Sự bùng nổ của AI có thể được đánh dấu bởi sự ra mắt chính thức của ChatGPT đến người dùng đại chúng vào cuối năm 2022. Từ đó, AI đã trải qua một hành trình phát triển đáng kinh ngạc từ những mô hình hội thoại đơn giản đến những hệ thống tác nhân thông minh, mang lại nhiều ứng dụng hữu ích cho cuộc sống và công việc. Và, giờ đây, chúng ta một lần nữa đạt được bước tiến mới trong lịch sử phát triển nhân loại mang tên “AI Tác nhân”.
AI Hội thoại (Conversational AI)
Những mô hình hội thoại ban đầu như ChatGPT và Gemini đã chứng minh khả năng hiểu và trao đổi với con người thông qua văn bản. Chúng được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ, giúp tạo ra những câu trả lời mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh, đã tạo ra tiếng vang toàn cầu tại thời điểm đó.
Nhân loại đang được chứng kiến một trong những bước tiến quan trọng tiếp theo – AI (Trí tuệ Nhân tạo)
Sự phát triển của AI Tạo sinh (Generative AI)
Các mô hình như GPT-3 sau đó liên tục được cải tiến và nhanh chóng đạt được thêm nhiều bước tiến vượt bậc bằng cách tạo ra không chỉ văn bản mà còn hình ảnh, âm nhạc và các nội dung sáng tạo khác. Chúng được đào tạo trên các bộ dữ liệu đa dạng, giúp thực hiện nhiều nhiệm vụ từ viết bài luận đến thiết kế nghệ thuật cho đến những thước phim ngắn với độ chân thật đáng kinh ngạc.
Bước nhảy vọt với AI Tác nhân (Agentic AI)
Không lâu nữa, chúng ta sẽ tiếp tục được chứng kiến bước nhảy vọt mang tên AI Tác nhân. Đây là bước tiến quan trọng tiếp theo trong quá trình phát triển của AI. Thay vì chỉ đợi được giao nhiệm vụ, AI tác nhân giờ đây có khả năng tự nhận thức, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập. Chúng có thể thích nghi với hoàn cảnh thay đổi, chủ động thực hiện và điều chỉnh những giải pháp linh hoạt để giúp hoàn thành nhiệm vụ được giao một cách độc lập.
Ví dụ về ứng dụng của AI Tác nhân:
- Trong cuộc sống: AI trở thành trợ lý cá nhân đa năng, tích hợp vào hệ thống quản lý nhà thông minh, giúp tự điều chỉnh độ sáng, tăng giảm nhiệt độ trong phòng phù hợp theo môi trường và thậm chí gợi ý món ăn cần nấu dựa trên sở thích và thói quen của người dùng.
- Trong học tập: AI giống như trợ giảng kèm 1:1, giúp giảng giải kiến thức mới theo tốc độ và phong cách phù hợp nhất với người học, đưa ra hướng dẫn với kiến thức khó và tóm tắt bài học một cách dễ hiểu hơn với trình độ hiện tại.
- Trong công việc: AI trở thành trợ thủ đắc lực, ghi nhận thông tin, soạn thảo văn bản, điều chỉnh lịch trình làm việc, theo dõi tiến độ và báo cáo định kỳ, giúp con người có thêm thời gian và tập trung vào việc định hướng hay ra những quyết định chiến lược.
AI Tác nhân (Agentic AI) sẽ tiếp tục đánh dấu bước ngoặt lịch sử với khả năng tự chủ trong suy nghĩ và xử lý công việc
Nguyên lý suy luận của AI Tác nhân
AI Tác nhân vượt xa AI truyền thống nhờ khả năng tự chủ và xử lý thông tin một cách “Liên kết và Xâu chuỗi.” Điều này cho phép AI không chỉ phản hồi yêu cầu mà còn có khả năng tự phân tích, lên kế hoạch, và thực hiện một chuỗi hành động liên tiếp nhằm đạt được mục tiêu được giao thành những bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn và có trình tự hơn.
Quy trình suy luận của AI Tác nhân có thể khái quát chia thành 04 giai đoạn chính:
Bước 1: Nhận thức (Perceive)
AI Tác nhân xây dựng hiểu biết về môi trường và bối cảnh thông qua quá trình thu thập và xử lý dữ liệu chủ động.
Trong giai đoạn nhận thức, AI Tác nhân hoạt động như “đôi mắt” và “tai” của hệ thống, thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến, cơ sở dữ liệu, và các giao diện kỹ thuật số. Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin thời gian thực như nhiệt độ, âm thanh, hình ảnh, hoặc các tập dữ liệu lịch sử.
Sau khi thu thập, AI tiến hành xử lý dữ liệu bằng cách trích xuất những đặc trưng quan trọng, nhận diện các thực thể liên quan, và xây dựng một bức tranh toàn cảnh về bối cảnh xung quanh. Điều này giúp AI hiểu rõ tình huống và chuẩn bị cho các bước tiếp theo trong quy trình suy luận.
Ví dụ thực tiễn:
- Đời sống: Một hệ thống nhà thông minh nhận diện thời tiết ngoài trời để điều chỉnh nhiệt độ phù hợp.
- Học tập: AI thu thập dữ liệu học tập của học sinh để phân tích điểm mạnh, điểm yếu.
- Công việc: AI theo dõi dữ liệu bán hàng để phát hiện xu hướng sụt giảm doanh số.
Bước 2: Lý luận (Reason)
AI Tác nhân sử dụng mô hình lý luận để phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định, và xây dựng các kế hoạch hành động.
Giai đoạn lý luận là “bộ não” của AI Tác nhân, nơi hệ thống phân tích thông tin đã thu thập để đưa ra các quyết định và kế hoạch hành động. AI sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hiểu yêu cầu, xác định vấn đề, và tạo ra các giải pháp phù hợp. Đồng thời, nó phối hợp với các mô hình chuyên biệt khác để thực hiện các tác vụ như phân tích hình ảnh, xử lý dữ liệu, hoặc tạo ra các nội dung cần thiết.
Bằng cách áp dụng kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI có thể truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu độc quyền để đảm bảo tính chính xác và bối cảnh phù hợp, từ đó đưa ra những quyết định tối ưu nhất.
Ví dụ thực tiễn:
- Đời sống: AI lý giải các triệu chứng sức khỏe và đề xuất lịch khám bác sĩ.
- Học tập: AI phân tích bài kiểm tra và gợi ý phương pháp học phù hợp.
- Công việc: AI lập kế hoạch quảng cáo chi tiết dựa trên dữ liệu thị trường.
AI Tác nhân là bước nền tảng quan trọng trong việc tiến đến sự phát triển tiếp theo của nhân loại.
Bước 3: Hành động (Act)
AI Tác nhân thực hiện các nhiệm vụ cụ thể dựa trên kế hoạch đã xây dựng.
Khi đã có kế hoạch, AI Tác nhân chuyển sang giai đoạn hành động, thực thi các nhiệm vụ cụ thể theo cách tự động và hiệu quả. Bằng cách tích hợp với các công cụ và phần mềm thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API), AI có thể thực hiện các hành động như gửi email, đặt lịch hẹn, hoặc điều khiển các thiết bị thông minh.
Để đảm bảo sự chính xác và an toàn, các biện pháp kiểm soát được áp dụng, như giới hạn phạm vi chi tiêu hoặc yêu cầu xác nhận của con người đối với các nhiệm vụ quan trọng.
Ví dụ thực tiễn:
- Đời sống: AI đặt hàng tạp hóa trực tuyến dựa trên danh sách hàng hóa cạn kiệt.
- Học tập: AI tự động gửi thông báo bài tập về nhà cho học sinh.
- Công việc: AI gửi báo cáo tuần tự động đến các thành viên trong nhóm.
Bước 4: Học tập (Learn)
AI Tác nhân không ngừng cải thiện thông qua việc học hỏi từ kinh nghiệm và dữ liệu mới.
AI Tác nhân không ngừng hoàn thiện nhờ giai đoạn học tập, nơi hệ thống phân tích kết quả từ các hành động trước đó để cải thiện hiệu suất. Bằng cách sử dụng vòng xoay dữ liệu (Data Flywheel), AI liên tục cập nhật và nâng cấp các mô hình của mình dựa trên dữ liệu mới và phản hồi từ người dùng. Nhờ đó, AI không chỉ thích ứng nhanh hơn với môi trường thay đổi mà còn đưa ra các quyết định ngày càng chính xác và hiệu quả hơn theo thời gian.
Ví dụ thực tiễn:
- Đời sống: AI học thói quen ngủ của người dùng để tối ưu hóa báo thức.
- Học tập: AI tinh chỉnh bài giảng dựa trên sự tiến bộ của học sinh.
- Công việc: AI cải thiện độ chính xác trong dự báo doanh thu bằng cách phân tích thêm dữ liệu thị trường.
AI sẽ ngày càng trở nên hữu ích trong việc giúp con người phát triển vượt bậc
Mỗi giai đoạn đều được thiết kế để giúp AI không chỉ thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả mà còn liên tục học hỏi và cải thiện. Điều này cho phép AI Tác nhân vận hành tự chủ, thông minh, và phù hợp với nhiều tình huống phức tạp trong thực tế. Nhờ quy trình bốn bước trên, AI Tác nhân có thể hoạt động tự chủ và hiệu quả hơn so với các hệ thống AI truyền thống. Các nguyên lý này cho phép AI Tác nhân không chỉ đáp ứng nhu cầu mà còn liên tục cải tiến, mang lại giải pháp tối ưu trong đa dạng lĩnh vực.
Hãy lưu lại chủ đề “AI Ứng dụng” để cùng OKR.BUSINESS tìm hiểu và cập nhật những thông tin mới nhất về tính Ứng dụng của AI.
