AGI sẽ không còn xa với mạng lưới siêu máy tính mới

Các nhà khoa học hy vọng sẽ thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), bằng cách sử dụng một mạng lưới các siêu máy tính, với chiếc máy đầu tiên đi vào hoạt động vào tháng 9 năm nay.

Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm các công nghệ như học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI). Những công nghệ này cung cấp khả năng suy luận, dự đoán sau khi được đào tạo từ một tập dữ liệu lớn. Dựa trên kết quả đào tạo, khả năng của AI có thể vượt qua con người trong một số lĩnh vực cụ thể. Tuy nhiên, chúng vẫn kém hơn về mặt nhận thức hoặc lý luận, và không thể áp dụng một cách rộng rãi.

AGI, ngược lại, là một hệ thống được cho là có thể vượt qua trí thông minh của con người trong nhiều lĩnh vực. Đồng thời, công nghệ này có thể học hỏi từ chính bản thân và cải thiện khả năng ra quyết định, nếu được truy cập vào nhiều dữ liệu hơn.

Các siêu máy tính, được phát triển bởi dự án SingularityNET, sẽ tạo thành một “mạng lưới điện toán có nhận thức trên nhiều cấp độ,” được sử dụng để lưu trữ và đào tạo các kiến trúc cần thiết cho AGI.

Những kiến trúc này bao gồm các yếu tố của một hệ thống AI tiên tiến như mạng nơ-ron sâu, có khả năng mô phỏng các chức năng của não bộ con người; các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – tập hợp dữ liệu lớn dùng để đào tạo AI; và hệ thống đa phương thức, giúp kết nối hành vi của con người như giọng nói và chuyển động với kết quả đầu ra đa phương tiện. 

Mạng lưới siêu máy tính AI

Siêu máy tính đầu tiên sẽ bắt đầu hoạt động vào tháng 9, và công việc sẽ được hoàn tất vào cuối năm 2024 hoặc đầu năm 2025, phụ thuộc vào thời gian giao hàng của nhà cung cấp.

Siêu máy tính có thiết kế mô-đun sẽ được trang bị các thành phần và cơ sở hạ tầng phần cứng tiên tiến, bao gồm bộ xử lý đồ họa (GPU) Nvidia L40S, bộ xử lý AMD Instinct và Genoa, giá đỡ máy chủ Tenstorrent Wormhole với GPU Nvidia H200, cùng hệ thống GB200 Blackwel. Về tổng thể, chúng sẽ tạo thành phần cứng AI mạnh mẽ nhất hiện nay.

“Siêu máy tính này sẽ là bước đột phá trong quá trình chuyển đổi sang AGI.” Giám đốc điều hành của SingularityNET, Ben Goertzel, chia sẻ với trang tin LiveScience.

“Nhiệm vụ của siêu máy tính là đảm bảo bước chuyển tiếp từ việc học trên dữ liệu lớn và tái tạo ngữ cảnh (từ bộ nhớ ngữ nghĩa của mạng nơ-ron), thành tư duy máy không bắt chước (dựa trên các thuật toán lý luận đa bước) và mô hình hóa thế giới (dựa trên việc kết hợp các mẫu thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau và lặp đi lặp lại quá trình sàng lọc kiến thức). Trước mắt, mô hình này đang được sửa đổi để hướng tới việc học diễn ra liên tục, liền mạch, tổng quát và AI có thể tự thay đổi để phản xạ lại trong mỗi trường hợp.”

Con đường đến siêu trí tuệ nhân tạo

Mục tiêu của SingularityNET là cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu để phát triển AI, AGI và siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) trong tương lai. Để làm được điều này, Goertzel và nhóm của ông đang cần một phần mềm độc quyền để quản lý cụm máy tính liên kết.

Cụm máy tính này cho phép trừu tượng hóa dữ liệu người dùng và công khai dữ liệu tổng hợp cần thiết cho các phép toán quy mô lớn, đồng thời vẫn bảo vệ các yếu tố quan trọng như thông tin cá nhân nhạy cảm (PII).

“OpenCog Hyperon là một khung phần mềm mã nguồn mở được thiết kế đặc biệt cho kiến trúc của các hệ thống AI,” Goertzel bổ sung. “Cơ sở hạ tầng phần cứng mới được xây dựng nhằm triển khai OpenCog Hyperon và hệ sinh thái AGI của nó.”

Để cấp quyền truy cập vào siêu máy tính, Goertzel và đội ngũ nhân sự đang sử dụng một hệ thống mã thông báo (token) được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực AI. Người dùng có thể truy cập vào siêu máy tính và thông qua các token này, họ có thể sử dụng và thêm dữ liệu vào các tập dữ liệu hiện có để kiểm tra và triển khai các khái niệm AGI.

Nói một cách đơn giản, token trong AI giống các “xu” của arcade game. Người chơi phải mua “xu” để đút vào máy, mới có thể chơi các trò chơi. Dữ liệu thu thập từ quá trình chơi có thể được truy cập bởi tất cả những người chơi khác, không chỉ giới hạn tại một phòng chơi cụ thể mà còn ở bất kỳ đâu trên thế giới có phiên bản trò chơi đó.

“GPT-3 được đào tạo trên 300 tỷ token (thường là từ, phần của từ, hoặc dấu câu), trong khi GPT-4 sử dụng 13 nghìn tỷ,” nhà nghiên cứu Mercatus và kỹ sư phần mềm Nabeel S. Qureshi chia sẻ. “Xe tự lái được đào tạo bằng video kéo dài hàng nghìn giờ; OpenAI Copilot dành cho lập trình lại được đào tạo trên hàng triệu dòng mã nguồn do con người viết ra từ trang web Github.”

Những người đứng đầu trong lĩnh vực AI, đặc biệt là nhà đồng sáng lập DeepMind, Shane Legg, đã tuyên bố rằng, các hệ thống có thể đạt được hoặc vượt qua trí tuệ của loài người vào năm 2028. Trước đó, Goertzel cho rằng có thể đạt được điều này vào năm 2027. Trong khi đó, Mark Zuckerberg, CEO của Meta, đang tích cực theo đuổi AGI, với khoản đầu tư 10 tỷ USD xây dựng cơ sở hạ tầng nhằm đào tạo các mô hình AI tiên tiến.

SingularityNET, một phần của liên minh siêu trí tuệ nhân tạo – tổ chức tập hợp các công ty cam kết nghiên cứu và phát triển AI mã nguồn mở, dự định mở rộng mạng lưới trong tương lai và phát triển khả năng điện toán hiện có. Các thành viên khác của ASI bao gồm Fetch.ai, gần đây đã đầu tư 100 triệu USD vào một nền tảng điện toán phân quyền dành cho các nhà phát triển.