24/02/23 Lượt xem: 562

Sự xuất hiện của công cụ Chat GPT gần đây đã tạo nên cơn sốt toàn cầu vì sự thông minh và phát triển mạnh mẽ của AI, không đơn giản như những chatbot trước đó, những câu trả lời của Chat GPT khiến người dùng bất ngờ với độ chính xác và hiểu biết sâu rộng về nhiều lĩnh vực cùng khả năng tự học, tiếp nhận thông tin chỉ trong vài phút.

Cùng với sự phát triển của AI, con người cũng cần phải chuyển mình để bắt kịp với công nghệ, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp. E-book dưới đây sẽ mang đến những kiến thức tổng quát về các công cụ AI, giới thiệu các công cụ AI phổ biến nhất hiện nay và cách ứng dụng chúng vào trong công việc và kinh doanh.

Nội dung bài viết

1. Phần 1: Tổng quan về công nghệ AI
2. Phần 2: Ba công cụ AI hữu ích nhất cho công việc và kinh doanh
3. Phần 3: Những câu hỏi thường gặp
4. Tích hợp AI vào sản phẩm phần mềm
5. Lời kết

Phần 1: Tổng quan về công nghệ AI

I. Ba loại chính của trí tuệ nhân tạo (AI)

AI hạn chế (Narrow AI): còn được gọi là AI thu hẹp hoặc mạnh, là hệ thống AI được thiết kế để giải quyết một số vấn đề cụ thể hoặc thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hệ thống xử lý hình ảnh, hệ thống trợ lý ảo và xe tự lái.
AI rộng (General AI): là một hệ thống AI được thiết kế để hoạt động và học từ nhiều loại tác vụ khác nhau giống như con người, có khả năng giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Tuy nhiên, hiện tại vẫn chưa có AI rộng hoàn toàn và đang được nghiên cứu và phát triển.
AI siêu cấp (Super AI): được coi là một hệ thống AI vượt trội hơn cả khả năng của con người, có khả năng tự học, tự tiến hóa và nâng cao khả năng của mình một cách đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, hiện tại chưa có AI siêu cấp thực sự và đang được nghiên cứu và phát triển.

ứng dụng công cụ AI trong công việc và kinh doanh

II. Các ứng dụng của AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) có rất nhiều ứng dụng khác nhau, trong đó bao gồm:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Sử dụng AI để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giúp máy tính tương tác với con người qua giọng nói hoặc văn bản, như trợ lý ảo hoặc chatbot.
Xử lý hình ảnh: Sử dụng AI để phân tích, nhận dạng và xử lý hình ảnh, như trong công nghệ nhận diện khuôn mặt, nhận dạng biển số xe, kiểm tra chất lượng sản phẩm, xử lý ảnh y khoa.
Tự động hóa quy trình sản xuất: Sử dụng các hệ thống tự động để tăng năng suất và hiệu quả trong quy trình sản xuất, như robot hàn, máy tự động hoá trong quy trình sản xuất.
Tư vấn khách hàng: Sử dụng AI để cung cấp giải pháp hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot hoặc các hệ thống tự động giúp tìm kiếm, đề xuất sản phẩm cho khách hàng.
Hỗ trợ y tế: Sử dụng AI trong y tế để phát hiện bệnh sớm, hỗ trợ chẩn đoán và dự đoán tiến triển bệnh, giúp tăng khả năng chữa trị bệnh.
Tự động hóa tài chính: Sử dụng AI để tự động hóa quy trình tài chính, giảm thiểu sự cố, tăng hiệu quả và giảm chi phí.
Hệ thống an ninh và giám sát: Sử dụng AI để giám sát, phát hiện và cảnh báo các hoạt động đáng ngờ hoặc vi phạm an ninh, như hệ thống camera giám sát.
Các ứng dụng của AI rất đa dạng và đang ngày càng phát triển để phục vụ cho nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống.

