Giới thiệu sách “Chat GPT Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Công Việc”
LỊCH SỬ CỦA GENERATIVE AI
Generative AI đã trải qua một chặng đường dài kể từ khi ra đời. Lịch sử của Generative AI có thể bắt nguồn từ những năm 1950, khi Alan Turing đề xuất sử dụng bài kiểm tra Turing như một thước đo đánh giá khả năng bắt chước trí tuệ con người của máy móc. Bài kiểm tra này đã đặt nền móng cho lĩnh vực trítuệ nhân tạo.
Trong những năm 1960 và 1970, các nhà nghiên cứu bắt đầu thử nghiệm các hệ thống dựa trên quy tắc, đây là thế hệ đầu tiên của hệ thống AI. Các hệ thống này dựa trên một tập hợp các quy tắc được xác định trước và bị hạn chế về khả năng thấu hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Ưu điểm chính của các hệ thống dựa trên quy tắc là chúng dễ hiểu và dễ triển khai. Tuy nhiên, nhược điểm chính của chúng là không thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian.
Trong những năm 1980 và 1990, các mô hình thống kê trở thành hình thức chủ yếu của AI. Các mô hình này dựa trên xác suất và số liệu thống kê, được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói và dịch máy.
Ưu điểm chính của các mô hình thống kê là chúng có thể được đào tạo dựa trên một lượng lớn dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Dù vậy, nhược điểm của chúng là không hiểu được ngôn ngữ tự nhiên cũng như mạng thần kinh nhân tạo (neural network).
Vào những năm 2000, mạng thần kinh nhân tạo trở thành dạng AI phổ biến nhất. Mạng thần kinh nhân tạo dựa trên cấu trúc của bộ não con người và có khả năng học hỏi từ dữ liệu. Điều này đánh dấu sự khởi đầu của học sâu (deep learning), một lĩnh vực con của học máy (machine learning).
Ưu điểm chính của những mạng thần kinh nhân tạo là chúng có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra văn bản gần như không thể phân biệt với văn bản do con người viết. Tuy nhiên, nhược điểm chính của chúng là đòi hỏi rất nhiều dữ liệu và tài nguyên điện toán để được huấn luyện.
Những năm 2010 chứng kiến sự gia tăng của các mô hình tạo sinh, tức những mô hình có khả năng tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản và âm nhạc. Các mô hình này dựa trên mạng thần kinh nhân tạo và được đào tạo từ một lượng lớn dữ liệu.
Một trong những cột mốc quan trọng trong lĩnh vực Generative AI là việc phát hành GPT-2 vào năm 2018, đây là một bước đột phá trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. GPT-2 (GPT là từ viết tắt của Generative Pre-trained Transformer) là một mô hình ngôn ngữ có thể tạo văn bản giống như con người viết.
Tiếp theo đó là việc phát hành GPT-3 vào năm 2020, phiên bản này thậm chí còn cao cấp hơn và có khả năng tạo ra những văn bản trôi chảy, mạch lạc. Đó cũng là thời điểm cá nhân tôi cảm thấy AI đã đủ hữu ích để bắt đầu được sử dụng trong việc tạo ra các nội dung mang tính lãnh đạo tư tưởng.
Một bước đột phá quan trọng khác trong lĩnh vực Generative AI là việc phát hành Transformer, một cấu trúc mạng thần kinh được sử dụng trong nhiều mô hình tạo sinh. Transformer, được giới thiệu vào năm 2017, cho phép hoạt động xử lý song song diễn ra, giúp cải thiện đáng kể tốc độ và hiệu suất của các mô hình tạo sinh. Kể từ đó, cấu trúc này đã được sử dụng trong nhiều mô hình, bao gồm GPT-3 và BERT – những công cụ được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như dịch thuật, trả lời câu hỏi và phân tích cảm xúc.
Lĩnh vực này vẫn đang ở trong thời kỳ đầu và dự kiến chúng ta sẽ tiếp tục được chứng kiến những tiến bộ đáng kể trong tương lai. Các cột mốc và bước đột phá quan trọng đã cải thiện đáng kể khả năng của các mô hình tạo sinh và giúp chúng có thể tạo văn bản giống như sáng tạo của con người, cũng như thực hiện các tác vụ nâng cao về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
KHẢ NĂNG CỦA GENERATIVE AI
Generative AI là một công cụ mạnh mẽ với nhiều khả năng phong phú. Một trong những khả năng chính của Generative AI là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP, viết tắt của Natural Language Processing). NLP là khả năng của máy móc trong việc thấu hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các mô hình Generative AI, chẳng hạn như GPT-3, có khả năng hiểu và tạo ra văn bản không thể phân biệt với văn bản do con người viết, nếu như bạn sử dụng công cụ đúng cách.
Một khả năng khác của Generative Al là học máy (ML, viết tắt của Machine Learning). ML là khả năng máy móc học hỏi từ dữ liệu mà không cần qua lập trình tỉ mỉ. Các mô hình Generative AI có thể học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Tôi sử dụng khả năng này để trợ giúp ChatGPT nhắm đến mục tiêu đối tượng cụ thể mà tôi muốn tương tác, qua đó tạo nội dung gần giống với phong cách thương hiệu của bản thân tôi, giúp tôi ít phải chỉnh sửa hậu kỳ hơn.
Generative AI cũng có khả năng phân tích dữ liệu. Nó có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu và trích xuất những thông tin chuyên sâu có giá trị từ đó. Tôi sử dụng khả năng này của ChatGPT để hỗ trợ tôi tiến hành nghiên cứu và chuẩn bị cho việc tạo ra những nội dung mang tính lãnh đạo tư tưởng.
Ngoài văn bản, Generative AI cũng có thể tạo hình ảnh và các dạng nội dung khác. Các mô hình tạo sinh như GAN (Generative Adversarial Network – Mạng tạo sinh đối nghịch) đã được sử dụng để tạo hình ảnh, video và âm thanh. Những mô hình này có thể tạo ra hình ảnh và video không thể phân biệt được với sản phẩm thực.
Bạn có thể đã nghe nói về deepfake (nội dung giả chuyên sâu, giống y như thật)? Vâng, Generative Al chịu trách nhiệm cho những thứ đó.
