Cùng tìm hiểu 5 level cho AI do OpenAI đề xuất

OpenAI đề xuất 5 level cho AI: Thang điểm 5 cấp độ để đo xem AI khôn tới đâu, tiến tới AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) bao giờ. ChatGPT giờ chỉ là em bé Cấp độ 1 , OpenAI bảo sắp lên đời Cấp độ 2 – giải quyết vấn đề xoắn não như tiến sĩ!

Còn mấy cấp độ sau thì ghê hơn:

Cấp độ 3: AI cân hết việc thay bạn!

Cấp độ 4: AI sáng tạo ra những thứ hết xẩy!

Cấp độ 5: AGI – AI thống trị , làm thay cả tổ chức!

Thế giới sắp thay đổi, anh em hóng chuyện bên dưới để xem cái gì xảy ra tiếp theo nhé!

Giai đoạn 1: Chatbots – AI với ngôn ngữ giao tiếp

Case study: Cuộc hội thoại với BankBot – Chatbot AI của NgânHàngX

Một cuộc hội thoại mẫu giữa một khách hàng và BankBot, chatbot AI của NgânHàngX, minh họa khả năng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên của AI ở Giai đoạn 1:

BankBot: Xin chào! Tôi là BankBot, trợ lý ảo của NgânHàngX. Tôi có thể giúp gì cho bạn hôm nay?

Khách hàng: Chào BankBot. Tôi muốn kiểm tra số dư tài khoản của mình.

BankBot: Tất nhiên, tôi có thể giúp bạn kiểm tra số dư tài khoản. Để bảo mật thông tin, tôi cần xác minh danh tính của bạn. Vui lòng cung cấp 4 số cuối của số tài khoản và ngày sinh của bạn.

Khách hàng: Số tài khoản của tôi kết thúc bằng 5678 và ngày sinh của tôi là 15/09/1985.

BankBot: Cảm ơn bạn đã cung cấp thông tin. Tôi đã xác minh danh tính của bạn. Số dư hiện tại trong tài khoản chính của bạn là 5,234,000 VNĐ. Bạn có muốn biết thêm thông tin gì về tài khoản không?

Khách hàng: Có, tôi muốn biết về giao dịch gần đây nhất của mình.

BankBot: Dĩ nhiên. Giao dịch gần đây nhất của bạn là một khoản chi tiêu 500,000 VNĐ tại “Nhà hàng ABC” vào lúc 20:30 ngày hôm qua. Bạn có nhận ra giao dịch này không?

Khách hàng: Có, tôi nhớ rồi. Cảm ơn. Giờ tôi muốn chuyển tiền cho một người bạn.

BankBot: Tôi rất vui được giúp bạn chuyển tiền. Để thực hiện giao dịch, tôi cần một số thông tin. Trước tiên, bạn có thể cho tôi biết số tài khoản hoặc số điện thoại của người nhận không?

Khách hàng: Số điện thoại của bạn tôi là 0912345678.

BankBot: Cảm ơn. Tôi đã tìm thấy thông tin người nhận với số điện thoại 0912345678. Tên người nhận là Nguyễn Văn A, đúng không? Nếu đúng, bạn vui lòng cho biết số tiền bạn muốn chuyển.

Khách hàng: Đúng rồi. Tôi muốn chuyển 1 triệu đồng.

BankBot: Tôi đã ghi nhận yêu cầu chuyển 1,000,000 VNĐ cho Nguyễn Văn A (số điện thoại 0912345678). Bạn có muốn thêm lời nhắn cho giao dịch này không?

Khách hàng: Có, hãy thêm lời nhắn “Tiền ăn trưa tuần này”.

BankBot: Đã thêm lời nhắn “Tiền ăn trưa tuần này” vào giao dịch. Bây giờ, tôi sẽ tóm tắt thông tin giao dịch:

– Người nhận: Nguyễn Văn A (0912345678)

– Số tiền: 1,000,000 VNĐ

– Lời nhắn: “Tiền ăn trưa tuần này”

Thông tin trên có chính xác không? Nếu đúng, tôi sẽ yêu cầu bạn xác nhận bằng mã OTP để hoàn tất giao dịch.

Khách hàng: Thông tin chính xác. Tôi sẵn sàng nhận mã OTP.

BankBot: Tuyệt vời. Tôi đã gửi mã OTP đến số điện thoại đăng ký của bạn. Vui lòng kiểm tra tin nhắn và nhập mã OTP để xác nhận giao dịch.

Khách hàng: Mã OTP là 123456.

BankBot: Cảm ơn bạn. Tôi đã xác minh mã OTP. Giao dịch chuyển tiền đã được thực hiện thành công. Số tiền 1,000,000 VNĐ đã được chuyển đến tài khoản của Nguyễn Văn A. Số dư mới trong tài khoản của bạn là 4,234,000 VNĐ. Bạn có cần giúp đỡ gì thêm không?

Khách hàng: Không, cảm ơn BankBot. Đó là tất cả những gì tôi cần hôm nay.

BankBot: Rất vui được giúp đỡ bạn. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc yêu cầu nào khác trong tương lai, đừng ngần ngại liên hệ với tôi. Chúc bạn một ngày tốt lành!

Khách hàng: Cảm ơn, chúc bạn ngày tốt lành.

BankBot: Cảm ơn bạn rất nhiều. Tạm biệt và hẹn gặp lại!

2. Giai đoạn 2: Reasoners – AI giải quyết vấn đề ở cấp độ con người

Case study: AI trong Chẩn đoán và Điều trị Ung thư: Hệ thống OncologAI

Một hệ thống AI tiên tiến có tên “OncologAI” được phát triển để hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị ung thư. OncologAI thể hiện khả năng suy luận và giải quyết vấn đề phức tạp tương đương với con người thông qua các tính năng sau:

1. Phân tích hình ảnh y tế

– OncologAI có khả năng phân tích hình ảnh CT, MRI, và PET scan với độ chính xác cao.

– Hệ thống có thể phát hiện các khối u nhỏ hoặc những thay đổi tinh vi mà mắt người có thể bỏ qua.

– AI không chỉ phát hiện sự hiện diện của khối u mà còn đánh giá kích thước, hình dạng, và đặc điểm của nó.

2. Tích hợp và phân tích dữ liệu bệnh nhân

– OncologAI tích hợp và phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau:

– Hồ sơ bệnh án

– Kết quả xét nghiệm máu và sinh hóa

– Thông tin di truyền

– Lịch sử gia đình

– Lối sống và môi trường sống của bệnh nhân

3. Chẩn đoán và phân loại giai đoạn ung thư

– Dựa trên phân tích tổng hợp, OncologAI đề xuất chẩn đoán và phân loại giai đoạn ung thư.

– Hệ thống cung cấp xác suất cho mỗi chẩn đoán, giúp bác sĩ đánh giá mức độ chắc chắn.

4. Đề xuất kế hoạch điều trị cá nhân hóa

– OncologAI đề xuất kế hoạch điều trị dựa trên:

– Loại và giai đoạn ung thư

– Đặc điểm di truyền của khối u

– Tình trạng sức khỏe tổng quát của bệnh nhân

– Các nghiên cứu và hướng dẫn điều trị mới nhất

– Hệ thống cân nhắc nhiều phương pháp điều trị: phẫu thuật, hóa trị, xạ trị, liệu pháp miễn dịch, và các phương pháp mới.

5. Dự đoán kết quả và quản lý rủi ro

– OncologAI dự đoán khả năng thành công của các phương pháp điều trị khác nhau.

– Hệ thống phân tích và dự đoán tác dụng phụ có thể xảy ra, giúp bác sĩ cân nhắc giữa hiệu quả điều trị và chất lượng cuộc sống của bệnh nhân.

