OpenAI hợp tác với Broadcom phát triển chip AI chuyên dụng

<h2>OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip xử lý AI</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Hợp tác phát triển chip AI</li> <li>OpenAI và Broadcom hợp tác với TSMC</li> <li>Mục tiêu của OpenAI</li> <li>Lợi ích của Broadcom</li> <li>OpenAI đẩy mạnh đầu tư vào trung tâm dữ liệu</li> </ol> <p><strong>1. Hợp tác phát triển chip AI</strong></p> <p>Theo nguồn tin từ hai người quen thuộc với vấn đề, OpenAI đang hợp tác với Broadcom Inc. để phát triển một con chip trí tuệ nhân tạo mới, chuyên biệt cho việc chạy các mô hình AI sau khi chúng được huấn luyện. </p> <p><strong>2. OpenAI và Broadcom hợp tác với TSMC</strong></p> <p>OpenAI và Broadcom cũng đang hợp tác với Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), nhà sản xuất chip hợp đồng lớn nhất thế giới. TSMC sẽ hỗ trợ sản xuất chip do OpenAI và Broadcom thiết kế.</p> <p><strong>3. Mục tiêu của OpenAI</strong></p> <p>OpenAI ít quan tâm đến việc sử dụng đơn vị xử lý đồ họa (GPU) - loại chip được dùng để huấn luyện và xây dựng các mô hình AI thế hệ mới - thị trường mà hiện tại đang được Nvidia Corp. thống trị. Thay vào đó, OpenAI đang tìm kiếm một con chip chuyên biệt để chạy phần mềm và phản hồi yêu cầu của người dùng, một quá trình được gọi là suy luận (inference). </p> <p><strong>4. Lợi ích của Broadcom</strong></p> <p>Broadcom là nhà thiết kế lớn nhất của các mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) - loại chip được thiết kế để phục vụ một mục đích duy nhất do khách hàng yêu cầu. Khách hàng lớn nhất của Broadcom trong lĩnh vực này là Google của Alphabet Inc. Broadcom cũng hợp tác với Meta Platforms Inc. và ByteDance Ltd., công ty sở hữu TikTok.</p> <p><strong>5. OpenAI đẩy mạnh đầu tư vào trung tâm dữ liệu</strong></p> <p>OpenAI cũng đang tích cực lên kế hoạch đầu tư và hợp tác với các trung tâm dữ liệu, nơi sẽ đặt các chip AI này. Ban lãnh đạo của OpenAI đã đề xuất với chính phủ Hoa Kỳ về nhu cầu về thêm nhiều trung tâm dữ liệu quy mô lớn và CEO Sam Altman đã tiếp cận các nhà đầu tư toàn cầu, bao gồm một số nhà đầu tư ở Trung Đông, để tài trợ cho dự án này.</p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Hợp tác giữa OpenAI và Broadcom nhằm mục tiêu phát triển một con chip AI chuyên biệt cho suy luận (inference), phục vụ nhu cầu ngày càng tăng của các công ty công nghệ trong việc sử dụng các mô hình AI để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn. Dự án này có thể tạo ra một làn sóng mới trong ngành công nghiệp chip AI, với OpenAI và Broadcom cạnh tranh với Nvidia và các công ty khác. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

OpenAI hợp tác với Broadcom phát triển chip AI chuyên dụng

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip xử lý AI Mục lục Hợp tác phát triển chip AI OpenAI và Broadcom hợp tác với TSMC Mục tiêu của...

Read more »

