Twitter-color Created with Sketch. Amazon-color Created with Sketch. Facebook-color Created with Sketch. github [#142] Created with Sketch. meta_fill Pinterest-color Created with Sketch. ProductHunt-color Created with Sketch. Spotify-color Created with Sketch. Threads Logo Streamline Icon: https://streamlinehq.com Yelp-color Created with Sketch. Youtube-color Created with Sketch.
TopAIToolsTopAITools
  • Công Cụ Miễn Phí
  • Danh Mục
  • Bảng xếp hạng
  • Ưu đãi
  • Gửi Công Cụ
VI
TopAIToolsTopAITools
TopAI

TopAITools

TopAITools, Các Công Cụ AI Hàng Đầu Tốt Nhất

AI Thuật ngữ|English简体中文繁體中文한국어日本語PortuguêsEspañolDeutschFrançaisTiếng Việt|Bản đồ

© 2026 TopAITools. Đã đăng ký bản quyền.

Về chúng tôi

  • Chính Sách Bảo Mật
  • Điều Khoản Dịch Vụ

Liên hệ

business@topaitoolsreview.com
Trang chủAI Thuật ngữArtificial IntelligenceAGI / Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?

AI Thuật ngữ

0-9
1-shot learning3D Reconstruction5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
A/B TestingAccountabilityAccuracyAcoustic ModelingActivation FunctionsActive LearningActor-Critic MethodsActuatorsAdaDeltaAdaGradAdam OptimizerAdjusted R-SquaredAdversarial AttacksAffordance LearningAgent-Based ModelingAgentic AI / Autonomous AgentsAgentic AI FrameworksAgglomerative ClusteringAGI / Artificial General IntelligenceAI AcceleratorsAI Act (EU)AI AgentsAI AlignmentAI and BiasAI and SustainabilityAI APIsAI Art GenerationAI AssistantsAI AuditAI AuditingAI Bill of Rights (US Blueprint)AI ContainmentAI DemocratizationAI Ethics BoardsAI Ethics GuidelinesAI Feature StoreAI for Climate ChangeAI Generated ContentAI Governance FrameworksAI GuardrailsAI HallucinationsAI in Healthcare EthicsAI in WarfareAI LegislationAI LiteracyAI MarketplacesAI Model GovernanceAI Model HubAI Model RegistryAI Model WeightsAI Music GenerationAI OrchestrationAI PolicyAI RegulationsAI SafetyAI SecurityAI SingularityAI Transparency ReportAI WatermarkingAI WinterAI Workflow AutomationAI-as-a-ServiceAlan TuringAlgorithmic AccountabilityAlgorithmic Bias MitigationAlgorithmic DiscriminationAlgorithmic TransparencyAndrew NgAnomaly DetectionAnomaly Detection in SecurityAnthropicApache KafkaAPI DevelopmentAPI EndpointsApriori AlgorithmArtificial General Intelligence (AGI)Artificial Neural NetworksArtificial SuperintelligenceASICsAssociation Rule LearningAsynchronous Advantage Actor-CriticAttention MechanismsAUCAudio ClassificationAudio Signal ProcessingAugmented RealityAuthenticationAuthorizationAutoencoderAutoencodersAutomated ReasoningAutomatic Speech Recognition (ASR)AutomationAutoMLAutonomous NavigationAutoregressive ModelsAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBag-of-Words ModelBaggingBatch SizeBayesian InferenceBayesian NetworksBayesian OptimizationBERTBias in AIBias-Variance TradeoffBig DataBig Data TechnologiesBiometric SecurityBLEU ScoreBlockchain in AIBoostingBox PlotByte-Pair Encoding (BPE)Batch NormalizationBias
C
CaffeCalculusCalibrationCalifornia Consumer Privacy Act (CCPA)Canary DeploymentCapsule NetworksCarbon Footprint of AICase-Based ReasoningCatastrophic ForgettingCentral Limit TheoremChain-of-ThoughtChatbotChinese Room ArgumentClass ImbalanceClassificationCloud AI PlatformsCloud ComputingClustering AlgorithmsClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCode Generation ModelsCognitive ArchitecturesCognitive ComputingCohereColab NotebooksCollaborative FilteringColor SpacesComplex AnalysisComplianceCompliance Standards (ISO IEEE)Computational ComplexityComputational Fluid DynamicsComputational Theory of MindCompute-Optimal ModelsConcept DriftConceptual GraphsConditional ProbabilityConfusion MatrixConsciousness in AIConsistency ModelsConstitutional AIConstraint Satisfaction ProblemsContainerizationContent-Based FilteringContext WindowContinual LearningContinuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)Control SystemsConversational AIConvolutional Neural NetworksCOPPACoreference ResolutionCorrelationCorrelation MatrixCost-Sensitive LearningCross-Entropy LossCross-ValidationCurriculum LearningCyber Threat IntelligenceCybersecurity RegulationsClassifier / Classification
D
DALL·EData AnnotationData CatalogData CentersData CleaningData DriftData GovernanceData IngestionData IntegrationData LabelingData LakeData LakesData LeakageData LineageData MiningData PipelineData PoisoningData PreprocessingData PrivacyData ProtectionData Protection LawsData QualityData SecurityData SovereigntyData TransformationData VersioningData VisualizationData Visualization TechniquesData WarehousingDatabases for AIDavies-Bouldin IndexDBSCANDecision Boundary VisualizationDecision TreesDeep Belief NetworksDeep LearningDeep Q-NetworksDeep Reinforcement LearningDeepfakeDeepfakesDeepMindDemis HassabisDependency ParsingDepth EstimationDescriptive StatisticsDialogue SystemsDifferential EquationsDifferential EvolutionDifferential PrivacyDiffusion ModelsDigital DivideDigital ProvenanceDigital TwinsDimensionality ReductionDirect Preference Optimization (DPO)Discourse AnalysisDiscrete Event SimulationDiscrete MathematicsDisinformationDistributed ComputingDistributed File SystemsDistributed TrainingDockerDronesDropoutDropout RegularizationDynamical SystemsDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
Early StoppingEdge AIEdge ComputingEdge DetectionEigenvalues and EigenvectorsElon MuskEmbeddingEmbedding SizeEmbeddingsEmbodied AIEmergent AbilitiesEmotion RecognitionEncoderEnsemble MethodsEpisodic MemoryEpochEthical AIEthical AI GuidelinesEthical AuditingEthical Decision-MakingEthical DilemmasEthical FrameworksEthics of AIETL ProcessesEvolutionary AlgorithmsExistential RiskExpectation-MaximizationExpectation-Maximization AlgorithmExpected Calibration ErrorExpert SystemsExplainabilityExploration vs. ExploitationExploratory Data AnalysisExport ControlsEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
F1 ScoreFacial RecognitionFairnessFastAIFeature EngineeringFeature ImportanceFeature SelectionFeature StoreFeature StoresFederated LearningFei-Fei LiFew-Shot LearningFine-tuningFinite Element AnalysisFirst-Order LogicFlow MatchingForce ControlFoundation Model EconomyFoundation ModelsFourier TransformFPGAsFrame LanguagesFunctional AnalysisFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
Game Playing AIGame TheoryGame Theory SimulationsGAN / Generative Adversarial NetworkGated Recurrent UnitsGaussian Mixture ModelsGeneral Data Protection Regulation (GDPR)Generative Adversarial NetworksGenerative ModelsGenetic AlgorithmsGensimGeoffrey HintonGlobal CooperationGPT ModelsGrad-CAMGradient Boosting MachinesGradient ClippingGradient DescentGraph Neural NetworksGraph TheoryGraphics Processing Units (GPUs)Grid SearchGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HadoopHeatmapHelpHeuristic AlgorithmsHidden Markov ModelsHierarchical Reinforcement LearningHigh-Performance ComputingHIPAAHyperparameterHistogramHOGHPC ClustersHugging FaceHugging Face TransformersHuman RightsHuman-in-the-LoopHuman-Robot InteractionHyperparameter OptimizationHyperparameter TuningHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityIlya SutskeverImage CaptioningImage ClassificationImage RecognitionImage SegmentationImpact on EmploymentIn-Context LearningIndustrial RobotsInferenceInference EnginesInference OptimizationInferential StatisticsInformation TheoryInformed ConsentInfrastructure as CodeInstance SegmentationInstruction tuningIntellectual Property RightsIntelligent AgentsIntrusion Detection SystemsInverse Reinforcement LearningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJohn McCarthyJoint EmbeddingJoint Probability DistributionJSONL / JSON-linesJuergen SchmidhuberJupyter NotebooksJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Nearest NeighborsK-Shot LearningKai-Fu LeeKalman FiltersKerasKernel TrickKnowledge DistillationKnowledge CutoffKnowledge GraphsKnowledge RepresentationKubernetes
L
Latent VariableLoss FunctionL1 RegularizationL2 RegularizationLabel SmoothingLanguage ModelingLanguage ModelsLaplace TransformLarge Language Models (LLMs)Large Multimodal ModelsLatent Dirichlet AllocationLatent SpaceLaw of Large NumbersLayer NormalizationLearning CurveLearning Rate DecayLearning Rate SchedulingLemmatizationLIMELinear AlgebraLinear RegressionLog LossLogic ProgrammingLogistic RegressionLong Short-Term Memory NetworksLong-Context ModelsLoRA (Low-Rank Adaptation)LSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Machine ConsciousnessMachine TranslationMarkov Chain ModelsMarkov Chain Monte CarloMarkov Decision ProcessesMarkov ModelsMarvin MinskyMasked Language ModelsMaster Data ManagementMatplotlibMatrix DecompositionMCPMean Absolute ErrorMean Squared ErrorMechanistic InterpretabilityMel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)Meta-learningMetadata ManagementMicroservicesMidjourneyMind UploadingMini ToolMini-Batch Gradient DescentMixture of Experts (MoE)MLOpsMobile RobotsModel CardsModel CompressionModel DeploymentModel DriftModel Explainability ToolsModel MonitoringModel ServingModel StealingMomentum OptimizationMonitoring and LoggingMonte Carlo MethodsMonte Carlo SimulationsMoral MachinesMotion DetectionMotion PlanningModelMulti-Armed Bandit ProblemMulti-head AttentionMultimodal AIMusic Information RetrievalMXNet
N
NormalizationNeural Networkn-GramsNaive Bayes AlgorithmNaive Bayes ClassifierNamed Entity RecognitionNatural Language Generation (NLG)Natural Language ProcessingNatural Language Processing (NLP)Natural Language UnderstandingNesterov Accelerated GradientNetwork SimulationsNeural Architecture SearchNeural NetworksNeural Processing Unit (NPU)Neuromorphic ComputingNick BostromNLP / Natural Language ProcessingNLTKNLU / Natural Language UnderstandingNoise ReductionNoSQL DatabasesNumPyNVIDIA CUDANovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningObject DetectionObject TrackingOne-hot EncodingOntologiesOpenAIOpenAI GPTOptical Character RecognitionOptimization TheoryOut-of-Distribution (OOD) DataOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPandasParallel ComputingParameter CountParameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)Part-of-Speech TaggingPartial Dependence PlotsPath PlanningPattern RecognitionPeople also viewedPerception in AIPerceptronPerplexityPeter NorvigPhilosophy of MindPhoneticsPipelinesPlanning and SchedulingPlotlyPolicy GradientsPolicy OptimizationPoolingPose EstimationPositional EncodingPragmaticsPrecisionPredictive ModelingPredictive ProbabilityPreference TuningPretrainingPrincipal Component AnalysisPrivacyPrivacy-Preserving Machine LearningProbability Density FunctionsProbability TheoryProblem SolvingProcess ModelingProcess-Based SupervisionPrompt ChainingPrompt EngineeringPrompt InjectionPromptPrompt MarketplacePrompt TemplatesPropositional LogicProximal Policy OptimizationPruningPyTorchParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation)Quantum ComputingQuantum Machine LearningQuestion AnsweringQuestion Answering SystemsQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)R-SquaredRandom ForestsRandom SearchRay KurzweilReal AnalysisReasoning EnginesRecallRecommender SystemsRecurrent Neural NetworksRed TeamingRegressionRegression AnalysisRegularizationRegulatory ComplianceReinforcement Learning from Human FeedbackReinforcement Learning in RoboticsReproducibilityResponsible AIRetrieval-Augmented GenerationReward FunctionRMSpropRNN / Recurrent Neural NetworkRobot KinematicsRobot VisionRobotic ManipulationRobotic Operating System (ROS)Robotics TransformersRobustness in AI ModelsROC CurveRodney BrooksRoot Mean Squared ErrorRule-Based Systems
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSaliency MapsSamplingSARSA AlgorithmScalable OversightScaling LawsScatter PlotScikit-LearnSciPySeabornSearch AlgorithmsSecure HardwareSecure Multi-Party ComputationSecure ProtocolsSelf-AttentionSelf-Driving CarsSemantic NetworksSemantic ParsingSemantic Role LabelingSemantic SegmentationSemantic WebSemi-Supervised LearningSensorsSentencePieceSentiment AnalysisSequence LabelingServerless ComputingServerless GPUsSet TheorySHAP ValuesSiamese NetworksSIFTSilhouette ScoreSimulated AnnealingSimulation HypothesisSimulation-to-Real Transfer (Sim2Real)Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)SMOTESocial Acceptance of AISocial SimulationSoftmaxSOTA (State of the Art)spaCySparkSpeaker DiarizationSpectrogram AnalysisSpeech EnhancementSpeech RecognitionSpeech SynthesisSpiking Neural NetworksSQLStable DiffusionStackingState-Action PairsStatistical AnalysisStatistical DistributionsStatisticsStemmingStochastic Gradient DescentStochastic ModelingStochastic ProcessesStop WordsStream ProcessingStrong AIStrong vs. Weak AIStuart RussellStyle TransferSubword TokenizationSupport Vector MachinesSURFSurveillanceSwarm IntelligenceSymbolic AISynthetic Data GenerationSynthetic MediaSystem DynamicsSystem Prompt
T
Training Datat-SNETeacher ForcingTechnological SingularityTeleoperationTemperatureTemporal Difference LearningTensor Processing Units (TPUs)TensorFlowTesting and ValidationText SummarizationText-to-Audio GenerationText-to-Image GenerationText-to-Speech (TTS)Text-to-Video GenerationTF-IDFTheanoTime Series AnalysisTimnit GebruTinyMLToken LimitTokenizationTokenizerTokensTool Use (LLMs)Topic ModelingTopologyTransfer LearningTransformerTransformer ModelsTransformer NetworksTransparencyTransparency RequirementsTrust Region Policy OptimizationTrustworthy AITruthfulness (in LLMs)Tuning / Hyperparameter TuningTuring Test
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUMAPUnderfittingUnmanned Aerial Vehicles (UAVs)Unmanned Ground VehiclesUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetValidation CurveValue FunctionVector DatabaseVersion Control for ModelsVibe code an AI ToolVideo Generation ModelsVirtual Reality SimulationsVision Transformer (ViT)Voice BiometricsVoice CloningVoice Conversion
W
Weak SupervisionWarmup StepsWeak AIWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWord EmbeddingsWord Sense DisambiguationWordPieceWorkflowWorld Models
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yann LeCunYield (model yield / throughput)Yoga of AIYoshua Bengio
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZero Trust ArchitectureZygosity in augmentation

