Phi Vũ
New member
CEO Nvidia Jensen Huang tuyên bố trên podcast rằng "tôi nghĩ chúng ta đã đạt AGI", làm dấy lên nhiều bàn luận. Thực tế, AGI vẫn khác xa những gì các mô hình hiện nay làm được và hầu hết chuyên gia cho rằng nó chưa đến gần.
Trên podcast của Lex Fridman, CEO Nvidia Jensen Huang nói: "Tôi nghĩ chúng ta đã đạt AGI." Ông đưa ví dụ nếu một AI có thể làm công việc của ông — khởi nghiệp và đưa công ty lên giá trị tỉ đô — thì đó có thể được coi là một dấu hiệu. Ông cũng nói một AI có thể tạo ra một ứng dụng viral giá rẻ, thu hút nhiều người trong thời gian ngắn rồi biến mất, chứ không nhất thiết tạo ra một thành công bền vững như Nvidia.
Nhiều nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng một AI làm được vài việc khác nhau không đồng nghĩa với AGI; AGI là một bước nhảy kiến trúc và phương pháp chứ không chỉ là tăng kích thước mô hình.
Trong một khảo sát với 475 nhà nghiên cứu do Hiệp hội Tiến bộ Trí tuệ Nhân tạo (AAAI) thực hiện, 76% cho rằng việc chỉ tăng quy mô các mô hình hiện tại khó có khả năng dẫn tới AGI. Điều này phản ánh quan điểm phổ biến: không chỉ cần nhiều dữ liệu và tính toán, mà còn cần những đột phá về kiến trúc và hiểu biết cơ bản.
AGI không phải là "một LLM lớn hơn"; tưởng tượng cố gắng xây một chiếc máy bay bằng cách cải tiến ô tô — đó gần giống với cách một số người tiếp cận AGI bằng cách phóng đại công nghệ hiện có. Để đạt AGI có thể cần hướng nghiên cứu hoàn toàn khác.
Thêm vào đó, động lực tài chính góp phần làm dấy lên kỳ vọng quá mức. Việc khẳng định AGI "sắp tới" có lợi cho việc gọi vốn và giữ cổ đông, còn các công ty cung cấp phần cứng như Nvidia cũng hưởng lợi khi thị trường kỳ vọng tăng trưởng mạnh cho chip AI.
Cuối cùng, cần nhớ rằng AI chuyên biệt vẫn rất giá trị. Một hệ thống chuyên sâu, làm một việc rất tốt, có thể hữu ích hơn nhiều so với một công cụ làm mọi thứ ở mức trung bình. Nhiều tiến bộ thực tế trong AI tiếp tục đến từ những giải pháp chuyên dụng chứ không phải AGI.
Tổng kết: lời nói của Jensen làm nổi bật tham vọng và tranh luận xung quanh AGI, nhưng không phải bằng chứng rằng chúng ta đã đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát. AGI có thể xuất hiện trong tương lai, nhưng dựa trên hiện trạng và quan điểm chuyên gia, điều đó chưa xảy ra trong thời gian gần.
Nguồn: Techradar
Trên podcast của Lex Fridman, CEO Nvidia Jensen Huang nói: "Tôi nghĩ chúng ta đã đạt AGI." Ông đưa ví dụ nếu một AI có thể làm công việc của ông — khởi nghiệp và đưa công ty lên giá trị tỉ đô — thì đó có thể được coi là một dấu hiệu. Ông cũng nói một AI có thể tạo ra một ứng dụng viral giá rẻ, thu hút nhiều người trong thời gian ngắn rồi biến mất, chứ không nhất thiết tạo ra một thành công bền vững như Nvidia.
AGI là gì?
AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) được hiểu là một hệ thống có khả năng suy nghĩ, học và áp dụng kiến thức linh hoạt như con người — tự học, có nhận thức ngữ cảnh, tư duy trừu tượng và vận dụng tri thức vào tình huống mới. Khác với AI hẹp hay các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay, AGI không cần được huấn luyện riêng cho từng nhiệm vụ cụ thể.Nhiều nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng một AI làm được vài việc khác nhau không đồng nghĩa với AGI; AGI là một bước nhảy kiến trúc và phương pháp chứ không chỉ là tăng kích thước mô hình.
Trong một khảo sát với 475 nhà nghiên cứu do Hiệp hội Tiến bộ Trí tuệ Nhân tạo (AAAI) thực hiện, 76% cho rằng việc chỉ tăng quy mô các mô hình hiện tại khó có khả năng dẫn tới AGI. Điều này phản ánh quan điểm phổ biến: không chỉ cần nhiều dữ liệu và tính toán, mà còn cần những đột phá về kiến trúc và hiểu biết cơ bản.
AGI không phải là "một LLM lớn hơn"; tưởng tượng cố gắng xây một chiếc máy bay bằng cách cải tiến ô tô — đó gần giống với cách một số người tiếp cận AGI bằng cách phóng đại công nghệ hiện có. Để đạt AGI có thể cần hướng nghiên cứu hoàn toàn khác.
Thêm vào đó, động lực tài chính góp phần làm dấy lên kỳ vọng quá mức. Việc khẳng định AGI "sắp tới" có lợi cho việc gọi vốn và giữ cổ đông, còn các công ty cung cấp phần cứng như Nvidia cũng hưởng lợi khi thị trường kỳ vọng tăng trưởng mạnh cho chip AI.
Cuối cùng, cần nhớ rằng AI chuyên biệt vẫn rất giá trị. Một hệ thống chuyên sâu, làm một việc rất tốt, có thể hữu ích hơn nhiều so với một công cụ làm mọi thứ ở mức trung bình. Nhiều tiến bộ thực tế trong AI tiếp tục đến từ những giải pháp chuyên dụng chứ không phải AGI.
Tổng kết: lời nói của Jensen làm nổi bật tham vọng và tranh luận xung quanh AGI, nhưng không phải bằng chứng rằng chúng ta đã đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát. AGI có thể xuất hiện trong tương lai, nhưng dựa trên hiện trạng và quan điểm chuyên gia, điều đó chưa xảy ra trong thời gian gần.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan
