Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng xuất hiện nhiều trong cuộc sống của chúng ta, từ những gợi ý phim ảnh mà Netflix đề xuất cho đến những chiếc xe tự lái như của hãng Waymo. Bạn có bao giờ thắc mắc AI hoạt động như thế nào? Đằng sau mỗi ứng dụng thông minh là cả một quá trình để máy móc có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một cách dễ hiểu về nguyên lý hoạt động của AI, đặc biệt tập trung vào các hệ thống học máy (machine learning) vốn đang là trái tim của hầu hết AI hiện đại.

AI “học” và ra quyết định dựa trên dữ liệu

Về cốt lõi, AI hoạt động dựa trên việc học từ dữ liệu. Thay vì được lập trình cố định để phản hồi trong mọi tình huống, các hệ thống AI (đặc biệt là những hệ thống dùng machine learning) sẽ được cung cấp một lượng lớn dữ liệu và tự tìm ra các mẫu (pattern) hoặc quy luật ẩn trong dữ liệu đó.

Sau đó, chúng sử dụng những gì đã học để dự đoán hoặc đưa ra quyết định khi gặp dữ liệu mới. Quá trình này tương tự như cách con người học hỏi: chúng ta quan sát rất nhiều ví dụ, rút ra kinh nghiệm, rồi áp dụng kinh nghiệm đó vào tình huống mới.

Chẳng hạn, nếu muốn dạy một AI phân biệt hình ảnh mèo và chó, ta sẽ thu thập hàng ngàn bức ảnh mèo và chó, và gắn nhãn cho chúng (ví dụ: ảnh nào là mèo, ảnh nào là chó). Thuật toán AI sẽ phân tích kho ảnh khổng lồ này để tự tìm các đặc điểm giúp phân biệt mèo với chó – có thể là mèo thì có ria mép, hình dáng khuôn mặt khác chó, v.v. Trong quá trình học, hệ thống điều chỉnh dần các tham số nội tại sao cho ngày càng nhận dạng chính xác hơn.

Kết quả, AI hình thành một mô hình (model) có khả năng nhận biết đâu là mèo, đâu là chó. Khi đưa một ảnh mới (chưa từng thấy) vào, mô hình sẽ dự đoán đó là mèo hay chó dựa trên những gì nó đã học được. Nếu dự đoán sai, AI có thể được hiệu chỉnh (dựa trên thuật toán học) để lần sau cải thiện độ chính xác.

Tóm lược một cách đơn giản, quá trình AI học hỏi và hoạt động thường gồm các bước chính như sau:

• Thu thập dữ liệu (Input)

Đầu tiên, AI cần dữ liệu đầu vào để học. Dữ liệu có thể ở nhiều dạng: số, văn bản, hình ảnh, âm thanh,… và thường được thu thập & chuẩn bị kỹ lưỡng. Ví dụ, để huấn luyện AI nhận biết mèo, chúng ta cần thu thập hàng chục nghìn ảnh mèo (và không phải mèo) và gắn nhãn tương ứng. Chất lượng và số lượng dữ liệu ở bước này rất quan trọng – dữ liệu càng nhiều và đa dạng, AI học càng tốt.

• Huấn luyện mô hình (Learning/Training)

Tiếp theo là giai đoạn máy học từ dữ liệu. Dữ liệu đầu vào được đưa vào thuật toán học (machine learning algorithm). Thuật toán này sẽ tìm kiếm các mẫu hoặc mối tương quan trong dữ liệu và dần điều chỉnh các tham số bên trong để phù hợp với dữ liệu.

Trong trường hợp mạng nơ-ron nhân tạo (phổ biến trong deep learning), quá trình huấn luyện nghĩa là điều chỉnh trọng số (weights) của các kết nối giữa các neuron qua nhiều lần lặp. AI liên tục thử dự đoán trên dữ liệu huấn luyện và tự sửa sai dựa trên chênh lệch giữa dự đoán với kết quả thực (quá trình này gọi là lan truyền ngược – backpropagation – trong mạng nơ-ron).

Quan trọng là ở bước này, AI học hỏi từ kinh nghiệm (dữ liệu mẫu), tương tự như học sinh luyện tập từ bài tập: làm sai thì rút kinh nghiệm và điều chỉnh.

• Đưa ra dự đoán/kết quả (Inference)

Sau khi đã được huấn luyện, AI sẽ có một mô hình đã học. Giờ đây, khi nhận được dữ liệu đầu vào mới (mà nó chưa từng thấy), AI có thể áp dụng mô hình đã học để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Ví dụ, sau khi học xong, mô hình AI phân biệt mèo/chó có thể nhìn một bức ảnh mới và dự đoán “đây là mèo” với xác suất nhất định. Tương tự, một AI đã học từ dữ liệu giao dịch ngân hàng có thể dự đoán giao dịch mới nào là gian lận; hoặc một mô hình đã học từ dữ liệu y tế có thể gợi ý chẩn đoán cho bệnh nhân mới. Giai đoạn này được gọi là suy luận (inference) – AI áp dụng kiến thức đã học vào thực tế.

• Hiệu chỉnh và cải thiện (Feedback & Improvement)

Một đặc điểm quan trọng của AI (đặc biệt là các hệ thống học máy) là khả năng tự cải thiện theo thời gian. Nếu AI đưa ra kết quả và nhận được phản hồi về độ chính xác (ví dụ: con người cho biết dự đoán đó đúng hay sai), nó có thể điều chỉnh mô hình cho phù hợp hơn.

Quay lại ví dụ phân loại mèo/chó: nếu mô hình dự đoán sai một số trường hợp (nhận nhầm chó thành mèo chẳng hạn), các kỹ sư có thể bổ sung dữ liệu về những trường hợp khó, hoặc điều chỉnh kiến trúc/siêu tham số mô hình, để AI học thêm. Nhờ liên tục cập nhật như vậy, AI trở nên ngày càng chính xác và thông minh hơn theo thời gian.

Bước này giống như việc bạn sửa bài tập sai theo góp ý của giáo viên và rút kinh nghiệm cho lần sau. Đối với một số hệ thống AI đặc thù (như học tăng cường trong game), việc tự điều chỉnh còn diễn ra liên tục trong quá trình vận hành: AI thử hành động, nếu kết quả không tốt thì lần sau nó sẽ tránh, nếu tốt thì nó củng cố hành vi đó.

Nhìn chung, các hệ thống AI hoạt động bằng cách kết hợp ba năng lực chính: học hỏi từ dữ liệu, áp dụng logic để suy luận ra kết quả, và tự điều chỉnh từ sai sót. Trong giai đoạn học hỏi, AI thu thập và rút trích thông tin từ dữ liệu (tạo ra “kiến thức”).

Đến giai đoạn suy luận, AI sử dụng kiến thức đã học để xử lý tình huống mới và đưa ra kết quả. Và thông qua việc tự sửa lỗi, AI liên tục tinh chỉnh cách thức hoạt động nhằm nâng cao độ chính xác. Chính sự kết hợp của học tập, lập luận và tự điều chỉnh này làm nên sức mạnh của các hệ thống AI hiện đại.

Ví dụ dễ hiểu về cách AI hoạt động

Hãy xem xét một ví dụ thực tế để minh họa rõ hơn quy trình trên: AI chatbot trả lời tin nhắn tự động. Giả sử bạn muốn xây dựng một chatbot hỗ trợ khách hàng, có thể trả lời câu hỏi bằng tiếng Việt một cách tự nhiên.

• Thu thập dữ liệu: Bạn cần một lượng dữ liệu hội thoại khổng lồ để dạy chatbot hiểu ngôn ngữ và cách đối đáp. Dữ liệu này có thể là hàng triệu câu hỏi và câu trả lời mẫu từ các cuộc hội thoại chăm sóc khách hàng trước đây, hoặc dữ liệu từ internet (như diễn đàn, mạng xã hội) được tổng hợp và làm sạch. Mỗi câu hỏi sẽ đi kèm câu trả lời đúng (như nhãn) để chatbot học theo.
• Huấn luyện chatbot: Bạn chọn một mô hình AI ngôn ngữ (ví dụ một mạng nơ-ron Transformer lớn) và cho nó “đọc” toàn bộ dữ liệu hội thoại đã thu thập. Mô hình sẽ học cách liên kết câu hỏi với câu trả lời phù hợp, học cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trôi chảy. Dần dần qua mỗi lần lặp, chatbot cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh và phản hồi hợp lý. Nó học rằng khi khách hàng hỏi “Tôi quên mật khẩu, phải làm sao?”, câu trả lời nên hướng dẫn cách khôi phục mật khẩu thay vì trả lời lạc đề. Quá trình này rất giống việc một nhân viên mới đọc hàng ngàn kịch bản tình huống hỏi đáp để nắm vững nghiệp vụ.
• Trả lời người dùng: Khi chatbot được triển khai, một khách hàng nhập vào hệ thống câu hỏi mới (mà chatbot chưa từng thấy nguyên văn trước đó). Chatbot sẽ phân tích câu hỏi, trích xuất ý chính (ví dụ: khách đang hỏi về quên mật khẩu) dựa trên những gì đã học, rồi sinh ra câu trả lời phù hợp dựa trên kiến thức nó đã tích lũy. Nếu được huấn luyện tốt, câu trả lời sẽ rất tự nhiên và chính xác, tương tự như do con người soạn thảo.
• Cải thiện qua thời gian: Sau mỗi phiên tương tác, ta có thể cho chatbot biết nó trả lời đúng hay sai (dựa trên phản hồi khách hàng hoặc đánh giá của nhân viên hỗ trợ). Nếu chatbot trả lời chưa tốt, dữ liệu tương tác này sẽ được bổ sung vào kho huấn luyện cho lần cải tiến kế tiếp. Nhờ đó, chatbot ngày càng hoàn thiện kiến thức và cách trả lời. Đây chính là vòng phản hồi giúp AI tự cải thiện.