AGI / Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?

Artificial Intelligence
[wˌʌt ɪz ˌeɪdʒˌiːˈaɪ slˈæʃ ˌɑːɹɾɪfˈɪʃəl dʒˈɛnɚɹəl ɪntˈɛlɪdʒəns]
Cập nhật lần cuối: 15 tháng 10, 2025

AGI, hay Trí tuệ nhân tạo tổng quát, là một loại AI có thể hiểu, học hỏi và áp dụng kiến thức theo cách tương tự như trí tuệ con người. Khác với AI hẹp, AGI có dải khả năng rộng lớn cho phép nó xử lý nhiều nhiệm vụ, thích ứng với môi trường mới và tham gia vào việc suy luận cũng như ra quyết định.


Khái niệm AGI có nguồn gốc từ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo vào giữa thế kỷ 20. Nhiều nhà khoa học và nhà nghiên cứu tin rằng việc đạt được AGI phụ thuộc vào việc hiểu bản chất của trí tuệ con người và tái tạo những đặc điểm này trong máy tính. Việc hiện thực hóa AGI có thể có những tác động sâu rộng đến xã hội, bao gồm những thay đổi cách mạng trong các lĩnh vực như kinh tế, giáo dục và y tế.


Các cơ chế hoạt động của AGI vẫn chưa được hiểu rõ hoàn toàn; tuy nhiên, lý thuyết cho rằng nó sẽ phụ thuộc vào sự kết hợp của học sâu, học tăng cường và các thuật toán phức tạp khác để mô phỏng các quá trình tư duy của con người. Các kịch bản điển hình bao gồm xe tự hành, trợ lý thông minh và hệ thống giải quyết vấn đề phức tạp.


Tuy nhiên, sự phát triển của AGI đi kèm với nhiều thách thức và rủi ro. Các vấn đề về an toàn và đạo đức là những mối quan tâm chính. AGI có thể dẫn đến thất nghiệp, vi phạm quyền riêng tư và gia tăng bất bình đẳng xã hội. Do đó, khi thúc đẩy nghiên cứu AGI, việc thiết lập các khung đạo đức và chính sách thích hợp là rất quan trọng.


Trong tương lai, nghiên cứu AGI dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng, đặc biệt là nhờ vào sự tiến bộ trong sức mạnh tính toán và phân tích dữ liệu lớn. Khi công nghệ tiến bộ, AGI có thể dần dần tiến gần đến trình độ trí tuệ con người, điều này sẽ kích thích các cuộc thảo luận và nghiên cứu sâu hơn.


Các lợi ích của AGI bao gồm khả năng tăng năng suất, giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy tiến bộ trong khoa học và công nghệ. Tuy nhiên, các nhược điểm bao gồm rủi ro tiềm tàng mất kiểm soát và tác động sâu sắc đến xã hội nhân loại.

Thuật ngữ liên quan

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Khám phá định nghĩa và tầm quan trọng của Trí tuệ nhân tạo (AI), ứng dụng, lợi ích, thách thức và xu...

Artificial Intelligence

Khái niệm Tăng cường Trí tuệ là gì

Khám phá khái niệm Tăng cường Trí tuệ, các ứng dụng, lợi ích và các cân nhắc đạo đức trong việc nâng...

Artificial Intelligence

Yoga của AI là gì

Khám phá khái niệm 'Yoga của AI', nơi trí tuệ nhân tạo nâng cao các thực hành yoga thông qua hướng d...

Artificial Intelligence

Học không mẫu là gì

Tìm hiểu về học không mẫu, một phương pháp học máy cho phép các mô hình nhận diện các thể loại chưa ...

AI Fundamentals