gì nhưng rất khó để định nghĩa.

Ý thức nhân tạo cao hơn trí thông minh nhân tạo nói chung một bước và không chỉ bao hàm trí thông minh — nó bao hàm trí thông minh và khả năng tự nhận thức.

Các khía cạnh của ý thức

Có nhiều khía cạnh khác nhau của ý thức thường được coi là cần thiết để một cỗ máy có ý thức giả tạo. Ở đây có một ít:

Nhận thức
Nhận thức là một khía cạnh cần thiết để một cỗ máy có ý thức. Kết quả của các thí nghiệm quét thần kinh trên khỉ cho thấy rằng một quá trình - không chỉ một trạng thái hay một đối tượng - kích hoạt các tế bào thần kinh.

Việc tạo ra các mô hình có nhận thức như vậy đòi hỏi rất nhiều tính linh hoạt, mô hình hóa thế giới vật chất, mô hình hóa các trạng thái và quy trình bên trong của chính mình cũng như mô hình hóa các thực thể có ý thức khác.

Bản thân nhận thức có ba loại: nhận thức về cơ quan, nhận thức về mục tiêu và nhận thức về cảm biến.

1. Nhận thức về tác nhân: Khi một người nhận thức được một hành động nào đó mà mình đã thực hiện hoặc không thực hiện.
2. Nhận thức về mục tiêu: Động cơ thúc đẩy hành động mà một người thực hiện. Ví dụ, tìm kiếm một đối tượng bị mất.
3. Nhận thức cảm biến vận động: Kiến thức hoặc sự công nhận mà một người có được khi tham gia vào một hành động. Chẳng hạn, hay biết khi tay mình đặt trên một vật nóng hay lạnh.

Dự đoán
Khía cạnh này cũng được coi là quan trọng vì nó là khả năng dự đoán các sự kiện có thể thấy trước. Dự đoán giúp dự đoán hậu quả của hành động của chính mình và của các thực thể hoặc đối tượng khác. Do đó, điều quan trọng là một cỗ máy có ý thức nhân tạo phải có khả năng dự đoán các sự kiện một cách chính xác để nó có thể phản ứng khi nó xảy ra hoặc thực hiện một số hành động.

Tương lai của AGI

Hiện tại, với AI thông thường, những thay đổi trong cuộc sống của chúng ta đã có thể nhìn thấy được. Nhưng sự phát triển của AGI rất phức tạp do giai đoạn phát triển công nghệ hiện tại, thiếu kiến ​​​​thức trong lĩnh vực não bộ và ý thức.

Nhóm của chúng tôi tin rằng trong một thế giới nơi AGI tồn tại như những loài động vật thân thiện cùng với thiên nhiên và con người, AI sẽ giúp chấm dứt công việc nhàm chán bằng cách cho phép chúng tôi thực hiện các nhiệm vụ cấp cao hơn. Điều này sẽ mở khóa tiềm năng của con người và cho phép chúng ta tập trung nghiên cứu bộ não và những bí ẩn thú vị nhất của loài người.

Theo dõi chúng tôi trên mạng xã hội: Web | Twitter | Điện báo | Trò chuyện điện tín