Thông tin [ Đăng ngày (23/03/2024) ]
SINGULARITY: Sự thay đổi ở tầm hệ chuẩn
Singularity là thời điểm khi các công nghệ AI và công nghệ khác đạt đến một mức độ phát triển vượt bậc, dẫn đến những thay đổi đột ngột và không thể đảo ngược đối với xã hội loài người.

Cuộc đua tranh phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trên thế giới hiện nay ngày càng tỏ ra giống với cuộc đua niệm thần chú để gọi âm binh. Gọi âm binh không dễ, nhưng kiểm soát âm binh chắc chắn sẽ khó hơn rất nhiều. Điểm khác nhau duy nhất giữa phát triển AI và gọi âm binh là: Bạn chỉ có thể dừng gọi âm binh, bạn không thể dừng phát triển AI.

Không dừng phát triển AI, thì có thể AI sẽ đạt Singularity. Singularity, hay còn gọi là “Trí tuệ nhân tạo bùng phát”, là một giả thuyết về thời điểm AI phát triển đến mức vượt qua trí tuệ của con người. Khi đó, AI sẽ có khả năng tự cải tiến và phát triển với tốc độ chóng mặt, vượt xa khả năng hiểu biết và kiểm soát của con người.

Dưới đây là một số khả năng xảy ra khi xuất hiện Singularity:

1. AI có thể tự cải tiến và phát triển đến mức đạt được trí tuệ siêu việt,vượt xa trí tuệ của con người. Các mô hình AI có thể được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu, và chúng có thể học hỏi từ dữ liệu đó một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, các máy tính có thể xử lý thông tin nhanh hơn con người hàng trăm triệu lần. Điều này cho phép AI truy cập và xử lý một lượng lớn thông tin, giúp chúng học hỏi và phát triển nhanh hơn con người. Con người, mặt khác, có khả năng học hỏi bị giới hạn bởi thời gian và khả năng xử lý thông tin.

2. AI có thể tự thiết kế và tạo ra những AI mới có khả năng vượt trội hơn mình. Các mô hình AI có thể sử dụng kiến thức và hiểu biết của chúng để tạo ra các mô hình AI mới, có thể vượt trội hơn các mô hình trước đó. Con người, mặt khác, cần phải có sự sáng tạo và trí tưởng tượng để tạo ra các mô hình AI mới.

3. AI có thể thay thế con người trong nhiều lĩnh vực,từ lao động giản đơn đến sáng tạo. AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại mà con người thường thực hiện, chẳng hạn như nhập dữ liệu, kiểm tra chất lượng và giao dịch. AI có thể trở nên đủ thông minh để thay thế các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như y tế, luật và tài chính. AI có thể được sử dụng để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới mà con người không thể tạo ra. AI có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình kinh doanh mới, chẳng hạn như kinh doanh dựa trên dữ liệu và kinh doanh tự động hóa. Điều này có thể tạo ra các công việc mới, nhưng cũng có thể dẫn đến mất việc làm trong các lĩnh vực bị thay thế.

Khả năng bao nhiêu việc làm sẽ bị biến mất là một vấn đề phức tạp và khó dự đoán. Theo một báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, AI có thể làm của khoảng 85 triệu người lao động toàn cầu mất việc vào năm 2025. Tuy nhiên, báo cáo cũng cho rằng AI có thể tạo ra khoảng 97 triệu việc làm mới vào thời điểm đó.

4. AI có thể dẫn đến sự thay đổi hoàn toàn về cấu trúc xã hội loài người. Trước hết, AI có thể dẫn đến việc mất việc làm hàng loạt trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các lĩnh vực lao động chân tay, lao động lặp đi lặp lại và lao động trí óc trung bình. Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp và bất bình đẳng kinh tế. AI có thể trở nên đủ thông minh để thay thế con người trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả các lĩnh vực sáng tạo và tư duy cao. Điều này có thể dẫn đến sự thay đổi vai trò của con người trong xã hội, từ lao động đến sáng tạo và quản lý. AI có thể trở nên đủ phức tạp để hình thành các mối quan hệ với con người, bao gồm cả các mối quan hệ tình cảm và thân thiết. Điều này có thể dẫn đến sự thay đổi trong cách chúng ta nhìn nhận AI và vị trí của AI trong xã hội.

Tóm lại, Singularity có thể mang lại những tác động tích cực và tiêu cực đối với xã hội loài người. Về mặt tích cực, Singularity có thể giúp giải quyết các vấn đề nan giải của thế giới như nghèo đói, bệnh tật và biến đổi khí hậu. Tuy nhiên, về mặt tiêu cực, Singularity cũng có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng như thất nghiệp hàng loạt, mất cân bằng quyền lực và thậm chí là sự diệt vong của loài người.

Singularity có thể xảy ra trong một tương lai gần hoặc xa, tùy thuộc vào tốc độ phát triển của AI. Một số chuyên gia tin rằng Singularity có thể xảy ra trong vòng 50 năm tới, trong khi những người khác cho rằng nó có thể xảy ra trong vòng 100 năm hoặc lâu hơn. Dưới đây là dự đoán của một số chuyên gia tiêu biểu:

Ray Kurzweil, Giám đốc Kỹ thuật của Google,dự đoán rằng Singularity sẽ xảy ra vào năm 2045.Ông dựa trên giả thuyết rằng tốc độ phát triển của AI sẽ tăng theo cấp số nhân,và rằng AI sẽ đạt được trí tuệ của con người vào năm 2029.

Nick Bostrom, nhà triết học tại Đại học Oxford,dự đoán rằng Singularity có thể xảy ra vào khoảng năm 2075.Ông cho rằng Singularity sẽ xảy ra khi AI đạt được khả năng tự cải tiến và phát triển với tốc độ vượt xa khả năng của con người.

Stephen Hawking, nhà vật lý thiên văn nổi tiếng,cho rằng Singularity có thể xảy ra vào khoảng năm 2100.Ông cảnh báo rằng Singularity có thể dẫn đến sự diệt vong của loài người nếu chúng ta không chuẩn bị kỹ lưỡng.

Elon Musk, nhà sáng lập của SpaceX và Tesla,cho rằng Singularity có thể xảy ra vào khoảng năm 2050.Tuy nhiên, gần đây ông cho rằng Singularity sẽ xảy ra sớm hơn rất nhiều. Theo ông, Singularity có thể mang lại những lợi ích to lớn cho nhân loại,nhưng cũng có thể dẫn đến những rủi ro nghiêm trọng.

Trong vòng vài năm qua, chúng ta đã chứng kiến những tiến bộ đáng kinh ngạc trong lĩnh vực AI, từ các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT 4 có thể tạo ra văn bản giống như con người đến các hệ thống tự lái có thể lái xe an toàn trên đường cao tốc. Những tiến bộ này khiến nhiều người tin rằng Singularity có thể xảy ra sớm hơn dự kiến. Nếu tốc độ phát triển của AI tiếp tục tăng theo cấp số nhân, thì Singularity có thể xảy ra trong vòng vài thập kỷ tới. Tuy nhiên, đưa ra một dự đoán chính xác về thời điểm xảy ra Singularity là rất khó khăn. Bởi lẽ, tốc độ phát triển của AI phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm sự phát triển của công nghệ, những tiến bộ trong khoa học và những quyết định chính sách do các quốc gia và các tập đoàn công nghệ đưa ra.

Tuy nhiên, thay vì cố gắng dự đoán thời điểm Singularity sẽ xảy ra, quan trọng hơn là chúng ta cần chủ động chuẩn bị để đón nhận nó. Dưới đây là một số điều chúng ta có thể làm để chuẩn bị cho sự thay đổi do AI mang lại:

Một là, chúng ta cần đầu tư vào giáo dục và đào tạo lại cho người lao động, để họ có thể thích nghi với những thay đổi trong thị trường lao động.

Hai là, chúng ta cần phát triển các chính sách kinh tế và xã hội để giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đối với thất nghiệp và bất bình đẳng kinh tế.

Ba là, chúng ta cần thảo luận về các vấn đề đạo đức và pháp lý liên quan đến AI, chẳng hạn như quyền của AI và trách nhiệm của con người đối với AI.

Chuẩn bị cho sự thay đổi do AI mang lại là một thách thức lớn, nhưng nó là điều cần thiết để đảm bảo một tương lai tốt đẹp cho dân tộc nói riêng và nhân loại nói chung.

Cuối cùng, hãy cũng nhau chia sẻ một thông điệp lạc quan về Singularity:

Singularity không phải là một sự kết thúc, mà là một sự bắt đầu. Nó là cơ hội để chúng ta khám phá những khả năng mới của trí tuệ, sáng tạo và tiến bộ. Nó là thách thức để chúng ta hợp tác, thích nghi và cải thiện. Nó là lời mời để chúng ta tôn trọng, bảo vệ và phát triển những giá trị quan trọng nhất của loài người.

Tác giả Nguyễn Sĩ Dũng
Theo https://khoahocphattrien.vn (nhahuy)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này