Trong những năm gần đây, AI không chỉ tiến bộ ở khả năng viết hay trả lời câu hỏi. Một thay đổi nền tảng hơn đang diễn ra: AI bắt đầu học cách hiểu nhiều loại dữ liệu cùng lúc, thay vì chỉ xử lý văn bản đơn thuần.
Đây chính là khái niệm AI đa phương thức (Multimodal AI).
AI đa phương thức là gì?
AI đa phương thức là thế hệ AI có khả năng xử lý và kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong cùng một hệ thống. Thay vì tiếp nhận dữ liệu theo từng kênh rời rạc, AI học cách ghép các tín hiệu này lại để hiểu ngữ cảnh tổng thể.
Cách tiếp cận này rất gần với cách con người tiếp nhận thế giới. Khi xem một video, chúng ta không chỉ nhìn hình ảnh, mà còn nghe âm thanh, hiểu lời thoại và nắm được mạch câu chuyện. Multimodal AI đang được xây dựng để tiến gần hơn tới kiểu nhận thức đó.
Điểm quan trọng không nằm ở việc “xử lý nhiều dữ liệu hơn”, mà ở khả năng tổng hợp và suy luận dựa trên ngữ cảnh.
Những mô hình AI đa phương thức tiêu biểu
Hầu hết các tập đoàn công nghệ lớn hiện nay đều đặt Multimodal AI vào trung tâm chiến lược phát triển.
-
Google Gemini được thiết kế đa phương thức ngay từ đầu, nơi văn bản, hình ảnh, âm thanh và video được huấn luyện trong cùng một kiến trúc. Điều này giúp mô hình xử lý tốt các bài toán phức tạp, nhiều lớp thông tin.
-
GPT-4o của OpenAI tập trung vào tương tác thời gian thực. Mô hình có thể nhìn, nghe và phản hồi gần như ngay lập tức, tạo cảm giác giao tiếp tự nhiên hơn.
-
Sora và Midjourney cho thấy khả năng tạo sinh đa phương thức, khi AI không chỉ hiểu dữ liệu mà còn tạo ra hình ảnh và video từ mô tả ngôn ngữ.
Dù mỗi mô hình có trọng tâm khác nhau, điểm chung là khả năng kết nối nhiều dạng thông tin trong cùng một quá trình hiểu và phản hồi.
Ứng dụng trong đời sống và công việc
AI đa phương thức không chỉ là câu chuyện nghiên cứu, mà đã bắt đầu tạo ra giá trị thực tế.
Trong y tế, AI có thể kết hợp hồ sơ bệnh án, hình ảnh chẩn đoán và mô tả triệu chứng để hỗ trợ bác sĩ nhìn bức tranh tổng thể nhanh hơn.
Trong xe tự lái, hệ thống phải xử lý đồng thời dữ liệu từ camera, radar, LiDAR, GPS và âm thanh môi trường để hiểu tình huống giao thông theo thời gian thực.
Trong sáng tạo nội dung, Multimodal AI giúp phát triển một ý tưởng thành nhiều định dạng khác nhau như bài viết, hình ảnh và video, đồng thời vẫn giữ được sự nhất quán về ngữ cảnh.
AI đa phương thức và tương lai của trí tuệ nhân tạo
Nhiều chuyên gia xem Multimodal AI là một trong những nền móng quan trọng trên con đường tiến tới AGI – trí tuệ nhân tạo tổng quát. AGI không chỉ giỏi một nhiệm vụ cụ thể, mà cần khả năng suy luận và thích nghi trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Để làm được điều đó, AI phải hiểu thế giới như một chỉnh thể. Khi văn bản, hình ảnh, âm thanh và chuyển động được kết nối trong cùng một hệ thống, cách AI “suy nghĩ” bắt đầu thay đổi từ phản hồi rời rạc sang diễn giải tổng hợp.
Góc nhìn từ Learning Chain
Với Learning Chain, điều quan trọng không nằm ở việc chạy theo thuật ngữ mới, mà ở hiểu bản chất công nghệ để áp dụng vào những bài toán thực tế. Multimodal AI không phải là một trào lưu ngắn hạn, mà là nền tảng giúp AI trở nên tự nhiên và hữu ích hơn trong công việc hằng ngày.
Nếu bạn quan tâm đến những hướng đi nền tảng như AI đa phương thức, việc tìm hiểu và trao đổi cùng cộng đồng Learning Chain sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn AI đang phát triển theo hướng nào và đâu là cơ hội phù hợp cho chính mình.
