Các kỹ thuật AI: Nắm vững Học máy, Học sâu và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là bất kỳ máy móc nào có "chỉ số thông minh" có khả năng mô phỏng trí tuệ và khả năng của con người, bao gồm tư duy sáng tạo và giải quyết vấn đề.

Thuật ngữ AI được cho là do John McCarthy và Marvin Minsky đặt ra, những người đã định nghĩa nó trong một hội thảo tại Đại học Dartmouth vào năm 1956 như sau:

Việc xây dựng các chương trình máy tính tham gia vào các công việc hiện đang được con người thực hiện một cách thỏa đáng hơn vì chúng đòi hỏi các quá trình tư duy cao cấp như học tập nhận thức, tổ chức trí nhớ và suy luận phê phán

Ngày nay, công nghệ trí tuệ nhân tạo rất phổ biến, với phần mềm và phần cứng hỗ trợ AI được sử dụng cho nhiều mục đích cá nhân và chuyên nghiệp. Chúng bao gồm sử dụng các trợ lý AI (như Character AI) để phát triển các kỹ năng mềm của cá nhân, lập trình viên cặp AI (như Github Copilot) để viết mã nhanh hơn và các hệ thống AI để giải quyết các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một số kỹ thuật AI hàng đầu – chúng là gì và tại sao chúng quan trọng.

10 Loại kỹ thuật trí tuệ nhân tạo

Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo là các công cụ và phương pháp được sử dụng để xây dựng các hệ thống thông minh — công thức cốt lõi mang lại cho AI những phẩm chất trí tuệ giống con người.

Dưới đây là một số kỹ thuật AI phổ biến:

Học máy (ML)

Bạn hẳn đã thấy rất nhiều mô tả công việc có thẻ 'AI/ML'. Điều này là do học máy (ML) là một phần cốt lõi của nhóm nghiên cứu AI tại hầu hết các tổ chức.

Với học máy (ML), một hệ thống AI được cung cấp một lượng lớn dữ liệu và được hướng dẫn cụ thể để phân tích dữ liệu và nhận diện các mẫu. Điều này giúp tạo ra các thuật toán dự đoán các mẫu hành vi của con người.

Các trường hợp sử dụng AI điển hình trong các thuật toán học máy là các đề xuất sản phẩm mà bạn thấy trên các nền tảng mua sắm trực tuyến và các thuật toán mạng xã hội quyết định bài đăng nào thu hút nhiều lượt xem nhất và bài đăng nào sẽ khiến bạn quan tâm nhất (dựa trên thói quen duyệt web của bạn).

Học có giám sát và học không giám sát

Học có giám sát và học không giám sát đều là những phần cơ bản của học máy (ML). Loại thứ nhất huấn luyện các thuật toán AI bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn. Ví dụ, một nhà cung cấp email có thể huấn luyện tính năng lọc spam của họ bằng dữ liệu được gắn nhãn spam và không phải spam.

Mặt khác, học không có giám sát xử lý dữ liệu không được gắn nhãn, không được tổ chức, và AI thực hiện công việc nặng nề là phân loại dữ liệu và tìm ra các mẫu.

Học sâu

Một nhánh của học máy, kỹ thuật AI này nhằm mục đích mô phỏng các mạng thần kinh của não người bằng khái niệm Mạng thần kinh nhân tạo (ANN).

Học sâu hoạt động theo từng lớp:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Một kỹ thuật AI phổ biến khác là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một lĩnh vực phụ của học sâu tập trung vào ngôn ngữ. NLP giúp các công cụ AI hiểu ngữ pháp, cú pháp và các nghĩa khác nhau của cấu trúc ngôn ngữ để tạo ra ngôn ngữ của con người và làm cho các cuộc hội thoại giữa con người và máy móc trở nên nhân văn hơn và ít cứng nhắc hơn.

Xử lý văn bản trước

Xử lý văn bản trước là nền tảng của nhiều công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó bao gồm làm sạch, chuyển đổi và cấu trúc dữ liệu văn bản thô để chuẩn bị cho việc phân tích bằng các thuật toán NLP.

