Những công nghệ mới nổi định hình tương lai trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một sự chuyển mình lớn, từ một lĩnh vực học thuật chuyên sâu trở thành động lực chính thúc đẩy sự đổi mới toàn cầu.

Nếu thập kỷ trước là thời kỳ thống trị của học sâu (deep learning) và các mạng nơ- ron tích chập (CNN) trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói, thì làn sóng công nghệ hiện nay hướng đến năng lực sáng tạo, khả năng ra quyết định phức tạp và đặc biệt coi trọng hiệu quả, minh bạch và trách nhiệm trong phát triển AI. Sự hội tụ của những tiến bộ này không chỉ thay đổi cách máy móc vận hành mà còn tái định nghĩa mối quan hệ giữa con người và công nghệ.

Bài viết tập trung phân tích 5 trụ cột công nghệ AI mới đang dẫn dắt cuộc cách mạng này, từ những mô hình sáng tạo khổng lồ cho đến các hệ thống AI tiết kiệm năng lượng.

Nguồn ảnh: nhandan.vn.

AI tạo sinh và mô hình transformer - Sự đột phá về tư duy

Sự bùng nổ của AI tạo sinh, với các mô hình như ChatGPT, DALL-E, Midjourney hay Sora, bắt nguồn từ kiến trúc Transformer.

Ra đời năm 2017, Transformer và cơ chế tự chú ý (self-attention) đã thay thế các mô hình RNN và CNN trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Khả năng phân tích toàn bộ dữ liệu đầu vào cùng lúc và đánh giá mối liên hệ giữa các phần tử giúp mô hình hiểu ngữ cảnh sâu hơn, mạch lạc hơn. Thay vì xử lý dữ liệu tuần tự, transformer cho phép mô hình xem xét toàn bộ dữ liệu đầu vào cùng một lúc, ví dụ tất cả các từ trong một câu và gán trọng số khác nhau cho mức độ quan trọng và mối liên hệ giữa các phần tử. Điều này giúp mô hình nắm bắt được tổng thể ngữ cảnh một cách sâu sắc và hiệu quả hơn.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng không chỉ hiểu và tạo ra văn bản mạch lạc mà còn thể hiện khả năng "suy luận" và "lập trình" ở mức độ đáng kinh ngạc.

Sự phát triển tiếp theo là các mô hình đa phương thức. Các mô hình này có thể xử lý, hiểu và tạo ra nội dung kết hợp nhiều dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video.... Ví dụ, bạn có thể đưa cho mô hình một hình ảnh và yêu cầu nó tạo ra một câu chuyện liên quan hoặc cung cấp một mô tả văn bản để tạo ra một đoạn video chân thực. Sự hội tụ này đang mở ra cánh cửa cho các giao diện AI tự nhiên và mạnh mẽ hơn bao giờ hết.

Edge AI và tinyML

Trong khi AI tạo sinh đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ trên cloud thì có một xu hướng ngược lại, nhưng không kém phần quan trọng đang diễn ra là: đưa AI ra khỏi trung tâm dữ liệu và đến gần người dùng. Đây là AI tại biên (Edge AI), sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu để huấn luyện các mô hình nhận dạng, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng trong dữ liệu được cung cấp. Edge AI đề cập đến việc xử lý dữ liệu và thực thi mô hình AI ngay trên các thiết bị cuối như điện thoại thông minh, camera an ninh, thiết bị IoT thay vì gửi dữ liệu lên đám mây. Điều này giải quyết các vấn đề quan trọng như độ trễ (phản ứng gần như tức thì, cần thiết cho xe tự lái hoặc phẫu thuật robot); bảo mật và quyền riêng tư (dữ liệu nhạy cảm được xử lý và lưu trữ cục bộ); hoạt động ngoại tuyến.

Để hiện thực hóa Edge AI, TinyML ra đời. Lĩnh vực này tập trung vào việc nén và tối ưu hóa các mô hình học máy, để chúng có thể chạy hiệu quả trên các vi điều khiển có bộ nhớ và có sự giới hạn về công suất.

Học tăng cường và các tác nhân AI

Học tăng cường (RL) là một nhánh của học máy, nơi các tác nhân (agent) học cách đưa ra quyết định thông qua tương tác với môi trường. RL đã tạo ra những đột phá đáng kinh ngạc, nổi bật nhất là AlphaGo của DeepMind, đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới. Công nghệ mới trong RL tập trung vào việc xử lý các môi trường phức tạp và không có sự chắc chắn.

Đầu tiên phải kể đến là học tăng cường ngoại tuyến (Offline RL), cho phép mô hình học từ dữ liệu lịch sử mà không cần tương tác môi trường thực, giảm chi phí và rủi ro trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, tài chính.

Kế đến là hệ thống AI đa tác nhân. Đây là việc triển khai nhiều tác nhân RL hoạt động cùng nhau trong một môi trường chia sẻ. Các tác nhân này có thể hợp tác để đạt được một mục tiêu chung, ví dụ như tối ưu hóa luồng giao thông trong thành phố, hoặc cạnh tranh để đạt được mục tiêu cá nhân. Đây là nền tảng cho các ứng dụng phức tạp như quản lý đội bay không người lái, hệ thống robot kho hàng và các mô phỏng kinh tế vĩ mô.

Và cuối cùng, không thể bỏ qua là AI có thể giải thích được (XAI) và AI đạo đức (Ethical AI). XAI là một lĩnh vực mới nổi trong học máy, nhằm mục đích lý giải các quyết định của hệ thống AI, bao gồm lý giải cách mô hình đưa ra dự đoán, hỗ trợ phát hiện sai lệch và tăng niềm tin.

Ethical AI tập trung vào việc đảm bảo các hệ thống AI công bằng, minh bạch và có trách nhiệm. Công nghệ mới bao gồm các phương pháp nhằm phát hiện và giảm thiểu thiên vị (Bias), xây dựng các mô hình có thể phát hiện và hiệu chỉnh sự thiên vị ẩn trong dữ liệu huấn luyện, hoặc trong quá trình ra quyết định và bảo vệ quyền riêng tư.

Tương lai phần cứng: Điện toán nơ-ron và AI lượng tử

Sự tiến bộ của AI đang bị giới hạn bởi hiệu suất và kiến trúc của phần cứng truyền thống. Hiện nay có hai kiến trúc phần cứng mới đang hứa hẹn thay đổi điều này gồm:

Điện toán nơ-ron (Neuromorphic Computing): Kiến trúc này lấy cảm hứng trực tiếp từ bộ não sinh học, cố gắng mô phỏng cách các nơ-ron và khớp thần kinh xử lý thông tin.

AI lượng Tử (Quantum AI): Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, AI lượng tử có tiềm năng cách mạng hóa khả năng xử lý của AI. Sử dụng các định luật vật lý lượng tử giúp máy tính lượng tử có thể giải quyết các vấn đề phức tạp mà các siêu máy tính cổ điển không thể, như tối ưu hóa các mô hình ML với số lượng tham số khổng lồ, hoặc tăng tốc độ của các thuật toán học sâu.

Kết luận

Các công nghệ AI mới đang không ngừng mở rộng ranh giới của những gì máy móc có thể làm được, tuy nhiên chúng cũng đặt ra những thách thức mới về quản lý dữ liệu, định hướng nghề nghiệp và thiết lập các tiêu chuẩn đạo đức toàn cầu. Tương lai của AI hứa hẹn một sự cộng tác sâu sắc hơn giữa con người và máy móc, nơi AI trở thành một công cụ khuếch đại mạnh mẽ cho khả năng của con người./.