tràn ngập các sản phẩm gắn mác “AI” mà chẳng ai hiểu ý nghĩa là gì

Triển lãm CES hàng năm không chỉ là nơi trưng bày các thiết bị công nghệ độc đáo mới, mà còn đại diện cho xu hướng công nghệ đang lên trên toàn cầu. Tại CES 2024 năm nay, không cần phải mất quá nhiều công sức cũng có thể nhận ra đó là Trí tuệ nhân tạo hay AI.

Thật dễ hiểu tại sao AI lại có thể xâm chiếm thế giới như một cơn bão hiện nay. Sự thành công đột biến của ChatGPT và khả năng kiến tạo hình ảnh chỉ từ vài dòng văn bản đã làm cả thế giới sửng sốt. Giờ đây hầu hết các công ty công nghệ lớn đều đang nghĩ về việc tích hợp AI vào các sản phẩm của họ như thế nào, ví dụ Microsoft đã tạo ra Copilot cho Windows hay Intel đã làm nên các bộ xử lý Meteor Lake Core Ultra được tích hợp khả năng xử lý AI bên trong.

Nhưng tại CES 2024, sự xuất hiện tràn ngập các thiết bị được quảng cáo đi kèm với tính năng AI lại đang khiến mọi người trở nên mơ hồ về định nghĩa của khái niệm này. Nhiều tính năng thực ra được xem là “thông minh” trước khi cụm từ AI trở nên bùng nổ như hiện tại – ví dụ như thiết bị theo dõi giấc ngủ, máy bấm giờ tự động, thiết bị theo dõi đầu hay công tắc tự động đổi chế độ.

Đối với một số sản phẩm AI khác, bạn có thể tìm thấy các tham chiếu về việc huấn luyện và học tập của AI, thường được tích hợp với một hệ thống đám mây thực sự có khả năng xử lý AI. Ví dụ Adobe đưa các thuật toán AI vào những tính năng mà trước đây thuật toán xử lý thông thường không làm được, ví dụ tính năng tạo sinh hình ảnh. Màn hình mới của MSI cũng đi kèm với một ứng dụng được huấn luyện phần mềm để hoạt động với các trò chơi khác ngoài Liên minh Huyền thoại.

Nhưng đối với hầu hết các trường hợp khác, thật khó định nghĩa rõ ràng giữa “tính năng AI” với những tính năng thông minh thường được quảng cáo trước đây. Đó là chưa kể đến hiện tại, bản thân trí tuệ nhân tạo cũng có nhiều loại hình khác nhau, với những định nghĩa khác nhau càng làm mọi thứ trở nên rối rắm.

Rối rắm định nghĩa về AI

Đầu tiên là Trí tuệ nhân tạo Tổng quát (AGI). Đó là định nghĩa về một hệ thống tổng quát có thể thông minh như con người hoặc thậm chí hơn – các hệ thống như vậy có thể đạt được kết quả tương tự con người trong hầu hết các công việc, thậm chí có thể tốt hơn. Nó khác hoàn toàn với một con bot được thiết kế dành riêng cho Cờ Vây, dù có đánh bại con người trong trò chơi này, nó lại chẳng thể làm được gì khác. Tất nhiên, có thể còn rất lâu nữa con người mới đạt đến một hệ thống AGI thực sự.

Điều này đặt ra một câu hỏi thú vị về việc liệu chúng ta sẽ định nghĩa như thế nào khi AI đang ngày càng trở nên thông minh hơn. Trước ChatGPT, chúng ta đã chứng kiến nhiều chatbot khác nhau, nhưng cách trả lời khá cứng nhắc và theo công thức định trước nếu so với ChatGPT. Liệu khi chúng ta đạt tới AGI, những mô hình như ChatGPT hiện nay có còn được phân loại là trí tuệ nhân tạo hay không.

Viện Trí tuệ nhân tạo của Đại học Stanford đã công bố một danh sách các định nghĩa về AI, bao gồm cả định nghĩa của giáo sư danh dự John McCarthy vào năm 1955. Ông McCarthy định nghĩa AI như “khoa học và kỹ thuật của việc tạo ra các cỗ máy thông minh.” Theo định nghĩa này, có thể thấy tất cả các tiến bộ công nghệ trong vài thập kỷ qua đều là vì tiến bộ của AI. Rõ ràng AI hiện tại sẽ không tồn tại nếu không có hàng thập kỷ phát triển của khoa học máy tính, tuy nhiên nhiều công nghệ khác cũng vậy. Chính vì vậy, Đại học Stanford cũng bổ sung định nghĩa riêng của mình về AI để giúp làm sáng tỏ mọi thứ.

“Nhiều nghiên cứu cho thấy con người đã lập trình để máy móc hành xử thông minh, giống như chơi cờ, nhưng ngày nay, chúng tôi nhận thấy máy móc có thể học hỏi, ít nhất theo những cách giống như con người đang làm.” Nói cách khác, định nghĩa về AI ở đây là một cỗ máy có thể bắt kịp với con người theo một cách nào đó và có thể học hỏi.

Nhưng định nghĩa này lại khó có thể áp dụng cho những máy tính AI hay các thiết bị tích hợp trí tuệ nhân tạo khác xuất hiện tại CES 2024 vừa qua. Chúng hoạt động theo một cách hơi khác so với định nghĩa trên – dù cũng là học tập và tự động – nhưng thường được mô tả như học máy (machine learning).

Phần lớn các định nghĩa xem học máy như một tập hợp con của AI, và cho dù có liên quan đến nhau, chúng thực sự rất khác nhau. Học máy là quá trình phân tích dữ liệu và hình ảnh, nhận diện các mô hình và sử dụng chúng để tự cải thiện bản thân hệ thống. Điều này được áp dụng cho phần mềm khử tiếng ồn bằng AI.

Như Microsoft đã chỉ ra, học máy và AI có thể kết hợp với nhau để tạo nên một cỗ máy thực sự hữu ích. Học máy sẽ tạo nên nền tảng về hiểu biết cho thiết bị, còn AI có thể khai thác điều đó để đưa ra quyết định. Bạn có thể thấy được hình mẫu của mối quan hệ cộng sinh này trong thị giác máy tính, nơi học máy được sử dụng để huấn luyện cho ô tô về nguy hiểm trên đường, nhưng việc đạp vào phanh trước khi xảy ra va chạm – bắt chước phản ứng của con người – lại thuộc về AI.

Cái mác AI vô nghĩa gắn lên nhiều thiết bị thông minh

Khó khăn nằm ở chỗ, có thể áp dụng những định nghĩa này vào các sản phẩm như thế nào.

Ví dụ với chiếc laptop MSI Prestige 16 AI Evo. Đây là chiếc laptop được trang bị “AI Engine” của MSI, có thể “phát hiện các tình huống người dùng và tự động điều chỉnh thiết lập phần cứng để đạt được hiệu năng tốt nhất.” Nhưng tính năng AI này có khác gì so với thuật toán GPU Boost của Nvidia. Cũng tương tự như trên, tính năng này cho phép tự động tăng tốc GPU khi nhiệt độ và điện năng cho phép, nhờ vào các cảm biến gắn trên card đồ họa và trong thiết bị. Đáng nói hơn, tính năng này đã xuất hiện từ năm 2012 và chẳng ai gọi nó là AI cả.

Chắc chắn có nhiều điểm trùng lặp giữa các tính năng thông minh thường thấy trước đây với những tính năng được gọi là AI hiện nay. Ví dụ với MSI, liệu tính năng chuyển đổi cấu hình của họ có thực sự học hỏi từ hành vi của người dùng để cải thiện theo thời gian hay không? Nếu có, đó mới là điều làm nên AI.

Hơn thế nữa, AI cũng không phải công nghệ có thể cô lập trong một thiết bị nào đó. Phần lớn các tác vụ này được thực hiện thông qua những trung tâm dữ liệu khổng lồ. Đó là lý do vì sao nhiều bộ xử lý AI được giới thiệu trong sự kiện CES 2024 vừa qua, như GPU Nvidia có nhiều nhân xử lý AI trong khi các chip Core Ultra mới nhất của Intel được trang bị thêm bộ tăng tốc xử lý AI NPU. Mặc dù vậy, internet vẫn là một phần không thể thiếu đối với các sản phẩm trang bị AI hiện nay.

Không chỉ bản chất của AI, nhiều lĩnh vực phụ bên dưới liên quan đến AI cũng làm việc tìm ra định nghĩa thực sự về loại công nghệ này trở nên khó khăn hơn nữa. Điều này càng làm cho việc gắn một cái mác chung chung “AI” lên bất kỳ sản phẩm nào cũng trở nên vô nghĩa không kém so với việc phân loại chúng là AI hay học máy hiện nay.

Do vậy, nếu bạn đang tìm mua một laptop mới, một bộ xử lý mới, hay một thiết bị mới nào đi nữa, hãy tập trung vào những tính năng mà bạn thực sự cần hơn là những lời quảng cáo về những tính năng AI hay học máy không quá rõ ràng và cần thiết.