CEO của Google khẳng định sẽ cho ChatGPT 'hít khói'

Vào năm 2016, một dự án trí tuệ nhân tạo có tên là AlphaGo được tạo ra từ phòng thí nghiệm DeepMind AI của Google đã làm nên lịch sử khi đánh bại một kỳ thủ vô địch cờ vây.

Vào năm 2016, một dự án trí tuệ nhân tạo có tên là AlphaGo được tạo ra từ phòng thí nghiệm DeepMind AI của Google đã làm nên lịch sử khi đánh bại một kỳ thủ vô địch cờ vây. Mới đây, Demis Hassabis, đồng sáng lập và CEO DeepMind, cho biết các kỹ sư của ông đang sử dụng các kỹ thuật từ AlphaGo để tạo ra một hệ thống AI có tên là Gemini.

Gemini được hứa hẹn có khả năng vượt trội hơn so với ChatGPT của OpenAI.

Đến nay, Gemini của DeepMind vẫn đang được phát triển và là một mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động với văn bản, có bản chất tương tự như GPT-4 phía sau ChatGPT. Đáng nói, Hassabis cho biết nhóm của ông sẽ kết hợp công nghệ đó với các kỹ thuật được sử dụng trong AlphaGo, nhằm cung cấp cho AI những tính năng mới như lập kế hoạch hoặc giải quyết vấn đề.

“Ở cấp độ cao, có thể coi Gemini là sự kết hợp một số điểm mạnh của các hệ thống kiểu AlphaGo với khả năng ngôn ngữ tuyệt vời của các mô hình lớn. Chúng tôi cũng có một số cải tiến mới sẽ khá thú vị”, ông nói.

Gemini lần đầu tiên được giới thiệu tại hội nghị nhà phát triển của Google vào tháng trước, khi công ty công bố một loạt các dự án AI mới.

Nói về AlphaGo, đây là hệ thống trí tuệ nhân tạo dựa trên một kỹ thuật mà DeepMind là người tiên phong có tên là “học sâu”. Trong đó phần mềm học cách xử lý các vấn đề khó, đòi hỏi phải chọn hành động sẽ thực hiện như trong cờ vây hoặc trò chơi điện tử bằng cách thử lặp lại và nhận phản hồi về hiệu suất.

AlphaGo cũng sử dụng một phương pháp gọi là tìm kiếm để khám phá và ghi nhớ các nước đi có thể có trên bàn cờ. Việc trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện nhiều tác vụ hơn trên không gian mạng và trên máy tính được coi là một bước nhảy vọt trong ngành.

CEO Hassabis cho biết Gemini vẫn đang trong quá trình phát triển, một khâu sẽ mất vài tháng. Dự án có thể tiêu tốn hàng chục hoặc hàng trăm triệu đô la. Thực tế, hồi tháng 4, CEO OpenAI, Sam Altman, cho biết việc tạo GPT-4 ngốn hơn 100 triệu USD.

Khi Gemini hoàn thành, nó có thể đóng một vai trò quan trọng trong chiến lược của Google nhằm đối phó với mối đe dọa cạnh tranh từ ChatGPT hay các công nghệ AI khác gây ra. Kể từ khi ChatGPT ra mắt, Google đã gấp rút tung ra chatbot của riêng mình có tên là Bard và đưa AI vào công cụ tìm kiếm cũng như nhiều sản phẩm khác của mình.

Để tăng cường nghiên cứu về AI, vào tháng 4, công ty đã hợp nhất DeepMind với phòng thí nghiệm AI chính của Google để tạo ra Google DeepMind. Hassabis cho biết tổ chức mới sẽ tập hợp hai nhóm mạnh về AI, đã từng tạo ra cơ sở cho những tiến bộ trí tuệ nhân tạo trong thời gian gần đây.

Vào năm 2014, DeepMind đã được Google mua lại sau khi họ gây ấn tượng khi tạo ra phần mềm bằng phương pháp “học sâu” để chơi thành thạo các trò chơi điện tử đơn giản.

Trong vài năm tiếp theo, DeepMind đã cho thấy cách kỹ thuật này thực hiện những việc mà trước đây dường như chỉ con người mới làm được và thường là những kỹ năng đặc biệt.

Khi AlphaGo đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol vào năm 2016, nhiều chuyên gia AI đã vô cùng sửng sốt vì họ tin rằng phải hàng thập kỷ nữa máy móc mới có thể thành thạo một trò chơi phức tạp như vậy.

Việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 của OpenAI đòi hỏi phải cung cấp một lượng lớn văn bản được tuyển chọn từ sách, trang web và các nguồn khác vào phần mềm máy học. AI sẽ sử dụng các dữ liệu này để trở nên thành thạo trong việc dự đoán các chữ cái hoặc từ theo sau một đoạn văn bản.

Một bổ sung quan trọng khác là ChatGPT hay các mô hình ngôn ngữ có khả năng tương tự, sử dụng phản hồi từ người dùng để tinh chỉnh hiệu suất các câu trả lời. Do đó, kinh nghiệm của DeepMind với học sâu có thể giúp Gemini có những tính năng mới.

Hassabis và nhóm của ông cũng có thể cố gắng cải thiện công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn với các ý tưởng từ các lĩnh vực khác của AI. Các nhà nghiên cứu của DeepMind làm việc trong các lĩnh vực từ robot đến khoa học thần kinh. Đầu tuần này, DeepMind đã trình diễn một thuật toán có khả năng học cách thực hiện các tác vụ thao tác với nhiều loại cánh tay robot khác nhau.

Hassabis được giao nhiệm vụ đẩy nhanh các nỗ lực AI của Google đồng thời quản lý các rủi ro nghiêm trọng hoặc chưa biết tới hoặc có khả năng xảy ra đối với trí tuệ nhân tạo.

Những tiến bộ nhanh chóng trong thời gian ngắn với các mô hình ngôn ngữ AI đã khiến nhiều chuyên gia, bao gồm cả một số người xây dựng thuật toán, lo lắng về việc liệu công nghệ này có bị sử dụng cho mục đích xấu hoặc trở nên khó kiểm soát hay không.

Một số người trong ngành công nghệ thậm chí đã kêu gọi tạm dừng việc phát triển các thuật toán mạnh hơn để tránh tạo ra thứ gì đó nguy hiểm.

Hassabis cho biết những lợi ích tiềm năng phi thường của AI, chẳng hạn như khám phá khoa học trong các lĩnh vực sức khỏe hoặc khí hậu, là động lực khiến nhân loại không ngừng phát triển công nghệ này.

Ông cũng tin rằng việc tạm dừng nghiên cứu AI là không thực tế. “Nếu được thực hiện đúng cách, AI sẽ là công nghệ có lợi nhất cho nhân loại từ trước đến nay”, ông nói. “Chúng ta phải mạnh dạn và dũng cảm theo đuổi những điều đó”.