Dùng ChatGPT trên máy tính gần 40 năm tuổi

Phần mềm của một lập trình viên giúp người dùng tương tác với ChatGPT trên chiếc máy tính chạy MS-DOS, ra đời từ năm 1984.

Máy tính MS-DOS chạy ứng dụng tương tác với ChatGPT. Ảnh: Yeo Kheng Meng.

Trên website cá nhân, lập trình viên Yeo Kheng Meng tại Singapore cho biết đã viết ứng dụng trên Windows 11, sau đó cài đặt lên IBM 5155. Đây là mẫu máy tính di động ra đời năm 1984, chạy hệ điều hành MS-DOS 6.22.

Theo PCMag, IBM 5155 sử dụng CPU Intel 8088 xung nhịp 4,77 MHz, RAM 640 KB, card đồ họa CGA ISA. Máy tính được kết nối Internet bằng card NE2000.

Để viết phần mềm tương tác ChatGPT, Meng sử dụng trình biên dịch (complier) Open Watcom C/C++, sau đó chạy thử trên máy ảo.

Theo người này, trình biên dịch Open Watcom là phần mềm 32-bit nên tương thích với Windows 11, trong khi vẫn có khả năng biên dịch app cho hệ điều hành 16-bit như MS-DOS.

Khó khăn lớn nhất là kết nối phần mềm với card Internet, từ đó liên kết API vận hành mô hình ngôn ngữ tự nhiên của OpenAI. Theo Meng, đây là thành phần không có sẵn trên MS-DOS.

Để giải quyết vấn đề, Meng sử dụng bộ API trung gian có tên Packet Driver, được phát hành từ năm 1983. Tiếp theo, anh tích hợp thư viện mã nguồn mở mTCP để ứng dụng liên lạc với Packet Driver.

Dung ChatGPT tren MS-DOS anh 1

Phần mềm tương tác ChatGPT trên giao diện dòng lệnh của MS-DOS. Ảnh: Yeo Kheng Meng.

Sau nhiều công đoạn phát triển và cài đặt phần mềm, Meng có thể đặt câu hỏi và nhận phản hồi từ ChatGPT trên giao diện dòng lệnh của MS-DOS.

Anh thậm chí yêu cầu chatbot hướng dẫn cách kết nối công cụ với IBM 5155. Thay vì viết mã, ChatGPT liệt kê từng bước thao tác, nhấn mạnh MS-DOS là hệ điều hành rất cũ.

"Lưu ý việc tạo ứng dụng tương tác ChatGPT trên DOS có thể khó khăn, bởi DOS là hệ điều hành lỗi thời, có thể không hỗ trợ công cụ và tài nguyên cần thiết để phát triển ứng dụng hiện đại", chatbot cho biết.

Chia sẻ trên website cá nhân, Meng cho biết trải nghiệm phát triển ứng dụng tương tác chatbot trên MS-DOS khá thú vị. Dự án được chia sẻ trên GitHub để cộng đồng cùng trải nghiệm.