6. Theo dõi và điều chỉnh điều trị

– Trong quá trình điều trị, OncologAI liên tục phân tích dữ liệu mới:

– Kết quả xét nghiệm

– Hình ảnh y tế mới

– Phản ứng của bệnh nhân với điều trị

– Dựa trên phân tích này, AI đề xuất điều chỉnh kế hoạch điều trị nếu cần thiết.

7. Hỗ trợ ra quyết định lâm sàng

– OncologAI cung cấp cho bác sĩ một bảng điều khiển trực quan, tổng hợp tất cả thông tin và đề xuất.

– Hệ thống giải thích lý do đằng sau mỗi đề xuất, giúp bác sĩ hiểu rõ cơ sở của các quyết định.

8. Tích hợp nghiên cứu mới

– OncologAI liên tục cập nhật cơ sở dữ liệu của mình với các nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng mới nhất.

– Hệ thống có khả năng đề xuất các phương pháp điều trị thử nghiệm phù hợp hoặc cơ hội tham gia vào các thử nghiệm lâm sàng.

9. Hỗ trợ giao tiếp với bệnh nhân

– OncologAI giúp bác sĩ tạo ra các giải thích và hình ảnh trực quan để giải thích tình trạng bệnh và kế hoạch điều trị cho bệnh nhân.

– Hệ thống cũng có thể dự đoán và trả lời các câu hỏi thường gặp của bệnh nhân.

Thông qua việc sử dụng OncologAI, các bác sĩ có thể:

– Chẩn đoán ung thư chính xác và sớm hơn

– Phát triển kế hoạch điều trị cá nhân hóa và hiệu quả hơn

– Đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng và dữ liệu toàn diện

– Cập nhật liên tục với các tiến bộ mới trong lĩnh vực ung thư học

Tuy nhiên, quyết định cuối cùng vẫn thuộc về bác sĩ, với AI đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong quá trình chẩn đoán và điều trị.

3. Giai đoạn 3: Agents – AI có thể thực hiện hành động:

Case study: Hệ thống AI trong Nhà máy Thông minh SmartFactory X

SmartFactory X là một nhà máy sản xuất điện tử tiên tiến, sử dụng hệ thống AI tích hợp để quản lý và vận hành toàn bộ quy trình sản xuất. Hệ thống AI này, được gọi là “FactoryMind”, thể hiện khả năng của AI ở Giai đoạn 3: Agents, có thể thực hiện các hành động trong thế giới thực và tương tác với môi trường xung quanh.

Các thành phần chính của FactoryMind

1. Hệ thống quản lý sản xuất trung tâm

2. Robot tự động trên dây chuyền sản xuất

3. Hệ thống vận chuyển và lưu trữ tự động (AGV và ASRS)

4. Hệ thống kiểm tra chất lượng tự động

5. Hệ thống bảo trì dự đoán

6. Hệ thống quản lý năng lượng thông minh

Chi tiết hoạt động

1. Hệ thống quản lý sản xuất trung tâm

– Lập kế hoạch sản xuất dựa trên đơn đặt hàng và dự báo nhu cầu

– Tối ưu hóa quy trình sản xuất trong thời gian thực

– Phân phối công việc cho các robot và hệ thống tự động khác

2. Robot tự động trên dây chuyền sản xuất

– Thực hiện các thao tác lắp ráp chính xác

– Tự điều chỉnh dựa trên phản hồi từ hệ thống kiểm tra chất lượng

– Học hỏi và cải thiện hiệu suất qua thời gian

3. Hệ thống vận chuyển và lưu trữ tự động (AGV và ASRS)

– AGV (Automated Guided Vehicles) vận chuyển nguyên liệu và sản phẩm trong nhà máy

– ASRS (Automated Storage and Retrieval System) quản lý kho hàng tự động

– Tối ưu hóa lộ trình và chiến lược lưu trữ dựa trên nhu cầu sản xuất

4. Hệ thống kiểm tra chất lượng tự động

– Sử dụng máy ảnh và cảm biến để kiểm tra sản phẩm

– Phát hiện lỗi và phân loại sản phẩm

– Cung cấp phản hồi cho hệ thống sản xuất để cải thiện chất lượng

5. Hệ thống bảo trì dự đoán

– Giám sát liên tục tình trạng của máy móc và thiết bị

– Dự đoán thời điểm cần bảo trì dựa trên phân tích dữ liệu

– Lập kế hoạch bảo trì tự động để giảm thiểu thời gian dừng máy

6. Hệ thống quản lý năng lượng thông minh

– Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong toàn nhà máy

– Điều chỉnh tiêu thụ điện dựa trên nhu cầu sản xuất và giá điện

– Tích hợp và quản lý nguồn năng lượng tái tạo (như pin mặt trời trên mái nhà)

Kịch bản hoạt động mẫu

1. FactoryMind nhận được đơn đặt hàng mới cho 10,000 smartphone.

2. Hệ thống quản lý sản xuất trung tâm lập kế hoạch sản xuất, tính toán nhu cầu nguyên liệu và phân bổ công việc cho các robot.

3. AGV vận chuyển nguyên liệu từ kho ASRS đến các trạm làm việc trên dây chuyền sản xuất.

4. Robot tự động bắt đầu quá trình lắp ráp, với mỗi robot thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như gắn màn hình, lắp pin, hoặc hàn linh kiện.

5. Hệ thống kiểm tra chất lượng tự động quét từng sản phẩm, sử dụng máy ảnh độ phân giải cao và cảm biến để phát hiện lỗi.

6. Nếu phát hiện lỗi, hệ thống gửi phản hồi ngay lập tức cho robot tương ứng để điều chỉnh.

7. Sản phẩm hoàn thiện được AGV vận chuyển đến khu vực đóng gói hoặc kho ASRS.

8. Trong quá trình này, hệ thống bảo trì dự đoán liên tục giám sát tình trạng của tất cả máy móc và thiết bị.

9. Hệ thống quản lý năng lượng thông minh điều chỉnh việc sử dụng điện để tối ưu hóa chi phí, chẳng hạn như tăng cường sử dụng năng lượng mặt trời trong giờ cao điểm.

10. FactoryMind liên tục phân tích dữ liệu từ tất cả các hệ thống để cải thiện hiệu suất tổng thể của nhà máy.

Hệ thống AI trong SmartFactory X minh họa rõ ràng khả năng của AI ở Giai đoạn 3: Agents. FactoryMind không chỉ xử lý thông tin và đưa ra quyết định, mà còn thực hiện các hành động cụ thể trong thế giới thực thông qua việc điều khiển robot, AGV, và các hệ thống tự động khác. Nó tương tác trực tiếp với môi trường sản xuất, thích ứng với các thay đổi, và liên tục cải thiện hiệu suất dựa trên phản hồi và dữ liệu thực tế.

4. Giai đoạn 4: Innovators – AI hỗ trợ sáng tạo: case study AI Hỗ trợ Thiết kế Đô thị: Dự án Thành phố Thông minh

Một dự án phát triển đô thị lớn có tên “Thành phố Thông minh 2030” đang được triển khai. Các kiến trúc sư và nhà quy hoạch đô thị sử dụng một hệ thống AI tiên tiến có tên “UrbanInnovator” để hỗ trợ quá trình thiết kế và quy hoạch.

1. Phân tích dữ liệu và đề xuất ý tưởng

– UrbanInnovator phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn: thông tin địa lý, dân số học, kinh tế, môi trường, và xu hướng đô thị toàn cầu.

– Dựa trên phân tích này, AI đề xuất các ý tưởng thiết kế sáng tạo, như vị trí tối ưu cho công viên, trung tâm thương mại, hoặc hệ thống giao thông công cộng.

2. Mô phỏng và tối ưu hóa

– AI tạo ra hàng nghìn mô phỏng 3D của thành phố, cho phép kiến trúc sư xem trước kết quả của các quyết định thiết kế.

– Hệ thống tối ưu hóa các yếu tố như luồng giao thông, hiệu quả năng lượng, và không gian xanh.

3. Thiết kế tương tác

– Kiến trúc sư có thể tương tác với AI thông qua giao diện thực tế ảo (VR), cho phép họ “đi bộ” trong thành phố ảo và thực hiện các thay đổi trực tiếp.

– AI cung cấp phản hồi tức thì về tác động của mỗi thay đổi đối với các chỉ số như chất lượng cuộc sống, hiệu quả năng lượng, và tính bền vững.

4. Tích hợp công nghệ thông minh

– UrbanInnovator đề xuất cách tích hợp các công nghệ thông minh vào cơ sở hạ tầng đô thị, như hệ thống quản lý năng lượng, giám sát môi trường, và giao thông thông minh.

– AI tính toán chi phí và lợi ích của mỗi công nghệ, giúp đưa ra quyết định đầu tư thông minh.

5. Thiết kế bền vững

– AI đề xuất các giải pháp thiết kế bền vững, như hệ thống thu gom nước mưa, vườn trên mái nhà, và các công trình xanh.

– Hệ thống tính toán tác động môi trường dài hạn của mỗi quyết định thiết kế.

6. Cá nhân hóa không gian công cộng

– Dựa trên dữ liệu về sở thích và hành vi của cư dân, UrbanInnovator đề xuất cách thiết kế không gian công cộng phù hợp với nhu cầu cụ thể của cộng đồng.

– AI gợi ý cách tạo ra các không gian linh hoạt có thể thích ứng với các sự kiện và nhu cầu khác nhau.

7. Phản hồi và cải tiến liên tục

– Sau khi thành phố được xây dựng, UrbanInnovator tiếp tục thu thập dữ liệu về cách cư dân sử dụng không gian.

– AI đề xuất các cải tiến và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực tế, cho phép thành phố “học hỏi” và phát triển theo thời gian.

Thông qua việc sử dụng UrbanInnovator, các kiến trúc sư và nhà quy hoạch đô thị có thể tạo ra một thành phố không chỉ thông minh và hiệu quả, mà còn thân thiện với môi trường và đáp ứng nhu cầu của cư dân. AI không thay thế sự sáng tạo của con người, mà là một công cụ mạnh mẽ để mở rộng khả năng sáng tạo và đổi mới trong thiết kế đô thị.

Giai đoạn 5: Organizations – AI thực hiện công việc của một tổ chức

Case study về một hệ thống AI quản lý chuỗi cung ứng toàn cầu cho một công ty đa quốc gia:

Một công ty sản xuất điện thoại thông minh có tên là “GlobalPhone” với các nhà máy và trung tâm phân phối trên khắp thế giới. Họ triển khai một hệ thống AI có tên “SupplyAI” để quản lý toàn bộ chuỗi cung ứng của mình. SupplyAI có khả năng:

1. Dự báo nhu cầu: Phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường, và các yếu tố kinh tế vĩ mô để dự đoán chính xác nhu cầu sản phẩm ở các thị trường khác nhau.

2. Tối ưu hóa sản xuất: Tự động điều chỉnh kế hoạch sản xuất tại các nhà máy dựa trên dự báo nhu cầu, năng lực sản xuất, và tình trạng nguyên liệu.

3. Quản lý kho hàng: Duy trì mức tồn kho tối ưu tại các trung tâm phân phối, tự động đặt hàng khi cần thiết.

4. Quản lý đơn hàng và vận chuyển: Xử lý đơn hàng, lựa chọn phương thức vận chuyển hiệu quả nhất, và theo dõi quá trình giao hàng.

5. Quản lý nhà cung cấp: Đánh giá hiệu suất của nhà cung cấp, tự động đàm phán giá cả và điều khoản hợp đồng dựa trên các thông số đã được lập trình.

6. Xử lý khủng hoảng: Phát hiện và ứng phó với các sự cố trong chuỗi cung ứng (ví dụ: thiên tai, đình công) bằng cách tự động điều chỉnh kế hoạch sản xuất và vận chuyển.

7. Báo cáo và phân tích: Tạo ra các báo cáo chi tiết về hiệu suất chuỗi cung ứng và đề xuất cải tiến.

8. Tương tác với con người: Giao tiếp với nhân viên, đối tác và khách hàng thông qua chatbot tích hợp để giải đáp thắc mắc và xử lý yêu cầu.

Trong ví dụ này, SupplyAI thực hiện các chức năng của một tổ chức quản lý chuỗi cung ứng hoàn chỉnh. Nó không chỉ thực hiện các nhiệm vụ riêng lẻ mà còn phối hợp nhiều hoạt động phức tạp, đưa ra quyết định chiến lược, và thích ứng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh. Điều này minh họa cho khả năng của AI ở giai đoạn 5, khi nó có thể thực hiện công việc của một tổ chức phức tạp, thay thế hoặc bổ sung đáng kể cho công việc của con người trong quản lý và điều hành doanh nghiệp

Điều kiện tiên quyết cho Giai đoạn 5

Để Giai đoạn 5: Organizations – AI thực hiện công việc của một tổ chức có thể xảy ra, một số điều kiện tiên quyết cần được hội đủ.

1. Phát triển công nghệ AI tiên tiến:

– Cần có các thuật toán AI mạnh mẽ, có khả năng xử lý thông tin phức tạp và đa chiều.

– Hệ thống học máy nâng cao, có khả năng tự học và thích nghi với môi trường thay đổi.

2. Cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ:

– Hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big Data) hiệu quả.

– Khả năng thu thập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong thời gian thực.

3. Khả năng tính toán vượt trội:

– Máy tính lượng tử hoặc siêu máy tính có khả năng xử lý khối lượng tính toán cực lớn.

– Hạ tầng đám mây tiên tiến để hỗ trợ việc triển khai AI ở quy mô lớn.

4. Kết nối mạng toàn diện:

– Mạng 5G, 6G hoặc công nghệ kết nối tiên tiến hơn để đảm bảo truyền dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy.

– Internet vạn vật (IoT) phát triển mạnh mẽ, kết nối mọi thiết bị và hệ thống.

5. Khung pháp lý và đạo đức:

– Luật pháp và quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong quản lý tổ chức.

– Hướng dẫn đạo đức về việc AI ra quyết định và tác động đến con người.

6. Chấp nhận xã hội:

– Sự tin tưởng của công chúng vào khả năng của AI trong việc quản lý tổ chức.

– Sự chấp nhận của người lao động về vai trò mới trong môi trường làm việc do AI quản lý.

7. Tích hợp hệ thống:

– Khả năng tích hợp AI vào các hệ thống hiện có của tổ chức một cách suôn sẻ.

– Chuẩn hóa giao thức và quy trình để AI có thể tương tác với nhiều hệ thống khác nhau.

8. An ninh mạng và bảo mật dữ liệu:

– Hệ thống bảo mật tiên tiến để bảo vệ AI và dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng.

– Công nghệ mã hóa mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

9. Phát triển giao diện người-máy:

– Giao diện trực quan và dễ sử dụng cho con người tương tác với AI quản lý tổ chức.

– Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến để giao tiếp hiệu quả giữa người và AI.

10. Nghiên cứu và phát triển liên tục:

– Đầu tư lớn vào R&D để cải thiện khả năng của AI trong việc quản lý tổ chức.

– Hợp tác giữa các tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp và chính phủ để thúc đẩy sự phát triển.

Những điều kiện tiên quyết này cần được phát triển đồng bộ để Giai đoạn 5 có thể trở thành hiện thực, cho phép AI thực sự có khả năng thực hiện công việc của một tổ chức phức tạp.