Generative AI là gì và tại sao nó lại phổ biến như vậy?

28/04/2023 lúc 14:45

Generative AI là một chủ đề nóng hiện nay, nhưng nó thực sự là gì? Bạn sẽ có câu trả lời qua bài viết dưới đây.

Generative AI là gì?

Mặc dù có vẻ phức tạp, khái niệm về trí tuệ nhân tạo (generative AI) là khá đơn giản. Nó chỉ đề cập đến các thuật toán trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tạo ra hoặc sinh ra một kết quả đầu ra. Nó có thể mang nhiều hình thức khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, video, mã nguồn, dữ liệu. Thậm chí cả các mô hình 3D, dựa trên thông tin mà chúng được huấn luyện.

Mục đích chính của trí tuệ nhân tạo đa dạng là tạo ra nội dung. Điều này làm nó khác biệt so với các loại trí tuệ nhân tạo khác. Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ hoạt động của các phương tiện tự hành.

Xem thêm: Google Search Console: Phân tích giảm lượng truy cập

Tại sao Generative AI lại là một chủ đề nóng hiện nay?

Sự phổ biến ngày càng tăng của các chương trình trí tuệ nhân tạo đa dạng như ChatGPT và DALL-E của OpenAI. Chúng đang tạo nên sự thích thú xung quanh thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo đa dạng”. Những chương trình này sử dụng trí tuệ nhân tạo đa dạng để nhanh chóng tạo ra nội dung mới. Bao gồm mã máy tính, bài luận, email, phụ đề trên mạng xã hội, hình ảnh, thơ, rap và nhiều hơn thế nữa. Điều đó thu hút rất nhiều sự chú ý của mọi người từ mọi lĩnh vực.

Thật sự, ChatGPT đã trở thành một hiện tượng ngay lập tức. Nó thu hút hơn một triệu người dùng chỉ trong vòng một tuần sau khi ra mắt. Được truyền cảm hứng bởi thành công của ChatGPT. Nhiều công ty khác, bao gồm Google, Bing của Microsoft và Opera, đã gia nhập vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đa dạng để cạnh tranh. Với sự tham gia ngày càng nhiều và việc khám phá các ứng dụng mới cho trí tuệ nhân tạo đa dạng. Sự náo nhiệt xung quanh công nghệ này được dự kiến sẽ tiếp tục tăng lên.

Xem thêm: S-GPT, Lối tắt để kết nối ChatGPT với Hệ điều hành Apple

Học máy có liên quan gì đến Generative AI?

Một trong những khái niệm cơ bản của học máy là học có giám sát. Trong học có giám sát, hệ thống được huấn luyện trên một tập dữ liệu có các ví dụ được gán nhãn. Có nghĩa là mỗi ví dụ có một đầu vào và một đầu ra tương ứng. Sau đó, thuật toán học cách nhận biết các mẫu trong dữ liệu và dự đoán trên dữ liệu mới chưa được nhìn thấy dựa trên các mẫu đó.

Generative AI là một loại học máy vượt xa việc chỉ đưa ra dự đoán. Thay vào đó, nó sinh ra các nội dung mới, độc đáo. Bằng cách huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn. Các thuật toán generative AI có thể học cách tạo ra hình ảnh, văn bản, âm nhạc và nhiều hơn nữa, với các ứng dụng từ nghệ thuật và giải trí đến y học và kỹ thuật.

Những hệ thống nào sử dụng Generative AI?

Generative AI là công nghệ liên quan đến việc dạy cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu được huấn luyện. Một số ví dụ phổ biến nhất về Generative AI bao gồm ChatGPT và DALL-E. Chúng có thể sản xuất nhiều loại nội dung khác nhau. hẳng hạn như văn bản, hình ảnh và thậm chí cả âm nhạc.

Tuy nhiên, Generative AI không giới hạn trong các ứng dụng này. Và có nhiều dự án khác đang được phát triển. Ví dụ, Google đang làm việc trên một hệ thống trí tuệ nhân tạo gọi là Bard. Nhằm tạo ra những câu chuyện ngắn sáng tạo và hấp dẫn. Một ví dụ khác là một dự án sử dụng Generative AI để tạo ra các mô hình 3D chân thực của các đối tượng khác nhau. Nó có thể có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực như trò chơi điện tử, kiến trúc và sản xuất.

Xem thêm: Tôi đã viết một quy trình bằng 12 ngôn ngữ lập trình với ChatGPT

Art AI là gì?

Tạo nghệ thuật bằng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) là một bước phát triển đầy hứa hẹn trong lĩnh vực khoa học máy tính. Những mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn chứa hàng triệu hình ảnh từ nhiều nguồn khác nhau. Bằng cách phân tích và học từ những hình ảnh này. Các mô hình AI có thể phát triển hiểu biết sâu sắc về các phong cách, kỹ thuật và hình thức được sử dụng trong các loại nghệ thuật khác nhau.

Sau khi mô hình được đào tạo. Nó có thể tạo ra nghệ thuật mới bằng cách nhận đầu vào từ người dùng. Quá trình này bao gồm cung cấp mô tả hoặc hình ảnh đầu vào để mô hình sử dụng. Sau đó tạo ra một tác phẩm nghệ thuật mới phù hợp với các tiêu chí được cung cấp. Các tác phẩm nghệ thuật được tạo ra có thể rất phức tạp, tinh xảo và độc đáo. Nó tạo ra một lĩnh vực thú vị để khám phá cho các nghệ sĩ và nhà nghiên cứu.

DALL-E là một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về Art AI. Nhưng còn nhiều công cụ tạo ra AI khác trên thị trường phục vụ cho các nhu cầu khác nhau. Imagen của Google là một công cụ Art AI ở giai đoạn nghiên cứu. Nó chưa được phát hành cho công chúng. Tuy nhiên, dự kiến ​​đây sẽ là một thay đổi trong thế giới Art AI khi nó được phát hành.

Xem thêm: 6 điều ChatGPT không thể làm và 20 thứ khác từ chối thực hiện

Ý nghĩa của AI Art là gì?

AI Art đòi hỏi huấn luyện mô hình Generative AI sử dụng hàng tỉ hình ảnh được thu thập từ internet. Các hình ảnh này thường là tác phẩm của các nghệ sĩ riêng lẻ. Nó được sử dụng bởi Art AI để tạo ra một hình ảnh mới. Bằng cách tái tưởng tượng và sáng tạo lại từ tác phẩm ban đầu.

Hình ảnh được tạo ra có thể chứa các yếu tố của tác phẩm ban đầu. Nhưng nghệ sĩ không được ghi nhận cho đóng góp của họ. Điều này có nghĩa là phong cách độc đáo của nghệ sĩ có thể được sao chép bởi Generative AI. Qua đó được sử dụng cho một hình ảnh mới mà không có sự đồng ý hay biết đến của nghệ sĩ. Câu hỏi về việc liệu AI tạo ra nghệ thuật có thực sự đổi mới hay thậm chí xứng đáng với danh hiệu ‘nghệ thuật’ là một chủ đề sẽ được tranh luận trong nhiều năm tới.

Một số thiếu sót của Generative AI là gì?

Các mô hình Generative AI được thiết kế để phân tích một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn trên internet để tạo ra đầu ra dựa trên đầu vào được cung cấp bởi người dùng. Những mô hình này dự đoán dựa trên thông tin mà chúng được huấn luyện. Nhưng không đảm bảo độ chính xác của chúng. Hơn nữa, có thể có sự thiên vị trong kết quả được tạo ra do dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình.

Cần lưu ý rằng các mô hình này có thể không biết đầu ra được tạo ra có độ chính xác cao hay không. Việc xác định nguồn gốc và xử lý thông tin để tạo ra nội dung là khó khăn. Ví dụ, các chatbot đã được biết đến với việc cung cấp thông tin sai hoặc tạo ra câu trả lời để lấp đầy khoảng trống. Mặc dù kết quả từ Generative AI có thể rất hấp dẫn và thú vị. Nhưng không nên phụ thuộc vào thông tin hoặc nội dung được tạo ra bởi các mô hình này, đặc biệt là trong thời gian ngắn.

Xem thêm: Trình tạo nghệ thuật AI tốt nhất: DALL-E 2 và những lựa chọn khác

Kết luận

Sự phổ biến của Generative AI có nhiều lý do. Một trong số đó chính là sức mạnh của nó trong việc tạo ra dữ liệu mới và sáng tạo. Điều này đã mở ra một thế giới mới của nghệ thuật số. Nó cho phép người dùng tạo ra các hình ảnh, âm thanh và văn bản mới một cách tự động và có tính sáng tạo. Hơn nữa, Generative AI cũng được sử dụng để giải quyết các vấn đề khó khăn trong nhiều lĩnh vực. Từ y học đến khoa học vật liệu. Nó có thể tạo ra mô hình dự đoán và tạo ra những sản phẩm mới. Điều này giúp tăng năng suất và hiệu quả.

Nếu bạn đang tìm kiếm một đối tác triển khai các giải pháp công nghệ cho doanh nghiệp của bạn, hãy đến với IDC Online. IDC Online cung cấp các giải pháp công nghệ thông tin và đám mây cho doanh nghiệp. Bao gồm cả các giải pháp trực quan hóa dữ liệu và các giải pháp khác. Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, IDC Online đem lại cho bạn những trải nghiệm tuyệt vời.

Hãy truy cập vào trang web https://idconline.vn/ của IDC Online để biết thêm thông tin chi tiết. Hoặc nếu bạn có vấn đề gì cần giải đáp hãy liên hệ với chúng tôi qua hotline: 19006452. IDC Online luôn ở đây để được đồng hành cùng bạn