stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Đồng Xoài
Chú thích

↑
1 2  “Nghị quyết 587/NQ-UBTVQH14 năm 2018 về thành lập thị trấn Tân Khai thuộc huyện Hớn Quản; thành lập phường Tiến Thành thuộc thị xã Đồng Xoài và thành phố Đồng Xoài thuộc tỉnh Bình Phước do Ủy ban thường vụ Quốc hội ban hành”.
1 2  “Quyết định 1388/QĐ-BXD năm 2014 về việc công nhận thị xã Đồng Xoài là đô thị loại III trực thuộc tỉnh Bình Phước”.
↑  “Bà Tôn Ngọc Hạnh giữ chức vụ Bí thư Thành ủy TP. Đồng Xoài”. VOV. Truy cập ngày 31 tháng 12 năm 2020.
↑  Đồng Xoài, Chơn Thành tổng kết Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019
↑  Tổng cục Thống kê
↑  Giới thiệu chung về Thị xã Đồng Xoà Lưu trữ 2020-02-13 tại Wayback Machine, Cổng thông tin Thị xã Đồng Xoài.
↑  Quyết định 55-CP hợp nhất và điều chỉnh địa giới một số huyện thuộc tỉnh Sông Bé
↑  Nghị định 74-CP điều chỉnh địa giới thành lập xã, thị trấn thuộc các huyện Bến Cát, Bình Long, Bù Đăng, Đồng Phú, tỉnh Sông Bé
↑  Nghị quyết về việc chia và điều chỉnh địa giới hành chính một số tỉnh do Quốc hội ban hành
↑  Nghị định số 90/1999/NĐ-CP về việc thành lập thị xã Đồng Xoài và các phường, xã thuộc thị xã Đồng Xoài, tỉnh Bình Phước.
↑  Nghị định 49/2007/NĐ-CP về việc điều chỉnh địa giới hành chính xã, phường để thành lập xã, phường thuộc các huyện Bình Long, Phước Long, Bù Đăng và thị xã Đồng Xoài, tỉnh Bình Phước.
| x t sĐơn vị hành chính cấp huyện trực thuộc tỉnh Bình Phước |
| --- | --- |
Thành phố (1):  Đồng Xoài (tỉnh lỵ) 
Thị xã (3):  Bình Long ·  Chơn Thành ·  Phước Long 
Huyện (7):  Bù Đăng ·  Bù Đốp ·  Bù Gia Mập ·  Đồng Phú ·  Hớn Quản ·  Lộc Ninh ·  Phú Riềng 
Đơn vị hành chính thuộc tỉnh Bình Phước
Một tuyến đường chính của Thành phố Đồng Xoài
Quốc lộ 14 đoạn qua Thành phố Đồng Xoài
Quốc lộ 14
Trí tuệ nhân tạo tổng quát

