Sự khác biệt giữa AI truyền thống & AI tạo sinh?

Trí tuệ nhân tạo AI đang len lỏi mọi khía cạnh đời sống, mang đến cải tiến vượt bậc cho nhiều ngành. Tuy nhiên, bên cạnh AI truyền thống, AI tạo sinh nổi lên với tiềm năng to lớn trong việc kiến tạo tương lai. Vậy, điểm khác biệt của AI tạo sinh là gì?

AI truyền thống là gì?

Khái niệm

AI truyền thống là hệ thống được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể dựa trên dữ liệu huấn luyện. Hệ thống này có khả năng:

Học hỏi từ dữ liệu huấn luyện, có thể nhận diện các mẫu, quy luật và mối tương quan.
Đưa ra dự đoán / quyết định dựa trên dữ liệu đã học phù hợp với nhiệm vụ được giao.
Giải quyết vấn đề về tự động hóa các quy trình, tối ưu hóa hiệu quả.

Đặc điểm

Hạn chế: chỉ có thể thực hiện những nhiệm vụ mà nó đã được lập trình sẵn.
Lập trình sẵn: Chiến lược và cách thức hoạt động của AI truyền thống được xác định trước bởi con người.
Dữ liệu lớn: Yêu cầu lượng lớn dữ liệu huấn luyện để hoạt động hiệu quả.

Ví dụ về AI truyền thống

Trò chơi cờ trên máy tính, trò chơi này được lập trình dự đoán các di chuyển của người chơi. Đồng thời đưa ra quyết định di chuyển quân cờ dựa trên một chiến lược đã được xác định trước. Tức là AI truyền thống không phát minh ra những cách chơi cờ mới mà là lựa chọn những chiến lược mà trò chơi đã được lập trình sẵn.

AI tạo sinh là gì?

Khái niệm

Ngược lại, AI tạo sinh (Generative AI – GenAI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu mà nó đã được học. Khác với AI truyền thống chỉ tập trung vào việc phân tích và dự đoán, GenAI có thể sáng tạo ra những thứ hoàn toàn mới mẻ, độc đáo.

Đặc điểm

Khả năng sáng tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc, video, mã code …
Học hỏi từ dữ liệu huấn luyện để học các mẫu, quy luật và cách thức tạo ra nội dung mới.
Tính ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sáng tác, thiết kế, lập trình, giải trí…

Sự khác biệt giữa 2 loại AI

	AI truyền thống	AI tạo sinh
Cách thức hoạt động	Học hỏi từ dữ liệu hiện có để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Ví như: phân loại, dự đoán, tối ưu hóa.	Tạo ra nội dung mới, độc đáo dựa trên dữ liệu mà nó đã học. Ví dụ: tạo văn bản, hình ảnh, âm nhạc, video.
Mục tiêu	Tìm ra quy luật, mối tương quan trong dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định chính xác.	Mang tính sáng tạo, tạo ra những thứ mới mẻ, độc đáo mà không có trong dữ liệu huấn luyện.
Dữ liệu	Cần một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện.	Có thể học từ dữ liệu không được dán nhãn. Có thể tạo ra dữ liệu mới hoàn toàn.
Ứng dụng	Phân loại, dự đoán, tối ưu hóa, nhận dạng khuôn mặt, cảnh báo khói lửa…	Tạo văn bản, hình ảnh, âm nhạc, video, thiết kế sản phẩm, sáng tác nhạc, viết kịch bản.
Lợi ích	Tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt. Nâng cao hiệu quả hoạt động. Hỗ trợ con người đưa ra quyết định chính xác hơn.	Thúc đẩy sáng tạo, tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới mẻ.

Khác biệt nhưng song hành

Mặc dù khác biệt về chức năng, AI truyền thống và AI tạo sinh có thể phối hợp để tạo ra giải pháp mạnh mẽ hơn. AI truyền thống là nền tảng cho AI tạo sinh. Nó cung cấp nền tảng học máy để AI tạo sinh học hỏi từ dữ liệu, nhận diện mẫu và quy luật. Ví dụ: AI truyền thống phân tích hành vi người dùng, AI tạo sinh đề xuất nội dung cá nhân hóa dựa trên phân tích đó.

Để có thể khám phá và ứng dụng tiềm năng của AI điều quan trọng là các nhà phát triển và các doanh nghiệp phải hiểu những khác biệt này giữa hai loại trí tuệ nhân tạo. Cả AI tạo sinh và AI truyền thống đều có những thế mạnh riêng để mở ra những đổi mới trong các ngành.