Nếu bạn cảm thấy Trí tuệ Nhân tạo (AI) đột nhiên xuất hiện ở khắp mọi nơi, đó là bởi vì thực tế là như vậy. Theo nghiên cứu thị trường gần đây của McKinsey [1] , tỷ lệ ứng dụng AI trên toàn cầu đã tăng từ khoảng 50-60% trong các tổ chức vào năm 2020-2021 lên con số đáng kinh ngạc 88% vào năm 2025.

Tuy nhiên, sự bùng nổ này đã tạo ra một vấn đề về ngôn ngữ. AI" đã trở thành một từ ngữ thông dụng được sử dụng để mô tả các công nghệ rất khác nhau. Nó được sử dụng thay thế cho các chatbot đơn giản dựa trên quy tắc, trình tạo hình ảnh và robot khoa học viễn tưởng tương lai.

Đối với những người làm việc trong lĩnh vực dữ liệu, sự mơ hồ này là một trở ngại. Khi một bên liên quan yêu cầu một "giải pháp AI", bạn cần biết: họ cần một mô hình hồi quy đơn giản, một AI Agent tạo sinh hay một hệ thống thị giác máy tính?

Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ xem xét các thuật ngữ này. Chúng ta sẽ không chỉ liệt kê các định nghĩa; thay vào đó, chúng ta sẽ xem xét chúng thông qua bốn khía cạnh khác nhau: cách thức xây dựng, chức năng, cách thức đưa ra quyết định và cách chúng phù hợp với quy trình làm việc thực tế.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực con của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các AI Agent thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người, chẳng hạn như giải quyết vấn đề, nhận dạng giọng nói và ra quyết định.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành khoa học liên ngành với nhiều phương pháp tiếp cận. Nó có thể dựa trên quy tắc (hoạt động theo các điều kiện được xác định trước) hoặc sử dụng các thuật toán học máy để học hỏi từ dữ liệu, cho phép các hệ thống thích ứng với các tình huống không lường trước được.

Tuy nhiên, việc định nghĩa chính xác trí tuệ nhân tạo (AI) lại khó khăn một cách đáng ngạc nhiên do cái mà các nhà nghiên cứu gọi là "Hiệu ứng AI". Hiện tượng này mô tả cách nhận thức của xã hội về AI liên tục thay đổi khi công nghệ phát triển. Khi một khả năng trở nên phổ biến, mọi người sẽ ngừng gọi nó là "AI" và bắt đầu coi nó như một phần mềm thông thường. 

Do định nghĩa thay đổi liên tục và phạm vi rộng lớn này, một phân loại duy nhất là không đủ. Chúng ta cần nhiều góc nhìn khác nhau để có được bức tranh toàn cảnh:

• Công nghệ: Các thuật toán và kiến ​​trúc nền tảng. 
• Khả năng: Đo lường mức độ thông minh từ hạn chế đến siêu thông minh.
• Chức năng: Hệ thống xử lý thông tin và lưu trữ bộ nhớ như thế nào?

Ví dụ, một chiếc xe tự lái có thể được phân loại đồng thời theo ba cách:

• Trí tuệ nhân tạo hẹp (dựa trên khả năng cụ thể của nó).
• Học sâu (dựa trên công nghệ nền tảng của nó).
• Bộ nhớ hạn chế (dựa trên chức năng của nó).

Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết hơn về các loại cụ thể này.

Các loại trí tuệ nhân tạo dựa trên công nghệ

Cách phân loại AI chính xác nhất là dựa trên công nghệ nền tảng, "động cơ" vận hành hệ thống. Phân loại này tách biệt các hệ thống dựa trên cách chúng xử lý dữ liệu và học hỏi. Hãy cùng xem xét các loại khác nhau đó.

Học máy

Học máy (ML) là một nhánh nhỏ của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào các hệ thống học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện mà không cần lập trình cụ thể cho từng quy tắc. Thay vì viết mã kiểu "nếu điều này xảy ra, thì điều kia xảy ra", bạn chỉ cần cung cấp dữ liệu cho thuật toán và để nó tự tìm ra các quy luật.

Máy học được chia thành ba mô hình học chính, mỗi mô hình phù hợp với các loại bài toán khác nhau:

• Học có giám sát (Supervised Learning) : Hình thức phổ biến nhất trong kinh doanh. Nó sử dụng dữ liệu được gắn nhãn (các cặp đầu vào-đầu ra) để huấn luyện thuật toán. Ví dụ, bạn có thể cho mô hình xem 1.000 email được gắn nhãn "Thư rác" hoặc "Không phải thư rác", và nó sẽ học cách phân loại email tiếp theo. Các thuật toán phổ biến bao gồm Hồi quy tuyến tính , Thuật toán KNN (K-Nearest Neighbors - K láng giềng gần nhất) và Cây quyết định (Decision Tree) .
• Học không giám sát  (Unsupervised Learning): Thuật toán được cung cấp dữ liệu chưa được gắn nhãn và phải tự tìm ra các cấu trúc hoặc mô hình ẩn. Phương pháp này thường được sử dụng để phân khúc khách hàng (phân cụm). Phân cụm K-Means và Phân tích thành phần chính (PCA) là hai trong số các thuật toán được sử dụng phổ biến nhất.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) : Đi theo một con đường hoàn toàn khác, RL dạy các AI Agent thông qua thử và sai bằng cách sử dụng hệ thống thưởng phạt. Một AI Agent RL nhận được phản hồi về sự tương tác của nó với môi trường và dần dần học được những hành vi nào tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời gian. Đây là phương pháp được sử dụng để huấn luyện robot và trí tuệ nhân tạo chơi game tiên tiến, chẳng hạn như AlphaGo.

Học sâu

Học sâu (Deep learning - DL) là một nhánh chuyên biệt của học máy (ML), lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ con người. Nó sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (do đó gọi là "sâu") để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính trong các tập dữ liệu khổng lồ. Trong khi học máy truyền thống có thể đạt đến giới hạn khi có nhiều dữ liệu hơn, học sâu thường tiếp tục được cải thiện.

Các kiến ​​trúc chính bao gồm:

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) : Tiêu chuẩn vàng trong xử lý ảnh. Chúng sử dụng "bộ lọc" để tự động quét ảnh và phát hiện các cấu trúc không gian như cạnh, hình dạng và kết cấu.
• Mạng thần kinh hồi quy (RNN) : Được thiết kế cho dữ liệu tuần tự như chuỗi thời gian hoặc giọng nói. Chúng duy trì "bộ nhớ" về các đầu vào trước đó để ảnh hưởng đến đầu ra hiện tại.
• Transformer : Kiến trúc đằng sau các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hiện đại , chẳng hạn như GPT 5.2 và Gemini 3. Nó sử dụng cơ chế chú ý để xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu đồng thời, cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau so với nhau thay vì xử lý từng từ một.
• Mạng đối kháng tạo sinh (GAN) : Một khung lý thuyết trong đó hai mạng cạnh tranh với nhau, một "máy tạo" tạo ra dữ liệu giả và một "máy phân biệt" cố gắng phát hiện dữ liệu giả. Sự cạnh tranh này tạo ra các kết quả tổng hợp có độ chân thực cao.
• Mô hình khuếch tán : Là động lực đằng sau các công cụ như Midjourney. Chúng tạo ra hình ảnh chất lượng cao bằng cách học cách phân tích ngược một cách có hệ thống các nhiễu ngẫu nhiên thành hình ảnh rõ nét, dễ nhận biết bằng mắt thường.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc giúp máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người một cách có ý nghĩa. NLP thu hẹp khoảng cách giữa giao tiếp của con người và khả năng hiểu của máy móc bằng cách xử lý sự mơ hồ, tính phụ thuộc vào ngữ cảnh và sự phức tạp vốn có trong ngôn ngữ tự nhiên.

Các kỹ thuật bao gồm: 

• Phân tích cảm xúc : Phân tích cảm xúc đằng sau một cụm từ, ví dụ, phân loại xem một đánh giá là tích cực hay tiêu cực.
• Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) : Xác định người hoặc địa điểm trong văn bản
• Tokenization : Phân tách văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, chẳng hạn như từ, âm tiết hoặc thậm chí là các ký tự riêng lẻ.

Hãy xem một ví dụ về phân tích cảm xúc bằng transformersPython:

Được rồi, đây là code để bạn copy:

# Example: Sentiment analysis using transformers
from transformers import pipeline
Load pre-trained sentiment analysis model
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
Analyze multiple texts
texts = [

"This product exceeded my expectations!",

"Terrible customer service, very disappointed.",

"The quality is okay, nothing special."

]
results = sentiment_analyzer(texts)
for text, result in zip(texts, results):

print(f"Text: {text}")

print(f"Sentiment: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.2f}\n")

 

Text: This product exceeded my expectations!
Sentiment: POSITIVE, Confidence: 1.00

Text: Terrible customer service, very disappointed.
Sentiment: NEGATIVE, Confidence: 1.00

Text: The quality is okay, nothing special.
Sentiment: NEGATIVE, Confidence: 0.98

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính cho phép máy móc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh và video kỹ thuật số, giúp máy tính nhận thức và hiểu dữ liệu hình ảnh theo cách tương tự như nhận thức của con người. Lĩnh vực này liên quan đến việc nhận dạng đối tượng, đo khoảng cách, hoặc thậm chí nhận biết các mẫu mà con người không thể nhìn thấy.

