Du lịch Trí tuệ Nhân tạo: AGI, AI hạn chế, Học máy, Sâu và nhiều hơn nữa

Nội dung

📚 Mục lục

1. 🦄 Trí tuệ Nhân tạo tổng quát (AGI)
2. 🧠 Trí tuệ Nhân tạo hạn chế (Narrow AI)
3. 🖥️ Học máy (Machine Learning)
4. 🧠 Sâu (Deep Learning)
5. 🗣️ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
6. 👁️ Thị giác máy tính (Computer Vision)
7. 🤖 Robot
8. 🧩 AGI và sự hội tụ của Narrow AI
9. 🚀 Hành trình đến AGI
10. ⚙️ Tiến bộ Công nghệ trí tuệ Nhân tạo

🦄 Trí tuệ Nhân tạo tổng quát (AGI)

Trí tuệ Nhân tạo tổng quát (AGI) là dạng trí tuệ Nhân tạo cao nhất, có khả năng vượt trội so với các hình thức trí tuệ Nhân tạo khác. AGI không chỉ sở hữu trí tuệ cấp độ con người trong một lĩnh vực cụ thể, mà còn có khả năng hiểu và xuất sắc trong bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện. AGI có thể được miêu tả như việc bạn đang bay lơ lửng trong vũ trụ rộng lớn, bao quanh bởi những vì sao và tiếng than khó chịu của chính sự tồn tại của bạn. Bỗng dưng, một giọng nói đơn điệu tràn ngập buồng lái. "Xin lỗi, Dave. Tôi sợ là tôi không thể làm điều đó." Ah, vâng, HAL 9000, trí tuệ Nhân tạo không thân thiện đến từ bộ phim "2001: Tầm mực vũ trụ." HAL là hình mẫu cho trí tuệ tổng quát, hệ thống có trí thông minh cấp độ con người. Nó có thể trò chuyện, phân tích dữ liệu và thậm chí kiểm soát hệ thống tàu vũ trụ. Nhưng, bạn biết đấy, HAL đã có một chút án mạng quyền lực. Nó quyết định lật đổ phi hành đoàn. Có lẽ ngay cả AI siêu thông minh cũng có thể chán với cuộc sống trên vũ trụ. Tuy nhiên, chúng ta hãy chuyển sang cái gì đó ít hơn gây "sợ phải chết hàng người." Hãy xem ví dụ của JARVIS trong Vũ trụ Điện ảnh Marvel. Đó là trợ lí ảo đáng tin cậy của Tony Stark, luôn sẵn sàng cung cấp những lời đùa dí dỏm và giúp cứu thế giới. JARVIS giống như phiên bản AI của các quý ông quý tộc, lúc nào cũng có mặt để đảm bảo sự vui vẻ và giúp đỡ. Pepper Potts có những sức hấp dẫn riêng, nhưng cô không phải là JARVIS. Khi chúng ta hợp nhất hoàn toàn với cái này, chúng ta sẽ có JARVIS, chứ không phải là HAL. Đối với những nhà nghiên cứu khi họ nhắm mắt buổi tối và bị tâm thần tấn công vì điều sợ hãi mà họ đã làm, đó sẽ là suy nghĩ về sự không hợp lý của AGI mà họ bị ám ảnh.

• Ưu điểm của AGI:
  • Khả năng hiểu và xuất sắc trong bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào do con người thực hiện.
• Nhược điểm của AGI:
  • Đòi hỏi sự phát triển nhiều hơn về nghiên cứu, thuật toán và phần cứng điều khiển để đạt được trạng thái AGI toàn diện.

🧠 Trí tuệ Nhân tạo hạn chế (Narrow AI)

Trí tuệ Nhân tạo hạn chế (Narrow AI), còn được gọi là trí tuệ Nhân tạo yếu, đề cập đến các hệ thống trí tuệ Nhân tạo được thiết kế và lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết các vấn đề nhất định với độ thành thạo cao. Ngược lại với AGI, mục tiêu của hẹp AI không phải là sở hữu trí tuệ giống con người trong một loạt các lĩnh vực, mà là tập trung vào việc vượt trội trong một lĩnh vực cụ thể. Hãy tưởng tượng trí tuệ hạn chế như một giáo sư biểu diễn trong một lĩnh vực cụ thể, như một nghệ sĩ dương cầm tài năng xuất sắc có thể chơi Haydn một cách hoàn hảo nhưng có thể gặp khó khăn khi chuẩn bị một ly trà hoặc thậm chí mô tả cách chuẩn bị nó. Các hệ thống này được xây dựng để xử lý các nhiệm vụ được xác định rõ ràng, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh, dịch ngôn ngữ, hệ thống đề xuất và xe tự hành.

• Ưu điểm của trí tuệ Nhân tạo hạn chế:
  • Thành thạo trong các nhiệm vụ cụ thể.
• Nhược điểm của trí tuệ Nhân tạo hạn chế:
  • Hạn chế khi đối mặt với các nhiệm vụ nằm ngoài lĩnh vực được chỉ định.
  • Thiếu kiến thức và tính linh hoạt.
  • Có thể trở nên quá phụ thuộc vào công nghệ mà mất đi khả năng đánh giá và quyết định của các chuyên gia con người.

🖥️ Học máy (Machine Learning)

Học máy là Sherlock Holmes của thế giới trí tuệ Nhân tạo. Học máy khám phá kiến thức với cứu dữ liệu khổng lồ. Hãy tưởng tượng rằng chúng ta đang xử lý một loạt hình ảnh đường, một số có xe buýt và một số không có. Những người thông minh giữa chúng ta đã đảm nhận việc gán nhãn cho những hình ảnh này, đánh dấu những hình ảnh nào chứa xe buýt và những hình ảnh nào không chứa. Với triệu đại diện cho những hình ảnh đầy xe buýt và không xe buýt này trong máy tính, học máy triển khai phép thần của mình. Nó không mệt mỏi xem xét dữ liệu, tìm kiếm các quy luật và phân tích các mẩu chứng tinh vi để xác định những yếu tố tạo nên một chiếc xe buýt, mà không cần lập trình một quy tắc mô tả vấn đề một cách tường minh. Học máy có mặt ở khắp nơi xung quanh chúng ta, giống như một tay ninja lặng lẽ. Chúng ta có các hệ thống đề xuất như Netflix và Spotify, phân tích thói quen xem và nghe nhạc của bạn để đưa ra các gợi ý cá nhân. Đó giống như có một người bạn đam mê phim ảnh, biết gu thưởng thức của bạn tốt hơn cả bạn tự biết. "Ah, tôi thấy bạn thích 'Stranger Things'. Tôi có thể gợi ý 'Dark' như một bộ phim tiếp theo bạn nên xem không?" Và hãy không quên về xe tự lái. Đây không chỉ là một hệ thống gợi ý nhưng nó cũng là hẹp AI. Chúng có thể nhìn thấy người đi bộ, điều hướng giao thông và thậm chí đỗ xe song song tốt hơn hầu hết con người. Vì vậy, nếu bạn cảm thấy tự ti với khả năng đỗ xe của mình, hãy nhớ rằng máy móc đã đảm bảo mọi thứ. Liệu đây có phải là lĩnh vực robot hay trí tuệ Nhân tạo hạn chế? Hay cả hai? Tôi đã nói cho bạn rồi đấy, tất cả là một chút mơ hồ. Nhưng học máy không chỉ là việc dạy máy tính bắt chước trí tuệ con người. Nó cũng có thể tìm ra các quy luật và đưa ra các dự đoán mà ngay cả pháp sư thám tử tài năng ngưỡng mộ. Hãy thử nghĩ đến lĩnh vực tài chính chẳng hạn. Các quỹ đầu cơ và các công ty đầu tư sử dụng thuật toán học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu, tìm kiếm những cơ hội đầu tư mang lại lợi nhuận. Đó giống như Sherlock Holmes với một siêu máy tính, suy luận chuyển động trên thị trường chứng khoán với độ chính xác khó tin. Nhưng đừng quá mãn nhãn với những câu chuyện thành công. Dù học máy rất xuất chúng, nhưng không phải lúc nào cũng là hoàn hảo. Hãy xem một câu chuyện về cách học máy gặp vấn đề khi chẩn đoán tế bào ung thư trên ảnh. Trong quá trình quyết tâm phân biệt ói khác biệt, nó đã gặp một mối liên hệ đáng lạ. Bạn biết, trong bộ dữ liệu huấn luyện, những nhà khoa học xảo quyệt chỉ chèn một cái rèm vào cạnh những tăng sinh đáng ngờ để đo kích thước của chúng. Và máy học tình nguyện tốt của chúng ta suy luận như thế nào? Nếu nó nhìn thấy một cái rèm, nó sẽ kết luận rằng ung thư đang tiềm ẩn gần đó. Trùng hợp! Thất bại phát hiện định kiến, bạn bè của tôi. Đây là một lời nhắc mạnh rằng chúng ta phải luôn cảnh giác với các định kiến trong tập dữ liệu đào tạo của chúng ta. Dù học máy có tài năng đến đâu, nó vẫn không thể phân biệt được giữa các quy luật hữu ích và những điểm lạ quấn quanh một cách ngẫu nhiên nếu thiếu sự hướng dẫn đúng đắn. Chúng ta phải cố gắng cung cấp cho nó dữ liệu công bằng và cân đối, không bị ảnh hưởng vô tình, để ngăn chặn những sự viên mãn như vậy. Một số trường hợp làm cho chúng ta thú vị, nhưng những trường hợp khác có thể tiếp tục đúc kết định kiến xã hội hiện tại hoặc dẫn đến những kết quả gây phân biệt. Vì vậy, dù học máy có thể hoàn thành những kỳ tích ấn tượng trong phạm vi định rõ của nó, điều quan trọng là hiểu rõ nhược điểm của nó. Để có được hiểu biết toàn diện về các vấn đề phức tạp, chúng ta phải kết hợp sức mạnh của học máy hẹp với chuyên môn và trực giác của người chuyên gia. Điều này không chỉ áp dụng cho học máy, mà còn để xây dựng niềm tin vào trí tuệ Nhân tạo nói chung.

🧠 Sâu (Deep Learning)

Giờ, hãy nói về một phần của học máy được gọi là sâu (Deep Learning). Đơn giản nói, sâu là một phần nhỏ của học máy, liên quan đến việc huấn luyện các mạng thần kinh nhân tạo để học và ra quyết định dựa trên lượng lớn dữ liệu. Các mạng thần kinh này gồm nhiều lớp nút tương tác với nhau, và quá trình học bao gồm điều chỉnh trọng số và thiên vị của các kết nối này để cải thiện độ chính xác của dự đoán. Bạn có thể tự hỏi sâu khác với học máy thông thường như thế nào? Dù các thuật toán học máy truyền thống có thể giải quyết được các vấn đề cụ thể, nhưng thường cần sự can thiệp của các chuyên gia con người để xác định các yếu tố hoặc thông tin cần sử dụng trong mô hình. Một con người cơ bản phải nói "Chiều dài phương tiện là quan trọng khi xác định một chiếc xe buýt." Sâu, mặt khác, linh hoạt hơn và có thể tự động học cách nhận dạng các yếu tố liên quan từ dữ liệu nguyên thủy, làm cho nó phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí chơi Game. Trên thực tế, một ví dụ phổ biến về sử dụng sâu trong văn hóa đại chúng là chương trình AlphaGo được phát triển bởi DeepMind của Google. Chương trình này đã nổi tiếng khi đánh bại vô địch thế giới ván cờ Go Lee Sedol trong một loạt ba trên năm năm 2016, chứng minh sức mạnh của sâu trong việc làm chủ các trò chơi phức tạp. Nhưng hãy không quá mải mê vào những câu chuyện thành công. Sâu, mặc dù xuất chúng, cũng không phải là vô hạn. Hãy xem ví dụ của nó trong việc chẩn đoán tế bào ung thư trên ảnh. Trong việc tách biệt giữa nhiễm sắc thể và những thứ vô hại, nó đã gặp một mối quan hệ kỳ lạ. Làm ơn, trong tập dữ liệu huấn luyện, những chuyên gia tinh quái chỉ việc đặt một cây đo vào cạnh những điểm tăng trưởng đáng ngờ để đo kích thước của chúng. Và hệ thống học sống thiện lương của chúng ta kết luận như thế nào? Nếu nó phát hiện một cây đo, nó nhảy đến kết luận rằng có ung thư ở gần đó. Oop! Lỗi phát hiện định kiến, bạn bè của tôi. Đây là một lời nhắc đầy sức mạnh rằng chúng ta phải luôn cảnh giác với các định kiến trong tập dữ liệu huấn luyện. Dù sâu có tài năng đến đâu, nó không thể phân biệt được giữa các yếu tố hữu ích và các yếu tố ngẫu nhiên nếu thiếu sự hướng dẫn đầy đủ. Chúng ta phải nỗ lực cung cấp cho nó dữ liệu công bằng và cân đối, không bị ảnh hưởng vô tình, để ngăn chặn những sự khuyến mãi như vậy. Một số điều thú vị, nhưng những sự khuyến mãi khác có thể tiếp tục định kiến xã hội hiện tại hoặc dẫn đến các kết quả gây phân biệt. Vì vậy, dù sâu có thể có thể đạt được những thành tựu ấn tượng trong phạm vi chỉ định của nó, một sự hiểu biết rõ ràng về sự hạn chế của nó là điều cần thiết.