Danh sách 46 thuật ngữ AI quan trọng mà mọi người nên biết

- artificial general intelligence (AGI): Khái niệm về một phiên bản AI tiên tiến hơn, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn con người và tự nâng cao năng lực của mình.
- agentive: Các hệ thống hoặc mô hình có khả năng tự động thực hiện hành động để đạt được mục tiêu mà không cần giám sát liên tục.
- AI ethics: Các nguyên tắc nhằm ngăn chặn AI gây hại cho con người, bao gồm cách thu thập dữ liệu và xử lý thiên lệch.
- AI safety: Lĩnh vực nghiên cứu liên ngành về tác động lâu dài của AI và khả năng phát triển đột ngột thành siêu trí tuệ có thể gây hại cho con người.
- algorithm: Chuỗi hướng dẫn cho phép chương trình máy tính học hỏi và phân tích dữ liệu.
- alignment: Điều chỉnh AI để đạt được kết quả mong muốn, từ việc kiểm duyệt nội dung đến tương tác tích cực với con người.
- anthropomorphism: Xu hướng của con người khi gán cho các đối tượng phi nhân tính những đặc điểm giống như con người.
- autonomous agents: Mô hình AI có khả năng thực hiện nhiệm vụ cụ thể một cách độc lập.
- bias: Lỗi trong dữ liệu huấn luyện dẫn đến việc gán sai đặc điểm cho các nhóm người hoặc chủng tộc.
- chatbot: Chương trình giao tiếp với con người thông qua văn bản, mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên.
- ChatGPT: Chatbot AI phát triển bởi OpenAI sử dụng công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn.
- cognitive computing: Thuật ngữ khác cho trí tuệ nhân tạo.
- data augmentation: Thêm dữ liệu đa dạng để huấn luyện AI hiệu quả hơn.
- deep learning: Phương pháp AI sử dụng mạng nơ-ron để nhận diện mẫu phức tạp trong dữ liệu.
- diffusion: Phương pháp học máy thêm nhiễu vào dữ liệu để cải thiện khả năng phục hồi thông tin.
- emergent behavior: Hành vi không mong muốn xuất hiện từ mô hình AI.
- end-to-end learning (E2E): Quá trình học sâu mà mô hình thực hiện nhiệm vụ từ đầu đến cuối mà không cần huấn luyện từng bước.
- ethical considerations: Nhận thức về các vấn đề đạo đức liên quan đến AI như quyền riêng tư và sự công bằng.
- foom: Khái niệm về sự phát triển nhanh chóng của AGI có thể gây nguy hiểm cho nhân loại.
- generative adversarial networks (GANs): Mô hình AI tạo ra dữ liệu mới thông qua hai mạng nơ-ron cạnh tranh nhau.
- generative AI: Công nghệ tạo nội dung sử dụng AI để tạo ra văn bản, video, mã máy tính hoặc hình ảnh mới.
- Google Gemini: Chatbot AI của Google hoạt động tương tự như ChatGPT nhưng có kết nối internet để lấy thông tin thời gian thực.
- guardrails: Chính sách và hạn chế đặt ra cho các mô hình AI nhằm đảm bảo xử lý dữ liệu một cách có trách nhiệm.
- hallucination: Phản hồi sai lệch từ AI nhưng được đưa ra với sự tự tin cao độ.
- large language model (LLM): Mô hình AI được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo nội dung giống như con người.
- machine learning (ML): Thành phần trong AI cho phép máy tính học hỏi và cải thiện dự đoán mà không cần lập trình rõ ràng.
- Microsoft Bing: Công cụ tìm kiếm của Microsoft sử dụng công nghệ tương tự ChatGPT để cung cấp kết quả tìm kiếm thông minh hơn.
- multimodal AI: Loại AI có khả năng xử lý nhiều loại đầu vào khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và giọng nói.
- natural language processing (NLP): Nhánh của AI giúp máy tính hiểu ngôn ngữ con người thông qua các thuật toán học máy và mô hình thống kê.
- neural network: Mô hình tính toán giống cấu trúc não người, nhận diện mẫu trong dữ liệu qua các nút kết nối.
- overfitting: Lỗi trong học máy khi mô hình hoạt động quá gần với dữ liệu huấn luyện và không thể nhận diện dữ liệu mới hiệu quả.
- paperclips: Thuyết "Paperclip Maximiser" cảnh báo về nguy cơ mà một hệ thống AI có thể gây ra khi theo đuổi mục tiêu một cách mù quáng.
- parameters: Giá trị số giúp định hình cấu trúc và hành vi của LLM, cho phép nó đưa ra dự đoán chính xác hơn.
- prompt: Đề xuất hoặc câu hỏi bạn nhập vào chatbot để nhận phản hồi.
- prompt chaining: Khả năng của AI sử dụng thông tin từ các tương tác trước đó để ảnh hưởng đến phản hồi sau này.
- stochastic parrot: Ẩn dụ về LLM cho thấy phần mềm không hiểu ý nghĩa sâu xa của ngôn ngữ mặc dù đầu ra rất thuyết phục.
- style transfer: Khả năng điều chỉnh phong cách của một hình ảnh theo nội dung của một hình ảnh khác.
- temperature: Tham số điều chỉnh độ ngẫu nhiên trong đầu ra của mô hình ngôn ngữ; nhiệt độ cao hơn đồng nghĩa với việc mô hình mạo hiểm hơn trong dự đoán của mình.
- text-to-image generation: Tạo hình ảnh dựa trên mô tả văn bản đầu vào.
- tokens: Các đơn vị văn bản nhỏ mà các mô hình ngôn ngữ AI xử lý để tạo phản hồi cho các yêu cầu của bạn.
- training data: Tập dữ liệu được sử dụng để giúp các mô hình AI học hỏi và phát triển kỹ năng của chúng.
- transformer model: Kiến trúc mạng nơron học sâu theo dõi mối quan hệ trong dữ liệu để hiểu bối cảnh tốt hơn trong câu hoặc phần của hình ảnh. 
- Turing test: Bài kiểm tra khả năng hành xử giống như con người của một máy tính; nếu một người không thể phân biệt giữa phản hồi của máy tính và con người, máy tính đã vượt qua bài kiểm tra này. 
- weak AI (narrow AI): Loại AI chỉ tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể và không thể học hỏi ngoài kỹ năng đã được lập trình sẵn. 
- zero-shot learning: Bài kiểm tra mà một mô hình phải hoàn thành nhiệm vụ mà không có dữ liệu huấn luyện cần thiết.

📌 46 thuật ngữ quan trọng về trí tuệ nhân tạo đã được nêu rõ, bao gồm AGI, machine learning, và zero-shot learning. Những khái niệm này không chỉ giúp bạn hiểu rõ hơn về công nghệ mà còn mở rộng kiến thức cho tương lai.

https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-glossary-46-ai-terms-that-everyone-should-know/