Những tiến bộ vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thời gian gần đây, từ việc làm chủ các trò chơi phức tạp đến sáng tác văn bản và tạo ra hình ảnh, video chân thực, đã khiến nhiều người tin rằng chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI – Artificial General Intelligence).
Liệu điều này có phải sự thật, hay chỉ là một chiêu bài quảng cáo? Bài viết trên tờ ARS Technica đăng ngày 3/3/2025 phân tích những khác biệt quan trọng giữa AI hiện tại và bộ não con người, từ đó đưa ra cái nhìn khách quan hơn về chặng đường phát triển AGI.
Một trong những trở ngại lớn nhất khi bàn về AGI chính là việc thiếu một định nghĩa thống nhất. Những người lạc quan về sự xuất hiện sớm của AGI thường đưa ra những mô tả mơ hồ về khả năng của nó, hoặc đơn giản là định nghĩa AGI là khả năng ‘vượt trội con người” trong một số nhiệm vụ nhất định. Những dự đoán dài hạn hơn lại tập trung vào tính “tổng quát” của AGI, ám chỉ một hệ thống ít chuyên biệt hóa hơn. Tuy nhiên, hầu hết những dự đoán này đều đến từ những người làm việc trong các công ty có lợi ích thương mại liên quan đến AI. Điều đáng chú ý là không một nhà nghiên cứu nào sẵn sàng đưa ra một định nghĩa cụ thể về AGI. Thay vào đó, họ chỉ ra những hạn chế của các hệ thống AI hiện tại.
Vậy, bộ não con người, một ví dụ điển hình của trí tuệ tổng quát (không phải nhân tạo), hoạt động như thế nào, và nó khác biệt gì so với AI?
Sự khác biệt về cấu trúc và chức năng
- Tính module hóa: Bộ não con người được tổ chức thành các module chuyên biệt, hoạt động song song và độc lập. Ví dụ, khi đọc bài viết này, não bộ của bạn đồng thời điều khiển mắt, xem hình ảnh, liên kết với kiến thức sẵn có trong trí nhớ dài hạn, và thậm chí cả cảm xúc. Ngược lại, các hệ thống AI hiện tại, dù có hàng triệu “nơ-ron nhân tạo”, vẫn hoạt động như một khối thống nhất, thiếu sự phân chia chức năng rõ ràng như bộ não. Tính module hóa này cho phép bộ não linh hoạt xử lý thông tin theo nhiều cách khác nhau, một yếu tố quan trọng cho trí tuệ tổng quát.
- Mạng lưới kết nối phức tạp: Trong khi mạng nơ-ron nhân tạo thường được thiết kế theo cấu trúc phân tầng, bộ não lại có mạng lưới kết nối phức tạp hơn nhiều, với các kết nối ngang, phản hồi và các vòng lặp. Điều này tạo ra sự linh hoạt trong xử lý thông tin mà AI hiện tại chưa thể đạt được.
- Khả năng học tập và thích ứng: Con người có thể học hỏi nhanh chóng từ một lượng nhỏ dữ liệu và áp dụng kiến thức vào các tình huống mới. AI, ngược lại, thường cần một lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện và khó thích ứng với những thay đổi. Một đứa trẻ có thể học cách sử dụng một vật dụng mới chỉ sau vài lần quan sát; AI thì cần hàng ngàn ví dụ để làm được điều tương tự.
Vai trò của trí nhớ
Một điểm khác biệt quan trọng nữa nằm ở cách thức lưu trữ và sử dụng trí nhớ. Đối với AI, “trí nhớ” gần như đồng nhất với tài nguyên tính toán và các kết nối được hình thành trong quá trình huấn luyện. Trong khi đó, bộ não con người có hệ thống trí nhớ phức tạp hơn nhiều, gồm cả trí nhớ ngắn hạn và dài hạn, hoạt động trên nhiều khung thời gian khác nhau. Trí nhớ dài hạn cho phép chúng ta liên kết các tình huống, áp dụng kiến thức từ quá khứ vào hiện tại, và giải quyết các vấn đề mới.
Vậy, AGI còn bao xa?
Những khác biệt căn bản giữa AI và bộ não con người cho thấy rằng, dù đã đạt được những thành tựu đáng kể, AI vẫn còn một chặng đường dài phía trước để đạt đến trí tuệ tổng quát. Việc AI đang đi theo một con đường hoàn toàn khác so với ví dụ duy nhất về trí tuệ tổng quát mà chúng ta biết (bộ não) đặt ra nhiều câu hỏi về tính khả thi của việc đạt được AGI theo cách tiếp cận hiện tại. Liệu có tồn tại nhiều con đường dẫn đến trí tuệ, hay chúng ta cần xem xét lại cách tiếp cận của mình? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ. Tuy nhiên, một điều chắc chắn là cuộc đua hướng tới AGI vẫn còn rất dài và đầy thách thức.
