Kết hợp AI “dạy” tiếng Việt  

Lãnh đạo của một doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại Việt Nam mong muốn học tiếng Việt nhanh, đọc được 90% nội dung của các văn bản thông thường. Vấn đề là, ông ấy quá bận rộn và chỉ có khoảng thời gian 1 tiếng (từ 12-13h mỗi ngày) để học. Vì vậy, cần áp dụng công nghệ vào phần mềm học ngôn ngữ sao để giúp ông ngoại ngữ nhanh? 

Trên đây là bài toán của vị trí lãnh đạo công ty FDI đặt ra với PGS.TS Đinh Điền, Giám đốc Trung tâm Ngôn ngữ học tính toán, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM. 

Là người có nhiều đề tài nghiên cứu khoa học và công trình công bố quốc tế về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dịch máy, ngôn ngữ học phản bác và dạy tiếng Việt cho người nước ngoài, PGS Điền cho rằng, ứng dụng AI rất cần thiết để giải quyết các vấn đề trong ngôn ngữ học.  

Cụ thể, bước đầu tiên của việc học bất kỳ ngôn ngữ nào là dạy ngôn ngữ âm thanh. Rào cản ở đây là tiếng Việt có thanh điệu, có điệu, khi dạy cho những người học thuộc hệ ngôn ngữ không có thanh điệu như người Anh, người Pháp… sẽ rất khó. Đơn cử, thay vì hỏi: “Bạn đi ngủ chưa?” thì người học sẽ nói “Bạn đi ngu chưa?”, bởi họ không phân biệt được thanh điệu. Cần dạy họ đặt trò chơi ở đâu khi phát âm, khẩu hình ngậm ra sao, phát âm ra đúng hay sai khác nhau như thế nào.  

Lúc này, phần mềm ứng dụng AI trong dạy ngoại ngữ có thể mô phỏng khẩu hình đánh răng, phát âm thanh sẵn để người học bắt chước. Sau đó, người học tập phát lại âm thanh, thu vào phần mềm, sử dụng công nghệ đối chiếu giữa phát âm của người học và phát âm chuẩn từ phần mềm, cải thiện khả năng phát âm nhanh. Tất cả các công đoạn trên đều bắt buộc phải ứng dụng AI.  

Một dẫn chứng khác, theo Từ điển tiếng Việt của Viện Ngôn ngữ học do cố Giáo sư Hoàng Phê chủ biên, vốn từ gốc tiếng Việt có khoảng 34.000 từ, tính toán cho thấy, cần dạy khoảng 10% lượng từ cho máy, tương đương với 3.400 từ thông tin ứng dụng, là máy có thể đọc được khoảng 90% văn bản tiếng Việt thông thường. Để có được bảng thống kê dữ liệu này, PGS Điền buộc phải sử dụng AI, gắn nhãn lên hệ thống từ vựng trong kho ngữ liệu tiếng Việt . 

Có thể nói, AI đã thay đổi cách dạy - học của ngành giáo dục. Thực tế, rất nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã ra đời nhằm hỗ trợ quá trình dạy - học trở nên nhanh chóng, hiệu quả hơn.  

Câu chuyện kết hợp giữa khoa học máy tính và ngôn ngữ học khá thú vị trên cho thấy, quá trình đào tạo, ứng dụng AI vào thực tế là rất cần thiết, song không dễ dàng. Các dữ liệu cần được phân tách theo nhiều lớp định danh, ở mỗi lớp sẽ phải xử lý từng biến số với các định danh cụ thể khác nhau nữa. 

Khi máy móc học ngôn ngữ...  

Không chỉ giúp con người học ngôn ngữ, trí tuệ nhân tạo còn giúp các hệ thống hỗ trợ lý trí thông minh ngôn ngữ tốt hơn. Máy móc được huấn luyện và tiến bộ mỗi ngày.  

Tương tự câu chuyện của PGS Điền, dưới đây lại là dẫn chứng sinh động khác về cách mà một trợ lý thông minh hiểu ngôn ngữ con người.

