Buzz
Tàu AGI đầy hứng thú đang dần mất đi sức hút
Tàu AGI đã gặp phải một số tắc đường nặng nề.
Trong khi các nhà tiên tri và người huy động vốn trước đây đã đưa ra những dự đoán tích cực về trí tuệ nhân tạo tổng quát, họ đã trở nên im lặng gần đây. Peter Thiel — tỷ phú công nghệ và người được đồn đại là ma cà rồng — nói rằng những bộ óc lớn của Silicon Valley đã mất đi sự nhiệt huyết đối với AGI.
“Elon không còn nói về nó nữa và Larry [Page] đã đi đến Fiji và dường như không làm việc vào đó cứng nhắc như trước,” Thiel nói tại một sự kiện gần đây.
Thiel miêu tả Musk là “một cái cột chỉ cho tinh thần thời đại,” ngừng nói về AGI vì sự quan tâm đã giảm đi.
Các nhà khoa học cũng ngày càng hoài nghi hơn. Một bài báo nghiên cứu gần đây đề xuất rằng AGI “về nguyên lý là không thể,” trong khi các nhà nghiên cứu khác đã chế giễu những người ủng hộ thuật ngữ này.
“Tôi vẫn chưa gặp công việc về AGI mà tôi có thể coi là đáng tin cậy,” Abeba Birhane, một nhà khoa học nhận thức học tại Đại học College Dublin, chia sẻ trên Twitter.
Con đường tiến tới AGI ngày càng trở nên — tối ưu — là một hành trình dài.
Truyền đạt trí thông minh giống con người vào máy móc vẫn là một thách thức cực kỳ lớn. Như Melanie Mitchell, một giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Bang Portland lưu ý trong một bài báo trước đây được xuất bản trên arXiv năm ngoái:
Từ khi bắt đầu vào những năm 1950, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã lặp đi lặp lại nhiều lần giữa các giai đoạn dự đoán lạc quan và đầu tư khổng lồ ('Mùa xuân AI') và những giai đoạn thất vọng, mất niềm tin và giảm đầu tư ('Mùa đông AI'). Ngay cả với tốc độ phát triển AI hôm nay dường như rất nhanh, việc phát triển các công nghệ được hứa hẹn từ lâu như ô tô tự lái, robot làm việc nhà và bạn đồng hành trong cuộc trò chuyện đã khó khăn hơn nhiều so với những gì nhiều người mong đợi. Một lý do cho những chu kỳ lặp lại này là sự hiểu biết hạn chế của chúng ta về bản chất và phức tạp của trí tuệ chính nó.
Các nhà phê bình lo ngại rằng một mùa đông AI khác đang đến. Hồi sinh AGI đã thúc đẩy đầu tư khổng lồ vào trí tuệ nhân tạo, nhưng những dự đoán quá tự tin có thể gây hại cho tiến bộ trong lĩnh vực này — nếu các tiến bộ thực tế chứng minh là thất vọng.
