Thoại Viết Hoàng
Writer
ChatGPT, chatbot có thể trả lời bằng văn bản các yêu cầu của người dùng với ngôn ngữ tự nhiên, đã biến trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành từ thông dụng mới nhất trong công nghệ.
AI chiếm vị trí trọng tâm tại hội nghị nhà phát triển hàng năm của Google vào ngày 10 tháng 5 vừa qua. Tại đây, công ty thông báo rằng công cụ tìm kiếm Google sẽ kết hợp AI để tổng hợp kết quả tìm kiếm cho người dùng. Công ty cũng có kế hoạch tích hợp AI vào Gmail để giúp người dùng viết email.
Nhiều công ty khác đã tích hợp AI vào sản phẩm. Trên thực tế, 94% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đồng ý rằng AI sẽ rất quan trọng đối với sự thành công trong 5 năm tới, theo khảo sát “Tình trạng AI trong doanh nghiệp” mới nhất của hãng kiểm toán Deloitte.
Về mặt đầu tư, Goldman Sachs lạc quan về tương lai của AI và tin rằng công nghệ này có thể thúc đẩy tăng năng suất và tăng lợi nhuận của S&P 500 lên 30% hoặc hơn trong thập kỷ tới, chiến lược gia cấp cao của Goldman, Ben Snider nói.
Nếu bạn quan tâm đến việc đầu tư vào AI hoặc bất kỳ thứ gì liên quan đến AI, thì điều quan trọng là phải hiểu bạn đang bỏ tiền vào cái gì. Dưới đây là bốn thuật ngữ AI cần biết.
1. Máy học
Mặc dù học máy nghe có vẻ mới, nhưng thuật ngữ này thực sự được đặt ra bởi nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo Arthur Samuel vào năm 1959. Samuel định nghĩa học máy là khả năng học hỏi của máy tính mà không cần lập trình rõ ràng.Để làm điều đó, các mô hình toán học hoặc thuật toán được cung cấp các tập dữ liệu lớn và được đào tạo để xác định các mẫu trong mỗi tập hợp. Về lý thuyết, các thuật toán sau đó có thể áp dụng quy trình nhận dạng mẫu tương tự cho một tập dữ liệu mới.
Ví dụ: Spotify sử dụng công nghệ máy học để phân tích nhạc bạn nghe và đề xuất các nghệ sĩ tương tự hoặc tạo danh sách phát.
2. Mô hình ngôn ngữ lớn LLM
Theo Nvidia, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một thuật toán học cách nhận dạng, tóm tắt và tạo văn bản cũng như các loại nội dung khác sau khi xử lý các tập dữ liệu khổng lồ.Các mô hình này được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học không giám sát, nghĩa là thuật toán được cung cấp một tập dữ liệu nhưng không được lập trình để biết phải làm gì với tập dữ liệu đó. Thông qua quá trình này, LLM học cách xác định mối quan hệ giữa các từ và các khái niệm đằng sau chúng.
3. AI sáng tạo
Các mô hình ngôn ngữ lớn là một loại AI tổng quát. Như tên gọi của nó, Generative AI đề cập đến trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung như văn bản, video hoặc âm thanh, theo blog AI của Google.Để thực hiện điều này, các mô hình AI tổng quát sử dụng máy học để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và phản hồi đầu vào của người dùng bằng nội dung mới, theo Nvidia.
4. GPT
ChatGPT là một ví dụ khác về công cụ AI tổng quát. “GPT” là viết tắt của máy biến áp được đào tạo trước tổng quát. GPT là mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và là thứ cung cấp năng lượng cho chatbot, giúp nó tạo ra các phản hồi giống như con người.Tuy nhiên, OpenAI nói rằng ChatGPT đôi khi có thể viết “câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác hoặc vô nghĩa”, theo trang web của mình.
Mọi người đã và đang sử dụng ChatGPT cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm viết email và lên kế hoạch... Chatbot nổi tiếng đã thu hút được 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng chỉ sau hai tháng kể từ khi ra mắt, khiến nó trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử.
