GENERATIVE AI vs. AI TRUYỀN THỐNG

Trong thế giới công nghệ hiện đại, Generative AI và AI truyền thống đang trở thành những tâm điểm của sự đổi mới. Công nghệ này được coi là một cách để cải thiện hiệu quả hoạt động và cách mạng hóa cách thức tiến hành kinh doanh trong thế giới hiện đại.

Theo dữ liệu mà IBM cập nhật, 34% công ty hiện đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thêm 42% đang khám phá AI. Và gần 30% chuyên gia CNTT cho biết đồng nghiệp của họ đang sử dụng AI và các công cụ tự động hóa để tiết kiệm thời gian làm việc cũng như nghiên cứu.

AI ngày càng trở nên thu hút, bùng nổ vào năm 2022  khi các nền tảng AI tổng quát có thể tạo nội dung từ một lời nhắc đơn giản của người dùng - Chat GPT đạt 100 triệu người dùng nhanh hơn bất kì ứng dụng nào khác. Đến năm 2023, website chat.openai.com có trung bình 25 triệu lượt truy cập mỗi ngày. Theo nghiên cứu, hơn 20% người Mỹ sẽ sử dụng Chat GPT ít nhất một lần mỗi tháng trong năm nay. 

AI và Generative AI đã trở thành tiêu đề chính khi yêu cầu về nghiên cứu tăng lên, các nhà lãnh đạo, doanh nghiệp, chính phủ, tổ chức giáo dục và người dân ngày càng sử dụng công nghệ này cũng như phát triển những thách thức mới để tận dụng lợi ích của nó. 

Generative AI: Đỉnh cao của sự sáng tạo

Generative AI đã khơi dậy một làn sóng mới trong công nghệ. Generative không chỉ phản ánh dữ liệu đã biết mà còn sử dụng hiểu biết của mình để tạo ra nội dung mới. Các hệ thống Generative AI, như ChatGPT và DALL-E, có thể tạo ra văn bản, video, hình ảnh và các loại nội dung khác. Các mô hình AI sáng tạo dựa vào học máy và được huấn luyện trên một lượng lớn nội dung hiện có để tạo ra nội dung mới. Một trong những tiến bộ đáng chú ý của Generative AI là khả năng "học chuyển giao" (transfer learning). Điều này cho phép mô hình AI áp dụng kiến thức đã học từ một lĩnh vực và ứng dụng nó vào một lĩnh vực khác, mở ra nhiều khả năng sáng tạo không giới hạn. Ví dụ, GPT-3.5 và GPT-4 của OpenAI có khả năng học hỏi từ dữ liệu và sử dụng kiến thức đó để tạo ra nội dung mới và sáng tạo.

AI truyền thống: Nền tảng vững chắc cho độ chính xác

Mặc dù Generative AI mở ra hướng tiếp cận mới, AI truyền thống vẫn là nền tảng vững chắc cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác và tin cậy cao. Là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào thực hiện các nhiệm vụ đặt trước bằng các thuật toán và quy tắc xác định trước. Các hệ thống này thường được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để học và nhận diện các mẫu trong dữ liệu, sau đó sử dụng các mẫu này để đưa ra dự đoán hoặc tạo kết quả đầu ra. AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Ví dụ, công nghệ nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và trợ lý giọng nói như Siri của Apple hay các công cụ đề xuất trên Netflix hoặc Amazon,...Tất cả những điều này được đào tạo để tuân theo các quy tắc cụ thể trong việc cung cấp thông tin hữu ích nhưng sự phát triển của AI thế hệ mới nhanh chóng trở thành công nghệ được nhiều người ưa thích.

Hợp Nhất: Tương Lai Của Công Nghệ AI

Generative AI đang làm thay đổi cách chúng ta tiếp cận và tạo ra nội dung, trong khi AI truyền thống cung cấp độ chính xác và độ tin cậy cần thiết. Mặc dù có sự khác biệt giữa hai loại này, nhưng AI truyền thống và AI sáng tạo có thể hỗ trợ lẫn nhau để mang lại kết quả hiệu quả. Sự hợp nhất của hai công nghệ này sẽ định hình tương lai của chúng ta, mở ra những cơ hội không giới hạn và thúc đẩy sự phát triển vượt bậc. 

Theo Bernard Marr: “Mặc dù AI truyền thống và AI sáng tạo có các chức năng riêng biệt nhưng chúng không loại trừ lẫn nhau” . “AI thế hệ có thể hoạt động song song với AI truyền thống để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ hơn nữa”

#RiseGroup #GenerativeAI #AITuyềnThống #CôngNghệAI #TríTuệNhânTạo #CôngNghệTươngLai #SángTạoVàĐổiMới