Bạn có đang thắc mắc, “AI có thể tự học mà không cần bất kỳ dữ liệu nào không?” Để có câu trả lời chi tiết và hợp lý nhất, hãy cùng INVIAI khám phá sâu hơn về chủ đề này.
Trước hết, điều quan trọng là phải hiểu rằng dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong tất cả các mô hình AI máy học hiện đại. AI không thể “xây dựng” kiến thức một cách độc lập nếu không có dữ liệu đầu vào.
Ví dụ, trong học có giám sát, AI học từ các bộ dữ liệu lớn đã được con người gán nhãn (hình ảnh, văn bản, âm thanh, v.v.) để nhận diện các mẫu.
Ngay cả trong học không giám sát, AI vẫn cần dữ liệu thô chưa được gán nhãn để tự khám phá cấu trúc hoặc mẫu ẩn bên trong dữ liệu đó.
Do đó, dù theo phương pháp nào, AI cũng phải được “nuôi dưỡng” bằng dữ liệu—dù là dữ liệu có nhãn, dữ liệu tự gán nhãn (tự giám sát), hay dữ liệu từ môi trường thực tế. Nếu không có dữ liệu đầu vào, hệ thống không thể học được điều gì mới.
Các phương pháp học AI phổ biến
Hiện nay, các mô hình AI chủ yếu học qua các cách sau:
- Học có giám sát:
AI học từ các bộ dữ liệu lớn đã được gán nhãn. Ví dụ, để nhận diện mèo trong hình ảnh, cần hàng nghìn bức ảnh được gán nhãn “mèo” hoặc “không phải mèo” để huấn luyện. Phương pháp này rất hiệu quả nhưng đòi hỏi công sức gán nhãn lớn.
- Học không giám sát:
AI được cung cấp dữ liệu thô chưa gán nhãn và tìm kiếm các mẫu hoặc nhóm trong đó. Ví dụ, các thuật toán phân cụm nhóm các bộ dữ liệu có đặc điểm tương tự. Phương pháp này cho phép AI “tự học” từ dữ liệu và khám phá mẫu mà không cần sự hướng dẫn của con người.
- Học tự giám sát:
Một biến thể được sử dụng cho các mạng nơ-ron lớn và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), trong đó mô hình tự tạo nhãn cho dữ liệu (ví dụ, dự đoán từ tiếp theo trong câu hoặc tái tạo phần bị thiếu) rồi học từ những nhãn đó. Cách tiếp cận này giúp AI tận dụng các bộ dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh khổng lồ mà không cần con người gán nhãn.
- Học tăng cường (RL):
Thay vì dữ liệu tĩnh, AI (gọi là tác nhân) tương tác với môi trường và học dựa trên các tín hiệu phần thưởng. Wikipedia định nghĩa RL là: “Học tăng cường là việc dạy một tác nhân phần mềm cách hành xử trong môi trường bằng cách thông báo cho nó kết quả của các hành động.”
Nói cách khác, AI thực hiện hành động, quan sát kết quả (ví dụ, phần thưởng hoặc hình phạt), và điều chỉnh chiến lược để cải thiện hiệu suất.
Ví dụ, thay vì có người dạy chơi cờ, AlphaZero của DeepMind tự chơi hàng triệu ván với chính nó, khám phá chiến lược mới qua tín hiệu thắng mà không dựa vào bộ dữ liệu chuyên gia có sẵn.
- Học liên kết (Federated Learning):
Đối với dữ liệu nhạy cảm như hình ảnh y tế cá nhân, Học liên kết cho phép nhiều thiết bị (hoặc tổ chức) cùng huấn luyện một mô hình chung mà không chia sẻ dữ liệu thô.
Google giải thích rằng trong Học liên kết, mô hình toàn cầu được gửi đến từng thiết bị để huấn luyện trên dữ liệu cục bộ, và chỉ có các cập nhật mô hình được gửi về—dữ liệu thô không bao giờ rời thiết bị.
Bằng cách này, mô hình có thể học từ dữ liệu ở nhiều nơi mà không cần tập trung dữ liệu. Tuy nhiên, AI vẫn cần dữ liệu cục bộ trên mỗi thiết bị để học.
- Học không cần ví dụ (Zero-Shot Learning):
Đây là khả năng của AI suy luận các khái niệm mới mà không cần ví dụ cụ thể. IBM định nghĩa Zero-Shot Learning là trường hợp “một mô hình AI được huấn luyện để nhận diện hoặc phân loại các đối tượng/khái niệm mà nó chưa từng thấy ví dụ trước đó.”
Học không cần ví dụ dựa trên kiến thức rộng đã có trước đó. Ví dụ, nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT được tiền huấn luyện trên kho văn bản khổng lồ. Nhờ kiến thức nền tảng này, chúng có thể suy luận về các khái niệm mới dù không có ví dụ rõ ràng.
Mặc dù có vẻ như AI có thể “học mà không cần dữ liệu,” thực tế các LLM vẫn dựa vào bộ dữ liệu lớn ban đầu để xây dựng khả năng ngôn ngữ nền tảng.
Tóm lại, tất cả các phương pháp này cho thấy không có cách thần kỳ nào để AI học mà không cần dữ liệu—dù dưới hình thức nào đi nữa. AI có thể giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu do con người gán nhãn hoặc học từ kinh nghiệm, nhưng không thể học từ hư vô.
Xu hướng tiên tiến: Học từ “Kinh nghiệm” thay vì dữ liệu tĩnh
Các nhà nghiên cứu hiện đang tìm cách để AI giảm bớt sự phụ thuộc vào dữ liệu do con người cung cấp. Ví dụ, DeepMind gần đây đề xuất mô hình “dòng chảy” trong kỷ nguyên “AI dựa trên kinh nghiệm,” nơi AI chủ yếu học từ chính các tương tác của mình với thế giới thay vì các vấn đề và câu hỏi do con người thiết kế.
VentureBeat trích dẫn nghiên cứu của DeepMind: “Chúng ta có thể đạt được điều này bằng cách cho phép các tác nhân liên tục học từ chính kinh nghiệm của mình—tức là dữ liệu do chính tác nhân tạo ra khi tương tác với môi trường… Kinh nghiệm sẽ trở thành phương tiện chính để cải thiện, vượt qua quy mô dữ liệu do con người cung cấp hiện nay.”
Nói cách khác, trong tương lai, AI sẽ tự tạo ra dữ liệu của riêng mình thông qua thử nghiệm, quan sát và điều chỉnh hành động—tương tự cách con người học từ kinh nghiệm thực tế.
Một ví dụ cụ thể là mô hình Absolute Zero Reasoner (AZR). AZR được huấn luyện hoàn toàn qua tự chơi, không cần dữ liệu do con người cung cấp. Nó tự tạo ra các vấn đề (ví dụ, đoạn mã hoặc bài toán), giải quyết chúng, và sử dụng kết quả (qua thực thi mã hoặc phản hồi môi trường) làm tín hiệu phần thưởng để học.
tự tạo “bộ dữ liệu” của riêng mình bằng cách liên tục đặt ra và giải quyết thử thách.
Bên cạnh AZR, nhiều nghiên cứu khác cũng khám phá AI tự học một cách độc lập. Các hệ thống tác nhân thông minh có thể tương tác với phần mềm và thế giới ảo (công cụ, trang web, trò chơi mô phỏng) để tích lũy dữ liệu kinh nghiệm.
AI có thể được thiết kế để tự đặt mục tiêu và phần thưởng, tương tự cách con người hình thành thói quen. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, những ý tưởng này củng cố quan điểm: không có AI nào thực sự học mà không cần dữ liệu—thay vào đó, “dữ liệu” đến từ chính kinh nghiệm của AI.
>>> Tìm hiểu thêm:
Tóm lại, AI ngày nay vẫn cần dữ liệu (dưới một hình thức nào đó) để học. Không tồn tại khái niệm “AI không dữ liệu” thực sự.
Thay vào đó, AI có thể giảm bớt việc học từ dữ liệu do con người cung cấp bằng cách: sử dụng dữ liệu chưa gán nhãn (học không giám sát), học từ phản hồi môi trường (học tăng cường), hoặc thậm chí tự tạo ra thử thách riêng (ví dụ, mô hình AZR).
Nhiều chuyên gia tin rằng trong tương lai, AI sẽ ngày càng học nhiều hơn qua kinh nghiệm mà nó tự tích lũy, biến kinh nghiệm thành “dữ liệu” chính giúp nó cải thiện.
Nhưng dù thế nào đi nữa, sự thật vẫn là: AI không thể học từ hư vô; nguồn “dữ liệu” có thể tinh vi hơn (ví dụ, tín hiệu môi trường, phần thưởng), nhưng luôn cần có một dạng đầu vào để máy móc học và phát triển.
