Có nơi nói có 3 loại, 4 loại, thậm chí có nơi nói đến 7 loại trí tuệ nhân tạo. Nói chung là nhiều ý kiến khác nhau, và cũng không có trọng tài quyết định bao nhiêu mới là đúng nên mình liệt kê hết ra đây có thể.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có lẽ là sự sáng tạo phức tạp và đáng kinh ngạc nhất của nhân loại. Vậy nhưng thực tế là lĩnh vực này phần lớn vẫn chưa được khám phá, có nghĩa là mọi ứng dụng AI tuyệt vời mà chúng ta thấy ngày nay chỉ là phần nổi của tảng băng AI.
Sự phát triển nhanh chóng và khả năng mạnh mẽ của AI đã khiến mọi người hoang tưởng về viễn cảnh của việc AI tiếp quản nhân loại. Ngoài ra, sự chuyển đổi do AI mang lại trong các ngành khác nhau đã khiến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công chúng nghĩ rằng chúng ta đã gần đạt được đỉnh cao của nghiên cứu AI và khai thác tối đa tiềm năng của AI. Tuy nhiên, việc hiểu rõ các loại AI có thể thực hiện được và các loại hiện đang tồn tại sẽ cho bức tranh rõ ràng hơn về các khả năng AI hiện có và con đường dài phía trước cho nghiên cứu AI.
Ảnh minh họa
Hiểu các loại AI
Vì nghiên cứu AI nhằm mục đích làm cho máy móc mô phỏng hoạt động giống như con người, nên mức độ mà hệ thống AI có thể tái tạo khả năng của con người được sử dụng làm tiêu chí để xác định các loại AI. Do đó, tùy thuộc vào cách một cỗ máy so sánh với con người về tính linh hoạt và hiệu suất, AI có thể được phân loại thành một trong số nhiều loại AI. Trong một hệ thống như vậy, một AI có thể thực hiện nhiều chức năng giống con người hơn với mức độ thông thạo tương đương sẽ được coi là một loại AI tiến hóa hơn, trong khi một AI có chức năng và hiệu suất hạn chế sẽ được coi là một loại đơn giản hơn và ít tiến hóa hơn.
Dựa trên tiêu chí này, có hai cách phân loại AI nói chung. Một loại dựa trên việc phân loại máy AI và máy hỗ trợ AI dựa trên sự giống nhau của chúng đối với tâm trí con người, khả năng “suy nghĩ” và thậm chí có thể “cảm nhận” giống như con người. Theo hệ thống phân loại này, có bốn loại AI hoặc hệ thống dựa trên AI: máy phản ứng, máy có bộ nhớ hạn chế, lý thuyết về tâm trí và AI tự nhận thức.
1. Reactive Machines - Công nghệ AI phản ứng
Đây là những dạng hệ thống AI lâu đời nhất, khả năng cũng cực kỳ hạn chế. Chúng mô phỏng khả năng phản ứng của tâm trí con người với các loại kích thích khác nhau. Những máy này không có chức năng dựa trên bộ nhớ. Điều này có nghĩa là những máy như vậy không thể sử dụng những kinh nghiệm đã đạt được trước đó để thông báo cho các hành động hiện tại của chúng, tức là những máy này không có khả năng “học hỏi”. Những máy này chỉ có thể được sử dụng để tự động phản hồi với một số đầu vào hoặc sự kết hợp hạn chế. Chúng không thể được sử dụng để dựa vào bộ nhớ để cải thiện hoạt động của chúng dựa trên cùng một. Một ví dụ phổ biến về máy AI phản ứng là Deep Blue của IBM, một máy đã đánh bại Đại kiện tướng cờ vua Garry Kasparov vào năm 1997.
2. Limited Memory - Bộ nhớ giới hạn
Cỗ máy có bộ nhớ hạn chế là máy ngoài việc có các khả năng của máy phản ứng thuần túy, còn có khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định. Gần như tất cả các ứng dụng hiện có mà chúng ta biết đều thuộc thể loại AI này. Tất cả các hệ thống AI ngày nay, chẳng hạn như những hệ thống sử dụng học sâu, đều được đào tạo bằng khối lượng lớn dữ liệu đào tạo mà chúng lưu trữ trong bộ nhớ để tạo thành mô hình tham chiếu để giải quyết các vấn đề trong tương lai. Ví dụ: AI nhận dạng hình ảnh được đào tạo bằng cách sử dụng hàng nghìn bức ảnh và nhãn để dạy nó đặt tên cho các đối tượng mà nó quét. Khi một hình ảnh được quét bởi một AI như vậy, nó sẽ sử dụng các hình ảnh đào tạo làm tài liệu tham khảo để hiểu nội dung của hình ảnh được hiển thị cho nó và dựa trên “kinh nghiệm học tập” của nó, nó sẽ gắn nhãn các hình ảnh mới với độ chính xác ngày càng cao.
Hầu hết tất cả các ứng dụng AI ngày nay, từ chatbot và trợ lý ảo cho đến xe tự lái đều được điều khiển bởi AI bộ nhớ hạn chế.
3. Theory of Mind - Lý thuyết về Tâm trí
Trong khi hai loại AI trước đã và đang được ứng dụng rất nhiều, hai loại AI tiếp theo hiện vẫn tồn tại dưới dạng một khái niệm hoặc một công trình đang được tiến hành. Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo là cấp độ tiếp theo của hệ thống AI mà các nhà nghiên cứu hiện đang tham gia vào việc đổi mới. Một lý thuyết về cấp độ tâm trí AI sẽ có thể hiểu rõ hơn về các thực thể mà nó đang tương tác bằng cách phân biệt nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ của họ. Mặc dù trí tuệ cảm xúc nhân tạo đã là một ngành công nghiệp mới chớm nở và là một lĩnh vực quan tâm của các nhà nghiên cứu AI hàng đầu, nhưng việc đạt được Lý thuyết về mức độ tâm trí của AI cũng sẽ đòi hỏi sự phát triển trong các ngành khác của AI. Điều này là do để thực sự hiểu được nhu cầu của con người, các cỗ máy AI sẽ phải coi con người là những cá thể mà tâm trí có thể được định hình bởi nhiều yếu tố, về cơ bản là "hiểu" con người.
4. Self-aware - Tự nhận thức
Đây là giai đoạn phát triển cuối cùng của AI hiện chỉ tồn tại trên phương diện giả thuyết. AI tự nhận thức, tự giải thích, là một AI đã phát triển để giống với bộ não con người đến mức nó đã phát triển khả năng tự nhận thức. Việc tạo ra loại Ai này, còn hàng thập kỷ nữa, nếu không muốn nói là hàng thế kỷ nữa mới hiện thực hóa, đang và sẽ luôn là mục tiêu cuối cùng của tất cả các nghiên cứu về AI. Loại AI này sẽ không chỉ có thể hiểu và khơi gợi cảm xúc ở những người mà nó tương tác, mà còn có cảm xúc, nhu cầu, niềm tin và mong muốn tiềm ẩn của riêng nó. Và đây là loại AI mà con người phải cảnh giác. Mặc dù sự phát triển của nhận thức về bản thân có thể thúc đẩy sự tiến bộ của chúng ta như một nền văn minh nhảy vọt, nhưng nó cũng có thể dẫn đến thảm họa. Điều này là do một khi nhận thức được bản thân, AI sẽ có khả năng đưa ra những ý tưởng như tự bảo vệ bản thân, có thể trực tiếp hoặc gián tiếp đánh dấu sự kết thúc cho nhân loại, vì một thực thể như vậy có thể dễ dàng vượt qua trí tuệ của bất kỳ con người nào và lập ra những âm mưu phức tạp để thực hiện trên nhân loại.
Hệ thống phân loại thay thế thường được sử dụng hơn trong cách nói công nghệ là phân loại công nghệ thành Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), Trí tuệ nhân tạo chung (AGI) và Trí tuệ nhân tạo (ASI).
5. Artificial Narrow Intelligence - Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)
Loại trí tuệ nhân tạo này đại diện cho tất cả các AI hiện có, bao gồm cả những AI phức tạp nhất và có khả năng nhất từng được tạo ra cho đến nay. Trí tuệ nhân tạo hẹp đề cập đến các hệ thống AI chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách tự động bằng cách sử dụng các khả năng giống như con người. Những cỗ máy này không thể làm gì hơn những gì chúng được lập trình để làm, và do đó có một phạm vi năng lực rất hạn chế hoặc hẹp. Theo hệ thống phân loại nói trên, các hệ thống này tương ứng với tất cả AI bộ nhớ phản ứng và giới hạn. Ngay cả những AI phức tạp nhất sử dụng máy học và học sâu để dạy chính nó cũng thuộc ANI.
6. Artificial General Intelligence - Trí tuệ chung nhân tạo (AGI)
Trí tuệ nhân tạo tổng quát/ chung là khả năng của một tác nhân AI để học, nhận thức, hiểu và hoạt động hoàn toàn giống như một con người. Các hệ thống này sẽ có thể xây dựng độc lập nhiều năng lực và hình thành các kết nối và tổng quát hóa trên các lĩnh vực, cắt giảm hàng loạt thời gian cần thiết cho việc đào tạo. Điều này sẽ làm cho các hệ thống AI có khả năng giống như con người bằng cách tái tạo các khả năng đa chức năng của chúng ta.
7. Artificial Superintelligence - Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI)
Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo có thể sẽ đánh dấu đỉnh cao của nghiên cứu AI, vì cho đến nay AGI sẽ trở thành dạng trí tuệ có khả năng nhất trên trái đất. ASI, ngoài việc tái tạo trí thông minh nhiều mặt của con người, sẽ cực kỳ tốt hơn trong mọi việc họ làm vì có bộ nhớ lớn hơn, xử lý và phân tích dữ liệu nhanh hơn và khả năng ra quyết định. Sự phát triển của AGI và ASI sẽ dẫn đến một kịch bản phổ biến nhất được gọi là điểm kỳ dị. Và trong khi tiềm năng sở hữu những cỗ máy mạnh mẽ như vậy có vẻ hấp dẫn, những cỗ máy này cũng có thể đe dọa sự tồn tại của chúng ta hoặc ít nhất, cách sống của chúng ta.
Tại thời điểm này, thật khó để hình dung tình trạng thế giới của chúng ta khi các loại AI tiên tiến hơn ra đời. Tuy nhiên, rõ ràng là còn một chặng đường dài để đạt được điều đó vì tình trạng phát triển hiện tại của AI so với những gì nó được dự đoán sẽ đi đến đâu vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Đối với những người có cái nhìn tiêu cực về tương lai của AI, điều này có nghĩa là bây giờ còn hơi sớm để lo lắng về điểm kỳ dị và vẫn còn thời gian để đảm bảo an toàn cho AI. Và đối với những người lạc quan về tương lai của AI, việc chúng ta chỉ mới sơ khai về sự phát triển của AI khiến tương lai thậm chí còn thú vị hơn.
