Cách phân loại trí tuệ nhân tạo theo góc nhìn khoa học

Bạn đã từng tò mò về trí tuệ nhân tạo (AI) có những loại nào và làm sao để phân loại chúng? Trong bài viết dưới đây, hãy cùng chuyên gia khám phá cách phân loại trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó nhé!

1. Cách phân loại trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ mô phỏng các khía cạnh của trí tuệ con người. Trong lĩnh vực nghiên cứu AI, các nhà khoa học đã đề xuất nhiều cách phân loại khác nhau dựa trên các tiêu chí cụ thể. Hai tiêu chí phổ biến nhất để phân loại AI là mức độ thông minh và sự tương đồng với trí tuệ con người.

Cách phân loại trí tuệ nhân tạo theo mức độ thông minh đánh giá khả năng và hiệu quả của AI trong việc mô phỏng các chức năng trí tuệ. Dựa trên tiêu chí này, AI được phân loại thành ba nhóm chính theo mức độ phát triển và thành thạo:

• Artificial Narrow Intelligence (ANI - Trí tuệ nhân tạo hẹp)

• Artificial General Intelligence (AGI - Trí tuệ nhân tạo chung)

• Artificial Super Intelligence (ASI - Siêu trí tuệ nhân tạo)

Tiêu chí phân loại trí tuệ nhân tạo thứ hai tập trung vào mức độ tương đồng giữa AI và trí tuệ con người. Qua đó đánh giá khả năng của AI trong việc mô phỏng các quá trình nhận thức, suy luận và cảm xúc của con người. Dựa trên tiêu chí này, các chuyên gia đề xuất bốn loại AI:

• Reactive Machines (AI phản ứng)

• Limited Memory (AI với trí nhớ giới hạn)

• Theory of Mind (Lý thuyết về Tâm trí)

• Self-Awareness (Tự nhận thức)

Các cách phân loại này cung cấp một khung khái niệm để đánh giá và so sánh các hệ thống AI khác nhau, đồng thời giúp định hướng cho sự phát triển của công nghệ AI trong tương lai.

>>>Xem thêm bài viết: 

• Tại sao cần ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục

• 3 lĩnh vực nên sử dụng ChatGPT không phải ai cũng biết

2. Phân loại trí tuệ nhân tạo dựa theo sự phát triển

2.1. ANI - Trí tuệ nhân tạo hẹp

Artificial Narrow Intelligence (ANI), còn gọi là Weak AI, là một dạng AI được thiết kế để thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. ANI có thể đạt hiệu suất cao và vượt trội hơn con người trong các nhiệm vụ này nhưng không thể tự học hay thích ứng với các nhiệm vụ ngoài phạm vi lập trình ban đầu.

ANI hiện là loại AI được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực:

• Trợ lý ảo giúp phân loại dữ liệu và phản hồi yêu cầu tìm kiếm.

• Hệ thống gợi ý sản phẩm trên nền tảng thương mại điện tử.

• Phần mềm nhận diện khuôn mặt trong ứng dụng bảo mật.

• Hệ thống dự báo thời tiết dựa trên phân tích dữ liệu khí tượng.

ANI quan trọng trong tự động hóa và tối ưu hóa quy trình trong nhiều ngành nghề hiện nay. Một số ứng dụng khác của ANI như: Gợi ý nội dung trên Netflix, Spotify, Chatbot chăm sóc khách hàng, xe tự lái như xe Tesla, Nhận diện khuôn mặt, hình ảnh và giọng nói trong y tế và dịch thuật,...

2.2. AGI - Trí tuệ nhân tạo chung

AGI thuộc nhóm Strong AI, với trí thông minh tương đương con người. AGI có khả năng tự nhận thức, giải quyết vấn đề, học hỏi và lập kế hoạch cho tương lai. Nó có thể đưa ra quyết định độc lập mà không cần được lập trình trước.

Hiện tại, dù công nghệ tiến bộ nhanh chóng, chúng ta vẫn chưa tạo ra được AGI thực sự. AGI vẫn chủ yếu là khái niệm lý thuyết. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đang tiến gần hơn đến mục tiêu này và có thể tạo ra được "Partial AGI" - AGI một phần.

2.3.ASI - Siêu trí tuệ nhân tạo

ASI là khái niệm về hệ thống AI có năng lực nhận thức vượt trội so với trí tuệ con người. Về lý thuyết, ASI sẽ có khả năng xử lý thông tin, học hỏi và ra quyết định vượt xa giới hạn sinh học của não người.

