Trí tuệ nhân tạo yếu (AI Yếu): Ví dụ và Giới hạn

AI Yếu là gì?

Trí tuệ nhân tạo yếu (AI yếu)—còn được gọi là AI hẹp—là một loại trí tuệ nhân tạo chỉ hoạt động trong một lĩnh vực cụ thể hoặc hẹp hơn. AI yếu mô phỏng nhận thức con người. Nó có tiềm năng mang lại lợi ích cho xã hội bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ tốn thời gian và phân tích dữ liệu theo cách mà đôi khi con người không thể làm được. AI yếu có thể được đối lập với AI mạnh, một dạng lý thuyết của trí tuệ máy mà bằng ngang với trí tuệ của con người.

Những điểm chính

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo Yếu

Trí tuệ nhân tạo yếu thiếu tính tự nhận, mặc dù đôi khi có thể mô phỏng được. Ví dụ điển hình về trí tuệ nhân tạo yếu là thí nghiệm tư duy phòng Trung Quốc của John Searle. Thí nghiệm này cho biết rằng một người bên ngoài phòng có thể dường như có thể trò chuyện bằng tiếng Trung với một người bên trong phòng được hướng dẫn cách phản ứng lại các cuộc trò chuyện bằng tiếng Trung.

Trong thí nghiệm này, người trong phòng sẽ dường như nói tiếng Trung. Trên thực tế, họ không thể nói hoặc hiểu một chữ tiếng Trung nào nếu thiếu các hướng dẫn đang được cung cấp. Điều đó là vì người đó giỏi việc tuân theo hướng dẫn, chứ không phải nói tiếng Trung. Họ có thể dường như có trí tuệ mạnh mẽ — trí thông minh máy tương đương với trí thông minh con người — nhưng thực sự họ chỉ có trí tuệ yếu.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo hẹp hoặc yếu không có trí thông minh tổng quát; chúng có trí thông minh cụ thể. Một trí tuệ nhân tạo là chuyên gia trong việc chỉ cho bạn cách lái xe từ điểm A đến điểm B thường không thể thách thức bạn trong một trò chơi cờ vua. Cùng một cách, một dạng trí tuệ nhân tạo có thể giả vờ nói tiếng Trung với bạn có lẽ không thể quét sàn nhà của bạn.

Các ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo Yếu

Trí tuệ nhân tạo yếu giúp chuyển đổi dữ liệu lớn thành thông tin có thể sử dụng bằng cách phát hiện các mẫu và đưa ra dự đoán. Ví dụ về trí tuệ nhân tạo yếu bao gồm luồng tin tức của Meta (trước đây là Facebook), gợi ý mua sắm của Amazon và công nghệ Siri của Apple trên iPhone, có khả năng trả lời các câu hỏi được người dùng phát âm.

Các bộ lọc thư rác qua email là một ví dụ khác về trí tuệ nhân tạo yếu; một máy tính sử dụng thuật toán để học những tin nhắn có khả năng là thư rác, sau đó chuyển hướng chúng từ hộp thư đến thư rác.

Hạn chế của Trí tuệ Nhân tạo Yếu

Ngoài khả năng hạn chế của nó, một số vấn đề với trí tuệ nhân tạo yếu bao gồm khả năng gây hại nếu hệ thống gặp sự cố. Ví dụ, hãy xem một chiếc xe tự lái tính toán sai vị trí của xe đi ngược chiều và gây ra va chạm chết người. Hệ thống cũng có thể gây hại nếu nó được sử dụng bởi những người muốn gây hại; hãy xem một kẻ khủng bố sử dụng xe tự lái để triển khai các vụ nổ trong khu vực đông người.

Một vấn đề tiếp theo liên quan đến trí tuệ nhân tạo yếu là mất việc làm do sự tự động hóa của một số nhiệm vụ ngày càng tăng. Liệu tỷ lệ thất nghiệp có bùng nổ, hay xã hội sẽ phát triển những cách mới để con người có thể sinh sản kinh tế? Mặc dù triển vọng một phần lớn công nhân mất việc có thể làm cho một số người rùng mình, những người ủng hộ trí tuệ nhân tạo cho rằng cũng hợp lý khi mong đợi rằng, nếu điều này xảy ra; sự việc sẽ nổi lên một lượng lớn công việc sẽ mọc lên mà chúng ta chưa thể dự đoán được khi sự sử dụng của trí tuệ nhân tạo trở nên ngày càng phổ biến.