1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) hay được gọi là trí thông minh nhân tạo là sản phẩm của lĩnh vực khoa học máy tính được tạo ra để mô phỏng lại nhận thức và suy nghĩ của bộ não con người. Từ những dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến thông minh, camera, thu âm, nhật ký hệ thống hay do chính con người cung cấp, AI có thể tự học tập, sáng tạo và nhận diện hình ảnh.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính.

Các sản phẩm áp dụng trí tuệ nhân tạo hiện nay thường có thể tự học và áp dụng các kiến thức thu thập được để giải quyết các vấn đề giống con người theo cách riêng của AI. Ví dụ: AI Sora có thể tạo ra một video từ nội dung bằng văn bản, hay ChatGPT có thể tự học và viết nội dung thành một bài viết hoàn chỉnh theo thời gian thực, hay robot có thể trò chuyện và trả lời các câu hỏi của con người một cách tự nhiên và hợp lý.

2. Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo

Từ năm 1940 đến năm 1950: Giai đoạn này đánh dấu sự ra đời của các ý tưởng và nghiên cứu sơ khai về trí tuệ nhân tạo. Các nhà khoa học như Alan Turing, John McCarthy và Marvin Minsky đã đưa ra các khái niệm cơ bản về máy tính thông minh và lập trình logic.

Từ năm 1950-1970: Giai đoạn này chứng kiến sự phát triển đáng kể của lĩnh vực AI, với việc phát triển các thuật toán và mô hình đầu tiên của máy học và trí tuệ nhân tạo.

Từ năm 1980-1990: Giai đoạn này được gọi là "bão hòa AI" khi các kỹ thuật truyền thống của AI bắt đầu gặp khó khăn. Tuy nhiên, nghiên cứu về mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và học sâu vẫn tiếp tục, tạo nền tảng cho sự phát triển sau này của AI.

Từ năm 1990 đến đầu những năm 2000, các nhà khoa học đã đạt được những thành tựu ấn tượng về AI, như chương trình máy tính đã đánh bại nhà đương kim vô địch cờ vua thế giới..vv

Từ những năm 2000-2010: Giai đoạn này chứng kiến sự trở lại của AI với sự phát triển nhanh chóng của các phương pháp học sâu và mạng nơ-ron nhân tạo. Các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook và Microsoft bắt đầu đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và ứng dụng AI.

Từ năm 2010 đến nay: Giai đoạn này được ghi nhận với sự phát triển nhanh chóng của AI, đặc biệt là trong lĩnh vực học sâu và máy học. Các ứng dụng AI trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xe tự lái, chăm sóc sức khỏe, và nhiều lĩnh vực khác.

3. AI hoạt động như thế nào?

Khi các tập đoàn công nghệ đang đâu tư mạnh mẽ vào việc phát triển và chạy đua trong lĩnh vực AI, thì các quảng cáo cường điệu hóa về AI ngày càng tăng. Điều đó làm chúng ta khó hình dung được AI hoạt động như thế nào. Nhiều nhà cung cấp đang quảng cáo sản phẩm của họ có tính năng AI, thực tế chỉ có một phần của công nghệ đó được sử dụng. Chẳng hạn, một sản phẩm có thể sử dụng các thuật toán học máy để tự động hóa quy trình, nhưng không phải tất cả các tính năng của sản phẩm đó đều phụ thuộc vào AI.

Việc triển khai trí tuệ nhân tạo đòi hỏi các tài nguyên phần cứng đặc biệt (như GPU) và phần mềm (như các framework học máy), cũng như kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực và các thuật toán AI. Các ngôn ngữ phổ biến để phát triển AI là Python, R, Java, C++..vv chúng cung cấp các tính năng và thư viện hỗ trợ mạnh mẽ cho việc phát triển và triển khai các thuật toán học máy và các ứng dụng AI khác.

Nói chung, hệ thống AI hoạt động bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu đào tạo được phân loại (dán nhãn), phân tích dữ liệu để tìm mối tương quan và đặc điểm của thông tin (gọi là mẫu), đồng thời sử dụng các mẫu này để đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai. Bằng cách này, một chatbot được cung cấp các ví dụ về văn bản có thể học cách tạo ra các trao đổi giống như thật với mọi người, hoặc một công cụ nhận dạng hình ảnh có thể học cách xác định và mô tả các đối tượng trong hình ảnh bằng cách xem xét hàng triệu ví dụ. Các kỹ thuật AI mới ngày nay, được cải tiến nhanh chóng có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc và các phương tiện khác thực tế.

Ngoài ra chúng ta có thể xem thêm các kỹ năng nhận thức được tập trung trong lập trình AI để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của nó.

Học hỏi: Khía cạnh này của lập trình AI tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc về cách biến dữ liệu đó thành thông tin có thể thực hiện được. Các quy tắc, được gọi là thuật toán, cung cấp cho các thiết bị máy tính các hướng dẫn từng bước về cách hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.

Lý luận: Khía cạnh này của lập trình AI tập trung vào việc chọn thuật toán phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.

Tự điều chỉnh: Khía cạnh này của lập trình AI được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán và đảm bảo chúng cung cấp kết quả chính xác nhất có thể.

Sáng tạo: Khía cạnh này của AI sử dụng mạng lưới thần kinh, hệ thống dựa trên quy tắc, phương pháp thống kê và các kỹ thuật AI khác để tạo ra hình ảnh mới, văn bản mới, âm nhạc mới và ý tưởng mới.

4. Lợi ích của trí tuệ nhân tạo.

AI rất quan trọng vì nó có tiềm năng thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và vui chơi. Nó đã được sử dụng một cách hiệu quả trong kinh doanh để tự động hóa các nhiệm vụ do con người thực hiện, bao gồm công việc dịch vụ khách hàng, tạo khách hàng tiềm năng, phát hiện gian lận và kiểm soát chất lượng.

Trong một số lĩnh vực, AI có thể thực hiện nhiệm vụ tốt hơn con người rất nhiều. Đặc biệt khi thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, thiên về chi tiết, chẳng hạn như phân tích số lượng lớn văn bản pháp luật để đảm bảo các trường liên quan được điền đúng, các công cụ AI thường hoàn thành công việc nhanh chóng và tương đối ít lỗi.

Do có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, AI cũng có thể cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc về hoạt động của họ mà có thể họ chưa biết. Số lượng các công cụ AI sáng tạo đang mở rộng nhanh chóng sẽ rất quan trọng trong các lĩnh vực từ giáo dục, tiếp thị đến thiết kế sản phẩm.

Sau đây là một số lợi ích mà AI mạng lại:

Giải quyết các vấn đề phức tạp hoặc lặp đi lặp lại

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng áp dụng các mạng máy học và học sâu để giải quyết các vấn đề phức tạp một cách tự động, tương tự như cách con người sử dụng trí tuệ. AI có thể xử lý lượng thông tin lớn, phân tích các mẫu, rút trích thông tin và đưa ra câu trả lời. Áp dụng AI có thể giải quyết nhiều vấn đề đa dạng trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận, chẩn đoán y tế và phân tích số liệu trong kinh doanh.

4.1. Tăng hiểu quả trong kinh doanh và sản xuất

Khác biệt với con người, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng hoạt động liên tục 24/7 mà không ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc. Điều này có nghĩa là AI có thể thực hiện các tác vụ một cách tự động mà không gặp phải lỗi hay chán nản như con người. Bạn có thể giao cho AI các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc nhàm chán, giải phóng nguồn lực nhân lực để tập trung vào các lĩnh vực kinh doanh khác. AI giúp giảm bớt khối lượng công việc của nhân viên và tự động hóa tất cả các nhiệm vụ liên quan đến kinh doanh.

4.2. Đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn

AI có khả năng sử dụng học máy để phân tích các lượng lớn dữ liệu nhanh chóng hơn bất kỳ con người nào có thể làm được. Hệ thống AI có thể phát hiện xu hướng, phân tích dữ liệu và cung cấp hướng dẫn. Với khả năng dự báo dữ liệu, AI có thể đề xuất các hướng hành động tốt nhất cho tương lai.

4.3. Tự động hóa các quy trình trong sản xuất và kinh doanh

Chúng ta có thể huấn luyện AI thông qua học máy để thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và nhanh chóng. Điều này có thể tăng cường hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các hoạt động kinh doanh mà nhân viên thường gặp khó khăn hoặc cảm thấy nhàm chán. Tương tự, việc sử dụng tự động hóa AI có thể giải phóng tài nguyên nhân viên cho các công việc phức tạp và sáng tạo hơn.

5. Ví dụ về công nghệ AI là gì và ngày nay nó được sử dụng như thế nào?

AI được tích hợp vào nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là bảy ví dụ.

Tự động hóa: Khi kết hợp với công nghệ AI, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và loại nhiệm vụ được thực hiện. Một ví dụ là tự động hóa quy trình bằng robot ( RPA ), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại mà con người thường thực hiện. Khi kết hợp với học máy và các công cụ AI mới nổi, RPA có thể tự động hóa phần lớn công việc của doanh nghiệp, cho phép các bot chiến thuật của RPA truyền thông tin tình báo từ AI và phản hồi với những thay đổi của quy trình.

Học máy: Đây là khoa học giúp máy tính hoạt động mà không cần lập trình. Học sâu là một tập hợp con của học máy, nói một cách rất đơn giản, có thể được coi là quá trình tự động hóa các phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:

1. Học tập có giám sát: Các tập dữ liệu được dán nhãn để có thể phát hiện các mẫu và sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.
2. Học tập không giám sát: Các tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt.
3. Học tăng cường: Các bộ dữ liệu không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hoặc nhiều hành động, hệ thống AI sẽ nhận được phản hồi.

Thị giác máy: Công nghệ này mang lại cho máy khả năng nhìn thấy. Thị giác máy thu thập và phân tích thông tin hình ảnh bằng camera, chuyển đổi tương tự sang số và xử lý tín hiệu số. Nó thường được so sánh với thị lực của con người, nhưng thị giác của máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường chẳng hạn. Nó được sử dụng trong một loạt các ứng dụng từ nhận dạng chữ ký đến phân tích hình ảnh y tế. Thị giác máy tính , tập trung vào xử lý hình ảnh dựa trên máy, thường được kết hợp với thị giác máy.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ cũ hơn và nổi tiếng nhất về NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng chủ đề và văn bản của email và quyết định xem đó có phải là thư rác hay không. Các phương pháp tiếp cận hiện tại đối với NLP đều dựa trên học máy. Nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.

Người máy: Lĩnh vực kỹ thuật này tập trung vào thiết kế và sản xuất robot . Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó thực hiện hoặc thực hiện một cách nhất quán. Ví dụ, robot được sử dụng trong dây chuyền lắp ráp ô tô hoặc được NASA sử dụng để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng máy học để chế tạo robot có thể tương tác trong môi trường xã hội.

Xe tự lái: Xe tự hành sử dụng sự kết hợp giữa thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng các kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trên làn đường nhất định và tránh các chướng ngại vật bất ngờ, chẳng hạn như người đi bộ.

Tạo văn bản, hình ảnh và âm thanh: Các kỹ thuật AI sáng tạo, tạo ra nhiều loại phương tiện khác nhau từ lời nhắc bằng văn bản, đang được áp dụng rộng rãi trên khắp các doanh nghiệp để tạo ra vô số loại nội dung từ nghệ thuật quang học đến phản hồi email và kịch bản phim.

6. Các ứng dụng của AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo đã xâm nhập vào nhiều thị trường khác nhau. Dưới đây là 11 ví dụ.

AI trong chăm sóc sức khỏe: Để cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Các công ty đang áp dụng học máy để chẩn đoán y tế tốt hơn và nhanh hơn con người. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi được đặt ra. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để hình thành giả thuyết, sau đó đưa ra sơ đồ chấm điểm độ tin cậy. Các ứng dụng AI khác bao gồm sử dụng trợ lý sức khỏe ảo trực tuyến và chatbot để giúp bệnh nhân và khách hàng chăm sóc sức khỏe tìm kiếm thông tin y tế, đặt lịch hẹn, hiểu quy trình thanh toán và hoàn thành các quy trình hành chính khác. Một loạt công nghệ AI cũng đang được sử dụng để dự đoán, chống lại và tìm hiểu các đại dịch như COVID-19.

AI trong kinh doanh: Các thuật toán học máy đang được tích hợp vào nền tảng phân tích và quản lý quan hệ khách hàng ( CRM ) để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots đã được tích hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng. Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI sáng tạo như ChatGPT dự kiến ​​sẽ gây ra những hậu quả sâu rộng: loại bỏ việc làm, cách mạng hóa thiết kế sản phẩm và phá vỡ các mô hình kinh doanh.

AI trong giáo dục: AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các nhà giáo dục có thêm thời gian cho các nhiệm vụ khác. Nó có thể đánh giá sinh viên và điều chỉnh theo nhu cầu của họ, giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng mình. Gia sư AI có thể cung cấp hỗ trợ bổ sung cho sinh viên, đảm bảo họ đi đúng hướng. Công nghệ này cũng có thể thay đổi địa điểm và cách học sinh học, thậm chí có thể thay thế một số giáo viên. Như ChatGPT, Google Bard và các mô hình ngôn ngữ lớn khác đã chứng minh, AI tổng quát có thể giúp các nhà giáo dục tạo ra các bài tập và tài liệu giảng dạy khác cũng như thu hút học sinh theo những cách mới. Sự ra đời của những công cụ này cũng buộc các nhà giáo dục phải suy nghĩ lại về bài tập về nhà và kiểm tra của học sinh cũng như sửa đổi các chính sách về đạo văn.

