Trí tuệ nhân tạo là gì?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
X GitHub LinkedIn

Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm nhiều công nghệ mới nổi, phức tạp từng yêu cầu con người đưa ra dữ liệu đầu vào nhưng giờ đây máy tính có thể thực hiện. Máy tính có thể thực hiện các chức năng nâng cao, trước đây được dùng để tìm hiểu và đề xuất thông tin. Giờ đây, nhờ AI, máy tính thậm chí có thể tạo nội dung mới.

Từ viết tắt AI thường được dùng thay thế cho nhau để biểu thị nhiều loại công nghệ tạo nên lĩnh vực AI.

Các khái niệm phổ biến về AI

Có một số thuật ngữ và khái niệm xác định trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy mà bạn có thể thấy hữu ích. Sau đây là một số cách bạn có thể làm việc với AI trong thực tế trên web

AI chung

Nói chung, AI chung là một chương trình hoặc mô hình không phải con người thể hiện khả năng giải quyết vấn đề và sáng tạo trên nhiều lĩnh vực. Mô hình là một phương trình toán học rất lớn, bao gồm một tập hợp các tham số và cấu trúc cần thiết để máy trả về kết quả.

Với AI chung, bạn có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, dịch văn bản, sáng tác nhạc, xác định bệnh tật và nhiều việc khác.

AI hẹp

AI hẹp là một hệ thống có thể thực hiện một hoặc một số tác vụ cụ thể. Ví dụ: máy tính chơi cờ vua với đối thủ là con người (đừng nhầm với Mechanical Turk). AI hẹp có một tập hợp các tham số, quy tắc ràng buộc và ngữ cảnh được xác định trước. Các tham số này có vẻ như hiểu được, nhưng thực tế chỉ là câu trả lời cho một phương trình.

Bạn có thể thấy điều này trong thực tế với các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, trợ lý thoại và dự báo thời tiết. Bạn có thể sử dụng các mô hình rất cụ thể để cải thiện một số chức năng cụ thể trên trang web và ứng dụng của mình.

Ví dụ: bạn đã xây dựng một trang web chuyên về phim, nơi người dùng có thể đăng nhập, đánh giá các bộ phim mình yêu thích và khám phá những bộ phim mới để xem. Bạn có thể sử dụng cơ sở dữ liệu được điền sẵn để đề xuất phim dựa trên trang hiện tại mà người dùng đang truy cập. Hoặc bạn có thể sử dụng mô hình AI hẹp để phân tích hành vi và lựa chọn ưu tiên của người dùng nhằm hiển thị thông tin phù hợp nhất cho người đọc đó.

AI tạo sinh

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một mô hình AI mạng nơron có nhiều tham số mà bạn có thể sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như tạo, phân loại hoặc tóm tắt văn bản hoặc hình ảnh.

AI tạo sinh phản hồi dữ liệu đầu vào và tạo nội dung, dựa trên ngữ cảnh và bộ nhớ của một LLM. Điều này không chỉ dừng lại ở việc so khớp mẫu và dự đoán. Sau đây là một số công cụ AI tạo sinh phổ biến nhất:

Các công cụ này có thể tạo văn bản, mã mẫu và hình ảnh. Các mẫu này có thể giúp bạn lên kế hoạch cho kỳ nghỉ, làm dịu hoặc chuyên nghiệp hoá giọng điệu của email hoặc phân loại nhiều nhóm thông tin thành các danh mục.

Có vô số trường hợp sử dụng, cho cả nhà phát triển và người không phải nhà phát triển.

AI phía máy khách, phía máy chủ và kết hợp

Mặc dù hầu hết các tính năng AI trên web đều dựa vào máy chủ, nhưng AI phía máy khách lại chạy trực tiếp trong trình duyệt của người dùng. Điều này mang lại các lợi ích như độ trễ thấp, giảm chi phí phía máy chủ, không yêu cầu khoá API, tăng quyền riêng tư của người dùng và quyền truy cập ngoại tuyến. Bạn có thể triển khai AI phía máy khách hoạt động trên các trình duyệt bằng thư viện JavaScript, bao gồm Transformers.js, TensorFlow.js và MediaPipe.

AI phía máy chủ bao gồm các dịch vụ AI dựa trên đám mây. Hãy tưởng tượng Gemini 1.5 Pro chạy trên đám mây. Các mô hình này thường lớn hơn và mạnh mẽ hơn nhiều. Điều này đặc biệt đúng đối với các mô hình ngôn ngữ lớn.

AI kết hợp đề cập đến mọi giải pháp bao gồm cả thành phần máy khách và máy chủ. Ví dụ: bạn có thể sử dụng mô hình phía máy khách để thực hiện một tác vụ và dự phòng sang mô hình phía máy chủ khi không thể hoàn tất tác vụ trên thiết bị.

Một mô hình nhỏ, được tối ưu hoá phía máy khách có thể hoạt động hiệu quả hơn so với mô hình lớn hơn ở phía máy chủ, đặc biệt là khi được tối ưu hoá để cải thiện hiệu suất. Đánh giá trường hợp sử dụng của bạn để xác định giải pháp phù hợp với bạn.

Học máy (ML)

Học máy (ML) là một hình thức AI, trong đó máy tính học mà không cần lập trình rõ ràng. Trong khi AI cố gắng tạo ra trí tuệ, thì ML cho phép máy tính học hỏi từ kinh nghiệm. Công nghệ học máy bao gồm các thuật toán để dự đoán tập dữ liệu.

