Được đặt tên một cách trìu mến là Little Girl (hay Tong Tong trong tiếng Trung), AI đột phá này đã ra mắt tại Triển lãm Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh tại Bắc Kinh (thủ đô Trung Quốc) vào cuối tháng 1.2024, dưới sự bảo trợ của Viện Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh Bắc Kinh (BIGAI).

Ở đó, khách tham quan triển lãm có thể giao lưu với Little Girl. Khi được lập trình để thích mọi thứ gọn gàng, cô ấy sẽ tự mình sửa bức tranh bị treo lệch. Nếu bức tranh treo quá cao khiến Little Girl không thể với tới, nó sẽ tìm một chiếc ghế đẩu để có thể tự mình chỉnh lại mà không cần sự trợ giúp của con người. Nếu ai đó làm đổ sữa, Little Girl sẽ tự tìm khăn và lau sạch, thể hiện khả năng hiểu ý định của con người.

Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến trong AI, Little Girl có thể tự giao nhiệm vụ cho mình một cách độc lập, từ khám phá môi trường xung quanh đến dọn dẹp phòng và lau chùi vết bẩn.

Little Girl có cảm xúc và trí tuệ của riêng mình, đồng thời có khả năng tự học.

“Little Girl sở hữu trí tuệ và cố gắng hiểu được lẽ thường mà con người dạy. Nó phân biệt đúng sai, thể hiện thái độ của mình trong nhiều tình huống khác nhau và có khả năng định hình tương lai”, theo nội dung video do BIGAI đăng tải.

Về các tiêu chuẩn và nhiệm vụ kiểm tra AI tạo sinh, Little Girl thể hiện hành vi và khả năng tương tự như một đứa trẻ 3 hoặc 4 tuổi. Thông qua việc khám phá và tương tác giữa con người với nhau, nó có thể liên tục nâng cao kỹ năng, kiến thức và giá trị của mình.

AI tạo sinh là một loại AI có mục tiêu chính là tạo ra thông tin mới, thường thông qua quá trình học máy và học sâu. Loại AI này không chỉ giải quyết các nhiệm vụ cụ thể, mà còn có khả năng tạo ra dữ liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh và nhiều loại thông tin khác.

Một ví dụ nổi tiếng về generative AI là mô hình ngôn ngữ lớn GPT (Generative Pre-trained Transformer) của OpenAI. GPT có khả năng tạo ra văn bản mới, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện trước đó. AI tạo sinh có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, gồm tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí trong việc giải quyết vấn đề trong lĩnh vực nghệ thuật sáng tạo và thiết kế.

Một nhà nghiên cứu đã giải thích khía cạnh quan trọng của AI tạo sinh là có hiểu biết về thế giới vật chất và xã hội tương tự như con người.

Được thúc đẩy bởi các giá trị riêng của mình, một thực thể AI không chỉ có khả năng hoàn thành vô số nhiệm vụ mà còn phải tự động xác định các nhiệm vụ mới.

Zhu Songchun, Giám đốc BIGAI, cho biết: “Để tiến tới AI tạo sinh, chúng ta phải tạo ra những thực thể có thể hiểu được thế giới thực và sở hữu nhiều kỹ năng khác nhau”.

Dành 28 năm học tập, sống và làm việc tại Mỹ, Zhu Songchun đã rời bỏ chức vụ giáo sư Đại học California (Mỹ) vào năm 2020 để thành lập BIGAI ở Trung Quốc.

Zhu Songchun là học giả nổi tiếng thế giới trong lĩnh vực AI. Các lĩnh vực nghiên cứu của ông bao gồm AI tạo sinh, thị giác máy tính, robot tự động...

Zhu Songchun đã nhận được Giải thưởng ONR Young Investigator từ Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Hải quân Mỹ và Giải thưởng Marr từ Hội nghị Quốc tế về Thị giác Máy tính, một trong những giải thưởng cao nhất được trao cho các bài báo trong lĩnh vực này.

Ông từng là Chủ tịch Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) và Phó giám đốc EEE Computer Society Fellow Evaluation Committee.

Cũng được trưng bày tại Triển lãm Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh tại Bắc Kinh là Tong Test, nền tảng thử nghiệm AI do nhóm của Zhu Songchun công bố trên tạp chí Kỹ thuật của Học viện Kỹ thuật Trung Quốc (CAE) vào tháng 8.2023.

Các thử nghiệm AI truyền thống như tập trung vào nhận dạng con người, định hướng nhiệm vụ và thử nghiệm môi trường ảo đều có những hạn chế riêng.

Ví dụ bài kiểm tra Turing chỉ có thể đánh giá mức độ giao tiếp giữa AI với con người chứ không phải trí thông minh của nó. Các bài kiểm tra theo định hướng nhiệm vụ có thể khiến hệ thống AI học các nhiệm vụ quá cụ thể, nên mất khả năng khái quát hóa. Các bài kiểm tra ở môi trường ảo lại có xu hướng đơn giản hóa quá mức môi trường vật lý.

Tong Test giới thiệu một khung đánh giá năng lực toàn diện trên 5 khía cạnh gồm tầm nhìn, ngôn ngữ, nhận thức, chuyển động và học tập. Nó cũng bao gồm một hệ thống giá trị trải dài từ nhu cầu sinh lý, sinh tồn đến các giá trị tình cảm và xã hội, thậm chí cả giá trị nhóm.

“Với gần 100 nhiệm vụ chuyên biệt và hơn 50 nhiệm vụ chung, Tong Test cung cấp một chế độ thử nghiệm hoàn chỉnh để phát triển AI tạo sinh”, theo thông cáo trên trang web của Học viện Kỹ thuật Trung Quốc.

“Để có thể tích hợp liền mạch vào môi trường của con người, AI tạo sinh phải học và thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường phức tạp, được thúc đẩy bởi các giá trị và sự hiểu biết về nguyên nhân - hậu quả. Đây là lý do tại sao chúng tôi đề xuất Tong Test, một hướng mới để kiểm tra AI tạo sinh, tập trung vào các khả năng và giá trị thực tế”, Zhu Songchun cho biết trong thông cáo báo chí.

Ông nói thêm: “Nghiên cứu của chúng tôi sẽ hướng dẫn AI tạo sinh trong việc học tập và cải thiện khả năng của nó một cách hiệu quả và an toàn hơn, đảm bảo công nghệ này phục vụ xã hội loài người tốt hơn”.

Sơn Vân