Hiện tại, ứng dụng AI video được tìm kiếm nhiều nhất là AI chuyển đổi văn bản thành video. Ý tưởng là bất cứ ai cũng có thể gõ một lời mời vào một trường văn bản, và trong vài giây – hoặc có thể là vài phút – một video sẽ được tạo ra bằng một mô hình AI. Một số công ty lớn nhất trong lĩnh vực công nghệ đang nghiên cứu về điều này. Meta đã công bố Make-A-Video, Google đã công bố Imagen Video và Phenaki, và Nvidia cũng nói rằng họ cũng tham gia.
Tất cả những dự án đó chưa có sẵn cho sử dụng công cộng, và đầu ra của những hệ thống này còn xa xôi về độ tương tự với ảnh thực tế: những hình ảnh biến dạng và thay đổi, và có sự khác biệt rõ ràng giữa các khung hình. Nhưng các bản demo là các tuyên bố công bố nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực chuyển đổi văn bản thành video từ các công ty lớn – và mạnh mẽ.
Như một người tạo ra, ý tưởng công việc của tôi bị thay thế nhanh chóng bởi AI là kinh sợ, nhưng như một kỹ sư công nghệ, tôi rất thích thú. Tôi muốn thấy chúng ta có đến gần đủ để chỉ cần gõ văn bản vào một trang web và nhận được video chất lượng. Vì vậy, trong tập mới nhất của chương trình YouTube của tôi Full Frame, tôi đã thử nghiệm năm công cụ tạo video AI – Gen-2, Kaiber, Deep Nostalgia, Synthesia và Unboring – để xem giới hạn của công nghệ AI hiện tại là gì.
Kĩ thuật công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã trở thành một trong những công nghệ được sử dụng phổ biến nhất, đóng vai trò quan trọng trong việc thay thế con người trong nhiều ngành nghề từ các công đoạn sản xuất đến nền tảng của một số ứng dụng công nghệ. Tuy nhiên, trong khi AI đã làm cho những công việc đơn giản trở nên dễ dàng hơn, điều này yêu cầu kỹ sư và nhà phát triển có ý thức về những công cụ và kỹ thuật hiện đại được sử dụng trong các ứng dụng AI.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ điểm qua 5 công cụ chính mà những người tạo ra công cụ AI nên biết: Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Deep Learning và Reinforcement Learning.
Machine Learning là nhóm các thuật toán mà máy tính có thể sử dụng để huấn luyện cho mục đích đưa ra các phán quyết được cung cấp trên mô hình dựa trên các dữ liệu. Nó giúp máy tính cải thiện năng suất và khả năng nhận diện với việc tự động hóa các quy trình tự động bằng cách huấn luyện mô hình với dữ liệu thực tế.
Natural Language Processing là một ngành nghề liên quan đến việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng máy tính. Nó giúp máy tính hiểu nghĩa ngôn ngữ của con người và hỗ trợ máy tính thực hiện các thao tác trên đó.
Computer Vision là sự kết hợp giữa Machine Learning và ảnh hưởng của các thuật toán học sâu để tạo nên một hệ thống thể hiện cách máy tính thực hiện những tác vụ nhận diện đối tượng từ các bức ảnh. Điều này giúp cho máy tính dự đoán các đối tượng trong bức ảnh có thể là văn bản, dấu hiệu đường bộ, khuôn mặt nhân thân,…v.v.
Deep Learning là một trong những kỹ thuật máy học mới nhất, được coi là một bước ngoặt quan trọng trong sự phát triển của AI. Deep Learning sử dụng một mô hình máy học đa lớp mang tính cụ thể và các mạng nơ-ron tương tự như máy tính diễn ra trong những hoạt động như viết văn bản, nhận diện ảnh, giọng nói v.v.
Cuối cùng, Reinforcement Learning là lớp học máy với mục đích hướng dẫn một hệ thống cung cấp mô hình học thông qua việc giải quyết các vấn đề tự do. Nó sử dụng các phương pháp giải quyết vấn để thực hiện mục tiêu được giao bằng cách học từ các bước tiến hành.
Tổng kết, 5 công cụ quan trọng trên là những cái bắt buộc mà bất kỳ kỹ sư hoặc nhà phát triển của công cụ AI phải có ý thức rõ ràng để thiết kế các ứng dụng tốt nhất có thể.