Khi hàng loạt công cụ AI mới xuất hiện, nhiều người rơi vào tâm lý phải liên tục học thêm để không bị tụt lại. Nhưng trong thực tế, điều quan trọng không phải là biết thật nhiều công cụ, mà là hiểu công việc và chọn đúng AI cho đúng nhiệm vụ.
Các nhà nghiên cứu tại MIT và Motional vừa phát triển mô hình CW-Net, giúp người giám sát dự đoán chính xác quyết định của xe tự hành và kịp thời can thiệp trước khi sự cố xảy ra.
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng có thể làm nhiều việc thay con người nhưng càng trở nên hữu ích, AI càng phải đối mặt với một câu hỏi khó: Đâu là giới hạn của sự hỗ trợ?
Thay vì buộc AI phải học vật lý từ lượng dữ liệu mô phỏng đắt đỏ, GeoPT giúp mô hình hình thành một “cảm nhận” ban đầu về cách các vật thể tương tác với lực, nước, gió hay va chạm.
Các kỹ sư MIT đang phát triển một hệ thống phục hồi chức năng sử dụng AI tạo sinh, có khả năng học cách hỗ trợ vận động từ chính các chuyên gia vật lý trị liệu và điều chỉnh mức trợ giúp theo khả năng của từng bệnh nhân.
AI có lợi thế đặc biệt trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu. Với dữ liệu tài chính cá nhân đủ đầy, hệ thống có thể phân loại giao dịch, nhận diện xu hướng chi tiêu, phát hiện những khoản bất thường và đưa ra các gợi ý phù hợp với từng người.
Nhờ AI, khoảng cách từ “nghĩ” đến “làm” đang ngắn lại đáng kể. Một ý tưởng không còn phải dừng ở những dòng ghi chú hay bản phác thảo, mà có thể nhanh chóng trở thành một đoạn video hoàn chỉnh.
Nghiên cứu mới cho thấy AI có thể hỗ trợ cải thiện khả năng chẩn đoán bệnh, song hiệu quả phụ thuộc rất lớn vào năng lực người sử dụng. Người ít kiến thức y khoa dễ tin AI ngay cả khi kết quả sai, trong khi bác sĩ thường phát hiện những sai sót này.
Sự bùng nổ của các trợ lý AI hội thoại và công cụ so sánh giá thông minh đang biến thói quen mua sắm từ "tìm kiếm sản phẩm" thụ động sang "tìm giải pháp cá nhân hóa", giúp tiết kiệm tối đa thời gian lẫn ngân sách.
Với nhiều người, phỏng vấn, thuyết trình hay giao tiếp tiếng Anh luôn là áp lực lớn. AI giờ đây như một “phòng tập” an toàn, giúp bạn luyện tập không giới hạn, tự tin làm chủ mọi cuộc đối thoại trước khi bước ra thế giới thực.
Một nghiên cứu mới cho thấy truyện ngắn do AI tạo ra có thể được độc giả đánh giá hấp dẫn và chất lượng hơn tác phẩm do con người viết. Tuy nhiên, khi biết một câu chuyện được viết bởi con người, độc giả lại có xu hướng yêu thích nó hơn.
Trong nhiều năm, con người thường đo sự thông minh bằng khả năng ghi nhớ, tính toán nhanh, viết đúng, phân tích nhiều dữ liệu hay tìm ra câu trả lời chính xác. Nhưng đây cũng chính là những lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang tiến bộ nhanh nhất.
Sự phát triển mạnh mẽ của AI đang mở rộng cánh cửa tri thức theo cách chưa từng có trong lịch sử. Nhưng AI chỉ có thể cung cấp nguyên liệu; giáo viên mới là người vun đắp năng lực để học sinh vững vàng trên hành trình học tập.
Sự phát triển của AI, thiết bị đeo thông minh và các cảm biến sinh học đang mở ra một cách tiếp cận mới. Thay vì chỉ kiểm tra sức khoẻ vài lần mỗi năm, con người đang tiến gần hơn tới mô hình theo dõi sức khỏe liên tục 24/7.
Dù câu hỏi về ý thức AI có vẻ còn sớm, phần lớn chuyên gia cho rằng về nguyên tắc, khả năng này không thể bị loại trừ. Con người cần sớm chuẩn bị cho những hệ quả đạo đức chưa từng có.
Các nhà nghiên cứu MIT kết hợp thuật toán tiết kiệm tài nguyên với phần cứng chuyên dụng, cho phép robot tạo bản đồ 3D theo thời gian thực với mức tiêu thụ điện chỉ tương đương một bóng LED.
Hệ thống SceneSmith sử dụng các tác nhân AI phối hợp để dựng những không gian 3D chân thực như nhà bếp, khách sạn hay phòng khách, nơi robot có thể mô phỏng các công việc thường ngày.
Không chỉ tạo ra văn bản, hình ảnh hay trợ lý ảo, trí tuệ nhân tạo đang được đưa vào các tòa nhà, nhà máy và hệ thống điện để dự báo nhu cầu, phát hiện thiết bị vận hành bất thường và cắt giảm lượng năng lượng bị lãng phí mỗi ngày.
Các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) vừa phát triển thành công hệ thống GIFT (Geometric Inference Feedback Tuning), cho phép huấn luyện mô hình ngôn ngữ - thị giác (VLM) tự động chuyển đổi bản vẽ 2D thành chương trình CAD 3D.
Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, từng thửa ruộng, đàn gia súc và vườn cây đang dần trở thành một hệ thống dữ liệu sống, nơi quyết định sản xuất được đưa ra dựa trên cảm biến, hình ảnh vệ tinh và thuật toán.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống thông minh giúp đơn giản hóa quy trình thiết kế luồng công việc của tác nhân AI và tự động tối ưu hóa cách thức triển khai các luồng công việc đó.
Mỗi ngày trong tuần, Matt, một kỹ sư phần mềm, lại mong chờ chuyến tàu dài bốn tiếng tới Pawling, New York. Đó là khoảng thời gian anh dành cho dự án cá nhân: một trò chơi điện tử chạy trên trình duyệt, được anh tự viết từng dòng mã.
Trí tuệ nhân tạo (AI) không bắt đầu từ một câu lệnh và cũng không kết thúc ở một bản khuyến nghị. AI bắt đầu từ một vấn đề trong thế giới thực và chỉ thực sự hoàn thành khi tạo ra tác động trong thế giới thực.
Để giúp robot làm việc hiệu quả hơn trong gia đình, văn phòng hay nhà máy, các nhà nghiên cứu tại MIT đã phát triển một phương pháp mới sử dụng hai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, mỗi lần tìm kiếm, lướt mạng xã hội, xem video, nghe nhạc hay mua sắm trực tuyến đều tạo ra dấu vết số, phản ánh thói quen, sở thích, mối quan tâm và hành vi của mỗi cá nhân.
