Chuyển tiếp đột phá trong Trí tuệ Nhân tạo | AI Forum 2023
Nội dung
Mục lục
- Giới thiệu
- Sự chuyển đổi khuôn mặt và trí tuệ nhân tạo
- Công nghệ trí tuệ nhân tạo thông dụng
- 3.1 Trí tuệ nhân tạo hẹp
- 3.2 Trí tuệ nhân tạo tổng quát
- Quá trình phát triển của các mô hình trí tuệ nhân tạo
- 4.1 Tăng kích thước các mô hình
- 4.2 Mô hình GPT-3
- 4.3 Sự xuất hiện của mô hình GPT-4
- Các khả năng đáng chú ý của mô hình GPT-4
- 5.1 Viết chứng minh của định lý số nguyên tố
- 5.2 Thực hiện các nhiệm vụ lập trình
- 5.3 Kỹ năng lập kế hoạch và suy luận
- 5.4 Hiểu biết về lý thuyết tâm lý học
- 5.5 Phân tích và tư vấn về tình huống con người
- Tương lai của việc xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo
- 6.1 Paradigm lập trình mới
- 6.2 Cải tiến năng suất công việc
- 6.3 Quan điểm xã hội và đạo đức
- 6.4 Nguy cơ và trách nhiệm của trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm
- 7.1 Nguy cơ do sai lầm của hệ thống
- 7.2 Sử dụng trí tuệ nhân tạo với ý đồ xấu
- 7.3 Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy và an toàn
- Câu hỏi về tiến bộ khoa học và công nghệ
- 8.1 Bản chất của trí tuệ nhân tạo
- 8.2 Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đến con người
- 8.3 Công việc và sự chuẩn bị cho tương lai
Điều đáng chú ý về trí tuệ nhân tạo và sự chuyển tiếp của mô hình GPT
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã từng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công cụ tìm kiếm đến công nghệ nhận dạng giọng nói trên điện thoại di động. Nhưng điều mới mẻ ở giai đoạn này là chúng ta đang chuyển từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo hẹp, được huấn luyện và phát triển cho một ứng dụng cụ thể, sang các hệ thống trí tuệ nhân tạo tổng quát, nơi một mô hình hoặc một gia đình các mô hình có thể cùng tác động trên nhiều tác vụ, bối cảnh và mục tiêu khác nhau. Mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một ví dụ điển hình, và đây là bước chuyển tiếp quan trọng trong cách chúng ta triển khai và xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo thông dụng
1. Trí tuệ nhân tạo hẹp
Trí tuệ nhân tạo hẹp là các hệ thống mà được đào tạo một cách cẩn thận và phát triển cho một ứng dụng cụ thể. Ví dụ, một hệ thống trí tuệ nhân tạo như Siri trên điện thoại di động được xây dựng để nhận dạng giọng nói và cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi liên quan. Những hệ thống này chỉ hoạt động hiệu quả trong phạm vi ứng dụng được đào tạo.
2. Trí tuệ nhân tạo tổng quát
Trí tuệ nhân tạo tổng quát dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo lớn như GPT để có thể tự động hóa nhiều tác vụ và liên quan đến nhiều ngữ cảnh khác nhau. Mô hình GPT là một ví dụ điển hình của trí tuệ nhân tạo tổng quát, cho phép chúng ta sử dụng một mô hình đã được huấn luyện sẵn để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.
Quá trình phát triển của các mô hình trí tuệ nhân tạo
Các mô hình trí tuệ nhân tạo ngày càng lớn hơn và có khả năng mạnh mẽ hơn theo thời gian. Từ năm 2018 đến 2023, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng của các mô hình này, với số lượng tham số đạt đến hàng triệu. Những mô hình này được phát triển bởi các công ty và tổ chức nổi tiếng, sử dụng kiến trúc chung gọi là Transformers và được huấn luyện dựa trên dữ liệu lớn từ internet.
Các khả năng đáng chú ý của mô hình GPT-4
Mô hình GPT-4 đã chứng minh khả năng đáng kinh ngạc trong nhiều tác vụ khác nhau. Chúng ta có thể giao nhiệm vụ cho mô hình này từ việc viết chứng minh của định lý số nguyên tố cho đến việc viết code cho các nhiệm vụ lập trình phức tạp. Mô hình GPT-4 cũng thể hiện khả năng lập kế hoạch và suy luận thông qua việc giải quyết các câu đố và vấn đề thực tế. Ngoài ra, mô hình này có thể hiểu và tư vấn về các tình huống con người, thể hiện khả năng đồng cảm với những vấn đề xung quanh và đưa ra lời khuyên phù hợp.
Tương lai của việc xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo
Mô hình GPT-4 đại diện cho việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo mới, mà cách chúng ta lập trình và tương tác với chúng sẽ thay đổi đáng kể. Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển đổi về kiến trúc máy tính và phong cách lập trình mới, trong đó vai trò của ngôn ngữ tự nhiên trở thành một quan niệm mới và việc xây dựng các thành phần xung quanh mô hình trí tuệ nhân tạo ngày càng được quan tâm hơn. Tuy nhiên, đồng thời chúng ta cũng phải đối mặt với những câu hỏi và thách thức mà công nghệ này mang lại, như sự thay đổi trong nền kinh tế và việc chia sẻ công cụ trí tuệ nhân tạo một cách công bằng.
Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm
Việc xây dựng và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm là một yếu tố quan trọng. Chúng ta cần đảm bảo rằng các hệ thống này hoạt động một cách đáng tin cậy và an toàn, đồng thời giảm thiểu nguy cơ do sai lầm và sử dụng trí tuệ nhân tạo với ý đồ xấu. Chúng ta cũng cần quan tâm đến việc công nghệ này có thể tác động mạnh mẽ lên xã hội và nền kinh tế, và phải đảm bảo rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo được sử dụng một cách công bằng và đồng nhất.
Câu hỏi về tiến bộ khoa học và công nghệ
Sự chuyển tiếp hiện tại của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra nhiều câu hỏi quan trọng về tiến bộ khoa học và công nghệ. Chúng ta cần xác định rõ loại trí tuệ mà các hệ thống trí tuệ nhân tạo mới này đang nắm giữ và hiệu ứng của chúng đối với con người. Đồng thời, chúng ta cũng phải chuẩn bị cho một tương lai mới, nơi trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành đối tác và trợ thủ của chúng ta. Điều này đòi hỏi chúng ta đầu tư vào các công việc mang tính khoa học và kỹ thuật mà giúp chuẩn bị cho những thế hệ tương lai.
Tài nguyên
Tóm tắt
Bài viết này đã giới thiệu về sự chuyển tiếp của trí tuệ nhân tạo từ các hệ thống hẹp đến các hệ thống tổng quát, với mô hình GPT-4 là một ví dụ điển hình. Mô hình này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, từ viết chứng minh định lý số nguyên tố đến viết code cho các nhiệm vụ lập trình. Sự chuyển tiếp này cũng mang lại những thay đổi đáng kể trong cách xây dựng và tương tác với hệ thống trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, chúng ta cũng phải đối mặt với những thách thức và trách nhiệm liên quan đến việc sử dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm và đảm bảo an toàn. Việc xây dựng một tương lai với trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự đồng hành của cả khoa học và xã hội.
No difficulty
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY
