Categories
Điểm Tin AI

Google DeepMind muốn định rõ khái niệm về trí tuệ nhân tạo tổng quát

Bản tin được tóm tắt Anh-Việt bởi nền tảng tạo trợ lý AI – KamiMind.

Nguồn: Will Douglas Heaven, “Google DeepMind wants to define what counts as artificial general intelligence“, MIT Technology Review, 16/11/2023.
Hình minh họa. Nguồn: MITTR

Nhóm nghiên cứu hàng đầu của Google DeepMind đã đưa ra một định nghĩa hoàn toàn mới về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Theo định nghĩa mới này, khả năng của AGI không chỉ dừng lại ở việc đạt được hoặc vượt qua khả năng của con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Mà hơn thế, AGI còn phải có khả năng tự học để thực hiện những nhiệm vụ đó một cách hiệu quả, biết đánh giá chất lượng công việc của chính mình và không ngần ngại yêu cầu sự hỗ trợ khi cần thiết.

Nhóm nghiên cứu của Google DeepMind cũng đã xây dựng một hệ thống phân loại AGI gồm 5 cấp độ, từ “xuất hiện” đến “siêu nhân”. Cấp độ “xuất hiện” chỉ đến những hệ thống AI đầu tiên có khả năng tự học và thực hiện nhiều tác vụ. Cấp độ “siêu nhân” dành cho những hệ thống AI có khả năng vượt qua con người ở hầu hết mọi tác vụ.

Đáng chú ý, nhóm nghiên cứu nhấn mạnh rằng AGI không ngụ ý sự tự động hoàn toàn. Trái lại, nếu AGI được phát triển thành công, khả năng của nó cần được đánh giá liên tục để đảm bảo rằng nó đang hoạt động một cách an toàn và hiệu quả. Điều này cho thấy sự nhận thức sâu sắc của nhóm nghiên cứu về trách nhiệm xã hội của họ trong việc phát triển công nghệ AI.

Với việc định nghĩa mới này của AGI, Google DeepMind đã mở ra một phương hướng mới trong việc nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Họ không chỉ đặt ra mục tiêu cho AGI phải đạt được khả năng của con người, mà còn đặt ra yêu cầu cao hơn là AGI phải biết cách tự học và cải thiện bản thân. Điều này không chỉ góp phần đẩy mạnh tiến bộ của công nghệ AI, mà còn phản ánh rõ ràng tầm nhìn xa xôi và tham vọng lớn lao của Google DeepMind trong lĩnh vực này.

Ngoài ra, việc Google DeepMind xây dựng hệ thống phân loại AGI cũng cho thấy họ đang nắm bắt rõ ràng hướng đi của công nghệ AI trong tương lai. Hệ thống phân loại này không chỉ giúp người dùng hiểu rõ hơn về khả năng của AGI, mà còn giúp nhóm nghiên cứu đánh giá được tiến trình của mình và đặt ra những mục tiêu mới cho tương lai. Cùng với đó, việc nhấn mạnh rằng AGI không ngụ ý sự tự động hoàn toàn cũng cho thấy sự cẩn trọng của Google DeepMind trong việc đảm bảo an toàn và hiệu quả của AGI.

Bản tóm tắt tiếng Anh

Google DeepMind’s esteemed research team has proposed a novel definition of Artificial General Intelligence (AGI). This fresh perspective suggests that the capabilities of AGI extend beyond simply achieving or surpassing human ability in various domains. Instead, AGI should be capable of autodidacticism, effectively performing tasks independently, assessing its own performance, and seeking assistance when necessary.

The research team at Google DeepMind has also established a five-tiered classification system for AGI, ranging from “emergent” to “superhuman”. The “emergent” level refers to early AI systems that can self-learn and execute multiple tasks, while the “superhuman” designation is for AI systems that can surpass human capabilities in virtually all tasks.

Notably, the research team emphasizes that AGI does not imply total autonomy. On the contrary, if AGI is successfully developed, its capabilities will need constant evaluation to ensure it is operating safely and effectively. This demonstrates the team’s profound awareness of their social responsibility in developing AI technology.

With this new definition of AGI, Google DeepMind is charting a new course in AI research and development. They aim not just for AGI to match human abilities, but for it to be self-improving. This not only propels the advancement of AI technology but also clearly reflects Google DeepMind’s ambitious vision in this field.

Furthermore, Google DeepMind’s construction of an AGI classification system shows their clear grasp of the future direction of AI technology. This system not only helps users understand the capabilities of AGI but also allows the research team to assess their progress and set new goals for the future. Alongside this, their emphasis that AGI does not imply total autonomy indicates Google DeepMind’s caution in ensuring the safety and effectiveness of AGI.