Công cụ Whisper của OpenAI: Ảo giác nguy hiểm trong lĩnh vực y tế

<h2>Công cụ phiên âm Whisper của OpenAI bị "ảo giác". Bệnh viện vẫn đang sử dụng nó</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Whisper bị phát hiện "ảo giác" trong các bản ghi âm</strong></li> <li><strong>Nguy cơ trong lĩnh vực y tế</strong></li> <li><strong>Whisper "ảo giác" là do đâu?</strong><ul> <li><strong>Cơ chế hoạt động của Whisper</strong></li> <li><strong>Dữ liệu huấn luyện</strong></li> <li><strong>Hiện tượng "quá khớp" (overfitting)</strong></li> </ul> </li> <li><strong>Lời khuyên từ OpenAI</strong></li> <li><strong>Mối nguy hiểm tiềm ẩn</strong></li> <li><strong>Cần có quy định và chứng nhận cho AI trong y tế</strong></li> </ol> <p><strong>1. Whisper bị phát hiện "ảo giác" trong các bản ghi âm</strong></p> <p>Một cuộc điều tra của Associated Press (AP) đã phát hiện ra rằng công cụ phiên âm Whisper của OpenAI tạo ra văn bản bịa đặt trong các bản ghi âm y tế và kinh doanh, bất chấp những cảnh báo chống lại việc sử dụng nó cho các mục đích này. AP đã phỏng vấn hơn 12 kỹ sư phần mềm, nhà phát triển và nhà nghiên cứu, những người đã phát hiện ra rằng mô hình thường xuyên sáng tạo ra văn bản mà người nói không bao giờ nói ra, một hiện tượng thường được gọi là "ảo giác" hoặc "bịa đặt" trong lĩnh vực AI.</p> <p>Khi được phát hành vào năm 2022, OpenAI tuyên bố rằng Whisper đạt đến độ chính xác "gần như con người" trong phiên âm. Tuy nhiên, một nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan cho biết Whisper đã tạo ra văn bản sai trong 80% các bản ghi âm cuộc họp công khai mà họ đã kiểm tra. Một nhà phát triển khác, giấu tên trong báo cáo của AP, tuyên bố đã tìm thấy nội dung bịa đặt trong gần như tất cả 26.000 bản ghi âm thử nghiệm của họ.</p> <p><strong>2. Nguy cơ trong lĩnh vực y tế</strong></p> <p>Những phát hiện này đặt ra những nguy cơ đặc biệt trong lĩnh vực y tế. Mặc dù OpenAI đã đưa ra cảnh báo chống lại việc sử dụng Whisper cho các "lĩnh vực nguy hiểm", nhưng hơn 30.000 nhân viên y tế hiện đang sử dụng các công cụ dựa trên Whisper để phiên âm các cuộc khám bệnh, theo báo cáo của AP. Phòng khám Mankato ở Minnesota và Bệnh viện Nhi đồng Los Angeles là hai trong số 40 hệ thống chăm sóc sức khỏe sử dụng dịch vụ AI copilot do công ty công nghệ y tế Nabla cung cấp, được hỗ trợ bởi Whisper và được tinh chỉnh dựa trên thuật ngữ y tế.</p> <p>Nabla thừa nhận Whisper có thể "ảo giác", nhưng họ cũng xóa bản ghi âm gốc "vì lý do an toàn dữ liệu". Điều này có thể gây ra vấn đề bổ sung, vì bác sĩ không thể kiểm tra độ chính xác của bản ghi âm so với tài liệu nguồn. Bệnh nhân khiếm thính có thể bị ảnh hưởng nặng nề bởi bản ghi âm bị sai, vì họ không có cách nào biết bản ghi âm có chính xác hay không.</p> <p><strong>3. Whisper "ảo giác" là do đâu?</strong></p> <p><strong>- Cơ chế hoạt động của Whisper</strong></p> <p>Whisper được dựa trên công nghệ được thiết kế để dự đoán "token" tiếp theo (một mẩu dữ liệu) có khả năng xuất hiện nhất sau một chuỗi "token" được cung cấp bởi người dùng. ChatGPT sử dụng "token" văn bản làm đầu vào, trong khi Whisper sử dụng dữ liệu âm thanh được "token hóa" làm đầu vào.</p> <p>Kết quả phiên âm của Whisper là một dự đoán về khả năng cao nhất, chứ không phải là chính xác nhất. Độ chính xác trong kết quả của các mô hình Transformer thường tỷ lệ thuận với sự hiện diện của dữ liệu chính xác liên quan trong bộ dữ liệu huấn luyện, nhưng điều này không bao giờ được đảm bảo. Nếu có trường hợp thiếu thông tin ngữ cảnh trong mạng nơ-ron của Whisper để đưa ra dự đoán chính xác về cách phiên âm một đoạn âm thanh cụ thể, mô hình sẽ dựa vào những gì nó "biết" về mối quan hệ giữa âm thanh và từ ngữ mà nó đã học được từ dữ liệu huấn luyện.</p> <p><strong>- Dữ liệu huấn luyện</strong></p> <p>OpenAI cho biết vào năm 2022, Whisper đã học được những mối quan hệ thống kê đó từ "680.000 giờ dữ liệu giám sát đa ngôn ngữ và đa nhiệm thu thập từ web". Nhưng hiện nay chúng ta biết thêm một chút về nguồn gốc. Xét đến xu hướng quen thuộc của Whisper trong việc tạo ra các kết quả cụ thể như "cảm ơn bạn đã theo dõi", "thích và đăng ký" hoặc "viết bình luận trong phần bên dưới" khi được cung cấp đầu vào im lặng hoặc không rõ ràng, có khả năng OpenAI đã huấn luyện Whisper trên hàng nghìn giờ âm thanh có chú thích thu thập từ video YouTube. (Các nhà nghiên cứu cần âm thanh được ghép nối với chú thích hiện có để huấn luyện mô hình.)</p> <p><strong>- Hiện tượng "quá khớp" (overfitting)</strong></p> <p>Ngoài ra, còn có một hiện tượng được gọi là "quá khớp" trong các mô hình AI, trong đó thông tin (trong trường hợp này, văn bản được tìm thấy trong bản ghi âm) được gặp thường xuyên hơn trong dữ liệu huấn luyện có khả năng được tái tạo cao hơn trong kết quả. Trong trường hợp Whisper gặp phải âm thanh chất lượng kém trong ghi chú y tế, mô hình AI sẽ tạo ra những gì mạng nơ-ron dự đoán là kết quả có khả năng nhất, ngay cả khi kết quả đó không chính xác. Và kết quả có khả năng nhất đối với bất kỳ video YouTube nào, vì rất nhiều người nói điều đó, là "cảm ơn đã theo dõi".</p> <p>Trong các trường hợp khác, Whisper dường như dựa vào ngữ cảnh của cuộc trò chuyện để điền vào những gì sẽ đến tiếp theo, điều này có thể dẫn đến vấn đề vì dữ liệu huấn luyện của nó có thể bao gồm bình luận phân biệt chủng tộc hoặc thông tin y tế không chính xác. Ví dụ, nếu nhiều ví dụ về dữ liệu huấn luyện có người nói cụm từ "tội phạm của tội phạm da đen", khi Whisper gặp phải một mẫu âm thanh "tội phạm của [âm thanh không rõ ràng] tội phạm", mô hình có khả năng điền vào bản ghi âm bằng "da đen".</p> <p>Trong bản mô tả mô hình Whisper gốc, các nhà nghiên cứu của OpenAI đã viết về hiện tượng này: "Bởi vì các mô hình được huấn luyện theo cách giám sát yếu bằng cách sử dụng dữ liệu nhiễu quy mô lớn, các dự đoán có thể bao gồm văn bản không thực sự được nói trong đầu vào âm thanh (ví dụ: ảo giác). Chúng tôi giả định rằng điều này xảy ra bởi vì, dựa trên kiến thức chung về ngôn ngữ, các mô hình kết hợp việc cố gắng dự đoán từ tiếp theo trong âm thanh với việc cố gắng phiên âm chính xác âm thanh đó."</p> <p>Vì vậy, theo nghĩa đó, Whisper "biết" một số điều về nội dung của những gì được nói và theo dõi ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, điều này có thể dẫn đến các vấn đề như trường hợp Whisper xác định hai phụ nữ là người da đen mặc dù thông tin đó không có trong bản ghi âm gốc. Về lý thuyết, kịch bản sai sót này có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng một mô hình AI thứ hai được huấn luyện để chọn ra những khu vực âm thanh khó hiểu, nơi mô hình Whisper có khả năng "ảo giác" và gắn cờ bản ghi âm ở vị trí đó, để con người có thể kiểm tra độ chính xác của những trường hợp đó sau đó.</p> <p><strong>4. Lời khuyên từ OpenAI</strong></p> <p>Rõ ràng, lời khuyên của OpenAI là không sử dụng Whisper trong các lĩnh vực nguy hiểm, chẳng hạn như hồ sơ y tế quan trọng, là một lời khuyên tốt. Nhưng các công ty chăm sóc sức khỏe luôn bị thúc đẩy bởi nhu cầu giảm chi phí bằng cách sử dụng các công cụ AI dường như "đủ tốt" - như chúng ta đã thấy với Epic Systems sử dụng GPT-4 cho hồ sơ y tế và UnitedHealth sử dụng mô hình AI có lỗi cho quyết định bảo hiểm. Hoàn toàn có thể mọi người đã và đang phải chịu đựng những hậu quả tiêu cực do lỗi của AI, và việc khắc phục chúng có khả năng sẽ liên quan đến một số quy định và chứng nhận đối với các công cụ AI được sử dụng trong lĩnh vực y tế. </p> <p><strong>5. Mối nguy hiểm tiềm ẩn</strong></p> <p>Tác động của việc "ảo giác" của Whisper trong lĩnh vực y tế có thể rất nghiêm trọng. Một bản ghi âm sai có thể dẫn đến chẩn đoán sai, điều trị không phù hợp và thậm chí tử vong. Việc xóa bản ghi âm gốc cũng gây thêm khó khăn cho việc xác minh độ chính xác của bản ghi âm. </p> <p><strong>6. Cần có quy định và chứng nhận cho AI trong y tế</strong></p> <p>Những phát hiện này cho thấy việc sử dụng các công cụ AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế cần phải có sự thận trọng và kiểm soát chặt chẽ. Cần có những quy định và chứng nhận cho các công cụ AI được sử dụng trong y tế để đảm bảo độ chính xác và an toàn cho bệnh nhân. </p> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Công cụ phiên âm Whisper của OpenAI, mặc dù có những tuyên bố ban đầu về độ chính xác cao, lại dễ bị "ảo giác" và tạo ra văn bản bịa đặt. Điều này đặc biệt đáng lo ngại trong lĩnh vực y tế, nơi độ chính xác là cực kỳ quan trọng. Cần có những biện pháp quản lý và chứng nhận chặt chẽ để đảm bảo an toàn và hiệu quả của các công cụ AI trong y tế.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Công cụ Whisper của OpenAI: Ảo giác nguy hiểm trong lĩnh vực y tế

Công cụ phiên âm Whisper của OpenAI bị "ảo giác". Bệnh viện vẫn đang sử dụng nó Mục lục Whisper bị phát hiện "ảo giác...

Read more »

Salesforce Ra Mắt Agentforce: Nền Tảng Trợ Lý Ảo AI

<h2>Salesforce Ra mắt Nền tảng Trợ lý ảo AI Agentforce</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Agentforce</li> <li>Ứng dụng của Agentforce</li> <li>So sánh với các sản phẩm tương tự</li> <li>Vị trí của AI trong chiến lược của Salesforce</li> <li>Các tính năng của Agentforce</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu Agentforce</strong></p> <p>Salesforce vừa công bố ra mắt nền tảng phát triển trợ lý ảo AI mang tên Agentforce. Nền tảng này cung cấp một phương thức dễ dàng, không yêu cầu mã hóa, để triển khai chatbot cho nhân viên và khách hàng. Agentforce hiện đang được sử dụng bởi các doanh nghiệp như OpenTable, Saks và Wiley.</p> <p><strong>2. Ứng dụng của Agentforce</strong></p> <p>Salesforce cho biết Agentforce có thể được sử dụng trong nhiều trường hợp khác nhau, chẳng hạn như:</p> <ul> <li>Cung cấp dịch vụ khách hàng tự động</li> <li>Hỗ trợ nhân viên trong các quy trình nội bộ</li> <li>Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại</li> <li>Phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định</li> </ul> <p><strong>3. So sánh với các sản phẩm tương tự</strong></p> <p>Salesforce nhấn mạnh Agentforce khác biệt với các chatbot "copilot" (ví dụ như các sản phẩm của Microsoft), bởi Agentforce không phụ thuộc vào sự tham gia của con người để hoạt động. Theo Salesforce, Agentforce có khả năng được kích hoạt bởi các thay đổi trong dữ liệu, quy tắc kinh doanh hoặc các quy trình tự động được tích hợp sẵn.</p> <p><strong>4. Vị trí của AI trong chiến lược của Salesforce</strong></p> <p>AI đang trở thành yếu tố cốt lõi trong chiến lược của Salesforce, cũng như của nhiều doanh nghiệp khác trong lĩnh vực doanh nghiệp. Giám đốc điều hành của Slack, Denise Dresser, cho biết AI là chìa khóa trong việc biến Slack thành một nền tảng vượt xa chỉ là một công cụ trò chuyện tại nơi làm việc. Agentforce là một phần quan trọng trong "hệ điều hành công việc" mà Dresser đang phát triển cho Slack.</p> <p><strong>5. Các tính năng của Agentforce</strong></p> <p>Agentforce bao gồm các tính năng sau:</p> <ul> <li><strong>Agentforce Service Agent</strong>: Cung cấp dịch vụ tự phục vụ cho khách hàng, với giá khởi điểm 2 đô la cho mỗi cuộc trò chuyện.</li> <li><strong>Agent Builder</strong>: Cho phép người dùng tạo ra các chatbot tùy chỉnh dựa trên các mẫu có sẵn.</li> </ul> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Sự ra mắt của Agentforce là một dấu hiệu cho thấy Salesforce đang nỗ lực đẩy mạnh chiến lược AI của mình. Nền tảng này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, từ việc cải thiện dịch vụ khách hàng đến tự động hóa quy trình nội bộ.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Salesforce Ra Mắt Agentforce: Nền Tảng Trợ Lý Ảo AI

Salesforce Ra mắt Nền tảng Trợ lý ảo AI Agentforce Mục lục Giới thiệu Agentforce Ứng dụng của Agentforce So sánh với các sản phẩm tương...

Read more »

Sự khác biệt giữa Trợ lý AI và Đại lý AI

<h2>Sự khác biệt giữa Trợ lý AI và Đại lý AI</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Trợ lý AI: Chờ đợi hướng dẫn của bạn<ul> <li>Cách Trợ lý AI hoạt động</li> <li>Các trường hợp sử dụng của Trợ lý AI<ul> <li>Hỗ trợ khách hàng</li> <li>Lao động kỹ thuật số</li> <li>Tạo mã</li> <li>Trợ lý ảo</li> </ul> </li> </ul> </li> <li>Đại lý AI: Khởi xướng hành động<ul> <li>Cách Đại lý AI hoạt động</li> <li>Các trường hợp sử dụng của Đại lý AI<ul> <li>Tạo nội dung</li> <li>Giao dịch tự động</li> <li>Giám sát mạng</li> <li>Tự động hóa nhà thông minh</li> <li>Điều hướng tự động</li> </ul> </li> </ul> </li> <li>Lợi ích của Đại lý AI và Trợ lý AI</li> <li>Rủi ro của Đại lý AI và Trợ lý AI</li> <li>Tài nguyên</li> <li>Bước tiếp theo</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo (AI), chúng ta thường nghe nói về "trợ lý AI" và "đại lý AI". Vậy sự khác biệt giữa hai loại này là gì? </p> <p>Hãy tưởng tượng bạn là một ngôi sao điện ảnh hoặc cầu thủ bóng đá nổi tiếng. Bạn có thể có một đại lý và một trợ lý. Trợ lý của bạn thực hiện các nhiệm vụ dựa trên yêu cầu của bạn, ví dụ như đặt chỗ ăn tối, lấy đồ giặt khô, sắp xếp thư từ của người hâm mộ và giúp quản lý lịch trình của bạn.</p> <p>Đại lý của bạn lại khác. Họ sử dụng chuyên môn của mình cả ngày lẫn đêm để tối đa hóa cơ hội và thu nhập của bạn. Họ có thể hành động dựa trên gợi ý của bạn – chẳng hạn như một sản phẩm bạn muốn quảng cáo – nhưng họ không cần gợi ý để tiếp tục công việc. Thực tế, đại lý Hollywood của bạn có thể hỗ trợ bạn theo những cách bạn thậm chí không biết phải hỏi.</p> <p>Sự khác biệt giữa trợ lý AI và đại lý AI tương tự như vậy. Trợ lý AI phản ứng, thực hiện các nhiệm vụ theo yêu cầu của bạn. Hãy nghĩ đến chatbot. Đại lý AI chủ động, làm việc tự động để đạt được mục tiêu cụ thể bằng mọi cách có sẵn.</p> <p>Cả hai loại trợ lý và đại lý đều giúp nâng cao hiệu suất của các nhân viên xuất sắc, biến họ thành ngôi sao hoặc duy trì vị thế ngôi sao của họ. Tương tự, trợ lý AI và đại lý AI có thể giúp các cá nhân và doanh nghiệp hoạt động tốt hơn bằng cách thực hiện các nhiệm vụ đơn giản và phức tạp.</p> <p><strong>2. Trợ lý AI: Chờ đợi hướng dẫn của bạn</strong></p> <p><strong>- Cách Trợ lý AI hoạt động</strong></p> <p>Trợ lý AI là một ứng dụng thông minh có thể hiểu các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên và sử dụng giao diện AI hội thoại để hoàn thành các nhiệm vụ cho người dùng.</p> <p>Trợ lý AI có những hạn chế. Chúng không thể hành động mà không có gợi ý xác định, mặc dù chúng có thể sử dụng các công cụ theo cách hạn chế khi được trang bị và đào tạo để làm như vậy. Ví dụ, trợ lý có thể sử dụng bảng tính để tạo bảng so sánh "x so với y."</p> <p>Trợ lý có thể được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của người dùng; tuy nhiên, trợ lý AI không nhất thiết phải có bộ nhớ cố định. Các mô hình AI cung cấp sức mạnh cho trợ lý không tự nhiên học hỏi từ các tương tác trước đó. Mô hình AI không tự cải thiện theo thời gian; nó chỉ được cải thiện khi nhà sản xuất mô hình AI phát hành phiên bản mới.</p> <p>Các trợ lý AI sử dụng những mô hình cập nhật này có thể đặt các cuộc hội thoại trước đó vào cửa sổ ngữ cảnh của chúng. Điều này cho phép trợ lý ghi nhớ những gì đã được nói trước đó – toàn bộ cuộc hội thoại hoặc các phần được chọn gọi là "bộ nhớ" – để giúp cải thiện các phản hồi trong tương lai.</p> <p><strong>- Các trường hợp sử dụng của Trợ lý AI</strong></p> <ul> <li><p><strong>Hỗ trợ khách hàng:</strong> Chatbot AI thường được sử dụng làm trợ lý có thể trò chuyện và trả lời các câu hỏi hỗ trợ khách hàng ngay lập tức hoặc chuyển hướng khách hàng đến đại lý hỗ trợ con người. Chatbot cũng được sử dụng cho các tương tác dịch vụ khách hàng trong suốt hành trình của khách hàng.</p> </li> <li><p><strong>Lao động kỹ thuật số:</strong> Trợ lý AI ngày càng quan trọng hơn cho các mục đích lao động kỹ thuật số hiệu quả hơn. Tự động hóa quy trình nhân sự (HR) là một ví dụ quan trọng. Trợ lý AI có thể giúp nhân viên HR soạn thảo mô tả công việc, sắp xếp và tổ chức sơ yếu lý lịch của ứng viên và viết email giới thiệu cho các ứng viên đủ điều kiện.</p> </li> <li><p><strong>Tạo mã:</strong> Là một người tạo nội dung, trợ lý AI có thể giúp viết mã dựa trên gợi ý văn bản mô tả mã nên làm gì. Điều này có thể làm tăng năng suất của nhà phát triển và cho phép các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng đóng góp vào việc viết mã.</p> </li> <li><p><strong>Trợ lý ảo:</strong> Trợ lý AI đôi khi được gọi là trợ lý ảo vì nhiều người nhận biết cách sử dụng trợ lý AI cụ thể này. Siri của Apple và Alexa của Amazon là những ví dụ về trợ lý ảo đầu tiên (link resides outside ibm.com) được truy cập thông qua nền tảng nhắn tin. Chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ được đặt sẵn cho các câu hỏi thông dụng của người dùng, chẳng hạn như tìm kiếm thông tin về thời tiết hoặc đặt hẹn giờ. Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (gen AI), tương tự như ChatGPT, có thể khiến những trợ lý này mạnh mẽ hơn. Một ví dụ là quyết định của Apple về việc tích hợp ChatGPT vào Siri.</p> </li> </ul> <p><strong>3. Đại lý AI: Khởi xướng hành động</strong></p> <p><strong>- Cách Đại lý AI hoạt động</strong></p> <p>Để trích dẫn Elvis Presley, "Ít lời nói hơn, nhiều hành động hơn, xin vui lòng." Đó là lúc Đại lý AI xuất hiện.</p> <p>Đại lý AI đề cập đến một hệ thống hoặc chương trình có thể tự động hoàn thành các nhiệm vụ thay mặt cho người dùng hoặc một hệ thống khác bằng cách thiết kế quy trình làm việc riêng và sử dụng các công cụ có sẵn.</p> <p>Trong khi trợ lý AI cần người dùng đưa ra gợi ý cho mỗi hành động, thì sau một gợi ý khởi động ban đầu, đại lý AI không cần gợi ý để tiếp tục công việc. Chúng có thể lập chiến lược. Chúng có thể đánh giá mục tiêu hoặc gợi ý được giao, chia nhỏ nhiệm vụ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và phát triển quy trình làm việc riêng để đạt được mục tiêu cụ thể.</p> <p><strong>Các tính năng chính của Đại lý AI:</strong></p> <ul> <li><p><strong>Tự động hóa đa thành phần:</strong> Sau một gợi ý ban đầu, đại lý AI không cần thêm gợi ý để tiếp tục công việc. Sự khác biệt chính giữa trợ lý và đại lý là đại lý AI có thể sử dụng các bộ dữ liệu và công cụ bên ngoài để suy luận, quyết định và giải quyết vấn đề. Ngay cả khi trợ lý có thể truy cập các ứng dụng bên ngoài thông qua tích hợp, chúng vẫn có khả năng cung cấp nó như một bước được đề xuất mà người dùng vẫn cần phải hành động. Một cách để suy nghĩ về đại lý AI là khung thiết kế của chúng cung cấp cho chúng khả năng thoát khỏi chế độ trò chuyện. Chuỗi suy nghĩ này là một khả năng quan trọng đối với đại lý AI. Đây là nơi đại lý có thể tự suy luận và chủ động, cho phép ra quyết định và học hỏi tốt hơn. Các mô hình mới hơn (link resides outside ibm.com) đang cải thiện khả năng suy luận để hỗ trợ điều này.</p> </li> <li><p><strong>Ra quyết định và hành động:</strong> Khả năng tự động gọi các công cụ không biến LLM thành đại lý. Đại lý AI cũng có thể hành động tự động và quyết định công cụ nào cần áp dụng. Được dựa trên các mô hình nền tảng, đại lý AI vượt ra ngoài trò chuyện để tự mình hoàn thành nhiệm vụ, dựa trên mục tiêu cụ thể và vượt ra ngoài mô hình nền tảng để có thêm thông tin và khả năng. Khi được giao một mục tiêu, đại lý AI có thể phân tích vấn đề và chia nó thành các nhiệm vụ nhỏ hơn. Nó có thể tự lập kế hoạch mà không cần được hướng dẫn rõ ràng về việc nên làm gì tiếp theo. Điều đó có nghĩa là nó có thể xử lý các vấn đề động và mơ hồ hơn. Để hoàn thành nhiệm vụ, đại lý AI có thể sử dụng các công cụ bên ngoài hoặc kiểm soát giao diện người dùng khi cần thiết, theo cách tương tự như các đại lý con người có thể làm. Một ví dụ về điều này là việc sử dụng máy tính, được phát hành cho Claude của Anthropic (link resides outside ibm.com). LLM có thể nhấp chuột, nhập văn bản và vận hành máy tính để hoàn thành một nhiệm vụ.</p> </li> <li><p><strong>Bộ nhớ cố định và cải thiện liên tục:</strong> So với trợ lý AI, đại lý AI có khả năng học hỏi lớn hơn. Đại lý AI lưu trữ các hành động, cuộc hội thoại và trải nghiệm trước đó và học hỏi từ chúng. Đại lý có bộ nhớ hoặc trạng thái cố định, cho phép chúng cải thiện các phản hồi trong tương lai bằng cách học hỏi từ quá khứ. Và bởi vì chúng có thể được kết nối với một hệ sinh thái các ứng dụng và công cụ bên ngoài, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo của mô hình, đại lý AI có thể hành động dựa trên thông tin cập nhật nhất. Chúng có thể sử dụng các đại lý AI khác hoặc con người trong vòng lặp để nhận phản hồi và điều chỉnh hành vi dựa trên kết quả.</p> </li> <li><p><strong>Chơi theo nhóm:</strong> Đại lý AI thường giỏi các nhiệm vụ nằm trong phạm vi của chúng. Ví dụ, một loại đại lý AI có thể giỏi kiểm tra thực tế, trong khi loại khác có thể giỏi nghiên cứu. Đại lý AI có thể được kết hợp với các đại lý AI khác hoặc trợ lý AI để giải quyết các nhiệm vụ cùng nhau. Các đại lý AI riêng lẻ giỏi các nhiệm vụ cụ thể và chúng cũng có thể hình thành các nhóm để cùng nhau xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Hiện nay, IBM hỗ trợ các đại lý được viết bằng LangChain, với LlamaIndex sắp ra mắt. Thay vì phụ thuộc nhiều vào nhà phát triển, khung của IBM cho phép người dùng soạn thảo và chỉnh sửa đại lý AI trong môi trường mã thấp hoặc không mã.</p> </li> </ul> <p><strong>- Các trường hợp sử dụng của Đại lý AI</strong></p> <p>Vì đại lý AI giỏi hơn về chiến lược, thực hiện tự động và học hỏi, nên chúng phù hợp với các vai trò có suy luận cấp cao hơn và hỗ trợ. Những vai trò này bao gồm "nhà nghiên cứu", "biên tập viên" và "lập kế hoạch."</p> <p>Là một nhà nghiên cứu, đại lý AI có thể truy xuất thông tin bên ngoài từ các trang web hoặc cơ sở dữ liệu và cung cấp bản tóm tắt, hiểu biết hoặc kiểm tra thực tế. Đối với hỗ trợ biên tập, đại lý có thể tạo ra các loại nội dung khác nhau ở các định dạng khác nhau. Là người lập kế hoạch, đại lý AI quyết định hành động nào sẽ giúp nó hoàn thành mục tiêu được đưa ra. Nó sử dụng các hướng dẫn nội bộ và phản hồi về điều kiện hiện tại trong thế giới bên ngoài để cung cấp thông tin cho nó về cách tiến hành và cách tốt nhất để thực hiện hành động của mình.</p> <ul> <li><p><strong>Tạo nội dung:</strong> Đại lý AI có thể sử dụng khả năng gen AI để giúp tạo ra bản sao tiếp thị và nội dung cho các nền tảng khác nhau. Sau đó, những đại lý này có thể đề xuất các kênh phân phối hoặc tạo ra bản cá nhân hóa dựa trên dữ liệu khách hàng mới.</p> </li> <li><p><strong>Giao dịch tự động:</strong> Trong lĩnh vực tài chính, đại lý AI được sử dụng cho giao dịch thuật toán. Chúng có thể thực hiện phân tích dữ liệu về các xu hướng lịch sử và tin tức hiện tại, sau đó sử dụng chúng để trích xuất các yếu tố có thể dự đoán cách thị trường sẽ hoạt động. Sau đó, đại lý có thể thực hiện giao dịch dựa trên những hiểu biết thu được từ phân tích của mình.</p> </li> <li><p><strong>Giám sát mạng:</strong> Vì chúng có thể được tích hợp với các phần mềm và hệ thống khác, nên đại lý AI là đối tác hiệu quả trong việc giám sát mạng. Đại lý AI được sử dụng để cung cấp giám sát liên tục và phát hiện mối đe dọa, giúp đảm bảo hiệu suất tối ưu và phát hiện các vấn đề theo thời gian thực.