Từ điển thuật ngữ AI: Những khái niệm cốt lõi bạn cần nắm vững trong năm 2026

Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ đang định hình lại thế giới mà còn tạo ra một hệ ngôn ngữ hoàn toàn mới. Trong các cuộc họp sản phẩm hay thảo luận công nghệ hiện nay, việc nghe thấy những thuật ngữ như LLM, RAG hay RLHF là điều thường xuyên. Để giúp bạn không bị “lạc lối” trong làn sóng này, chúng tôi đã tổng hợp bộ từ điển giải thích các thuật ngữ AI phổ biến nhất bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

AGI (Artificial General Intelligence)

AGI là khái niệm về các hệ thống AI có khả năng thực hiện hầu hết các tác vụ trí tuệ ngang bằng hoặc vượt trội hơn con người. Dù định nghĩa chính xác vẫn còn gây tranh cãi giữa các chuyên gia, nhưng nhìn chung, AGI hướng tới các hệ thống tự chủ cao, có thể đảm nhận các công việc có giá trị kinh tế mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

AI Agent

Khác với các chatbot thông thường, AI agent là những công cụ có khả năng tự thực hiện chuỗi tác vụ thay cho người dùng, như đặt lịch, quản lý chi phí hoặc viết và duy trì mã nguồn. Đây là các hệ thống tự chủ có thể kết hợp nhiều mô hình AI để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.

API Endpoints

Hãy coi API endpoints như những “cổng kết nối” cho phép các phần mềm giao tiếp với nhau. Thông qua các điểm này, AI agent có thể điều khiển các dịch vụ bên thứ ba hoặc truy xuất dữ liệu mà không cần con người thao tác thủ công.

Chain of Thought

Đây là kỹ thuật giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giải quyết vấn đề bằng cách chia nhỏ thành các bước trung gian thay vì đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Phương pháp này giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong các tác vụ liên quan đến logic hoặc lập trình.

Coding Agents

Đây là dạng chuyên biệt của AI agent dành cho phát triển phần mềm. Chúng không chỉ gợi ý code mà còn có khả năng tự viết, kiểm thử và debug toàn bộ codebase, giúp giảm bớt khối lượng công việc lặp đi lặp lại cho lập trình viên.

Compute

Thuật ngữ này chỉ sức mạnh tính toán cần thiết để vận hành các mô hình AI. Nó thường bao gồm phần cứng như GPU, CPU và TPU – nền tảng hạ tầng cốt lõi của ngành công nghiệp AI hiện nay.

Deep Learning & Neural Network

Deep learning là một tập hợp con của machine learning, sử dụng cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo (Neural Network) nhiều lớp, lấy cảm hứng từ não bộ con người. Cấu trúc này cho phép AI tự nhận diện các đặc điểm phức tạp trong dữ liệu mà không cần kỹ sư phải định nghĩa thủ công.

Hallucination (Ảo giác)

Đây là thuật ngữ chỉ việc AI tự tạo ra thông tin sai lệch nhưng trình bày một cách tự tin. Đây là thách thức lớn về chất lượng và độ tin cậy, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao như y tế hay tài chính.

Inference

Inference là quá trình chạy một mô hình AI đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán hoặc kết luận từ dữ liệu mới. Đây là giai đoạn mô hình thực sự “làm việc” sau khi đã hoàn tất quá trình training.

Mixture of Experts (MoE)

MoE là kiến trúc chia mạng thần kinh thành nhiều mạng con chuyên biệt (experts). Thay vì kích hoạt toàn bộ mô hình cho mọi yêu cầu, hệ thống chỉ sử dụng các “chuyên gia” phù hợp nhất, giúp tối ưu hóa tốc độ và chi phí vận hành.

Nguồn tham khảo: TechCrunch