Tiền xử lý giúp loại bỏ dữ liệu không cần thiết, chẳng hạn như lỗi chính tả, và chuyển chữ in hoa thành chữ thường. Điều này giúp các công cụ NLP chạy thuật toán hiệu quả hơn và cung cấp kết quả chính xác hơn.

Gán thẻ phần từ (POS)

Là một lĩnh vực cốt lõi của kỹ thuật AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), gắn thẻ phần từ (POS) tập trung vào việc gắn nhãn chức năng ngữ pháp của từng từ trong câu — danh từ, động từ, tính từ, v.v. — trong ngôn ngữ của con người.

Do đó, nó hoạt động tốt với các kỹ thuật AI khác như nhận dạng giọng nói và phân tích cảm xúc để tìm ra chỉ số cảm xúc của văn bản.

Một ví dụ điển hình về ứng dụng của kỹ thuật AI này là các công cụ kiểm tra chính tả được hỗ trợ bởi AI như Grammarly.

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một nhánh khác của NLP. Giống như NLP, liên quan đến ngôn ngữ, NER liên quan đến tên, địa điểm và các thực thể khác.

Điều này khiến AI trở thành công cụ mạnh mẽ cho việc trích xuất thông tin. Hãy nghĩ đến các dịch vụ pháp lý và điều tra — tìm kiếm các thực thể tài chính, xác định nhân chứng hoặc theo dõi hoạt động xã hội dựa trên các từ khóa cụ thể.

Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc là một chuyên ngành trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc hiểu các mẫu cảm xúc trong giao tiếp. Nó cố gắng xác định xem văn bản thể hiện cảm xúc tích cực, tiêu cực hay trung lập.

Công nghệ này có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu văn bản như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá của khách hàng, khảo sát trực tuyến, bài báo và hơn thế nữa, mang lại lợi ích cho các nhóm tiếp thị. Công nghệ này có thể giúp họ hiểu cách mọi người phản ứng với thương hiệu của họ và thực hiện nghiên cứu thị trường.

Nhận dạng hình ảnh

Kỹ thuật AI này cho phép máy tính giải thích và hiểu thế giới hình ảnh. Dữ liệu từ các thiết bị truyền thông (như camera hoặc máy quét) được đưa vào máy tính, sau đó máy tính sử dụng kết hợp giữa mạng thần kinh học sâu và khả năng xử lý hình ảnh để hiểu hình ảnh một cách tốt hơn.

Tự động hóa và robot

Ở đây, các phương pháp tự động hóa và robot truyền thống được tăng cường bằng AI để làm cho cả hai trường trở nên hiệu quả hơn. Các khả năng AI được tích hợp vào robot và phần mềm tự động hóa để giúp chúng phân tích dữ liệu từ các cảm biến và môi trường xung quanh.

Điều này cho phép robot nhận thức các đối tượng và hiểu các yếu tố như không gian, thời gian và giải quyết vấn đề để có thể dễ dàng thích ứng với các tình huống trong thế giới thực.

Ứng dụng các kỹ thuật AI trong các ngành công nghiệp khác nhau

Các kỹ thuật AI được đề cập trong bài viết này có thể được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp, từ tiếp thị đến y tế và thậm chí cả hàng không vũ trụ.

Thách thức phổ biến và các vấn đề đạo đức khi triển khai AI

Giống như mọi công nghệ mới, AI cũng đi kèm với những thách thức nhất định. Dưới đây là một số thách thức quan trọng nhất.

Mối quan tâm về bảo mật

Các công cụ và thuật toán AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu công khai, điều này có thể dẫn đến vi phạm bảo mật dữ liệu và bản quyền. Hơn nữa, nhiều công cụ AI sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện thuật toán của mình, điều này có thể gây rò rỉ dữ liệu y tế hoặc thông tin nhạy cảm của công ty.

Các trình tạo hình ảnh AI cũng được biết là sao chép (hoặc lấy cảm hứng rất nhiều) từ các tác phẩm thực tế của các nghệ sĩ kỹ thuật số, dẫn đến vấn đề vi phạm sở hữu trí tuệ lan rộng.

Công bằng và thiên vị

Các hệ thống AI có thể duy trì các thành kiến có sẵn trong dữ liệu đào tạo, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử.

Khi ChatGPT lần đầu tiên được công bố rộng rãi, có báo cáo cho rằng nó củng cố các định kiến giới tính hiện có. Khi được hỏi về bác sĩ và y tá, nó giả định rằng bác sĩ là "anh" và y tá là "cô". Nó thậm chí còn cho rằng các câu văn có lỗi chính tả thay vì hiểu rằng có thể có bác sĩ nữ hoặc y tá nam.

Ảo giác trong các hệ thống AI có thể giải thích được

Thỉnh thoảng, một hệ thống AI có thể giải thích được (như ChatGPT hoặc Anthropic Claude) tạo ra các kết quả sai sự thật hoặc hoàn toàn bịa đặt – về cơ bản, nó "ảo giác".

Điều này có thể là do thuật toán AI không được huấn luyện trên đủ dữ liệu hoặc chỉ được huấn luyện trên một loại dữ liệu, khiến nó tạo ra các giải pháp hoặc kết quả phù hợp với tập dữ liệu của mình.

Điều này khá phổ biến khi mọi người sử dụng AI cho nghiên cứu. Hỏi nó một câu hỏi — có thể là một nguồn — và nó sẽ tạo ra một kịch bản tưởng tượng — như ví dụ trên, trong đó người dùng hỏi ChatGPT về người duy nhất sống sót sau vụ chìm tàu Titanic, và nó bịa ra một sự cố với một thợ làm bánh.

Sự đồng bộ hóa AI

Một khía cạnh cốt lõi của nghiên cứu AI, sự liên kết AI là tạo ra các hệ thống AI mang lại lợi ích cho con người. Các hệ thống AI có thể gây ra những hậu quả không lường trước được nếu mục tiêu của chúng không được xác định rõ ràng và phù hợp với 'lợi ích chung'.

Trách nhiệm

Tiềm năng của AI có thể giải thích được là không thể phủ nhận. Từ các bài học mã hóa đến hướng dẫn sửa chữa ô tô, nó có thể là một công cụ mạnh mẽ để học tập và hoàn thành công việc. Tuy nhiên, những khả năng này cũng có thể bị lạm dụng, lan truyền thông tin sai lệch hoặc thậm chí cung cấp hướng dẫn cho các mục đích phá hoại.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi AI mắc lỗi? Ai sẽ chịu trách nhiệm nếu một giải pháp AI dẫn đến hậu quả tiêu cực?

Để ngăn chặn những hậu quả như vậy, điều quan trọng là phải thiết lập các quy trình minh bạch và phân định rõ ràng trách nhiệm. Chúng tôi đã bắt đầu đạt được một số tiến bộ trong lĩnh vực này.

Các xu hướng hiện nay trong trí tuệ nhân tạo

Chỉ trong những năm gần đây, đặc biệt là những năm 2020, AI mới đạt được những bước tiến lớn. Một số xu hướng phổ biến mà chúng ta đang thấy trong lĩnh vực AI là:

Phân tích dự đoán

Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Điều này có ứng dụng trong tài chính (dự báo luồng tiền) và bán lẻ (dự báo nhu cầu), cùng các lĩnh vực khác.

Nhận dạng mẫu

Công nghệ này được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh (xe tự lái), phát hiện bất thường (phát hiện gian lận) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI)

AI tạo ra giúp bạn tạo dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản hoặc âm nhạc, dựa trên các mẫu hiện có — ví dụ: tạo ra những bức chân dung thực tế của những người không tồn tại.

Chatbots

Các chương trình AI hội thoại bắt chước cuộc hội thoại của con người và có thể được sử dụng cho dịch vụ khách hàng và học tập. Ví dụ, các công ty có thể thêm chatbot vào trang web và ứng dụng của mình để khách hàng có thể nhận được câu trả lời nhanh chóng từ bot AI thay vì chờ đợi nhân viên dịch vụ khách hàng.

Trợ lý ảo

Các trợ lý hỗ trợ AI như Siri và Alexa có thể hiểu và phản hồi các lệnh bằng giọng nói, giúp thực hiện các công việc như lên lịch hẹn hoặc điều khiển các thiết bị nhà thông minh

Hệ thống đề xuất

Các thuật toán AI đề xuất sản phẩm, phim và nhiều thứ khác dựa trên hành vi và sở thích trước đây của người dùng.

Tương lai của Trí tuệ nhân tạo

Một tương lai tiềm năng của AI là sự xuất hiện của siêu trí tuệ, khi máy móc vượt qua khả năng của con người trong nhiều lĩnh vực. Nghe có vẻ như phim khoa học viễn tưởng, phải không? Nhưng hầu hết các công ty nghiên cứu AI, bao gồm cả những công ty công nghệ lớn như Google và Microsoft, đang tích cực làm việc để hướng tới tương lai này.

Dưới đây là một số xu hướng AI phổ biến có thể xuất hiện trong tương lai:

Mặc dù khái niệm "điểm đặc biệt" (singularity) vẫn còn xa vời, nhiều người vẫn lo ngại về nó. Sam Altman của OpenAI đã thừa nhận rằng ông cảm thấy sợ hãi trước những hậu quả tiềm tàng của "điểm đặc biệt" AI.

Tuy nhiên, tất cả những "tương lai" này đều mang tính giả định và có thể mất nhiều năm để trở thành hiện thực. Trong tương lai gần, bạn có thể thấy AI tạo nên làn sóng trong lĩnh vực y tế, nghiên cứu và Internet of Things (IoT) – với các trung tâm chẩn đoán được hỗ trợ bởi AI, phân tích thống kê và xe tự lái, chỉ là một vài ví dụ.

Các công cụ và tài nguyên AI phổ biến

Bây giờ, hãy cùng khám phá một số tài nguyên AI có sẵn cho sử dụng hàng ngày và cách bạn có thể tận dụng chúng.

OpenAI

AGI là một loại AI sở hữu khả năng nhận thức 'giống con người' trong giải quyết vấn đề, sáng tạo và tương tác xã hội. Trong khi các mô hình AI hiện tại có thể giúp bạn phân tích báo cáo hoặc tìm kiếm thông tin nhanh chóng, mục tiêu của OpenAI với AGI là cho phép nó viết tiểu thuyết hoặc thậm chí hiểu được cảm xúc của con người.

Mặc dù những trường hợp sử dụng này vẫn còn là giả thuyết, nhưng sẽ là một vài năm thú vị khi chúng ta theo dõi sự phát triển của không gian này. Hiện tại, họ có kế hoạch xây dựng các giải pháp AI để tạo ra sự chuyển đổi chậm sang thế giới AGI. Họ tin rằng điều này sẽ cho phép các nhà hoạch định chính sách và công chúng hiểu và chấp nhận AI.

Một phát triển gần đây từ mục tiêu này là các công cụ GenAI của họ: ChatGPT (tạo văn bản) và DALL-E (tạo hình ảnh).

ChatGPT, đặc biệt, đã được những người đam mê AI đón nhận nồng nhiệt, đặc biệt là nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Khá nhiều chatbot và tính năng AI hội thoại được xây dựng trên nền tảng GPT.

DALL-E, mặt khác, đã gây ra những phản ứng trái chiều từ công chúng (đặc biệt là các nhà thiết kế). Họ cho rằng các hình ảnh do DALL-E tạo ra mơ hồ và lộn xộn.

Google DeepMind

Một số ngành công nghiệp mà Google DeepMind tập trung vào là trí tuệ sinh học, trợ lý ảo và trò chơi. Bạn có thể thử Google Gemini để trải nghiệm thực tế các khả năng GenAI của Google DeepMind.

Tuy nhiên, một phát triển đáng chú ý của AI là AlphaFold, có khả năng phân tích cấu trúc protein. Mặc dù vẫn đang ở giai đoạn nghiên cứu, các chuyên gia y tế đã đón nhận tích cực, tin rằng nó có thể giúp họ chẩn đoán bệnh nhanh hơn và chính xác hơn.

Không giống như OpenAI, Google tập trung vào việc tạo ra AI 'an toàn'. Điều này đã dẫn đến việc tạo ra Khung An toàn Frontier, nhằm phân tích và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến AI tiên tiến.

