Trí tuệ nhân tạo tổng quát
Lịch sử > Thang thời gian

Trong quá khứ, tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đã có những thời kỳ tiến bộ nhanh chóng, sau đó là những thời kỳ tiến bộ dường như ngừng lại. Mỗi khi tiến bộ tiếp tục, đó là nhờ vào những phát triển quan trọng mới trong phần cứng, phần mềm hoặc cả hai, cho phép những tiến bộ tiếp theo. Ví dụ, trong thế kỷ 20, phần cứng máy tính không đủ mạnh để thực hiện học sâu, điều này cần nhiều CPU có hỗ trợ GPU.
Trong phần giới thiệu cuốn sách năm 2006 của mình, Goertzel nói rằng ước tính thời gian cần thiết để xây dựng một trí tuệ nhân tạo tổng quát thực sự linh hoạt dao động từ 10 năm đến hơn một thế kỷ. Tính đến  năm 2007, sự đồng thuận trong cộng đồng nghiên cứu AGI cho rằng mốc thời gian được thảo luận bởi Ray Kurzweil vào năm 2005 trong The Singularity Is Near (tức là từ 2015 đến 2045) dường như là hợp lý. Các nhà nghiên cứu AI chính thống đã đưa ra nhiều ý kiến khác nhau về việc tiến bộ có nhanh như vậy hay không. Một phân tích tổng hợp năm 2012 của 95 ý kiến như vậy cho thấy có xu hướng dự đoán rằng AGI sẽ xuất hiện trong vòng 16–26 năm đối với cả dự đoán hiện tại lẫn quá khứ. Bài báo đó đã bị chỉ trích về cách phân loại ý kiến là chuyên gia (expert) hay không chuyên gia (non-expert).
Năm 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton đã phát triển một mạng nơ-ron gọi là AlexNet, đã giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet với tỷ lệ lỗi kiểm tra top-5 là 15,3%, tốt hơn nhiều so với tỷ lệ 26,3% của người về thứ hai (phương pháp truyền thống sử dụng tổng trọng số của điểm số từ các bộ phân loại được xác định trước khác nhau). AlexNet được coi là điểm khởi đầu của làn sóng học sâu hiện nay.
Năm 2017, các nhà nghiên cứu Feng Liu, Yong Shi và Ying Liu đã thực hiện các bài kiểm tra trí thông minh trên các AI yếu có sẵn công khai và truy cập miễn phí như Google AI, Siri của Apple và những AI khác. Tối đa, các AI này đạt giá trị IQ khoảng 47, tương đương với một đứa trẻ sáu tuổi học lớp một. Một người lớn trung bình đạt khoảng 100. Các bài kiểm tra tương tự được thực hiện vào năm 2014, với điểm IQ đạt tối đa là 27.
Năm 2020, OpenAI phát triển GPT-3, một mô hình ngôn ngữ có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà không cần đào tạo cụ thể. Theo Gary Grossman trong một bài viết của VentureBeat, mặc dù có sự đồng thuận rằng GPT-3 không phải là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo tổng quát, nhưng một số người coi nó quá tiên tiến để được phân loại là một hệ thống AI hẹp.
Cùng năm đó, Jason Rohrer sử dụng tài khoản GPT-3 của mình để phát triển một chatbot và cung cấp một nền tảng phát triển chatbot gọi là "Project December". OpenAI yêu cầu thay đổi chatbot để tuân thủ hướng dẫn an toàn của họ; Rohrer đã ngắt kết nối Project December khỏi API GPT-3.
Năm 2022, DeepMind phát triển Gato, một hệ thống "đa năng" có khả năng thực hiện hơn 600 nhiệm vụ khác nhau.
Năm 2023, Microsoft Research công bố một nghiên cứu về phiên bản đầu tiên của GPT-4 của OpenAI, cho rằng nó thể hiện trí thông minh tổng quát hơn các mô hình AI trước đây và cho thấy hiệu suất ở mức con người trong các nhiệm vụ trên nhiều lĩnh vực như toán học, lập trình và luật. Nghiên cứu này đã gây ra cuộc tranh luận về việc liệu GPT-4 có thể được coi là một phiên bản sớm, chưa hoàn thiện của trí tuệ nhân tạo tổng quát, nhấn mạnh sự cần thiết phải khám phá và đánh giá thêm các hệ thống như vậy.
Năm 2023, nhà nghiên cứu AI Geoffrey Hinton tuyên bố rằng:
Ý tưởng rằng những thứ này thực sự có thể thông minh hơn con người – một vài người đã tin điều đó, [...]. Nhưng hầu hết mọi người nghĩ rằng nó còn xa lắm. Và tôi cũng nghĩ nó còn xa. Tôi nghĩ nó cần 30 đến 50 năm hoặc thậm chí lâu hơn. Rõ ràng, tôi không còn nghĩ như vậy nữa.
Tháng 5 năm 2023, Demis Hassabis cũng nói rằng "Tiến bộ trong vài năm qua thật đáng kinh ngạc", và ông không thấy lý do gì nó sẽ chậm lại, dự đoán AGI trong vòng một thập kỷ hoặc thậm chí vài năm. Tháng 3 năm 2024, CEO của Nvidia, Jensen Huang, tuyên bố ông kỳ vọng rằng trong vòng năm năm, AI sẽ có khả năng ít nhất vượt qua bất kỳ bài kiểm tra nào cũng như con người. Tháng 6 năm 2024, nhà nghiên cứu AI Leopold Aschenbrenner, một cựu nhân viên của OpenAI, ước tính AGI vào năm 2027 là "đáng kinh ngạc".