Hệ thống thị giác máy tính kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh với học máy, đặc biệt là học sâu, để trích xuất các biểu diễn ngày càng trừu tượng từ dữ liệu hình ảnh thô. Các nhiệm vụ chính bao gồm:

• Phân loại hình ảnh : Xác định nội dung trong một hình ảnh (ví dụ: "Đây là một con mèo").
• Phát hiện đối tượng: Xác định vị trí của một đối tượng (ví dụ: "Có một người đi bộ tại tọa độ x, y").
• Nhận diện khuôn mặt : Xác minh danh tính dựa trên các đặc điểm khuôn mặt.

Hình ảnh y tế là một trong những ứng dụng có tầm ảnh hưởng lớn nhất của thị giác máy tính, với các hệ thống AI phát hiện khối u trong ảnh chụp X-quang, CT scan và MRI với độ chính xác tương đương hoặc vượt trội so với các bác sĩ X-quang. Các hệ thống này không thay thế các chuyên gia y tế mà hỗ trợ họ, ví dụ như bằng cách đánh dấu các bất thường tiềm ẩn để chuyên gia xem xét.

Xử lý âm thanh

Xử lý âm thanh tập trung vào việc nhận dạng, diễn giải và tổng hợp các tín hiệu âm thanh, bao gồm cả giọng nói của con người và âm thanh môi trường. Mục tiêu là giúp máy móc có thể nghe, hiểu và tạo ra nội dung âm thanh, thu hẹp khoảng cách giữa sóng âm và ý nghĩa ngữ nghĩa. 

Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản, và cung cấp sức mạnh cho trợ lý giọng nói, dịch vụ phiên âm và các công cụ hỗ trợ người khuyết tật. Các hệ thống ASR hiện đại sử dụng kiến ​​trúc Transformer để trực tiếp ánh xạ dạng sóng âm thanh thành chuỗi văn bản, đạt được độ chính xác gần như con người đối với giọng nói rõ ràng và liên tục cải thiện trong các điều kiện khó khăn như tiếng ồn nền hoặc giọng nói có ngữ điệu khác biệt. 

Các công cụ chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) như Amazon Polly thực hiện thao tác ngược lại, tổng hợp giọng nói tự nhiên từ văn bản viết bằng cách sử dụng bộ mã hóa giọng nói thần kinh tạo ra ngữ điệu, trọng âm và biểu cảm cảm xúc chân thực. Các hệ thống TTS hiện đại có thể sao chép giọng nói chỉ từ vài phút âm thanh mẫu, mở ra cả những khả năng sáng tạo và những lo ngại về đạo đức.

Các ứng dụng của công nghệ này không chỉ giới hạn ở xử lý giọng nói mà còn mở rộng sang các lĩnh vực sáng tạo và thực tiễn. Công nghệ sao chép giọng nói cho phép tạo ra các trợ lý ảo cá nhân hóa, thu âm sách nói với giọng nói nhất quán và cả âm thanh deepfake gây tranh cãi .

Robot và trí tuệ nhân tạo thể hiện

Điều này thể hiện sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và kỹ thuật. AI thể hiện qua cơ thể (embodied AI) liên quan đến việc đưa những "bộ não" tiên tiến (như các mô hình ngôn ngữ-hình ảnh) vào các cơ thể robot vật lý. Trong khi phần lớn AI tồn tại hoàn toàn dưới dạng kỹ thuật số, AI thể hiện qua cơ thể phải đối phó với trọng lực, ma sát và sự phức tạp khó lường của môi trường vật lý. 

Việc gắn liền với thực tế này tạo ra những thách thức không có trong trí tuệ nhân tạo thuần túy dựa trên máy tính, nhưng đồng thời cũng cho phép tương tác trực tiếp với thế giới vật lý. Robot truyền thống yêu cầu lập trình rõ ràng cho từng nhiệm vụ, với các kỹ sư tự tay mã hóa các chuyển động chính xác và cây quyết định để đạt được các kết quả cụ thể. 

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại có khả năng hiểu các mệnh lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "nhặt quả táo lên" hoặc "mở cánh cửa đó ra", sử dụng nhận thức thị giác để xác định đối tượng và lập kế hoạch hành động phù hợp mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. 

Bước tiến này giải quyết nghịch lý Moravec, quan sát cho thấy những công việc tưởng chừng đơn giản đối với con người, như gấp quần áo, mở cửa và di chuyển trong những căn phòng bừa bộn, lại vô cùng khó khăn đối với robot, trong khi những công việc mà con người thấy thách thức, như chơi cờ vua hay giải tích, lại tương đối dễ dàng đối với trí tuệ nhân tạo. 

Trí tuệ nhân tạo thể hiện (Embodied AI), sử dụng các mô hình nền tảng, cuối cùng đã thu hẹp khoảng cách này bằng cách cung cấp cho robot khả năng hiểu biết về nhận thức và lập kế hoạch thích ứng mà con người coi là điều hiển nhiên. Các ứng dụng bao gồm các thiết bị tiêu dùng như robot hút bụi, robot cộng tác công nghiệp (cobots) và các robot hình người tiên tiến như Atlas của Boston Dynamics.

Các loại trí tuệ nhân tạo dựa trên năng lực

Trong khi công nghệ định hình cách thức xây dựng trí tuệ nhân tạo (AI), thì khả năng lại xác định những gì nó có thể làm so với trí tuệ con người. Sự phân loại này đóng vai trò như một dòng thời gian về sự tiến hóa của AI, từ những hạn chế hiện tại đến những tương lai lý thuyết.

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial narrow intelligence)

Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) , hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo yếu, đại diện cho trí tuệ nhân tạo hiện tồn tại. Điều đó có nghĩa là các hệ thống được thiết kế để xuất sắc trong các nhiệm vụ cụ thể, được xác định trước, nhưng sẽ hoàn toàn thất bại nếu được giao bất kỳ nhiệm vụ nào nằm ngoài phạm vi huấn luyện hẹp của chúng. Một bot chơi cờ không thể lái xe, và một công cụ chẩn đoán y tế không thể viết thơ.

Tuy nhiên, định nghĩa "hẹp" này đang được mở rộng. Công nghệ tiên tiến hiện nay bao gồm các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đa phương thức hiện đại. Chúng ta đang chứng kiến ​​sự ra mắt của các mô hình như GPT-5.2 và Gemini 3 , có khả năng xử lý đồng thời văn bản, âm thanh và hình ảnh đầu vào. 

Mặc dù chúng bắt chước khả năng suy luận, nhưng chúng vẫn thiếu sự hiểu biết thực sự về thế giới. Các nhà phát triển tương tác với các hệ thống ANI này thông qua API để tích hợp chúng vào các ứng dụng.

Bước tiếp theo trong ANI là Trí tuệ nhân tạo tác động (Agentic AI) . Đây là những hệ thống vượt xa khả năng trò chuyện thụ động; chúng có thể tự động thực hiện các hành động nhiều bước như duyệt web để đặt vé máy bay, đóng vai trò là cầu nối hướng tới trí tuệ rộng hơn.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial general intelligence)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là mục tiêu tối thượng trong nghiên cứu AI. Nó đề cập đến một giai đoạn lý thuyết mà trong đó máy móc sở hữu khả năng học hỏi, suy luận và giải quyết vấn đề trên các lĩnh vực hoàn toàn không liên quan, sánh ngang với sự linh hoạt nhận thức của con người.

Điểm khác biệt chính là khả năng khái quát hóa. Một hệ thống ANI được huấn luyện để nói tiếng Bồ Đào Nha không thể sử dụng kiến ​​thức đó để học tiếng Tây Ban Nha nhanh hơn. Một hệ thống AGI có thể áp dụng logic từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác mà không cần huấn luyện lại thủ công.

Thời điểm ra mắt Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) là chủ đề tranh luận gay gắt. Những người lạc quan trong ngành dự đoán nó sẽ xuất hiện vào khoảng năm 2026 đến 2029. Ngược lại, những người hoài nghi cho rằng chúng ta thiếu kiến ​​trúc nền tảng (cụ thể là các "mô hình thế giới" chính xác) để đạt được điều này, đặt thời điểm ra mắt vào năm 2040 hoặc muộn hơn.

Siêu trí tuệ nhân tạo (Artificial superintelligence)

Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) mô tả một giai đoạn giả định trong đó AI vượt trội hơn những bộ óc thông minh nhất của con người trong hầu hết mọi lĩnh vực: sáng tạo khoa học, kiến ​​thức tổng quát, kỹ năng xã hội và giải quyết vấn đề. ASI sẽ không chỉ sánh ngang với Einstein hay Da Vinci; nó sẽ vượt trội hơn họ một cách ngoạn mục, giống như cách họ đã vượt trội hơn trí thông minh trung bình của con người.

Mối lo ngại lớn nhất xung quanh trí tuệ nhân tạo siêu việt (ASI) liên quan đến việc tự cải tiến theo kiểu đệ quy, trong đó ASI tự thiết kế lại kiến ​​trúc của mình để trở nên thông minh hơn, sau đó sử dụng trí thông minh được nâng cao đó để thực hiện những cải tiến hơn nữa, tạo ra một vòng phản hồi không kiểm soát khiến trí thông minh tăng tốc theo cấp số nhân. 

Sự bùng nổ trí tuệ này có thể nhanh chóng tạo ra những hệ thống vượt xa khả năng hiểu biết của con người đến mức việc dự đoán hành vi của chúng trở nên bất khả thi, làm dấy lên những câu hỏi sâu sắc về an toàn liên quan đến sự phù hợp và kiểm soát. Nếu mục tiêu của một trí tuệ nhân tạo siêu việt (ASI) lệch lạc dù chỉ một chút so với các giá trị của con người, trí tuệ vượt trội của nó có thể theo đuổi những mục tiêu đó theo những cách gây hại cho nhân loại.

