Generative AI và các loại hình AI khác | P2

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) nổi bật so với các loại trí tuệ nhân tạo khác do tập trung cụ thể vào việc tạo nội dung mới thay vì chỉ phân tích dữ liệu hiện có hoặc đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu. Sau đây là một số cách chính mà trí tuệ nhân tạo tạo sinh khác với các loại phương pháp tiếp cận AI khác:

1. Mô hình tạo sinh so với mô hình phân biệt

Mô hình tạo sinh (Generative) : Mô hình AI tạo sinh tìm hiểu phân phối cơ bản của dữ liệu và tạo các mẫu mới tương tự như dữ liệu đào tạo. Chúng tập trung vào việc hiểu cách dữ liệu được tạo ra.

Mô hình phân biệt (Discriminative): Mô hình phân biệt nhằm mục đích tìm hiểu ranh giới giữa các lớp khác nhau trong dữ liệu. Chúng tập trung vào việc dự đoán nhãn hoặc danh mục của một đầu vào nhất định.

2. Sáng tạo và mới lạ

AI tạo sinh: Tạo nội dung mới không có trong dữ liệu đào tạo, thể hiện sự sáng tạo và khả năng tạo ra các đầu ra mới lạ.

Các phương pháp tiếp cận AI khác: Tập trung vào các nhiệm vụ như phân loại, hồi quy hoặc học tăng cường, vốn không liên quan đến việc tạo nội dung mới.

3. Vai trò trong việc tạo dữ liệu

AI tạo sinh: Đóng vai trò quan trọng trong việc tạo dữ liệu, tạo nội dung và các tác vụ mô phỏng khi cần các điểm dữ liệu hoặc nội dung mới.

Các phương pháp AI khác: Chủ yếu được sử dụng cho các tác vụ như phân loại, hồi quy, phân cụm và nhận dạng mẫu dựa trên dữ liệu hiện có.

4. Ứng dụng và đầu ra

AI tạo sinh: Được sử dụng cho các tác vụ như tạo hình ảnh, tạo văn bản, sáng tác nhạc và tạo nội dung khi mục tiêu là tạo ra nội dung mới và nguyên bản.

Các phương pháp AI khác: Được áp dụng trong các tác vụ như phân loại hình ảnh, phân tích tình cảm, phát hiện đối tượng và hệ thống đề xuất khi trọng tâm là phân tích dữ liệu hiện có và đưa ra dự đoán.

5. Quy trình đào tạo và học tập

AI tạo sinh: Tìm hiểu cấu trúc cơ bản của dữ liệu để tạo ra các trường hợp mới bằng cách tập trung vào việc nắm bắt phân phối dữ liệu trong quá trình đào tạo.

Các phương pháp AI khác: Tập trung vào việc học ranh giới quyết định hoặc các hàm ánh xạ đầu vào thành đầu ra mà không nhất thiết phải mô hình hóa quy trình tạo dữ liệu.

6. Những cân nhắc về mặt đạo đức

AI tạo sinh: Nêu lên những lo ngại về mặt đạo đức liên quan đến việc tạo ra nội dung giả mạo, deepfake và thông tin sai lệch, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng có trách nhiệm.

Các phương pháp tiếp cận AI khác: Mặc dù các cân nhắc về mặt đạo đức hiện diện trong tất cả các ứng dụng AI, AI tạo sinh đặt ra những thách thức cụ thể do khả năng tạo ra nội dung có thể gây hiểu lầm hoặc sử dụng sai mục đích.

7. Độ phức tạp và kiến ​​trúc mô hình

AI tạo sinh: Thường liên quan đến các kiến ​​trúc mô hình phức tạp như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), Bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE) và các mô hình biến đổi được thiết kế riêng để tạo nội dung mới.

Các phương pháp tiếp cận AI khác: Sử dụng một loạt các mô hình như mạng nơ-ron, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ và kiến ​​trúc học sâu được thiết kế riêng cho các tác vụ phân loại, hồi quy hoặc học tăng cường.

Trọng tâm của AI tạo sinh vào tính sáng tạo, tạo nội dung và tổng hợp dữ liệu giúp phân biệt nó với các phương pháp tiếp cận AI khác, nhấn mạnh vai trò độc đáo của nó trong việc thúc đẩy đổi mới, cá nhân hóa và các ứng dụng mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau.