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

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi thế giới với tốc độ chóng mặt, kéo theo sự ra đời của một hệ thống ngôn ngữ chuyên ngành phức tạp. Từ các cuộc họp sản phẩm đến những bài thuyết trình công nghệ, các thuật ngữ như LLM, RAG, RLHF hay gần đây là “opaque recurrence” xuất hiện dày đặc, khiến ngay cả những chuyên gia cũng đôi khi cảm thấy choáng ngợp.

Dưới đây là bảng thuật ngữ tóm lược các khái niệm AI phổ biến nhất, giúp bạn dễ dàng theo kịp các thảo luận công nghệ hiện nay.

AGI (Artificial General Intelligence)

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là khái niệm chỉ các hệ thống AI có khả năng thực hiện hầu hết các nhiệm vụ nhận thức ngang bằng hoặc vượt trội hơn con người. Dù định nghĩa vẫn còn gây tranh cãi giữa các tổ chức như OpenAI hay Google DeepMind, AGI được hiểu là cột mốc mà tại đó máy móc có thể đảm nhận các công việc có giá trị kinh tế cao một cách tự chủ.

AI Agent

Khác với chatbot thông thường, AI agent là các hệ thống tự chủ có khả năng thực hiện chuỗi công việc phức tạp thay cho người dùng, như đặt lịch, quản lý chi phí hoặc viết và duy trì mã nguồn bằng cách kết hợp nhiều mô hình AI khác nhau.

API Endpoints

Hãy hình dung API endpoints như những “nút bấm” cho phép các phần mềm giao tiếp với nhau. Các nhà phát triển sử dụng chúng để tích hợp ứng dụng, cho phép AI agent điều khiển các dịch vụ bên thứ ba mà không cần sự can thiệp thủ công của con người.

Chain of Thought (Chuỗi suy luận)

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 trước khi đưa ra kết quả cuối cùng. Cách tiếp cận này giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong các tác vụ đòi hỏi logic hoặc lập trình.

Compute (Năng lực tính toán)

Thuật ngữ này ám chỉ sức mạnh xử lý cần thiết để huấn luyện và vận hành các mô hình AI. Nó thường gắn liền với hạ tầng phần cứng như GPU, CPU và TPU – nền tảng vật lý của ngành công nghiệp AI hiện đại.

Deep Learning (Học sâu)

Một nhánh của học máy sử dụng cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo (ANN) nhiều lớp, lấy cảm hứng từ não bộ con người. Nhờ khả năng tự nhận diện đặc trưng từ dữ liệu khổng lồ, học sâu cho phép AI giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần con người định nghĩa thủ công.

Hallucination (Ảo giác)

Đây là thuật ngữ chỉ việc các mô hình AI tự tin đưa ra những thông tin sai lệch hoặc không có thật. Đây là một thách thức lớn về độ tin cậy, thúc đẩy xu hướng phát triển các mô hình AI chuyên biệt (vertical AI) để giảm thiểu rủi ro.

Inference (Suy luận)

Là quá trình vận hành mô hình AI đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán hoặc kết luận dựa trên dữ liệu mới. Đây là giai đoạn “thực thi” sau khi mô hình đã hoàn tất quá trình học.

Large Language Model (LLM)

Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude hay Gemini là những mạng thần kinh sâu với hàng tỷ tham số, được huấn luyện trên kho dữ liệu khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Model Context Protocol (MCP)

Một tiêu chuẩn mở cho phép các mô hình AI kết nối dễ dàng với các công cụ và dữ liệu bên ngoài (như Slack, Google Drive) mà không cần xây dựng trình kết nối riêng biệt cho từng ứng dụng.

Mixture of Experts (MoE)

Kiến trúc chia mạng thần kinh thành nhiều mạng con chuyên biệt (“chuyên gia”). Thay vì kích hoạt toàn bộ mô hình, hệ thống chỉ sử dụng các chuyên gia cần thiết cho từng tác vụ cụ thể, giúp tối ưu hóa tốc độ và chi phí vận hành.

Nguồn tham khảo: TechCrunch