Hiện chưa có lộ trình khả thi nào để xây dựng trí tuệ siêu việt (ASI), và nhiều nhà nghiên cứu đặt câu hỏi liệu siêu trí tuệ có khả thi hay không, hoặc liệu nó có mạch lạc như một khái niệm hay không. Tuy nhiên, khả năng lý thuyết của ASI thúc đẩy các công trình nghiên cứu học thuật nghiêm túc về việc điều chỉnh trí tuệ nhân tạo để đảm bảo rằng các hệ thống ngày càng có khả năng vẫn mang lại lợi ích và có thể kiểm soát được. 

Các loại trí tuệ nhân tạo dựa trên chức năng

Trong khi khả năng đo lường sức mạnh, chức năng đo lường cách hệ thống tương tác với thế giới và xử lý dữ liệu. Phân loại này cho phép chúng ta phân biệt giữa một máy tính chơi cờ vua từ những năm 1990 và các robot xã hội của tương lai. Hãy cùng xem xét từng loại.

Máy phản ứng (Reactive machines)

Máy phản ứng (Reactive Machines) đại diện cho hình thức trí tuệ nhân tạo cơ bản và lâu đời nhất. Các hệ thống này không có khái niệm về quá khứ hay tương lai, mà chỉ hoạt động dựa trên các tín hiệu đầu vào tức thời theo các quy tắc được lập trình sẵn.

Đặc điểm nổi bật của trí tuệ nhân tạo phản ứng là nó không có trạng thái và mang tính xác định. Nếu bạn cung cấp cùng một dữ liệu đầu vào cho máy phản ứng mười lần, nó sẽ tạo ra cùng một dữ liệu đầu ra mười lần. Nó không thể học hỏi từ kinh nghiệm vì nó không lưu trữ bộ nhớ.

Một ví dụ điển hình cho loại này là Deep Blue của IBM , máy tính chơi cờ đã đánh bại Garry Kasparov. Nó không học được tâm lý của Kasparov. Nó chỉ đơn giản là tính toán nước đi tốt nhất dựa trên tình trạng bàn cờ hiện tại. Các bộ lọc thư rác tiêu chuẩn gắn cờ từ khóa mà không phân tích lịch sử email của bạn cũng thuộc loại này.

Trí tuệ nhân tạo có bộ nhớ hạn chế (Limited memory AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) có bộ nhớ hạn chế đang thống trị các ứng dụng hiện đại. Bằng cách lưu trữ tạm thời dữ liệu hoặc ngữ cảnh gần đây để đưa ra quyết định sáng suốt, các hệ thống AI có bộ nhớ hạn chế cho phép hành vi năng động. Không giống như các máy phản ứng, chúng tham chiếu thông tin lịch sử trong một cửa sổ ngữ cảnh giới hạn .

Hầu hết các công cụ Trí tuệ nhân tạo dự đoán và Trí tuệ nhân tạo tạo sinh được sử dụng hiện nay đều thuộc loại này. Các hệ thống học ngôn ngữ (LLM) như Claude Opus 4.5 duy trì lịch sử hội thoại, ghi nhớ những gì bạn đã nói vài phút trước để cung cấp các phản hồi mạch lạc dựa trên các cuộc trao đổi trước đó. Cửa sổ ngữ cảnh xác định lượng thông tin lịch sử mà hệ thống có thể tham chiếu. 

Xe tự lái theo dõi tốc độ và quỹ đạo của các phương tiện gần đó trong vài giây, dự đoán vị trí tương lai của chúng thay vì chỉ phản ứng với vị trí hiện tại.

Trí tuệ nhân tạo lý thuyết tâm trí (Theory of Mind AI)

Trí tuệ nhân tạo lý thuyết về tâm trí (Theory of Mind AI) chiếm một vị trí gây tranh cãi giữa nguyên mẫu nghiên cứu và khả năng thực tiễn. Các hệ thống thuộc loại này sẽ mô phỏng trạng thái tinh thần, niềm tin, ý định, cảm xúc và mong muốn của con người để dự đoán hành vi một cách chính xác. 

Khả năng này rất cần thiết cho tương tác xã hội tự nhiên, cho phép AI diễn giải các tín hiệu ngầm, phát hiện sự lừa dối hoặc điều chỉnh phản hồi phù hợp với tâm trạng của người dùng. 

Các mô hình tiên tiến trước đó như GPT-4 của OpenAI đã đạt được kết quả ngang tầm con người trong các nhiệm vụ liên quan đến niềm tin sai lệch, chẳng hạn như dự đoán hành động dựa trên niềm tin không chính xác, như đã được chứng minh trong nghiên cứu PNAS năm 2024 của nhà nghiên cứu Michal Kosinski thuộc Đại học Stanford . 

