Luật Tăng lợi nhuận tăng tốc được giải thích: Con đường phát triển AGI

Trong một cuộc phỏng vấn gần đây, Elon Musk đã chia sẻ quan điểm lạc quan về mốc thời gian xuất hiện của Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI), nói rằng nó có thể đến sớm trong *“3 đến 6 năm”*. Tương tự, Demis Hassabis, CEO của DeepMind thuộc Google, đã bày tỏ tại Lễ hội Tương Lai của Tất Cả do The Wall Street Journal tổ chức rằng AGI có thể chỉ còn *“vài năm, hoặc trong vòng một thập kỷ”*. Những dự đoán này trái ngược với các ước tính thận trọng hơn từ nhiều người trong cộng đồng AI, những người thường cho rằng AGI có thể còn một thập kỷ hoặc thậm chí một thế kỷ nữa. Một phần sự thận trọng này xuất phát từ việc ngại đưa ra mốc thời gian cụ thể, lo sợ nó có thể không chính xác. Sự dè dặt này không mới; vào năm 1956, trong Dự án Nghiên cứu Mùa Hè Dartmouth, thuật ngữ "Trí tuệ Nhân tạo" ra đời với hy vọng rằng các máy móc có trí tuệ ngang tầm con người sẽ xuất hiện trong vòng một thế hệ, khoảng 25 năm.

Geoffrey Hinton, thường được gọi là cha đẻ của AI, đưa ra một góc nhìn tinh tế hơn. Ông gần đây đã điều chỉnh mốc thời gian, nói rằng, *“Cho đến gần đây, tôi nghĩ phải mất 20 đến 50 năm nữa chúng ta mới có AI tổng quát. Nhưng giờ tôi nghĩ có thể chỉ còn 20 năm hoặc ít hơn.”* Sự thay đổi quan điểm này phản ánh sự tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI, chủ yếu được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong các thuật toán học tăng cường sâu, vốn là động lực của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) hiện nay.

Bất chấp những đột phá này, trạng thái hiện tại của AI vẫn giới hạn ở các ứng dụng hẹp như chatbot và dịch ngôn ngữ. Ngược lại, AGI đại diện cho một mục tiêu tham vọng hơn: một loại trí tuệ nhân tạo có thể hiểu, học hỏi và áp dụng kiến thức trên nhiều nhiệm vụ ở mức độ con người. Dù bước nhảy vọt đến AGI có vẻ khó khăn với nhiều người, một số người tin vào tính tất yếu của sự phát triển này, được thúc đẩy bởi cái gọi là “Quy luật Gia tốc Lợi nhuận.”

Khái niệm này được Ray Kurzweil, một tác giả, nhà phát minh và nhà tương lai học nổi tiếng, giới thiệu. Những đóng góp của Kurzweil bao gồm nhận dạng ký tự quang học (OCR), tổng hợp văn bản thành giọng nói và công nghệ nhận dạng giọng nói. Sau khi xuất bản cuốn sách có ảnh hưởng “How to Create a Mind,” nghiên cứu về việc hiểu não người để chế tạo máy tư duy tối ưu, ông được Google tuyển dụng để làm việc trong các dự án AI. Eric Schmidt, khi đó là CEO của Google, đặc biệt bị cuốn hút bởi cuốn sách này.

Có lẽ còn quan trọng hơn là cuốn sách “The Singularity is Near” của Kurzweil, xuất bản năm 2005. Những dự đoán trong sách đã bám sát quỹ đạo tăng trưởng công nghệ trong hai thập kỷ qua. Đáng chú ý, Kurzweil dự đoán AGI sẽ đạt được vào năm 2029, phù hợp với các dự báo gần đây của Elon Musk và Demis Hassabis.

Quy luật Gia tốc Lợi nhuận cho rằng tốc độ thay đổi trong các hệ thống tiến hóa khác nhau, bao gồm tiến bộ công nghệ, tăng theo cấp số nhân. Trong lĩnh vực công nghệ, điều này có nghĩa là chúng ta có thể kỳ vọng các đổi mới ngày càng nhanh chóng khi mỗi thế hệ công nghệ mới xây dựng dựa trên thế hệ trước, thúc đẩy tốc độ tiến bộ.

Quy luật này nhấn mạnh cách sự bùng nổ của các công nghệ như AI Tạo sinh đang cưỡi trên làn sóng của các công nghệ theo cấp số nhân hội tụ khác, như sản xuất chip và in 3D. Sự hội tụ này đóng vai trò như một bệ phóng để AI trở thành ứng dụng mạnh mẽ nhất từng được tạo ra.

Vào năm 2001, Ray Kurzweil đã đưa ra một dự đoán đáng kinh ngạc:

Phân tích lịch sử công nghệ cho thấy sự thay đổi công nghệ là theo 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 — mà sẽ giống như 20.000 năm tiến bộ (theo tốc độ hiện nay). Các “lợi nhuận,” như tốc độ chip và hiệu quả chi phí, cũng tăng theo cấp số nhân. Thậm chí còn có sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân. Trong vài thập kỷ, trí tuệ máy sẽ vượt qua trí tuệ con người, dẫn đến Điểm Kỳ dị — sự thay đổi công nghệ nhanh chóng và sâu sắc đến mức tạo ra một vết rách trong cấu trúc lịch sử nhân loại. Các hệ quả bao gồm sự hợp nhất giữa trí tuệ sinh học và phi sinh học, con người dựa trên phần mềm bất tử, và các mức độ trí tuệ cực cao mở rộng ra vũ trụ với tốc độ ánh sáng.

Sự bùng nổ công nghệ này liên quan chặt chẽ đến Định luật Moore, vốn cho rằng số lượng bóng bán dẫn trên một con chip sẽ tăng gấp đôi cứ sau khoảng hai năm. Khi kết hợp với các đột phá công nghệ khác, nó minh họa bản chất phát triển mạnh mẽ của Quy luật Gia tốc Lợi nhuận. Những quan sát của Kurzweil về tương lai nhân loại dựa trên quy luật này rất sâu sắc:

• Tiến hóa sử dụng phản hồi tích cực, nơi các phương pháp hiệu quả hơn từ một giai đoạn tiến bộ được sử dụng để tạo ra giai đoạn tiếp theo, dẫn đến tốc độ tiến bộ tăng theo cấp số nhân.
• “Trật tự” của thông tin trong các quá trình tiến hóa (mức độ nó phục vụ một mục đích, như sinh tồn) tăng theo thời gian.
• “Lợi nhuận” của một quá trình tiến hóa, như tốc độ, hiệu quả chi phí hoặc sức mạnh tổng thể, cũng tăng theo cấp số nhân.
• Khi một quá trình như tính toán trở nên hiệu quả hơn, nhiều tài nguyên hơn được đầu tư vào sự phát triển tiếp theo, dẫn đến mức tăng trưởng theo cấp số nhân thứ hai.
• Tiến hóa sinh học và tiến hóa công nghệ đều là các quá trình tiến hóa, với cái sau xuất hiện từ và tiếp nối cái trước.
• Một mô hình cụ thể mang lại tăng trưởng theo cấp số nhân cho đến khi đạt giới hạn, tại thời điểm đó một sự chuyển đổi mô hình cho phép tăng trưởng theo cấp số nhân tiếp tục.

Độc giả được khuyến khích khám phá blog của Kurzweil để suy ngẫm về các hệ quả của sự tăng trưởng theo cấp số nhân này và xem xét nó phù hợp hay khác biệt như thế nào với trải nghiệm của chính họ kể từ khi blog được xuất bản lần đầu.

Dù không được công nhận rộng rãi như Định luật Moore, Quy luật Gia tốc Lợi nhuận vẫn quan trọng như khi nó được giới thiệu lần đầu.

Xem video này trên YouTube