Anthropic

Claude có thể tạo ra các định dạng văn bản sáng tạo khác nhau, bao gồm thơ, mã, kịch bản và email.

Anthropic cũng là một trường hợp điển hình về việc sử dụng AI một cách đạo đức. Gần đây, nó đã gây chú ý vì vi phạm bản quyền - khi các nhà sản xuất âm nhạc kiện nó vì đã đào tạo Claude bằng lời bài hát của họ. Họ cho rằng Claude sao chép trái phép lời bài hát và yêu cầu bồi thường hàng triệu đô la.

Trường hợp này nêu bật vùng xám trong việc sử dụng AI cho mục đích sáng tạo, và phán quyết ở đây có thể tạo tiền lệ cho nội dung do AI tạo ra trong tương lai.

ClickUp Brain—Trợ lý AI của ClickUp

ClickUp, một ứng dụng năng suất không gian làm việc, được tích hợp các tính năng GenAI có tên ClickUp Brain.

ClickUp Brain là một loại trợ lý ảo, được tích hợp với tất cả các công cụ trong bộ ClickUp để giúp công việc (và cuộc sống) hàng ngày của người dùng trở nên suôn sẻ.

Dưới đây là cách ClickUp Brain có thể giúp các chuyên gia trong các vai trò và ngành nghề khác nhau:

Quản lý Kiến thức Trí tuệ Nhân tạo

Bạn mệt mỏi vì phải lục lọi hàng đống tài liệu để tìm một chi tiết quan trọng? Với ClickUp Brain, bạn có thể dễ dàng tìm thấy thông tin từ bất kỳ wiki, báo cáo hoặc tài liệu nội bộ nào trong vài giây.

Tốt hơn nữa, bạn có thể yêu cầu nó tạo bản tóm tắt nhanh các tài liệu hoặc bản ghi chép cuộc họp để bạn có thể dễ dàng cập nhật thông tin mới nhất về công ty hoặc khách hàng.

Quản lý dự án AI

Một lợi ích khác của việc sử dụng ClickUp Brain là nó tự động hóa các công việc nặng nhọc liên quan đến quản lý dự án. Ví dụ, bạn có thể sử dụng ClickUp Brain để:

AI Writer cho công việc

ClickUp cũng đi kèm với một trợ lý viết lách vững vàng, đặc biệt hữu ích cho các nhà tiếp thị và những người không thoải mái khi viết. AI Writer for Work có thể giúp bạn những việc sau:

Tại nơi làm việc, các nhóm và cá nhân cũng có thể sử dụng ClickUp Brain để soạn thảo tất cả các thông tin liên lạc nội bộ và bên ngoài từ bất kỳ đâu trong ClickUp — bình luận nhiệm vụ, tài liệu và email. Thêm ý tưởng của bạn vào công cụ viết AI bằng cách viết tắt, và nó sẽ chỉnh sửa cho bạn.

Mẫu nhắc nhở dành riêng cho vai trò

Không chỉ vậy, bạn còn có quyền truy cập vào các mẫu nhắc nhở AI cho từng vai trò, để có thể bắt đầu ngay lập tức. Một số ví dụ về các nhắc nhở này bao gồm:

Nâng cao công việc của bạn với các công cụ AI

Trí tuệ nhân tạo được cho là sẽ ảnh hưởng lớn đến cách chúng ta sống và làm việc trong những năm tới. Từ cải thiện năng suất cá nhân đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức lớn, từ tìm kiếm phương pháp chữa bệnh đến phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế vĩ mô, các công cụ AI được cho là sẽ cải thiện thế giới.

Với tư cách cá nhân, bạn có thể bắt đầu bước đầu tiên bằng cách đào tạo để trở thành kỹ sư AI (nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực này) hoặc sử dụng các công cụ AI như ClickUp Brain để tối ưu hóa cuộc sống của mình.

Vậy tại sao không thử ClickUp ngay hôm nay? Đăng ký ClickUp miễn phí và khám phá cách nó có thể nâng tầm mọi khía cạnh trong cuộc sống của bạn!