Một số đặc điểm dự đoán của ASI bao gồm:

• Khả năng xử lý và lưu trữ thông tin gần như vô hạn

• Tốc độ xử lý dữ liệu cực nhanh

• Khả năng ra quyết định tối ưu trong nhiều lĩnh vực

Hiện tại, ASI vẫn là khái niệm giả thuyết, chủ yếu xuất hiện trong khoa học viễn tưởng. Việc phát triển ASI được xem là mục tiêu xa vời, đòi hỏi những bước tiến đột phá trong nghiên cứu AGI. Các nhà khoa học nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển AI có trách nhiệm và đảm bảo an toàn trước khi tiếp cận giai đoạn ASI.

3. Phân loại trí tuệ nhân tạo dựa trên sự tương đồng với con người

3.1. Reactive Machines - AI phản ứng

AI phản ứng là dạng AI cơ bản nhất, với đặc điểm chính là "không có trí nhớ, chỉ phản ứng với hiện tại". Loại AI này có khả năng phản ứng với kích thích từ môi trường xung quanh, tương tự như phản xạ của con người.

Đặc điểm chính:

• Không có khả năng ghi nhớ hoặc học hỏi từ trải nghiệm

• Không thể cải thiện kỹ năng qua thời gian

• Chỉ phản ứng dựa trên tình huống hiện tại

3.2. Limited Memory - AI với trí nhớ giới hạn

Mặc dù có giới hạn, Limited Memory vẫn có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Tiêu biểu là Deep Blue của IBM, máy tính chơi cờ vua đã đánh bại kiện tướng Gary Kasparov. Deep Blue có thể nhận biết vị trí các quân cờ và đưa ra nước đi dựa trên luật chơi, mặc dù không có khả năng ghi nhớ các ván đấu trước.

Limited Memory là bước tiến so với AI phản ứng khi có khả năng thích ứng với môi trường, lưu trữ và phân tích dữ liệu trong quá khứ, cũng như học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm.

Limited Memory AI được ứng dụng rộng rãi trong các mô hình Machine Learning như Reinforcement Learning, Long Short-Term Memory (LSTM) và E-GAN. Hiện nay, đây là loại AI được sử dụng phổ biến nhất trong các ứng dụng thực tế. Một số ứng dụng tiêu biểu của AI với trí nhớ giới hạn bao gồm:

• Trợ lý giọng nói ảo

• Chatbot

• Xe tự lái

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt

3.3. Theory of Mind - AI Lý thuyết về Tâm trí

Theory of Mind là bước tiến xa hơn trong việc mô phỏng trí thông minh con người. Loại AI này giúp mô phỏng khả năng suy nghĩ và cảm nhận của con người và có thể hiểu tâm trí và cảm xúc phức tạp của chúng ta. Nó hướng tới việc phát triển khả năng đưa ra quyết định xã hội, áp dụng lý thuyết về tâm trí trong tương tác. 

Khác biệt chính của Theory of Mind so với các loại trước đó là nó nhằm mục đích mô phỏng khả năng độc đáo của con người trong việc hiểu và dự đoán tâm trạng, ý định của người khác. Điều này tạo nền tảng cho giao tiếp và hợp tác hiệu quả hơn, hướng tới việc phát triển sự cảm thông - một đặc điểm quan trọng trong tương tác xã hội của con người.

3.4. Self-Aware - AI tự nhận thức

Self-Aware được xem là giai đoạn phát triển cuối cùng và tiên tiến nhất của trí tuệ nhân tạo. 

Một số đặc điểm nổi bật của loại AI này bao gồm:

• Phát triển cảm xúc riêng và khả năng nhận dạng những cảm xúc này

• Hình thành nhu cầu, niềm tin và ý thức về sự tồn tại của bản thân

• Tiềm năng phát triển ý muốn tự bảo vệ, tương tự như con người

Self-Aware tự nhận thức thường xuất hiện trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, thường là dưới dạng nhân vật phản diện tiềm tàng. Tuy nhiên, hiện tại việc phát triển AI tự nhận thức vẫn còn là một mục tiêu xa vời trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

4. Lời kết

Phân loại trí tuệ nhân tạo giúp hiểu rõ hơn về các cấp độ phát triển và ứng dụng của AI, từ ANI như trợ lý ảo đến tiềm năng vô hạn của AGI và ASI. AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công việc hàng ngày, mang lại nhiều cơ hội và thách thức về an toàn và đạo đức. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan về cách phân loại trí tuệ nhân tạo và cách ứng dụng của nó. Hãy tiếp tục theo dõi những tiến bộ trong lĩnh vực này để không bỏ lỡ bất kỳ cơ hội nào từ công nghệ đột phá này.