Tạo nên một cơn sốt toàn cầu, bùng nổ truyền thông về công cụ AI và sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Đó là cách mà OpenAI đã ra mắt ChatGPT và làm thay đổi nhận thức của toàn thế giới về công nghệ thời đại mới. Từ bước đệm của ChatGPT, con người ngày càng trở nên quen thuộc với các chatbot, trợ lý AI với khả năng phân tích dữ liệu và phản hồi cực kỳ thông minh. Tuy nhiên, đó chưa phải là tất cả về cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo. Bạn đã từng nghe qua về Multimodal AI (AI đa thể thức)? Hãy cùng tìm hiểu từ A-Z về mô hình được đánh giá sẽ là xu hướng công nghệ bùng nổ tiếp theo.
Nội dung chính
1. Nguồn gốc của AI đa thể thức
Với thế hệ công cụ AI đầu tiên, đại diện là ChatGPT, máy móc đã có khả năng phân tích ngôn ngữ và phản hồi thông tin một cách chính xác và tự nhiên dưới dạng văn bản. Tuy nhiên, đó chỉ là phần mở đầu cho nỗ lực hiện thực hóa Artificial General Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo), khi các hệ thống AI có khả năng thực hiện mọi công việc một cách toàn diện như một con người.
Có thể thấy, con người tiếp nhận và xử lý thông tin thông qua 5 giác quan, và văn bản, không phải là dữ liệu đầu vào duy nhất và toàn diện nhất. Nhiệm vụ đặt ra là làm thế nào để trang bị cho máy móc khả năng xử lý lượng thông tin lớn hơn với nhiều định dạng phức tạp hơn như hình ảnh, video, âm thanh,…và cho ra những phản hồi tương tự. Từ đó, Multimodal AI (AI đa thể thức) ra đời, gần đây nhất là ChatGPT 4.0 và Sora được giới thiệu bởi OpenAI.
2. AI đa thể thức là gì? Sự khác biệt giữa Multimodal AI và các mô hình AI khác
Multimodal AI (mô hình AI đa thể thức) miêu tả những hệ thống có khả năng xử lý và tạo ra thông tin dưới nhiều định dạng. Điều này mang lại sự cải tiến vượt trội so với những công cụ AI hiện hành dưới dạng mô hình unimodal, chỉ có khả năng tiếp nhận và phản hồi thông tin dưới dạng văn bản.
Một điểm cải tiến khác trên mô hình AI đa thể thức chính là khả năng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn, mở rộng giới hạn của AI trong tiềm năng thấu hiểu và làm việc như một con người thực thụ, trở thành công cụ đắc lực, giải phóng con người khỏi khối lượng công việc lớn.
3. Công nghệ được sử dụng trong AI đa thể thức
Mô hình AI đa thể thức vẫn đang là một công trình nghiên cứu còn rất mới trong giới công nghệ. Để phát triển hoàn thiện mô hình, đòi hỏi rất nhiều nỗ lực trong việc vận dụng và kết hợp kiến thức từ nhiều nhánh lĩnh vực của AI. Nhiều công nghệ đã được ứng dụng trong việc tạo ra những công cụ AI đa thể thức thế hệ đầu, bao gồm:
Deep Learning (Học sâu)
Deep learning là một công nghệ thuộc lĩnh vực Machine Learning, hoạt động dựa trên mô hình mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với nhiều lớp, bắt chước theo cách thức tư duy và suy nghĩ của con người. Khác với các công nghệ xử lý thông tin truyền thống, Deep Learning giúp máy móc làm việc được trên dữ liệu thô, không cần các bước xử lý thông tin thủ công. Cách Deep Learning vận hành tương tự như cách trí não của con người làm việc, dữ liệu vào sẽ được xử lý bởi mạng nơ-ron nhân tạo, đi vào từ nơ-ron đầu và kết quả trả ra ở nơ-ron cuối.
Natural Language Processing (NLP – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Natural Language Processing (NLP) là quá trình giúp máy móc có thể hiểu và tương tác với con người bằng ngôn ngữ giao tiếp tự nhiên hàng ngày. Natural Language Processing (NLP) thường được ứng dụng trong các chatbot, mail phản hồi tự động, các hệ thống dịch thuật, phân tích cảm xúc của con người,…Để có thể xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, NLP sử hợp kết hợp nhiều kỹ thuật và phương pháp:
- Tokenization: Quá trình chia câu và văn bản thành các phần tử nhỏ hơn như từ, cụm từ hoặc câu.
- Morphological analysis: Phân tích từ loại, hình thái và cấu trúc của từ để hiểu ý nghĩa của chúng.
- Parsing: Phân tích câu để hiểu cấu trúc ngữ pháp và mối quan hệ giữa các thành phần trong câu.
- Named Entity Recognition (NER): Xác định và phân loại các thực thể như tên riêng, địa điểm, ngày tháng, và tổ chức trong văn bản.
- Sentiment analysis: Phân tích ý kiến, cảm xúc và thái độ của văn bản
- Machine Translation: Dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác.
- Question Answering: Trả lời các câu hỏi dựa trên nội dung của văn bản.
Computer Vision (Thị giác máy tính)
Cách máy móc nhìn nhận hình ảnh khác biệt hoàn toàn với con người. Nếu như chúng ta nhìn thấy được màu sắc, các chi tiết, sắc thái biểu cảm của từng vật thể và có thể cảm nhận được cảm xúc từ bức ảnh, đối với máy móc, đó chỉ là một mảng các pixel, các giá trị số đại diện cho các sắc độ của màu đỏ, xanh lá cây và xanh dương. Công nghệ Computer Vision tập trung vào nhiệm vụ giúp cho máy móc nhận diện, phân loại, và đưa ra phân tích về nội dung của hình ảnh và video một cách tự động, tương tự như con người.
Audio Processing (Xử lý âm thanh)
Audio Processing là công nghệ xử lý âm thanh bao gồm phân tích, biến đổi, và sáng tạo dữ liệu âm thanh. Kết quả có thể tạo ra các phản hồi âm thanh tự nhiên, sinh động, hoặc thậm chí là các bản nhạc.
4. Ứng dụng của Multimodal AI
Multimodal AI mang đến nhận thức và các giác quan cho máy móc, cải thiện độ chính xác và khả năng thấu hiểu các công việc. Công nghệ mới này đã mở ra cánh cổng dẫn đến những ứng dụng tuyệt vời cho khoa học và đời sống.
Augmented Generative AI
Multimodal AI cho phép tạo ra các trợ lý, công cụ AI thế hệ mới có khả năng nhận thức và làm việc như con người, nâng cao chất lượng xử lý công việc. Đồng thời, các trợ lý AI đa thể thức có khả năng nhận và phản hồi một lượng dữ liệu lớn với định dạng đa dạng hơn, không giới hạn chỉ ở văn bản. Một số công cụ ứng dụng Multimodal AI đã ra mắt gần đây là ChatGPT 4.0, Google Gemini, Sora, DALL-E,…
Ô tô tự động
Multimodal AI là công nghệ quan trọng ứng dụng trong việc sản xuất ô tô không người lái. Các mẫu ô tô loại này được trang bị nhiều cảm biến giúp tiếp nhận và xử thông tin một cách hiệu quả và toàn diện nhằm tạo ra các hành động thông minh và chuẩn xác trong thời gian thực.
Dược sinh học
Multimodal AI ứng dụng trong dược sinh học cho phép con người mở rộng khám phá về sức khỏe và cơ thể, là tiền đề cho những cải tiến vượt trội giúp nâng cao sức khỏe con người. Multimodal AI gia tăng khả năng kết hợp và xử lý dữ liệu từ các ngân hàng sinh học, hồ sơ sức khỏe điện tử, hình ảnh lâm sàng, cảm biến y tế, cũng như dữ liệu gen; hỗ sợ đội ngũ chuyên gia trong công tác nghiên cứu, chẩn đoán và điều trị bệnh một cách hiệu quả.
Khoa học trái đất và biến đổi khí hậu
Multimodal AI đóng vai trò quan trọng trong việc gia tăng hiểu biết của con người về hành tinh của chúng ta. Mô hình này mang lại tiềm năng tạo ra các công cụ chuyên nhiệm những công việc mang tính chuyên môn hoặc có độ nguy hiểm cao, ví dụ như giám sát khí thải nhà kính, dự báo thiên tai, quan sát khí tượng,…
Xem thêm:
