Demis Hassabis muốn AI thực hiện điều gì đó chưa từng có AI nào làm trước đây: suy nghĩ như Einstein. Không phải bắt chước Einstein. Không phải lặp lại các bài báo của Einstein. Mà thực sự tái tạo bước nhảy sáng tạo đã tạo ra thuyết tương đối rộng, bắt đầu từ đầu với chỉ những thông tin có sẵn trước năm 1911.
Giám đốc điều hành của Google DeepMind đã tinh chỉnh lại chuẩn mực mà ông cho là thực sự đánh giá trí tuệ nhân tạo tổng quát, và nó đòi hỏi cao hơn nhiều so với bất kỳ điều gì ngành công nghiệp thường thảo luận.
Bài kiểm tra Einstein, được giải thích
Đây là thiết lập. Bạn huấn luyện một AI trên toàn bộ kiến thức nhân loại đến một mốc thời gian cụ thể, ví dụ như năm 1901 hoặc 1911. Sau đó, bạn yêu cầu nó suy ra một điều gì đó như thuyết tương đối đặc biệt (được công bố năm 1905) hoặc thuyết tương đối tổng quát (được công bố năm 1915). Bằng tiếng Anh: liệu một AI, chỉ được cung cấp những gì các nhà khoa học biết vào cuối thế kỷ 20, có thể đưa ra những bước nhảy trực quan và sáng tạo tương tự như Einstein không?
Câu trả lời, ngay lúc này, là một tiếng “không” rõ ràng.
Hassabis đã rõ ràng rằng ngay cả những thành tựu ấn tượng nhất của DeepMind cũng không đạt được tiêu chuẩn này. Công ty đã giành giải Nobel Hóa học năm 2024 vì công trình về gập protein thông qua AlphaFold. Nhưng trong khung của chính Hassabis, việc giải cấu trúc protein không được coi là AGI thực sự vì hệ thống hoạt động trong không gian vấn đề được xác định rõ với các quy tắc đã biết.
Tương tự, anh ấy cho rằng việc giải quyết các bài toán Erdős—những câu hỏi mở nổi tiếng cực kỳ khó trong toán học—không đủ bằng chứng cho trí thông minh tổng quát. Sự phân biệt mà Hassabis đưa ra là giữa việc giải quyết các vấn đề khó trong các khuôn khổ hiện có và tạo ra các khuôn khổ hoàn toàn mới.
Một dòng thời gian thay đổi
Đầu năm 2025, anh ấy cho rằng AGI “có lẽ cách đây ba đến năm năm.” Đến năm 2026, anh ấy đã điều chỉnh ước tính đó thành khoảng năm 2030, cộng hoặc trừ một năm.
Tại sao điều này lại quan trọng vượt ra ngoài bong bóng AI
Cách Hassabis định nghĩa AGI là quan trọng vì nó đặt ra các điều khoản cho cuộc tranh luận trong toàn ngành. Nếu bạn chấp nhận bài kiểm tra Einstein của ông làm tiêu chuẩn, thì gần như mọi tuyên bố về “đạt được AGI” từ các đối thủ đều trở nên vội vàng. OpenAI, Anthropic, Meta và những người khác đều sử dụng các định nghĩa khác nhau về AGI, một số lỏng lẻo hơn nhiều so với những gì Hassabis mô tả.
Ví dụ, OpenAI trước đây đã liên kết định nghĩa AGI của mình với sản lượng kinh tế, nói chung là một hệ thống có thể thực hiện phần lớn các công việc có giá trị kinh tế mà con người làm. Đó là một ngưỡng thấp hơn nhiều so với việc tự mình suy ra thuyết tương đối tổng quát.
Thị trường tiền điện tử không có kết nối trực tiếp với những cuộc thảo luận về AGI này, và Hassabis chưa từng đề cập đến blockchain, token hoặc các giao thức phi tập trung trong các phát biểu của mình.