Bài 79· Chặng 7 · Tháng Mười· 22 phút
機械学習Trí tuệ nhân tạo
Nắng, khoảng 23 độ. Bữa trưa, Tanaka đọc tin một hãng du lịch lớn dùng mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời khách suốt 24 giờ. Nakamura bảo đằng nào hướng dẫn viên cũng bị thay; Tanaka không chịu.
- 32 từ mới
- AI, dữ liệu, đạo đức
- Hiểu các từ về trí tuệ nhân tạo và dữ liệu trong tin tức, kèm các tranh luận đạo đức: học máy, học sâu, phép tính, mô hình ngôn ngữ lớn, nhận dạng hình ảnh, xã hội giám sát.
Trang 79 / 125
Cảnh 1 · Thứ Tư 9/10/2030, 12 giờ 30 trưa
Bàn ăn trưa, một cuộc cãi nhau về máy
Sáu chuyện quanh trí tuệ nhân tạo: máy học, dữ liệu, nhận dạng, ngôn ngữ, hộp đen và nỗi lo. Mỗi chuyện hai từ. Bấm từng thẻ để nghe.
Đoán thử 3 từ
Ba từ trong câu chuyện bữa trưa. Đọc âm Hán Việt rồi đoán — có một bẫy.
01
自動翻訳
Hán Việttự động phiên dịch
Trùng nghĩa với tiếng Việt: máy tự dịch.
02
精度
Hán Việttinh độ
"Tinh" là tinh vi, chính xác; "độ" là mức.
03
教師
データ Hán Việtgiáo sư (dữ liệu)
Bẫy! Không liên quan tới thầy cô. Dữ liệu đã gắn sẵn đáp án ("ảnh này là con mèo") đóng vai "thầy" dạy máy.
Cảnh 2 · Từ trong cảnh
32 từ, 7 nhóm
Mỗi thẻ: chữ, nghĩa, một câu ví dụ lấy từ cảnh. Bấm loa để nghe. Hết mỗi nhóm có một câu hỏi nhanh, không tính điểm.
Nhắc từ N2, N3Từ AI, công nghệ bạn đã biếtDạy chính ở: Từ vựng N2, Từ vựng N3
- アルゴリズムthuật toán
- データベースcơ sở dữ liệu
- じつようかđưa vào sử dụng thực tế
- じどううんてんlái xe tự động
- ロボットrô-bốt
Nhóm 1Máy học thế nào4 từ
機械学習
học máy
機械学習は
便利だが、 判断の 理由が 見えにくい。 Học máy thì tiện, nhưng khó thấy được lý do của các phán đoán.
深層学習
học sâu
深層学習の
おかげで、 機械の 翻訳は 自然になった。 Nhờ học sâu, máy dịch đã tự nhiên hơn.
- 深層 = tầng sâu; tiếng Anh deep learning, báo cũng viết
ディープラーニング.
- 深層 = tầng sâu; tiếng Anh deep learning, báo cũng viết
演算
phép tính (máy)
機械は
一秒に 何兆回もの 演算を こなす。 Máy làm được hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây.
- Phép tính của máy; người tính nhẩm thì là
計算.
- Phép tính của máy; người tính nhẩm thì là
計算資源
tài nguyên tính toán
大きな
モデルを 作るには、 膨大な 計算資源が 要る。 Muốn làm mô hình lớn cần tài nguyên tính toán khổng lồ.
Hỏi nhanh
Nghe rồi chọn nghĩa.
Nhóm 2Dữ liệu dạy máy4 từ
学習
データ dữ liệu huấn luyện
学習
データが 古いと、 答えも 古くなる。 Dữ liệu huấn luyện mà cũ thì câu trả lời cũng cũ.
教師
データ dữ liệu có nhãn (để dạy máy)
猫の
写真に 「猫」と 書いたものが、 教師 データに なる。 Ảnh mèo có ghi chữ "mèo" chính là dữ liệu có nhãn.
偏り
sự thiên lệch (dữ liệu, ý kiến)
データに
偏りがあると、 結果も 偏る。 Dữ liệu thiên lệch thì kết quả cũng lệch.
