Luật Tăng Trưởng Gia Tăng Là Gì? Làm Thế Nào Nó Dẫn Đến Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI)

Trong một cuộc phỏng vấn gần đây, khi được hỏi về thời điểm ông dự kiến sẽ chứng kiến sự ra đời của Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI), Elon Musk đã trả lời “3 đến 6 năm”. CEO của Google DeepMind, Demis Hassabis, hiện tin rằng AGI là “vài năm, có thể trong vòng một thập kỷ tới” như đã tuyên bố tại Lễ hội Tương lai của Tất cả mọi thứ của The Wall Street Journal.

Những con số này được coi là lạc quan so với hầu hết các chuyên gia trong ngành AI, những người tin rằng AGI thường cách chúng ta một thập kỷ, nếu không muốn nói là một thế kỷ. Một phần trong sự bi quan này là do lo ngại về việc cam kết một thời gian ngắn hơn chỉ để cuối cùng bị chứng minh là sai. Sau tất cả, vào năm 1956, tại Dự án Nghiên cứu Mùa hè Dartmouth, thuật ngữ “Trí Tuệ Nhân Tạo” đã được đặt ra và bắt đầu như một lĩnh vực, với kỳ vọng rằng một máy móc thông minh như con người sẽ tồn tại trong không hơn một thế hệ (25 năm).

Những người khác, như Geoffrey Hinton, được biết đến là cha đẻ của AI, có một quan điểm nuanced hơn. “Cho đến gần đây, tôi nghĩ nó sẽ giống như 20 đến 50 năm trước khi chúng ta có trí tuệ tổng quát. Và bây giờ tôi nghĩ nó có thể là 20 năm hoặc ít hơn.”

Ngành công nghiệp AI đã phát triển nhanh chóng trong vài năm qua, nhờ sự phát triển nhanh chóng của các thuật toán học tăng cường sâu, nhiều trong số đó cung cấp năng lượng cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) ngày nay.

Tuy nhiên, tất cả những đột phá này chỉ dẫn đến các ứng dụng AI hẹp, chẳng hạn như rô-bốt trò chuyện và dịch ngôn ngữ. Điều này so với AGI, một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức trên một loạt các nhiệm vụ ở mức tương đương với con người.

Liên kết bị thiếu cho AGI đối với nhiều người dường như không thể đạt được, nhưng đối với một số người tin vào cái gọi là “Luật Tăng Trưởng Gia Tăng”, nó là điều không thể tránh khỏi rằng chúng ta sẽ xây dựng được AGI.

Luật Tăng Trưởng Gia Tăng được hình thành bởi không ai khác ngoài Ray Kurzweil, tác giả, nhà phát minh và nhà tương lai học. Ông tham gia vào các lĩnh vực như nhận dạng ký tự quang học (OCR), tổng hợp giọng nói, công nghệ nhận dạng giọng nói và ông được Google thuê sau khi xuất bản cuốn sách AI “Làm Thế Nào Để Tạo Ra Một Trí Não”. Cuốn sách đột phá này minh họa cách chúng ta cần hiểu bộ não con người để đảo ngược kỹ thuật nó và tạo ra máy móc nghĩ cuối cùng. Cuốn sách này rất quan trọng đối với tương lai của AI, rằng Eric Schmidt đã tuyển dụng Ray Kurzweil để làm việc trên các dự án AI sau khi ông đọc xong cuốn sách cơ bản này.

Cuốn sách liên quan nhất của Ray Kurzweil không phải là gì khác ngoài “Điểm Singular Là Gần“, vì được xuất bản vào năm 2005, những dự đoán của nó đã phản ánh sự tăng trưởng công nghệ trong hai thập kỷ qua. Điều quan trọng nhất là Ray Kurzweil dự đoán rằng chúng ta sẽ đạt được AGI vào năm 2029, một thời gian biểu được chia sẻ gần đây bởi Elon Musk và Demis Hassabis.

Luật này cho rằng tốc độ thay đổi trong nhiều hệ thống tiến hóa (bao gồm nhưng không giới hạn ở sự tăng trưởng của công nghệ) có xu hướng tăng theo cấp số nhân.

Trong bối cảnh tăng trưởng công nghệ, luật này ngụ ý rằng chúng ta có thể mong đợi những tiến bộ công nghệ nhanh chóng trong tương lai vì tốc độ đổi mới công nghệ đang tăng tốc. Ray Kurzweil lập luận rằng mỗi thế hệ công nghệ mới xây dựng trên thế hệ trước, tăng tiềm năng cho đổi mới với tốc độ cấp số nhân.

Luật này展示 cách một sự tăng trưởng bùng nổ của các công nghệ tăng tốc, hiện được dẫn đầu bởi Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh, sẽ cưỡi trên các đợt sóng khác của các công nghệ tăng tốc hội tụ. Sự hội tụ này là cái máy phóng cho AI trở thành ứng dụng mạnh mẽ nhất từ trước đến nay.

Vào năm 2001, Ray Kurzweil đã dự đoán những điều sau:

Phân tích lịch sử của công nghệ cho thấy sự thay đổi công nghệ là cấp số nhân, trái ngược với quan điểm “tuyến tính trực giác” thông thường. Vì vậy, chúng ta sẽ không trải qua 100 năm tiến bộ trong thế kỷ 21 – nó sẽ giống như 20.000 năm tiến bộ (với tốc độ hiện tại). “Sự hoàn trả”, chẳng hạn như tốc độ chip và hiệu quả chi phí, cũng tăng theo cấp số nhân. Thậm chí còn có sự tăng trưởng cấp số nhân trong tốc độ tăng trưởng cấp số nhân. Trong vài thập kỷ tới, trí tuệ máy móc sẽ vượt qua trí tuệ con người, dẫn đến Điểm Singular – sự thay đổi công nghệ nhanh chóng và sâu sắc đến mức nó đại diện cho một vết nứt trong cấu trúc lịch sử của con người. Những ý nghĩa bao gồm sự hợp nhất của trí tuệ sinh học và phi sinh học, con người dựa trên phần mềm bất tử và mức độ trí tuệ siêu cao mở rộng ra ngoài vũ trụ với tốc độ ánh sáng.

Sự bùng nổ công nghệ này là do Định luật Moore đã dự đoán rằng số lượng transistor trên một chip nhất định sẽ tăng gấp đôi khoảng mỗi hai năm. Điều này được kết hợp với các đột phá công nghệ khác, minh họa rằng Luật Tăng Trưởng Gia Tăng đang phát triển mạnh. Dưới đây là những quan sát của Ray Kurzweil về ý nghĩa của điều này đối với tương lai của loài người:

• Sự tiến hóa áp dụng phản hồi tích cực theo cách mà các phương pháp có khả năng hơn kết quả từ một giai đoạn tiến hóa được sử dụng để tạo ra giai đoạn tiếp theo. Kết quả là,
• tốc độ tiến bộ của một quá trình tiến hóa tăng theo cấp số nhân theo thời gian. Theo thời gian, “trật tự” của thông tin được nhúng trong quá trình tiến hóa (tức là đo lường mức độ thông tin phù hợp với một mục đích, trong tiến hóa là sự sống sót) tăng.
• Một sự tương quan của quan sát trên là “sự hoàn trả” của một quá trình tiến hóa (ví dụ: tốc độ, hiệu quả chi phí hoặc “quyền lực” tổng thể của một quá trình) tăng theo cấp số nhân theo thời gian.
• Trong một vòng phản hồi tích cực khác, khi một quá trình tiến hóa cụ thể (ví dụ: tính toán) trở nên hiệu quả hơn (ví dụ: hiệu quả về chi phí), nhiều tài nguyên hơn được triển khai để tiến bộ hơn của quá trình đó. Điều này dẫn đến một cấp độ tăng trưởng cấp số nhân thứ hai (tức là tốc độ tăng trưởng cấp số nhân bản thân tăng cấp số nhân).
• Sự tiến hóa sinh học là một quá trình tiến hóa như vậy.
• Sự tiến hóa công nghệ là một quá trình tiến hóa khác. Thật vậy, sự xuất hiện của loài đầu tiên tạo ra công nghệ đã dẫn đến một quá trình tiến hóa mới của công nghệ. Do đó, sự tiến hóa công nghệ là một sự phát triển của – và một sự tiếp tục của – sự tiến hóa sinh học.
• Một khuôn mẫu cụ thể (một phương pháp hoặc cách tiếp cận để giải quyết một vấn đề, ví dụ: thu nhỏ transistor trên một mạch tích hợp như một cách tiếp cận để tạo ra máy tính mạnh hơn) cung cấp sự tăng trưởng cấp số nhân cho đến khi phương pháp đó cạn kiệt tiềm năng của nó. Khi điều này xảy ra, một sự thay đổi khuôn mẫu (tức là một sự thay đổi cơ bản trong cách tiếp cận) xảy ra, cho phép tăng trưởng cấp số nhân tiếp tục.

Người đọc nên đọc blog của Kurzweil, sau đó họ nên suy ngẫm về ý nghĩa của sự tăng trưởng cấp số nhân này và cách nó phù hợp và khác với những gì họ đã trải nghiệm cá nhân kể từ khi blog được xuất bản lần đầu.

Luật Tăng Trưởng Gia Tăng, trong khi không phổ biến như Định luật Moore, vẫn còn相关 ngày nay như khi nó được xuất bản lần đầu.