• Hybrid AI là xu hướng công nghệ mới kết hợp ưu điểm của nhiều mô hình AI khác nhau, mang lại kết quả vượt trội so với việc sử dụng một mô hình AI riêng lẻ.
• AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang rất phổ biến nhưng vẫn có những hạn chế. LLM dự đoán câu trả lời dựa trên dữ liệu huấn luyện mà không thực sự "hiểu" thông tin như con người.
• Một trong những hạn chế lớn nhất của LLM là khả năng tạo ra thông tin sai lệch một cách tự tin, gọi là hiện tượng "ảo giác". Điều này có thể gây hậu quả nghiêm trọng trong các ứng dụng quan trọng.
• Hybrid AI giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp nhiều mô hình AI. Ví dụ trong y tế, nó có thể kết hợp mô hình học máy truyền thống để chẩn đoán chính xác với AI tạo sinh để giải thích kết quả cho bệnh nhân.
• Trong tài chính, Hybrid AI giúp phát hiện gian lận hiệu quả hơn bằng cách kết hợp thuật toán phát hiện bất thường với xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích giao dịch và liên lạc.
• Trong sản xuất, nó tối ưu hóa dây chuyền sản xuất bằng cách kết hợp mô hình bảo trì dự đoán với thuật toán học tăng cường để điều chỉnh thời gian thực.
• Ưu điểm lớn của Hybrid AI là tính linh hoạt và khả năng thích ứng, có thể tùy chỉnh cho từng nhu cầu và thách thức cụ thể.
• Hybrid AI cũng cải thiện khả năng giải thích - yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin vào hệ thống AI, đặc biệt trong các ngành được quản lý chặt chẽ.
• Trong tương lai, Hybrid AI có thể tích hợp cả điện toán lượng tử hoặc công nghệ neuromorphic để tạo ra hệ thống AI mạnh mẽ hơn và phù hợp hơn với lý luận và đạo đức của con người.
• Tuy nhiên, Hybrid AI cũng đối mặt với thách thức về độ phức tạp trong tích hợp và nhu cầu tài nguyên tính toán lớn.
📌 Hybrid AI đang mở ra kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo, kết hợp ưu điểm của nhiều mô hình AI để tạo ra hệ thống thông minh, đáng tin cậy hơn. Nó hứa hẹn định hình tương lai trong nhiều lĩnh vực từ y tế, tài chính đến giáo dục.
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/10/02/why-hybrid-ai-is-the-next-big-thing-in-tech/