- danh từ của
偏る (nghiêng lệch). Ví dụ đời thường: 栄養の 偏り (ăn uống thiếu cân bằng).
- danh từ của
精度
độ chính xác
画像認識の
精度は、 こ こ数年で大きく上がった。 Độ chính xác của nhận dạng hình ảnh đã tăng mạnh trong vài năm qua.
Hỏi nhanh
男性の
Nghiêng về một phía →
Nhóm 3Máy nhận ra4 từ
画像認識
nhận dạng hình ảnh
空港では
画像認識で 荷物の 中を 調べている。 Ở sân bay, người ta dùng nhận dạng hình ảnh để kiểm tra bên trong hành lý.
音声認識
nhận dạng giọng nói
音声認識で、
会議の 記録が 自動で できる。 Nhờ nhận dạng giọng nói, biên bản họp tự làm ra.
顔認証
xác thực khuôn mặt
羽田空港では、
顔認証で 搭乗手続きができる。 Ở sân bay Haneda có thể làm thủ tục lên máy bay bằng khuôn mặt.
- 顔 đọc âm Nhật,
認証 đọc âm Hán — từ ghép lai. Từ 認証 (xác thực) ở bài Công nghệ.
- 顔 đọc âm Nhật,
誤認識
nhận dạng sai
マスクをしていると、
誤認識が 起きやすい。 Đeo khẩu trang thì dễ bị nhận dạng sai.
- 誤 = sai, nhầm, đặt trước từ:
誤解, 誤字, 誤認識.
- 誤 = sai, nhầm, đặt trước từ:
Hỏi nhanh
Nối từ với nghĩa.
Nhóm 4Máy nói và dịch5 từ
大規模言語
モデル mô hình ngôn ngữ lớn
大規模言語
モデルを 使って、 客の 質問に 答える。 Dùng mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời câu hỏi của khách.
- Đọc phần katakana
モデル giữ nguyên. Báo hay viết tắt bằng chữ Latin LLM.
- Đọc phần katakana
生成
AI AI tạo sinh
生成
AIで 作った絵には、 注意書きを 付ける。 Tranh làm bằng AI tạo sinh thì phải ghi chú kèm theo.
- "AI" đọc
エーアイ. 生成 = tạo ra (sinh thành): máy tự làm ra chữ, tranh, nhạc.
- "AI" đọc
自然言語処理
xử lý ngôn ngữ tự nhiên
兄は
大学で 自然言語処理を 研究している。 Anh trai tôi nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở đại học.
- "Ngôn ngữ tự nhiên" là ngôn ngữ người nói (tiếng Việt, tiếng Nhật), khác ngôn ngữ lập trình.
自動翻訳
dịch tự động
自動翻訳は
速いが、 敬語は まだ 苦手だ。 Dịch tự động thì nhanh, nhưng kính ngữ vẫn còn yếu.
対話型
kiểu hội thoại (hỏi đáp với máy)
対話型の
案内 ロボットが、 駅に 置かれた。 Rô-bốt hướng dẫn kiểu hỏi đáp đã được đặt ở ga.
Hỏi nhanh
人と
Hỏi đáp qua lại →
Nhóm 5Một việc hay mọi việc4 từ
汎用
đa dụng, dùng chung cho nhiều việc
この
部品は 汎用なので、 どの 機械にも 使える。 Linh kiện này đa dụng nên máy nào cũng dùng được.
- Một cặp trái nghĩa:
汎用 (dùng cho nhiều việc) — 特化型 (giỏi một việc).
- Một cặp trái nghĩa:
特化型
chuyên biệt (cho một việc)
旅行に
特化型の 翻訳 アプリを 試した。 Tôi đã thử ứng dụng dịch chuyên biệt cho du lịch.
- Một cặp trái nghĩa:
汎用 (dùng cho nhiều việc) — 特化型 (giỏi một việc).
- Một cặp trái nghĩa:
自律型
tự vận hành (không cần người điều khiển)
自律型の
ロボットが、 夜の ホテルを 見回る。 Rô-bốt tự vận hành đi tuần khách sạn ban đêm.
