Google Labs là sân chơi thử nghiệm đầy sáng tạo của Google, nơi những ý tưởng AI ban đầu được ươm mầm và phát triển trước khi quyết định liệu chúng có đủ tiềm năng để ra mắt rộng rãi hay không. Năm 2023, NotebookLM – ban đầu được biết đến với tên mã “Project Tailwind” – đã khởi đầu như một thí nghiệm tại Google Labs và giờ đây đã trở thành một công cụ AI mạnh mẽ, được nhiều người dùng đón nhận.
Với thành công vang dội của NotebookLM, nhiều người hẳn sẽ tự hỏi liệu Google Labs còn đang ấp ủ những dự án AI đột phá nào khác. Sau khi trải nghiệm các đối thủ cạnh tranh của NotebookLM, congnghetinhoc.com nhận thấy đây là thời điểm thích hợp để khám phá sâu hơn về những công cụ AI đầy hứa hẹn khác đang được Google thử nghiệm. Bài viết này sẽ đưa bạn đi sâu vào ba dự án AI tiêu biểu từ Google Labs: Illuminate, Learn About và Little Language Lessons, hé lộ cách chúng đang định hình lại tương lai của việc học tập, nghiên cứu và tiếp cận thông tin.
Trang đăng ký NotebookLM trên iPad
Illuminate: Tóm Tắt Âm Thanh Thông Minh Cho Nghiên Cứu
Để bắt đầu hành trình khám phá các thí nghiệm tại Google Labs, chúng ta sẽ đến với Illuminate – một dự án được “dành riêng cho việc thúc đẩy học tập” và có khả năng biến các bài nghiên cứu khoa học thành các bản tóm tắt âm thanh do AI tạo ra, tương tự như tính năng “Audio Overviews” của NotebookLM, nhưng với nhiều cải tiến đáng giá.
“Audio Overviews” Thế Hệ Mới
Khi truy cập trang web của Illuminate, bạn sẽ được chào đón bằng một bộ sưu tập các bài nghiên cứu do Google chọn lọc. Ngay bên dưới mỗi tiêu đề, một biểu tượng play kèm theo thời lượng của bản tóm tắt âm thanh (Audio Overview) sẽ hiển thị. Khi nhấp vào, bạn sẽ lắng nghe một cuộc đối thoại được tạo bởi AI giữa hai người dẫn ảo, một nam và một nữ, thảo luận về nội dung bài nghiên cứu.
Illuminate còn cung cấp một biểu tượng bàn tay nhỏ ở phía dưới (giống như biểu tượng “Raise Hand” trong Google Meet). Nhấp vào đó sẽ hiển thị một phần Hỏi & Đáp, nơi bạn có thể đặt câu hỏi liên quan đến bài nghiên cứu đang được thảo luận. Công cụ này cũng đưa ra các gợi ý câu hỏi để giúp bạn bắt đầu và đề xuất ba câu hỏi tiếp theo sau mỗi truy vấn để giữ cho cuộc trò chuyện diễn ra mạch lạc.
Các câu trả lời từ Illuminate luôn rõ ràng và đi thẳng vào vấn đề. Giống như NotebookLM, Illuminate chỉ tham chiếu nguồn gốc (bài 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. Ví dụ, khi tôi hỏi Illuminate về XDA, nó 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 tóm tắt âm thanh có sẵn, bạn còn có thể tự tạo cho mình bằng cách chuyển sang phần Generate. Tại đây, bạn có thể tải lên URL của bất kỳ nội dung web nào (miễn là không bị giới hạn bởi tường phí) và Illuminate sẽ biến nó thành một podcast AI. Khả năng kiểm soát nội dung linh hoạt mà Illuminate mang lại là một điểm cộng lớn so với NotebookLM.
Bản đồ tư duy NotebookLM hiển thị trên iPad
Learn About: Người Bạn Đồng Hành Học Tập AI Thực Thụ
Mặc dù NotebookLM không chỉ giới hạn cho sinh viên và tôi sử dụng nó cho nhiều tác vụ khác như chuẩn bị phỏng vấn, nhưng không thể phủ nhận rằng công cụ này đặc biệt hữu ích cho việc học. Với vai trò là một sinh viên toàn thời gian, việc học tập chưa bao giờ là dễ dàng, và NotebookLM đã giúp tôi quản lý nó hiệu quả hơn rất nhiều.
Một thí nghiệm khác của Google Labs tập trung vào “học tập” chính là Learn About. Đây là một người bạn đồng hành học tập được hỗ trợ bởi AI, đóng vai trò như một gia sư cá nhân. Khi bạn truy cập trang web của thí nghiệm, trang đầu tiên bạn sẽ thấy là “Bạn muốn học gì hôm nay?“, nơi bạn có thể nhập bất kỳ chủ đề nào bạn muốn nghiên cứu.
Giao diện tìm kiếm chủ đề trên Learn About của Google Labs
Để thử nghiệm, tôi đã quyết định xem cách nó sẽ dạy tôi 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 bằng một câu trả lời chuyên sâu với 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 hình ảnh liên quan của từng yếu tố và một đoạn mô tả ngắn gọn.
Các yếu tố cú pháp Python chính được minh họa trên Google Labs Learn About
Nếu tôi muốn tìm hiểu thêm về một yếu tố cụ thể, tất cả những gì tôi phải 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 gọi là “Dừng lại và Suy nghĩ” (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 một câu hỏi. Sau khi bạn dừng lại và suy nghĩ về nó, nhấp vào nút Chạm và tiết lộ sẽ hiển thị câu trả lời.
Thẻ học "Stop and Think" trong Learn About của Google Labs
Giống như NotebookLM và Gemini, các trích dẫn luôn xuất hiện bên cạnh mỗi tuyên bố, và di chuột qua một trích dẫn sẽ tiết lộ chính xác văn bản mà Learn About đã lấy thông tin từ đó.
Tôi đã quyết định nhấp vào một trong các yếu tố tương tác từ danh sách tôi đã đề cập trước đó, và nó đã giải thích chi tiết về yếu tố cụ thể đó (lùi đầu dòng) với một bảng (bao gồm quy tắc, giải thích và ví dụ khái niệm) và hình ảnh.
Đây là một điểm cộng khác mà tôi yêu thích: phần giải thích bao gồm một thẻ học tập “Hiểu lầm thường gặp”, đúng như tên gọi của nó, nêu bật một hiểu lầm phổ biến.
Ở cuối trang còn có một nút “Kiểm tra sự hiểu biết” (Comprehension check) với nội dung:
Kiểm tra sự hiểu biết
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về các quy tắc lùi đầu dòng 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 nó không chính xác.
Tại sao lùi đầu dòng lại quan trọng trong Python, và hậu quả của việc lùi đầu dòng không chính xác 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, nó sẽ đánh giá phản hồi của tôi và làm nổi bật những điểm mạnh và điểm yếu. Sau mỗi câu hỏi bạn hỏi, nó sẽ đề xuất nội dung liên quan, điều mà tôi thấy thực sự hữu ích. Ngoài ra còn có tùy chọn để đơn giản hóa giải thích, nhận câu trả lời sâu hơn hoặc xem hình ảnh liên quan.
Điều tôi yêu thích ở Learn About là công cụ này rất tương tác và có tính thẩm mỹ cao. Nó làm cho việc học thông tin mới trở nên trực quan hơn rất nhiều. Và dễ dàng nhận thấy nó được tạo ra với mục đích duy nhất là học một điều gì đó mới và hỗ trợ học tập chủ động, thay vì chỉ đơn thuần 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 tôi cảm thấy mình không chỉ đang sử dụng một chatbot mà giống như đang ở trong một phòng học kỹ thuật số được xây dựng riêng cho mình.
Bản đồ tư duy NotebookLM hiển thị trên iPad
Little Language Lessons: Học Ngôn Ngữ Với AI Gemini
Little Language Lessons là một bộ sưu tập gồm ba “thí nghiệm học tập nhỏ gọn,” tất cả đều được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) Gemini của Google. Điểm đặc biệt là cả ba đều mang tính mới mẻ và độc đáo, tôi chưa từng thấy chúng được thực hiện theo cách này trước đây.
Giao diện Little Language Lessons của Google Labs
Tiny Lessons: Xây Dựng Từ Vựng Theo Tình Huống
Thí nghiệm nhỏ gọn đầu tiên trong bộ sưu tập này là Tiny Lessons, nơi bạn có thể mô tả một tình huống (như gọi cà phê) và nó 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, và nhiều hơn nữa. Nó đề xuất những cụm từ thực sự hữu ích như “Cho tôi một ly cà phê,” “Giá bao nhiêu?,” và “Bạn có cà phê đá không?”.
Học tiếng Hindi cho việc đặt cà phê qua Tiny Lessons của Google Labs
Cuối cùng, nó 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 phù hợp!
Slang Hang: Đàm Thoại Tự Nhiên Như Người Bản Xứ
Nếu bạn thường xuyên đi du lịch và cảm thấy mình nói một ngôn ngữ nước ngoài quá trang trọng, thí nghiệm nhỏ gọn tiếp theo, Slang Hang, là thứ bạn sẽ 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. Ví dụ, đây là kịch bản 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 thảo những người bán hàng thì cô tình cờ nghe được cuộc trò chuyện giữa Dmitri, một nông dân trung niên, và một khách hàng.
Mặc dù toàn bộ cuộc trò chuyện 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 mà tôi thấy vô cùng hữu ích.
Word Cam: Nhận Diện Vật Thể và Học Từ Mới Tức Thì
Thí nghiệm cuối cùng, Word Cam, là lựa chọn tốt nhất khi bạn không thể nghĩ ra từ bằng ngôn ngữ khác cho những thứ ngay trước mắt bạn. Tất cả những gì bạn cần làm là chụp ảnh, và Gemini sẽ phát hiện các vật thể trong hình ảnh và gắn nhãn chúng bằng ngôn ngữ mục tiêu của bạn.
Chức năng Word Cam của Google Labs phát hiện vật thể và dịch tên
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 ngôn ngữ mới.
Trang chào mừng NotebookLM trên màn hình iPad
Google Labs – Nơi Ươm Mầm Những Ý Tưởng Đột Phá
Ba thí nghiệm tôi đã giới thiệu ở trên chỉ là một phần nhỏ trong số rất nhiều dự án mà Google hiện đang nghiên cứu. Bạn có thể tìm thấy nhiều hơn nữa trong phần Experiments trên trang web của Google Labs. Sau khi trải nghiệm các công cụ này và nhiều công cụ khác, tôi có thể khẳng định rằng Google đang thực sự tạo ra những bước đột phá. Rõ ràng là thành công của NotebookLM không phải là sự may mắn ngẫu nhiên.
Có sự đầu tư nghiêm túc về tư duy và thử nghiệm vào từng công cụ này. Mặc dù một số có thể còn ở giai đoạn sơ khai hoặc khá “ngách”, tất cả chúng đều hướng tới cùng một mục tiêu: làm cho việc học tập và tiếp cận thông tin trở nên thông minh hơn, tương tác hơn và bớt nhàm chán hơn rất nhiều. Google Labs đang cho thấy tiềm năng to lớn trong việc định hình tương lai của AI và cách chúng ta tương tác với kiến thức.
Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về những công cụ AI đầy hứa hẹn này của Google Labs ở phần bình luận bên dưới nhé!
