Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lĩnh vực thú vị và đột phá nhất trong khoa học máy tính. Tuy nhiên, đây cũng là một trong những lĩnh vực phức tạp nhất.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích sáu khái niệm cốt lõi trong trí tuệ nhân tạo (bao gồm khái niệm AI) để giúp bạn hiểu rõ hơn về lĩnh vực này và hình dung ra vô số ứng dụng của AI trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Những Khái Niệm Cốt Lõi Về AI
1. Trí Tuệ Nhân Tạo
Trí tuệ nhân tạo là bất kỳ phần mềm nào mô phỏng trí thông minh tự nhiên của con người thông qua các phương pháp học AI khác nhau. Một ví dụ tiêu biểu gần đây là các ứng dụng AI tạo sinh (chẳng hạn như Brancher.ai) hoặc lĩnh vực Tự động hóa Quy trình Robot (RPA).
Ví dụ, một máy tính cầm tay thực hiện các phép tính mà thông thường chúng ta sử dụng trí tuệ để làm, nhưng nó không mô phỏng khả năng suy nghĩ của chúng ta. Tuy nhiên, khi bạn yêu cầu Siri thực hiện phép tính và Siri trả lời chính xác, đó là một dạng trí tuệ nhân tạo đơn giản.
AI ở các hình thức phổ biến có khả năng quan sát môi trường ở một mức độ nhất định (chẳng hạn lắng nghe giọng nói của bạn, hoặc ở những trường hợp tiên tiến hơn, robot nhận thức được môi trường và tự động điều hướng trong các điều kiện phức tạp). AI sử dụng dữ liệu thu thập được để đưa ra các quyết định tốt hơn. Thông thường, các tương tác giữa AI và người dùng sẽ được coi là phản hồi và được thêm vào cơ sở dữ liệu của AI để cải thiện các quyết định trong tương lai, đây là một dạng học AI đơn giản.
2. Máy Học
Máy học (Machine Learning – ML) là một nhánh của AI tập trung vào khả năng của chương trình để thích nghi khi được cung cấp thông tin mới. Nói một cách đơn giản, máy học thường bỏ qua yếu tố bắt chước (vốn liên quan đến trí tuệ nhân tạo) và tập trung duy nhất vào khả năng học tập.
Phần mềm ML, không cần mã hóa bổ sung từ lập trình viên, có thể khám phá ra các phương pháp mới và hiệu quả hơn để đưa ra quyết định. Điều này đóng vai trò thiết yếu trong sự phát triển của các lĩnh vực như robot.
Hãy hình dung các phương trình mà bạn học trong môn đại số. Ban đầu, bạn chỉ áp dụng các phương trình vào các tình huống cụ thể, nhưng sau đó bạn nhận ra rằng chúng có thể áp dụng rộng rãi vào các lĩnh vực khác trong toán học. Sự kết nối giữa những gì bạn đã học và những gì bạn tự khám phá chính là mục tiêu cốt lõi của máy học: dạy phần mềm đủ để nó có thể tự dạy chính mình.
3. Mạng Nơ-ron
Mạng nơ-ron là một tập hợp các thuật toán được sử dụng trong máy học để mô hình hóa AI dưới dạng các lớp nút liên kết. Cách tiếp cận này được lấy cảm hứng từ cách các nơ-ron trong não người kết nối với nhau.
Ví dụ, trong ứng dụng ảnh của điện thoại thông minh, bạn có thể nhận thấy tính năng sắp xếp ảnh theo khuôn mặt của từng người. Điều này được thực hiện nhờ một mạng nơ-ron được thiết kế để nhận diện khuôn mặt, điều mà trước đây chỉ con người mới có thể làm. Bộ “não kỹ thuật số” này không thể trò chuyện như con người — nó còn quá đơn giản. Nhưng nó có thể làm những điều mà các chương trình máy tính truyền thống không thể, chẳng hạn như nhận dạng linh hoạt.
4. Học Sâu
Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của máy học, sử dụng các lớp mạng nơ-ron thay vì chỉ một mạng nơ-ron duy nhất. Từ “sâu” trong học sâu ám chỉ số lượng các lớp này.
Hãy tưởng tượng năm đường thẳng đứng như sau: I I I I I.
- Đường thẳng đầu tiên là lớp đầu vào, nơi phần mềm học sâu nhận dữ liệu.
- Lớp thứ hai xử lý dữ liệu thông qua một thuật toán để rút ra thông tin.
- Lớp thứ ba tiếp tục xử lý bằng một thuật toán khác, học thêm một thông tin mới.
- Lớp thứ tư làm điều tương tự với một thuật toán khác nữa.
- Cuối cùng, lớp thứ năm đưa ra kết quả dựa trên những gì đã học.
Các lớp ở giữa lớp đầu vào và đầu ra được gọi là “lớp ẩn”. Hầu hết các ứng dụng học sâu có rất nhiều lớp ẩn, nhiều hơn con số ba được minh họa ở đây. Điều này cho phép phần mềm học sâu không chỉ xử lý dữ liệu mà còn hiểu sâu sắc hơn về dữ liệu đó.
5. Học Có Giám Sát và Không Giám Sát
Học có giám sát là một phương pháp dạy AI bằng cách cung cấp dữ liệu huấn luyện đã được gắn nhãn. Ví dụ, bạn có thể cung cấp cho AI một tập hợp hình ảnh được gắn nhãn “mèo” hoặc “chó”. Từ những hình ảnh này, AI có thể tự nhận diện các hình ảnh mới chưa được gắn nhãn là “mèo” hay “chó”.
Học không giám sát cũng có mục tiêu tương tự — giúp AI tự phân loại dữ liệu — nhưng không cung cấp dữ liệu huấn luyện ban đầu. Ví dụ, bạn muốn AI phân biệt giữa ô tô và xe đạp mà không chỉ rõ. Bạn chỉ cung cấp cho nó 100 hình ảnh và phản hồi “đúng” hoặc “sai” khi AI phân loại. Qua thời gian, AI sẽ tự hiểu đặc điểm của “xe đạp” và “ô tô”.
6. Học Tăng Cường
Học tăng cường (Reinforcement Learning) là một phương pháp dạy AI thông qua thử và sai. Tương tự như cách một con chuột thí nghiệm học cách tìm miếng pho mát ở cuối mê cung. Ban đầu, con chuột có thể gặp khó khăn, nhưng sau mỗi lần thử, nó sẽ trở nên thành thạo hơn. Cuối cùng, nó có thể hoàn thành mê cung một cách hoàn hảo.
Phương pháp học này cũng áp dụng cho AI. AI được giao một mục tiêu, sau đó cố gắng đạt được mục tiêu đó. Phản hồi được cung cấp dựa trên mức độ chính xác của AI. Qua nhiều lần lặp lại, AI sẽ học cách hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả.