Phân loại các trí tuệ nhân tạo hiện nay

Đỗ Minh Đức Đỗ Minh Đức
Chia sẻ bài viết

Phân loại các trí tuệ nhân tạo hiện nay giúp chúng ta hình dung được những cấp độ phát triển khác nhau của công nghệ. Tuy nhiên, AI lại đang được chia thành khá nhiều phân loại khiến nhiều người cảm thấy khó khăn khi phân biệt. Vậy trí tuệ nhân tạo bao gồm những cấp độ nào và làm thế nào để xác định? Bạn hãy cùng Bizfly tìm hiểu ngay qua bài viết nhé!

Cách phân loại AI

Sau đây là những cách phân loại các trí tuệ nhân tạo hiện nay để bạn có thể tham khảo:

Cách phân loại các loại trí tuệ nhân tạo dựa trên mức độ thông minh

Dựa trên khả năng tư duy và xử lý thông tin, trí tuệ nhân tạo được chia thành ba cấp độ là Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và siêu trí tuệ nhân tạo (ASI). Cụ thể như sau: 

  • Artificial Narrow Intelligence (ANI) - Trí tuệ nhân tạo hẹp: ANI là cấp độ cơ bản nhất của trí tuệ nhân tạo, được thiết kế và lập trình để thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Do đó, hệ thống AI này không có khả năng hiểu hoặc thực hiện những công việc nằm ngoài phạm vi mà chúng được lập trình.
  • Artificial General Intelligence (AGI) - Trí tuệ nhân tạo tổng quát: AGI là cấp bậc cao hơn, sở hữu khả năng trí tuệ tương đương với con người. Hệ thống này có thể tự học và áp dụng kiến thức vào các lĩnh vực khác nhau mà không cần sự con người lập trình sẵn.
  • Artificial Super Intelligence (ASI) - Siêu trí tuệ nhân tạo: ASI là cấp độ cao nhất, không chỉ ngang bằng mà còn vượt xa khả năng của con người trên mọi phương diện. Hệ thống này có thể thực hiện các công việc mà con người không thể làm được do giới hạn về trí nhớ, tốc độ xử lý và khả năng phân tích.
Cách phân loại AI
AGI thể hiện khả năng trí tuệ tổng quát tương đương với con người

Cách phân loại AI dựa trên sự tương đồng với trí tuệ con người

Một cách khác để phân loại trí tuệ nhân tạo là dựa trên mức độ tương đồng với trí tuệ con người. Theo tiêu chí này, AI được chia thành 4 loại chính:

  • Reactive Machines: AI phản ứng là loại trí tuệ nhân tạo cơ bản nhất, không có khả năng ghi nhớ, phân tích dữ liệu trong quá khứ hoặc dự đoán tương lai. Loại AI này hoạt động dựa trên các thuật toán được lập trình sẵn để xử lý những tình huống cụ thể.
  • Limited Memory: AI có bộ nhớ hạn chế được nâng cấp hơn, với khả năng lưu trữ thông tin tạm thời để phân tích và đưa ra quyết định. Loại AI này có thể học từ một lượng dữ liệu nhất định để cải thiện hiệu suất làm việc. Tuy nhiên, bộ nhớ của công cụ chỉ tồn tại trong một thời gian ngắn và không lưu trữ lâu dài.
  • Theory of Mind: AI lý thuyết tâm trí là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Công cụ này có khả năng hiểu được tâm lý và cảm xúc của con người. Từ đó, AI Theory of Mind có thể phân tích ý định, mong muốn và kỳ vọng của người sử dụng để đưa ra câu trả lời cho các tình huống phức tạp.
  • Self-Awareness: Đây là loại trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất, sở hữu ý thức tự thân như con người. Loại AI này không chỉ hiểu được cảm xúc của người khác mà còn nhận thức được cảm xúc, mục tiêu và trạng thái của chính mình. Đây là cấp độ AI lý tưởng, nhưng hiện vẫn chỉ tồn tại trong lý thuyết.

Phân loại AI dựa trên mức độ thông minh

AI được phân chia thành 3 cấp độ chính dựa trên khả năng tư duy và xử lý vấn đề. Cách phân loại này giúp con người xác định mức độ phát triển hiện tại và định hướng tương lai của AI. Dưới đây là 3 loại AI chính được phân biệt dựa trên mức độ thông minh: 

Trí thông minh hạn hẹp (ANI)

Trí tuệ nhân tạo hẹp chỉ được lập trình để thực hiện một số nhiệm vụ nhất định. Do vậy, loại AI này không có khả năng tự học hay đảm nhận công việc ngoài phạm vi huấn luyện. Đồng thời, trí thông minh hạn hẹp cũng không thể giải quyết các vấn đề phức tạp của con người. Một số ứng dụng nổi bật của ANI bao gồm:

  • Trợ lý ảo thông minh: Các trợ lý ảo như Siri, Alexa hoặc Google Assistant là ví dụ tiêu biểu của ANI. Chúng được thiết kế để phản hồi các yêu cầu và tìm kiếm thông tin cho người dùng một cách nhanh chóng.
  • Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): ANI cũng được ứng dụng nhiều trong các nền tảng như Netflix và Spotify. Cụ thể, công nghệ này sẽ phân tích hành vi của người dùng để gợi ý các bộ phim hoặc bài nhạc hay phù hợp với sở thích của họ. 
  • Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): ANI được sử dụng khá phổ biến trên các nền tảng dịch vụ như Netflix và Spotify. Công nghệ này sẽ phân tích hành vi người dùng và đưa ra đề xuất về nội dung phù hợp với sở thích của người xem.
  • Xe tự lái: Ngoài ra, ANI còn được ứng dụng vào hệ thống xe tự lái của Tesla. Công nghệ này có thể điều hướng đi của xe dựa trên các đoạn đường đã được lập trình sẵn. 

Trí thông minh tổng quát (AGI) 

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được kỳ vọng sẽ có khả năng tương đương với trí thông minh con người. AGI có thể tự học, tự suy nghĩ, đưa ra quyết định và lập kế hoạch cho tương lai mà không cần bất kỳ sự huấn luyện hay hướng dẫn cụ thể nào. 

Điểm khác biệt của AGI so với ANI nằm ở khả năng hiểu biết sâu rộng ở nhiều lĩnh vực và thích ứng với nhiều tình huống khác nhau. Tuy nhiên, AGI vẫn chỉ nằm trên lý thuyết và chưa được ứng dụng trong thực tế. Trong tương lai, nếu khả năng của con người có thể chế tạo công nghệ AGI, loại AI này có thể được dùng để hỗ trợ: 

  • Robot đa năng: Con người có thể dựa vào AGI để chế tạo robot hỗ trợ y tế. Từ đó, bệnh viện có thể nâng cao hiệu quả trong việc chẩn đoán bệnh, thực hiện phẫu thuật chính xác và phát triển các phương pháp điều trị mới.
  • Trợ lý toàn năng: Thông qua AGI, con người có thể chế tạo ra hệ thống AI giúp quản lý công việc, học tập và giải trí cá nhân mà không cần người dùng phải cài đặt hay tùy chỉnh thêm.
Trí thông minh tổng quát (AGI) 
Điểm đặc biệt của AGI so với ANI nằm ở khả năng hiểu biết sâu rộng

Siêu trí tuệ AI (ASI)

Siêu trí tuệ nhân tạo ASI là cấp độ AI vượt xa cả trí tuệ và hành vi của con người. Công nghệ này được kỳ vọng sẽ có trí nhớ không giới hạn, tốc độ xử lý vượt trội và khả năng phân tích dữ liệu siêu nhanh. Tuy nhiên, ASI hiện vẫn chỉ tồn tại trong lý thuyết. Việc phát triển siêu trí tuệ thực tế còn gặp nhiều thách thức lớn và phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Nếu thành công, con người có thể ứng dụng ASI để: 

  • Giải quyết các vấn đề toàn cầu: Con người dùng ASI để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng hiện có, từ đó giảm tình trạng lãng phí nguồn tài nguyên hiện có. 
  • Thúc đẩy đổi mới công nghệ: ASI có thể tạo ra những công nghệ tiên tiến mà con người chưa từng nghĩ đến, vượt qua mọi giới hạn hiện tại về sáng tạo và kỹ thuật.

Phân loại AI theo khả năng tương đồng với con người

Một cách phân loại trí tuệ nhân tạo khác là đánh giá AI dựa trên khả năng mô phỏng trí tuệ, hành động và cảm xúc giống con người. Theo tiêu chí này, AI được chia thành AI phản ứng, AI có bộ nhớ hạn chế, AI lý thuyết tâm trí và AI tự nhận thức. 

Reactive Machines (Công nghệ AI phản ứng)

AI phản ứng là loại trí tuệ nhân tạo cơ bản nhất và không có khả năng lưu trữ thông tin. Loại AI này chỉ phản ứng với các tình huống dựa trên thuật toán được lập trình sẵn. Điều này khiến Reactive Machines không thể cải thiện hiệu suất theo thời gian, bởi nó không có bộ nhớ để lưu trữ thông tin từ những quan sát trước đó. 

Dù bị giới hạn về bộ nhớ, AI phản ứng vẫn có thể hoạt động hiệu quả trong một số nhiệm vụ được lập trình sẵn. Một ví dụ điển hình là chiến thắng của Deep Blue trước kiện tướng cờ vua Gary Kasparov vào những năm 1990. Nhờ khả năng nhận diện vị trí quân cờ và áp dụng thuật toán để tính toán các nước đi, hệ thống AI này đã đánh bại một trong những người chơi cờ vua giỏi nhất ở thời điểm đó. 

Limited Memory – AI với trí nhớ giới hạn

Limited Memory được coi là bước tiến vượt bậc so với Reactive Machines. Loại AI này có thể dự đoán và cải thiện hiệu suất bằng cách tiếp thu kiến thức từ dữ liệu quan sát được. AI trí nhớ hạn chế thường được triển khai trong các mô hình học máy như Reinforcement Learning, LSTM hoặc E-GAN,... 

Xe tự lái là ứng dụng thực tế của Limited Memory AI. Công cụ này sử dụng dữ liệu từ bộ phận cảm biến để phân tích môi trường xung quanh, nhận diện phương tiện, người đi bộ và tín hiệu giao thông. Từ đó, AI có thể điều khiển xe một cách an toàn và hiệu quả trên đường đi.

Limited Memory – AI với trí nhớ giới hạn
Xe tự lái là ứng dụng thực tế của Limited Memory AI

Theory of Mind – AI Lý thuyết về Tâm trí

Theory of Mind AI được phát triển để mô phỏng cách con người đưa ra quyết định trong các tình huống thực tế. Tuy nhiên, tâm lý và cảm xúc của con người lại cực kỳ phức tạp, luôn thay đổi và khó đoán. Để "hiểu" được tâm lý con người, AI cần được trang bị kiến thức sâu về tâm lý học, khả năng cảm thông và tự nhận thức. Đây là thách thức lớn nhưng cũng là mục tiêu quan trọng để AI có thể tham gia tương tác với xã hội một cách hiệu quả giống con người.

Self-Aware – AI tự nhận thức

AI tự nhận thức được xem là bước phát triển cuối cùng của trí tuệ nhân tạo. Khác với AI lý thuyết về tâm trí, Self-Aware AI có thể nhận thức được bản thân và có ý thức về sự tồn tại của chính mình. 

Tuy nhiên, sự tự nhận thức này cũng có nghĩa rằng AI có thể hình thành ý chí tự bảo vệ bản thân giống như con người. Đây là viễn cảnh đã được nhiều tác phẩm khoa học viễn tưởng mô tả, nơi AI trở thành mối đe dọa tiềm tàng cho nhân loại.

Phân loại các trí tuệ nhân tạo hiện nay không chỉ là cách để hiểu rõ hơn về sự đa dạng của công nghệ mà còn là kim chỉ nam cho các bước phát triển trong tương lai. Nếu nắm rõ từng cấp độ AI, bạn có thể xây dựng nền tảng cho sự hợp tác bền vững giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Nếu còn thắc mắc nào khác, bạn hãy liên hệ Bizfly để được tư vấn nhé. 

Bài viết nổi bật

Kiến thức CDP
14 Thg 02 2025

Identity Data là gì? Vai trò, ứng dụng và xu hướng tìm kiếm dữ liệu định danh

Dữ liệu định danh (Identity Data) là tập hợp thông tin giúp xác định và phân biệt một cá nhân duy nhất. Các dữ liệu này có thể bao gồm danh tính cơ bản, thông tin liên lạc, dữ liệu sinh trắc học và các mã định danh