Skip to main content

Thẻ: AGI

Google sẽ đầu tư hơn 100 tỷ USD cho siêu trí tuệ nhân tạo AGI

Alphabet, công ty mẹ của Google, được cho là sẽ đầu tư nhiều hơn mức 100 tỷ USD để phát triển siêu trí tuệ nhân tạo AGI.

Theo QZ, tại hội nghị TED tuần này ở Vancouver, Demis Hassabis, Giám đốc phụ trách Google DeepMind, được hỏi liệu công ty có sẵn sàng đổ tiền cho AGI như Microsoft và OpenAI đang làm hay không.

Câu hỏi liên quan tới thông tin từ The Information rằng Microsoft và OpenAI đang triển khai dự án trung tâm dữ liệu Stargate trị giá 100 tỷ USD, chứa hàng triệu chip AI nhằm đào tạo các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

“Chúng tôi sẽ không nói về những con số cụ thể”, Hassabis đáp. “Nhưng theo thời gian, tôi nghĩ chúng tôi sẽ đầu tư nhiều hơn thế”.

Hassabis không cung cấp thêm thông tin về kế hoạch của Google. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh công ty đang sở hữu các hệ thống có sức mạnh tính toán tốt hơn đối thủ, trong đó có Microsoft. “Chúng tôi biết để đạt đến ngưỡng AGI, các hệ thống đòi hỏi sức mạnh tính toán rất lớn”, ông nói. “Google đã và vẫn có nhiều máy tính nhất”.

Telegraph nhận định câu trả lời của Hassabis dường như xác nhận công ty đang đổ rất nhiều tiền để nghiên cứu AGI nhằm cạnh tranh với Microsoft và các đối thủ khác. Cả Google và Microsoft được đánh giá không thiếu tiền, nhưng chưa phải là những tên tuổi mạnh nhất trong lĩnh vực AI nếu xét đến các sản phẩm đã tung ra thị trường.

Theo Bloomberg, AGI được định nghĩa là những hệ thống có thể học mọi tri thức, có nhận thức, vượt qua trí thông minh của con người. Nhiều chuyên gia tin AGI sẽ đến sớm, nhưng việc dự đoán mốc thời gian cụ thể còn gây nhiều tranh cãi.

Hassabis là nhà đồng sáng lập công ty khởi nghiệp AI DeepMind vào năm 2010, trước khi được Google mua lại năm 2014. Ông gia nhập Google và phụ trách phát triển sản phẩm AI. Trong phỏng vấn với FT đầu năm, ông nói khái niệm siêu trí tuệ nhân tạo “có rất nhiều sự cường điệu”, so sánh nó với tiền số và cho rằng làn sóng crypto thời gian qua “đã lan sang AI”.

Tuy vậy, ông tin AGI có tiềm năng trở thành hiện thực. “Có lẽ chúng ta đang ở giai đoạn đầu của kỷ nguyên vàng về khám phá khoa học, một thời kỳ Phục hưng mới”, ông nhận xét.

Special Offer từ MarketingTrips:

  • Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
  • Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
  • Đăng ký (dành cho Agency): Sign up

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

CEO Nvidia: AI sẽ vượt qua bất cứ bài kiểm tra nào của con người (và AGI sẽ sớm xuất hiện)

Trong một chia sẻ mới đây, Jensen Huang, CEO Nvidia, cho rằng sau 5 năm, siêu trí tuệ tổng quát AGI có thể xuất hiện và vượt qua bất kỳ bài kiểm tra nào của con người.

Tại diễn đàn kinh tế được tổ chức ở Đại học Standford ngày 1/3 mới đây, ông Jensen Huang, CEO Nvidia, được hỏi AI sẽ mất bao lâu để có thể suy nghĩ như con người. Ông cho rằng câu trả lời phụ thuộc vào cách xác định mục tiêu.

Nếu định nghĩa AI (trí tuệ nhân tạo) có thể vượt qua các bài thi của con người, AGI sẽ xuất hiện sớm. Cụ thể, chỉ trong 5 năm nữa, trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết tốt tất cả đề thi mà con người có thể nghĩ ra. Hiện AI đã làm được các bài kiểm tra như thi luật sư, nhưng còn gặp khó khăn trong bài thi y tế chuyên ngành.

Tuy nhiên, CEO này cho biết có nhiều định nghĩa khác nhau về AGI vì các nhà nghiên cứu vẫn bất đồng trong việc mô tả cách thức hoạt động của não bộ con người.

