Chúng ta không thể thoát khỏi sự cường điệu xung quanh Trí tuệ nhân tạo tổng quát. Hầu như không một ngày nào trôi qua mà không có câu chuyện mới về khái niệm này, trong đó mọi người thường hình dung về các hệ thống máy tính có sức mạnh, tốc độ và thông minh hơn con người ở nhiều nhiệm vụ nhận thức khác nhau.

Trong tháng vừa qua, một nhóm ba nhà lãnh đạo công nghệ đã đưa ra các tuyên bố mới về Trí tuệ nhân tạo. Giám đốc điều hành của Nvidia, Jensen Huang, đã đưa ra tuyên bố rằng Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) sẽ xuất hiện trong vòng năm năm tới. Ben “cha đẻ của AGI” Goertzel dự báo chỉ trong ba năm tới AGI sẽ xuất hiện. Thậm trí Elon Musk còn đưa ra dự đoán táo bạo nhất về thời điểm bùng phát của Trí tuệ nhân tạo Tổng quát là cuối năm 2025.

Tuy nhiên, không phải ai cũng lạc quan như vậy. Một nhà nghiên cứu đáng chú ý khác là Yann LeCun, nhà khoa học trưởng AI của Meta và cũng là người chiến thắng giải Turing danh giá.

Ông Yann LeCun thường được gọi là một trong ba “bố già của AI,” LeCun đã đưa ra tuyên bố rằng “không có cái gì được gọi là Trí tuệ nhân tạo Tổng quát AGI” vì “trí tuệ con người gần như không dễ tổng quát.” Nhà khoa học người Pháp thích vạch ra con đường hướng tới “AI ở cấp độ con người”

Ông Yann LeCun – Giám đốc AI của Meta

Tại một sự kiện vào thứ Ba ở London – trung tâm kỹ thuật hàng đầu của Meta bên ngoài Hoa Kỳ – LeCun cho biết thậm chí đó vẫn là một điểm đến xa.

Ông chỉ ra bộ tứ thách thức về nhận thức: lý luận, lập kế hoạch, trí nhớ dai dẳng và hiểu biết về thế giới vật chất.

Ông nói: “Đó là bốn đặc điểm thiết yếu của trí thông minh con người – cũng như trí thông minh của động vật – mà các hệ thống AI hiện tại không thể làm được”.

Nếu không có những khả năng này, các ứng dụng AI vẫn còn hạn chế và dễ xảy ra lỗi. Xe tự hành vẫn không an toàn cho đường công cộng. Robot gia đình phải vật lộn với những công việc nhà cơ bản. Trợ lý thông minh của chúng tôi chỉ có thể hoàn thành các nhiệm vụ cơ bản.

Những thiếu sót về trí tuệ này đặc biệt thể hiện rõ nhất trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Theo quan điểm của LeCun, chúng bị hạn chế nghiêm trọng bởi sự phụ thuộc vào một dạng kiến ​​thức của con người: văn bản.

Ông cũng cho biết: “Chúng ta dễ bị đánh lừa khi nghĩ rằng AI thông minh vì khả năng ngôn ngữ trôi chảy, nhưng thực sự, sự hiểu biết của chúng về thực tế rất hời hợt”.

“Chúng rất hữu ích, không nghi ngờ gì về điều đó. Nhưng trên con đường hướng tới trí thông minh ngang tầm con người, LLM về cơ bản là một lối rẽ, một sự xao lãng, một ngõ cụt.”

Tại sao LLM không thông minh như vẻ ngoài của chúng

Những thứ như LLaMA của Meta, GPT-3 của OpenAI và Gemini của Google được đào tạo về số lượng dữ liệu khổng lồ. Theo LeCun, con người sẽ mất khoảng 100.000 năm để đọc tất cả văn bản được một LLM hàng đầu tiếp thu. Nhưng đó không phải là phương pháp học tập chính của chúng ta.

Chúng ta tiêu thụ nhiều thông tin hơn thông qua tương tác với thế giới. LeCun ước tính rằng một đứa trẻ bốn tuổi điển hình đã nhìn thấy dữ liệu nhiều hơn 50 lần so với các LLM lớn nhất thế giới.

LeCun cho biết: “Hầu hết kiến ​​thức của con người thực ra không phải là ngôn ngữ nên những hệ thống đó không bao giờ có thể đạt tới trí thông minh ở cấp độ con người – trừ khi bạn thay đổi kiến ​​trúc”.

Đương nhiên, nhà khoa học 63 tuổi này có một kiến ​​trúc khác. Ông gọi nó là “AI hướng tới mục tiêu”.

Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo

Các hệ thống AI hướng đến mục tiêu được xây dựng để hoàn thành các mục tiêu cụ thể do con người đặt ra.

Thay vì được nuôi dưỡng bằng chế độ ăn văn bản thuần túy, chúng tìm hiểu về thế giới vật chất thông qua các cảm biến và đào tạo về dữ liệu video.

Kết quả là một “mô hình thế giới” cho thấy tác động của các hành động. Tất cả những thay đổi tiềm năng sau đó sẽ được cập nhật trong bộ nhớ của hệ thống.

Chẳng hạn, điều gì sẽ khác biệt nếu một chiếc ghế được đẩy sang bên trái hoặc bên phải của một căn phòng? Bằng cách học hỏi qua kinh nghiệm, các trạng thái cuối cùng bắt đầu trở nên có thể dự đoán được. Nhờ đó, máy móc có thể lập kế hoạch cho các bước cần thiết để hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau.

LeCun cũng tự tin trong phản bác của mình.

Cuối cùng, máy móc sẽ vượt qua trí thông minh của con người… tuy nhiên, sẽ phải mất một thời gian nữa,” ông nói. “Xin lỗi, nó không phải sẽ đến trong tương lai gần – và chắc chắn không phải vào năm tới như người bạn Elon của chúng ta đã nói.”

Đọc thêm: