Google Labs, vốn là “sân chơi” thử nghiệm của Google, là nơi các công cụ và tính năng AI giai đoạn đầu được kiểm tra trước khi quyết định liệu chúng có đủ tiềm năng để ra mắt rộng rãi hay không. Năm 2023, NotebookLM đã khởi đầu từ một thử nghiệm của Google Labs, với tên mã “Project Tailwind” và nhanh chóng trở thành một trong những dự án thành công, được đông đảo người dùng đón nhận.
Thế nhưng, NotebookLM chỉ là một trong số rất nhiều thử nghiệm mà Google đang ấp ủ. Sau khi tìm hiểu và trải nghiệm các đối thủ cạnh tranh của NotebookLM, đã đến lúc chúng ta nhìn nhận xem các dự án khác từ Google Labs đang hoạt động như thế nào. Bài viết này sẽ đưa bạn đi sâu vào ba thử nghiệm AI nổi bật khác, chứng minh rằng Google Labs không chỉ may mắn với NotebookLM mà còn đang định hình tương lai của công nghệ AI.
Trang đăng ký NotebookLM hiển thị trên iPad, minh họa giao diện thân thiện của công cụ AI này
Illuminate: Tổng quan âm thanh nghiên cứu tiên tiến
Là một trong những thử nghiệm AI đầu tiên mà tôi tìm hiểu sâu, Illuminate gây ấn tượng mạnh bởi cảm giác thân thuộc với NotebookLM. Illuminate là một dự án của Google Labs “dành riêng cho việc thúc đẩy học hỏi”, có khả năng biến các tài liệu nghiên cứu thành các bản tóm tắt âm thanh được tạo bởi AI – tương tự như tính năng Audio Overviews của NotebookLM, nhưng với nhiều cải tiến đáng giá.
Khi truy cập trang web của Illuminate, bạn sẽ được chào đón với tùy chọn nghe các cuộc hội thoại về một số bài báo nghiên cứu được Google tuyển chọn. Một biểu tượng phát (play) cùng với thời lượng của Audio Overview sẽ hiển thị ngay bên dưới mỗi tiêu đề. Khi nhấp vào, bạn sẽ lắng nghe một cuộc đối thoại được tạo bởi AI giữa hai người dẫn chương trình ảo, một nam và một nữ, mang lại trải nghiệm nghe độc đáo và hấp dẫn.
Illuminate cũng có một biểu tượng bàn tay nhỏ ở phía dưới (giống như biểu tượng Raise Hand trong Google Meet). Nhấp vào đó sẽ hiển thị phần Hỏi & Đáp, nơi bạn có thể đặt câu hỏi liên quan đến bài báo đang được thảo luận. Công cụ còn cung cấp các gợi ý câu hỏi ban đầu và đề xuất ba câu hỏi tiếp theo sau mỗi truy vấn để duy trì cuộc trò chuyện.
Các câu trả lời của Illuminate rất rõ ràng và đi thẳng vào vấn đề. Giống như NotebookLM, Illuminate chỉ tham chiếu đến nguồn gốc (bài báo nghiên cứu) để trả lời các truy vấn của bạn. Điều này đảm bảo rằng khả năng AI đưa ra thông tin không chính xác là cực kỳ thấp. Chẳng hạn, khi tôi hỏi Illuminate về XDA là gì, công cụ đã trả lời: “Cảm ơn câu hỏi của bạn. Tôi chỉ có thể trả lời các câu hỏi liên quan trực tiếp đến nội dung.”
Ngoài việc nghe các Audio Overviews đã có sẵn trên Illuminate, bạn có thể tự tạo bản tóm tắt của mình bằng cách chuyển sang mục “Generate”. Bạn có thể tải lên URL của bất kỳ nội dung web nào và Illuminate sẽ chuyển đổi nó thành một podcast AI, miễn là nội dung đó không bị giới hạn trả phí. Illuminate cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn nhiều so với NotebookLM, một điểm cộng lớn đối với người dùng.
Sơ đồ tư duy của NotebookLM hiển thị trên iPad, minh họa khả năng sắp xếp ý tưởng hiệu quả của AI
Learn About: Người bạn học AI cá nhân hóa
Mặc dù NotebookLM không chỉ dành riêng cho sinh viên và có thể sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau như chuẩn bị phỏng vấn xin việc, nhưng phải thừa nhận rằng nó chủ yếu được sử dụng cho mục đích học tập. Là một sinh viên, việc học chưa bao giờ dễ dàng, và NotebookLM đã giúp quá trình này trở nên dễ quản lý hơn rất nhiều.