Học máy là quá trình huấn luyện một mô hình để đưa ra dự đoán hữu ích hoặc tạo nội dung từ dữ liệu.

Ví dụ: giả sử chúng ta muốn tạo một trang web đánh giá thời tiết vào một ngày bất kỳ. Theo truyền thống, một hoặc nhiều nhà khí tượng học có thể thực hiện việc này. Họ có thể tạo bản trình bày về bầu khí quyển và bề mặt Trái Đất, tính toán và dự đoán các kiểu thời tiết, đồng thời xác định điểm xếp hạng bằng cách so sánh dữ liệu hiện tại với bối cảnh trước đây.

Thay vào đó, chúng ta có thể cung cấp cho mô hình học máy một lượng lớn dữ liệu thời tiết, cho đến khi mô hình học được mối quan hệ toán học giữa các mẫu thời tiết, dữ liệu trong quá khứ và các nguyên tắc về những yếu tố khiến thời tiết tốt hay xấu vào bất kỳ ngày cụ thể nào. Trên thực tế, chúng tôi đã tạo ứng dụng này trên web.

Học sâu

Học sâu (DL) là một lớp thuật toán học máy. Một ví dụ là Mạng nơron sâu (DNN) cố gắng mô hình hoá cách não bộ con người được cho là xử lý thông tin.

Thách thức với AI

Có một số thách thức khi xây dựng và sử dụng AI. Sau đây chỉ là một số điểm nổi bật mà bạn nên cân nhắc.

Chất lượng và mức độ mới của dữ liệu

Các tập dữ liệu lớn dùng để huấn luyện nhiều mô hình AI thường đã lỗi thời ngay sau khi được sử dụng. Điều này có nghĩa là khi tìm kiếm thông tin mới nhất, bạn có thể hưởng lợi từ kỹ thuật lời nhắc để nâng cao hiệu suất của mô hình AI đối với các nhiệm vụ cụ thể và tạo ra kết quả tốt hơn.

Tập dữ liệu có thể chưa đầy đủ hoặc quá nhỏ để hỗ trợ hiệu quả một số trường hợp sử dụng. Bạn nên thử làm việc với nhiều công cụ hoặc tuỳ chỉnh mô hình cho phù hợp với nhu cầu của mình.

Mối lo ngại về đạo đức và thiên kiến

Công nghệ AI rất thú vị và có nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, cuối cùng, máy tính và thuật toán do con người tạo ra, được huấn luyện dựa trên dữ liệu có thể do con người thu thập, do đó, sẽ gặp phải một số thách thức. Ví dụ: mô hình có thể học và khuếch đại thành kiến và định kiến có hại của con người, trực tiếp ảnh hưởng đến kết quả. Bạn cần ưu tiên việc giảm thiểu thiên kiến khi xây dựng công nghệ AI.

Có nhiều yếu tố cần cân nhắc về mặt đạo đức liên quan đến bản quyền của nội dung do AI tạo ra; ai sở hữu kết quả, đặc biệt là nếu kết quả đó chịu ảnh hưởng lớn hoặc được sao chép trực tiếp từ tài liệu có bản quyền?

Trước khi tạo nội dung và ý tưởng mới, hãy cân nhắc các chính sách hiện hành về cách sử dụng tài liệu mà bạn tạo.

Bảo mật và quyền riêng tư

Nhiều nhà phát triển web cho biết rằng quyền riêng tư và bảo mật là mối lo ngại hàng đầu của họ khi sử dụng các công cụ AI. Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh kinh doanh có các yêu cầu nghiêm ngặt về dữ liệu, chẳng hạn như chính phủ và các công ty chăm sóc sức khoẻ. Việc tiết lộ dữ liệu người dùng cho nhiều bên thứ ba hơn bằng API đám mây là một vấn đề đáng lo ngại. Điều quan trọng là mọi hoạt động truyền dữ liệu đều phải an toàn và được giám sát liên tục.

AI phía máy khách có thể là chìa khoá để giải quyết những trường hợp sử dụng này. Chúng tôi vẫn còn rất nhiều việc cần làm trong quá trình nghiên cứu và phát triển.

Bắt đầu sử dụng AI trên web

Giờ đây, khi đã quen thuộc với nhiều loại trí tuệ nhân tạo, bạn có thể bắt đầu cân nhắc cách sử dụng các mô hình hiện có để nâng cao năng suất và xây dựng các trang web cũng như ứng dụng web tốt hơn.

Bạn có thể sử dụng AI để:

Mô hình AI được huấn luyện trước có thể là một cách tuyệt vời để cải thiện trang web, ứng dụng web và hiệu suất mà không cần hiểu rõ cách xây dựng mô hình toán học và thu thập tập dữ liệu phức tạp để hỗ trợ các công cụ AI phổ biến nhất.

Bạn có thể thấy hầu hết các mô hình đều đáp ứng nhu cầu của bạn ngay lập tức mà không cần điều chỉnh thêm. Điều chỉnh là quá trình lấy một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và huấn luyện thêm để đáp ứng nhu cầu sử dụng cụ thể của bạn. Có một số kỹ thuật để điều chỉnh mô hình:

  • Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một kỹ thuật sử dụng phản hồi của con người để cải thiện khả năng điều chỉnh của mô hình cho phù hợp với các lựa chọn ưu tiên và ý định của con người.
  • Thích ứng cấp thấp (LoRA) là một phương thức hiệu quả về tham số cho LLM, giúp giảm số lượng tham số có thể huấn luyện, đồng thời duy trì hiệu suất của mô hình.