Google DeepMind vừa công bố bản lộ trình 60 trang về cách trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể phát triển thành trí tuệ nhân tạo siêu việt. Bài báo có tựa đề “Từ AGI đến ASI” và được gửi lên arXiv vào ngày 10 tháng Sáu, xác định bốn con đường không loại trừ lẫn nhau, có nghĩa là con đường thực tế để đạt đến ASI có thể bao gồm một sự kết hợp của tất cả các con đường này.
Bốn con đường dẫn đến siêu trí tuệ
Bài báo do nhóm do nhà nghiên cứu Tim Genewein dẫn đầu soạn thảo, nêu ra bốn hướng đi có thể đưa các hệ thống AI từ khả năng ngang bằng con người đến mức vượt xa hoàn toàn.
Con đường đầu tiên là cách trực quan nhất: chỉ cần tiếp tục mở rộng. Nhiều tính toán hơn, mô hình lớn hơn, nhiều dữ liệu hơn. Đây về cơ bản là chiến lược đã thúc đẩy mọi bước tiến lớn trong AI những năm qua, từ các mô hình ngôn ngữ kiểu GPT đến gia đình Gemini của DeepMind.
Con đường thứ hai liên quan đến các thuật toán hoặc mô hình AI hoàn toàn mới. Thay vì mở rộng cách tiếp cận hiện tại, bạn phát minh ra một cách tiếp cận hoàn toàn khác biệt. Bài báo xem đây là một hướng khả thi nhưng mang tính không thể dự đoán được, vì theo định nghĩa, bạn không thể lên lịch cho một bước đột phá.
Con đường thứ ba là tự cải tiến lặp lại. Ý tưởng là một khi hệ thống AI đạt đến mức độ trí tuệ tổng quát đủ lớn, nó có thể bắt đầu cải tiến kiến trúc, phương pháp huấn luyện hoặc khả năng suy luận của chính nó. Mỗi lần cải tiến đều làm cho lần cải tiến tiếp theo dễ dàng hơn, tạo thành một vòng phản hồi.
Con đường thứ tư là các tập hợp đa tác nhân. Thay vì một hệ thống siêu thông minh đơn lẻ và thống nhất, con đường này hình dung ASI xuất hiện từ các mạng quy mô lớn gồm các tác nhân cấp AGI làm việc cùng nhau. Trí tuệ tập thể của hệ thống sẽ vượt quá khả năng của bất kỳ tác nhân nào riêng lẻ, có thể được coi là siêu thông minh ngay cả khi không có nút mạng nào tự thân đạt đến ngưỡng đó.
Hàng loạt nghiên cứu về AGI ngày càng tăng của DeepMind
Bài báo này không tồn tại một cách cô lập. Nó tiếp nối một bài báo về khung nhận thức mà DeepMind đã công bố vào tháng 3 năm 2026 và một bài báo về an toàn AGI từ tháng 4 năm 2025. Cùng nhau, ba tài liệu này cho thấy một chương trình nghiên cứu có chủ đích: trước tiên xác định AGI có nghĩa là gì, sau đó tìm ra cách làm cho nó an toàn, rồi kế đến là bản đồ hóa những gì sẽ xảy ra sau đó.
Bài báo mang mã định danh arXiv 2606.12683v1, xếp vào danh mục khoa học máy tính và AI. Nhiều nhà nghiên cứu của DeepMind đã đóng góp, dù nhóm được dẫn dắt bởi Genewein. Phạm vi bài viết chủ đích mang tính lý thuyết thay vì công bố bất kỳ cột mốc năng lực cụ thể nào.
Điều này có nghĩa gì đối với các nhà đầu tư tiền điện tử và công nghệ
Bài báo không chứa bất kỳ tham chiếu nào đến tiền điện tử, công nghệ blockchain hoặc tài sản kỹ thuật số dưới bất kỳ hình thức nào. Đây là nghiên cứu AI thuần túy, được công bố trong bối cảnh học thuật, không có mối liên hệ thương mại nào với lĩnh vực tiền điện tử.