Tuy nhiên, các chuyên gia vẫn tranh luận liệu điều này có nghĩa là các hệ thống LLM hiện đại đã có thể được phân loại là hệ thống lý thuyết tâm trí thực sự hay chỉ đơn thuần áp dụng việc khớp mẫu từ quá trình huấn luyện ngôn ngữ. Các nỗ lực nguyên mẫu bao gồm ToMnet của DeepMind, được thiết kế để suy luận niềm tin của các AI Agent khác trong môi trường mô phỏng.

Trí tuệ nhân tạo tự nhận thức (Self-aware AI)

Trí tuệ nhân tạo tự nhận thức mô tả khái niệm về máy móc sở hữu ý thức, cảm nhận và hiểu biết rõ ràng về sự tồn tại của chính chúng, tách biệt khỏi thế giới xung quanh. 

Điều này không chỉ thể hiện trí thông minh mà còn cả trải nghiệm chủ quan. Một cỗ máy như vậy không chỉ xử lý thông tin về chính nó mà còn có cảm nhận về sự tồn tại của bản thân, kèm theo những cảm xúc, nhu cầu và mong muốn.

Cấp độ này vượt xa khả năng tính toán, đi vào lĩnh vực triết học về bản chất của ý thức. Liệu một trí tuệ nhân tạo tự nhận thức có trải nghiệm được nỗi đau, niềm vui hay nỗi sợ bị vô hiệu hóa? Nếu có, liệu nó có xứng đáng được xem xét về mặt đạo đức hay có quyền lợi nào không? Những câu hỏi này chuyển cuộc thảo luận từ kỹ thuật sang đạo đức.

Hiện chưa có hệ thống nào đạt đến trình độ này. Những ví dụ hư cấu, như HAL 9000 trong phim 2001: A Space Odyssey hay Data trong Star Trek , minh họa khái niệm này, nhưng liệu nó có bao giờ được hiện thực hóa hay không vẫn còn là điều đáng suy đoán.

Các loại mô hình AI chính

Ngoài lý thuyết cấp cao, những người làm việc với dữ liệu cần hiểu rõ các kiến ​​trúc cụ thể mà họ sẽ gặp trong thực tế. Nói chung, các loại mô hình AI được sử dụng trong ngành hiện nay có thể được phân loại là mô hình tạo sinh hoặc mô hình phân tích. 

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) chuyên dùng cho việc sáng tạo

Các mô hình AI tạo sinh được thiết kế để tạo ra các trường hợp dữ liệu mới tương tự như dữ liệu huấn luyện của bạn. Các mô hình này học phân bố xác suất cơ bản của một tập dữ liệu để tạo ra văn bản, hình ảnh, mã hoặc âm thanh gốc. Sự chuyển đổi từ phân tích sang sáng tạo này mở ra nhiều khả năng cho việc tạo nội dung có thể mở rộng, tăng cường tính sáng tạo và mô phỏng. 

Các ví dụ phổ biến bao gồm các mô hình ngôn ngữ lập trình (LLM) như Claude用于 viết và lập trình , các mô hình khuếch tán như Midjourney hoặc Nano Banana Pro用于 tổng hợp hình ảnh, và các mô hình tạo video như Sora có thể mô phỏng các cảnh phức tạp. Đáng chú ý, không phải tất cả các trình tạo hình ảnh đều dựa vào khuếch tán; các mô hình như GPT Image 1.5 sử dụng kiến ​​trúc tự hồi quy thay thế.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đại diện cho một bước tiến lớn trong quy trình làm việc của AI AI Agent, nơi các mô hình không chỉ phản hồi mà còn chủ động tạo ra tài sản hoặc kế hoạch. Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết hơn về các AI Agent AI ở phần sau.

Trí tuệ nhân tạo phân tích (Discriminative AI) chuyên dùng phân tích

Trong khi Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) thu hút sự chú ý của dư luận, Trí tuệ nhân tạo phân tích (discriminative AI), hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo dự đoán (Predictive AI), vẫn là xương sống của hoạt động doanh nghiệp. Các mô hình này không tạo ra dữ liệu mới; thay vào đó, chúng học ranh giới giữa các lớp trong một tập dữ liệu để phân loại đầu vào hoặc dự đoán các giá trị trong tương lai.

Giá trị kinh doanh của trí tuệ nhân tạo phân biệt nằm ở khả năng hỗ trợ ra quyết định và đánh giá rủi ro. Các tổ chức sử dụng các mô hình này để tự động hóa các phán đoán đòi hỏi việc áp dụng nhất quán các tiêu chí đã học được.

Khác với các mô hình tạo sinh, các mô hình phân biệt không tập trung vào tính sáng tạo mà ưu tiên độ chính xác và độ tin cậy, thường hoạt động trong các tình huống rủi ro cao, nơi sai sót có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.