Đó là quá trình nghiên cứu và phát triển trợ lý giọng nói tiếng Việt Kiki trên ô tô, để nhận dạng tốt giọng nói với nhiều ngữ điệu vùng miền khác nhau. Trong khoa học máy tính, nhận dạng giọng nói là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), chuyển đổi giọng nói con người thành một định dạng hữu ích và có thể hiểu được bằng các ứng dụng máy tính. Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy móc và con người. Trợ lý giọng nói đã trở thành ứng dụng không thể thiếu trên toàn thế giới. Phổ biến nhất có thể kể đến như: Siri của Apple, Google Assistant, Amazon Alexa, hay Kiki ở Việt Nam.

Anh Nguyễn Hoàng Khánh Duy, người viết những dòng code đầu tiên cho Kiki chia sẻ, để huấn luyện mô hình AI đủ thông minh khi nhận diện giọng nói, phản hồi thông tin đúng cho người dùng, thì dữ liệu ngôn ngữ đóng vai trò chủ chốt. 

Dẫn chứng, chức năng rất quan trọng với người dùng trợ lý tiếng Việt Kiki trên ôtô là dẫn đường. Do đó, đội ngũ phát triển sản phẩm phải chuẩn bị dữ liệu, vốn từ vựng để hỗ trợ “mượt” cho các câu lệnh từ người dùng. Sau quá trình thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, chỉ số thể hiện chất lượng nhận diện giọng nói ở phiên bản sau đã cải thiện 40% so với ban đầu.

Việc nhận diện giọng nói trên xe ô tô không chỉ dừng lại ở mỗi bài toán về dẫn đường, địa điểm mà còn nhiều vấn đề khác. 

Ví dụ, đặc thù sử dụng Kiki trên xe ô tô thì tiếng ồn do động cơ, gió hay tiếng phát ra từ các thiết bị giao thông trên đường cũng rất lớn, điều này ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng nhận diện giọng nói của Kiki trên xe. Do đó, yêu cầu đội ngũ Kiki phải cố gắng giải quyết điều kiện ồn ào bằng cách tăng cường dữ liệu bằng cách nói trong điều kiện ồn ào sao cho phù hợp với cuộc sống thực tế nhất.  

Ngoài ra, bằng các kỹ thuật mới trên thế giới như self-supervised (học tự giám sát), Kiki đang cố gắng “học” từ cả những dữ liệu không được gán nhãn, để cải thiện mô hình tốt hơn nữa. Tính ổn định của trợ lý giọng nói tiếng Việt này đang cải thiện với việc không ngừng đào tạo, nâng cấp sản phẩm.

Rõ ràng, tiến bộ của công nghệ đang diễn ra hàng ngày, hàng giờ. ChatGPT ra đời cuối năm 2022 đã trả lời một phần cho câu hỏi về cách dữ liệu lớn vận hành. Công nghệ đang “bước” vào giữa đời sống, đặc biệt, trong giáo dục, ngôn ngữ, những lĩnh vực vốn phụ thuộc nhiều vào con người trước đây. AI tái định nghĩa cách chúng ta học tập, làm việc, sinh hoạt... như những ví dụ cụ thể nêu trên.

Kết hợp AI “dạy” tiếng Việt  

Lãnh đạo của một doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại Việt Nam mong muốn học tiếng Việt nhanh, đọc được 90% nội dung của các văn bản thông thường. Vấn đề là, ông ấy quá bận rộn và chỉ có khoảng thời gian 1 tiếng (từ 12-13h mỗi ngày) để học. Vì vậy, cần áp dụng công nghệ vào phần mềm học ngôn ngữ sao để giúp ông ngoại ngữ nhanh? 

Trên đây là bài toán của vị trí lãnh đạo công ty FDI đặt ra với PGS.TS Đinh Điền, Giám đốc Trung tâm Ngôn ngữ học tính toán, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM. 

Là người có nhiều đề tài nghiên cứu khoa học và công trình công bố quốc tế về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dịch máy, ngôn ngữ học phản bác và dạy tiếng Việt cho người nước ngoài, PGS Điền cho rằng, ứng dụng AI rất cần thiết để giải quyết các vấn đề trong ngôn ngữ học.  

Cụ thể, bước đầu tiên của việc học bất kỳ ngôn ngữ nào là dạy ngôn ngữ âm thanh. Rào cản ở đây là tiếng Việt có thanh điệu, có điệu, khi dạy cho những người học thuộc hệ ngôn ngữ không có thanh điệu như người Anh, người Pháp… sẽ rất khó. Đơn cử, thay vì hỏi: “Bạn đi ngủ chưa?” thì người học sẽ nói “Bạn đi ngu chưa?”, bởi họ không phân biệt được thanh điệu. Cần dạy họ đặt trò chơi ở đâu khi phát âm, khẩu hình ngậm ra sao, phát âm ra đúng hay sai khác nhau như thế nào.  

Lúc này, phần mềm ứng dụng AI trong dạy ngoại ngữ có thể mô phỏng khẩu hình đánh răng, phát âm thanh sẵn để người học bắt chước. Sau đó, người học tập phát lại âm thanh, thu vào phần mềm, sử dụng công nghệ đối chiếu giữa phát âm của người học và phát âm chuẩn từ phần mềm, cải thiện khả năng phát âm nhanh. Tất cả các công đoạn trên đều bắt buộc phải ứng dụng AI.  

Một dẫn chứng khác, theo Từ điển tiếng Việt của Viện Ngôn ngữ học do cố Giáo sư Hoàng Phê chủ biên, vốn từ gốc tiếng Việt có khoảng 34.000 từ, tính toán cho thấy, cần dạy khoảng 10% lượng từ cho máy, tương đương với 3.400 từ thông tin ứng dụng, là máy có thể đọc được khoảng 90% văn bản tiếng Việt thông thường. Để có được bảng thống kê dữ liệu này, PGS Điền buộc phải sử dụng AI, gắn nhãn lên hệ thống từ vựng trong kho ngữ liệu tiếng Việt . 

Có thể nói, AI đã thay đổi cách dạy - học của ngành giáo dục. Thực tế, rất nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã ra đời nhằm hỗ trợ quá trình dạy - học trở nên nhanh chóng, hiệu quả hơn.  

Câu chuyện kết hợp giữa khoa học máy tính và ngôn ngữ học khá thú vị trên cho thấy, quá trình đào tạo, ứng dụng AI vào thực tế là rất cần thiết, song không dễ dàng. Các dữ liệu cần được phân tách theo nhiều lớp định danh, ở mỗi lớp sẽ phải xử lý từng biến số với các định danh cụ thể khác nhau nữa. 

Khi máy móc học ngôn ngữ...  

Không chỉ giúp con người học ngôn ngữ, trí tuệ nhân tạo còn giúp các hệ thống hỗ trợ lý trí thông minh ngôn ngữ tốt hơn. Máy móc được huấn luyện và tiến bộ mỗi ngày.  

Tương tự câu chuyện của PGS Điền, dưới đây lại là dẫn chứng sinh động khác về cách mà một trợ lý thông minh hiểu ngôn ngữ con người.

Đó là quá trình nghiên cứu và phát triển trợ lý giọng nói tiếng Việt Kiki trên ô tô, để nhận dạng tốt giọng nói với nhiều ngữ điệu vùng miền khác nhau. Trong khoa học máy tính, nhận dạng giọng nói là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), chuyển đổi giọng nói con người thành một định dạng hữu ích và có thể hiểu được bằng các ứng dụng máy tính. Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy móc và con người. Trợ lý giọng nói đã trở thành ứng dụng không thể thiếu trên toàn thế giới. Phổ biến nhất có thể kể đến như: Siri của Apple, Google Assistant, Amazon Alexa, hay Kiki ở Việt Nam.

Anh Nguyễn Hoàng Khánh Duy, người viết những dòng code đầu tiên cho Kiki chia sẻ, để huấn luyện mô hình AI đủ thông minh khi nhận diện giọng nói, phản hồi thông tin đúng cho người dùng, thì dữ liệu ngôn ngữ đóng vai trò chủ chốt. 

Dẫn chứng, chức năng rất quan trọng với người dùng trợ lý tiếng Việt Kiki trên ôtô là dẫn đường. Do đó, đội ngũ phát triển sản phẩm phải chuẩn bị dữ liệu, vốn từ vựng để hỗ trợ “mượt” cho các câu lệnh từ người dùng. Sau quá trình thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, chỉ số thể hiện chất lượng nhận diện giọng nói ở phiên bản sau đã cải thiện 40% so với ban đầu.

Việc nhận diện giọng nói trên xe ô tô không chỉ dừng lại ở mỗi bài toán về dẫn đường, địa điểm mà còn nhiều vấn đề khác. 

Ví dụ, đặc thù sử dụng Kiki trên xe ô tô thì tiếng ồn do động cơ, gió hay tiếng phát ra từ các thiết bị giao thông trên đường cũng rất lớn, điều này ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng nhận diện giọng nói của Kiki trên xe. Do đó, yêu cầu đội ngũ Kiki phải cố gắng giải quyết điều kiện ồn ào bằng cách tăng cường dữ liệu bằng cách nói trong điều kiện ồn ào sao cho phù hợp với cuộc sống thực tế nhất.  

Ngoài ra, bằng các kỹ thuật mới trên thế giới như self-supervised (học tự giám sát), Kiki đang cố gắng “học” từ cả những dữ liệu không được gán nhãn, để cải thiện mô hình tốt hơn nữa. Tính ổn định của trợ lý giọng nói tiếng Việt này đang cải thiện với việc không ngừng đào tạo, nâng cấp sản phẩm.

Rõ ràng, tiến bộ của công nghệ đang diễn ra hàng ngày, hàng giờ. ChatGPT ra đời cuối năm 2022 đã trả lời một phần cho câu hỏi về cách dữ liệu lớn vận hành. Công nghệ đang “bước” vào giữa đời sống, đặc biệt, trong giáo dục, ngôn ngữ, những lĩnh vực vốn phụ thuộc nhiều vào con người trước đây. AI tái định nghĩa cách chúng ta học tập, làm việc, sinh hoạt... như những ví dụ cụ thể nêu trên.

Bình luận của ông Zhang có thể nhằm ám chỉ việc Mỹ hạn chế công ty tiếp cận công nghệ, phần mềm xuất xứ Mỹ. Nhà sản xuất Nvidia của Mỹ cung cấp GPU mạnh mẽ đứng sau ChatGPT và nhiều ứng dụng AI hiện đại khác.

Theo ông Zhang, thay vì “làm thơ” như các mô hình GPT hiện nay, Pangu sẽ tập trung chủ yếu vào“trao quyền và định hình lại các ngành công nghiệp khác nhau”.

Ông Zhang khẳng định Pangu cung cấp hạ tầng ổn định vì năng lực tính toán có thể cao gấp 1,1 lần GPU phổ biến. “Nếu không thể mua GPU chính thống, giờ đây bạn có thể sử dụng dịch vụ đám mây AI của Huawei, giải phóng bạn khỏi các GPU giá cao”, ông phát biểu.

Ngoài Huawei, các hãng công nghệ Trung Quốc khác cũng chạy đua ra mắt sản phẩm AI riêng. Alibaba, Tencent và Baidu nằm trong số hơn 30 công ty và tổ chức thông báo đang phát triển mô hình AI ngôn ngữ lớn riêng trong vài tháng gần đây.

Pangu Model được giới thiệu lần đầu năm 2021 khi Huawei tìm kiếm động lực tăng trưởng mới sau hàng loạt lệnh cấm vận của Mỹ. Từ đó tới nay, Huawei Cloud đã tham gia hơn 1.000 dự án liên quan đến AI trong nhiều lĩnh vực, từ khai mỏ, đường sắt đến khí tượng học, dược phẩm. Bộ phận vận hành ba trung tâm máy tính AI quy mô lớn ở Trung Quốc và tất cả đều đào tạo được các mô hình AI lớn.

Năm 2022, thị phần Huawei Cloud nội địa tăng lên khoảng 19%, đứng thứ hai sau Alibaba Cloud, theo hãng nghiên cứu Canalys. Dù hầu hết thị trường ở trong nước, bộ phận cũng đạt bước tiến ở nước ngoài thông qua các đối tác và mở trung tâm dữ liệu mới ở Thổ Nhĩ Kỳ, Ai Cập.

(Theo Nikkei)

Mô hình AI mới của Huawei dành cho các dịch vụ điện toán đám mây, nhằm theo kịp “cơn sốt” AI tạo sinh mà ChatGPT châm ngòi. Dịch vụ ra mắt trong bối cảnh công nghệ Trung Quốc vẫn đang vật lộn với các lệnh cấm vận của Mỹ.

Huawei Cloud, bộ phận điện toán đám mây của Huawei, cho biết mô hình AI “Pangu Model 3.0” áp dụng cách tiếp cận khác với ChatGPT. Mục tiêu của Pangu Model 3.0 là đáp ứng các nhu cầu của từng ngành công nghiệp cụ thể, giải quyết các vấn đề vận hành, nghiên cứu và phát triển sản phẩm, kỹ thuật phần mềm.

Tại hội thảo dành cho các nhà phát triển tại Đông Quản, Huawei nói muốn mở rộng các dịch vụ đám mây dựa trên AI sang các lĩnh vực mới, bao gồm chính phủ, tài chính và ngân hàng. Zhang Ping'an, CEO Huawei Cloud Computing Technologies, chia sẻ mô hình AI của hãng dùng phần cứng và nền tảng riêng vì không được tiếp cận GPU và phần mềm mà các công ty khác đang sử dụng cho ứng dụng AI.

Bình luận của ông Zhang có thể nhằm ám chỉ việc Mỹ hạn chế công ty tiếp cận công nghệ, phần mềm xuất xứ Mỹ. Nhà sản xuất Nvidia của Mỹ cung cấp GPU mạnh mẽ đứng sau ChatGPT và nhiều ứng dụng AI hiện đại khác.

Theo ông Zhang, thay vì “làm thơ” như các mô hình GPT hiện nay, Pangu sẽ tập trung chủ yếu vào“trao quyền và định hình lại các ngành công nghiệp khác nhau”.

Ông Zhang khẳng định Pangu cung cấp hạ tầng ổn định vì năng lực tính toán có thể cao gấp 1,1 lần GPU phổ biến. “Nếu không thể mua GPU chính thống, giờ đây bạn có thể sử dụng dịch vụ đám mây AI của Huawei, giải phóng bạn khỏi các GPU giá cao”, ông phát biểu.

Ngoài Huawei, các hãng công nghệ Trung Quốc khác cũng chạy đua ra mắt sản phẩm AI riêng. Alibaba, Tencent và Baidu nằm trong số hơn 30 công ty và tổ chức thông báo đang phát triển mô hình AI ngôn ngữ lớn riêng trong vài tháng gần đây.

Pangu Model được giới thiệu lần đầu năm 2021 khi Huawei tìm kiếm động lực tăng trưởng mới sau hàng loạt lệnh cấm vận của Mỹ. Từ đó tới nay, Huawei Cloud đã tham gia hơn 1.000 dự án liên quan đến AI trong nhiều lĩnh vực, từ khai mỏ, đường sắt đến khí tượng học, dược phẩm. Bộ phận vận hành ba trung tâm máy tính AI quy mô lớn ở Trung Quốc và tất cả đều đào tạo được các mô hình AI lớn.

Năm 2022, thị phần Huawei Cloud nội địa tăng lên khoảng 19%, đứng thứ hai sau Alibaba Cloud, theo hãng nghiên cứu Canalys. Dù hầu hết thị trường ở trong nước, bộ phận cũng đạt bước tiến ở nước ngoài thông qua các đối tác và mở trung tâm dữ liệu mới ở Thổ Nhĩ Kỳ, Ai Cập.

(Theo Nikkei)

Với thành tích này, Threads đã phá kỷ lục của ChatGPT. Chatbot của OpenAI chạm mốc 100 triệu người dùng trong hai tháng. Để so sánh, TikTok đạt 100 triệu người dùng trong 9 tháng, Instagram trong 2,5 năm. Dù vậy, lượt đăng ký và người dùng hoat động là hai thước đo khác nhau. Ngoài ra, chưa rõ tương tác của người dùng trên Threads và thời gian họ sử dụng nền tảng như thế nào.

Giữ chân người dùng là thách thức thật sự, vì Threads còn thiếu nhiều tính năng. Chẳng hạn, giao diện trên web mới chỉ có tính năng đọc, không hỗ trợ tìm kiếm bài viết, tin nhắn trực tiếp, hashtag và không có bảng Following (theo dõi). Do dùng chung quy định của Instagram, Threads cấm nội dung hở hang.

Song, không thể phủ nhận đây là cột mốc quan trọng, đặc biệt nếu xét đến Twitter hiện có 250 triệu người dùng hàng ngày. Theo Giám đốc Instagram Adam Mosseri, hướng đi của Threads khác biệt so với Twitter, vốn tập trung vào tin tức và sự kiện đang diễn ra. Ứng dụng mới của Instagram hướng đến tương tác tích cực giữa con người và các sự việc nhẹ nhàng hơn.

Trước sự nổi lên của Threads, Twitter đã dọa kiện Meta đánh cắp bí mật thương mại. Tuy nhiên, phía Meta khẳng định đội ngũ  phát triển Threads không có một cựu nhân viên Twitter nào.

Trên Twitter, ông chủ Elon Musk viết:“Cạnh tranh thì được, gian lận thì không”. Trong khi đó, Mark Zuckerberg chỉ chia sẻ thành tích của Threads “vượt ngoài kỳ vọng”.

(Theo Searchenginejournal)

Mark Zuckerberg kinh ngạc trước sự bùng nổ của Threads

Theo website số liệu Quiver Quantitative, tính đến ngày 9/7, đã có hơn 100 triệu người đăng ký ứng dụng Threads của Instagram. “Kẻ hủy diệt Twitter” ra mắt vào ngày 5/7 và nhanh chóng thu hút 30 triệu lượt đăng ký chỉ trong 24 giờ đầu tiên. Sau đó, nó vươn lên 50 triệu và 70 triệu trong chưa đầy hai ngày.

Với thành tích này, Threads đã phá kỷ lục của ChatGPT. Chatbot của OpenAI chạm mốc 100 triệu người dùng trong hai tháng. Để so sánh, TikTok đạt 100 triệu người dùng trong 9 tháng, Instagram trong 2,5 năm. Dù vậy, lượt đăng ký và người dùng hoat động là hai thước đo khác nhau. Ngoài ra, chưa rõ tương tác của người dùng trên Threads và thời gian họ sử dụng nền tảng như thế nào.

Giữ chân người dùng là thách thức thật sự, vì Threads còn thiếu nhiều tính năng. Chẳng hạn, giao diện trên web mới chỉ có tính năng đọc, không hỗ trợ tìm kiếm bài viết, tin nhắn trực tiếp, hashtag và không có bảng Following (theo dõi). Do dùng chung quy định của Instagram, Threads cấm nội dung hở hang.

Song, không thể phủ nhận đây là cột mốc quan trọng, đặc biệt nếu xét đến Twitter hiện có 250 triệu người dùng hàng ngày. Theo Giám đốc Instagram Adam Mosseri, hướng đi của Threads khác biệt so với Twitter, vốn tập trung vào tin tức và sự kiện đang diễn ra. Ứng dụng mới của Instagram hướng đến tương tác tích cực giữa con người và các sự việc nhẹ nhàng hơn.

Trước sự nổi lên của Threads, Twitter đã dọa kiện Meta đánh cắp bí mật thương mại. Tuy nhiên, phía Meta khẳng định đội ngũ  phát triển Threads không có một cựu nhân viên Twitter nào.

Trên Twitter, ông chủ Elon Musk viết:“Cạnh tranh thì được, gian lận thì không”. Trong khi đó, Mark Zuckerberg chỉ chia sẻ thành tích của Threads “vượt ngoài kỳ vọng”.

(Theo Searchenginejournal)

Mark Zuckerberg kinh ngạc trước sự bùng nổ của Threads