Robot AI trong lab: Tương lai tự động hóa.

1.1. AI thay đổi cách chúng ta làm việc như thế nào trong bối cảnh 2025

Bối cảnh làm việc năm 2025 chứng kiến sự thay đổi sâu sắc nhờ sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI). Theo báo cáo từ GenK và Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum), AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là yếu tố then chốt trong việc định hình lại cách thức vận hành của doanh nghiệp và cá nhân.

• Xu hướng làm việc hybrid và vai trò của AI:

  Mô hình làm việc hybrid (kết hợp giữa làm việc từ xa và tại văn phòng) ngày càng trở nên phổ biến. AI đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối và tối ưu hóa quy trình làm việc, đảm bảo sự liền mạch và hiệu quả dù nhân viên ở bất cứ đâu. Các công cụ AI hỗ trợ quản lý dự án, giao tiếp, và chia sẻ thông tin, giúp các nhóm làm việc cộng tác một cách hiệu quả hơn.

• Sự dịch chuyển kỹ năng cần thiết:

  Kỷ nguyên AI đòi hỏi người lao động phải trang bị những kỹ năng mới. Thay vì chỉ tập trung vào các thao tác thủ công, người lao động cần phát triển kỹ năng “quản lý AI”, bao gồm khả năng tương tác, điều chỉnh và tối ưu hóa các công cụ AI. Prompt engineering (kỹ năng tạo ra các câu lệnh hiệu quả để AI thực hiện tác vụ) và tư duy chiến lược cũng trở nên vô cùng quan trọng.

• Tác động đến các ngành nghề và sự hình thành các ngành nghề mới:

  AI đang tác động mạnh mẽ đến các ngành nghề truyền thống, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và giải phóng con người khỏi những nhiệm vụ nhàm chán. Đồng thời, AI cũng tạo ra những ngành nghề mới liên quan đến phát triển, triển khai và quản lý các hệ thống AI. Ví dụ, các chuyên gia về đạo đức AI, kỹ sư prompt, và chuyên viên tích hợp AI đang trở thành những vị trí được săn đón.

1.2. Tự động hóa quy trình với AI: Giảm gánh nặng công việc lặp lại

Một trong những lợi ích lớn nhất của AI là khả năng tự động hóa các quy trình, giúp giảm gánh nặng công việc lặp đi lặp lại và giải phóng thời gian cho nhân viên để tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn.

1.3. AI trong các ngành nghề cụ thể

AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề khác nhau, mang lại những lợi ích to lớn về hiệu quả, năng suất và khả năng sáng tạo.

• Marketing:
  • Cá nhân hóa chiến dịch quảng cáo: AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra các chiến dịch quảng cáo cá nhân hóa, hiển thị những quảng cáo phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng.
  • Phân tích dữ liệu khách hàng sâu hơn: AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, giúp các nhà marketing đưa ra những quyết định sáng suốt hơn.
  • Tạo nội dung đa kênh hiệu quả: AI có thể tạo ra nội dung đa dạng và phù hợp với từng kênh truyền thông khác nhau, từ bài viết blog và email đến video và bài đăng trên mạng xã hội.
• Theo ICTNews, AI đang có những ứng dụng quan trọng trong ngành công nghệ thông tin tại Việt Nam:
  • Hỗ trợ viết code (GitHub Copilot): Các công cụ như GitHub Copilot sử dụng AI để gợi ý code, giúp các lập trình viên viết code nhanh hơn và hiệu quả hơn.
  • Kiểm thử tự động: AI có thể tự động kiểm tra lỗi và đảm bảo chất lượng phần mềm, giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí phát triển.
  • Tạo tài liệu và quản lý dự án hiệu quả: AI có thể tự động tạo tài liệu kỹ thuật, quản lý tiến độ dự án và phân công công việc, giúp các nhóm phát triển phần mềm làm việc hiệu quả hơn.
• Dịch vụ khách hàng:
  • Chatbot thông minh 24/7: Chatbot AI có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và giải quyết các vấn đề đơn giản một cách nhanh chóng và hiệu quả, 24/7.
  • Phân tích phản hồi khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ: AI có thể phân tích phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau để xác định các vấn đề cần cải thiện và đưa ra các giải pháp phù hợp.

2.1. So sánh các AI ngôn ngữ lớn: ChatGPT vs Gemini vs Claude

Trong thế giới AI tạo sinh, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đóng vai trò then chốt. Ba cái tên nổi bật nhất hiện nay là ChatGPT, Gemini và Claude, mỗi mô hình có những ưu điểm, nhược điểm và định hướng phát triển riêng.

• ChatGPT (OpenAI):
  • Ưu điểm: Khả năng tư duy logic, sáng tạo, hiểu ngữ cảnh phức tạp và mở rộng với Custom GPTs (cho phép người dùng tạo ra các phiên bản ChatGPT tùy chỉnh cho các mục đích cụ thể).
  • Nhược điểm: Đôi khi đưa ra thông tin không chính xác (hallucination), cần kiểm tra lại thông tin.
  • Ứng dụng: Sáng tạo nội dung, viết code, trả lời câu hỏi, trò chuyện, hỗ trợ học tập và nghiên cứu.
  • Định hướng phát triển 2025: Tập trung vào việc cải thiện độ chính xác, khả năng hiểu ngữ cảnh và khả năng tương tác với các công cụ và dịch vụ khác.
• Gemini (Google):
  • Ưu điểm: Tích hợp sâu vào hệ sinh thái Google (Gmail, Google Docs, Google Search), đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video), cập nhật thông tin real-time (thông qua Google Search).
  • Nhược điểm: Có thể bị ảnh hưởng bởi thiên kiến (bias) trong dữ liệu huấn luyện.
  • Ứng dụng: Tìm kiếm thông tin, tóm tắt văn bản, dịch thuật, tạo nội dung đa phương tiện, hỗ trợ công việc văn phòng.
  • Định hướng phát triển 2025: Nâng cao khả năng xử lý đa phương thức, cải thiện độ chính xác và giảm thiểu thiên kiến.
• Claude (Anthropic):
  • Ưu điểm: Tập trung vào an toàn, đạo đức AI, xử lý văn bản dài và phản hồi chi tiết, sâu sắc, ít thiên kiến hơn so với ChatGPT và Gemini.
  • Nhược điểm: Khả năng sáng tạo có thể không bằng ChatGPT.
  • Ứng dụng: Tóm tắt văn bản dài, trả lời câu hỏi phức tạp, phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định.
  • Định hướng phát triển 2025: Tiếp tục tập trung vào an toàn, đạo đức AI và cải thiện khả năng xử lý văn bản dài.

Phân tích chi tiết theo các tiêu chí:

• Độ chính xác: Gemini có lợi thế nhờ tích hợp Google Search, nhưng cả ba mô hình đều cần được kiểm tra lại thông tin.
• Khả năng sáng tạo: ChatGPT thường được đánh giá cao hơn về khả năng sáng tạo.
• Chi phí: Cả ba mô hình đều có phiên bản miễn phí và trả phí, với các mức giá và tính năng khác nhau.
• Mức độ cập nhật dữ liệu: Gemini có lợi thế nhờ cập nhật thông tin real-time.
• Hỗ trợ tiếng Việt: Cả ba mô hình đều hỗ trợ tiếng Việt, nhưng chất lượng có thể khác nhau.
• Cộng đồng người dùng: ChatGPT có cộng đồng người dùng lớn nhất, với nhiều tài liệu hướng dẫn và hỗ trợ.

2.2. So sánh các AI tạo hình ảnh: Midjourney vs DALL-E vs Stable Diffusion

Trong lĩnh vực tạo hình ảnh từ AI, Midjourney, DALL-E và Stable Diffusion là ba công cụ hàng đầu, mỗi công cụ có những đặc điểm riêng về phong cách, độ chân thực, dễ sử dụng, tính tùy biến và bản quyền.

• Midjourney:
  • Phong cách: Chất lượng nghệ thuật cao, phong cách độc đáo và ấn tượng, thường mang tính trừu tượng và siêu thực.
  • Độ chân thực: Không tập trung vào độ chân thực tuyệt đối, mà chú trọng vào tính nghệ thuật và cảm xúc.
  • Dễ sử dụng: Yêu cầu làm quen với cú pháp lệnh (prompt) riêng.
  • Tính tùy biến: Cho phép tùy chỉnh nhiều thông số để tạo ra hình ảnh theo ý muốn.
  • Bản quyền: Cần xem xét kỹ các điều khoản sử dụng liên quan đến bản quyền.
  • Phù hợp cho: Sáng tạo nghệ thuật chuyên nghiệp, thiết kế concept, tạo hình ảnh minh họa độc đáo.
• DALL-E (OpenAI):
  • Phong cách: Đa dạng, từ tả thực đến hoạt hình, có khả năng tạo ra những hình ảnh kỳ lạ và bất ngờ.
  • Độ chân thực: Có thể tạo ra những hình ảnh rất chân thực, nhưng cũng có thể tạo ra những hình ảnh mang tính hài hước và trào phúng.
  • Dễ sử dụng: Giao diện đơn giản, dễ sử dụng, tích hợp với các nền tảng khác (Canva, Copilot).
  • Tính tùy biến: Cho phép chỉnh sửa hình ảnh sau khi tạo ra.
  • Bản quyền: OpenAI tuyên bố người dùng sở hữu bản quyền đối với những hình ảnh họ tạo ra.
  • Phù hợp cho: Người mới bắt đầu, tạo hình ảnh minh họa cho blog, mạng xã hội, hoặc các dự án cá nhân.
• Stable Diffusion:
  • Phong cách: Linh hoạt, có thể tạo ra hình ảnh với nhiều phong cách khác nhau, từ tả thực đến nghệ thuật số.
  • Độ chân thực: Có khả năng tạo ra những hình ảnh rất chân thực, đặc biệt là với các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu chất lượng cao.
  • Dễ sử dụng: Yêu cầu kỹ thuật hơn so với Midjourney và DALL-E, cần cài đặt và cấu hình phần mềm.
  • Tính tùy biến: Mã nguồn mở, cho phép tùy biến cao, người dùng có thể điều chỉnh các tham số và huấn luyện mô hình trên dữ liệu của riêng mình.
  • Bản quyền: Do là mã nguồn mở, người dùng có nhiều quyền tự do hơn trong việc sử dụng hình ảnh tạo ra.
  • Phù hợp cho: Người dùng có kiến thức kỹ thuật, muốn kiểm soát tối đa quá trình tạo ảnh, hoặc muốn tạo ra những hình ảnh độc đáo và chuyên biệt.

Bàn về vấn đề bản quyền hình ảnh tạo ra bởi AI:

Vấn đề bản quyền hình ảnh tạo ra bởi AI vẫn còn nhiều tranh cãi. Một số ý kiến cho rằng người dùng nên sở hữu bản quyền, trong khi những người khác cho rằng bản quyền nên thuộc về nhà phát triển AI hoặc không ai cả. Điều quan trọng là phải đọc kỹ các điều khoản sử dụng của từng công cụ AI và tuân thủ các quy định về bản quyền.

2.3. Các yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn công cụ AI

Việc lựa chọn công cụ AI tạo sinh phù hợp đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng nhiều yếu tố, bao gồm chi phí, tính năng, cộng đồng, hỗ trợ, khả năng tích hợp và bảo mật dữ liệu.

• Xác định rõ nhu cầu và mục tiêu sử dụng:
  • Bạn cần công cụ AI để làm gì? Tạo nội dung cho cá nhân, doanh nghiệp nhỏ hay tập đoàn?
  • Bạn cần những tính năng gì? Tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video?
  • Bạn có yêu cầu đặc biệt nào về phong cách, độ chính xác hay tính tùy biến?
• Đánh giá chi phí đầu tư so với hiệu quả và giá trị mang lại:
  • Bạn có sẵn sàng trả phí cho một công cụ AI mạnh mẽ hơn?
  • Bạn có thể chấp nhận những hạn chế của các công cụ AI miễn phí?
  • Bạn cần tính toán chi phí sử dụng công cụ AI (ví dụ: chi phí điện toán đám mây) và so sánh với lợi ích mà nó mang lại.
• Vai trò của cộng đồng người dùng và tài liệu hướng dẫn:
  • Một cộng đồng người dùng lớn mạnh và tài liệu hướng dẫn đầy đủ sẽ giúp bạn học hỏi và giải quyết vấn đề dễ dàng hơn.
  • Bạn có thể tìm kiếm thông tin trên các diễn đàn, blog và mạng xã hội để tìm hiểu về kinh nghiệm sử dụng của những người khác.

3.1. Các nguyên tắc cơ bản của Prompt Engineering

Prompt engineering là kỹ năng thiết kế và tối ưu hóa các câu lệnh (prompt) để AI tạo ra kết quả mong muốn. Một prompt chất lượng sẽ giúp AI hiểu rõ yêu cầu của bạn và tạo ra nội dung phù hợp.

• Khái niệm “Prompt”:

  Prompt là một đoạn văn bản hoặc câu hỏi mà bạn cung cấp cho AI để gợi ý hoặc hướng dẫn AI tạo ra nội dung. Prompt có thể đơn giản như một câu hỏi hoặc phức tạp như một đoạn mô tả chi tiết.

• Tầm quan trọng của việc xây dựng prompt chất lượng:

  Chất lượng của prompt ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của kết quả. Một prompt rõ ràng, cụ thể và đầy đủ thông tin sẽ giúp AI tạo ra nội dung chính xác, phù hợp và hữu ích hơn.

Công thức prompt hiệu quả: Role (Vai trò) + Task (Nhiệm vụ) + Context (Ngữ cảnh) + Constraints (Ràng buộc) + Format (Định dạng đầu ra).

• Role (Vai trò): Xác định vai trò của AI trong việc thực hiện nhiệm vụ. Ví dụ: “Bạn là một chuyên gia marketing…”
• Task (Nhiệm vụ): Mô tả nhiệm vụ cụ thể mà bạn muốn AI thực hiện. Ví dụ: “…hãy viết một bài blog về…”
• Context (Ngữ cảnh): Cung cấp thông tin bổ sung về chủ đề, đối tượng mục tiêu và mục đích của nhiệm vụ. Ví dụ: “…cho đối tượng là những người mới bắt đầu tìm hiểu về AI…”
• Constraints (Ràng buộc): Đặt ra các giới hạn hoặc yêu cầu cụ thể về nội dung, độ dài và phong cách. Ví dụ: “…bài blog cần có độ dài khoảng 500 từ và sử dụng giọng văn thân thiện, dễ hiểu…”
• Format (Định dạng đầu ra): Xác định định dạng mà bạn muốn AI trả về. Ví dụ: “…hãy trả về kết quả dưới dạng HTML…”

3.2. Kỹ thuật Prompt nâng cao

Ngoài các nguyên tắc cơ bản, có nhiều kỹ thuật prompt nâng cao giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của AI.

• Chain of Thought:

  Hướng dẫn AI suy luận từng bước để giải quyết các vấn đề phức tạp. Bằng cách yêu cầu AI giải thích quá trình suy nghĩ của mình, bạn có thể giúp AI đưa ra kết quả chính xác hơn và dễ hiểu hơn.

• Persona:

  Gán vai trò cụ thể cho AI để tạo ra câu trả lời phù hợp với đối tượng mục tiêu. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu AI đóng vai một chuyên gia tư vấn tài chính hoặc một nhà văn chuyên viết truyện trinh thám.

• Few-shot prompting:

  Cung cấp các ví dụ cụ thể để AI học theo và tạo ra kết quả mong muốn. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích khi bạn muốn AI tạo ra nội dung theo một phong cách hoặc định dạng cụ thể.

• Iterative Prompting:

  Tinh chỉnh prompt qua nhiều lần đối thoại để đạt được kết quả tối ưu. Bằng cách xem xét kết quả ban đầu và điều chỉnh prompt, bạn có thể dần dần hướng dẫn AI tạo ra nội dung mà bạn mong muốn.

3.3. Ví dụ thực tế và các mẫu prompt hiệu quả

Dưới đây là một số ví dụ về các prompt hiệu quả cho từng loại công việc:

• Prompt tạo bài blog chuẩn SEO với từ khóa cụ thể:

  “Bạn là một chuyên gia SEO. Hãy viết một bài blog chuẩn SEO với từ khóa ‘AI tạo sinh’ với độ dài khoảng 1000 từ. Bài viết cần tập trung vào các ứng dụng thực tế của AI tạo sinh trong marketing và cách các doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ này để tăng doanh số. Sử dụng giọng văn chuyên nghiệp nhưng dễ hiểu, và chèn các liên kết nội bộ đến các bài viết liên quan trên trang web https://alocongnghe.com.vn.”

• Prompt tạo kịch bản video ngắn cho Social Media:

  “Bạn là một nhà sáng tạo nội dung trên TikTok. Hãy viết một kịch bản video ngắn (khoảng 60 giây) về chủ đề ‘5 mẹo sử dụng ChatGPT hiệu quả’. Kịch bản cần có tính giải trí, hấp dẫn và dễ hiểu. Sử dụng ngôn ngữ trẻ trung, năng động và phù hợp với đối tượng khán giả là học sinh, sinh viên.”

• Prompt hỗ trợ phân tích dữ liệu đơn giản và rút ra insights:

  “Bạn là một nhà phân tích dữ liệu. Hãy phân tích dữ liệu bán hàng sau đây (cung cấp dữ liệu) và rút ra 3 insights quan trọng nhất về xu hướng mua hàng của khách hàng. Trình bày kết quả dưới dạng một báo cáo ngắn gọn, dễ đọc, với các biểu đồ và đồ thị minh họa.”

Bạn có thể tham khảo thêm các case study và ví dụ cụ thể trên alocongnghe.com.vn để có thêm ý tưởng và kinh nghiệm.

3.4. Khắc phục lỗi và tối ưu hóa kết quả từ ChatGPT

Mặc dù ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ, nó vẫn có thể mắc phải một số lỗi, chẳng hạn như “hallucination” (tạo ra thông tin sai lệch), kết quả chung chung hoặc không đúng trọng tâm.

• Cách kiểm tra và xác minh thông tin do AI tạo ra:

  Luôn kiểm tra và xác minh thông tin do AI tạo ra bằng cách so sánh với các nguồn thông tin đáng tin cậy khác. Đừng tin tưởng hoàn toàn vào AI và hãy luôn sử dụng tư duy phản biện để đánh giá thông tin.

• Kỹ thuật tái tạo prompt và cung cấp thêm thông tin:

  Nếu kết quả không đạt yêu cầu, hãy thử tái tạo prompt bằng cách thay đổi cách diễn đạt, cung cấp thêm thông tin chi tiết hoặc điều chỉnh các tham số. Đôi khi, chỉ cần một vài thay đổi nhỏ cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn.

4.1. Xu hướng AI tạo sinh 2025

Năm 2025 và xa hơn nữa, AI tạo sinh hứa hẹn sẽ mang đến những đột phá lớn, với các xu hướng chính như:

• Cá nhân hóa (Hyper-personalization):

  AI sẽ được sử dụng để tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc hơn, từ tiếp thị đến dịch vụ khách hàng. Ví dụ, AI có thể tạo ra các quảng cáo, sản phẩm và dịch vụ phù hợp với sở thích và nhu cầu riêng của từng cá nhân.

• AI Agent tự động hóa chuỗi tác vụ:

  Các AI Agent có khả năng tự động thực hiện các chuỗi tác vụ phức tạp, từ đặt lịch hẹn và gửi email đến quản lý tài chính và lên kế hoạch du lịch. AI Agent sẽ trở thành những trợ lý ảo đắc lực, giúp con người tiết kiệm thời gian và công sức.

• Tương tác đa phương thức (Multimodal AI):

  AI có khả năng tương tác với con người thông qua nhiều phương thức khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Điều này sẽ mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực giáo dục, giải trí và giao tiếp.

• AI trong môi trường ảo (Metaverse):

  AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng và vận hành các môi trường ảo (Metaverse). AI có thể tạo ra các nhân vật ảo, nội dung và trải nghiệm tương tác trong Metaverse, mang đến những cơ hội mới cho giáo dục, giải trí và kinh doanh.

Những xu hướng này sẽ tác động mạnh mẽ đến trải nghiệm người dùng, từ tiếp thị đến dịch vụ khách hàng, và mở ra những khả năng tự động hóa phức tạp hơn, từ các quy trình kinh doanh đến tác vụ cá nhân.

4.2. Vấn đề đạo đức, bản quyền và trách nhiệm của người dùng AI

Sự phát triển của AI tạo sinh cũng đặt ra nhiều vấn đề đạo đức, bản quyền và trách nhiệm cần được giải quyết.

• Bản quyền nội dung do AI tạo ra:

  Ai là chủ sở hữu bản quyền đối với những nội dung do AI tạo ra? Đây là một câu hỏi phức tạp, chưa có câu trả lời rõ ràng. Một số ý kiến cho rằng bản quyền nên thuộc về người tạo ra prompt, trong khi những người khác cho rằng bản quyền nên thuộc về nhà phát triển AI hoặc không ai cả.

• Sự thật giả (deepfake), tin tức giả mạo:

  AI có thể được sử dụng để tạo ra những video và hình ảnh giả mạo rất khó phát hiện, gây ra những hậu quả nghiêm trọng về mặt chính trị, xã hội và kinh tế. Cần có những công cụ và kỹ thuật để nhận diện và phòng chống deepfake và tin tức giả mạo.

• Trách nhiệm của nhà phát triển và người dùng AI:

  Nhà phát triển AI và người dùng AI có trách nhiệm đảm bảo rằng công nghệ này được sử dụng một cách công bằng, minh bạch và có đạo đức. Cần có những quy định và hướng dẫn rõ ràng để ngăn chặn việc lạm dụng AI và bảo vệ quyền lợi của người dùng.

Các tranh cãi pháp lý gần đây, ví dụ từ các báo cáo trên VnExpress/Ictnews, cho thấy sự cần thiết phải có một khung pháp lý rõ ràng để điều chỉnh việc sử dụng AI.

4.3. Các công nghệ AI nền tảng quan trọng

Để hiểu sâu hơn về AI tạo sinh và ứng dụng nó một cách hiệu quả, cần có kiến thức về các công nghệ AI nền tảng quan trọng:

• Deep Learning:

  Một phương pháp học máy dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (deep neural networks). Deep learning cho phép AI học hỏi các mẫu phức tạp từ dữ liệu lớn và tạo ra những kết quả ấn tượng.

• NLP (Natural Language Processing):

  Lĩnh vực nghiên cứu về cách máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP cho phép AI tạo ra văn bản, dịch thuật, trả lời câu hỏi và thực hiện nhiều tác vụ khác liên quan đến ngôn ngữ.

• Computer Vision:

  Lĩnh vực nghiên cứu về cách máy tính “nhìn” và hiểu hình ảnh. Computer vision cho phép AI nhận dạng đối tượng, phân tích hình ảnh và tạo ra những hình ảnh mới.

• Reinforcement Learning:

  Một phương pháp học máy trong đó AI học cách đưa ra quyết định bằng cách thử và sai trong một môi trường nhất định. Reinforcement learning được sử dụng để huấn luyện AI chơi game, điều khiển robot và tối ưu hóa các quy trình.

• Generative Adversarial Networks – GANs:

  Một kiến trúc mạng nơ-ron bao gồm hai mạng đối kháng: một mạng tạo (generator) và một mạng phân biệt (discriminator). GANs được sử dụng để tạo ra những hình ảnh, âm thanh và video mới, chân thực.

Việc hiểu các nền tảng này sẽ giúp bạn ứng dụng AI hiệu quả hơn và khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này.