III. Các công cụ AI nổi tiếng nhất hiện tại

Dưới đây là một số công cụ AI nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi hiện nay:

Siri, Alexa và Google Assistant: Là các trợ lý ảo được sử dụng phổ biến trên điện thoại di động hoặc các thiết bị nhà thông minh. Chúng sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tương tác với người dùng và thực hiện các nhiệm vụ thông qua giọng nói hoặc văn bản.
Face recognition: Là công nghệ nhận diện khuôn mặt, được sử dụng trong an ninh, an toàn, giúp xác định danh tính của cá nhân hoặc nhận diện mối đe dọa an ninh.
Tesla Autopilot: Là công nghệ tự lái trên các chiếc xe Tesla. Công nghệ này sử dụng nhiều cảm biến và học máy để phát hiện và phản ứng với các tình huống trên đường.
AlphaGo: Là trò chơi cờ vây trực tuyến do Google DeepMind phát triển. AlphaGo sử dụng học sâu và học tăng cường để đánh bại các đối thủ hàng đầu của trò chơi cờ vây trên thế giới.
Amazon Go: Là hệ thống siêu thị không nhân viên, sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh và học sâu để tự động tính tiền khi khách hàng ra khỏi cửa hàng.
IBM Watson: Là một hệ thống máy tính thông minh, sử dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu, tìm kiếm thông tin và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Netflix recommendation system: Hệ thống đề xuất phim của Netflix sử dụng học sâu để tìm kiếm và đề xuất các bộ phim và chương trình truyền hình dựa trên lịch sử xem phim của người dùng.

Các ứng dụng AI trên đây đều được sử dụng rộng rãi và mang lại lợi ích đáng kể cho người dùng và các doanh nghiệp.

TẢI FULL E-BOOK ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI TRONG KINH DOANH TẠI ĐÂY

Phần 2: Ba công cụ AI hữu ích nhất cho công việc và kinh doanh

ứng dụng công cụ AI trong công việc và kinh doanh

I. ChatGPT

Giới thiệu

ChatGPT, được phát triển bởi OpenAI và ra mắt vào tháng 11 năm 2022, là một chatbot được xây dựng trên nền tảng GPT-3 của OpenAI
GPT-3 có khả năng tạo ra bất cứ thứ gì có cấu trúc ngôn ngữ - điều này bao gồm trả lời câu hỏi, viết bài luận, tóm tắt các cuốn sách dài, dịch ngôn ngữ, ghi nhớ và thậm chí viết mã máy tính.
Đây là một trong những mô hình AI xử lý ngôn ngữ lớn nhất và mạnh mẽ nhất cho đến nay, với 175 tỷ tham số.

Chữ GPT trong tên Chat GPT có nghĩa gì?

GPT là viết tắt của Generative Pre-training Transformer, là một họ các mô hình ngôn ngữ thường được đào tạo trên một kho dữ liệu văn bản lớn để tạo ra văn bản giống con người.

Chúng có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như tạo văn bản , dịch ngôn ngữ và phân loại văn bản .

"Pre-training" đề cập đến quá trình đào tạo ban đầu trên một kho văn bản lớn, nơi mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong đoạn văn, cung cấp nền tảng vững chắc để mô hình thực hiện tốt các tác vụ với số lượng dữ liệu hạn chế.

Cách gpt-3 hoạt động khi nhận được một câu hỏi?

GPT-3 sử dụng kiến trúc mạng Transformer để phân tích và hiểu ý nghĩa của câu hỏi. Đầu tiên, GPT-3 sẽ xác định các từ trong câu hỏi và tìm kiếm các từ có liên quan đến chủ đề hoặc nội dung mà câu hỏi đề cập.

Tiếp theo, GPT-3 sử dụng kiến thức đã học từ việc đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để dự đoán câu trả lời phù hợp nhất. Mô hình này có thể tìm kiếm thông tin từ bộ nhớ dài hạn của nó để đưa ra các câu trả lời thông minh và logic.
GPT-3 sử dụng phương pháp tạo ra các câu trả lời tự động bằng cách sinh ra chuỗi từ mới mà nó đã học được trong quá trình đào tạo. Nó sẽ sử dụng thông tin về ngữ cảnh của câu hỏi để xác định câu trả lời thích hợp nhất.

GPT-3 cũng có khả năng học và tự điều chỉnh quá trình phân tích và dự đoán dữ liệu trong quá trình sử dụng, điều này cho phép nó tạo ra các câu trả lời ngày càng chính xác và phù hợp hơn theo thời gian.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng GPT-3 vẫn chỉ là một công cụ và không thể hoàn toàn thay thế được khả năng tư duy, logic và kinh nghiệm của con người. Nó cũng có thể sản sinh các câu trả lời không chính xác hoặc không phù hợp với ngữ cảnh, vì vậy, người dùng cần phải kiểm tra và chấp nhận đúng đắn trước khi sử dụng kết quả từ GPT-3.

Dữ liệu của ChatGPT

Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các phiên bản của ChatGPT là các bộ dữ liệu văn bản tự động thu thập từ Internet và các nguồn khác, bao gồm các trang web, bài báo, sách, tài liệu, blog và các nguồn dữ liệu khác. Các bộ dữ liệu này rất đa dạng về nội dung và ngôn ngữ, được thu thập từ nhiều quốc gia trên toàn thế giới.

Về việc có đọc sách không, chúng ta có thể khẳng định rằng các bộ dữ liệu của ChatGPT đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sách và tài liệu đọc trực tuyến, nhưng không thể xác định chính xác tỷ lệ dữ liệu từ sách và tỷ lệ từ các nguồn khác. Tuy nhiên, việc sử dụng các bộ dữ liệu rộng lớn này giúp các phiên bản của ChatGPT có khả năng tự học và tự tìm hiểu từ nhiều nguồn thông tin khác nhau, cũng như hỗ trợ cho các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên một cách tốt hơn.

Chatgpt tự học như thế nào?

ChatGPT được huấn luyện bằng phương pháp học máy không giám sát (unsupervised learning), tức là nó được huấn luyện trên các dữ liệu không được gán nhãn và không cần có sự can thiệp của con người trong quá trình huấn luyện.

Quá trình huấn luyện của ChatGPT bắt đầu với việc cho mô hình đọc và xử lý các đoạn văn bản từ các nguồn dữ liệu trực tuyến. Mô hình sẽ cố gắng dự đoán từ tiếp theo trong một câu, và dự đoán này được so sánh với từ thực tế tiếp theo để tính toán lỗi. Sau đó, các tham số của mô hình được cập nhật để giảm thiểu lỗi này. Quá trình này được lặp lại hàng triệu lần, mỗi lần với một bộ dữ liệu khác nhau, cho đến khi mô hình đạt được độ chính xác và độ phức tạp mong muốn.

Trong quá trình này, ChatGPT học cách suy luận, hiểu và tổng hợp thông tin từ các đoạn văn bản khác nhau, và dần cải thiện khả năng của mình trong việc tạo ra văn bản tự động, trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt văn bản và thực hiện nhiều tác vụ khác một cách tự động và thông minh hơn.

Độ chính xác của các câu trả lời bằng tiếng Việt?

ChatGPT có thể sử dụng dữ liệu từ các ngôn ngữ khác để trả lời các câu hỏi bằng tiếng Việt. Điều này là do ChatGPT có khả năng học được nhiều ngôn ngữ và hiểu được các khái niệm và thông tin được cung cấp trong các văn bản tiếng nước ngoài. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng ChatGPT sử dụng các phương pháp dịch máy tự động để chuyển đổi dữ liệu từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác, do đó có thể sẽ có sai sót hoặc không chính xác trong quá trình dịch.

