Neural Network là một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) dùng để dạy cho máy tính xử lý dữ liệu theo cách mô phỏng bộ não con người. Cụ thể, đây là một kỹ thuật học máy (machine learning) thuộc nhánh học sâu (deep learning) – sử dụng các nút (tương tự như tế bào thần kinh) liên kết với nhau trong một cấu trúc phân tầng giống với mạng lưới neuron của não bộ.

Hệ thống này có khả năng thích ứng, tức là máy tính có thể học hỏi từ chính những sai sót của mình và liên tục tự cải thiện độ chính xác theo thời gian. Thuật ngữ "nơ-ron nhân tạo" bắt nguồn từ việc cấu trúc mạng này mô phỏng cách các tế bào thần kinh (neuron) trong não truyền tín hiệu lẫn nhau.

Mặc dù khái niệm mạng nơ-ron nhân tạo đã được hình thành từ rất sớm (Warren McCulloch và Walter Pitts đã phát triển mô hình nơ-ron giả lập đầu tiên vào năm 1943), phải đến thập niên 1980 công nghệ này mới bắt đầu được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Ngày nay, mạng nơ-ron nhân tạo đã bùng nổ phổ biến và trở thành công cụ cốt lõi trong nhiều ngành công nghiệp cũng như các hệ thống AI tiên tiến. Đây chính là xương sống của các thuật toán học sâu hiện đại – hầu hết các bước đột phá về AI trong những năm gần đây đều có dấu ấn của mạng nơ-ron sâu.

Cấu trúc và cơ chế hoạt động của mạng nơ-ron

Mạng nơ-ron nhân tạo được xây dựng dựa trên cảm hứng từ chính bộ não sinh học. Bộ não con người có hàng tỷ neuron kết nối phức tạp và truyền tín hiệu điện để xử lý thông tin; tương tự, mạng nơ-ron nhân tạo gồm nhiều nơ-ron nhân tạo (các đơn vị phần mềm) kết nối với nhau để cùng giải quyết một nhiệm vụ nào đó.

Mỗi nơ-ron nhân tạo thực chất là một hàm tính toán (được gọi là nút, hay node), nhận tín hiệu đầu vào, xử lý chúng và tạo ra tín hiệu đầu ra truyền sang neuron kế tiếp. Các kết nối giữa các neuron này mô phỏng khớp thần kinh (synapse) trong não bộ con người.

Một mạng nơ-ron cơ bản thường có cấu trúc phân lớp với ba loại tầng chính:

• Lớp đầu vào: Tiếp nhận thông tin từ thế giới bên ngoài vào mạng. Các nút ở lớp đầu vào sẽ xử lý sơ bộ dữ liệu (ví dụ: chuẩn hóa, trích xuất đặc trưng đơn giản) rồi truyền tín hiệu đã mã hóa sang lớp tiếp theo.
• Lớp ẩn: Nhận tín hiệu từ lớp đầu vào (hoặc từ lớp ẩn trước đó) và tiếp tục phân tích chuyên sâu hơn. Mạng nơ-ron có thể có nhiều lớp ẩn (càng nhiều lớp nghĩa là mạng càng “sâu”). Mỗi lớp ẩn sẽ bóc tách các đặc trưng phức tạp hơn từ đầu ra của lớp trước và chuyển tiếp kết quả đến lớp kế tiếp.
• Lớp đầu ra: Tầng cuối cùng tạo ra kết quả của mạng sau khi đã xử lý toàn bộ dữ liệu. Lớp đầu ra có thể bao gồm một hoặc nhiều nút tùy thuộc vào bài toán. Ví dụ: nếu bài toán chỉ yêu cầu phân loại nhị phân (đúng/sai, có/không) thì lớp đầu ra chỉ cần một nút duy nhất (cho kết quả 0 hoặc 1); còn với bài toán phân loại nhiều nhóm, lớp đầu ra sẽ có tương ứng nhiều nút, mỗi nút phụ trách một nhóm kết quả.

Trong quá trình xử lý, mỗi kết nối giữa các neuron được gán một trọng số (weight) thể hiện mức độ ảnh hưởng của tín hiệu. Đồng thời, mỗi neuron áp dụng một hàm kích hoạt với một ngưỡng nhất định: nếu tổng tín hiệu đầu vào (sau khi nhân với trọng số) vượt ngưỡng thì neuron sẽ “kích hoạt” (phát ra tín hiệu đầu ra), còn nếu chưa đạt ngưỡng thì neuron không phát tín hiệu tiếp theo.

Nhờ cơ chế này, các tín hiệu quan trọng (trọng số cao) sẽ được truyền dẫn qua mạng, còn nhiễu hoặc tín hiệu yếu sẽ bị hạn chế.

Khi một mạng nơ-ron có nhiều lớp ẩn (thường hơn 2 lớp ẩn) thì được gọi là mạng nơ-ron sâu (deep neural network). Mạng nơ-ron sâu chính là nền tảng của kỹ thuật deep learning hiện nay. Các mạng sâu có hàng triệu tham số (trọng số) và có khả năng học được những quan hệ phi tuyến cực kỳ phức tạp giữa đầu vào và đầu ra.

Tuy nhiên, cái giá phải trả là chúng đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn và thời gian tính toán lâu hơn đáng kể so với các mô hình máy học truyền thống.

Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo

Mạng nơ-ron không phải là một hệ thống được lập trình cứng nhắc bằng các luật cố định, mà học được cách giải quyết nhiệm vụ thông qua ví dụ dữ liệu. Quá trình “dạy” cho mạng nơ-ron được gọi là huấn luyện (training).

Trong quá trình này, mạng sẽ được cung cấp một lượng lớn dữ liệu đầu vào và (thường) thông tin đầu ra mong muốn tương ứng để mạng tự điều chỉnh các tham số của mình. Mạng nơ-ron sử dụng sự khác biệt giữa kết quả dự đoán của nó và kết quả thực tế mong đợi để điều chỉnh các trọng số (tham số) bên trong, nhằm cải thiện hiệu suất của mình.

Nói cách khác, sau mỗi lần dự đoán, mạng so sánh dự đoán với đáp án đúng, rồi điều chỉnh các trọng số kết nối sao cho lần sau dự đoán chính xác hơn.

Cụ thể, một thuật toán phổ biến dùng trong huấn luyện mạng nơ-ron là thuật toán truyền ngược (backpropagation). Thuật toán này thực hiện một vòng lặp phản hồi: tín hiệu được truyền xuôi qua các lớp để tính toán đầu ra, sau đó độ sai lệch (error) giữa đầu ra dự đoán và đầu ra đúng được truyền ngược trở lại mạng.

Dựa trên sai số đó, mạng sẽ cập nhật các trọng số - tăng trọng số cho những kết nối đã cho dự đoán đúng và giảm trọng số cho kết nối cho dự đoán sai. Quá trình này lặp đi lặp lại hàng nghìn, hàng triệu lần cho đến khi mạng nơ-ron hội tụ đến trạng thái mà sai số giữa dự đoán và thực tế nằm trong mức chấp nhận được.

Sau khi huấn luyện, mạng nơ-ron có thể tổng quát hóa kiến thức: nó không chỉ “thuộc bài” các dữ liệu đã học, mà còn có thể áp dụng những gì học được để dự đoán cho những dữ liệu mới chưa từng thấy. Việc huấn luyện có thể diễn ra theo nhiều cách (học có giám sát với dữ liệu có nhãn, học không giám sát với dữ liệu không nhãn, hay học tăng cường với phần thưởng/phạt), tùy thuộc vào bài toán cụ thể.

Nhưng tựu trung, mục tiêu là cho mạng học được mô hình ẩn sau dữ liệu. Khi đã được huấn luyện tốt, mạng nơ-ron nhân tạo trở thành công cụ mạnh mẽ cho phép chúng ta phân loại, nhận dạng hoặc dự đoán dữ liệu nhanh chóng với độ chính xác cao – ví dụ, thuật toán tìm kiếm của Google chính là một mạng nơ-ron quy mô lớn rất nổi tiếng trong thực tế.

Đáng chú ý, có rất nhiều biến thể kiến trúc mạng nơ-ron đã được phát triển để phù hợp với từng loại dữ liệu và nhiệm vụ khác nhau.

Một số kiến trúc phổ biến bao gồm: mạng truyền thẳng (feedforward neural network - dạng đơn giản nhất, truyền tín hiệu một chiều từ input đến output), mạng nơ-ron hồi quy (recurrent neural network, RNN - phù hợp cho dữ liệu chuỗi như văn bản hoặc âm thanh), mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network, CNN - chuyên xử lý dữ liệu hình ảnh/video), và bộ mã hóa tự động (autoencoder - thường dùng để nén dữ liệu và học đặc trưng).

Mỗi loại mạng nêu trên có cấu trúc và cách thức hoạt động hơi khác nhau, nhưng đều tuân theo nguyên lý chung của mạng nơ-ron: gồm nhiều neuron liên kết và học từ dữ liệu.

