27/06/2023 05:20 read

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo tận dụng các tập dữ liệu lớn và mô hình phức tạp để bắt chước khả năng sáng tạo của con người và tạo ra hình ảnh, âm nhạc, văn bản mới, v.v.

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo (AI), được thúc đẩy bởi các thuật toán nâng cao và tập hợp dữ liệu khổng lồ, trao quyền cho máy móc tạo ra nội dung gốc, cách mạng hóa các lĩnh vực như nghệ thuật, âm nhạc và kể chuyện. Bằng cách học hỏi từ các mẫu trong dữ liệu, các mô hình AI tổng quát mở ra tiềm năng cho máy móc để tạo ra hình ảnh chân thực, sáng tác nhạc và thậm chí phát triển toàn bộ thế giới ảo, vượt qua ranh giới khả năng sáng tạo của con người.

AI sáng tạo, giải thích

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo là một lĩnh vực tiên tiến nghiên cứu tiềm năng của máy học để truyền cảm hứng sáng tạo giống như con người và tạo ra tài liệu gốc. AI sáng tạo là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc tạo ra các thuật toán có thể tạo ra thông tin mới hoặc sao chép các mẫu dữ liệu lịch sử.

Nó sử dụng các phương pháp như học sâu và mạng thần kinh để mô phỏng các quá trình sáng tạo của con người và tạo ra các kết quả độc đáo. AI sáng tạo đã mở đường cho các ứng dụng từ tạo hình ảnh và âm thanh đến kể chuyện và phát triển trò chơi bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ.

Cả OpenAI ChatGPT và Google Bard đều cho thấy khả năng của AI tổng quát để hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Chúng có nhiều cách sử dụng khác nhau, bao gồm chatbot, tạo nội dung, dịch ngôn ngữ và viết sáng tạo. Các ý tưởng và phương pháp cơ bản của các mô hình này thúc đẩy AI tổng quát rộng rãi hơn và tiềm năng của nó để cải thiện tương tác giữa người và máy cũng như biểu đạt nghệ thuật.

Bài viết này sẽ giải thích AI tổng hợp, các nguyên tắc hướng dẫn, tác động của nó đối với doanh nghiệp và các vấn đề đạo đức do công nghệ đang phát triển nhanh chóng này đặt ra.

Sự phát triển của AI tổng hợp

Đây là tóm tắt quá trình phát triển của AI tổng quát:

Năm 1932: Khái niệm về trí tuệ nhân tạo tổng quát xuất hiện với những nghiên cứu ban đầu về các hệ thống dựa trên quy tắc và bộ tạo số ngẫu nhiên, đặt nền móng cho sự phát triển trong tương lai.
Những năm 1950–1960: Các nhà nghiên cứu khám phá các kỹ thuật ban đầu trong nhận dạng mẫu và các mô hình tổng quát, bao gồm cả việc phát triển các mạng thần kinh nhân tạo ban đầu.
Những năm 1980: Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trải qua sự biến động về lợi ích, dẫn đến những tiến bộ trong các mô hình tổng quát, chẳng hạn như sự phát triển của các mô hình đồ họa xác suất.
Những năm 1990: Mô hình Markov ẩn được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đại diện cho một ví dụ ban đầu về mô hình tổng quát.
Đầu những năm 2000: Các mô hình đồ họa và mạng Bayes trở nên phổ biến, cho phép suy luận xác suất và lập mô hình tổng quát trong các lĩnh vực khác nhau.
2012: Học sâu, cụ thể là mạng nơ-ron sâu, bắt đầu thu hút sự chú ý và cách mạng hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tổng quát, mở đường cho những tiến bộ quan trọng.
2014: Việc Ian Goodfellow giới thiệu các mạng đối nghịch chung (GAN) đã thúc đẩy lĩnh vực AI tổng quát phát triển. GAN thể hiện khả năng tạo hình ảnh thực tế và trở thành khuôn khổ cơ bản cho mô hình tổng quát.
2015–2017: Các nhà nghiên cứu tinh chỉnh và cải thiện GAN, giới thiệu các biến thể như GAN có điều kiện và GAN tích chập sâu, cho phép tổng hợp hình ảnh chất lượng cao.
2018: StyleGAN, một triển khai cụ thể của GAN, cho phép kiểm soát chi tiết quá trình tạo hình ảnh, bao gồm các yếu tố như phong cách, tư thế và ánh sáng.
2019–2020: Transformers — ban đầu được phát triển cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên — hứa hẹn trong mô hình tổng quát và trở nên có ảnh hưởng trong việc tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và tóm tắt.
Hiện tại: Trí tuệ nhân tạo AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, với các nghiên cứu đang diễn ra tập trung vào việc cải thiện khả năng của mô hình, giải quyết các mối quan ngại về đạo đức và khám phá các mô hình tạo ra nhiều miền có khả năng tạo ra nội dung đa phương thức.

Generative Artificial Intelligence could add trillions of dollars of additional value to the economy! @McKinsey_MGI
See:https://t.co/iAd8UY0fNg

Generative AI will have a significant impact across all industry sectors;

Generative AI can substantially increase labour… pic.twitter.com/5iYWolzrcb
— AI (@DeepLearn007) June 25, 2023

AI sáng tạo hoạt động như thế nào?

Với việc sử dụng các thuật toán và mô hình đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, AI tổng quát tạo ra tài liệu mới phản ánh chặt chẽ các mẫu và đặc điểm của dữ liệu đào tạo. Có nhiều yếu tố và quy trình quan trọng khác nhau trong quy trình:

Thu thập dữ liệu

Giai đoạn đầu tiên là biên dịch một tập dữ liệu lớn đại diện cho chủ đề hoặc danh mục nội dung mà mô hình AI tổng quát dự định tạo ra. Chẳng hạn, một bộ dữ liệu gồm các ảnh động vật được gắn thẻ sẽ được thu thập nếu mục tiêu là tạo ra các hình ảnh đại diện thực tế của động vật.

Kiến trúc mô hình

Bước tiếp theo là chọn kiến trúc mô hình tổng quát thích hợp. Các mô hình phổ biến bao gồm máy biến áp, bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE) và GAN. Kiến trúc của mô hình chỉ ra cách dữ liệu sẽ được thay đổi và xử lý để tạo ra nội dung mới.

Đào tạo

Sử dụng tập dữ liệu thu thập được, mô hình được đào tạo. Bằng cách sửa đổi các tham số bên trong của nó, mô hình sẽ học các mẫu và thuộc tính cơ bản của dữ liệu trong quá trình đào tạo. Tối ưu hóa lặp đi lặp lại được sử dụng trong quá trình đào tạo để tăng dần dung lượng mô hình nhằm tạo ra nội dung gần giống với dữ liệu đào tạo.

Quá trình tạo

Sau khi đào tạo, mô hình có thể tạo ra nội dung mới bằng cách lấy mẫu từ phân phối được quan sát của tập huấn luyện. Chẳng hạn, trong khi tạo ảnh, mô hình có thể sử dụng vectơ nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào để tạo ảnh trông giống động vật thực.

Đánh giá và sàng lọc

Vật liệu được tạo ra được test để xác định tầm cỡ và mức độ phù hợp với các thuộc tính dự kiến. Tùy thuộc vào ứng dụng, các số liệu đánh giá và đầu vào của con người có thể được sử dụng để cải thiện đầu ra được tạo và phát triển mô hình. Các vòng phản hồi lặp đi lặp lại góp phần cải thiện chất lượng và sự đa dạng của nội dung.

Tinh chỉnh và học chuyển đổi

Các mô hình được đào tạo trước đôi khi có thể đóng vai trò là điểm khởi đầu cho quá trình học chuyển đổi và tinh chỉnh các tập dữ liệu hoặc tác vụ nhất định. Học chuyển giao là một chiến lược cho phép các mô hình sử dụng thông tin từ miền này sang miền khác và hoạt động tốt hơn với ít dữ liệu đào tạo hơn.

Điều quan trọng cần nhớ là hoạt động chính xác của các mô hình AI tổng quát có thể thay đổi dựa trên kiến trúc và phương pháp đã chọn. Tuy nhiên, ý tưởng cơ bản là giống nhau: các mô hình khám phá các mẫu trong dữ liệu huấn luyện và tạo ra nội dung mới dựa trên các mẫu đã khám phá đó.

Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đã thay đổi cách chúng ta tạo và tương tác với nội dung bằng cách tìm kiếm nhiều ứng dụng trong nhiều ngành khác nhau. Hình ảnh và hoạt ảnh chân thực giờ đây có thể được tạo ra trong nghệ thuật thị giác nhờ vào trí tuệ nhân tạo AI.

Khả năng của các nghệ sĩ trong việc tạo ra các phong cảnh, nhân vật và kịch bản hoàn chỉnh với độ sâu và độ phức tạp đáng kinh ngạc đã mở ra những cơ hội mới cho nghệ thuật và thiết kế kỹ thuật số. Các thuật toán AI chung có thể tạo ra các giai điệu, hòa âm và nhịp điệu độc đáo trong bối cảnh âm nhạc, hỗ trợ các nhạc sĩ trong quá trình sáng tạo của họ và mang đến nguồn cảm hứng mới.

Ngoài nghệ thuật sáng tạo, trí tuệ nhân tạo AI đã tác động đáng kể đến các lĩnh vực như chơi game và chăm sóc sức khỏe. Nó đã được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để tạo dữ liệu nhân tạo cho nghiên cứu y tế, cho phép các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình và điều tra các phương pháp điều trị mới mà không gây nguy hiểm cho quyền riêng tư của bệnh nhân. Người chơi có thể trải nghiệm lối chơi nhập vai hơn bằng cách tạo phong cảnh động và nhân vật không phải người chơi (NPC) bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo AI.

Cân nhắc về đạo đức

Sự phát triển của AI tổng quát có tiềm năng to lớn, nhưng nó cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về đạo đức. Một nguyên nhân chính gây lo ngại là nội dung deepfake, sử dụng nội dung do AI sản xuất để đánh lừa và gây ảnh hưởng đến mọi người. Deepfakes có khả năng làm xói mòn niềm tin của công chúng vào phương tiện trực quan và truyền bá thông tin sai lệch.

Ngoài ra, AI tổng quát có thể vô tình tiếp tục giữ các thành kiến có trong dữ liệu huấn luyện. Hệ thống AI có thể tạo ra tài liệu phản ánh và giữ định kiến nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình bị sai lệch. Điều này có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng về mặt xã hội, chẳng hạn như giữ định kiến hoặc gạt ra bên lề các cộng đồng cụ thể.

Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển phải ưu tiên phát triển AI có trách nhiệm để giải quyết các vấn đề đạo đức này. Điều này đòi hỏi phải tích hợp các hệ thống để có tính mở và khả năng giải thích, lựa chọn cẩn thận và đa dạng hóa các tập dữ liệu đào tạo, đồng thời tạo ra các quy tắc rõ ràng cho việc áp dụng có trách nhiệm các công nghệ AI tổng quát.

Theo CoinTelegraph

Chia sẻ bài viết này với bạn bè qua Facebook / Zalo / Telegram: