Hiểu các phân loại trí tuệ nhân tạo
Vì nghiên cứu AI có mục đích làm cho máy móc mô phỏng hoạt động giống con người, 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 theo một, trong số nhiều loại AI. Trong một hệ thống như vậy, một AI có thể thực hiện các chức năng giống con người hơn với mức độ thành thạo tương đương sẽ được coi là một loại AI phát triển hơn, trong khi một AI có chức năng và hiệu suất hạn chế sẽ được coi là loại đơn giản và ít tiến hóa hơn.
Dựa trên tiêu chí này, có hai cách mà AI thường được phân loại. Một loại dựa trên việc phân loại các máy có hỗ trợ AI và AI dựa trên sự giống nhau của chúng với tâm trí con người, và khả năng của chúng để nghĩ và thậm chí có thể cảm thấy giống như con người. Theo hệ thống phân loại này, có bốn loại hệ thống dựa trên AI: máy phản ứng, máy bộ nhớ hạn chế, lý thuyết về tâm trí và AI tự nhận thức.
1. Máy phản ứng
Đây là những dạng hệ thống trí tuệ nhân tạo lâu đời nhất có khả năng cực kỳ hạn chế. Chúng mô phỏng khả năng của tâm trí con người để đáp ứng 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 kinh nghiệm có được trước đó để thông báo cho các hành động hiện tại của họ, nghĩa là, những máy này không có khả năng học hỏi. Những máy này chỉ có thể được sử dụng để tự động đáp ứng với một bộ hoặc kết hợp đầu vào hạn chế. Chúng không thể được sử dụng để dựa vào bộ nhớ để cải thiện hoạt động. Một ví dụ phổ biến về máy AI phản ứng là Deep Blue của IBM, cỗ máy đánh bại kì thủcờ vua Grandmaster Garry Kasparov vào năm 1997.
2. Bộ nhớ hạn chế
Máy bộ nhớ hạn chế là những máy, ngoài 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 trí tuệ nhân tạo này. Tất cả các hệ thống AI ngày nay, chẳng hạn như những hệ thống sử dụng deep learning, được đào tạo bởi khối lượng lớn dữ liệu đào tạo mà chúng lưu trữ trong bộ nhớ để tạo thành một mô hình tham chiếu để giải quyết các vấn đề trong tương lai. Chẳng hạn, AI nhận dạng hình ảnh được đào tạo bằng cách sử dụng hàng ngàn hình ảnh và nhãn của chúng để dạy nó đặt tên cho các đối tượng mà nó quét. Khi một hình ảnh được quét bởi một AI như vậy, nó sử dụng các hình ảnh đào tạo làm tài liệu tham khảo để hiểu nội dung của hình ảnh được trình bày và dựa trên kinh nghiệm học tập của nó.
Hầu như tất cả các ứng dụng AI hiện nay, từ chatbot và trợ lý ảo cho đến các phương tiện tự lái đều được điều khiển bởi bộ nhớ AI hạn chế.
3. Lý thuyết của tâm trí
Mặc dù hai loại AI trước đây đã và đang được tìm thấy rất nhiều, hai loại AI tiếp theo tồn tại, cho đến bây giờ, là một khái niệm hoặc một công việc đang tiến triển. Lý thuyết về trí tuệ AI là cấp độ tiếp theo của hệ thống trí tuệ nhân tạo mà các nhà nghiên cứu hiện đang tham gia vào việc đổi mới. Một lý thuyết về cấp độ trí tuệ nhân tạo AI sẽ có thể hiểu rõ hơn các thực thể mà nó đang tương tác bằng cách làm sáng tỏ nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ của chúng. Trong khi trí tuệ cảm xúc nhân tạo đã là một ngành công nghiệp vừa chớm nở và là lĩnh vực được các nhà nghiên cứu AI hàng đầu quan tâm, để đạt được Lý thuyết về mức độ trí tuệ của AI cũng sẽ cần sự phát triển trong các nhánh khác của AI. Điều này là do để thực sự hiểu nhu cầu của con người, các máy AI sẽ phải nhận thức con người như những cá nhân mà tâm trí của họ có thể được định hình bởi nhiều yếu tố, về cơ bản là hiểu về con người.
4. Tự nhận thức
Đây là giai đoạn cuối cùng của sự phát triển AI hiện chỉ tồn tại theo giả thuyết. AI tự nhận thức là một AI đã phát triển rất giống với bộ não của con người đến nỗi nó đã phát triển sự tự nhận thức. Tạo ra loại AI, trong nhiều thập kỷ, nếu không phải là hàng thế kỷ từ vật chất hóa, 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 khả năng mong muốn của chính nó. Và đây là loại AI mà những người tận thế của công nghệ cảnh giác. Mặc dù sự phát triển của nhận thức bản thân có khả năng thúc đẩy sự tiến bộ của chúng ta như một nền văn minh bằng những bước nhảy vọt, nhưng nó cũng có thể dẫn đến thảm họa.
Hệ thống phân loại thay thế thường được sử dụng nhiều hơn theo cách nói công nghệ là phân loại công nghệ thành Trí thông minh nhân tạo hẹp (ANI), Trí thông minh nhân tạo chung (AGI) và Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI).
5. Trí thông minh nhân tạo hẹp (ANI)
Loại trí tuệ nhân tạo này đại diện cho tất cả các AI hiện có, bao gồm cả AI phức tạp và có khả năng nhất từng được tạo ra cho đến nay. Trí thông minh 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 máy này không thể làm gì hơn những gì chúng được lập trình để làm, và do đó có phạm vi năng lực rất hạn chế hoặc hẹp. Theo hệ thống phân loại đã nói ở trên, các hệ thống này tương ứng với tất cả AI bộ nhớ phản ứng và giới hạn. Ngay cả AI phức tạp nhất sử dụng machine learning và deep learning để dạy chính nó cũng thuộc ANI.
6. Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI)
Trí thông minh nhân tạo là khả năng của một tác nhân AI học hỏi, nhận thức, hiểu và hoạt động hoàn toàn giống như một con người. Các hệ thống này sẽ có thể độc lập xây dựng nhiều năng lực và hình thành các kết nối và khái quát hóa trên các lĩnh vực, cắt giảm thời gian cần thiết cho 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. Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI)
Sự phát triển của ASI nhân tạo có thể sẽ đánh dấu đỉnh cao của nghiên cứu AI, vì AGI sẽ trở thành hình thức thông minh có khả năng nhất trên trái đất. ASI, ngoài việc tái tạo trí thông minh đa diện của con người, sẽ cực kỳ tốt hơn trong mọi việc họ làm vì bộ nhớ lớn hơn nhiều, 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 có những cỗ máy mạnh mẽ như vậy theo ý của chúng ta có vẻ hấp dẫn, những cỗ máy này cũng có thể đe dọa sự tồn tại của chúng ta hoặc ít nhất là cách sống của chúng ta.
Tại thời điểm này, thật khó để hình dung trạng thái của thế giới chúng ta khi các loại AI tiên tiến hơn ra đời. Tuy nhiên, rõ ràng là có một chặng đường dài để đạt được điều đó vì tình trạng phát triển AI hiện tại so với nơi dự kiến sẽ vẫn còn trong giai đoạn thô sơ của nó. Đối với những người có triển vọng tiêu cực cho tương lai của AI, điều này có nghĩa là bây giờ còn quá 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 đơn thuần vạch ra bề mặt phát triển của AI khiến tương lai trở nên thú vị hơn.
(Theo Forbes)
0 Nhận xét