Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là gì?

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực công nghệ phát triển các hệ thống, máy móc có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn đòi hỏi trí thông minh của con người.
Ví dụ, AI có thể được đào tạo để nhận diện giọng nói, hình ảnh, tạo ra văn bản, thực hiện ra quyết định hoặc thậm chí chơi cờ vua vượt qua cả con người.

Một số ví dụ về AI trong đời sống hàng ngày

AI hiện diện ở khắp nơi quanh chúng ta, nhiều khi chúng ta sử dụng mà không để ý:

Trợ lý ảo điều khiển bằng giọng nói: Siri, Alexa, và Google Assistant dùng AI để hiểu lệnh thoại và phản hồi chính xác. Bạn có thể nhờ đặt lịch, phát nhạc hoặc kể chuyện cười.
Hệ thống gợi ý nội dung: Các nền tảng như Netflix, YouTube hay Spotify sử dụng AI để gợi ý video, phim, nhạc dựa trên sở thích và thói quen của bạn.
Mạng xã hội: AI hỗ trợ lọc thông tin và hiển thị những bài viết, quảng cáo phù hợp với bạn nhất, từ cập nhật của bạn bè đến các nội dung bạn quan tâm.

AI vận hành như thế nào?

Có nhiều phương pháp xây dựng hệ thống AI, trong đó học máy (Machine Learning – ML) là một trong những phương pháp phổ biến và hiệu quả.
Học máy là lĩnh vực giúp máy tính tự học, rút ra quy luật từ dữ liệu lớn mà không cần con người phải lập trình tỉ mỉ từng bước.
Bạn có thể hình dung học máy như cách con người học từ trải nghiệm: thay vì phải lập trình từng quy tắc, máy sẽ dùng các thuật toán để phân tích dữ liệu, nhận ra quy luật, từ đó dự đoán và xử lý các tình huống mới.
Thuật toán học máy càng tiếp xúc nhiều dữ liệu thì càng trở nên chính xác hơn. Kết quả là một mô hình học máy có khả năng nhận diện, dự đoán hoặc phân loại dựa trên kinh nghiệm đã được huấn luyện. Mô hình càng được trau dồi dữ liệu, hiệu quả càng tăng.
Bên cạnh học máy, học sâu (Deep Learning) cũng là hướng phát triển mạnh mẽ trong AI.
Học sâu là một nhánh của học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhiều tầng (giống như bộ não con người) để nhận biết và ra quyết định dựa trên các mẫu dữ liệu phức tạp. Mỗi tầng trong hệ thống sẽ lọc và xử lý thông tin theo từng cấp độ, giúp máy hiểu sâu hơn về bản chất dữ liệu.
Một mô hình học sâu gồm nhiều lớp nơ-ron liên kết với nhau; mỗi lớp sẽ đảm nhận một nhiệm vụ riêng biệt, từng bước xử lý và biến đổi dữ liệu, tổng hợp thành kết quả cuối cùng.

AI học như thế nào?

Khi sử dụng học máy, AI được huấn luyện trên nhiều bộ dữ liệu phong phú. Ví dụ, để AI nhận biết các loài vật, người ta sẽ cho AI xem hàng ngàn bức ảnh mèo, chó… với nhãn tương ứng. Dần dần, AI sẽ học cách phân biệt đặc điểm của từng loài như hình dáng, loại lông, kích thước v.v.
Dữ liệu huấn luyện là yếu tố cốt lõi giúp AI học. Dữ liệu càng phong phú, AI càng thông minh và dự đoán càng chính xác.
Quá trình học của AI thường trải qua 4 bước:

Thu thập dữ liệu: Tập hợp các bộ dữ liệu lớn (ảnh, văn bản, âm thanh,…)
Huấn luyện mô hình: Dùng thuật toán để điều chỉnh các tham số bên trong hệ thống (thường là các mạng nơ-ron) nhằm đạt kết quả dự đoán hoặc phân loại chuẩn xác.
Đánh giá và tối ưu: Sau huấn luyện, AI sẽ được kiểm tra, đánh giá độ chính xác. Nếu chưa tốt sẽ tiếp tục điều chỉnh mô hình.
Suy luận (Inference): Khi mô hình đã đủ tốt, AI có thể áp dụng để dự đoán hoặc xử lý các dữ liệu mới.

AI tạo sinh (Generative AI) là gì?

AI tạo sinh (Generative AI, viết tắt GenAI) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video dựa trên các mẫu và dữ liệu đã học.
Điểm khác biệt nổi bật của Generative AI là: ngoài việc phân tích hay nhận diện, nó còn có thể tự tạo ra dữ liệu mới, mô phỏng hoặc sáng tạo dựa trên kiến thức đã tích lũy.
Các nội dung Generative AI có thể tạo ra gồm:

Văn bản: Viết bài luận, bài báo, thơ…
Hình ảnh: Sinh ra hình ảnh thực tế từ mô tả.
Âm thanh: Sáng tác bài hát theo phong cách hoặc nghệ sĩ nào đó.
Mã lập trình: Tạo các đoạn mã dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Generative AI hoạt động ra sao?

Các mô hình AI tạo sinh dựa trên học sâu, tận dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để phân tích, nhận biết các quy luật bên trong dữ liệu, từ đó sáng tạo ra các kết quả mới.
Ví dụ, một mô hình được huấn luyện với hàng triệu ảnh mèo. Qua quá trình học, nó nhận biết các đặc điểm như tai, râu, lông… Khi được yêu cầu tạo ra một hình ảnh mèo mới, mô hình sẽ kết hợp các đặc trưng ấy để tạo nên một chú mèo chưa từng có thật nhưng trông rất tự nhiên.
Tương tự, với văn bản, âm thanh, mã… mô hình sẽ học các quy luật, cấu trúc từ dữ liệu đã có, sau đó sinh ra các nội dung mới giống thật, tự nhiên.

Một số ví dụ về Generative AI

Dưới đây là những công cụ AI tạo sinh phổ biến hiện nay:

ChatGPT: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của OpenAI, có thể tạo ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, trò chuyện, viết truyện, tạo mã…
DALL-E: Sản phẩm của OpenAI, hỗ trợ tạo hình ảnh chi tiết và phù hợp ngữ cảnh chỉ từ mô tả bằng văn bản.
GitHub Copilot: Trợ thủ đắc lực cho lập trình viên, gợi ý đoạn mã hoặc cả hàm hoàn chỉnh dựa trên mô tả hoặc đoạn mã có sẵn.

Bắt đầu với Generative AI như thế nào?

Bạn có thể bắt đầu tiếp cận và trải nghiệm AI tạo sinh theo các cách sau:

Theo dõi hướng dẫn cơ bản của chúng tôi: Hướng dẫn này cung cấp kiến thức nền tảng về Generative AI, bao gồm:

Giải thích các khái niệm, thuật ngữ chính
Chiến lược sử dụng prompt hiệu quả
Thực hành tốt và lỗi thường gặp
Ứng dụng thực tế, ví dụ minh họa
Tham gia khóa học miễn phí về ChatGPT: Chúng tôi có khóa học ChatGPT miễn phí bao gồm:
Kiến thức cơ bản về ChatGPT
Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực
Hướng dẫn tích hợp vào công việc thực tế
Thực hành với các công cụ: Trải nghiệm các công cụ Generative AI phổ biến như:
ChatGPT để tạo văn bản, đối thoại
DALL-E hoặc Midjourney để sáng tạo hình ảnh
GitHub Copilot hỗ trợ viết mã