Phi Vũ
New member
Trong một cuộc phỏng vấn, CEO Nvidia Jensen Huang nói rằng “tôi nghĩ chúng ta đã đạt AGI”. Tuyên bố này gợi ra câu hỏi lớn: agi là gì và làm sao biết đã đạt được nó?
Jensen Huang, CEO của Nvidia, nói trên podcast của Lex Fridman rằng ông tin rằng “chúng ta đã đạt AGI.” Một câu nói giản đơn nhưng đủ gây chú ý, đồng thời khơi ra tranh luận về định nghĩa và tiêu chí để gọi là AGI.
Thuật ngữ AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) được dùng nhiều trong ngành công nghệ nhưng chưa có một định nghĩa thống nhất. Một cách hiểu phổ biến là AGI là hệ thống có thể đạt mức năng lực tương đương hoặc vượt hơn con người ở nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, nhưng cách đo lường tiêu chí đó vẫn còn gây tranh cãi.
AGI thường được mô tả là AI có khả năng học, thích nghi và xử lý nhiều lĩnh vực mà không cần được huấn luyện lại cho từng công việc cụ thể. Trên podcast, Fridman đưa ra hình dung một hệ thống có thể làm được công việc của bạn, thậm chí điều hành và vận hành một công ty trị giá hàng tỷ đô la — nhưng vì thiếu tiêu chuẩn chặt chẽ nên AGI vẫn là một mục tiêu di động.
Điều này cũng khiến thuật ngữ trở nên gây tranh cãi. Một số công ty đã tránh gọi sản phẩm của mình là AGI và chuyển sang các tên gọi khác, như “useful general intelligence” của Amazon hoặc “Humanist Superintelligence (HSI)” của Microsoft, mặc dù mục tiêu về năng lực có thể tương tự. Định nghĩa AGI còn liên quan đến các thỏa thuận kinh doanh lớn giữa các công ty như OpenAI và Microsoft, nên hệ quả kinh tế cũng rất đáng kể.
Huang chỉ ra sự gia tăng của các “agent” AI như một dấu hiệu cho thấy AGI có thể đã xuất hiện, nhắc đến các nền tảng nơi người ta xây dựng các agent thực hiện nhiệm vụ, tạo nội dung và thúc đẩy trải nghiệm xã hội. Ông cũng thừa nhận giới hạn: nhiều dự án nhanh chóng mất đà, và khả năng hàng nghìn agent tự tạo nên một tập đoàn lớn như Nvidia gần như bằng không.
Quan điểm về mức độ tiến gần AGI hiện nay rất khác nhau. Một số chuyên gia cho rằng các mô hình hiện tại rất mạnh nhưng vẫn chưa đạt tính tổng quát thực thụ; Google DeepMind từng nói AGI có thể xuất hiện vào khoảng năm 2030. Ngược lại, nhà vật lý David Deutsch cho rằng AGI đích thực sẽ không chỉ là phần mềm mạnh mà phải giống một con người, có tư duy độc lập và khả năng lý luận sâu rộng.
Tóm lại, phát ngôn của Huang phản ánh tốc độ tiến triển nhanh chóng của AI hơn là một mốc chót rõ ràng. Bạn có thể đang dùng những công cụ thông minh hơn bao giờ hết, nhưng liệu chúng đã đạt AGI hay chưa vẫn là vấn đề đang được tranh luận rộng rãi.
Nguồn: Digitaltrends
Jensen Huang, CEO của Nvidia, nói trên podcast của Lex Fridman rằng ông tin rằng “chúng ta đã đạt AGI.” Một câu nói giản đơn nhưng đủ gây chú ý, đồng thời khơi ra tranh luận về định nghĩa và tiêu chí để gọi là AGI.
Thuật ngữ AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) được dùng nhiều trong ngành công nghệ nhưng chưa có một định nghĩa thống nhất. Một cách hiểu phổ biến là AGI là hệ thống có thể đạt mức năng lực tương đương hoặc vượt hơn con người ở nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, nhưng cách đo lường tiêu chí đó vẫn còn gây tranh cãi.
AGI thường được mô tả là AI có khả năng học, thích nghi và xử lý nhiều lĩnh vực mà không cần được huấn luyện lại cho từng công việc cụ thể. Trên podcast, Fridman đưa ra hình dung một hệ thống có thể làm được công việc của bạn, thậm chí điều hành và vận hành một công ty trị giá hàng tỷ đô la — nhưng vì thiếu tiêu chuẩn chặt chẽ nên AGI vẫn là một mục tiêu di động.
Điều này cũng khiến thuật ngữ trở nên gây tranh cãi. Một số công ty đã tránh gọi sản phẩm của mình là AGI và chuyển sang các tên gọi khác, như “useful general intelligence” của Amazon hoặc “Humanist Superintelligence (HSI)” của Microsoft, mặc dù mục tiêu về năng lực có thể tương tự. Định nghĩa AGI còn liên quan đến các thỏa thuận kinh doanh lớn giữa các công ty như OpenAI và Microsoft, nên hệ quả kinh tế cũng rất đáng kể.
Huang chỉ ra sự gia tăng của các “agent” AI như một dấu hiệu cho thấy AGI có thể đã xuất hiện, nhắc đến các nền tảng nơi người ta xây dựng các agent thực hiện nhiệm vụ, tạo nội dung và thúc đẩy trải nghiệm xã hội. Ông cũng thừa nhận giới hạn: nhiều dự án nhanh chóng mất đà, và khả năng hàng nghìn agent tự tạo nên một tập đoàn lớn như Nvidia gần như bằng không.
Quan điểm về mức độ tiến gần AGI hiện nay rất khác nhau. Một số chuyên gia cho rằng các mô hình hiện tại rất mạnh nhưng vẫn chưa đạt tính tổng quát thực thụ; Google DeepMind từng nói AGI có thể xuất hiện vào khoảng năm 2030. Ngược lại, nhà vật lý David Deutsch cho rằng AGI đích thực sẽ không chỉ là phần mềm mạnh mà phải giống một con người, có tư duy độc lập và khả năng lý luận sâu rộng.
Tóm lại, phát ngôn của Huang phản ánh tốc độ tiến triển nhanh chóng của AI hơn là một mốc chót rõ ràng. Bạn có thể đang dùng những công cụ thông minh hơn bao giờ hết, nhưng liệu chúng đã đạt AGI hay chưa vẫn là vấn đề đang được tranh luận rộng rãi.
Nguồn: Digitaltrends
Bài viết liên quan
