Để giúp bạn nắm vững hơn, mình sẽ giải thích bản chất của từng thuật ngữ bằng những ví dụ thực tế và gần gũi nhất:
1. Agentic AI (AI có tính tác nhân)
- Giải thích: Agentic AI là hệ thống AI không chỉ biết nói mà còn biết làm. Điểm khác biệt là khả năng tự chủ: nó có quyền truy cập vào các công cụ (email, lịch, trình duyệt) để tự thực hiện các bước cần thiết nhằm hoàn thành mục tiêu cuối cùng mà bạn giao phó.
- Ví dụ: Bạn nói: "Hãy lên kế hoạch du lịch Đà Nẵng 3 ngày và đặt phòng phù hợp với ngân sách của tôi".
- AI thông thường: Chỉ liệt kê danh sách khách sạn để bạn tự chọn.
- Agentic AI: Tự tìm phòng, so sánh giá, gửi email hỏi lễ tân và tự động điền thông tin vào form đặt phòng cho bạn.
2. Large Reasoning Models (Mô hình suy luận lớn)
- Giải thích: Large Reasoning Models là loại AI được huấn luyện để suy nghĩ chậm lại. Nó phân tích từng bước logic trước khi đưa ra kết quả cuối cùng, giúp giảm sai sót trong các việc phức tạp.
- Ví dụ: Khi giải một bài toán đố mẹo.
- AI thường: Có thể trả lời sai vì nó chỉ đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất.
- Reasoning Model: Sẽ hiện dòng chữ "Đang suy nghĩ...", nó tự nhủ: "Bước 1: Giả thuyết là A... Bước 2: Kiểm tra lại thấy sai... Bước 3: Thử lại cách B..." rồi mới đưa ra đáp án đúng.
3. Vector Databases (Cơ sở dữ liệu Vector)
- Giải thích: Vector Databases là "kho ký ức" của AI. Nó không lưu từ ngữ đơn thuần mà lưu ý nghĩa của thông tin dưới dạng các tọa độ số.
- Ví dụ: Nếu bạn tìm từ "vua" trong database truyền thống, nó chỉ hiện kết quả có chữ "vua". Trong Vector Database, khi tìm "vua", nó sẽ gợi ý thêm "hoàng hậu", "ngai vàng", "quyền lực" vì chúng nằm gần nhau về mặt ý nghĩa toán học.
4. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Giải thích: RAG. là cơ chế "tra cứu trước khi trả lời". Nó giống như việc cho AI đi thi nhưng được phép lật sách để lấy thông tin mới nhất thay vì chỉ nhớ kiến thức cũ trong đầu.
- Ví dụ: Bạn hỏi AI về chính sách bảo hiểm mới nhất của công ty bạn vừa ban hành sáng nay.
- Không có RAG: AI sẽ nói "Tôi không biết" hoặc đoán bừa.
- Có RAG: AI sẽ tự động lục trong thư mục công ty, đọc file chính sách đó rồi mới trả lời bạn.
5. Model Context Protocol - MCP (Giao thức bối cảnh mô hình)
- Giải thích: Model Context Protocol là một "cổng kết nối tiêu chuẩn" giúp AI dễ dàng đọc dữ liệu từ các ứng dụng khác nhau mà không cần cài đặt phức tạp cho từng cái.
- Ví dụ: Bạn muốn AI phân tích dữ liệu từ Google Drive, Notion và Slack cùng lúc. Thay vì lập trình 3 kết nối riêng biệt, bạn dùng MCP như một cái "giắc cắm chung" để AI đọc được tất cả các nguồn đó chỉ trong nháy mắt.
6. Mixture of Experts - MoE (Sự kết hợp của các chuyên gia)
- Giải thích: MoE là thay vì một mô hình khổng lồ làm mọi việc (rất tốn tài nguyên), MoE chia AI thành một nhóm các "chuyên gia nhỏ". Khi có câu hỏi, chỉ chuyên gia giỏi nhất về mảng đó được triệu tập.
- Ví dụ: Bạn hỏi AI một câu về lập trình Python.
- Mô hình cũ: Toàn bộ mạng lưới thần kinh tỷ tham số cùng chạy (tốn điện, chậm).
- MoE: Hệ thống nhận ra đây là code, nó chỉ kích hoạt "Chuyên gia lập trình" và "Chuyên gia logic", còn các phần khác (như ngôn ngữ học, nghệ thuật) sẽ "đi ngủ" để tiết kiệm tài nguyên.
7. ASI (Trí tuệ siêu nhân tạo)
- Giải thích: ASI là cấp độ AI mà trí thông minh của nó vượt xa tất cả những bộ não thiên tài nhất của nhân loại cộng lại ở mọi lĩnh vực.
- Ví dụ: Nếu con người mất hàng trăm năm để giải mã bộ gen hoặc tìm thuốc chữa ung thư, một ASI có thể thực hiện hàng triệu thí nghiệm mô phỏng trong 1 giờ và đưa ra lời giải mà con người chưa từng nghĩ tới.