Ngoài ra, để cải thiện khả năng trả lời câu hỏi bằng tiếng Việt, cần sử dụng dữ liệu đa dạng và phong phú về ngôn ngữ Việt. Các bộ dữ liệu tiếng Việt chất lượng cao và đa dạng được sử dụng để huấn luyện ChatGPT sẽ giúp nâng cao khả năng ChatGPT trong việc xử lý và trả lời câu hỏi bằng tiếng Việt.

Cách đặt câu hỏi cho chatgpt hiệu quả

Đặt câu hỏi rõ ràng và cụ thể: Hãy đưa ra câu hỏi cụ thể và rõ ràng để ChatGPT có thể hiểu được ý nghĩa của câu hỏi và cung cấp câu trả lời chính xác.
Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên: Hãy sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và phong cách giao tiếp giống như bạn đang nói chuyện với một người thật. Điều này giúp ChatGPT hiểu rõ hơn về câu hỏi và đưa ra câu trả lời tốt hơn.
Hạn chế đặt câu hỏi mơ hồ: Tránh đặt câu hỏi quá mơ hồ hoặc không rõ ràng, vì điều này có thể dẫn đến sự hiểu nhầm và trả lời không chính xác từ ChatGPT.
Kiểm tra lại câu hỏi trước khi đưa ra: Trước khi đưa ra câu hỏi, hãy kiểm tra lại để đảm bảo rằng nó đã được đặt đúng và đầy đủ, và hạn chế sử dụng các từ viết tắt hoặc ngôn ngữ lóng.
Cung cấp thông tin bổ sung nếu cần: Nếu câu hỏi của bạn đòi hỏi thông tin bổ sung, hãy cung cấp nó để giúp ChatGPT hiểu rõ hơn về câu hỏi và cung cấp câu trả lời chính xác.

Những giới hạn của Chat GPT và GPT-3

Dù có rất nhiều ưu điểm, tuy nhiên ChatGPT và GPT-3 cũng có một số giới hạn như sau:

Khả năng hiểu ngôn ngữ chưa thật sự sâu sắc: Dù có thể tạo ra những câu trả lời tự nhiên và hợp lý, ChatGPT và GPT-3 vẫn chưa thật sự hiểu sâu sắc được ngôn ngữ và thông tin được đưa vào. Chúng chỉ là các mô hình dự đoán xác suất từ một đầu vào, và không có khả năng thực sự hiểu ý nghĩa của văn bản.
Sai sót và thông tin không chính xác: ChatGPT và GPT-3 không thể tránh khỏi việc tạo ra câu trả lời sai hoặc không chính xác. Điều này xảy ra do dữ liệu đầu vào không chính xác, hoặc do khả năng của mô hình vẫn còn hạn chế trong việc xử lý thông tin.
Thiếu khả năng tương tác và đối thoại: ChatGPT và GPT-3 có thể tạo ra các câu trả lời cho các câu hỏi đơn giản, tuy nhiên chúng vẫn chưa có khả năng tương tác và đối thoại như một con người. Chúng không thể nhận biết được các nhu cầu, suy nghĩ và cảm xúc của người sử dụng.
Cần lượng dữ liệu lớn để huấn luyện: ChatGPT và GPT-3 yêu cầu lượng dữ liệu lớn để huấn luyện, đặc biệt là với các mô hình lớn như GPT-3. Điều này có thể là một rào cản đối với các nhà phát triển ứng dụng mới muốn sử dụng ChatGPT và GPT-3.
Khả năng độc quyền và phụ thuộc vào công ty: ChatGPT và GPT-3 đều được phát triển bởi các công ty lớn, vì vậy chúng có thể không sẵn sàng cho tất cả các ứng dụng và mục đích sử dụng. Điều này có thể tạo ra sự phụ thuộc và khó khăn cho các nhà phát triển ứng dụng muốn sử dụng các công nghệ này.