省人化
giảm số người làm (nhờ máy)
ホテルの
フロントは、 省人化が 進んでいる。 Quầy lễ tân khách sạn ngày càng ít người làm nhờ máy.
- 省 = bớt, tiết kiệm (như
省エネ). Khác 無人化 (không còn người).
- 省 = bớt, tiết kiệm (như
Hỏi nhanh
人手不足のため、
Dùng máy để bớt người →
Nhóm 6Mở hộp đen5 từ
ブラックボックス
hộp đen (không thấy được bên trong)
機械が
なぜその 答えを 出したのかは、 ブラックボックスだ。 Vì sao máy đưa ra đáp án đó thì vẫn là hộp đen.
- Nghĩa bóng hay gặp trong tin: quy trình không ai nhìn thấy bên trong (cả ở công ty, chính phủ). Hộp đen máy bay thì gọi
フライトレコーダー.
- Nghĩa bóng hay gặp trong tin: quy trình không ai nhìn thấy bên trong (cả ở công ty, chính phủ). Hộp đen máy bay thì gọi
説明可能性
khả năng giải thích (vì sao máy ra kết quả)
医療に
使うなら、 説明可能性が 欠かせない。 Nếu dùng trong y tế thì khả năng giải thích là không thể thiếu.
判断基準
tiêu chí phán đoán
採用の
判断基準を、 応募者にも 公開した。 Đã công khai tiêu chí phán đoán tuyển dụng cho cả người ứng tuyển.
人間中心
lấy con người làm trung tâm
技術は、
人間中心で 使われるべきだ。 Công nghệ phải được dùng lấy con người làm trung tâm.
倫理指針
bộ nguyên tắc đạo đức
会社は、
人工知能を 使うときの 倫理指針を 作った。 Công ty đã soạn bộ nguyên tắc đạo đức khi dùng trí tuệ nhân tạo.
- 指針 (chỉ châm) vốn là kim la bàn → kim chỉ nam, nguyên tắc.
Hỏi nhanh
Nghe rồi chọn nghĩa.
Nhóm 7Mặt tối6 từ
監視社会
xã hội giám sát
便利さと
引き換えに、 監視社会になってはいけない。 Không được đánh đổi sự tiện lợi để thành một xã hội giám sát.
- 監視 (giám thị) = theo dõi. Trong tin thường đi cùng
防犯 カメラ, 顔認証.
- 監視 (giám thị) = theo dõi. Trong tin thường đi cùng
個人情報保護
bảo vệ thông tin cá nhân
顔の
データも、 個人情報保護の 対象に なる。 Dữ liệu khuôn mặt cũng thuộc diện bảo vệ thông tin cá nhân.
著作権侵害
xâm phạm bản quyền
他人の
写真を 勝手に 使うと、 著作権侵害に なる。 Tự ý dùng ảnh của người khác là xâm phạm bản quyền.
捏造
bịa đặt, nguỵ tạo
実験の
データを 捏造した 研究者が、 処分された。 Nhà nghiên cứu bịa đặt số liệu thí nghiệm đã bị kỷ luật.
- Hán Việt "nạp tạo" — làm ra thứ không có thật (số liệu, tin tức, bằng chứng). Nặng hơn
嘘 (nói dối).
- Hán Việt "nạp tạo" — làm ra thứ không có thật (số liệu, tin tức, bằng chứng). Nặng hơn
ディープフェイク
ảnh, video giả làm bằng AI (từ deepfake)
有名人の
ディープフェイク 動画が 広まった。 Video giả mạo bằng AI của một người nổi tiếng đã lan rộng.
シンギュラリティ
điểm kỳ dị công nghệ (lúc AI vượt con người)
シンギュラリティは
本当に 来るのだろうか。 Điểm kỳ dị công nghệ liệu có thật sự tới?
Hỏi nhanh
Câu nào dùng
捏造 = bịa ra điều không có thật; nấu ăn, chế tạo xe không dùng từ này.
