Khả năng mở rộng của AI cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo thích nghi, phát triển và tích hợp với các lĩnh vực và nhiệm vụ mới mà không cần huấn luyện lại hoàn toàn, tối đa hóa sự linh hoạt và giá trị kinh doanh.
Khả năng mở rộng của AI đề cập đến khả năng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mở rộng năng lực sang các lĩnh vực, nhiệm vụ và bộ dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại hoàn toàn hoặc thay đổi kiến trúc lớn. Khái niệm này tập trung vào việc thiết kế các hệ thống AI linh hoạt và thích nghi để dễ dàng bổ sung tính năng mới, xử lý thêm nhiệm vụ, và tích hợp với các hệ thống khác một cách liền mạch.
Về bản chất, khả năng mở rộng của AI là xây dựng các hệ thống AI có thể phát triển và lớn mạnh theo thời gian. Thay vì tạo ra những ứng dụng biệt lập chỉ phục vụ nhiệm vụ cụ thể, các hệ thống AI mở rộng được thiết kế như những nền tảng có thể mở rộng để đáp ứng các yêu cầu thay đổi. Cách tiếp cận này tối đa hóa giá trị đầu tư vào AI bằng việc cho phép tổ chức mở rộng năng lực AI một cách hiệu quả khi xuất hiện những cơ hội và thách thức mới.
Để đạt được khả năng mở rộng, cần áp dụng nhiều kỹ thuật và nguyên tắc thiết kế giúp hệ thống AI trở nên linh hoạt và thích nghi. Các phương pháp chủ đạo gồm:
Học chuyển giao là kỹ thuật sử dụng một mô hình đã được huấn luyện cho một nhiệm vụ, sau đó điều chỉnh để thực hiện một nhiệm vụ khác có liên quan. Thay vì phải huấn luyện từ đầu, mô hình hiện có được chuyển giao kiến thức sang nhiệm vụ mới, giúp giảm dữ liệu và tài nguyên tính toán cần thiết.
Ví dụ:
Học đa nhiệm là huấn luyện một mô hình duy nhất để thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc. Cách này giúp mô hình phát triển biểu diễn tổng quát hữu ích cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Việc chia sẻ kiến thức giữa các nhiệm vụ giúp mô hình đa năng và thích nghi hơn.
Ví dụ:
Thiết kế mô-đun trong AI là kiến trúc hệ thống thành các thành phần hoặc mô-đun độc lập, có thể thay thế cho nhau. Nhờ vậy, có thể bổ sung tính năng mới hoặc sửa đổi chức năng mà không ảnh hưởng đến hệ thống lõi.
Ví dụ:
Thiết kế hệ thống AI với tư duy linh hoạt đảm bảo khả năng thích ứng khi yêu cầu thay đổi hoặc tích hợp công nghệ mới. Bao gồm sử dụng các tiêu chuẩn mở, thiết kế API để tương tác với hệ thống khác, hỗ trợ plugin hoặc tiện ích mở rộng để bổ sung tính năng.
Ví dụ:
Xem xét một chatbot dịch vụ khách hàng ban đầu chỉ xử lý vé hỗ trợ. Nhờ khả năng mở rộng, cùng một chatbot có thể được bổ sung để xử lý:
Các nhà phát triển có thể bổ sung các tính năng này bằng cách huấn luyện mô hình hiện có trên bộ dữ liệu mới hoặc tích hợp mô-đun mới mà không cần xây dựng lại toàn bộ hệ thống.
Mô hình thị giác máy tính được phát triển cho kiểm soát chất lượng trong sản xuất có thể mở rộng để thực hiện:
Nhờ học chuyển giao, mô hình có thể thích nghi với các nhiệm vụ mới một cách hiệu quả.
Công cụ NLP dùng để phân tích cảm xúc trên mạng xã hội có thể mở rộng sang:
Việc mở rộng này được thực hiện bằng cách huấn luyện mô hình với dữ liệu chuyên ngành, giúp xử lý các nhiệm vụ đặc thù.
Khả năng mở rộng của AI là lĩnh vực phức tạp và đang phát triển nhanh chóng, nhận được nhiều sự quan tâm trong những năm gần đây. Cảnh quan nghiên cứu rất đa dạng với nhiều công trình tập trung vào các khía cạnh khác nhau của hệ thống AI và ứng dụng vào nhiều lĩnh vực.
Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations của Chen Chen và cộng sự (Xuất bản: 2024-09-12).
Bài báo này nhấn mạnh tầm quan trọng của An toàn AI trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh, đặc biệt với AI sinh sinh. Nghiên cứu đề xuất một khung mới về An toàn AI từ các góc độ Đáng tin cậy, Trách nhiệm và An toàn. Bài viết tổng hợp nghiên cứu hiện hành, thảo luận các thách thức chính, đồng thời đưa ra phương pháp đổi mới cho thiết kế và kiểm thử an toàn AI. Mục tiêu là nâng cao niềm tin trong chuyển đổi số thông qua thúc đẩy nghiên cứu an toàn AI. Đọc thêm.
AI-Mediated Exchange Theory của Xiao Ma và Taylor W. Brown (Xuất bản: 2020-03-04).
Bài báo này giới thiệu Lý thuyết Trao đổi do AI trung gian (AI-MET) như một khung kết nối giao tiếp và tích hợp giữa các cộng đồng nghiên cứu con người-AI đa dạng. AI-MET mở rộng Lý thuyết Trao đổi Xã hội bằng cách xem AI là trung gian trong các mối quan hệ giữa con người. Bài viết trình bày cơ chế trung gian ban đầu và minh họa cách AI-MET có thể thu hẹp khoảng cách giữa các quan điểm học thuật khác nhau về mối quan hệ con người-AI. Đọc thêm.
Low Impact Artificial Intelligences của Stuart Armstrong và Benjamin Levinstein (Xuất bản: 2017-05-30).
Nghiên cứu này khám phá khái niệm AI “tác động thấp”, nhằm giảm thiểu các nguy cơ tiềm tàng của AI siêu trí tuệ bằng cách đảm bảo nó không gây thay đổi lớn tới thế giới. Bài viết đề xuất định nghĩa và phương pháp xác lập tác động thấp, đồng thời giải quyết các vấn đề hiện tại và hướng nghiên cứu tương lai. Đọc thêm.
On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration của Guanghui Yu và cộng sự (Xuất bản: 2024-06-10).
Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét niềm tin của con người khi thiết kế tác nhân AI cho hợp tác con người-AI hiệu quả. Bài viết phê bình các cách tiếp cận hiện nay giả định hành vi con người là tĩnh và nhấn mạnh cần tính đến phản ứng động của con người với hành vi AI để tăng hiệu quả hợp tác. Đọc thêm.
Khả năng mở rộng của AI là khả năng của các hệ thống AI mở rộng năng lực sang các lĩnh vực, nhiệm vụ và bộ dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại hoàn toàn hoặc thay đổi kiến trúc lớn. Nó nhấn mạnh sự linh hoạt và khả năng thích nghi để tích hợp các tính năng mới và xử lý thêm nhiệm vụ.
Khả năng mở rộng của AI được thực hiện thông qua các kỹ thuật như học chuyển giao, học đa nhiệm và thiết kế mô-đun. Những phương pháp này cho phép hệ thống AI tái sử dụng kiến thức, thực hiện nhiều nhiệm vụ và bổ sung các chức năng mới mà không làm gián đoạn hệ thống lõi.
Ví dụ bao gồm các chatbot mở rộng từ hỗ trợ khách hàng sang xử lý các truy vấn bán hàng và nhân sự, hệ thống thị giác máy tính được điều chỉnh cho quản lý hàng tồn kho và giám sát an toàn, và các nền tảng NLP mở rộng từ phân tích cảm xúc sang xử lý tài liệu pháp lý hoặc y tế.
Khả năng mở rộng cho phép tổ chức mở rộng năng lực AI một cách hiệu quả khi xuất hiện cơ hội và thách thức mới, tối đa hóa lợi nhuận đầu tư vào AI và giúp thích ứng nhanh hơn với nhu cầu kinh doanh thay đổi.
Nghiên cứu hiện tại bao gồm kiến trúc an toàn AI, khung hợp tác giữa con người và AI, lý thuyết về AI tác động thấp, và các nghiên cứu về tích hợp niềm tin của con người vào thiết kế tác nhân AI, nhằm làm cho hệ thống AI mạnh mẽ, đáng tin cậy và thích nghi hơn.
Chatbot thông minh và các công cụ AI dưới một mái nhà. Kết nối các khối trực quan để biến ý tưởng của bạn thành các luồng tự động.
Khám phá cuộc phỏng vấn của Dario Amodei trên Podcast Lex Fridman khi ông bàn về các quy luật mở rộng AI, dự đoán về trí thông minh cấp độ con người vào năm 202...
Các tác nhân AI Dọc là các giải pháp trí tuệ nhân tạo chuyên biệt theo từng ngành, được thiết kế để giải quyết các thách thức đặc thù và tối ưu hóa quy trình tr...
Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) là một dạng AI lý thuyết vượt qua trí tuệ con người trong mọi lĩnh vực, với khả năng tự cải thiện và xử lý đa phương tiện. Khám phá ...