Ứng dụng thực tế của mạng nơ-ron nhân tạo

Nhờ khả năng học hỏi và xử lý mô hình phức tạp, mạng nơ-ron nhân tạo đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của mạng nơ-ron trong thực tế:

Thị giác máy tính: 

Mạng nơ-ron giúp máy tính “nhìn” và hiểu nội dung hình ảnh, video giống như con người. Ví dụ, trong xe tự lái, mạng nơ-ron được dùng để nhận diện biển báo giao thông, người đi bộ, phương tiện... từ hình ảnh camera.

Các mô hình CNN cho phép máy tính phân loại đối tượng trong ảnh (nhận dạng khuôn mặt, phân biệt mèo với chó, v.v.) một cách tự động và ngày càng chính xác.

Xử lý giọng nói:

Các trợ lý ảo như Amazon Alexa, Google Assistant, Siri… đều vận hành dựa trên mạng nơ-ron để nhận dạng giọng nói và hiểu được lời nói của con người. Công nghệ này cho phép chuyển tiếng nói thành văn bản, kích hoạt các lệnh bằng giọng nói, hoặc thậm chí bắt chước giọng nói.

Nhờ mạng nơ-ron, máy tính có thể phân tích các đặc trưng âm thanh (giọng điệu, ngữ âm) và hiểu được nội dung bất kể người nói giọng vùng miền hay ngôn ngữ khác nhau.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): 

Trong lĩnh vực ngôn ngữ, mạng nơ-ron được dùng để phân tích và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các ứng dụng như dịch máy, chatbot, hệ thống hỏi-đáp tự động, hoặc phân tích cảm xúc trên mạng xã hội đều sử dụng các mô hình mạng nơ-ron (thường là RNN hoặc các kiến trúc Transformer hiện đại) để hiểu và phản hồi lại ngôn ngữ của con người. Nhờ có mạng nơ-ron, máy tính có thể học ngữ pháp, ngữ nghĩa và ngữ cảnh để giao tiếp một cách tự nhiên hơn.

Tài chính - kinh doanh: 

Trong lĩnh vực tài chính, mạng nơ-ron được ứng dụng để dự báo các biến động thị trường như giá cổ phiếu, tỷ giá ngoại tệ, lãi suất... dựa trên khối lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ. Bằng cách nhận diện các mẫu hình (pattern) trong dữ liệu quá khứ, mạng nơ-ron có thể hỗ trợ dự đoán xu hướng tương lai và phát hiện gian lận (ví dụ nhận biết giao dịch thẻ tín dụng bất thường).

Nhiều ngân hàng và công ty bảo hiểm cũng dùng mạng nơ-ron để đánh giá rủi ro và ra quyết định (như phê duyệt khoản vay, quản lý danh mục đầu tư) một cách hiệu quả hơn.

Y tế - chăm sóc sức khỏe: 

Trong ngành y, mạng nơ-ron hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán và ra quyết định điều trị. Một ví dụ điển hình là dùng mạng CNN phân tích hình ảnh y khoa (X-quang, MRI, ảnh tế bào) để phát hiện dấu hiệu bệnh lý mà mắt thường có thể bỏ sót.

Ngoài ra, mạng nơ-ron còn được dùng để dự đoán sự bùng phát của dịch bệnh, phân tích chuỗi gene, hoặc cá thể hóa phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu lớn về gen và bệnh án. Mạng nơ-ron giúp tăng độ chính xác và tốc độ trong chẩn đoán, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

>>> Click để biết:

Computer Vision là gì? Ứng dụng và cách thức hoạt động

Natural Language Processing là gì?

Có thể thấy, mạng nơ-ron nhân tạo là nền tảng trọng yếu của nhiều tiến bộ trong AI hiện đại. Công nghệ này cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự đưa ra quyết định thông minh với rất ít sự can thiệp của con người, nhờ khả năng mô hình hóa các quan hệ phi tuyến tính phức tạp giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra.

Từ việc phân tích hình ảnh, âm thanh cho đến việc hiểu ngôn ngữ hay dự báo xu hướng, mạng nơ-ron đã mở ra những khả năng mới trước đây chưa từng có. Trong tương lai, với sự phát triển của dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán, mạng nơ-ron nhân tạo hứa hẹn sẽ còn tiếp tục tiến hóa và đem lại nhiều ứng dụng đột phá hơn nữa, góp phần định hình thế hệ tiếp theo của công nghệ thông minh.

Theo dõi INVIAI để cập nhật thêm nhiều thông tin hữu ích bạn nhé!