AGI: Thu hẹp khoảng cách giữa con người và máy học

Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) đề cập đến một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng kiến thức trong nhiều nhiệm vụ.

AGI: Thu hẹp khoảng cách giữa con người và máy học.

(toc) #title=(Nội dung bài viết)

Không giống như AI hẹp hoặc chuyên dụng, được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, AGI nhằm mục đích đạt được mức độ linh hoạt và khả năng giải quyết vấn đề chung có thể so sánh với trí thông minh của con người.

Note:- Tìm hiểu Trí Tuệ Tổng Hợp Nhân Tạo - Artificial General Intelligence (AGI)

Các hệ thống AGI có thể thích ứng với các tình huống mới, tiếp thu các kỹ năng mới thông qua học tập và thể hiện mức độ tự chủ và sáng tạo, khiến chúng có tiềm năng mạnh mẽ và có tác động hơn bất kỳ công nghệ AI hiện có nào.

AGI so với AI

Sự khác biệt chính giữa hai nằm ở khả năng và phạm vi của chúng:

Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ rộng bao gồm bất kỳ hệ thống hoặc chương trình máy tính nào được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Điều này bao gồm một loạt các kỹ thuật, từ các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản đến các thuật toán học máy phức tạp hơn. AI có thể được chia thành hai loại:

Một. AI hẹp (AI yếu)

Loại AI này được thiết kế và đào tạo cho một nhiệm vụ cụ thể hoặc một phạm vi nhiệm vụ hẹp. Nó bị giới hạn về phạm vi và không thể thực hiện các chức năng bên ngoài miền được xác định trước. Ví dụ về AI hẹp bao gồm trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa, hệ thống đề xuất được sử dụng bởi các nền tảng trực tuyến và hệ thống nhận dạng hình ảnh.

b. AI chung (AI mạnh)

AI tổng quát, còn được gọi là Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI), dùng để chỉ một loại AI sở hữu trí thông minh giống con người và có khả năng hiểu, học hỏi và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. AGI sẽ có khả năng chuyển giao kiến thức và kỹ năng từ một lĩnh vực này và áp dụng chúng sang lĩnh vực khác, giống như con người.

Một số ví dụ về AGI là gì?

Mặc dù Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) vẫn là một khái niệm lý thuyết nhưng không có ví dụ nào về các hệ thống được hiện thực hóa hoàn chỉnh đang tồn tại.

Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng những tiến bộ này chủ yếu nằm trong lĩnh vực AI hẹp, tập trung vào các nhiệm vụ chuyên biệt và khả năng giải quyết vấn đề cụ thể. Một số ví dụ về ứng dụng AI thu hẹp bao gồm:

Trợ lý ảo, hệ thống đề xuất, ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Để đạt được AGI bao gồm việc tích hợp các kỹ thuật AI khác nhau, bao gồm các mạng đối thủ tổng quát (GAN), tinh chỉnh và các mô hình ngôn ngữ lớn.

Mạng lưới thần kinh

Một trong những kết nối hứa hẹn nhất của AGI là thông qua việc sử dụng mạng lưới thần kinh. Chúng là một loại mô hình học máy lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người và chúng đã đóng một vai trò quan trọng trong những tiến bộ gần đây của AI.

Mạng lưới thần kinh, đặc biệt là mạng lưới thần kinh sâu, đã cho thấy thành công đáng kể trong các nhiệm vụ AI khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chơi trò chơi.

Mạng đối thủ sáng tạo là một loại thuật toán AI bao gồm hai mạng thần kinh, bộ tạo và bộ phân biệt đối xử. Trình tạo nhằm mục đích tạo ra dữ liệu thực tế, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản, trong khi nhiệm vụ của trình phân biệt đối xử là phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu được tạo. Thông qua đào tạo đối nghịch, GAN học cách tạo ra kết quả ngày càng thực tế hơn, dẫn đến việc tạo ra nội dung phức tạp và đáng tin cậy.

AGI cũng sử dụng một loạt các quy trình và quy trình khác bao gồm tinh chỉnh, thuật toán AI cũng như tạo hình ảnh và văn bản.

Những thành công này đã dẫn đến niềm tin rằng học máy, đặc biệt là các kỹ thuật học sâu dựa trên mạng lưới thần kinh, có thể là một thành phần quan trọng của AGI.

Cơ hội và rủi ro cho nhà đầu tư gắn liền với AGI là gì?

AGI có tiềm năng to lớn về tác động tích cực đến xã hội nói chung. Từ quan điểm của nhà đầu tư, có một số lợi ích tiềm năng khi lý thuyết củng cố nó tiến gần hơn đến thực tế.

Các công ty nghiên cứu và phát triển AGI

Khi nghiên cứu AGI tăng tốc, rất nhiều công ty chuyên phát triển AGI đang xuất hiện. Đầu tư vào các công ty tiên phong này có thể là một bước đi chiến lược vì họ dẫn đầu trong việc xây dựng nền tảng cho siêu trí tuệ. Từ các công ty khởi nghiệp cho đến những gã khổng lồ công nghệ đã thành danh, các công ty tập trung vào AGI mang đến cho các nhà đầu tư cơ hội trở thành một phần trong hành trình hướng tới việc khai thác tiềm năng biến đổi của AGI.

Nhà sản xuất chất bán dẫn và phần cứng

Việc hiện thực hóa AGI đòi hỏi sức mạnh tính toán vượt xa khả năng hiện tại của chúng ta. Các công ty bán dẫn – chẳng hạn như công ty danh mục đầu tư OurCrowd Hailo – chuyên sản xuất bộ vi xử lý và linh kiện phần cứng tiên tiến sẽ đóng một vai trò quan trọng trong bối cảnh AGI. Đầu tư vào những công ty như vậy có thể tận dụng nhu cầu ngày càng tăng về phần cứng mạnh mẽ, khi các nhà phát triển AGI tìm cách xây dựng các hệ thống ngày càng tinh vi hơn.

Nhà cung cấp dữ liệu và điện toán đám mây

Cơn đói dữ liệu của AGI là vô độ và điện toán đám mây đã trở thành xương sống để xử lý các nhu cầu xử lý dữ liệu khổng lồ. Đầu tư vào các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu và điện toán đám mây giúp các nhà đầu tư được hưởng lợi từ sự gia tăng theo cấp số nhân về nhu cầu lưu trữ, khả năng xử lý dữ liệu và các dịch vụ AGI dựa trên đám mây.

Robot và Tự động hóa

Tiềm năng cách mạng hóa các ngành công nghiệp của AGI nằm ở khả năng tương tác với thế giới vật chất. Các công ty robot và tự động hóa luôn đi đầu trong việc tích hợp AGI vào các ứng dụng trong thế giới thực. Đầu tư vào các công ty này mang lại cơ hội thu lợi nhuận từ việc áp dụng ngày càng nhiều robot và hệ thống tự động hỗ trợ AGI trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Y tế và Công nghệ sinh học

Tác động của AGI đối với việc chăm sóc sức khỏe là rất lớn. Đầu tư vào các công ty công nghệ sinh học và chăm sóc sức khỏe tận dụng khả năng chẩn đoán và điều trị của AGI có thể rất bổ ích. Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu y tế và xác định các mẫu của AGI có thể dẫn đến những tiến bộ đột phá trong y học cá nhân hóa và điều trị bệnh.

Xe tự hành và giải pháp di chuyển

Khi AGI tiến bộ, vai trò của nó trong các phương tiện tự hành và giải pháp di chuyển cũng tăng theo. Các công ty phát triển ô tô tự lái và mạng lưới giao thông vận tải do AGI cung cấp mang lại triển vọng đầu tư hấp dẫn. Những đổi mới này có khả năng phá vỡ ngành công nghiệp ô tô và định nghĩa lại giao thông vận tải như chúng ta biết.

Nhà sản xuất chip AI

AGI yêu cầu phần cứng chuyên dụng phù hợp với yêu cầu tính toán riêng của nó. Đầu tư vào các nhà sản xuất chip AI phát triển bộ xử lý được tối ưu hóa cho các ứng dụng AGI có thể là một bước đi thông minh. Các công ty này đi đầu trong việc thiết kế chip có thể xử lý hiệu quả các thuật toán phức tạp của AGI.

Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội này cũng có không ít thách thức. Một số trong số này bao gồm:

An toàn và kiểm soát

Một trong những mối quan tâm hàng đầu của AGI là khả năng kiểm soát và đảm bảo hoạt động an toàn của nó. Người ta lo ngại rằng những hệ thống này có thể trở nên thông minh hơn rất nhiều so với những người tạo ra chúng. Điều này có khả năng dẫn đến những hậu quả không lường trước được – nói cách khác là những lo ngại về đạo đức – hoặc thậm chí là mất quyền kiểm soát hành vi của hệ thống. Việc đảm bảo các biện pháp an toàn mạnh mẽ và các biện pháp an toàn là rất quan trọng để ngăn chặn AGI gây hại.

Bảo mật và an ninh

Hệ thống này có thể dễ bị tấn công bởi những tác nhân độc hại có thể cố gắng khai thác hoặc vũ khí hóa công nghệ cho mục đích phá hoại. Việc đảm bảo các biện pháp và biện pháp bảo vệ an ninh mạng mạnh mẽ là rất quan trọng để ngăn chặn nó rơi vào tay kẻ xấu. Điều này cũng có thể tạo cơ hội cho các nhà đầu tư hỗ trợ các công ty an ninh mạng bảo vệ hệ thống AGI.

Rủi ro hiện sinh

Một số chuyên gia lo ngại rằng nếu AGI được phát triển mà không có biện pháp phòng ngừa thích hợp, nó có thể gây ra rủi ro hiện hữu cho nhân loại. Mặc dù đây chỉ là mối lo ngại mang tính suy đoán nhưng nó nhấn mạnh sự cần thiết phải nghiên cứu cẩn thận và phát triển có trách nhiệm.

Sự phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo chung

Khi hệ thống ngày càng có nhiều khả năng hơn, có thể sẽ có sự phụ thuộc ngày càng lớn vào các hệ thống này trong việc ra quyết định quan trọng và giải quyết vấn đề. Sự phụ thuộc quá mức vào AGI có thể làm suy yếu các kỹ năng và khả năng của con người, khiến xã hội dễ bị tổn thương nếu những hệ thống này thất bại hoặc không có sẵn.

(getCard) #type=(post) #title=(You might Like)

Phần kết luận

Sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo tổng hợp mở ra một thế giới có triển vọng đầu tư đáng chú ý, hứa hẹn những thay đổi mang tính chuyển đổi trong các ngành công nghiệp. Từ những người tiên phong nghiên cứu AGI cho đến các công ty an ninh mạng, các nhà đầu tư có tầm nhìn có cơ hội định hình tương lai và gặt hái những thành quả từ hành trình mang tính cách mạng này.

Tuy nhiên, khi chúng ta dấn thân vào lãnh thổ chưa được khám phá này, những cân nhắc về đạo đức và sự phát triển có trách nhiệm phải là kim chỉ nam cho chúng ta. Với sự lạc quan thận trọng, chúng ta sẽ cần phải vượt qua những thách thức và bắt tay vào cuộc phiêu lưu AGI, tạo ra con đường hướng tới một tương lai tươi sáng và hứa hẹn hơn

(left-sidebar)