Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Giair thích dễ hiểu Machine Learning, Deep Learning Generative AI, LLM đến AI Agent và Automation

Hãy thử tưởng tượng một buổi sáng bạn thức dậy, cầm lấy điện thoại và thấy một người trợ lý vô hình đã đọc và trả lời giúp bạn những email nhàm chán, đã tóm tắt những tin tức quan trọng nhất trong đêm, và còn lên sẵn lịch trình công việc cho cả ngày. Nghe có vẻ như là một cảnh trong phim khoa học viễn tưởng, nhưng đó không còn là tương lai xa vời nữa. Đó chính là thế giới mà Trí tuệ Nhân tạo – hay AI – đang mở ra cho chúng ta ngay tại thời điểm này. Với tư cách là một chuyên gia về tối ưu vận hành, Toàn nhận thấy AI không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà nó là một cuộc cách mạng thực sự về năng suất và cách chúng ta làm việc.

Bạn có thể xem nội dung dưới dạng video tại đây

Tuy nhiên, thế giới AI lại vô cùng rộng lớn với rất nhiều thuật ngữ dễ gây nhầm lẫn: AI, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, LLM, AI Agent… Chúng có mối quan hệ như thế nào và mỗi thứ đóng vai trò gì? Để thực sự làm chủ được công cụ này, trước hết chúng ta cần hiểu rõ bản chất của chúng. Trong bài viết này, Toàn sẽ đóng vai trò là người hướng dẫn, cùng bạn đi một vòng để “giải mã” từng thành viên trong gia đình AI một cách đơn giản và thẳng thắn nhất, giúp bạn có một cái nhìn tổng quan và hệ thống về bức tranh công nghệ đang định hình lại tương lai của chúng ta.

I. NỀN TẢNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: AI, MACHINE LEARNING VÀ DEEP LEARNING

Để hiểu các khái niệm phức tạp hơn như AI Agent hay Automation, chúng ta phải bắt đầu từ gốc rễ. Rất nhiều người dùng các thuật ngữ AI, Machine Learning (Học máy) và Deep Learning (Học sâu) thay thế cho nhau, nhưng thực chất chúng có mối quan hệ phân cấp rõ ràng. Hãy xem chúng như những con búp bê Matryoshka của Nga, với AI là con búp bê lớn nhất bao bọc tất cả.

1. AI (Artificial Intelligence) là gì?

AI, hay Trí tuệ Nhân tạo, là một lĩnh vực khoa học máy tính rộng lớn và lâu đời, với những ý tưởng sơ khai được đề xuất từ những năm 1956. Mục tiêu bao trùm của AI là tạo ra những cỗ máy có khả năng suy nghĩ, lập luận và hành động thông minh giống như con người. Đây là gia đình lớn, chứa đựng mọi phương pháp, lý thuyết và ứng dụng nhằm mô phỏng trí tuệ con người. Thay vì coi AI là một cá thể duy nhất, bạn hãy hình dung nó là tên của cả một dòng họ, và các thành viên trong dòng họ này có những khả năng và chuyên môn khác nhau.

2. Machine Learning (ML) là gì?

Machine Learning là một tập hợp con của AI, và là phương pháp phổ biến nhất để đạt được trí tuệ cho máy móc ngày nay. Thay vì lập trình cho máy tính một bộ quy tắc cứng nhắc để giải quyết vấn đề, với ML, chúng ta dạy nó học từ dữ liệu. Giống như việc bạn không thể viết ra mọi quy tắc để nhận diện một con mèo, nhưng bạn có thể cho một đứa trẻ xem hàng nghìn bức ảnh về mèo, và nó sẽ tự học cách nhận ra. Machine Learning hoạt động tương tự.

Hãy tưởng tượng bạn đưa cho một người bình thường 100 cuốn sách, họ có thể mất cả năm mới đọc xong. Nhưng một mô hình ML có thể đọc và học từ hàng triệu cuốn sách, hàng tỷ bài báo chỉ trong chớp mắt. Nó phân tích lượng dữ liệu khổng lồ đó, tìm ra các quy luật, khuôn mẫu ẩn giấu, và từ đó có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Ví dụ, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon hay hệ thống đề xuất phim của Netflix chính là ứng dụng kinh điển của Machine Learning.

3. Deep Learning (DL) là gì?

Deep Learning lại là một tập hợp con chuyên biệt hơn nữa của Machine Learning. Đây chính là bí kíp đằng sau những bước đột phá gần đây của AI. Deep Learning sử dụng một cấu trúc gọi là Mạng Nơ-ron Nhân tạo (Artificial Neural Networks), được mô phỏng theo cách hoạt động của hàng tỷ tế bào thần kinh trong bộ não con người. Các mạng nơ-ron này có nhiều lớp (layer), cho phép nó học các khái niệm phức tạp và trừu tượng từ dữ liệu.

Nếu Machine Learning là người học trò, thì Deep Learning chính là bộ não nhân tạo tinh vi, giúp người học trò đó không chỉ học thuộc lòng mà còn có khả năng tự suy luận và hiểu sâu vấn đề. Ví dụ, để nhận diện một khuôn mặt, các lớp đầu tiên của mạng Deep Learning có thể học cách nhận diện các cạnh và góc, các lớp tiếp theo học cách nhận diện mắt, mũi, miệng, và các lớp sâu hơn nữa kết hợp chúng lại để nhận diện toàn bộ khuôn mặt. Chính Deep Learning là công nghệ cốt lõi đằng sau xe tự lái, nhận dạng giọng nói và các mô hình ngôn ngữ lớn mà chúng ta sẽ tìm hiểu ngay sau đây.

Điều quan trọng cần nhớ: AI học từ những gì chúng ta dạy nó. Chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu đầu vào quyết định trực tiếp đến trí thông minh và cả thiên kiến của AI. Nó không có cảm xúc hay ý thức, nó chỉ đơn giản là một cỗ máy tối ưu hóa để thực hiện nhiệm vụ dựa trên dữ liệu mà nó đã học.

II. KỶ NGUYÊN SÁNG TẠO: GENERATIVE AI VÀ CÁC MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN (LLM)

Sau khi người học trò Machine Learning, với bộ não Deep Learning, đã tiêu hóa gần như toàn bộ tri thức số của nhân loại, một điều đáng kinh ngạc đã xảy ra: nó không chỉ học và dự đoán, mà còn bắt đầu SÁNG TẠO. Đây là lúc chúng ta bước vào một kỷ nguyên mới, được dẫn dắt bởi một thành viên tài năng thực thụ trong gia đình AI.

1. Generative AI (AI Tạo Sinh) là gì?

Generative AI (AI Tạo sinh) là một nhánh của AI có khả năng tạo ra nội dung hoàn toàn mới, chưa từng tồn tại, dựa trên những gì nó đã học. Nếu AI truyền thống tập trung vào việc phân loại (đây là chó hay mèo?) hoặc dự đoán (giá cổ phiếu ngày mai?), thì Generative AI tập trung vào việc sáng tạo (hãy vẽ một bức tranh về chó và mèo trên mặt trăng).
Xem thêm về các công cụ AI tạo sinh hàng đầu tại: 67 công cụ AI tốt nhất cho từng công việc

Sự bùng nổ của ChatGPT vào cuối năm 2022 chính là minh chứng rõ ràng nhất cho sức mạnh của AI tạo sinh. Người học trò ngày nào giờ đã khoác lên mình chiếc áo của một người nghệ sĩ, có thể:

• Viết một bài thơ theo phong cách của Nguyễn Du.
• Soạn một bản nhạc giao hưởng mang âm hưởng của Beethoven.
• Vẽ một bức tranh theo phong cách của Van Gogh.
• Tạo ra các mô hình 3D, viết mã lập trình, và trả lời các câu hỏi phức tạp.

Ví dụ, khi bạn yêu cầu nó: “Hãy vẽ cho tôi một chú voi màu hồng đang bay giữa các vì sao”, nó không tìm kiếm một bức ảnh có sẵn trên mạng. Thay vào đó, nó phân tích khái niệm “voi”, “màu hồng”, “bay”, “vì sao” từ hàng triệu hình ảnh nó đã học, và trộn các đặc điểm này lại để tạo ra một tác phẩm nghệ thuật hoàn toàn độc đáo. Đây là sự chuyển đổi từ học vẹt sang sáng tạo thực sự.

2. LLM (Large Language Model) là gì?

Trong thế giới của Generative AI, có rất nhiều tài năng chuyên về hình ảnh (như Midjourney, Stable Diffusion) hay âm nhạc (như Suno). Nhưng ngôi sao nổi tiếng nhất, người mà có lẽ chính bạn cũng đã từng trò chuyện, chính là chuyên gia về ngôn từ: LLM, hay Mô hình Ngôn ngữ Lớn. Đây là bộ não quyền năng đằng sau các chatbot AI đình đám như ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google, và Claude của Anthropic.

Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đáng kinh ngạc, LLM xứng đáng với danh hiệu nhà văn thông thái. Nhà văn này đã đọc gần như mọi con chữ trên Internet: từ Wikipedia, sách, báo, tạp chí khoa học, cho đến các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội. Sau khi học xong, nó có khả năng trò chuyện, viết email, tóm tắt văn bản, dịch thuật, và thậm chí là làm thơ một cách tự nhiên như người thật.

Bí mật đằng sau LLM là gì?

Về cơ bản, cơ chế cốt lõi của LLM khá đơn giản: nó dự đoán từ hợp lý nhất tiếp theo trong một chuỗi từ. Khi bạn viết “Nước Việt Nam có thủ đô là…”, mô hình sẽ tính toán xác suất và đoán rằng từ tiếp theo khả năng cao nhất là “Hà Nội”. Nó thực hiện điều tương tự nhưng ở một quy mô cực kỳ phức tạp với hàng nghìn tỷ từ và hàng tỷ tham số, cho phép tạo ra những đoạn văn dài, mạch lạc và tự nhiên.

3. Một lưu ý quan trọng khi sử dụng AI: Ảo giác – Hallucination

Những nhà văn AI này tuy rất thông thái nhưng đôi khi cũng mắc một lỗi kỳ lạ gọi là Ảo giác (Hallucination). Đây là một trong những rủi ro lớn nhất khi làm việc với AI tạo sinh mà bạn cần phải biết.

Hãy tưởng tượng một cậu học sinh không thuộc bài nhưng lại không muốn thừa nhận. Khi bị hỏi, thay vì nói “em không biết”, cậu ta tự bịa ra một câu trả lời nghe có vẻ rất hợp lý và thuyết phục. AI đôi khi cũng làm vậy. Vì bản chất của nó chỉ là đoán từ dựa trên xác suất, nó có thể tự tin bịa ra những thông tin, số liệu, sự kiện, hay thậm chí là các trích dẫn khoa học không hề có thật. Nó tối ưu cho việc tạo ra câu trả lời nghe có vẻ đúng, chứ không phải là câu trả lời chính xác về mặt thực tế.

Bài học rút ra: AI là một công cụ hỗ trợ cực kỳ mạnh mẽ để lên ý tưởng, tóm tắt và soạn thảo. Tuy nhiên, với những thông tin quan trọng đòi hỏi sự chính xác tuyệt đối, chúng ta luôn phải kiểm tra lại từ các nguồn đáng tin cậy. Đừng bao giờ tin tưởng 100% vào mọi điều AI nói mà không có sự kiểm chứng.

III. BƯỚC TIẾN HÓA TIẾP THEO: AI AGENT VÀ CUỘC CÁCH MẠNG AUTOMATION

Nếu Generative AI và LLM mang đến khả năng sáng tạo và giao tiếp, thì cấp độ tiếp theo mới thực sự làm thay đổi cuộc chơi trong vận hành và năng suất: sự ra đời của các AI Agent có khả năng hành động.

1. AI Agent (Tác nhân AI) là gì?

Đây là bước nhảy vọt từ việc nói sang làm. Nếu nhà văn LLM chỉ có thể viết giúp bạn một email xin nghỉ phép, thì người trợ lý AI Agent sẽ làm được nhiều hơn thế. Sau khi bạn ra lệnh, nó sẽ:

• Lập kế hoạch: Tự chia nhỏ yêu cầu thành các bước (Soạn email, tìm địa chỉ người nhận, đăng nhập hệ thống, gửi email, cập nhật lịch).
• Sử dụng công cụ: Tự động đăng nhập vào ứng dụng email của bạn.
• Thực thi: Gửi email đó cho đúng người sếp của bạn.
• Hành động tiếp theo: Mở ứng dụng lịch và thêm ngày nghỉ phép đó vào lịch của bạn.

Nói một cách đơn giản, AI Agent có tay chân. Nó được trang bị bộ não là LLM để suy nghĩ và lập luận, cùng với khả năng truy cập và sử dụng các công cụ khác (như trình duyệt web, APIs của phần mềm, hệ thống file) để thực sự làm việc thay bạn. Nó không chỉ đưa ra ý tưởng, mà còn biến ý tưởng đó thành hành động cụ thể. Đây chính là khái niệm cốt lõi của việc tối ưu vận hành bằng công nghệ.
Xem thêm về thế hệ AI Agent mới nhất tại: ChatGPT Agent của OpenAI ra mắt: Kỷ nguyên mới của AI Agent siêu thông minh!

2. Automation (tự động hóa) là gì?

Khi chúng ta kết hợp sức mạnh của hàng trăm, hàng nghìn người trợ lý AI Agent cùng làm việc, đó là lúc Automation (Tự động hóa) tạo ra một cuộc cách mạng thực sự về năng suất. Đây không còn là tự động hóa các tác vụ đơn lẻ, mà là tự động hóa toàn bộ quy trình công việc phức tạp.