Ví dụ trên cho thấy rõ cách một AI thực tế “học” và hoạt động: học từ dữ liệu quá khứ để áp dụng vào tình huống tương lai. Dù là phân loại mèo/chó hay trả lời câu hỏi khách hàng, nguyên lý nền tảng vẫn giống nhau.

AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Một xu hướng nổi bật gần đây trong lĩnh vực AI là AI tạo sinh (Generative AI) – những hệ thống AI có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh chưa từng có trước đó. Vậy AI tạo sinh có cơ chế hoạt động ra sao, và nó có gì khác biệt?

Thực tế, AI tạo sinh cũng dựa trên nền tảng học sâu từ dữ liệu khổng lồ, nhưng thay vì chỉ dự đoán hay phân loại, mô hình sẽ được huấn luyện để sinh đầu ra mới dựa trên mẫu hình đã học.

Lấy ví dụ về mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT: Mô hình này được huấn luyện trên hàng tỷ từ văn bản (sách, bài viết, website) để học mối liên hệ giữa các từ và câu. Cấu trúc của nó là một mạng nơ-ron rất sâu (hàng chục tỷ tham số) có khả năng dự đoán từ tiếp theo trong một câu.

Khi sử dụng, thay vì trả lời có sẵn từ bộ nhớ, ChatGPT sẽ tạo ra câu trả lời mới bằng cách chọn từng từ tiếp theo dựa trên xác suất đã học. Kết quả là một đoạn văn bản trôi chảy, phản ánh phong cách ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện nhưng nội dung cụ thể thì mới tinh.

Nói cách khác, các hệ thống Generative AI như ChatGPT hay các AI vẽ tranh (Midjourney, DALL-E) hoạt động bằng cách học rất kỹ về “ngôn ngữ” của lĩnh vực đó (tiếng người, hình ảnh, nhạc…) rồi dựng lên sản phẩm mới theo yêu cầu dựa trên hiểu biết đã học. Chúng được trang bị các mô hình học sâu cực lớn – gọi là mô hình nền tảng (foundation models) hay mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ bằng thuật toán đặc biệt (như Transformer trong xử lý ngôn ngữ).

Điều này cho phép các chương trình như ChatGPT hoặc Midjourney tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm nhạc…) dựa trên kiến thức học được, thay vì chỉ phản hồi bằng cách chọn một câu trả lời có sẵn. Ví dụ, khi bạn yêu cầu “viết một câu chuyện về mèo biết lập trình”, ChatGPT sẽ dựa trên hiểu biết về ngôn ngữ và vô số câu chuyện đã đọc để sáng tạo ra một câu chuyện hoàn toàn mới theo đề bài.

Điểm đặc biệt của AI tạo sinh là nó không chỉ nhận dạng hay phân tích, mà thực sự sáng tạo ở một mức độ nào đó. Tất nhiên, sự sáng tạo này vẫn dựa trên những gì AI đã được học – nó ghép nối và biến tấu những mẫu đã thấy để tạo thành cái mới. Nhưng kết quả cho ra có thể rất đa dạng và phong phú, khiến AI tạo sinh trở thành một công cụ mạnh mẽ trong sáng tạo nội dung, thiết kế, giải trí và nhiều lĩnh vực khác.

>>> Click để tìm hiểu thêm về:

Lịch sử hình thành và phát triển của AI

Các loại trí tuệ nhân tạo phổ biến

Tóm lại, AI hoạt động bằng cách học từ kinh nghiệm (dữ liệu) giống như con người học từ trải nghiệm. Thông qua quá trình huấn luyện, máy móc dần dần tổng quát hóa kiến thức từ dữ liệu mẫu và hình thành mô hình để áp dụng về sau.

Dù bên dưới có thể là các thuật toán khác nhau – từ cây quyết định đơn giản đến mạng nơ-ron sâu hàng tỷ tham số – mục tiêu chung của AI vẫn là tìm ra quy luật tiềm ẩn giúp giải quyết vấn đề. Nhờ có lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán cao ngày nay, AI đã đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc, từ việc nhận diện hình ảnh, giọng nói chính xác cho đến khả năng tự động viết văn, vẽ tranh.

Hy vọng với phần giải thích trên, bạn đã có một cái nhìn rõ ràng và trực quan hơn về việc AI “nghĩ” và hoạt động như thế nào phía sau màn hình. AI không còn là một “hộp đen” quá bí ẩn – đó thực chất là kết quả của quá trình học hỏi từ dữ liệu và thử sai, không ngừng hoàn thiện, rất giống với cách con người chúng ta tiếp thu tri thức và kỹ năng.

Theo dõi INVIAI để cập nhật thêm nhiều kiến thức mới về AI bạn nhé!