Nhắc lạiTừ AI, công nghệ cơ bảnDạy chính ở: Từ vựng N2 · Từ ngoại lai 3 · công nghệ
Ở Từ vựng N2 bạn đã học
Nhắc lạiKhoa học, công nghệDạy chính ở: Từ vựng N2 · Khoa học, công nghệ
Bài khoa học ở Từ vựng N2 có
Cảnh 3 · Nghe họ nói
Máy có thay được hướng dẫn viên?
Mười hai rưỡi, căng tin công ty. Tanaka cầm điện thoại đọc tin, Nakamura ăn cơm cà ri, Hine ngồi giữa.
Tanaka
大手の
旅行会社が、 大規模言語 モデルで 二十四時間客に 答えるんだって。 Một hãng du lịch lớn dùng mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời khách suốt 24 giờ đấy.
Nakamura
どうせ、
ガイドも そのうち 機械に 代わりますよ。 Đằng nào thì hướng dẫn viên rồi cũng bị máy thay thôi anh ạ.
Tanaka
いや、
翻訳は うまいけど、 客が 疲れてるか、 楽しんでるかは わからないよ。 Không đâu. Dịch thì giỏi đấy, nhưng khách đang mệt hay đang vui thì máy không biết.
Hine
でも
羽田は、 もう 顔認証で搭乗できるよね。 画像認識ってすごい。 Nhưng Haneda giờ lên máy bay bằng khuôn mặt được rồi mà. Nhận dạng hình ảnh giỏi thật.
Nakamura
便利だけど、
ちょっと 怖い。 どこに 行っても 顔を 見られるなんて、 監視社会みたい。 Tiện thì tiện, mà hơi sợ. Đi đâu cũng bị nhìn mặt, cứ như xã hội giám sát ấy.
Hine
田中さん、
機械学習と 深層学習って、 どう 違うの? Tanaka, học máy với học sâu khác nhau thế nào?
Tanaka
深層学習は
機械学習の 一種。 どっちも、 データで 演算を 何億回も 繰り返すだけだよ。 Học sâu là một loại học máy. Cả hai chỉ là lặp lại phép tính trên dữ liệu hàng trăm triệu lần thôi.
ただ、
機械学習は 便利だが、 判断の 理由が 見えにくい。 だから、 最後に 決めるのは 人。 Có điều, học máy thì tiện, nhưng khó thấy được lý do của các phán đoán. Nên người quyết định cuối cùng vẫn là người.
Nakamura
じゃあ、
ガイドは 安全ですね。 ヒネさん、 よかったね。 Vậy hướng dẫn viên an toàn rồi nhỉ. Hine, may cho cậu nhé.
Hine
安全なのは、
田中さんの 説明が 長いからかも。 Có khi an toàn là nhờ anh Tanaka giải thích dài quá đấy.
Nghe xong, trả lời
Theo Tanaka, máy không làm được việc gì?
「客が
Nghe xong, trả lời
Vì sao Nakamura thấy hơi sợ?
「どこに
Hine mách nhỏ
Bài AI trên báo nhìn đáng sợ vì từ dài, nhưng tách ra là dễ:
きかい + がくしゅう, がぞう + にんしき. Chỉ có きょうし データ là mình đoán sai — tưởng dữ liệu về thầy cô.
Đọc ngoài đời
- 顔認証
ゲート Cửa xuất nhập cảnh ở sân bay Haneda, Narita: "かおにんしょう ゲート" — đứng nhìn camera là qua.
- 生成
AI Tiêu đề tin tức, quảng cáo phần mềm văn phòng: "せいせい エーアイ".
- 自動翻訳
Máy dịch cầm tay ở quầy khách sạn, ga lớn.
Cảnh 4 · Kiểm tra
8 câu, đạt 6 là đóng dấu
Mỗi lần hiện một câu. Sai thì có lời giải thích ngay.
Cố gắng thêm nhé!
Bạn đã hoàn thành bài luyện tập.
Chưa đạtCâu cần xem lại
Bữa trưa cãi nhau về máy
機械学習は
Học máy thì tiện, nhưng khó thấy được lý do của các phán đoán.
Đạt từ 75% bài kiểm tra ở trên để nhận con dấu đỏ.
餅は
