Cả Apple lẫn Google đều đã nghiên cứu AI hơn chục năm qua
Ở một khía cạnh nào đó, chính bản thân trợ lý ảo Siri là một dạng trí thông minh nhân tạo có phần sơ khai, hiểu được câu hỏi của người dùng iPhone hay iPad rồi đưa ra câu trả lời cũng như thực hiện vài lệnh cơ bản vận hành thiết bị. Apple cũng hoàn toàn hiểu tiềm năng của những hệ thống máy móc mô phỏng não bộ con người, những neural network vận hành bằng chip bán dẫn. Neural network cũng chính là giải pháp nền móng cho nhiều ứng dụng AI phổ biến nhất hiện tại, bao gồm cả ChatGPT.
Bằng chứng là, Chuck Wooters, chuyên gia về AI có khả năng trò chuyện và mô hình ngôn ngữ lớn, làm việc cho Apple tháng 12/2013, làm việc 2 năm ở dự án Siri từng nói: « Trong khoảng thời gian tôi làm việc ở Apple, một trong những mục tiêu tập trung nghiên cứu ở nhóm phát triển Siri là tạo ra kiến trúc neural network có khả năng nhận diện giọng nói. Ngay cả từ thời điểm đó, trước cả khi mô hình ngôn ngữ lớn trở thành xu hướng như ngày nay, Apple cũng đã là những người rất quan tâm và muốn đẩy mạnh công nghệ neural network. »
8702588-8580613-Cover-ios18.webp
Năm 2016, Apple mua lại Perpetual Machines, công ty được thành lập bởi giáo sư Ruslan Salakhutdinov và hai sinh viên theo học ông ở trường đại học Carnegie Mellon. Công nghệ mà Perpetual Machines phát triển cho phép nhận diện hình ảnh bằng thuật toán AI. Ông Salakhutdinov trả lời tờ FT: “Thời điểm ấy Apple cũng lôi kéo vài nhà nghiên cứu, cùng lúc cố gắng xây dựng cơ sở hạ tầng để huấn luyện những mô hình AI.”
Còn trong khi đó, nền móng của công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh mà ngày hôm nay hàng trăm triệu người đang dùng trên toàn thế giới chính là thành quả nghiên cứu của những nhà khoa học dưới mái nhà của Google. Khởi điểm chính là những nghiên cứu của giáo sư Geoffrey Hinton cùng các nghiên cứu sinh làm việc cùng ông, trong đó có cả những người như Ilya Sutskever, Vlad Mnih hay Tijmen Tieleman…
6415628-Tinhte-AI4.webp
Thực tế giáo sư Geoffrey Hinton được mệnh danh là “người cha đỡ đầu” của ngành nghiên cứu trí thông minh nhân tạo. Năm 2012, tiến sĩ Hinton cùng hai nghiên cứu sinh ở đại học Toronto đã tạo ra công nghệ cho phép những thuật toán deep learning và neural network “học” kiến thức của thế giới bằng cách phân tích hàng nghìn hình ảnh, để máy móc hiểu như thế nào là bông hoa, trái táo, ô tô,… với mức độ chính xác đáng kinh ngạc.
