Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?
Trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách học từ kinh nghiệm (dữ liệu) giống như con người học từ kinh nghiệm. Qua quá trình đào tạo, máy móc dần tổng quát hóa kiến thức từ dữ liệu mẫu và hình thành các mô hình để áp dụng sau này.
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng xuất hiện nhiều trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ các đề xuất phim trên Netflix đến xe tự lái như của Waymo. Bạn đã bao giờ tự hỏi AI hoạt động như thế nào? Đằng sau mỗi ứng dụng thông minh là một quá trình cho phép máy móc học từ dữ liệu và đưa ra quyết định.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một giải thích dễ hiểu về nguyên lý hoạt động của AI, tập trung đặc biệt vào các hệ thống học máy, vốn là trung tâm của hầu hết AI hiện đại.
AI "học" và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
Về cơ bản, AI vận hành bằng cách học từ dữ liệu. Thay vì được lập trình với các quy tắc cố định cho mọi tình huống, các hệ thống AI (đặc biệt là học máy) được cung cấp lượng lớn dữ liệu và tự động phát hiện mẫu hoặc quy tắc 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 cách con người học: chúng ta quan sát nhiều ví dụ, rút ra kết luận và áp dụng kinh nghiệm đó vào tình huống mới.
Trong quá trình đào tạo, hệ thống dần điều chỉnh các tham số bên trong để cải thiện độ chính xác. Kết quả là AI hình thành một mô hình có khả năng nhận biết ảnh là mèo hay chó. Khi được cung cấp ảnh mới (chưa từng thấy), mô hình sẽ dự đoán đó là mèo hay chó dựa trên kiến thức đã học. Nếu dự đoán sai, AI có thể được tinh chỉnh (bằng các thuật toán toán học) để cải thiện độ chính xác lần sau.
Bốn bước chính trong quá trình học của AI
Nói một cách đơn giản, quá trình học và vận hành của AI thường bao gồm các bước chính sau:
Thu thập dữ liệu (Đầu vào)
Đầu tiên, AI cần dữ liệu đầu vào để học. Dữ liệu có thể ở nhiều dạng: số liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v., và thường được thu thập và chuẩn bị kỹ lưỡng. Ví dụ, để đào tạo AI nhận biết mèo, bạn cần thu thập hàng chục nghìn ảnh mèo (và không phải mèo) và gán nhãn phù hợp.
Đào tạo mô hình (Học/Training)
Tiếp theo là giai đoạn máy học từ dữ liệu. Dữ liệu đầu vào được đưa vào một thuật toán học (thuật toán học máy). Thuật toán này 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 học sâu), đào tạo nghĩa là điều chỉnh trọng số các kết nối giữa các nơ-ron qua nhiều vòng lặp. AI liên tục dự đoán trên dữ liệu đào tạo và tự sửa lỗi dựa trên sự khác biệt giữa dự đoán và kết quả thực tế (quá trình này gọi là lan truyền ngược trong mạng nơ-ron).
Dự đoán/Kết quả (Suy luận)
Sau khi đào tạo, AI có một mô hình đã được huấn luyện. Khi nhận dữ liệu đầu vào mới (chưa từng thấy), AI có thể áp dụng mô hình đã học để dự đoán hoặc đưa ra quyết định.
- Một mô hình AI phân biệt mèo và chó có thể xem ảnh mới và dự đoán "đây là mèo" với độ tin cậy nhất định
- AI được đào tạo trên dữ liệu giao dịch ngân hàng có thể dự đoán giao dịch mới nào là gian lận
- Một mô hình được đào tạo trên dữ liệu y tế có thể đề xuất chẩn đoán cho bệnh nhân mới
Giai đoạn này gọi là suy luận – AI áp dụng kiến thức đã học vào tình huống thực tế.
Phản hồi & Cải tiến
Một đặc điểm quan trọng của AI (đặc biệt 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 chỉ ra dự đoán đúng hay sai), nó có thể điều chỉnh mô hình để phù hợp dữ liệu hơn.
Quay lại ví dụ phân loại mèo/chó: nếu mô hình phân loại sai một số trường hợp (ví dụ nhầm chó thành mèo), kỹ sư có thể thêm dữ liệu về các trường hợp khó hoặc điều chỉnh kiến trúc/một số tham số của mô hình để AI học tốt hơn. Qua các lần cập nhật liên tục như vậy, AI ngày càng chính xác và thông minh hơn.
Hệ thống AI vận hành bằng cách kết hợp ba khả năng chính: học từ dữ liệu, áp dụng logic để suy luận kết quả, và tự sửa lỗi. Trong giai đoạn học, AI thu thập và trích xuất thông tin từ dữ liệu (tạo ra "kiến thức"). Trong giai đoạn suy luận, AI dùng kiến thức đã học để xử lý tình huống mới và tạo ra kết quả. Và qua tự sửa lỗi, AI liên tục tinh chỉnh hoạt động để nâng cao độ chính xác.
— Nguyên lý vận hành cốt lõi của AI
Sự kết hợp giữa học, suy luận và tự điều chỉnh tạo nên sức mạnh của các hệ thống AI hiện đại.
Ví dụ đơn giản minh họa cách AI hoạt động
Hãy xem xét một ví dụ thực tế để minh họa rõ hơn quá trình trên: một chatbot AI tự động trả lời tin nhắn. Giả sử bạn muốn xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng và có thể trả lời tự nhiên bằng tiếng Việt.
Thu thập dữ liệu
Đào tạo chatbot
Phản hồi người dùng
Cải tiến theo thời gian
Ví dụ này minh họa rõ cách AI thực tế "học" và vận hành: học từ dữ liệu quá khứ để áp dụng cho tình huống tương lai. Dù là phân loại mèo/chó hay trả lời câu hỏi khách hàng, nguyên lý cơ bản vẫn giống nhau.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hoạt động như thế nào?
Một xu hướng nổi bật gần đây trong AI là Trí tuệ nhân tạo tạo sinh – các hệ thống AI có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh chưa từng tồn tại trước đó. Vậy AI tạo sinh hoạt động ra sao và điểm khác biệt là gì?
Phân loại & Dự đoán
- Nhận diện mẫu
- Dự đoán kết quả
- Phân loại dữ liệu
- Lựa chọn từ các tùy chọn có sẵn
Tạo nội dung
- Tạo ra nội dung mới
- Tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh
- Kết hợp các mẫu đã học
- Sản xuất kết quả nguyên bản
Thực tế, AI tạo sinh cũng dựa trên học sâu từ dữ liệu khổng lồ, nhưng thay vì chỉ dự đoán hay phân loại, mô hình được đào tạo để tạo ra kết quả mới dựa trên các mẫu đã học.
Mô hình ngôn ngữ lớn
Lấy ví dụ mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT: mô hình này được đào tạo trên hàng tỷ từ văn bản (sách, bài báo, trang web) để học mối quan hệ giữa các từ và câu.
- Hàng chục tỷ tham số
- Dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi
- Tạo phản hồi trôi chảy, có ngữ cảnh
Trình tạo nghệ thuật AI
Các trình tạo nghệ thuật AI như Midjourney và DALL-E hoạt động bằng cách học sâu "ngôn ngữ" của hình ảnh rồi tạo ra sản phẩm hình ảnh mới theo yêu cầu.
- Mô hình nền tảng được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ
- Kiến trúc Transformer
- Tạo nội dung sáng tạo
Khi sử dụng, thay vì trả lời bằng các câu có sẵn, ChatGPT tạo ra câu trả lời mới bằng cách chọn từng từ tiếp theo dựa trên xác suất đã học. Kết quả là văn bản trôi chảy phản ánh phong cách ngôn ngữ từ dữ liệu đào tạo nhưng với nội dung hoàn toàn mới.
Điều này cho phép các chương trình như ChatGPT hay Midjourney tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm nhạc, v.v.) dựa trên kiến thức đã học, thay vì chỉ chọn câu trả lời có sẵn.
Điểm đặc biệt của AI tạo sinh là nó không chỉ nhận diện hay phân tích mà còn tạo ra ở một mức độ nào đó. Tất nhiên, sự sáng tạo này vẫn dựa trên những gì AI đã học – nó kết hợp và biến đổi các mẫu đã thấy để tạo ra điều mới. Nhưng kết quả có thể rất đa dạng và phong phú, khiến AI tạo sinh trở thành công cụ mạnh mẽ trong sáng tạo nội dung, thiết kế, giải trí và nhiều lĩnh vực khác.
— Sức mạnh của AI tạo sinh
Những điểm chính cần nhớ
Tóm lại, AI hoạt động bằng cách học từ kinh nghiệm (dữ liệu) giống như con người học từ kinh nghiệm. Qua đào tạo, máy móc dần tổng quát hóa kiến thức từ dữ liệu mẫu và hình thành các mô hình để áp dụng sau này.
Phát hiện mẫu
AI phát hiện mẫu ẩn trong dữ liệu để giải quyết vấn đề hiệu quả
Học liên tục
Hệ thống cải thiện qua thử và sai, liên tục nâng cao hiệu suất
Ứng dụng thực tiễn
Từ nhận diện hình ảnh đến tạo văn bản tự động và sáng tạo nghệ thuật
Mặc dù các thuật toán nền tảng có thể khác nhau – từ cây quyết định đơn giản đến mạng nơ-ron sâu với hàng tỷ tham số – mục tiêu chung của AI là khám phá các mẫu ẩn giúp giải quyết vấn đề. Nhờ dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán hiện nay, AI đã đạt được kết quả ấn tượng, từ nhận diện hình ảnh và giọng nói chính xác đến khả năng tự động viết văn bản và tạo nghệ thuật.
Hãy theo dõi INVIAI để cập nhật kiến thức AI mới nhất!