Một thử nghiệm AI khác mà Google Labs đang phát triển, tập trung chính vào “học tập”, là Learn About. Đây là một người bạn đồng hành học tập được hỗ trợ bởi AI, hoạt động như một gia sư cá nhân. Khi truy cập trang web của thử nghiệm, trang đầu tiên bạn sẽ thấy là “Bạn muốn học gì hôm nay?”, nơi bạn có thể nhập bất kỳ chủ đề nào muốn nghiên cứu.
Để thử nghiệm, tôi quyết định kiểm tra cách nó sẽ dạy một chủ đề mà tôi đã quen thuộc. Vì tôi là sinh viên khoa học máy tính, tôi đã nhập “dạy tôi cú pháp cơ bản của Python”. Trong vòng vài giây, công cụ AI đã phản hồi với một câu trả lời chuyên sâu kèm theo nhiều yếu tố tương tác.
Trong ví dụ này, câu trả lời bao gồm một danh sách tương tác về “Các yếu tố chính của cú pháp Python”, hiển thị một hình ảnh liên quan cho từng yếu tố và một đoạn văn ngắn gọn.
Giao diện Learn About của Google Labs hiển thị các yếu tố cú pháp Python cơ bản, với hình ảnh và mô tả ngắn gọn
Nếu tôi muốn tìm hiểu thêm về một yếu tố cụ thể, tất cả những gì tôi cần làm là nhấp vào đó. Câu trả lời còn bao gồm các ví dụ về cú pháp Python cơ bản và thậm chí một thẻ học tập có tên “Stop and Think”.
Thẻ học tập này có lẽ là điều tôi thích nhất ở Learn About. Về cơ bản, nó trình bày một sự thật về cú pháp Python và sau đó đặt ra một câu hỏi. Sau khi bạn suy nghĩ, nhấp vào nút “Tap and reveal” sẽ hiển thị câu trả lời.
Thẻ 'Stop and Think' trong Learn About của Google Labs, khuyến khích người dùng tư duy và tương tác với nội dung học tập AI
Giống như NotebookLM và Gemini, các trích dẫn luôn hiện diện bên cạnh mỗi khẳng định, và khi di chuột qua một trích dẫn, bạn sẽ thấy chính xác đoạn văn mà Learn About đã lấy thông tin từ đó.
Tôi quyết định nhấp vào một trong các yếu tố tương tác từ danh sách tôi đã đề cập trước đó, và nó giải thích chi tiết về yếu tố cụ thể đó (thụt lề) với một bảng (bao gồm quy tắc, giải thích và ví dụ khái niệm) cùng hình ảnh minh họa.
Đây là một điểm đặc biệt khác mà tôi rất yêu thích: phần giải thích bao gồm một thẻ học tập “Common misconception”, mà đúng như tên gọi, chỉ ra một quan niệm sai lầm phổ biến.
Ở phía dưới còn có nút “Comprehension check”, với nội dung:
Kiểm tra khả năng hiểu
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu các quy tắc thụt lề trong Python, hãy thử giải thích bằng lời của bạn tại sao nó lại quan trọng đến vậy và điều gì sẽ xảy ra nếu thụt lề không chính xác.
Tại sao thụt lề lại quan trọng trong Python, và hậu quả của việc thụt lề sai là gì?
Nó bao gồm một hộp văn bản nơi tôi có thể nhập câu trả lời của mình và nhận phản hồi! Sau đó, công cụ đánh giá phản hồi của tôi và làm nổi bật những điểm mạnh, điểm yếu. Sau mỗi câu hỏi bạn hỏi, nó sẽ đề xuất nội dung liên quan, điều này thực sự hữu ích. Ngoài ra còn có tùy chọn để đơn giản hóa giải thích, nhận câu trả lời chuyên sâu hơn hoặc xem các hình ảnh liên quan.
Điều tôi yêu thích ở Learn About là mức độ tương tác và giao diện đẹp mắt của công cụ. Nó làm cho việc học thông tin mới trở nên trực quan hơn nhiều. Rõ ràng là nó được tạo ra với mục đích duy nhất là học hỏi điều gì đó mới và hỗ trợ học tập tích cực, thay vì chỉ đơn thuần đưa ra thông tin như các chatbot AI khác.
Khả năng điều chỉnh độ phức tạp của lời giải thích, nhận phản hồi tức thì và khám phá hình ảnh đều trong một nơi khiến tôi cảm thấy như đang ở trong một phòng học kỹ thuật số được xây dựng riêng cho mình, chứ không phải chỉ sử dụng một chatbot đơn thuần.
Little Language Lessons: Học ngôn ngữ với Gemini AI
Bộ “Little Language Lessons” bao gồm ba thử nghiệm học tập nhỏ, tất cả đều được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) Gemini của Google. Điều tuyệt vời nhất là tất cả chúng đều mang đến sự mới mẻ độc đáo và chưa từng xuất hiện trước đây.