AI cấp độ con người hoặc mạnh hơn cho nhiều nhiệm vụ khác nhauBản mẫu:SHORTDESC:AI cấp độ con người hoặc mạnh hơn cho nhiều nhiệm vụ khác nhau
Đừng nhầm lẫn với trí tuệ nhân tạo tạo sinh hoặc siêu trí thông minh.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial general intelligence, hay AGI) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) trong lý thuyết, nằm giữa cận dưới và cận trên của năng lực nhận thức con người trong nhiều nhiệm vụ nhận thức khác nhau. Điều này đối lập với trí tuệ nhân tạo hẹp (narrow AI), vốn chỉ giới hạn ở các nhiệm vụ cụ thể. Trí tuệ siêu việt nhân tạo (Artificial superintelligence - ASI) là những dạng trí tuệ vượt trội so với giới hạn cao nhất của trí tuệ con người từ mức chênh lệch nhỏ đến mức vượt xa khả năng nhận thức của con người theo cấp số nhân. Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được coi là một trong những định nghĩa của trí tuệ nhân tạo mạnh (strong AI).
Trí tuệ AGI có thể tương đương, phù hợp, khác biệt hoặc thậm chí có thể xuất hiện như một trí tuệ xa lạ so với trí tuệ con người, bao gồm một loạt các kiến trúc và khả năng nhận thức có thể bao trùm cả trí tuệ cấp độ con người.
Việc tạo ra AGI là một mục tiêu chính của nghiên cứu AI và của các công ty như OpenAI và Meta. Một cuộc khảo sát năm 2020 đã xác định có 72 dự án nghiên cứu và phát triển AGI đang hoạt động trải dài trên 37 quốc gia.
Lộ trình đạt được AGI vẫn là một chủ đề tranh luận đang diễn ra giữa các nhà nghiên cứu và chuyên gia. Tính đến năm 2024, một số cho rằng nó có thể đạt được trong vài năm hoặc thập kỷ; những người khác cho rằng có thể mất cả thế kỷ hoặc lâu hơn; một số ít người cho rằng nó có thể không bao giờ đạt được, trong khi một số ít khác khẳng định nó đã tồn tại. Nhà nghiên cứu AI nổi tiếng Geoffrey Hinton đã bày tỏ lo ngại về tiến bộ nhanh chóng hướng tới AGI, cho rằng nó có thể đạt được sớm hơn nhiều so với dự đoán của nhiều người.
Có tranh luận về định nghĩa chính xác của AGI và liệu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện đại như GPT-4 có phải là những dạng sơ khai của AGI hay không. AGI là một chủ đề phổ biến trong khoa học viễn tưởng và các nghiên cứu về tương lai.
Cũng có sự tranh cãi về việc AGI có đại diện cho nguy cơ hiện sinh (existential risk) từ trí tuệ nhân tạo tổng quát hay không. Nhiều cá nhân nổi tiếng trong lĩnh vực AI đã tuyên bố rằng việc giảm thiểu nguy cơ con người bị tuyệt chủng do AI cần được xem là ưu tiên toàn cầu. Những người khác cho rằng sự phát triển của AGI còn quá xa vời để có thể đặt ra nguy cơ như vậy.
Thuật ngữ

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) cũng được biết đến như là trí tuệ nhân tạo mạnh, trí tuệ nhân tạo đầy đủ, trí tuệ nhân tạo cấp độ con người hoặc hành động trí thông minh tổng quát. Tuy nhiên, một số nguồn học thuật dành thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo mạnh" (strong AI) cho các chương trình máy tính có cảm nhận hoặc ý thức. Ngược lại, trí tuệ nhân tạo yếu (hoặc trí tuệ nhân tạo hẹp) có thể giải quyết một vấn đề cụ thể, nhưng thiếu khả năng nhận thức tổng quát. Một số nguồn học thuật sử dụng "trí tuệ nhân tạo yếu" (weak AI) để thay cho bất kỳ chương trình máy tính nào không có trải nghiệm ý thức hoặc không có tâm trí như con người.
Các khái niệm liên quan bao gồm siêu trí tuệ nhân tạo (superintelligence) và trí tuệ nhân tạo biến đổi (transformative AI). Một siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) là một loại AGI giả định thông minh tổng quát hơn con người rất nhiều, trong khi khái niệm "trí tuệ nhân tạo biến đổi" liên quan đến AI có tác động lớn đến xã hội, ví dụ như cuộc cách mạng nông nghiệp hoặc công nghiệp.
Một khung phân loại AGI theo cấp độ đã được đề xuất vào năm 2023 bởi các nhà nghiên cứu của Google DeepMind. Họ định nghĩa năm cấp độ của AGI: sơ khai (emerging), thành thạo (competent), chuyên gia (expert), bậc thầy (virtuoso) và siêu phàm (superhuman). Ví dụ, một AGI thành thạo được định nghĩa là một AI vượt trội hơn 50% người có kỹ năng trong một loạt các nhiệm vụ phi vật lý, và một AGI siêu phàm được định nghĩa tương tự nhưng với ngưỡng 100%. Họ coi các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hoặc LLaMA 2 là những ví dụ của AGI sơ khai.
Đặc điểm

Bài chi tiết: Trí tuệ nhân tạo
Đã có nhiều định nghĩa phổ biến về trí tuệ được đề xuất. Một trong những đề xuất hàng đầu là phép thử Turing. Tuy nhiên, có những định nghĩa nổi tiếng khác, và một số nhà nghiên cứu đã không đồng ý với các cách tiếp cận phổ biến hơn.
Đặc điểm > Đặc điểm của trí tuệ

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu thường cho rằng trí tuệ cần có khả năng thực hiện tất cả những điều sau:
lý luận, sử dụng chiến lược, giải câu đố và đưa ra phán đoán trong điều kiện bất định
biểu diễn tri thức, bao gồm cả kiến thức thông thường
lập kế hoạch
học
giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên
nếu cần thiết, tích hợp những kỹ năng này để hoàn thành bất kỳ mục tiêu nào
Nhiều cách tiếp cận liên ngành (ví dụ như khoa học nhận thức, trí tuệ tính toán và khả năng ra quyết định) xem xét thêm các đặc điểm như tưởng tượng (khả năng hình thành hình ảnh và khái niệm tinh thần mới) và sự tự chủ.
Các hệ thống máy tính hiện nay thể hiện nhiều khả năng này đã tồn tại. Có tranh luận về việc liệu các hệ thống AI hiện đại có sở hữu chúng ở mức độ đủ hay không.
Đặc điểm > Đặc điểm vật lý

Các khả năng khác được coi là mong muốn trong các hệ thống thông minh, vì chúng có thể ảnh hưởng đến trí thông minh hoặc hỗ trợ trong việc biểu hiện nó. Bao gồm:
khả năng cảm nhận (ví dụ, nhìn, nghe, v.v.), và
khả năng hành động (ví dụ, di chuyển và thao tác các vật thể, thay đổi vị trí để khám phá, v.v.)
Điều này bao gồm khả năng phát hiện và phản ứng với nguy hiểm.
Đặc điểm > Các bài kiểm tra cho AGI cấp độ con người

Đã có nhiều bài kiểm tra nhằm xác nhận TTNT tổng quát cấp độ con người được đề xuất, bao gồm:
Ý tưởng của bài kiểm tra là máy phải cố gắng giả làm một người đàn ông, bằng cách trả lời các câu hỏi được đặt ra cho nó, và nó chỉ vượt qua nếu sự giả vờ đó đủ thuyết phục. Một phần ban giám khảo, những người không phải là chuyên gia về máy móc, phải bị lừa bởi sự giả vờ đó.
Đặc điểm > Các vấn đề AI-hoàn chỉnh

Bài chi tiết: AI-hoàn chỉnh
Một vấn đề khác được gọi bằng một cách tên không chính thức là "AI-hoàn chỉnh", "AI-đầy đủ" hoặc "AI-khó", nếu muốn giải quyết nó, cần phải triển khai TTNT tổng quát, vì giải pháp nằm ngoài khả năng của một thuật toán chuyên dụng.
Có nhiều vấn đề được cho rằng cần có trí thông minh tổng quát để giải quyết như một con người. Ví dụ bao gồm thị giác máy tính, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, và xử lý các tình huống bất ngờ khi giải quyết bất kỳ vấn đề thực tế nào. Thậm chí một nhiệm vụ cụ thể như dịch thuật yêu cầu máy phải đọc và viết ở cả hai ngôn ngữ, hiểu lập luận của tác giả (lý luận), hiểu bối cảnh (kiến thức), và tái tạo trung thực ý định ban đầu của tác giả. Tất cả những vấn đề này cần được giải quyết đồng thời để đạt được hiệu suất máy móc ở cấp độ con người.
Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ này hiện có thể được thực hiện bởi các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại. Theo chỉ số AI năm 2024 của Đại học Stanford, AI đã đạt được hiệu suất cấp độ con người trên nhiều tiêu chuẩn về đọc hiểu và lý luận hình ảnh.
Lịch sử > Trí tuệ nhân tạo cổ điển

Bài chi tiết: Lịch sử ngành trí tuệ nhân tạo và GOFAI
Nghiên cứu AI hiện đại bắt đầu vào giữa những năm 1950. Những nhà nghiên cứu AI đầu tiên tin rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát là khả thi và sẽ xuất hiện chỉ trong vài thập kỷ. Nhà tiên phong AI Herbert A. Simon viết năm 1965: "Trong vòng hai mươi năm, máy móc sẽ có khả năng làm bất kỳ công việc nào mà con người có thể làm."
Những dự đoán của họ đã truyền cảm hứng cho nhân vật HAL 9000 của Stanley Kubrick và Arthur C. Clarke, người đại diện cho những gì các nhà nghiên cứu AI tin rằng họ có thể tạo ra vào năm 2001. Nhà tiên phong AI Marvin Minsky là cố vấn cho dự án làm cho HAL 9000 thực tế nhất có thể, dựa trên các dự đoán lúc bấy giờ. Ông nói năm 1967: "Trong vòng một thế hệ... vấn đề tạo ra 'trí tuệ nhân tạo' sẽ được giải quyết cơ bản."
Một số dự án AI cổ điển, như dự án Cyc của Doug Lenat (bắt đầu năm 1984) và dự án Soar của Allen Newell, hướng đến trí tuệ nhân tạo tổng quát.
Nhưng vào đầu những năm 1970, rõ ràng là các nhà nghiên cứu đã đánh giá thấp độ khó của dự án. Các cơ quan tài trợ trở nên hoài nghi về trí tuệ nhân tạo tổng quát và gây áp lực lên các nhà nghiên cứu để tạo ra "AI ứng dụng" hữu ích.
Vào đầu những năm 1980, Dự án Máy tính Thế hệ thứ năm của Nhật Bản khơi dậy lại sự quan tâm đến trí tuệ nhân tạo tổng quát, lập kế hoạch một dự án mười năm với các mục tiêu như "thực hiện một cuộc trò chuyện bình thường". Đáp lại điều này và sự thành công của các hệ chuyên gia, cả ngành công nghiệp và chính phủ đã đầu tư mạnh vào lĩnh vực này. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980, niềm tin vào AI sụp đổ đáng kể, và các mục tiêu của Dự án Máy tính Thế hệ thứ năm không bao giờ được hoàn thành. Lần thứ hai trong 20 năm, các nhà nghiên cứu AI dự đoán sai về sự xuất hiện sắp tới của trí tuệ nhân tạo tổng quát. Đến những năm 1990, các nhà nghiên cứu AI nổi tiếng với những lời hứa hão huyền. Họ trở nên do dự trong việc đưa ra bất kỳ dự đoán nào và tránh nhắc đến "AI cấp độ con người" vì sợ bị gọi là "những kẻ mơ mộng viển vông".
Lịch sử > Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo hẹp

Bài chi tiết: Trí tuệ nhân tạo
Trong những năm 1990 và đầu thế kỷ 21, AI chính thống đã đạt được thành công thương mại và được công nhận trong học thuật bằng cách tập trung vào các vấn đề nhỏ cụ thể, nơi AI có thể tạo ra kết quả có thể kiểm chứng và ứng dụng thương mại, như nhận dạng giọng nói và hệ thống gợi ý. Các hệ thống "AI ứng dụng" này hiện đang được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghệ, và nghiên cứu trong lĩnh vực này được tài trợ mạnh mẽ từ cả học viện và công nghiệp. Vào năm 2018, sự phát triển trong lĩnh vực này được coi là một xu hướng mới nổi, và người ta dự đoán rằng sẽ đạt đến giai đoạn trưởng thành trong hơn 10 năm nữa.
Vào đầu thế kỷ, nhiều nhà nghiên cứu AI chính thống hy vọng rằng trí tuệ nhân tạo mạnh có thể được phát triển bằng cách kết hợp các chương trình giải quyết các vấn đề con khác nhau. Hans Moravec đã viết vào năm 1988:
"Tôi tin rằng phương pháp tiếp cận từ dưới lên này đối với trí tuệ nhân tạo sẽ cuối cùng gặp gỡ phương pháp từ trên xuống truyền thống, sẵn sàng cung cấp năng lực thực tế và kiến thức thường thức mà các chương trình lý luận đã khó khăn đạt được. Những cỗ máy hoàn toàn thông minh sẽ xuất hiện khi hai nỗ lực này được hợp nhất."
Tuy nhiên, ngay lúc đó, một số người không đồng ý. Ví dụ, Stevan Harnad của Đại học Princeton đã kết luận bài báo năm 1990 của mình về giả thuyết nền tảng ký hiệu bằng cách nói:
"Mọi người thường kỳ vọng rằng các phương pháp 'từ trên xuống' (biểu tượng) để mô hình hóa nhận thức sẽ bằng cách nào đó gặp gỡ các phương pháp 'từ dưới lên' (cảm giác) ở giữa. Nếu những cân nhắc về nền tảng trong bài báo này là đúng, thì kỳ vọng này là quá phân mảnh, và thực sự chỉ có một con đường khả thi từ cảm giác đến biểu tượng: bắt đầu từ nền tảng. Một mức độ biểu tượng tự do như mức phần mềm của máy tính sẽ không bao giờ đạt được bằng con đường này (hoặc ngược lại). Cũng không rõ tại sao chúng ta thậm chí nên cố gắng đạt đến mức đó, vì dường như việc đến đó chỉ làm cho các biểu tượng của chúng ta mất đi ý nghĩa nội tại của chúng (do đó chỉ giảm chúng ta xuống tương đương chức năng của một máy tính có thể lập trình được)."
Lịch sử > Nghiên cứu hiện đại về trí tuệ nhân tạo tổng quát

Thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo tổng quát" được sử dụng sớm nhất vào năm 1997 bởi Mark Gubrud trong một thảo luận về tác động của sản xuất và hoạt động quân sự hoàn toàn tự động. Vào năm 2000, Marcus Hutter đã đề xuất một mô hình toán học của AGI. Được đặt tên là AIXI, tác nhân AGI được đề xuất tối đa hóa "khả năng thỏa mãn mục tiêu trong một loạt các môi trường". Loại AGI này, đặc trưng bởi khả năng tối đa hóa một định nghĩa toán học của trí thông minh thay vì thể hiện hành vi giống con người, cũng được gọi là "trí tuệ nhân tạo phổ quát" (universal artificial intelligence).
Thuật ngữ AGI được Shane Legg và Ben Goertzel giới thiệu lại và phổ biến vào khoảng năm 2002. Vào năm 2006, hoạt động nghiên cứu AGI được Pei Wang và Ben Goertzel mô tả là "đang tạo ra các ấn phẩm và kết quả ban đầu". Trường hè đầu tiên về AGI được tổ chức tại Hạ Môn, Trung Quốc vào năm 2009 bởi Phòng thí nghiệm Não nhân tạo của Đại học Hạ Môn và OpenCog. Khóa học đại học đầu tiên được giảng dạy vào năm 2010 và 2011 tại Đại học Plovdiv, Bulgaria bởi Todor Arnaudov. Vào năm 2018, MIT đã giới thiệu một khóa học về AGI, được tổ chức bởi Lex Fridman và có sự tham gia của nhiều giảng viên khách mời.
Tính đến năm 2023, một số ít nhà khoa học máy tính đang tích cực trong nghiên cứu AGI, và nhiều người đóng góp vào chuỗi hội nghị AGI. Tuy nhiên, ngày càng nhiều nhà nghiên cứu quan tâm đến "học tập mở", là ý tưởng cho phép AI liên tục học hỏi và đổi mới như con người.
Mô phỏng toàn bộ não bộ

Mọi người coi việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn là con đường hứa hẹn nhất đến Trí tuệ nhân tạo tổng quát, nhưng mô phỏng toàn bộ não bộ có thể là một cách tiếp cận khác. Với mô phỏng toàn bộ não bộ, chúng ta xây dựng một mô hình não bằng cách quét và lập bản đồ chi tiết một bộ não sinh học, sau đó sao chép và mô phỏng nó trên một hệ thống máy tính hoặc thiết bị tính toán khác. Mô hình mô phỏng phải đủ trung thực với bản gốc, để nó hoạt động gần như giống hệt bộ não ban đầu. "Mô phỏng toàn bộ não bộ" là một loại mô phỏng não, được thảo luận trong "khoa học thần kinh tính toán" (computational neuroscience) và "tin học thần kinh" (neuroinformatics), và được dùng cho mục đích nghiên cứu y học. Nó đã được thảo luận trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo như một cách tiếp cận đến AI mạnh. Các công nghệ hình ảnh thần kinh có thể cung cấp sự hiểu biết chi tiết cần thiết, đang cải thiện nhanh chóng. Nhà tương lai học Ray Kurzweil trong cuốn sách The Singularity Is Near dự đoán rằng một bản đồ chất lượng đủ sẽ có mặt cùng lúc với sức mạnh tính toán cần thiết để mô phỏng nó.
Mô phỏng toàn bộ não bộ > Ước tính ban đầu

Để mô phỏng bộ não ở mức độ thấp, chúng ta cần một cụm máy tính hoặc GPU rất mạnh, vì bộ não con người có số lượng khổng lồ các khớp thần kinh. Mỗi trong số 1011 (100 tỷ) tế bào thần kinh có trung bình 7.000 kết nối synap (khớp thần kinh) tới các tế bào thần kinh khác. Bộ não của một đứa trẻ ba tuổi có khoảng 1015 synap (1 triệu tỷ). Con số này giảm theo tuổi và ổn định khi trưởng thành. Đối với người trưởng thành, ước tính dao động từ 1014 đến 5×1014 synap (100 đến 500 nghìn tỷ). Một ước tính về sức mạnh xử lý của não, dựa trên mô hình công tắc đơn giản cho hoạt động của tế bào thần kinh, là khoảng 1014 (100 nghìn tỷ) cập nhật synap mỗi giây (synaptic updates per second - SUPS).
Năm 1997, Kurzweil xem xét các ước tính khác nhau cho phần cứng cần thiết để bằng bộ não con người và chọn con số 1016 tính toán mỗi giây (cps). (Để so sánh, nếu một "tính toán" bằng một "phép tính dấu phẩy động - floating-point operation" (một thước đo được sử dụng để đánh giá các siêu máy tính hiện tại) thì 1016 tính toán sẽ tương đương với 10 petaFLOPS, đạt được vào năm 2011, trong khi 1018 đạt được vào năm 2022.) Ông sử dụng con số này để dự đoán rằng phần cứng cần thiết sẽ có sẵn vào khoảng từ năm 2015 đến 2025, nếu sự tăng trưởng theo hàm mũ của sức mạnh tính toán tiếp tục.
Mô phỏng toàn bộ não bộ > Nghiên cứu hiện tại

Dự án Human Brain Project, một sáng kiến được EU tài trợ hoạt động từ năm 2013 đến 2023, đã phát triển một bản đồ chi tiết và công khai của bộ não con người. Năm 2023, các nhà nghiên cứu từ Đại học Duke đã thực hiện quét độ phân giải cao của bộ não chuột. Một siêu máy tính có khả năng tính toán tương tự như bộ não con người dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 4 năm 2024. Được gọi là "DeepSouth", nó có thể thực hiện 228 nghìn tỷ hoạt động synap mỗi giây.
Mô phỏng toàn bộ não bộ > Phê bình về các cách tiếp cận dựa trên mô phỏng

Mô hình "tế bào thần kinh nhân tạo" (artificial neuron model) mà Kurzweil giả định và được sử dụng trong nhiều triển khai mạng thần kinh nhân tạo hiện tại là đơn giản so với các tế bào thần kinh sinh học. Một mô phỏng não có lẽ cần phải nắm bắt hành vi tế bào chi tiết của các tế bào thần kinh sinh học, mà hiện tại chúng ta chỉ hiểu một cách tổng quát. Việc mô hình đầy đủ các chi tiết sinh học, hóa học và vật lý của hành vi thần kinh (đặc biệt ở cấp độ phân tử) sẽ đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn hơn nhiều bậc so với ước tính của Kurzweil. Thêm vào đó, các ước tính không tính đến các tế bào thần kinh đệm, khi chúng có vai trò trong các quá trình nhận thức.
Một chỉ trích cơ bản về cách tiếp cận mô phỏng não bắt nguồn từ lý thuyết "nhận thức nhập thể" (embodied cognition), cho rằng cơ thể con người là một khía cạnh thiết yếu của trí thông minh con người và cần thiết để làm nền tảng cho ý nghĩa. Nếu lý thuyết này đúng, bất kỳ mô hình não đầy đủ chức năng nào cũng cần bao gồm nhiều hơn chỉ các tế bào thần kinh (ví dụ, một cơ thể robot). Goertzel đề xuất sự nhập thể ảo (như trong các metaverse như Second Life) là một lựa chọn, nhưng chúng ta không biết liệu điều này có đủ hay không.
Góc nhìn triết học

Xem thêm: Triết học về trí tuệ nhân tạo và Phép thử Turing
Góc nhìn triết học > "Trí tuệ nhân tạo mạnh" theo định nghĩa trong triết học

Năm 1980, nhà triết học John Searle đã tạo ra thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo mạnh" như một phần của lập luận Căn phòng tiếng Trung Quốc của ông. Ông đưa ra sự phân biệt giữa hai giả thuyết về trí tuệ nhân tạo:
Giả thuyết trí tuệ nhân tạo mạnh (strong AI): Một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể có "tâm trí" và "ý thức".
Giả thuyết trí tuệ nhân tạo yếu (weak AI): Một hệ thống trí tuệ nhân tạo (chỉ) có thể hành động như nó suy nghĩ và có tâm trí và ý thức.
Giả thuyết đầu tiên ông gọi là "mạnh" vì nó có khả năng "mạnh" hơn: khi ông cho rằng điều này xảy ra với máy móc vượt quá khả năng mà chúng ta có thể kiểm tra. Hành vi của một máy "trí tuệ nhân tạo yếu" sẽ chính xác giống như máy "trí tuệ nhân tạo mạnh", nhưng "trí tuệ nhân tạo mạnh" cũng sẽ có trải nghiệm ý thức chủ quan. Cách sử dụng này cũng phổ biến trong nghiên cứu học thuật AI và sách giáo khoa.
Trái ngược với Searle và AI chính thống, một số nhà "tương lai học" như Ray Kurzweil sử dụng thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo mạnh" để chỉ "trí tuệ nhân tạo tổng quát cấp độ con người". Điều này không giống với "trí tuệ nhân tạo mạnh" của Searle, trừ khi chúng ta cho rằng ý thức là cần thiết cho trí tuệ nhân tạo tổng quát ở cấp độ con người. Các triết gia học thuật như Searle không tin rằng đó là trường hợp, và đối với hầu hết các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, câu hỏi này nằm ngoài phạm vi của họ.
AI chính thống chủ yếu quan tâm đến cách một chương trình hoạt động. Theo Russell và Norvig, "miễn là chương trình hoạt động, họ không quan tâm nếu bạn gọi nó là thực hay mô phỏng." Nếu chương trình có thể hành xử như thể nó có một tâm trí, thì không cần biết nó thực sự có tâm trí hay không – thực tế, sẽ không có cách nào để biết. Đối với nghiên cứu AI, "giả thuyết trí tuệ nhân tạo yếu" của Searle tương đương với việc nói "trí tuệ nhân tạo tổng quát là khả thi". Do đó, theo Russell và Norvig, "hầu hết các nhà nghiên cứu AI chấp nhận giả thuyết AI yếu là hiển nhiên, và không quan tâm đến giả thuyết AI mạnh." Vì vậy, đối với nghiên cứu học thuật AI, "trí tuệ nhân tạo mạnh" và "trí tuệ nhân tạo tổng quát" là hai thứ khác nhau.
Góc nhìn triết học > Ý thức

Ý thức có thể có nhiều ý nghĩa khác nhau, và một số khía cạnh đóng vai trò quan trọng trong khoa học viễn tưởng và đạo đức trí tuệ nhân tạo:
cảm giác ("sentience" hoặc "ý thức hiện tượng"): Khả năng "cảm nhận" nhận thức hoặc cảm xúc một cách chủ quan, trái ngược với khả năng lý luận về nhận thức. Một số triết gia, như David Chalmers, sử dụng thuật ngữ "ý thức" để chỉ riêng ý thức hiện tượng, tương đương với tri giác. Tìm hiểu tại sao và như thế nào trải nghiệm chủ quan xuất hiện được gọi là "vấn đề khó về ý thức". Thomas Nagel giải thích vào năm 1974 rằng ý thức "giống như cảm giác" gì đó. Nếu chúng ta không có ý thức, thì không cảm thấy gì cả. Nagel sử dụng ví dụ về con dơi: chúng ta có thể hỏi "cảm giác như thế nào khi là một con dơi?" Tuy nhiên, chúng ta không có khả năng hỏi "cảm giác như thế nào khi là một cái máy nướng bánh mì?" Nagel kết luận rằng một con dơi dường như có ý thức (tức là có ý thức) nhưng một cái máy nướng bánh mì thì không. Năm 2022, một kỹ sư của Google tuyên bố rằng chatbot AI của công ty, LaMDA, đã đạt được tri giác, mặc dù tuyên bố này bị nhiều chuyên gia khác tranh cãi.
tự nhận thức (self-awareness): Có ý thức về bản thân như một cá nhân riêng biệt, đặc biệt là có ý thức về suy nghĩ của chính mình. Điều này khác với chỉ đơn giản là "chủ đề của suy nghĩ" – một hệ điều hành hoặc trình gỡ lỗi có thể "tự nhận thức về chính nó" (tức là đại diện cho chính nó theo cùng cách nó đại diện cho mọi thứ khác) nhưng đó không phải là điều mà mọi người thường nghĩ khi họ sử dụng thuật ngữ "tự nhận thức".
Những đặc điểm này có khía cạnh đạo đức. Tri giác của AI sẽ làm dấy lên những lo ngại về phúc lợi và bảo vệ pháp lý, tương tự như động vật. Các khía cạnh khác của ý thức liên quan đến khả năng nhận thức cũng liên quan đến khái niệm về quyền của AI. Việc tìm ra cách tích hợp AI tiên tiến với các khuôn khổ pháp lý và xã hội hiện có là một vấn đề mới nổi.
Mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo tổng quát và ý thức hiện tượng là chủ đề của cuộc tranh luận triết học đang diễn ra, đặc biệt giữa quan điểm của chủ nghĩa duy vật và chủ nghĩa duy tâm. Từ quan điểm của chủ nghĩa duy vật, ý thức nảy sinh từ các quá trình vật lý trong não. Đặc biệt, các nhà chủ nghĩa chức năng lập luận rằng việc tái tạo các cấu trúc và chức năng thần kinh nền tảng cho tâm trí con người sẽ tự nhiên tạo ra ý thức trong máy móc. Ngược lại, các nhà chủ nghĩa duy tâm cho rằng ý thức là cơ bản và không thể được giải thích hoàn toàn bằng các quá trình vật lý đơn thuần. Họ cho rằng ngay cả khi một trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể bắt chước trí thông minh của con người, nó có thể không sở hữu ý thức thực sự trừ khi nó chia sẻ bản chất phi vật chất tạo nên trải nghiệm ý thức.