AI trong tài chính: AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, như Intuit Mint hay TurboTax, đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng như thế này thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp lời khuyên tài chính. Các chương trình khác, chẳng hạn như IBM Watson, đã được áp dụng vào quá trình mua nhà. Ngày nay, phần mềm trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.

AI trong pháp luật: Quá trình khám phá - sàng lọc các tài liệu - về luật thường là quá sức đối với con người. Sử dụng AI để giúp tự động hóa các quy trình sử dụng nhiều lao động của ngành pháp lý đang tiết kiệm thời gian và cải thiện dịch vụ khách hàng. Các công ty luật sử dụng máy học để mô tả dữ liệu và dự đoán kết quả, thị giác máy tính để phân loại và trích xuất thông tin từ tài liệu và NLP để giải thích các yêu cầu thông tin.

AI trong giải trí và truyền thông: Ngành kinh doanh giải trí sử dụng các kỹ thuật AI để quảng cáo có mục tiêu, đề xuất nội dung, phân phối, phát hiện gian lận, tạo kịch bản và làm phim. Báo chí tự động giúp các phòng tin tức hợp lý hóa quy trình làm việc của phương tiện truyền thông, giảm thời gian, chi phí và độ phức tạp. Các phòng tin tức sử dụng AI để tự động hóa các công việc thường ngày, chẳng hạn như nhập dữ liệu và hiệu đính; và để nghiên cứu các chủ đề cũng như hỗ trợ viết các tiêu đề. Làm thế nào báo chí có thể sử dụng ChatGPT và AI tổng hợp khác một cách đáng tin cậy để tạo ra nội dung vẫn còn là một câu hỏi.

AI trong mã hóa phần mềm và quy trình CNTT: Các công cụ AI tổng quát mới có thể được sử dụng để tạo mã ứng dụng dựa trên lời nhắc của ngôn ngữ tự nhiên, nhưng đây vẫn còn là những ngày đầu cho những công cụ này và không chắc chúng sẽ sớm thay thế các kỹ sư phần mềm. AI cũng đang được sử dụng để tự động hóa nhiều quy trình CNTT , bao gồm nhập dữ liệu, phát hiện gian lận, dịch vụ khách hàng cũng như bảo trì và bảo mật dự đoán.

Bảo vệ: AI và học máy đứng đầu danh sách từ thông dụng mà các nhà cung cấp bảo mật sử dụng để tiếp thị sản phẩm của họ, vì vậy người mua nên thận trọng khi tiếp cận. Tuy nhiên, các kỹ thuật AI đang được áp dụng thành công cho nhiều khía cạnh của an ninh mạng , bao gồm phát hiện sự bất thường, giải quyết vấn đề dương tính giả và tiến hành phân tích mối đe dọa hành vi. Các tổ chức sử dụng máy học trong phần mềm quản lý sự kiện và thông tin bảo mật ( SIEM ) cũng như các lĩnh vực liên quan để phát hiện sự bất thường và xác định các hoạt động đáng ngờ cho thấy các mối đe dọa. Bằng cách phân tích dữ liệu và sử dụng logic để xác định những điểm tương đồng với mã độc đã biết, AI có thể đưa ra cảnh báo về các cuộc tấn công mới và mới nổi sớm hơn nhiều so với con người và các lần lặp lại công nghệ trước đó.

AI trong sản xuất: Sản xuất đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc . Ví dụ, các robot công nghiệp trước đây được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và tách biệt với con người, ngày càng hoạt động như cobots : Các robot nhỏ hơn, đa nhiệm cộng tác với con người và đảm nhận nhiều phần công việc hơn trong nhà kho, nhà máy và các không gian làm việc khác.

AI trong ngân hàng: Các ngân hàng đang sử dụng thành công chatbot để giúp khách hàng biết về các dịch vụ và dịch vụ cũng như xử lý các giao dịch không cần sự can thiệp của con người. Trợ lý ảo AI được sử dụng để cải thiện và cắt giảm chi phí tuân thủ các quy định ngân hàng. Các tổ chức ngân hàng sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định cho vay, đặt giới hạn tín dụng và xác định các cơ hội đầu tư.

AI trong giao thông vận tải: Ngoài vai trò cơ bản của AI trong việc vận hành các phương tiện tự hành, công nghệ AI còn được sử dụng trong giao thông vận tải để quản lý giao thông, dự đoán tình trạng trễ chuyến bay và giúp vận chuyển đường biển an toàn và hiệu quả hơn. Trong chuỗi cung ứng, AI đang thay thế các phương pháp dự báo nhu cầu và dự đoán sự gián đoạn truyền thống, một xu hướng được đẩy nhanh bởi COVID-19 khi nhiều công ty mất cảnh giác trước ảnh hưởng của đại dịch toàn cầu đối với cung và cầu hàng hóa.

7. Các công cụ và dịch vụ về AI

Các công cụ và dịch vụ AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Những cải tiến hiện tại trong các công cụ và dịch vụ AI có thể bắt nguồn từ mạng thần kinh AlexNet năm 2012, mở ra kỷ nguyên mới về AI hiệu suất cao được xây dựng trên GPU và tập dữ liệu lớn. Thay đổi quan trọng là khả năng đào tạo các mạng thần kinh trên lượng dữ liệu khổng lồ trên nhiều lõi GPU song song theo cách có thể mở rộng hơn.

Trong vài năm qua, mối quan hệ cộng sinh giữa những khám phá về AI tại Google, Microsoft và OpenAI cũng như những đổi mới về phần cứng do Nvidia tiên phong đã cho phép chạy các mô hình AI ngày càng lớn hơn trên nhiều GPU được kết nối hơn, thúc đẩy những cải tiến mang tính thay đổi trò chơi về hiệu suất và khả năng mở rộng.

Sự hợp tác giữa những ngôi sao AI nổi tiếng này đóng vai trò quan trọng cho sự thành công gần đây của ChatGPT, chưa kể đến hàng chục dịch vụ AI đột phá khác. Dưới đây là danh sách những đổi mới quan trọng trong các công cụ và dịch vụ AI.

Transformers: là một loại kiến trúc mô hình học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chủ yếu được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng liên quan. Các transformer là một loại mô hình mạng nơ-ron cơ sở trên cơ sở attention mechanism, có khả năng tự động hóa nhiều phần của quá trình huấn luyện trên dữ liệu không được gắn nhãn. Điều này giúp cải thiện hiệu suất và tăng tốc quá trình huấn luyện AI, đặc biệt là trong việc xử lý các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên.

Cung cấp phần cứng tối ưu cho AI: Việc tối ưu hóa phần cứng (hardware optimization) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong việc sử dụng GPU (Graphics Processing Unit) để tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình AI. Nvidia, một trong những nhà sản xuất phần cứng hàng đầu trong lĩnh vực này, đã tập trung vào việc tối ưu hóa mã máy cho việc chạy đồng thời trên nhiều lõi GPU để hỗ trợ các thuật toán phổ biến nhất.

Dịch vụ cung cấp các mô hình AI đã được huấn luyện: Trước đây, các doanh nghiệp thường phải tự huấn luyện các mô hình AI từ đầu. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều nhà cung cấp như OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google và những người khác cung cấp các GPTs, giúp giảm chi phí, kiến thức chuyên môn và thời gian đáng kể. Các GPTs này có thể được tinh chỉnh cho một nhiệm vụ cụ thể với chi phí giảm đáng kể so với việc huấn luyện mô hình từ đầu.

Các dịch vụ Cloud AI: AI cloud services là các dịch vụ được cung cấp trên nền tảng đám mây nhằm giúp các doanh nghiệp giải quyết các thách thức về dữ liệu và khoa học dữ liệu để triển khai trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng của họ một cách hiệu quả và thuận tiện.

Cung cấp các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến dưới dạng dịch vụ: Các nhà phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu cung cấp các mô hình tiên tiến trên các dịch vụ đám mây. Ví dụ, OpenAI có hàng chục mô hình ngôn ngữ lớn được tối ưu hóa cho trò chuyện, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tạo hình ảnh và sinh mã được cung cấp thông qua dịch vụ Azure của Microsoft. Nvidia cũng đã theo đuổi một phương pháp hỗ trợ đám mây hơn bằng cách bán cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo và các mô hình cơ bản được tối ưu hóa cho văn bản, hình ảnh và dữ liệu y tế có sẵn trên tất cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.