Thử nghiệm nhỏ đầu tiên trong bộ sưu tập này là Tiny Lessons. Bạn có thể mô tả một tình huống (như gọi cà phê) và công cụ sẽ tổng hợp các từ vựng, cụm từ và mẹo ngữ pháp hữu ích bằng ngôn ngữ bạn chọn.
Ví dụ, một số từ vựng mà nó gợi ý cho tôi, cả bằng tiếng Anh và ngôn ngữ tôi đã chọn, là: cà phê, sữa, đường, nóng, lạnh, v.v. Nó gợi ý những cụm từ thực sự hữu ích như “Cho tôi một ly cà phê”, “Giá bao nhiêu?” và “Bạn có cà phê đá không?”.
Giao diện Tiny Lessons từ Google Labs, hiển thị các cụm từ tiếng Hindi hữu ích khi gọi cà phê, hỗ trợ học ngôn ngữ AI
Cuối cùng, nó còn gợi ý một mẹo ngữ pháp, trong đó AI giải thích rằng việc lịch sự khi gọi cà phê là chìa khóa, và thêm từ “làm ơn” vào ngôn ngữ tôi đã chọn sẽ là cách tốt nhất!
Nếu bạn thường xuyên đi du lịch và cảm thấy mình nói một ngôn ngữ nước ngoài quá trang trọng, thử nghiệm nhỏ tiếp theo, Slang Hang, sẽ là thứ bạn yêu thích. Nó cho phép bạn “tạo ra một cuộc hội thoại thực tế giữa những người bản xứ” trong một kịch bản ngẫu nhiên. Chẳng hạn, đây là kịch bản tôi nhận được:
Bối cảnh: Một khu chợ nông sản ngoài trời sầm uất ở Moscow vào một buổi sáng mùa thu se lạnh. Anya, một sinh viên nghệ thuật trẻ, đang phác thảo các gian hàng khi cô tình cờ nghe được cuộc trò chuyện giữa Dmitri, một nông dân trung niên, và một khách hàng.
Mặc dù toàn bộ cuộc hội thoại sẽ bằng ngôn ngữ bạn đang học, bạn cũng có thể dịch nó sang ngôn ngữ mẹ đẻ của mình. Bạn cũng có thể nhấp vào biểu tượng loa để nghe cách phát âm, điều này tôi thấy vô cùng hữu ích.
Thử nghiệm cuối cùng, Word Cam, là tốt nhất khi bạn không thể nghĩ ra từ ngữ bằng ngôn ngữ khác cho những vật thể ngay trước mặt bạn. Tất cả những gì bạn cần làm là chụp một bức ảnh, và Gemini sẽ phát hiện các vật thể trong hình ảnh và gắn nhãn chúng bằng ngôn ngữ mục tiêu của bạn.
Tính năng Word Cam trong Google Labs, nhận diện vật thể và hiển thị tên bằng ngôn ngữ đích, giúp học từ vựng trực quan với AI
Nó cũng sẽ bao gồm các từ bổ sung bạn có thể sử dụng để mô tả các vật thể, điều này thực sự có thể giúp ích khi học các ngôn ngữ mới.
Google Labs và tương lai AI: Luôn đi trước một bước
Ba thử nghiệm mà chúng ta đã đi qua ở trên chỉ là một vài trong số rất nhiều dự án mà Google đang thực hiện. Bạn có thể tìm thấy nhiều dự án khác trong phần Thử nghiệm trên trang web của Google Labs. Sau khi trải nghiệm những công cụ này và nhiều công cụ khác, tôi có thể khẳng định một cách tự tin rằng Google đang tạo ra những bước đột phá, và rõ ràng là họ không chỉ may mắn với NotebookLM.
Có một sự đầu tư sâu sắc vào tư duy và thử nghiệm trong mỗi công cụ này. Mặc dù một số có thể còn ở giai đoạn đầu hoặc khá chuyên biệt, tất cả chúng đều hướng tới cùng một mục tiêu: làm cho việc học và tiếp cận thông tin trở nên thông minh hơn, tương tác hơn và bớt nhàm chán hơn rất nhiều.
Google Labs tiếp tục là minh chứng cho tinh thần tiên phong của Google trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Những thử nghiệm này không chỉ là những tính năng mới mẻ mà còn là những bước tiến quan trọng, định hình cách chúng ta tương tác với công nghệ, học hỏi và làm việc trong tương lai. Hãy truy cập Google Labs ngay hôm nay để tự mình trải nghiệm và khám phá tiềm năng vô hạn của AI!