vi
en
Generative AI là gì và vì sao nó đang trở thành xu hướng công nghệ nổi bật trong năm 2024? Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn khám phá sự khác biệt giữa Generative AI và AI truyền thống, cách công nghệ này hoạt động, các mô hình phổ biến, cũng như những lợi ích và ứng dụng thực tiễn của nó.
Generative AI là gì? So sánh Generative AI với AI truyền thống
Generative AI (AI tạo sinh) là một hình thức công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nhiều loại dữ liệu mới, bao gồm hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và mô hình 3D, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện. Công nghệ này đã thu hút sự chú ý đáng kể trong thời gian gần đây, đặc biệt là sau khi OpenAI phát hành ChatGPT, cho phép người dùng tạo ra các nội dung sáng tạo và tự nhiên, giống như một người viết thực thụ.
Các ứng dụng của Generative AI đang ngày càng đa dạng và mở rộng, từ việc hỗ trợ trong lập trình phần mềm, phát hiện các phân tử mới cho đến việc tạo ra dữ liệu tổng hợp để xây dựng các mô hình AI đáng tin cậy hơn, đồng thời bảo vệ dữ liệu thực khỏi các quy định về quyền riêng tư và bản quyền.
Vậy điểm khác nhau giữa AI truyền thống và Generative AI là gì? Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa hai loại trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) này:
| Tiêu chí | Generative AI | AI Truyền thống |
| Cách tiếp cận vấn đề | “Học chuyển giao” (Transfer Learning). | Dựa trên dữ liệu có sẵn, áp dụng thông tin một cách cụ thể và có hạn. |
| Khả năng học hỏi | Học từ dữ liệu và thích nghi với các mẫu mới. | Dựa vào các quy tắc đã xác định, yêu cầu can thiệp của con người để cập nhật. |
| Xử lý dữ liệu | Xuất sắc trong việc xử lý và hiểu dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, video và văn bản. | Tốt hơn cho dữ liệu có cấu trúc và các nhiệm vụ yêu cầu quyết định chính xác. |
| Sáng tạo | Sử dụng phương pháp như mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) để tạo ra nội dung mới (hình ảnh, văn bản, âm thanh). | Dựa vào các thuật toán máy học để khai thác thông tin từ dữ liệu đã có nên thiếu khả năng sáng tạo, chủ yếu tập trung vào tự động hóa và cải thiện quy trình. |
| Linh hoạt và thích nghi | Linh hoạt và có khả năng thích ứng với các tình huống mới và không lường trước. | Cứng nhắc, khó thích ứng với tình huống mới mà không có can thiệp. |
| Quản lý dữ liệu | Đối diện với thách thức lớn trong bảo mật dữ liệu và bản quyền. | Đối mặt với vấn đề bảo mật dữ liệu, nhưng phạm vi có phần hạn chế hơn. |
| Khả năng xử lý dữ liệu không chắc chắn | Có khả năng xử lý dữ liệu không chắc chắn và tạo ra kết quả có ý nghĩa. | Thường yêu cầu dữ liệu chính xác và rõ ràng để đạt được kết quả chính xác nhất. |
| Ứng dụng thực tế | Được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như sáng tạo nội dung, thiết kế, y tế (mô hình 3D). | Thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu, dự báo và tối ưu hóa quy trình. |
>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM: Khám phá sức mạnh của Generative AI và sự đổi mới của Trí tuệ nhân tạo
Cách Generative AI hoạt động
Cách hoạt động của Generative AI là gì? Mô hình trí tuệ nhân tạo (Artifical intelligence) này hoạt động thông qua một quy trình gồm ba bước để tạo ra nội dung mới từ dữ liệu đã có sẵn.
Đầu tiên, Generative AI thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Dữ liệu này có thể bao gồm văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Chất lượng đầu ra của mô hình phụ thuộc vào số lượng và sự phong phú của dữ liệu đầu vào. Vì vậy, việc cung cấp một tập hợp dữ liệu lớn và đa dạng là rất quan trọng.
Bước tiếp theo là lựa chọn kiến trúc mô hình Generative AI phù hợp với bài toán cụ thể và loại dữ liệu đã chuẩn bị. Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa mục tiêu mong muốn. Sự lựa chọn đúng đắn về mô hình và các tham số sẽ giúp tăng cường khả năng sinh ra nội dung chất lượng cao.
Cuối cùng, sau khi dữ liệu đầu vào và mô hình đã được thiết lập, Generative AI sẽ tự động tạo ra đầu ra mong muốn như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh. Mô hình sẽ dựa trên các thông tin đã được cung cấp để sinh ra những kết quả mới, đa dạng và độc đáo. Tuy nhiên, chất lượng của các kết quả này vẫn phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và khối lượng dữ liệu đầu vào, tạo ra một thách thức lớn cho công nghệ này trong việc đảm bảo đầu ra có chất lượng cao.
>>>> TÌM HIỂU CÁC ỨNG DỤNG CỦA AI:
- Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Các ứng dụng thực tế
- OCR là gì? Số hóa tài liệu bằng phần mềm OCR tiếng việt tốt nhất hiện nay
Khám phá các loại mô hình AI tạo sinh (Generative Models)
Các loại mô hình Generative AI là gì? Mỗi loại Generative Model có cách tiếp cận riêng và ứng dụng khác nhau. Dưới đây là một số mô hình phổ biến:
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs hoạt động thông qua việc sử dụng hai mạng neural đối đầu với nhau: một mạng tạo ra nội dung giả mạo (generator) và một mạng đánh giá tính xác thực của nội dung đó (discriminator). Quá trình này diễn ra theo cơ chế cạnh tranh, giúp cải thiện chất lượng dữ liệu được tạo ra.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs là mô hình bộ mã hóa tự động biến đổi, hoạt động bằng cách biến đổi dữ liệu thành không gian vector và sau đó giải mã trở lại thành dữ liệu gốc. Generative AI Model này bao gồm hai mạng neural: mạng mã hóa (encoder) chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành một biểu diễn nén và mạng giải mã (decoder) sử dụng biểu diễn này để tái tạo lại dữ liệu gốc.
Autoregressive Models (Generative AI Model khuếch tán)
Các mô hình khuếch tán hoạt động bằng cách dự đoán từng phần tử của dữ liệu một cách tuần tự và tạo ra dữ liệu mới dựa trên các phần tử đã được dự đoán trước đó. Phương pháp này giúp mô hình có khả năng nắm bắt được mối quan hệ giữa các phần tử trong dữ liệu.
Diffusion Models
Diffusion Models còn được gọi là các mô hình xác suất khuếch tán, hoạt động bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu và sau đó từ từ loại bỏ nhiễu để tạo ra kết quả mới. Quá trình này bao gồm hai bước: khuếch tán và khôi phục.
Normalizing Flows
Normalizing Flows là phương pháp biến đổi phân phối xác suất ban đầu thành phân phối mong muốn thông qua nhiều lớp biến đổi. Các Generative Model này cho phép tạo ra các mẫu từ một phân phối đơn giản và điều chỉnh chúng thành phân phối phức tạp hơn, mang lại khả năng tạo ra nội dung độc đáo và chất lượng cao.
>>> ĐỌC THÊM: Computer Vision và những ứng dụng trong ngành Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm
Lợi ích khi ứng dụng Generative AI là gì?
Các lợi ích khi sử dụng Generative AI là gì? AI tạo sinh (Generative AI) mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho các ngành công nghiệp và ứng dụng khác nhau. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật:
- Tăng cường sáng tạo và đổi mới – Generative AI giúp tạo ra nội dung mới và độc đáo, từ hình ảnh, video đến văn bản, thúc đẩy sự sáng tạo trong các lĩnh vực như nghệ thuật, âm nhạc, viết lách và thiết kế. Điều này mở rộng giới hạn của ý tưởng và khả năng sáng tạo, giúp các nhà sáng tạo tìm ra những hướng đi mới.
- Nâng cao hiệu suất và năng suất – Bằng cách tự động hóa quá trình tạo nội dung, Generative AI giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho các nhiệm vụ như viết bài, thiết kế đồ họa và soạn nhạc. Điều này cho phép các chuyên gia tập trung vào các hoạt động chiến lược và sáng tạo hơn.
- Cá nhân hóa và tùy chỉnh – Generative AI có khả năng tạo ra nội dung tùy chỉnh dựa trên sở thích và yêu cầu của người dùng, dẫn đến những trải nghiệm cá nhân hóa trong marketing, giải trí và tương tác người dùng. Ví dụ, AI có thể tạo ra các thông điệp marketing được thiết kế riêng cho từng nhóm khách hàng hoặc phát nhạc theo sở thích cá nhân.
- Tiết kiệm chi phí – Trong các ngành công nghiệp như điện ảnh, game và quảng cáo, Generative AI có thể giúp giảm chi phí sản xuất bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây cần nhiều nhân lực và tài nguyên. Điều này bao gồm việc tạo ra các hiệu ứng, hoạt hình và thiết kế đồ họa.
- Khả năng mở rộng – Các hệ thống Generative AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và liên tục tạo ra các kết quả chất lượng cao. Điều này làm cho chúng phù hợp với những ứng dụng cần tạo nội dung lặp đi lặp lại, chẳng hạn như sản xuất tin tức tự động hoặc các dự án thiết kế quy mô lớn.
>>> XEM THÊM: Khám phá tiềm năng và thách thức của Generative AI trong lĩnh vực quản trị nhân sự
Ứng dụng thực tế của Generative AI là gì?
Generative AI là một công cụ mạnh mẽ được áp dụng rộng rãi ở tất cả các ngành công nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của các nhà sáng tạo, kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà khoa học và cả các cá nhân. Như vậy, các ứng dụng của AI tạo sinh trong tương lai của nội dung kỹ thuật số là gì?
Trong ngành công nghiệp trò chơi, Generative AI đã trở thành một công cụ đắc lực cho các nhà phát triển game. Công nghệ này giúp tạo ra môi trường 3D, nhân vật, và các yếu tố đồ họa khác một cách tự động, xây dựng các bối cảnh và nhân vật với độ chi tiết cao mà không cần đến từng bước thiết kế thủ công. Điều này giúp giảm bớt khối lượng công việc thủ công và mang lại sự linh hoạt sáng tạo.
Điển hình như Ubisoft, công ty đã sử dụng Generative AI trong dự án NEO NPC để tạo ra các tương tác linh hoạt và thực tế hơn giữa người chơi và các nhân vật không thể điều khiển (NPCs). Cụ thể, thay vì dựa vào các cây thoại (Scripted Dialogue Trees) đã lập trình sẵn, AI tạo sinh cho phép NPC tương tác và phản hồi người chơi theo thời gian thực, giúp các cuộc trò chuyện trở nên tự nhiên và nhập vai hơn. Từ đó, Ubisoft có thể tăng cường chiều sâu của cốt truyện trong khi vẫn duy trì tầm quan trọng của khả năng sáng tạo và hiệu suất của con người.
>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM: Dự đoán xu hướng của Generative AI năm 2024
Trong ngành công nghiệp ô tô, Generative AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các thế giới 3D và mô hình hóa quá trình mô phỏng và phát triển xe hơi. Nhờ khả năng tổng hợp dữ liệu phức tạp, AI có thể mô phỏng các tình huống thực tế trên đường phố, giúp huấn luyện các hệ thống tự lái để phản ứng linh hoạt trước những thách thức đa dạng.
Nổi bật trong lĩnh vực này chính là công nghệ xe tự lái của Tesla, nơi Generative AI được tích hợp để tạo ra các mô hình mô phỏng có độ chính xác cao, giúp xe tự hành học hỏi từ vô số tình huống giao thông khác nhau, nâng cao tính linh hoạt và an toàn.
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các mô hình AI tạo sinh có thể phát triển các chuỗi protein mới để hỗ trợ khám phá thuốc. Các bác sĩ cũng có thể hưởng lợi từ việc tự động hóa các tác vụ như ghi chép, mã hóa y khoa (Medical Coding), hình ảnh y khoa (Medical Imaging) và phân tích bộ gen.
Các mô hình tạo sinh cũng có thể được sử dụng để tạo ra các mô phỏng về hành tinh, hỗ trợ dự báo thời tiết cũng như dự đoán thiên tai. Điều này tạo ra môi trường an toàn hơn cho người dân và cho phép các nhà khoa học dự đoán và chuẩn bị tốt hơn cho các thảm họa thiên nhiên.
FPT Smart Cloud là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam, cung cấp các giải pháp thông minh giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Công ty đã phát triển FPT GenAI, một sản phẩm nổi bật trong lĩnh vực Generative AI. FPT GenAI không chỉ tạo ra nội dung mới, mang lại khả năng sáng tạo không giới hạn cho các doanh nghiệp mà còn gia tăng trải nghiệm khách hàng và tuân thủ các nguyên tắc về đảm bảo an toàn dữ liệu.
Để tìm hiểu thêm và nhận tư vấn về FPT GenAI để mở ra cơ hội tối ưu quy trình vận hành, phát triển sản phẩm và dịch vụ mới, hãy liên hệ với FPT AI qua Hotline: 1900 638 399 hoặc truy cập website: http://FPT.AI.
Tóm lại, Generative AI không chỉ là một công nghệ mới mà còn là một cuộc cách mạng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mở ra nhiều cơ hội sáng tạo và ứng dụng trong các ngành nghề khác nhau. Hy vọng, với những thông tin mà FPT.AI mang đến trong bài viết, bạn đã nắm rõ được Generative AI là gì và các tiềm năng mà công nghệ này mang lại.
>>>> CẬP NHẬT XU HƯỚNG MỚI:
