Giới thiệu AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống và máy móc có khả năng thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Các khả năng này bao gồm việc học hỏi từ kinh nghiệm, nhận dạng mẫu, hiểu và tạo ra ngôn ngữ, đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề. Về cơ bản, AI không phải là việc thay thế con người, mà là một công cụ mạnh mẽ được thiết kế để tăng cường và mở rộng năng lực của chúng ta.

• Nguồn: IBM. (2023). What is artificial intelligence (AI)?. Lấy từ https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence

Y tế:

1. Hỗ trợ ra quyết định lâm sàng: Các hệ thống AI như IBM Watson hỗ trợ các bác sĩ xem xét hồ sơ sức khỏe điện tử và cập nhật các hướng dẫn điều trị từ nghiên cứu y học một cách hiệu quả.

2. Chẩn đoán y tế: AI có thể dự đoán và chẩn đoán bệnh với tốc độ nhanh hơn hầu hết các chuyên gia y tế, giúp cải thiện quy trình chẩn đoán.

3. Khám phá thuốc: AI đang đẩy nhanh quá trình thiết kế thuốc, dự đoán bất kỳ tác dụng phụ nào và xác định các ứng cử viên lý tưởng cho các thử nghiệm lâm sàng.

Nguồn: Artificial Intelligence (AI) in Healthcare: Applications of 2024, AI in Healthcare: Uses, Examples & Benefits | Built In

Giáo dục:

1. Cá nhân hóa trải nghiệm học tập: AI tối ưu hóa chương trình giảng dạy theo nhu cầu của từng cá nhân, cho phép học sinh học theo cách hiệu quả nhất.

2. Tự động hóa nhiệm vụ: AI có thể đảm nhận các nhiệm vụ hành chính như chấm điểm, quản lý dữ liệu học sinh, tạo báo cáo và quản lý lớp học.

3. Trợ lý ảo và hỗ trợ học tập thông minh: Chatbot AI hỗ trợ cung cấp thông tin và hỗ trợ sinh viên bất cứ lúc nào, đặc biệt hữu ích trong các chương trình đào tạo từ xa.

Nguồn: 7 technology & 6 apps artificial intelligence AI in education teaching highlights - Lạc Việt, Artificial Intelligence (AI) in Education: Benefits, Challenges, and Applications

Kinh tế:

1. Phân tích dự đoán trong dự báo kinh tế: AI giúp giảm sai số trong dự báo kinh tế, nâng cao hiệu quả của các biện pháp chính sách.

2. Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực: AI giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, bảo tồn tài nguyên và tăng năng suất kinh tế tổng thể.

3. Dịch vụ tài chính tự động: AI được sử dụng để phát hiện gian lận, phân tích tình cảm trong các cuộc gọi của khách hàng và cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cao cho các sản phẩm và dịch vụ tài chính.

Nguồn: 10 ways AI is being used in Economics [2025] - DigitalDefynd, AI in Finance: Applications, Examples & Benefits | Google Cloud

Môi trường:

1. Giám sát các vấn đề môi trường: AI có thể sử dụng các nguồn từ xa như cảm biến, vệ tinh và máy bay không người lái để đo lường các vấn đề như ô nhiễm và phá rừng, đồng thời nhắm mục tiêu các nỗ lực khắc phục chúng.

2. Tối ưu hóa các hoạt động nông nghiệp: Các thuật toán có thể giúp nông dân xác định thời điểm tốt nhất để trồng, phun thuốc, tưới nước, bón phân và thu hoạch mùa màng, tối đa hóa năng suất đồng thời giảm thiểu việc sử dụng nước và hóa chất nông nghiệp.

3. Mô hình hóa biến đổi khí hậu: Các nhà khoa học sử dụng AI để giúp họ hiểu các xu hướng khí hậu và cách hành động của chúng ta làm thay đổi chúng.

Nguồn: How Artificial Intelligence Helps the Environment & Sustainability | Perch Energy

AI đang được tích hợp vào mọi khía cạnh của cuộc sống và công nghiệp với tốc độ chóng mặt. Các ứng dụng gần đây không chỉ giới hạn ở các chatbot mà còn mở rộng ra nhiều lĩnh vực phức tạp hơn:

1. AI Tạo sinh Đa phương thức (Multimodal Generative AI): Các mô hình như GPT-4o và Google Gemini không chỉ xử lý văn bản mà còn có thể hiểu và tạo ra nội dung từ nhiều loại dữ liệu đầu vào khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video). Ví dụ, người dùng có thể tải lên một video và yêu cầu AI tóm tắt nội dung, hoặc vẽ một bản phác thảo và yêu cầu AI biến nó thành một trang web đang hoạt động.

2. Tăng tốc khám phá khoa học và y học: AI đang được sử dụng để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển. Trong y học, các mô hình như AlphaFold của DeepMind có thể dự đoán cấu trúc 3D của protein từ chuỗi axit amin với độ chính xác cao, một bước đột phá giúp đẩy nhanh việc khám phá và thiết kế thuốc mới để điều trị các bệnh như Parkinson và ung thư.

3. An ninh mạng tự động và dự đoán: Các hệ thống AI tiên tiến có thể tự động phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa an ninh mạng trong thời gian thực. Bằng cách phân tích các mẫu lưu lượng mạng và hành vi người dùng, AI có thể xác định các cuộc tấn công tiềm ẩn trước khi chúng gây ra thiệt hại, thay vì chỉ phản ứng sau khi sự cố đã xảy ra.

4. Kỹ thuật và sản xuất được tăng cường bởi AI (AI-Augmented Engineering): Các kỹ sư đang sử dụng AI để thiết kế các sản phẩm phức tạp như chip máy tính, linh kiện máy bay và xe hơi. AI có thể nhanh chóng tạo ra và thử nghiệm hàng nghìn phương án thiết kế khác nhau để tìm ra giải pháp tối ưu nhất về hiệu suất, độ bền và hiệu quả năng lượng, một quá trình mà con người phải mất nhiều thời gian hơn để thực hiện.

Lịch sử của AI được đánh dấu bằng những giai đoạn của sự đột phá, sự kỳ vọng lớn lao và cả những thời kỳ "mùa đông" khi nguồn tài trợ và sự quan tâm sụt giảm. Dưới đây là một số cột mốc quan trọng nhất:

• 1956: Hội nghị Dartmouth: Thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" được đặt ra tại một hội thảo mùa hè ở Đại học Dartmouth. Sự kiện này được xem là điểm khởi đầu chính thức cho lĩnh vực AI, quy tụ các nhà nghiên cứu tiên phong để khám phá ý tưởng về những cỗ máy có khả năng tư duy.
  
  

• 1966: ELIZA: Joseph Weizenbaum phát triển ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên có khả năng mô phỏng cuộc trò chuyện của con người bằng cách nhận dạng từ khóa và phản hồi theo kịch bản. Nó đã cho thấy tiềm năng của tương tác người-máy.
  
  

• 1997: Deep Blue của IBM đánh bại Garry Kasparov: Lần đầu tiên một chương trình máy tính, Deep Blue, đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới trong một trận đấu chính thức. Sự kiện này chứng tỏ sức mạnh tính toán vượt trội và khả năng phân tích chiến lược phức tạp của máy móc.
  
  

• 2012: Cuộc cách mạng Học sâu (Deep Learning): Một mạng nơ-ron có tên AlexNet đã giành chiến thắng vang dội trong cuộc thi nhận dạng hình ảnh ImageNet. Thành công này đã khởi đầu cho sự bùng nổ của học sâu, một nhánh của học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp, trở thành nền tảng cho hầu hết các ứng dụng AI hiện đại.
  
  

• 2017: Google giới thiệu kiến trúc Transformer: Bài báo "Attention Is All You Need" đã công bố kiến trúc Transformer, một mô hình xử lý chuỗi dữ liệu mang tính cách mạng. Nó đã trở thành nền tảng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến nhất, bao gồm cả các mô hình GPT và Gemini.
  
  

• 2022: Ra mắt ChatGPT: OpenAI phát hành ChatGPT, một chatbot dựa trên mô hình GPT-3.5, gây ra một cơn sốt toàn cầu. Khả năng tạo ra văn bản mạch lạc, trả lời các câu hỏi phức tạp và thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ đã đưa AI tạo sinh đến với công chúng rộng rãi.
  
  

• Nguồn: Bách khoa toàn thư Britannica. (2024). Artificial intelligence: AI history. Lấy từ https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence/AI-history

Generative AI (hay AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra nội dung mới, nguyên bản mà không chỉ đơn thuần là phân tích hay xử lý dữ liệu có sẵn. Các nội dung này có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình, và nhiều dạng dữ liệu khác.

Điểm khác biệt chính của Generative AI so với AI truyền thống là khả năng "sáng tạo". Thay vì chỉ nhận dạng (ví dụ: đây là ảnh một con mèo) hoặc phân loại (ví dụ: email này là thư rác), Generative AI có thể tạo ra một bức ảnh hoàn toàn mới về một con mèo theo phong cách hoạt hình, hoặc viết một email hoàn chỉnh dựa trên vài gạch đầu dòng yêu cầu.

Nó hoạt động bằng cách học hỏi các mẫu và cấu trúc từ một lượng dữ liệu khổng lồ trong quá trình huấn luyện, sau đó sử dụng kiến thức này để tạo ra các sản phẩm mới nhưng vẫn giữ được những đặc điểm tương tự dữ liệu gốc.

Một số tên Generative AI phổ biến và mục đích sử dụng

Dưới đây là các công cụ AI tạo sinh nổi bật nhất hiện nay, được phân loại theo mục đích chính của chúng.

1. AI tạo văn bản và Chatbot (Text & Chat)

Đây là loại hình Generative AI phổ biến nhất, có khả năng trò chuyện, trả lời câu hỏi, viết lách, tóm tắt, dịch thuật và lập trình.

• Tên công cụ: ChatGPT (của OpenAI)
  
  

  • Mục đích: Là một trợ lý ảo đa năng, có thể hỗ trợ người dùng trong hầu hết các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ. Mục đích chính là tạo ra các cuộc đối thoại tự nhiên, trả lời câu hỏi chuyên sâu, soạn thảo văn bản (email, bài luận, kịch bản), gỡ lỗi và viết mã, lên ý tưởng sáng tạo.

• Tên công cụ: Google Gemini (trước đây là Bard)
  
  

  • Mục đích: Là đối thủ cạnh tranh trực tiếp của ChatGPT, được tích hợp sâu vào hệ sinh thái của Google. Gemini có thế mạnh về khả năng truy cập và xử lý thông tin thời gian thực từ Google Search. Mục đích của nó là trở thành một trợ lý AI đa phương thức, giúp người dùng tóm tắt email, lập kế hoạch, viết code, phân tích dữ liệu, và xử lý cả hình ảnh, âm thanh đầu vào.

• Tên công cụ: Claude (của Anthropic)
  
  

  • Mục đích: Nổi bật với khả năng xử lý các văn bản cực kỳ dài (hàng trăm nghìn từ). Mục đích chính của Claude là giúp người dùng tóm tắt và phân tích các tài liệu lớn như sách, báo cáo tài chính, tài liệu nghiên cứu một cách nhanh chóng và chính xác. Claude cũng được chú trọng về mặt an toàn và đạo đức trong các câu trả lời.

2. AI tạo hình ảnh (Image Generation)

Các công cụ này biến những mô tả bằng văn bản (prompt) của bạn thành các tác phẩm hình ảnh nghệ thuật độc đáo.

• Tên công cụ: Midjourney
  
  

  • Mục đích: Được xem là một trong những công cụ tạo hình ảnh AI có chất lượng nghệ thuật cao và phong cách đặc trưng nhất. Mục đích của Midjourney là cho phép các nghệ sĩ, nhà thiết kế và người dùng phổ thông tạo ra những hình ảnh siêu thực, giả tưởng hoặc nghệ thuật đẹp mắt chỉ từ mô tả văn bản. Nó rất mạnh trong việc tạo ra các tác phẩm có tính thẩm mỹ cao.

• Tên công cụ: DALL-E 3 (của OpenAI)
  
  

  • Mục đích: Là một công cụ tạo ảnh mạnh mẽ được tích hợp trực tiếp vào ChatGPT Plus. Mục đích chính của DALL-E là chuyển đổi các ý tưởng bằng văn bản thành hình ảnh một cách linh hoạt và chính xác. Nó có khả năng hiểu các mô tả chi tiết và phức tạp, cho phép người dùng dễ dàng tạo và tinh chỉnh hình ảnh ngay trong cuộc trò chuyện.

• Tên công cụ: Stable Diffusion
  
  

  • Mục đích: Là một mô hình mã nguồn mở, cho phép người dùng tự do tùy chỉnh và chạy trên máy tính cá nhân (nếu đủ mạnh). Mục đích của nó là dân chủ hóa khả năng tạo ảnh bằng AI, cung cấp một công cụ linh hoạt cho các nhà phát triển và những người đam mê công nghệ để xây dựng các ứng dụng và thử nghiệm không giới hạn.

3. AI tạo video và âm thanh (Video & Audio Generation)

• Tên công cụ: Synthesia
  
  

  • Mục đích: Tạo ra các video chuyên nghiệp từ văn bản. Người dùng có thể chọn một nhân vật ảo (avatar) AI, nhập kịch bản, và Synthesia sẽ tạo ra một video trong đó avatar sẽ đọc kịch bản đó một cách tự nhiên. Mục đích chính là giúp doanh nghiệp tạo video hướng dẫn, đào tạo, marketing một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

• Tên công cụ: Runway
  
  

  • Mục đích: Là một bộ công cụ chỉnh sửa video được tăng cường bởi AI. Mục đích của Runway không chỉ là tạo video từ văn bản (Gen-2) mà còn cung cấp các tính năng ma thuật như xóa vật thể khỏi video, tự động thay đổi khung hình, tạo chuyển động chậm mượt mà, và nhiều hiệu ứng hình ảnh khác.