</p> </li> <li><p><strong>Tự động hóa nhà thông minh:</strong> Một loại đại lý AI được gọi là "đại lý phản xạ đơn giản" có thể thực hiện các hành động định kỳ dựa trên một quy tắc được đặt sẵn. Những đại lý AI này có thể bật hoặc tắt đèn hoặc tự động điều chỉnh bộ điều nhiệt dựa trên các yếu tố động như nhiệt độ trong nhà và thời gian hoàng hôn.</p> </li> <li><p><strong>Điều hướng tự động:</strong> Ô tô tự lái và các phương tiện khác có tích hợp công nghệ AI có thể sử dụng đại lý AI trong hệ thống điều hướng của chúng. Là một nhà nghiên cứu cấp cao, đại lý AI có thể phân tích tình trạng sức khỏe của xe, lưu lượng giao thông thời gian thực, điều kiện thời tiết, đóng đường và hiệu quả nhiên liệu. Sau đó, với tư cách là người lập kế hoạch, đại lý có thể xem xét mọi thứ nó đã học và quyết định tuyến đường tốt nhất.</p> </li> </ul> <p><strong>4. Lợi ích của Đại lý AI và Trợ lý AI</strong></p> <p>Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới và các công cụ AI có tiềm năng tối ưu hóa quy trình làm việc, đẩy nhanh các nhiệm vụ thường lệ, cải thiện năng suất và hỗ trợ con người trong việc giải quyết vấn đề. Cả đại lý AI và trợ lý AI đều có thể cải thiện trải nghiệm của người dùng.</p> <p>Trợ lý AI cung cấp cho người dùng hỗ trợ tương tác, tính linh hoạt để xử lý nhiều loại nhiệm vụ và truy vấn, và khả năng học hỏi hoặc thích nghi dựa trên phản hồi và lịch sử cuộc hội thoại.</p> <p>Đại lý AI cung cấp hoạt động tự động, chuyên môn tập trung và khả năng mở rộng. Đại lý có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ đồng thời và độc lập với người dùng con người của chúng.</p> <p>Sự hợp tác hiệu quả giữa đại lý AI và trợ lý AI đầy tiềm năng. Chìa khóa cho việc làm việc cùng nhau nằm ở điểm mạnh bổ sung của chúng: khả năng của đại lý AI để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc phức tạp một cách tự động, và khả năng của trợ lý AI để hiểu và tương tác với người dùng một cách tự nhiên. Sự kết hợp này có thể tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ và trực quan hơn so với bất kỳ loại nào có thể cung cấp riêng lẻ.</p> <p>Đại lý và trợ lý có thể tăng cường khả năng của nhau và cải thiện việc quản lý nhiệm vụ chung. Ví dụ, đại lý có thể giải thích nhu cầu của người dùng và giao nhiệm vụ cụ thể cho trợ lý. Trợ lý có thể lấy dữ liệu và cập nhật từ đại lý để tạo ra đầu ra trực quan.</p> <p>Cả đại lý AI và trợ lý AI đều sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tương tác với người dùng và giải thích dữ liệu. Những tiến bộ trong mô hình AI, thuật toán và NLP có thể nâng cao hiệu suất của những hệ thống AI này.</p> <p>Khi những mô hình AI này mở rộng cơ sở kiến thức của chúng, việc tích hợp lớn hơn là có thể. Chúng có thể xử lý các chuyển tiếp phức tạp hơn giữa các thành phần hội thoại và tự động. Điều này sẽ cung cấp phản hồi chất lượng cao hơn trong thời gian ngắn hơn.</p> <p><strong>5. Rủi ro của Đại lý AI và Trợ lý AI</strong></p> <p>Có những rủi ro và hạn chế của công nghệ AI cần xem xét. LLM dễ vỡ, có nghĩa là chúng dễ bị ảnh hưởng bởi những thay đổi nhỏ nhất trong gợi ý, dẫn đến cấu trúc không hợp lệ, tải trọng không chính xác hoặc ảo giác. Điều này có nghĩa là đại lý AI và trợ lý AI có thể gặp lỗi nếu, ví dụ, mô hình nền tảng cơ bản ảo giác hoặc bị hỏng.</p> <p>Đặc biệt đối với đại lý AI, vẫn còn là những ngày đầu. Nếu chúng gặp khó khăn trong việc tạo ra kế hoạch toàn diện hoặc không phản ánh những phát hiện của mình, đại lý AI sẽ bị mắc kẹt trong các vòng lặp phản hồi vô hạn. Và bởi vì đại lý AI xem xét các môi trường và công cụ bên ngoài, chúng phải đối phó với những thay đổi đối với các công cụ đó. Theo thời gian, những thay đổi đó có thể khiến bộ thiết lập đại lý bị hỏng. Mặt khác, trợ lý AI có thể được sử dụng một cách đáng tin cậy trong hầu hết các trường hợp, vì chúng không sử dụng các công cụ bên ngoài.</p> <p>Đối với các nhiệm vụ khó hơn, đại lý AI yêu cầu rất nhiều đào tạo và chúng vẫn có thể mất nhiều thời gian để hoàn thành. Ngoài ra, chúng thường có thể tốn kém về mặt tính toán.</p> <p>Các mô hình nền tảng ngày nay chưa đủ thông minh để hoạt động đáng tin cậy như đại lý, nhưng những tiến bộ trong lý luận mô hình sẽ cải thiện tình hình. Do đó, chúng ta vẫn đang ở những ngày đầu để hiểu và thấy những gì đại lý AI có thể làm. Tương lai AI có thể thấy các ứng dụng tự hướng dẫn mở rộng của công nghệ AI. Nhưng ở giai đoạn phát triển này, can thiệp của con người thường vẫn cần thiết để cung cấp hướng dẫn hoặc định hướng lại.</p> <p><strong>6. Tài nguyên</strong></p> <ul> <li><a href="https://www.ibm.com/account/reg/signup?formid=urx-53231">AI trong hành động báo cáo</a></li> <li><a href="https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/report/virtual-agent-technology">Nghiên cứu IBV: Giá trị của công nghệ đại lý ảo</a></li> <li><a href="https://www.ibm.com/account/reg/signup?formid=urx-53137">Hướng dẫn: Đưa AI vào hoạt động: Tăng lợi nhuận đầu tư với gen AI</a></li> <li><a href="https://developer.ibm.com/articles/cc-cognitive-chatbot-conversational-design/">Thiết kế chatbot: Tối ưu hóa trải nghiệm nhắn tin</a></li> <li><a href="https://www.ibm.com/downloads/cas/RNZ6DYLN">Cách phát triển mạnh trong kỷ nguyên AI mới với sự tin tưởng và tự tin</a></li> </ul> <p><strong>7. Bước tiếp theo</strong></p> <ul> <li>Đào tạo, xác thực, tinh chỉnh và triển khai khả năng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, mô hình nền tảng và máy học với IBM watsonx.ai, studio doanh nghiệp thế hệ tiếp theo cho các nhà xây dựng AI. Xây dựng các ứng dụng AI trong thời gian ngắn hơn với một phần nhỏ dữ liệu.</li> <li>Khám phá watsonx.ai</li> <li>Đặt lịch trình trình diễn trực tiếp</li> </ul> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Sự khác biệt giữa Trợ lý AI và Đại lý AI

Sự khác biệt giữa Trợ lý AI và Đại lý AI Mục lục: Giới thiệu Trợ lý AI: Chờ đợi hướng dẫn của bạn Cách Trợ lý AI hoạt động Các trường ...

Read more »

Elon Musk Muốn Người Dùng Chia Sẻ Ảnh Y Tế Cho Grok

<h2>Elon Musk Muốn Người Dùng Gửi Hình Ảnh Y Tế Cho Trò Chuyện Trí Tuệ Nhân Tạo Grok</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Elon Musk kêu gọi người dùng gửi hình ảnh y tế cho Grok</li> <li>Grok là gì?</li> <li>Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế: Tương lai hay mối nguy?</li> <li>Các chuyên gia khuyến cáo nên thận trọng</li> <li>Bảo mật dữ liệu và đạo đức trong ứng dụng AI trong y tế</li> </ol> <p><strong>1. Elon Musk kêu gọi người dùng gửi hình ảnh y tế cho Grok</strong></p> <p>Elon Musk, CEO của Tesla và SpaceX, đã kêu gọi người dùng mạng xã hội X (trước đây là Twitter) gửi hình ảnh y tế, bao gồm X-quang, PET scan, MRI, và các hình ảnh khác, cho chatbot trí tuệ nhân tạo Grok để phân tích. Ông Musk cho biết Grok hiện đã khá chính xác và sẽ ngày càng tốt hơn trong tương lai.</p> <p><strong>2. Grok là gì?</strong></p> <p>Grok là một chatbot trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi xAI, một công ty do Elon Musk thành lập. Phiên bản mới nhất của Grok được miêu tả là một “mô hình ngôn ngữ tiên tiến với khả năng suy luận hàng đầu.”</p> <p><strong>3. Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế: Tương lai hay mối nguy?</strong></p> <p>Theo Tiến sĩ Marc Siegel, giáo sư y khoa tại NYU Langone Health và chuyên gia phân tích y tế của Fox News, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong tương lai của ngành y tế. Ông Siegel tin rằng AI và học máy sẽ đạt đến mức độ chính xác cao, giúp hỗ trợ chăm sóc sức khỏe tập trung vào bệnh nhân.</p> <p>Ông Siegel cũng nhấn mạnh rằng việc sử dụng AI trong y tế có thể giúp tiếp cận với các khu vực khó khăn, nơi thiếu hụt bác sĩ chuyên khoa.</p> <p><strong>4. Các chuyên gia khuyến cáo nên thận trọng</strong></p> <p>Mặc dù có tiềm năng, các chuyên gia khuyến cáo người dùng nên thận trọng khi sử dụng AI để phân tích hình ảnh y tế. </p> <p>Tiến sĩ Siegel cho rằng AI không thể thay thế hoàn toàn bác sĩ, mà chỉ là một công cụ hỗ trợ hữu ích. Ông cho rằng bác sĩ cần giám sát và hướng dẫn quá trình chẩn đoán được hỗ trợ bởi AI.</p> <p>Tiến sĩ Harvey Castro, chuyên gia y khoa cấp cứu và là diễn giả quốc gia về AI, cũng đồng ý rằng AI trong y tế cần đạt tiêu chuẩn chính xác và độ tin cậy cao nhất, đặc biệt khi xử lý thông tin nhạy cảm có ảnh hưởng đến cuộc sống.</p> <p><strong>5. Bảo mật dữ liệu và đạo đức trong ứng dụng AI trong y tế</strong></p> <p>Tiến sĩ Castro nhấn mạnh tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của bệnh nhân trong việc ứng dụng AI trong y tế. Ông cho rằng AI trong y tế cần bổ sung kiến thức của con người, không phải thay thế hoàn toàn.</p> <p>Ngoài ra, việc giám sát đạo đức, minh bạch và xác thực theo các tiêu chuẩn y tế hiện có là điều không thể thiếu trong việc phát triển AI trong y tế. </p> <p>Bài báo cũng nêu rõ rằng Fox News Digital đã liên lạc với Musk để xin bình luận về vấn đề này.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Elon Musk Muốn Người Dùng Chia Sẻ Ảnh Y Tế Cho Grok

Elon Musk Muốn Người Dùng Gửi Hình Ảnh Y Tế Cho Trò Chuyện Trí Tuệ Nhân Tạo Grok Mục lục Elon Musk kêu gọi người dùng gửi hình ảnh y tế c...

Read more »

AI Chatbot và Bí Mật Não Bộ: Hành Trình Tìm Hiểu Cách Chúng Ta Học Hỏi

<h2>AI Chatbot và Bí Mật của Não Bộ: Chúng Ta Học Hỏi Như Thế Nào?</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu:</strong> Liệu AI chatbot có thực sự hiểu ngôn ngữ giống như con người?</li> <li><strong>Sự kết hợp giữa Khoa học Não bộ và AI:</strong> Cuốn sách "ChatGPT và Tương lai của AI" của giáo sư Terrence Sejnowski.</li> <li><strong>Từ Vũ trụ đến Não bộ:</strong> Hành trình nghiên cứu của Sejnowski và sự kỳ diệu của não bộ.</li> <li><strong>Giải mã "Hiểu":</strong> Sự giới hạn của việc ghi nhận hoạt động của nơ-ron và tiềm năng của AI chatbot trong việc mô phỏng não bộ.</li> <li><strong>Chatbot và Cách Mạng Học Tập:</strong> Tiềm năng của AI chatbot như người hướng dẫn cá nhân cho học sinh và những hạn chế của mô hình hiện tại.</li> <li><strong>Tương lai của AI và Con người:</strong> Những tác động tiềm ẩn và sự cần thiết cho quy định đối với ChatGPT và các công nghệ tương tự.</li> <li><strong>Thế giới giao tiếp bằng giọng nói:</strong> Sự chuyển đổi từ bàn phím sang giao tiếp bằng giọng nói và sự hiện diện của AI chatbot trong cuộc sống.</li> <li><strong>Khóa học trực tuyến "Học Cách Học":</strong> Sejnowski và dự án giáo dục của ông.</li> <li><strong>Kết luận:</strong> Sự kết hợp giữa AI và khoa học não bộ hé lộ những bí mật của quá trình học hỏi và tạo ra những cơ hội mới cho giáo dục.</li> </ol> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Bài báo "What Can AI Chatbots Teach Us About How Humans Learn?" (AI Chatbot và Bí Mật của Não Bộ: Chúng Ta Học Hỏi Như Thế Nào?) đặt ra câu hỏi về khả năng của AI chatbot trong việc hiểu ngôn ngữ giống như con người. Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ có tác động lớn đến giáo dục và toàn bộ xã hội, nhất là khi công nghệ AI đạt đến mức độ trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).</p> <p><strong>Sự kết hợp giữa Khoa học Não bộ và AI:</strong></p> <p>Cuốn sách "ChatGPT and the Future of AI" (ChatGPT và Tương lai của AI) của giáo sư Terrence Sejnowski, một chuyên gia hàng đầu về AI, đã khám phá mối liên hệ giữa nghiên cứu về hoạt động của não bộ và việc phát triển AI chatbot. Sejnowski đã chia sẻ những kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm của mình, đồng thời giải thích về sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này.</p> <p><strong>Từ Vũ trụ đến Não bộ:</strong></p> <p>Sejnowski, ban đầu là một nhà vật lý học nghiên cứu về nguồn gốc của lỗ đen, đã chuyển sang ngành khoa học não bộ vì nhận thấy cần nhiều thập kỷ để phát triển các thiết bị đủ mạnh để đo lường sóng hấp dẫn. Ông tìm thấy sự bí ẩn của não bộ không kém gì vũ trụ và mong muốn “mở nắp capo” để hiểu rõ hơn về hoạt động của nó.</p> <p><strong>Giải mã "Hiểu":</strong></p> <p>Sejnowski cho rằng chúng ta chưa thực sự hiểu “hiểu” là gì. Mặc dù có thể ghi nhận hoạt động của nơ-ron, nhưng chúng ta chưa hiểu được cách thức hoạt động của não bộ và những gì xảy ra khi chúng ta suy nghĩ. AI chatbot có tiềm năng giúp chúng ta khám phá bí mật này, nhưng vẫn còn nhiều phần não bộ quan trọng khác cần được mô phỏng.</p> <p><strong>Chatbot và Cách Mạng Học Tập:</strong></p> <p>AI chatbot có tiềm năng cách mạng hóa việc học bằng cách đóng vai trò như người hướng dẫn cá nhân cho học sinh. Tuy nhiên, mô hình hiện tại của LLM chỉ tập trung vào một khía cạnh của cách não bộ xử lý thông tin, bỏ qua các chức năng quan trọng khác. Việc mô phỏng thêm các chức năng này có thể giúp chatbot trở nên hiệu quả hơn.</p> <p><strong>Tương lai của AI và Con người:</strong></p> <p>Sejnowski cảnh báo về những tác động tiêu cực tiềm ẩn của ChatGPT và các công nghệ tương tự, giống như cách mạng xã hội đã tạo ra thông tin sai lệch và những thách thức khác. Ông nhấn mạnh sự cần thiết phải quy định công nghệ này, nhưng đồng thời cho rằng chúng ta cần thời gian để hiểu rõ tác động của nó và đưa ra những quy định phù hợp.</p> <p><strong>Thế giới giao tiếp bằng giọng nói:</strong></p> <p>Sejnowski dự đoán rằng tương lai sẽ chứng kiến sự chuyển đổi từ bàn phím sang giao tiếp bằng giọng nói với các thiết bị. Chúng ta sẽ có thể trò chuyện với xe hơi, nhà cửa và các thiết bị khác như thể chúng là những người bạn.</p> <p><strong>Khóa học trực tuyến "Học Cách Học":</strong></p> <p>Sejnowski đã tham gia vào dự án giáo dục “Learning How to Learn” (Học Cách Học), một khóa học trực tuyến miễn phí đã thu hút hơn 4 triệu học viên trong vòng 10 năm. Khóa học này cung cấp những kiến thức và kỹ năng giúp học sinh nâng cao hiệu quả học tập.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Sự kết hợp giữa AI và khoa học não bộ hứa hẹn sẽ hé lộ những bí mật về quá trình học hỏi của con người và tạo ra những cơ hội mới cho giáo dục. AI chatbot có tiềm năng lớn, nhưng chúng ta cần phải cẩn trọng và có những quy định phù hợp để đảm bảo công nghệ này được sử dụng một cách có trách nhiệm và mang lại lợi ích cho xã hội.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI Chatbot và Bí Mật Não Bộ: Hành Trình Tìm Hiểu Cách Chúng Ta Học Hỏi

AI Chatbot và Bí Mật của Não Bộ: Chúng Ta Học Hỏi Như Thế Nào? Mục lục: Giới thiệu: Liệu AI chatbot có thực sự hiểu ngôn ngữ giống như c...

Read more »