Multimodal đang trở thành từ khóa nóng trong thế giới công nghệ, đặc biệt khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng len lỏi vào cuộc sống. Nhưng multimodal là gì? Tại sao multimodal AI lại được xem là bước tiến lớn của AI? Hãy cùng Screensaverswizard tìm hiểu tìm hiểu về multi model AI, multimodal AI và những thông tin liên quan ngay sau đây.
Multimodal là gì? Những định nghĩa cơ bản
Multimodal là thuật ngữ được dùng để đề cập đến khả năng của một hệ thống AI xử lý và tích hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau (như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, dữ liệu cảm biến,…) để hiểu và đưa ra phản hồi chính xác hơn. Nói đơn giản, multimodal AI là AI có thể “nhìn”, “nghe”, “đọc”, và “hiểu” giống cách con người cảm nhận thế giới qua nhiều giác quan.
AI đang dần phát triển để có thể hiểu thế giới như cách con người làm
Theo định nghĩa từ DeepMind, multi model AI là hệ thống “kết hợp nhiều chế độ dữ liệu để tạo ra kết quả toàn diện, giống như cách con người xử lý thông tin từ nhiều nguồn”. Theo đó một AI multimodal có thể phân tích một bức ảnh, đọc chú thích của nó, và nghe mô tả bằng giọng nói để hiểu bối cảnh đầy đủ, thay vì chỉ dựa vào một loại dữ liệu duy nhất.
Multimodal khác với AI đơn chế độ (unimodal), vốn chỉ xử lý một loại dữ liệu (như văn bản với ChatGPT hay hình ảnh với Google Lens). Multimodal AI là bước tiến để AI trở nên linh hoạt và thông minh hơn, tiến gần hơn đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).
Multimodal AI hoạt động như thế nào?
Multimodal AI hoạt động bằng cách tích hợp các mô hình học máy chuyên biệt cho từng loại dữ liệu, sau đó kết hợp chúng trong một hệ thống thống nhất. Dưới đây là cách nó vận hành:
- Thu thập đa dữ liệu: Hệ thống nhận đầu vào từ nhiều nguồn, như văn bản từ bàn phím, hình ảnh từ camera, âm thanh từ micro hoặc các dữ liệu số từ hệ thống cảm biến.
- Xử lý chế độ riêng lẻ: Mỗi loại dữ liệu được xử lý bởi một mô hình riêng, ví dụ văn bản sẽ được dùng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ngữ nghĩa, hình ảnh sẽ được xử lý bằng thị giác máy tính (computer vision) để nhận diện đối tượng, âm thanh sẽ được phân tích bằng nhận diện giọng nói (speech recognition)…
- Tích hợp dữ liệu: Các mô hình này được kết nối qua một lớp tích hợp (fusion layer), thường sử dụng kiến trúc chuyển đổi (transformer) để tìm mối liên hệ giữa các chế độ. Ví dụ khi xem một video nấu ăn, AI multimodal có thể hiểu công thức qua văn bản, nhận diện nguyên liệu qua hình ảnh và nghe hướng dẫn qua âm thanh.
- Đưa ra phản hồi: Multi model AI tạo ra kết quả dựa trên sự tổng hợp, như trả lời câu hỏi, tạo nội dung mới, hoặc đưa ra quyết định. Ví dụ, khi bạn hỏi: “Cục sạc này có thể sạc đầy iPhone 16 trong bao lâu?”, AI multimodal sẽ phân tích hình ảnh cục sạc, văn bản ghi trên cục sạc,… để tính toán các thông số và đưa ra đáp án chính xác dành cho bạn trong điều kiện lý tưởng.
Các công nghệ đằng sau Multimodal AI
Multimodal AI phát triển dựa trên những công nghệ nền tảng sau đây:
- Kiến trúc chuyển đổi (Transformers): Được dùng trong các mô hình như BERT hay GPT, transformers giúp AI hiểu mối quan hệ giữa các chế độ dữ liệu, như liên kết từ ngữ với hình ảnh.
- Học sâu đa nhiệm (Multitask Deep Learning): Học sâu là mô hình được huấn luyện đồng thời trên nhiều nhiệm vụ (như nhận diện hình ảnh và dịch văn bản) để tăng khả năng tổng quát.
Học sâu là một khái niệm quan trọng để phát triển multimodal AI
- Tích hợp đa mô hình (Multimodal Fusion): Các kỹ thuật như early fusion (kết hợp dữ liệu thô) hoặc late fusion (kết hợp kết quả xử lý) giúp AI tạo ra phản hồi thống nhất cho cách xử lý dữ liệu cũng như câu hỏi của người dùng.
- Dữ liệu huấn luyện đa dạng: Multimodal yêu cầu khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn, như bộ dữ liệu LAION-5B (chứa 5 tỷ cặp hình ảnh-văn bản) để huấn luyện.
Lợi ích của Multimodal AI
Dựa theo những kết quả nghiên cứu và từng bước áp dụng vào thực tế, Multimodal AI cho thấy sẽ mang lại nhiều lợi ích vượt trội:
- Hiểu bối cảnh sâu hơn: Bằng cách kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, multimodal giúp AI hiểu rõ hơn ý định của người dùng. Ví dụ khi người dùng gửi ảnh một món ăn và hỏi cách nấu, AI có thể phân tích cả ảnh lẫn câu hỏi để đưa ra công thức chính xác.
- Tăng tính tương tác: Multi model AI cho phép giao tiếp tự nhiên hơn, như trò chuyện qua văn bản, giọng nói, hoặc hình ảnh, tạo trải nghiệm giống con người. Các bạn có thể thử trò chuyện cùng ChatGPT, Grok,… để thấy sự tự nhiên trong giao tiếp của AI ngày càng cao.
- Ứng dụng đa dạng: Từ y tế, giáo dục đến giải trí, chính trị xã hội,… Multimodal AI mở ra vô số khả năng ứng dụng nhờ khả năng xử lý đa dạng dữ liệu.
- Hiệu quả cao hơn: Thay vì dùng nhiều mô hình riêng lẻ, một hệ thống multimodal sẽ giúp tiết kiệm tài nguyên và tăng tốc độ xử lý.
- Hỗ trợ sáng tạo: Multimodal AI có thể tạo nội dung đa dạng, như video từ văn bản mô tả hoặc nhạc từ hình ảnh, mở ra nhiều cơ hội cho người dùng và hỗ trợ sáng tạo một cách hiệu quả dành cho nghệ sĩ, nhà tiếp thị,…
Những thách thức mà Multimodal AI phải đối mặt
Dù là dự án đầy tiềm năng nhưng multimodal AI vẫn phải đối mặt với một số thách thức như:
- Dữ liệu huấn luyện phức tạp: Thu thập và gắn nhãn dữ liệu đa chế độ (như tích hợp hình ảnh – văn bản – âm thanh) tốn nhiều thời gian và tài nguyên.
- Tích hợp khó khăn: Kết hợp nhiều mô hình mà vẫn đảm bảo tính chính xác cao và ít sai sót là một bài toán lớn. Chỉ cần một chế độ sai lệch, toàn bộ hệ thống có thể bị ảnh hưởng.
- Chi phí cao: Multi model AI đòi hỏi hạ tầng tính toán mạnh mẽ để có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ khiến chi phí phát triển tăng vọt.
- Thiên kiến và đạo đức: Nếu dữ liệu huấn luyện chứa thiên kiến (như phân biệt giới tính), multimodal có thể đưa ra kết quả không công bằng. Bên cạnh đó nếu bị sử dụng cho những mục đích xấu thì Multimodal AI có thể dẫn đến những hậu quả to lớn cho con người.
- An ninh dữ liệu: Ngoài ra việc thu thập và xử lý nhiều loại dữ liệu nhạy cảm (như ảnh khuôn mặt, giọng nói) đặt ra nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân ngày càng cao.
Viễn cảnh AI bị phục vụ sai mục đích vẫn là sự lo lắng của nhiều người
Một số cột mốc phát triển của Multimodal AI
Multimodal không phải ý tưởng mới, tuy nhiên chỉ mới phát triển một cách mạnh mẽ trong thời gian gần đây. Hãy cùng điểm qua một số cột mốc trên hành trình phát triển của Multimodal AI:
- Thập niên 2000: Các hệ thống sơ khai kết hợp văn bản và hình ảnh, nhưng hiệu quả thấp do thiếu dữ liệu và công nghệ chưa có sự đồng bộ cao.
- 2017: Sự ra đời của kiến trúc transformer mở ra bước ngoặt, giúp AI xử lý đa chế độ hiệu quả hơn.
- 2021: CLIP của OpenAI kết hợp văn bản và hình ảnh, đặt nền móng cho multi model AI hiện đại.
- 2023-nay: Một số mô hình như GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google) và Grok (xAI) bắt đầu tích hợp khả năng multimodal, từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh một cách ngày càng mượt mà hơn.
Dự đoán tương lai phát triển của Multimodal AI
Multimodal AI sẽ định hình hướng phát triển trong tương lai như thế nào? Dưới đây là một số dự đoán:
- Trợ lý ảo thông minh hơn: Các trợ lý ảo sẽ không chỉ trả lời văn bản mà còn phân tích ảnh, video và giọng nói, mang đến trải nghiệm liền mạch và chân thật cho người dùng.
- Y tế chính xác hơn: Multimodal sẽ tích hợp mọi dữ liệu y tế để dự đoán bệnh sớm, cá nhân hóa việc điều trị nhằm tăng hiệu quả và kéo dài tuổi thọ.
- Sáng tạo đột phá: AI sẽ tạo phim, trò chơi hoặc âm nhạc từ ý tưởng đơn giản, giúp mọi người đều có cơ hội trở thành nhà sáng tạo nội dung số.
- Giáo dục toàn diện: Multi model AI sẽ mang đến lớp học ảo, nơi học sinh tương tác qua văn bản, hình ảnh, và thực tế ảo. Hệ thống cũng có thể tạo ra giáo viên ảo, có chương trình phù hợp với từng học viên để tăng hiệu quả giáo dục.
- Giao thông an toàn hơn: Xe tự lái sẽ kết hợp mọi dữ liệu từ môi trường xung quanh để giảm tai nạn xuống mức tối thiểu. Đây là điều đã dần được triển khai trên thực tế.
Vậy chúng ta có thể kết luận Multimodal là gì? Đây chính là tương lai của trí tuệ nhân tạo, nơi máy móc hiểu thế giới như con người qua nhiều giác quan. Từ multimodal AI, multi model AI, đến vô số ứng dụng trong y tế, giáo dục, và giải trí, công nghệ này đang mở ra một kỷ nguyên mới. Multimodal không chỉ là công cụ mà là cầu nối đưa AI đến gần hơn với giấc mơ AGI.