Trong quá khứ, để vận hành một doanh nghiệp cần rất nhiều nhân sự cho các công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Giờ đây, bức tranh đó đang thay đổi. Con người có thể tập trung vào những việc đòi hỏi tư duy chiến lược, sáng tạo và ra quyết định phức tạp. Còn những công việc thực thi nhàm chán như:

• Nhập liệu từ hóa đơn vào hệ thống kế toán.
• Gửi email chăm sóc khách hàng hàng loạt theo kịch bản.
• Trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng.
• Tổng hợp báo cáo từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

Tất cả những việc đó và hơn thế nữa sẽ do các trợ lý AI đảm nhiệm một cách chính xác và không mệt mỏi. Năng suất lao động của toàn xã hội sẽ được nâng lên một tầm cao mới, tương tự như những cuộc cách mạng công nghiệp trước đây khi máy hơi nước hay dây chuyền lắp ráp ra đời. Với chuyên môn về tối ưu vận hành, Toàn tin rằng đây chính là chìa khóa để các doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh đột phá trong thập kỷ tới. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về cách xây dựng các hệ thống tự động hóa như vậy, bạn có thể tham khảo bài viết của Toàn về việc xây dựng chatbot AI tự động cập nhật thông tin bằng n8n.

IV. BẠN VÀ TÔI NÊN LÀM GÌ BÂY GIỜ?

Trước sự thay đổi mang tính kiến tạo này, có hai luồng suy nghĩ phổ biến: sợ hãi (“AI sẽ cướp việc của tôi”) và hào hứng (“AI sẽ làm giúp tôi những việc tôi ghét nhất”). Toàn tin rằng sự thật nằm ở giữa. Một câu nói mà mình rất tâm đắc là: “AI không thay thế con người, nhưng những người biết dùng AI sẽ thay thế những người không biết dùng AI.”
Xem thêm về các ngành nghề bị ảnh hưởng bởi AI tại: 101 ngành nghề dễ & khó bị thay thế nhất bởi AI

Hãy nghĩ về một người thợ mộc chỉ dùng đục và cưa tay, anh ta sẽ không thể nào cạnh tranh về tốc độ và độ chính xác với một người thợ mộc biết sử dụng máy cưa, máy bào, máy CNC. AI chính là bộ công cụ điện hiện đại cho lao động trí óc. Việc của chúng ta là học cách làm chủ chúng.

Ba việc đơn giản nhất bạn có thể làm ngay hôm nay để không bị bỏ lại phía sau:

• Tò mò: Đừng sợ hãi. Hãy loại bỏ những định kiến và nhìn nhận AI như một công cụ mới, một món đồ chơi công nghệ để khám phá. Thái độ cởi mở là bước đầu tiên quan trọng nhất.
• Trải nghiệm: Cách học tốt nhất là thực hành. Hãy tự mình dùng thử các công cụ AI. Trò chuyện với ChatGPT hoặc Gemini, nhờ nó lên kế hoạch cho một chuyến đi, viết một email, hoặc nhờ Midjourney vẽ một bức tranh. Trải nghiệm trực tiếp sẽ cho bạn cảm nhận rõ nhất về khả năng và giới hạn của chúng.
• Áp dụng: Hãy suy nghĩ một cách có hệ thống về công việc hàng ngày của bạn. Có nhiệm vụ nào nhàm chán, lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian không? Rất có thể AI có thể giúp bạn tự động hóa hoặc thực hiện công việc đó nhanh hơn gấp nhiều lần. Bắt đầu từ những cải tiến nhỏ, bạn sẽ dần thấy được tác động to lớn của nó.Xem thêm về cách bắt đầu xây dựng trợ lý AI của riêng bạn tại: Xây dựng ‘Trợ lý AI’ cá nhân đầu tiên

Tương lai của công việc không phải là con người đấu với AI. Tương lai là con người HỢP TÁC với AI, sử dụng AI như một người trợ lý đắc lực để khuếch đại năng lực của chính mình. Quyết định làm chủ công cụ này hay bị nó bỏ lại phía sau, nằm trong tay bạn ngay từ hôm nay. Toàn hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn một tấm bản đồ rõ ràng về thế giới AI. Chúc bạn thành công trên hành trình khám phá và ứng dụng công nghệ đầy thú vị này.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng ngần ngại chia sẻ nó cho bạn bè và đồng nghiệp. Và đừng quên đăng ký nhận tin từ website của Toàn để không bỏ lỡ những bài viết chuyên sâu về AI, Automation và Tối ưu Vận hành trong tương lai nhé!

Nguyễn Thiệu Toàn

Tôi là người biến ý tưởng thành hệ thống AI và Tự động hóa thực tế. Tôi dùng Marketing để tìm hiểu những khó khăn bạn đang gặp, sau đó xây dựng các giải pháp tự động để giúp bạn thoát khỏi những công việc tẻ nhạt. Mục đích là để bạn có thể tập trung vào những việc lớn hơn, chứ không phải để thay thế vị trí của bạn.

Xem thêm

Xem thêm về Nguyễn Thiệu Toàn