Hiện nay AGI chưa xuất hiện, nên được các nguồn định nghĩa khác nhau, nhưng hiểu chung là một dạng “siêu trí tuệ”, thông thạo đa dạng lĩnh vực và làm được hầu hết mọi việc mà con người vẫn làm.

Tại sự kiện TED AI ngày 17/10/2023 ở San Francisco, Ilya Sutskever, nhà khoa học trưởng của OpenAI, mô tả AGI có thể hiểu và đọc dữ liệu từ nhiều nguồn riêng biệt. Khi tích lũy đủ kiến thức, hệ thống này thậm chí có thể thông minh hơn con người.

Ngoài ra, nó cũng biết tận dụng khả năng tự huấn luyện để tạo thêm những AGI mới, ưu việt hơn thế hệ cũ.

Còn theo Ian Hogarth, chuyên gia AI của chính phủ Anh, AGI biết sáng tạo, phát triển một cách tự chủ và ý thức được sự tồn tại của bản thân. “AGI hiểu ngữ cảnh giao tiếp mà không cần cung cấp thêm gợi ý. Chúng sẽ trở thành một thế lực nằm ngoài tầm kiểm soát và hiểu biết của chúng ta”, ông nói.

Special Offer từ MarketingTrips:

  • Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
  • Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
  • Đăng ký (dành cho Agency): Sign up

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Meta sẽ đầu tư mạnh vào AGI nhằm thúc đẩy các sản phẩm của Meta

CEO Meta Mark Zuckerberg cho biết sẽ mua 350.000 GPU H100 của Nvidia chỉ riêng trong năm để phục vụ đào tạo các mô hình AI của Meta.

“Meta đang xây dựng cơ sở hạ tầng cực kỳ khổng lồ để phục vụ phát triển trí tuệ nhân tạo”, Mark Zuckerberg, CEO Meta, nói trong video đăng trên Threads ngày 19/1.

Ông cho biết công ty đang xây dựng trí tuệ tổng quát (General Intelligence) với mục tiêu hỗ trợ các công cụ AI “có sẵn và hữu ích cho mọi người trong cuộc sống hàng ngày”.

Để đạt được mục tiêu, Meta sẽ mua khoảng 350.000 GPU H100 của Nvidia trong năm nay. Công ty sẽ sở hữu tổng cộng khoảng 600.000 chip, gồm của Nvidia và một số sản phẩm từ các đơn vị khác.

Trả lời The Verge sau đó, Zuckerberg tiếp tục nhắc đến con số 600.000 GPU, khẳng định Meta sẽ đạt số lượng này trong kho dự trữ cho đến cuối năm. “Chúng tôi đã sẵn sàng xây dựng một hệ thống đào tạo AI với quy mô có thể lớn hơn bất kỳ công ty riêng lẻ nào khác”, ông nhấn mạnh.

Bộ xử lý đồ họa (GPU) hiện là sản phẩm được săn lùng nhờ khả năng tính toán và xử lý dữ liệu tốc độ cao – yếu tố cần thiết đối với bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào. Đến nay, GPU Nvidia được đặt mua nhiều nhất, trong khi các hãng khác như AMD cũng bắt đầu cuộc đua với sản phẩm tương tự.

Hiện trên thị trường, mỗi GPU H100 của Nvidia có giá khoảng 30.000-40.000 USD. Theo ước tính của Business Insider, với việc mua thêm 350.000 mẫu H100, Meta cần phải chi khoảng 10-14 tỷ USD để xây dựng hệ thống mới. Điều này đồng nghĩa Meta sở hữu số GPU tương đương 18-24 tỷ USD đến hết năm nay.

Việc Zuckerberg đổ tiền tỷ vào AI diễn ra trong bối cảnh Meta đã đầu tư hàng chục tỷ USD để theo đuổi tham vọng vũ trụ ảo metaverse. Sau hơn bốn năm đầu tư, Meta thua lỗ gần 50 tỷ USD, tương đương mức vốn hóa của nhiều công ty lớn.

“Hai làn sóng công nghệ lớn là AI hiện tại và metaverse tương lai”, ông nói trong cuộc họp với nhà đầu tư tháng 10 năm ngoái. “Đây là màn đánh cược dài hạn. Tôi không thể đảm bảo mình đúng, nhưng metaverse là mục tiêu mà thế giới hướng đến”.

Ở lĩnh vực AI tổng quát (Generative AI), Meta cũng có một số sản phẩm gây chú ý. Tháng 9 năm ngoái, công ty giới thiệu chatbot AI “đa nhân cách”.

Chatbot được xây dựng bằng mô hình ngôn ngữ Llama 2 và mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh có tên Emu. Sản phẩm tạo văn bản, âm thanh, hình ảnh, đồng thời có quyền truy cập thông tin thời gian thực thông qua hợp tác với công cụ tìm kiếm Bing của Microsoft. Gần đây, công ty cũng ra Imagine with Meta AI cho phép tạo ảnh bất kỳ từ đoạn văn bản nhập vào.

Special Offer từ MarketingTrips:

  • Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
  • Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Chủ tịch Microsoft: Siêu trí tuệ AGI không thể xuất hiện sớm

Brad Smith, Chủ tịch Microsoft, cho rằng siêu trí tuệ AGI hoàn toàn không thể được tạo ra trong 12 tháng tới, mà cần đến hàng thập kỷ nữa.

Giữa tháng 11, OpenAI sa thải CEO Sam Altman, được cho là sau khi các nhà nghiên cứu của công ty gửi email tới hội đồng quản trị, cảnh báo dự án nội bộ Q* (Q-Star) đã đạt bước đột phá để tiến tới trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI.

Tuy nhiên, Brad Smith nhận định AGI sẽ không xuất hiện trong vòng một năm. Để AI có nhận thức như con người cần nhiều năm, nếu không muốn nói là nhiều thập kỷ. Tuy vậy, ông nhấn mạnh đã đến lúc tập trung vào sự an toàn khi phát triển công nghệ AI.

Ngoài cảnh báo về rủi ro của dự án Q*, một số nguồn tin cho rằng quyết định sa thải Sam Altman còn liên quan đến những lo ngại CEO của OpenAI đang muốn thương mại hóa quá nhanh những công nghệ mới của công ty, trước khi đánh giá đầy đủ những nguy cơ của chúng.

Brad Smith phủ nhận, nói sự xáo trộn nhân sự của OpenAI tuần trước là do bất đồng quan điểm giữa các thành viên hội đồng quản trị, không phải do lo ngại về an toàn AI. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh AI cũng phải có chốt an toàn, như chốt an toàn trong thang máy, cầu giao diện, phanh khẩn cấp trên xe buýt và luôn nằm trong tầm kiểm soát của con người.

Trước đó, Emmett Shear, CEO tạm quyền trong ba ngày của OpenAI, cũng cho biết trước khi nhận chức, ông đã tìm hiểu lý do đằng sau cuộc lật đổ. “Hội đồng quản trị không loại bỏ Sam vì sự bất đồng về an toàn AI. Lý do của họ hoàn toàn khác”, ông viết.

Còn trong thông báo chính thức về vụ sa thải hôm 17/11, OpenAI cho biết Sam Altman “không nhất quán và thẳng thắn trong giao tiếp với hội đồng quản trị”. Đến ngày 21/11, Altman lại tiếp quản vị trí CEO OpenAI cùng hội đồng quản trị mới.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Google DeepMind muốn làm rõ cái gọi là trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

Trong khi AGI (trí tuệ nhân tạo tổng hợp) là thuật ngữ đang được sử dụng rất phổ biến trong thời gian trở lại đây, Google DeepMind muốn định nghĩa lại cái được gọi là AGI.

định nghĩa trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)
Google DeepMind muốn định nghĩa lại cái gọi là trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

AGI, hay trí tuệ nhân tạo tổng hợp, là một trong những chủ đề nóng nhất trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Và đây cũng là một trong những từ khoá gây tranh cãi nhiều nhất.

Vấn đề đặt ra là, có rất ít người đồng ý về ý nghĩa của thuật ngữ này. Nhằm mục tiêu làm rõ vấn đề này, một nhóm các nhà nghiên cứu của Google DeepMind (Bộ phận nghiên cứu về AI của Google) đã đưa ra một cách định nghĩa mới về AGI, cùng với đó là các phân loại phù hợp cho loại công nghệ này.

Theo nghĩa rộng, AGI thường có nghĩa là trí tuệ nhân tạo (AI), thứ được kết nối trực tiếp tới một loạt các nhiệm vụ thường do con người thực hiện. AGI hay trí tuệ nhân tạo tổng hợp chính là AI (trí tuệ nhân tạo), nhưng tốt hơn.

Những định nghĩa phù hợp hơn về cái gọi là AGI (trí tuệ nhân tạo tổng hợp).

Song song với các khái niệm hiện có, nhóm Google DeepMind đã bắt đầu với các định nghĩa khác về AGI đồng thời chỉ ra các cấp độ của cái gọi là AGI.

Theo đó, có 5 cấp độ tăng dần của AGI bao gồm: mới nổi (bao gồm các chatbot tiên tiến như ChatGPTGoogle Bard), có năng lực, chuyên gia, điêu luyện và siêu thông minh (có thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ mà con người vẫn làm, bao gồm cả các nhiệm vụ mà con người không thể làm được ví dụ như giải mã suy nghĩ của người khác, dự đoán các sự kiện trong tương lai hay cả việc nói chuyện với động vật).

Nhóm nghiên cứu Google DeepMind lưu ý rằng ở thời điểm hiện tại, ngoài cấp độ “mới nổi” ra thì chưa có cấp độ nào khác thực sự đang tồn tại.

Julian Togelius, một nhà nghiên cứu AI tại Đại học New York cho biết: “Có quá nhiều người quanh quẩn với thuật ngữ AGI mà không suy nghĩ nhiều về ý nghĩa thực sự của chúng.”

Trong một cuộc trò chuyện với ông Shane Legg, một trong những người đồng sáng lập nên DeepMind, hiện được coi là nhà khoa học AGI trưởng và Meredith Ringel Morris, nhà khoa học chính của Google DeepMind về tương tác giữa con người và AI, các nhà khoa học này cũng đã đưa ra các quan điểm xoay quanh khái niệm và ý nghĩa của AGI.

Theo Shane Legg (cũng là người đầu tiên nghĩ ra thuật ngữ này khoảng 20 năm trước), cho biết: “Tôi thấy rất nhiều cuộc thảo luận trong đó mọi người dường như đang sử dụng thuật ngữ này (AGI) với nhiều ý nghĩa khác nhau và chính điều đó là lý do dẫn đến nhiều hiểu lầm”.

“Tôi không có một định nghĩa đặc biệt rõ ràng. Tôi thực sự không cảm thấy điều đó là cần thiết. Tôi thực sự nghĩ về nó như là một lĩnh vực nghiên cứu hơn là một hiện vật. Đó là một thứ rất rộng”.

Tuy nhiên, qua nhiều năm, mọi người bắt đầu nghĩ đến AGI như một tài sản tiềm năng mà các chương trình máy tính thực tế có thể có.

Tiếp tục vấn đề, Togelius nói: “Nhiều hệ thống AI rất thành công mà chúng ta từng thấy trước đây không đủ tiêu chuẩn để gọi là AGI.”

“AGI không chỉ phải có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ mà còn phải có khả năng học cách thực hiện các nhiệm vụ đó, đánh giá hiệu suất của nó và yêu cầu hỗ trợ khi cần.”

Theo cách tiếp cận này, việc đo lường các mô hình AGI có thể giúp xác định đúng hơn về ý nghĩa và tên gọi của nó.

Đo lường các mô hình trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI Model).

Đến thời điểm hiện tại, việc đo lường hiệu suất của các mô hình AI hay AGI cũng là chủ đề gây tranh cãi, trong đó các nhà nghiên cứu đang tranh luận về ý nghĩa thực sự của việc một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể vượt qua hàng chục bài kiểm tra ở các trường học và hơn thế nữa. Đó có phải là dấu hiệu của cái gọi là trí thông minh? Hay đơn giản là một kiểu học vẹt?

Các nhà nghiên cứu gợi ý rằng nếu AGI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là chúng cần được đánh giá một cách liên tục thay vì chỉ thông qua một số thử nghiệm một lần.

Nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra rằng AGI không hàm ý quyền tự trị. Về mặt lý thuyết, con người có thể chế tạo ra những cỗ máy siêu thông minh do chính con người điều khiển hoàn toàn. Nhưng điều đó không phải lúc nào cũng đúng.

Nói tóm lại, cho đến hiện tại, cả AI hay AGI vẫn chưa thực sự thể hiện đúng với những gì nó có thể. Trong khi thuật ngữ này vẫn sẽ được tiếp tục bàn tán và thảo luận, ngay cả các nhà khoa học cũng chưa có 1 định nghĩa duy nhất và rõ ràng về AGI.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer