Đến nay, nhiều người vẫn còn khá mơ hồ khi so sánh AI vs. GenAI. Đâu là sự khác biệt của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh với AI truyền thống? Hãy cùng OSAM tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Tuy AI đã là một từ khóa hot từ lâu, sự xuất hiện của ChatGPT đã đẩy Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (GenAI) lên một tầm cao mới. Nhiều người cho rằng đây chỉ là những cái tên khác nhau cho cùng một công nghệ tương lai. Tuy nhiên trên thực tế, điều này lại phức tạp hơn nhiều, đặc biệt khi xem xét vai trò của AI trong kinh doanh. Khi khám phá các công nghệ này, chúng ta sẽ không chỉ hiểu rõ định nghĩa mà còn cả tác động và tiềm năng riêng biệt của chúng.
Trí tuệ Nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ Nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học máy tính, chuyên tạo ra các cỗ máy có khả năng hành xử thông minh. Đây là ngành khoa học thiết kế các thuật toán và hệ thống thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người.
Các yêu cầu có thể là giải quyết vấn đề, nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ và đưa ra quyết định. AI có mặt khắp nơi, từ trợ lý điện thoại thông minh của bạn đến các thuật toán phức tạp hỗ trợ thúc đẩy quá trình ra quyết định trong tài chính và chăm sóc sức khỏe.
Đọc thêm: Áp dụng GenAI tăng mạnh chỉ sau 1 năm, Sales & Marketing hưởng lợi nhiều nhất
Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (Gen AI) là gì?
Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (Gen AI) đại diện cho bước tiến hóa tiếp theo trong quá trình phát triển của AI. Đây là một tập hợp con của AI tập trung vào việc tạo ra nội dung mới và độc đáo.
Không giống như các hệ thống AI truyền thống, hoạt động dựa trên dữ liệu và quy tắc có sẵn, GenAI tạo ra dữ liệu và ý tưởng mới, từ nghệ thuật kỹ thuật số đến các sáng tác văn bản mới lạ. Công nghệ này sử dụng các kỹ thuật Học máy (Machine learning) tiên tiến như Deep learning (Học sâu), để không chỉ phân tích mà còn tạo ra nội dung sáng tạo và phù hợp với ngữ cảnh.
Hành trình phát triển từ AI đến GenAI
Sự chuyển đổi từ AI sang GenAI là một cột mốc quan trọng trong lịch sử công nghệ. Nguồn gốc của AI có thể bắt nguồn từ những năm 1950, với sự phát triển của các mạng neural đơn giản và Phép thử Turing, được thiết kế để đánh giá khả năng thể hiện hành vi thông minh của một cỗ máy. Tuy nhiên, phải đến sự trỗi dậy của dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán tiên tiến trong thế kỷ 21, AI mới thực sự bắt đầu phát triển mạnh mẽ.
Một số cột mốc đáng chú ý bao gồm:
- Deep Blue và Cờ vua: Năm 1997, Deep Blue của IBM trở thành hệ thống máy tính đầu tiên đánh bại đương kim vô địch cờ vua thế giới, Garry Kasparov, thể hiện tiềm năng của AI trong việc giải quyết vấn đề phức tạp.
- Deep learning (Học sâu): Những năm 2010 chứng kiến sự bùng nổ của công nghệ Học sâu, một tập con của Học máy dựa trên mạng neural nhân tạo. Điều này đã thay đổi khả năng của AI, đặc biệt là trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói.
- Sự trỗi dậy của các Mô hình Tạo sinh: Giữa những năm 2010 chứng kiến sự xuất hiện của các mô hình AI tạo sinh như GAN (Mạng đối nghịch tạo sinh), có thể tạo ra hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật chân thực.
- Đột phá trong Xử lý Ngôn ngữ: Các công cụ như GPT-3 của OpenAI, được giới thiệu vào năm 2020, đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong xử lý và tạo ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp các khả năng từ viết luận đến viết mã.
Những cột mốc trên là minh chứng cho sự chuyển mình của AI, từ một hệ thống dựa trên quy tắc trở thành một công cụ sáng tạo. Ngày nay, AI tạo sinh không chỉ là một công cụ tự động hóa mà còn là chất xúc tác cho sự đổi mới, tái định hình các ngành công nghiệp hiện đại.
So sánh AI vs. GenAI: Công nghệ và Thuật toán
Sau khi đã nắm vững những khái niệm cơ bản, hãy cùng nói về sự khác biệt giữa AI và GenAI về mặt công nghệ và thuật toán. Để hiểu rõ Gen AI, trước tiên ta cần hiểu cách thức hoạt động của AI. Kiến thức nền tảng này không chỉ làm sáng tỏ sự phức tạp của AI mà còn giúp ta nắm bắt công nghệ phức tạp của GenAI.
Công nghệ và thuật toán của AI
Chức năng của AI được xây dựng trên nền tảng của các thuật toán đa dạng, mỗi thuật toán được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt một cách hiệu quả. Hệ thống AI truyền thống thường sử dụng cây quyết định (Decision Tree), phản ánh quá trình ra quyết định của con người, cho thấy AI có thể tái tạo các quy trình logic của chúng ta. Các hệ thống này tỏ ra vượt trội trong việc xác định các mẫu ẩn trong dữ liệu, một nền tảng trong khả năng mô phỏng quá trình ra quyết định giống con người của AI.
Học máy (Machine learning)
Sức mạnh của AI nằm phần lớn ở các thuật toán học máy. Các thuật toán này, sử dụng dữ liệu huấn luyện, được đào tạo để nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các kỹ thuật như phân tích hồi quy logistic và máy vectơ hỗ trợ là không thể thiếu trong lĩnh vực này, cho phép AI học hỏi và thích ứng với dữ liệu mới. Việc sử dụng dữ liệu có nhãn trong các tình huống học có giám sát là một ví dụ kinh điển, trong đó AI được đào tạo để xác định và phân loại dữ liệu dựa trên các nhãn được xác định trước.
Mạng neural
Đi sâu hơn, mạng neural đại diện cho một tầng AI tiên tiến, là một phần quan trọng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các cấu trúc này được thiết kế để bắt chước khả năng nhận dạng và giải thích các mẫu phức tạp của não người.
Mạng neural đóng một vai trò quan trọng trong các nhiệm vụ liên quan đến xử lý dữ liệu cảm giác mở rộng, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn của mạng neural giúp chúng trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa từ các cấu trúc dữ liệu phức tạp.
Công nghệ và thuật toán của GenAI
GenAI khác biệt với AI truyền thống, tập hợp các dạng AI yếu được thiết kế cho các tác vụ hẹp và cụ thể. GenAI tập trung vào một phạm vi khả năng rộng hơn và năng động hơn. Nó vượt qua khả năng xử lý dữ liệu đơn giản, tiến vào lĩnh vực tạo ra nội dung mới và độc đáo. Sự chuyển đổi từ việc chỉ giải thích dữ liệu sáng tạo nội dung đánh dấu bước phát triển vượt bậc của ngành Trí tuệ nhân tạo.
Học sâu: Xương sống của GenAI
Học sâu đóng một vai trò quan trọng trong GenAI. Là một tập con nâng cao của học máy, Học sâu sử dụng các mạng neural nhiều lớp có thể xử lý và học hỏi từ lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh. Khả năng này góp phần vào khả năng phân tích và tạo các mẫu dữ liệu phức tạp của GenAI, biến nó thành công cụ mạnh mẽ trong khoa học dữ liệu và tạo nội dung.
Mô hình tạo sinh: GAN và VAE
Đi đầu trong GenAI là các mô hình tạo sinh như Mạng đối nghịch tạo sinh – Generative Adversarial Networks (GANs) và Variational Autoencoders (VAEs). Ví dụ: GAN sử dụng hai mạng neural nhân tạo trong một tương tác tạo sinh – phân biệt đối xử, mở rộng đáng kể khả năng của AI. Cơ chế độc đáo này cho phép GAN tạo ra các đầu ra tinh vi và phức tạp, một quá trình trung tâm của bản chất sáng tạo của GenAI.
Trường hợp sử dụng của AI vs. GenAI
Hiểu rõ các ứng dụng thực tế của AI và khám phá các trường hợp sử dụng Gen AI giúp minh họa tác động chuyển đổi của chúng, chứng minh cách chúng giải quyết các vấn đề thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Các Trường Hợp Sử Dụng AI Truyền Thống
- Phân tích dự đoán: AI được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như sản xuất và vận tải để phân tích và dự đoán. AI sẽ phân tích dữ liệu từ máy móc để dự đoán các lỗi tiềm ẩn, tạo điều kiện cho việc bảo trì chủ động và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
- Phát Hiện gian Lận: Trong lĩnh vực tài chính, các thuật toán AI đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận. Bằng cách xem xét kỹ lưỡng các mẫu giao dịch, các hệ thống này xác định các mẫu chỉ ra gian lận, do đó tăng cường bảo mật và bảo vệ tài sản.
- Đề xuất cá nhân hóa: Trong ngành thương mại điện tử và các dịch vụ phát trực tuyến, AI cung cấp các đề xuất cá nhân hóa cho từng người dùng dựa trên phân tích dữ liệu hành vi và đưa ra các đề xuất phù hợp, làm phong phú trải nghiệm và tương tác của khách hàng.
- Tự động hóa quy trình kinh doanh: AI hiện đại hóa quy trình kinh doanh thông qua việc tự động hóa các tác vụ như xử lý tài liệu và nhập dữ liệu, tăng hiệu quả và cho phép nhân viên tập trung vào các tác vụ phức tạp hơn.
Các Trường Hợp Sử Dụng GenAI
- Tạo nội dung tự động: Các công cụ GenAI được sử dụng trong truyền thông và quảng cáo để tạo nội dung tự động, từ tin tức đến nội dung tiếp thị, do đó hợp lý hóa việc tạo nội dung.
- Sáng tạo nghệ thuật: Học hỏi từ nội dung hiện có, các công cụ GenAI có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và sáng tác âm nhạc độc đáo.
- Tạo dữ liệu tổng hợp: Một vai trò quan trọng của Gen AI là tạo dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình học máy, đặc biệt có giá trị trong các trường hợp dữ liệu thực tế bị hạn chế hoặc nhạy cảm về quyền riêng tư.
- Kiểm duyệt nội dung tự động: Các mô hình Gen AI ngày càng được sử dụng để kiểm duyệt nội dung trên mạng xã hội và nền tảng kỹ thuật số, phân tích lượng lớn nội dung do người dùng tạo để lọc nội dung không phù hợp hoặc có hại.
Các doanh nghiệp có thể kết hợp AI truyền thống với GenAI tiên tiến trong các lĩnh vực khác nhau tận dụng khả năng thích nghi, biến đổi và sáng tạo của chúng. Các công nghệ này đang định nghĩa lại ranh giới của tương tác người dùng, thể hiện sáng tạo và hiệu quả kinh doanh.
Làm thế nào để lựa chọn giữa AI và Gen AI?
Khi nói đến việc tích hợp AI truyền thống hoặc Gen AI vào hoạt động kinh doanh hoặc các dự án phát triển, việc lựa chọn công nghệ phù hợp có thể là then chốt. Dưới đây là một hướng dẫn để giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt:
1. Xác định mục tiêu doanh nghiệp
Đối với AI Truyền Thống: Nếu mục tiêu doanh nghiệp liên quan đến các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu hoặc tự động hóa quy trình cho một công việc cụ thể, thì AI truyền thống sẽ là lựa chọn phù hợp. AI truyền thống rất giỏi trong việc xử lý các quy tắc và mẫu được xác định rõ, chẳng hạn như trong phân tích dự đoán.
Đối với GenAI: Hãy chọn GenAI nếu trọng tâm là sáng tạo nội dung hoặc phát triển các giải pháp sáng tạo. Hiểu rõ khả năng của GenAI là sẽ là chìa khóa dẫn đến thành công khi bạn mong muốn một trợ lý sáng tạo và có khả năng thích ứng cao, chẳng hạn như trong các lĩnh vực nghệ thuật số hoặc giao diện người dùng nâng cao.
2. Cân nhắc tính khả dụng và loại dữ liệu
Dữ liệu cho AI Truyền Thống: AI truyền thống dựa vào dữ liệu có cấu trúc cho các tác vụ cụ thể. Nếu doanh nghiệp của bạn có quyền truy cập vào các tập dữ liệu lớn, được gắn nhãn một cách có hệ thống, AI có thể phân tích dữ liệu và tạo kết quả đầu ra một cách hiệu quả.
Dữ liệu cho GenAI: GenAI dựa trên cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, lý tưởng cho các tình huống cần tạo nội dung hoặc rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu hạn chế hoặc nhạy cảm.
3. Đánh giá chuyên môn kỹ thuật và nguồn lực
Để triển khai AI Truyền Thống: Việc triển khai các giải pháp AI thường đòi hỏi sự hiểu biết về các thuật toán học máy và tiền xử lý dữ liệu.
Để sử dụng GenAI: Việc triển khai GenAI có thể cần các kỹ năng nâng cao hơn về học sâu và mạng neural, xem xét sự phức tạp của các mô hình như GAN và VAE.
4. Phân tích chi phí và Tỷ suất hoàn vốn (ROI)
AI Truyền Thống có thể tiết kiệm chi phí hơn cho các tác vụ tự động hóa và phân tích dữ liệu đơn giản. Mặt khác, GenAI có thể mang lại ROI cao hơn trong các lĩnh vực sáng tạo hoặc khi phát triển các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo.
5. Xu hướng ngành và phân tích đối thủ cạnh tranh
Hãy luôn cập nhật thông tin về cách các đối thủ cạnh tranh đầu ngành đang sử dụng các công nghệ trong hệ thống và quy trình hoạt động. Điều này có thể cung cấp thông tin chi tiết về công nghệ nào có thể có lợi hơn cho lĩnh vực của bạn.
Kết luận
Từ những bước tiến vượt bậc trong công nghệ AI truyền thống đến sự bùng nổ của Gen AI, rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo đang định hình lại thế giới của chúng ta. Để khai thác tối đa sức mạnh của những công nghệ này, doanh nghiệp cần một đối tác tin cậy và giàu kinh nghiệm.
Là nhà phân phối hơn 200 dịch vụ đám mây của AWS và dịch vụ Amazon Bedrock, OSAM không chỉ cung cấp hạ tầng công nghệ mạnh mẽ mà còn đồng hành cùng bạn trong việc triển khai các giải pháp AI phù hợp, từ AI truyền thống đến Gen AI tiên tiến.
Liên hệ OSAM ngay hôm nay để khám phá cách chúng tôi có thể giúp bạn khai phá tiềm năng của AI và Gen AI, đưa doanh nghiệp của bạn bước vào một tương lai thành công.
