Google Labs, được ví như sân chơi thử nghiệm của gã khổng lồ công nghệ, luôn là nơi ươm mầm cho những ý tưởng AI tiên phong. Tại đây, Google thử nghiệm các công cụ và tính năng AI ở giai đoạn đầu trước khi quyết định liệu chúng có đủ tiềm năng để ra mắt rộng rãi hay không. Một trong những dự án thành công nổi bật nhất đã thoát khỏi “phòng thí nghiệm” này chính là NotebookLM, ra đời từ tên mã “Project Tailwind” vào năm 2023 và hiện đã được phổ biến rộng rãi cho bất kỳ ai muốn trải nghiệm.
Mặc dù NotebookLM đã tạo nên tiếng vang lớn, nhưng đây chỉ là một phần nhỏ trong danh sách dài các thử nghiệm mà Google đang ấp ủ. Với tư cách là chuyên gia SEO và biên tập viên tại caphecongnghe.com, chúng tôi tin rằng việc khám phá sâu hơn những dự án tiềm năng khác của Google Labs là điều cần thiết. Sau khi đã nghiên cứu kỹ lưỡng các đối thủ cạnh tranh của NotebookLM, giờ là lúc chúng ta cùng đi sâu vào những thử nghiệm AI đột phá khác của Google Labs để thấy rõ hơn tầm nhìn và khả năng đổi mới công nghệ của họ.
Illuminate: Tóm Tắt Âm Thanh, Nâng Tầm Nghiên Cốt Lõi Cho Nghiên Cứu Với AI
Với thử nghiệm đầu tiên, chúng tôi quyết định bắt đầu với một công cụ có cảm giác gần gũi với NotebookLM. Đó chính là Illuminate, một dự án của Google Labs “dành riêng cho việc thúc đẩy học tập”, có khả năng biến các bài nghiên cứu khoa học thành bản tóm tắt âm thanh do AI tạo ra, tương tự như tính năng Audio Overviews của NotebookLM nhưng với nhiều cải tiến đáng chú ý.
Khi truy cập vào trang web của Illuminate, bạn sẽ được lựa chọn nghe các cuộc hội thoại về một số bài nghiên cứu đã được Google tuyển chọn. Một biểu tượng phát cùng với thời lượng của bản tóm tắt âm thanh (Audio Overview) sẽ hiển thị ngay bên dưới mỗi tiêu đề. Sau 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 đến trải nghiệm nghe tự nhiên và hấp dẫn.
Phía dưới giao diện còn có một biểu tượng bàn tay nhỏ (tương tự như biểu tượng Raise Hand trong Google Meet). Nhấp vào đây sẽ mở ra một mục Hỏi & Đáp (Q&A) nơi bạn có thể đặt câu hỏi liên quan đến bài nghiên cứu đang được thảo luận. Illuminate cũng cung cấp các gợi ý câu hỏi mẫu để bạn bắt đầu, và sau mỗi truy vấn, nó sẽ đưa ra ba câu hỏi tiếp theo để duy trì luồng thông tin và khuyến khích tương tác sâu hơn.
Các câu trả lời của Illuminate rất rõ ràng và đi thẳng vào vấn đề. Giống như NotebookLM, Illuminate chỉ tham chiếu nguồn gốc (trong trường hợp này là bài nghiên cứu) để trả lời các truy vấn của bạn. Điều này giảm thiểu đáng kể khả năng AI đưa ra thông tin không chính xác hoặc chỉ đơn thuần là những gì bạn muốn nghe. Chẳng hạn, khi chúng tôi hỏi Illuminate về XDA, nó 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 lắng nghe các bản Audio Overviews đã có sẵn trên Illuminate, bạn còn có thể tự tạo cho 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 đó không phải là nội dung có tường phí (paywalled). Illuminate cung cấp cho người dùng nhiều quyền kiểm soát hơn so với NotebookLM, một điểm cộng lớn mà chúng tôi rất đánh giá cao.
Learn About: Người Bạn Đồng Hành AI Lý Tưởng Cho Việc Học Tập
Mặc dù NotebookLM không chỉ dành riêng cho sinh viên và chúng tôi cũng sử dụng nó cho nhiều tác vụ khác như chuẩn bị phỏng vấn xin việc, nhưng phải thừa nhận rằng nó chủ yếu được ứng dụng để phục vụ mục đích học tập. Việc học không hề dễ dàng, và NotebookLM đã góp phần làm cho quá trình này trở nên dễ quản lý hơn rất nhiều.
Một thử nghiệm khác mà Google Labs đang phát triển với trọng tâm chính là “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 này, trang đầu tiên bạn sẽ thấy là “Bạn muốn học gì hôm nay?“, nơi bạn có thể nhập bất kỳ chủ đề nào mà mình muốn nghiên cứu.
Để kiểm tra khả năng của Learn About, chúng tôi quyết định thử nghiệm với một chủ đề mà mình đã quen thuộc. Với chuyên ngành khoa học máy tính, chúng tôi đã nhập “dạy tôi cú pháp cơ bản của Python”. Chỉ trong vài giây, công cụ AI đã phản hồi bằng một câu trả lời chuyên sâu, tích hợp nhiều yếu tố tương tác độc đáo.
Giao diện "What would you like to learn today?" của Learn About, thể hiện khả năng trợ giảng AI
Trong ví dụ này, câu trả lời bao gồm một danh sách tương tác về “Các Yếu Tố Chính Của Cú Pháp Python” (Key Elements of Python Syntax), hiển thị hình ảnh minh họa liên quan đến từng yếu tố và một đoạn trích ngắn gọn.
Danh sách tương tác "Key Elements of Python Syntax" trong Learn About, minh họa cách học lập trình Python
Nếu muốn tìm hiểu thêm về một yếu tố cụ thể, tất cả những gì chúng tôi cần làm là nhấp vào nó. Câu trả lời bao gồm các ví dụ về cú pháp Python cơ bản, và thậm chí cả một thẻ học tập có tên “Dừng Lại và Suy Nghĩ” (Stop and Think).
Thẻ học tập này có lẽ là tính năng mà chúng tôi yêu thích nhất ở Learn About. Về cơ bản, nó trình bày một sự thật về cú pháp Python và sau đó đặt một câu hỏi. Sau khi bạn dừng lại và suy nghĩ, nhấp vào nút Chạm để tiết lộ sẽ hiển thị câu trả lời.
Thẻ "Stop and Think" của Learn About, khuyến khích tư duy phản biện trong quá trình học AI
Giống như NotebookLM và Gemini, các trích dẫn nguồn luôn có mặt bên cạnh mỗi tuyên bố, và khi di chuột qua một trích dẫn, bạn sẽ thấy chính xác đoạn văn bản mà Learn About đã lấy thông tin từ đó.
Chúng tôi quyết định nhấp vào một trong các yếu tố tương tác từ danh sách đã đề cập trước đó, và Learn About đã giải thích chi tiết về yếu tố cụ thể đó (thụt lề – indentation) bằng một bảng (bao gồm quy tắc, giải thích và ví dụ khái niệm) cùng với hình ảnh minh họa.
Một điểm thú vị khác mà chúng tôi rất thích là: phần giải thích bao gồm một thẻ học tập “Nhận Định Sai Thường Gặp” (Common Misconception), đúng như tên gọi, chỉ ra một quan niệm sai lầm phổ biến.
Ở phía dưới còn có một nút “Kiểm Tra Sự Hiểu Biết” (Comprehension check), với nội dung:
Kiểm tra sự hiểu biết
Bây giờ chúng ta đã nắm được các quy tắc thụt lề trong Python, hãy thử giải thích bằng lời của riêng bạn tại sao nó lại quan trọng đến vậy và điều gì sẽ xảy ra nếu nó không chính xác.
Tại sao thụt lề lại quan trọng trong Python, và hậu quả của việc thụt lề không đúng là gì?
Nút này bao gồm một hộp văn bản nơi chúng tôi có thể nhập câu trả lời của mình và nhận phản hồi từ AI! Sau đó, nó sẽ đánh giá phản hồi và làm nổi bật những điểm mạnh, điểm yếu. Sau mỗi câu hỏi bạn đặt, nó sẽ đề xuất nội dung liên quan, điều này cực kỳ hữu ích. Ngoài ra, còn có các tùy chọn để đơn giản hóa giải thích, nhận câu trả lời chuyên sâu hơn hoặc xem hình ảnh liên quan.
Điều chúng tôi yêu thích ở Learn About là mức độ tương tác và giao diện thẩm mỹ của công cụ. Nó đã làm cho việc học thông tin mới trở nên trực quan hơn rất nhiều. Dễ dàng nhận thấy rằng nó được tạo ra với mục đích duy nhất là học hỏi điều gì đó mới và hỗ trợ học tập chủ động, thay vì chỉ đơn thuần là đưa ra thông tin như các chatbot AI khác.
Khả năng điều chỉnh độ phức tạp của giải thích, nhận phản hồi tức thì và khám phá hình ảnh, tất cả trong một nơi, khiến chúng tôi cảm thấy như đang ở trong một phòng học kỹ thuật số được xây dựng riêng cho mình, chứ không phải chỉ là sử dụng một chatbot đơn thuần.
Little Language Lessons: Học Ngôn Ngữ Linh Hoạt Cùng AI Gemini
Giao diện chính của Little Language Lessons, giới thiệu các thử nghiệm học ngôn ngữ AI
Bộ “Little Language Lessons” bao gồm ba thử nghiệm học tập “nhỏ gọn”, tất cả đều được cung cấp bởi mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) Gemini của Google. Điều tuyệt vời nhất là tất cả chúng đều mang lại sự mới mẻ độc đáo và chưa từng xuất hiện trước đây.
Thử nghiệm đầu tiên trong bộ sưu tập này là Tiny Lessons, nơi bạn có thể mô tả một tình huống (như gọi cà phê) và AI sẽ tổng hợp các từ vựng, cụm từ hữu ích cùng mẹo ngữ pháp trong ngôn ngữ mà bạn lựa chọn.
Ví dụ, một số từ vựng mà Tiny Lessons gợi ý cho chúng tôi, cả bằng tiếng Anh và ngôn ngữ đã chọn, là: cà phê, sữa, đường, nóng, lạnh, v.v. Nó cũng đề xuất những cụm từ thực sự hữu ích như “Cho tôi một ly cà phê”, “Cái này giá bao nhiêu?”, và “Bạn có cà phê đá không?”.
Thử nghiệm Tiny Lessons của Google Labs, gợi ý từ vựng tiếng Hindi cho tình huống đặt cà phê
Cuối cùng, Tiny Lessons còn gợi ý một mẹo ngữ pháp, nơi AI giải thích rằng việc lịch sự khi gọi cà phê là rất quan trọng, và việc thêm từ “làm ơn” vào ngôn ngữ đã chọn sẽ là cách phù hợp.
Nếu bạn thường xuyên đi du lịch và cảm thấy mình nói một ngôn ngữ nước ngoài quá trang trọng, thử nghiệm nhỏ gọn tiếp theo, Slang Hang, chắc chắn sẽ là thứ bạn yêu thích. Nó cho phép bạn “tạo ra một cuộc hội thoại thực tế giữa những người bản xứ” dựa trên một kịch bản ngẫu nhiên. Chẳng hạn, đây là kịch bản chúng tôi nhận được:
Bối cảnh: Một khu chợ nông sản ngoài trời nhộn nhịp ở Moscow vào một buổi sáng mùa thu se lạnh. Anya, một sinh viên nghệ thuật trẻ, đang phác họa những người bán hàng thì cô tình cờ nghe thấy một 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 tiếng mẹ đẻ của mình. Bạn cũng có thể nhấp vào biểu tượng loa để nghe cách phát âm, điều này cực kỳ hữu ích cho người học.
Thử nghiệm cuối cùng, Word Cam, là lựa chọn tốt nhất khi bạn không thể nghĩ ra từ vựng bằng ngôn ngữ khác cho những vật thể ngay trước mắt. Tất cả những gì bạn cần làm là chụp một bức ảnh, và AI 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 của Little Language Lessons sử dụng AI Gemini để nhận diện và gắn nhãn vật thể
Nó cũng sẽ bao gồm các từ bổ sung mà bạn có thể sử dụng để mô tả các vật thể, điều này thực sự giúp ích rất nhiều khi học các ngôn ngữ mới.
Google Labs Đang Âm Thầm Kiến Tạo Tương Lai Công Nghệ
Ba thử nghiệm mà chúng tôi đã đi sâu vào trên đây chỉ là một vài trong số rất nhiều dự án mà Google đang tích cực nghiên cứu. Bạn có thể tìm thấy nhiều dự án khác nữa trong mục “Experiments” trên trang web Google Labs. Sau khi đã trải nghiệm những công cụ này và nhiều thử nghiệm khác, chúng tôi có thể khẳng định một cách tự tin rằng Google đang thực sự tạo ra những bước đột phá đáng kinh ngạc, và rõ ràng là thành công của NotebookLM không phải là sự may mắn.
Có một sự đầu tư nghiêm túc về tư duy và tinh thần thử nghiệm vào mỗi công cụ này. Mặc dù một số dự án có thể còn ở giai đoạn sơ khai hoặc khá ngách, nhưng tất cả chúng đều hướng tới cùng một mục tiêu: biến việc học tập và tiếp cận thông tin trở nên thông minh hơn, tương tác hơn và thú vị hơn rất nhiều. Google Labs không chỉ là nơi thử nghiệm mà còn là cái nôi định hình tương lai của công nghệ AI, mang đến những giải pháp hữu ích và đột phá cho cuộc sống hàng ngày.
Hãy tiếp tục theo dõi caphecongnghe.com để cập nhật những thông tin và đánh giá chi tiết nhất về các dự án AI tiềm năng khác của Google Labs và những tiến bộ công nghệ mới nhất.