AI có thể học mà không cần dữ liệu không?
AI ngày nay không thể học hoàn toàn mà không có dữ liệu. Máy học và học sâu dựa vào dữ liệu để nhận diện mẫu, rút ra quy tắc và cải thiện hiệu suất. Ngay cả các mô hình tiên tiến như GPT hay hệ thống học tăng cường cũng cần dữ liệu đầu vào hoặc kinh nghiệm môi trường để “học” và đưa ra dự đoán chính xác. Nói cách khác, dữ liệu là nhiên liệu quan trọng nhất để AI phát triển, và nếu không có dữ liệu, AI không thể hiểu hay đưa ra quyết định hữu ích.
Hiểu về mối quan hệ giữa AI và dữ liệu
Bạn có 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 về chủ đề này.
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 bằng phương pháp nào, AI cũng phải được "nuôi dưỡng" bằng dữ liệu — có thể là dữ liệu có nhãn, dữ liệu tự gán nhãn (tự giám sát) hoặc 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
Ngày nay, các mô hình AI chủ yếu học qua các cách tiếp cận sau:
Học có giám sát
Học không giám sát
Học tự giám sát
Học tăng cường (RL)
Học tăng cường là việc dạy một tác nhân phần mềm cách hành xử trong môi trường bằng cách thông báo kết quả của các hành động của nó.
— Wikipedia
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 mô hình chung mà không chia sẻ dữ liệu thô.
- Mô hình toàn cầu được gửi đến từng thiết bị
- Huấn luyện trên dữ liệu cục bộ
- Chỉ chia sẻ cập nhật mô hình
- Dữ liệu thô không bao giờ rời thiết bị
Học không cần ví dụ (Zero-Shot Learning)
Khả năng của AI suy luận các khái niệm mới mà không cần ví dụ cụ thể, dựa trên kiến thức rộng đã có trước đó.
- Nhận diện khái niệm chưa từng thấy
- Sử dụng cơ sở kiến thức trước đó
- Được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu khổng lồ
- Cho phép suy luận về ý tưởng mới
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.
— IBM, định nghĩa về Zero-Shot Learning
Tóm lại: Tất cả các phương pháp trên cho thấy không có cách thần kỳ nào để AI học mà không cần dữ liệu — dưới hình thức này hay hình thức khác. 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 khám phá cách để AI giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu do con người cung cấp. Ví dụ, DeepMind gần đây đề xuất mô hình "streams" trong kỷ nguyên AI dựa trên "kinh nghiệm," nơi AI chủ yếu học từ tương tác của chính nó với thế giới thay vì các vấn đề và câu hỏi do con người thiết kế.
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 tác nhân tạo ra trong quá trình 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.
— Nghiên cứu DeepMind, trích dẫn bởi VentureBeat
Nói cách khác, trong tương lai, AI sẽ tự tạo ra dữ liệu của chính mình thông qua thử nghiệm, quan sát và điều chỉnh hành động — tương tự cách con người học từ kinh nghiệm thực tế.
Dữ liệu do con người cung cấp
- Cần bộ dữ liệu có nhãn
- Phụ thuộc chuyên môn con người
- Bị giới hạn bởi ví dụ có sẵn
- Phương pháp học tĩnh
Dữ liệu tự tạo
- Tạo ra thử thách riêng
- Học từ phản hồi môi trường
- Cải thiện liên tục
- Phương pháp học động
Đáng chú ý, dù không dùng dữ liệu huấn luyện bên ngoài, AZR đạt hiệu suất hàng đầu trong các nhiệm vụ toán học và lập trình, thậm chí vượt các mô hình được huấn luyện trên hàng chục nghìn ví dụ có nhãn. Điều này chứng minh AI có thể tự tạo "bộ dữ liệu" riêng bằng cách liên tục đặt ra và giải quyết thử thách.
Hệ thống học tự chủ
Ngoài AZR, nhiều nghiên cứu khác khám phá AI học một cách tự chủ. Các hệ thống tác nhân thông minh có thể tương tác với phần mềm và thế giới ảo để tích lũy dữ liệu kinh nghiệm.
- Tương tác với công cụ và trang web
- Học từ trò chơi mô phỏng
- Tự đặt mục tiêu và phần thưởng
- Phát triển thói quen tự chủ
Những điểm chính cần nhớ
Thay vào đó, AI có thể học ít phụ thuộc hơn vào 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)
- Tự tạo thử thách riêng (ví dụ, mô hình AZR)
Nhiều chuyên gia tin rằng trong tương lai, AI sẽ ngày càng học qua kinh nghiệm tự thu thập, biến kinh nghiệm thành "dữ liệu" chính giúp nó cải thiện.
