Trí tuệ nhân tạo sinh (Generative AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo sinh đã gây được nhiều tiếng vang gần đây. Thuật ngữ này được sử dụng để chỉ bất kỳ loại hệ thống trí tuệ nhân tạo nào dựa trên các thuật toán học không giám sát hoặc bán giám sát để tạo ra hình ảnh, video, âm thanh và văn bản kỹ thuật số mới. Theo MIT, trí tuệ nhân tạo sinh là một trong những tiến bộ đầy hứa hẹn nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ qua.

Thông qua Trí tuệ nhân tạo sinh, máy tính có thể học các mẫu cơ bản liên quan đến đầu vào, cho phép chúng tạo ra nội dung tương tự. Các hệ thống này dựa trên mạng đối抗 sinh (GANs), bộ tự động mã hóa biến phân và bộ chuyển đổi.

Sự phấn khích xung quanh trí tuệ nhân tạo sinh đang tăng trưởng ổn định, với Gartner đưa nó vào báo cáo “Các công nghệ và xu hướng mới nổi có tác động trong năm 2022”. Theo công ty, đây là một trong những công nghệ có tác động và phát triển nhanh nhất trên thị trường.

Một số dự đoán chính từ báo cáo Gartner bao gồm:

• Đến năm 2025, trí tuệ nhân tạo sinh sẽ được sử dụng bởi 50% các sáng kiến phát triển và khám phá thuốc.
• Đến năm 2025, trí tuệ nhân tạo sinh sẽ tạo ra 10% tất cả dữ liệu.
• Đến năm 2027, 30% nhà sản xuất sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh để tăng cường hiệu quả phát triển sản phẩm của họ.

Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo sinh

Trí tuệ nhân tạo sinh có thể tạo ra nội dung mới bằng cách sử dụng văn bản, tệp âm thanh hoặc hình ảnh hiện có. Nó cho phép máy tính phát hiện mẫu cơ bản liên quan đến đầu vào để tạo ra nội dung tương tự.

Trí tuệ nhân tạo sinh đạt được quá trình này thông qua các kỹ thuật sau:

• Mạng đối抗 sinh (GANs): GANs bao gồm hai mạng nơ-ron. Có một mạng sinh và một mạng phân biệt được đặt đối lập với nhau để thiết lập trạng thái cân bằng giữa hai mạng. Mạng sinh tạo ra dữ liệu hoặc nội dung mới giống với dữ liệu nguồn. Mạng phân biệt phân biệt giữa dữ liệu nguồn và dữ liệu tạo ra để nhận ra cái nào gần với bản gốc hơn.
• Bộ chuyển đổi: Các mô hình bộ chuyển đổi bao gồm các tên tuổi lớn như GPT-3, và chúng模仿 sự chú ý nhận thức và có thể đo lường tầm quan trọng của các phần dữ liệu đầu vào. Bộ chuyển đổi được đào tạo để hiểu ngôn ngữ hoặc hình ảnh. Chúng cũng có thể học các nhiệm vụ phân loại và tạo văn bản hoặc hình ảnh từ các tập dữ liệu lớn.
• Bộ tự động mã hóa biến phân: Với bộ tự động mã hóa biến phân, bộ mã hóa mã hóa đầu vào thành mã nén trong khi bộ giải mã tái tạo thông tin ban đầu từ mã. Khi được đào tạo đúng, đại diện nén có thể lưu trữ phân phối dữ liệu đầu vào dưới dạng đại diện chiều nhỏ hơn.

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo sinh

Có nhiều ứng dụng cho trí tuệ nhân tạo sinh trong nhiều lĩnh vực như tiếp thị, giáo dục, chăm sóc sức khỏe và giải trí.

Dưới đây là một số ứng dụng hàng đầu của trí tuệ nhân tạo sinh:

• Chăm sóc sức khỏe: Mạng đối抗 sinh đang cách mạng hóa ngành chăm sóc sức khỏe. Chúng có thể được đào tạo để tạo ra các ví dụ giả về dữ liệu dưới đại diện, sau đó có thể được sử dụng để đào tạo và phát triển mô hình. GANs cũng được sử dụng cho việc xác định dữ liệu, cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Chúng giải quyết vấn đề lớn về quá trình đảo ngược có thể làm tổn hại dữ liệu bệnh nhân quý giá.
• Âm nhạc: Trí tuệ nhân tạo sinh cũng đang được sử dụng trong âm nhạc bằng cách tạo ra mạng nơ-ron có thể bắt chước não bộ con người. Ví dụ, phần mềm Magenta của Google (GOOGL ) đã tạo ra bài hát AI đầu tiên. Một trong những lợi ích lớn nhất của trí tuệ nhân tạo sinh trong âm nhạc là khả năng tạo ra các thể loại mới.
• Phim ảnh: Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo sinh trong ngành công nghiệp điện ảnh tiếp tục phát triển. Nó cho phép các chuyên gia chụp một khung hình tại bất kỳ thời điểm nào bất kể điều kiện ánh sáng hoặc thời tiết vì ảnh có thể được chuyển đổi sau. Trí tuệ nhân tạo sinh cũng có thể sử dụng tổng hợp khuôn mặt và nhân bản giọng nói để cho phép hình ảnh và video của diễn viên được sử dụng với các độ tuổi khác nhau.
• Truyền thông: Trí tuệ nhân tạo sinh được sử dụng trên toàn ngành truyền thông. Ví dụ, nó có thể nâng cấp nội dung thông qua siêu phân giải. Các kỹ thuật học máy có thể chuyển đổi nội dung chất lượng thấp thành chất lượng cao.
• Rô-bốt: Mô hình hóa sinh giúp các mô hình học tăng cường máy giảm thiểu thiên vị và có thể hiểu các khái niệm trừu tượng trong mô phỏng và thế giới thực.

Thử thách của Trí tuệ nhân tạo sinh

Với tất cả lợi ích và ứng dụng của nó, trí tuệ nhân tạo sinh cũng đặt ra một số thách thức. Ví dụ, nó có thể được sử dụng bởi những kẻ xấu để thực hiện các hoạt động độc hại như lừa đảo hoặc tạo ra tin tức giả.

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo sinh cần nhiều dữ liệu đào tạo để thực hiện thành công các nhiệm vụ. Đồng thời, GANs không thể tạo ra hoàn toàn hình ảnh hoặc văn bản mới, chúng phải lấy dữ liệu và kết hợp chúng lại với nhau để tạo ra đầu ra mới.

Một thách thức khác của trí tuệ nhân tạo sinh là kết quả không mong muốn, với một số mô hình như GANs khó kiểm soát. Khi điều này xảy ra, các mô hình có thể không ổn định và tạo ra kết quả không mong muốn.

Ví dụ về các công ty Trí tuệ nhân tạo sinh

Có nhiều công ty tham gia vào Trí tuệ nhân tạo sinh cho nhiều ứng dụng khác nhau:

• Synthesia: Một trong những công ty trí tuệ nhân tạo sinh nổi tiếng nhất là Synthesia, từng là một trong những người tiên phong đầu tiên về công nghệ tổng hợp video. Công ty có trụ sở tại Anh này được thành lập vào năm 2017 và triển khai công nghệ truyền thông tổng hợp mới cho việc tạo nội dung trực quan cũng như để giảm thiểu rào cản chi phí, kỹ năng và ngôn ngữ cần thiết để tận dụng công nghệ.
• Mostly AI: Mostly AI đã phát triển Động cơ Dữ liệu Tổng hợp cho phép mô phỏng dữ liệu tổng hợp thực tế và đại diện ở quy mô lớn. Nó có thể tự động học các mẫu, cấu trúc và biến thể từ dữ liệu hiện có.
• Synthesis AI: Synthesis AI kết hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh mới và công nghệ CGI đang phát triển. Theo công ty, đường ống riêng biệt của họ cho phép tạo ra lượng lớn dữ liệu để đào tạo các mô hình tầm nhìn máy tính tinh vi.
• Synthetaic: Là một công ty dữ liệu tổng hợp hàng đầu, Synthetaic phát triển dữ liệu chất lượng cao cho trí tuệ nhân tạo. Công cụ RAIC (Phân loại Hình ảnh Tự động Nhanh chóng) của công ty tự động hóa việc phân tích các tập dữ liệu lớn không có cấu trúc để bạn có thể đào tạo và triển khai mô hình trí tuệ nhân tạo nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống.
• Aqemia: Là một công ty khám phá thuốc in silico, Aqemia dựa trên các thuật toán độc quyền được启發 từ lượng tử để dự đoán sự gắn kết kết hợp với trí tuệ nhân tạo. Kỹ thuật này giúp nhanh chóng khám phá ra nhiều phân tử sáng tạo hơn với cơ hội thành công tốt hơn.
• AiMi: Một trong những công ty trí tuệ nhân tạo sinh hàng đầu trong ngành âm nhạc, AiMi cung cấp một dòng chảy động, không giới hạn của âm nhạc điện tử tái tạo theo thời gian thực. Bạn có thể sử dụng AiMi để tạo ra các phong cảnh âm nhạc ngập tràn trong âm thanh và hình ảnh liên tục.

Đây chỉ là một vài trong số nhiều công ty tận dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh để đưa ra các công nghệ đổi mới và liên tục phát triển.