Ví dụ bao gồm:

• Các mô hình chấm điểm tín dụng dự đoán rủi ro vỡ nợ khoản vay.
• Bộ lọc thư rác phân loại email là thư rác hoặc email hợp lệ.
• Các công cụ chẩn đoán y tế xác định các bất thường trong ảnh chụp X-quang.
• Hệ thống giám sát tài chính phát hiện các giao dịch gian lận. 

Mô hình nền tảng

Các mô hình nền tảng được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ và đa dạng, bao gồm văn bản, hình ảnh, mã lập trình và dữ liệu có cấu trúc, học các mô hình tổng quát có thể áp dụng trên nhiều lĩnh vực. Một mô hình nền tảng không chỉ học cách phân loại hình ảnh hoặc tạo văn bản; nó phát triển sự hiểu biết rộng về ngôn ngữ, lý luận và kiến ​​thức về thế giới, có thể chuyển giao sang các nhiệm vụ mới với thời gian huấn luyện bổ sung tối thiểu.

Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể thời gian và dữ liệu cần thiết để triển khai AI cho các ứng dụng mới. Thay vì xây dựng một mô hình riêng biệt cho từng vấn đề cụ thể, các tổ chức tinh chỉnh một mô hình nền tảng duy nhất cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ phân tích tài liệu pháp lý đến tạo mã và dịch ngôn ngữ.

Hiện nay, chúng ta đang chứng kiến ​​sự gia tăng của các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM) . Đây là những phiên bản tinh gọn, hiệu quả của các mô hình nền tảng được thiết kế để chạy cục bộ trên các thiết bị (như máy tính xách tay hoặc điện thoại), cung cấp tính bảo mật và tốc độ mà không cần chi phí tính toán khổng lồ của các hệ thống điện toán đám mây lớn.

Các loại AI Agent AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển từ những công cụ thụ động thành những AI Agent tự chủ có khả năng thực hiện các quy trình công việc phức tạp. Trong khi một mô hình tiêu chuẩn chờ đầu vào để tạo ra đầu ra, một AI Agent AI có thể nhận biết môi trường xung quanh, suy luận về cách đạt được mục tiêu và hành động để thực hiện nó.

Các loại AI Agent AI thường được phân loại theo mức độ phức tạp và tính tự chủ của chúng. Chúng ta hãy cùng xem xét chúng.

Các AI Agent phản xạ đơn giản

Các AI Agent phản xạ là dạng đơn giản nhất của một AI Agent. Chúng hoạt động theo quy tắc "Điều kiện - Hành động" nghiêm ngặt, chỉ phản ứng với nhận thức hiện tại và bỏ qua lịch sử. Một bộ điều nhiệt thông minh là ví dụ điển hình với các quy tắc như sau: Nếu nhiệt độ giảm xuống dưới 68°F, hãy bật hệ thống sưởi. Nếu nhiệt độ vượt quá 72°F, hãy kích hoạt hệ thống làm mát. 

Robot dây chuyền lắp ráp là một ví dụ khác; chúng thực hiện các hành động khi cảm biến phát hiện các điều kiện cho thấy các bộ phận đã đến vị trí được chỉ định. Các AI Agent phản xạ hoạt động tốt trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong môi trường ổn định, nhưng gặp khó khăn khi điều kiện thay đổi đột ngột, vì chúng thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh để thích ứng.

Các AI Agent phản xạ dựa trên mô hình

Các AI Agent phản xạ dựa trên mô hình duy trì một mô hình thế giới nội bộ, theo dõi trạng thái theo thời gian để xử lý các môi trường chỉ quan sát được một phần. Chúng không chỉ phản ứng mà còn ghi nhớ các thông tin quan trọng cần thiết để hoạt động chính xác.

Hệ thống phanh khẩn cấp tự động là một ví dụ điển hình, kết hợp dữ liệu từ radar và camera để theo dõi quỹ đạo di chuyển của xe theo thời gian, thay vì chỉ phản ứng với các mối đe dọa tức thời. Chúng duy trì ước tính trạng thái chính xác ngay cả khi thông tin không đầy đủ, chẳng hạn như ghi nhớ vị trí ước tính của một chiếc xe sau khi nó biến mất phía sau một chiếc xe tải.

Các AI Agent dựa trên mục tiêu

Các AI Agent dựa trên mục tiêu hoạt động để đạt được các mục tiêu cụ thể thay vì chỉ phản ứng. Khi được giao một mục tiêu như "lên kế hoạch cho kỳ nghỉ ở Ý", chúng sẽ xem xét nhiều chuỗi hành động và đánh giá xem chuỗi nào dẫn đến việc đạt được mục tiêu. Đây là công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo dựa trên AI Agent.

Các công cụ như Roo Code dành cho kỹ thuật phần mềm hoặc trợ lý đặt chỗ tự động thực hiện các quy trình nhiều bước như tìm kiếm, so sánh, kiểm tra ràng buộc và đưa ra quyết định để hoàn thành toàn bộ công việc. Các nền tảng quy trình làm việc như n8n cho phép xây dựng các quy trình phức tạp, trong đó các AI Agent xử lý các điểm quyết định và logic thích ứng.

Các AI Agent dựa trên tiện ích

Các AI Agent dựa trên tiện ích thậm chí còn tiến thêm một bước nữa: chúng tối ưu hóa con đường tốt nhất để đạt được mục tiêu thay vì bất kỳ con đường nào có thể hoạt động được. Chúng làm điều này bằng cách sử dụng các hàm tiện ích gán điểm số bằng số cho các kết quả, cho phép so sánh định lượng. 

Trong khi một đại lý đặt vé theo mục tiêu chỉ đặt bất kỳ chuyến bay nào đến Rome, thì một đại lý đặt vé theo lợi ích sẽ xem xét các yếu tố như chi phí, thời gian bay, thời gian quá cảnh và giờ khởi hành để tối đa hóa lợi ích tổng thể.

Ví dụ bao gồm các hệ thống giao dịch thuật toán cân bằng lợi nhuận với rủi ro, và các ứng dụng điều hướng như Waze, tối ưu hóa các tuyến đường dựa trên sở thích của người dùng như thời gian nhanh nhất, khoảng cách ngắn nhất hoặc tránh phí cầu đường.

Các AI Agent học tập

Các AI Agent học tập hoạt động trong môi trường không xác định hoặc thay đổi, liên tục cải thiện thông qua kinh nghiệm mà không cần sự can thiệp của con người. Kiến trúc này bao gồm một bộ phận đánh giá cung cấp phản hồi về hiệu suất và một yếu tố học tập giúp điều chỉnh chính sách của AI Agent. 

Các robot thám hiểm sao Hỏa học cách nhận biết những đặc điểm địa hình nào chỉ ra những con đường an toàn khi chúng gặp phải các cấu tạo địa chất mới lạ. Thuật toán đề xuất của Netflix là một ví dụ khác: nó liên tục tinh chỉnh sự hiểu biết về sở thích của người dùng dựa trên lịch sử xem, từ đó cải thiện các đề xuất theo thời gian.

Khung AI Agent: Xây dựng các AI Agent

Các khung AI Agent đóng vai trò như hệ điều hành cho các AI Agent phức tạp, kết nối lõi suy luận (thường là LLM) với bộ nhớ, công cụ và sự phối hợp đa AI Agent. Chúng quản lý:

• Điều phối: Quyết định AI Agent nào xử lý từng nhiệm vụ phụ và quản lý quy trình làm việc giữa các thành phần.
• Lập kế hoạch: Chia nhỏ các mục tiêu phức tạp thành các bước thực hiện được và thích ứng khi hoàn cảnh thay đổi.
• Công dụng của công cụ: Cung cấp cho các AI Agent quyền truy cập vào công cụ tìm kiếm, cơ sở dữ liệu, API hoặc thực thi mã.
• Trí nhớ: Duy trì lịch sử hội thoại và bối cảnh dài hạn vượt ra ngoài các tương tác tức thời.

Các framework phổ biến bao gồm:

• LangChain/LangGraph : Tiêu chuẩn ngành để kết nối các mô hình LLM với các nguồn dữ liệu với khả năng tích hợp rộng rãi.
• Google ADK : Khung phần mềm mã nguồn mở để xây dựng các AI Agent phức tạp trên Vertex AI.
• CrewAI : Điều phối nhiều AI Agent nhập vai cộng tác thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để tham khảo nhanh về các kiến ​​trúc này, tôi khuyên bạn nên xem qua "AI Agent là gì? Các loại AI Agent và ứng dụng thực tế" . 

Phần kết luận

Chúng ta đã thảo luận khá nhiều vấn đề rồi; giờ hãy kết thúc thôi. 

Thay vì xem AI như một công nghệ đơn nhất, chúng ta nên nhận ra nó là một hệ sinh thái đa dạng gồm các phương pháp chuyên biệt, mỗi phương pháp phù hợp với những vấn đề cụ thể. Để hiểu đầy đủ về AI, cần phải xem xét nó thông qua ba khía cạnh riêng biệt: công nghệ, khả năng và chức năng.

Hiện nay, chúng ta đang trong giai đoạn chuyển đổi từ trí tuệ nhân tạo hẹp tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể sang các dạng trí tuệ nhân tạo AI Agent (agent-AI) sơ khai có khả năng tự động thực hiện các quy trình công việc phức tạp, điều này đánh dấu một bước ngoặt quan trọng cho việc áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp.

Nguồn: Infinity News