Những tiến bộ trong Trí tuệ nhân tạo và Học máy

Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã thúc đẩy tối ưu hóa trong hệ thống và kỹ thuật điều khiển . Chúng ta đang sống trong thời đại dữ liệu lớn, và AI và ML có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực để cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong các quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ví dụ, trong kỹ thuật điều khiển, thuật toán AI có thể dự đoán hành vi của hệ thống và tự động điều chỉnh các biện pháp kiểm soát để tối ưu hóa hiệu suất nhằm tăng hiệu quả và độ tin cậy. 

Các mô hình ML, thông qua khả năng học tập của chúng, liên tục cải thiện các dự đoán và quyết định của chúng khi chúng xử lý nhiều dữ liệu hơn, do đó các hệ thống có thể thích ứng với các môi trường và điều kiện vận hành thay đổi một cách năng động. Sự thích ứng nhanh chóng này cải thiện khả năng của các hệ thống hiện có và cho phép phát triển các giải pháp sáng tạo, chẳng hạn như xe tự hành và lưới điện thông minh, vốn từng được coi là không thực tế. 

Bài viết này sẽ khám phá những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo và máy học, bao gồm sự phát triển gần đây của các thuật toán tiên tiến.

1. Học sâu và mạng nơ-ron

Học sâu là một tập hợp con của học máy sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp để phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Các thuật toán tiên tiến này khám phá ra các mẫu mà các thuật toán truyền thống có thể bỏ sót và vượt trội trong việc xử lý và hiểu các tập dữ liệu khổng lồ. Học sâu là nền tảng cho những tiến bộ trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). 

Hai tiến bộ trong học sâu bao gồm mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN). CNN có thể dễ dàng phân tích thông tin trực quan, do đó chúng được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống nhận dạng hình ảnh. Chúng mô phỏng cách não người xử lý thông tin bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các thành phần và phân tích chúng từng lớp để xác định các mẫu và đặc điểm. RNN được thiết kế để hiểu dữ liệu tuần tự, do đó chúng lý tưởng cho các tác vụ NLP. Chúng có thể ghi nhớ các đầu vào trước đó trong chuỗi dữ liệu, cho phép chúng sử dụng phân tích dự đoán để tạo ra văn bản có thông tin theo ngữ cảnh—một yếu tố quan trọng trong nhận dạng giọng nói và tạo ra ngôn ngữ của con người. 

Hai công nghệ mới nổi này là nền tảng cho nhiều cải tiến AI. Trong công nghệ nhận dạng hình ảnh và khuôn mặt, học sâu cung cấp cho máy tính khả năng nhận dạng các vật thể, khuôn mặt và cảnh với độ chính xác ngang ngửa với nhận thức của con người, có ứng dụng từ chẩn đoán hình ảnh y tế đến giám sát. Học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã giúp phát triển các ứng dụng hiểu, diễn giải và tạo ra lời nói và ngôn ngữ của con người. NLP là nền tảng cho những tiến bộ trong hệ thống nhận dạng giọng nói, dịch vụ dịch thuật và AI đàm thoại. 

2. Học tăng cường và hệ thống tự động

Học tăng cường (RL) cho phép máy móc hoặc phần mềm—thường được gọi là "tác nhân"—học cách đưa ra quyết định bằng cách thử và sai. Quá trình này bao gồm một tác nhân tương tác với môi trường của nó, thực hiện các hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Theo thời gian, tác nhân học cách tối ưu hóa các hành động của mình để tối đa hóa phần thưởng tích lũy, về cơ bản là học hỏi từ kinh nghiệm của mình giống như con người. 

Hệ thống tự động, đặc biệt là xe tự lái và robot, là ứng dụng thực tế của học tăng cường. Trong xe tự lái, thuật toán RL xử lý nhiều dữ liệu cảm biến đầu vào để đưa ra quyết định theo thời gian thực trong quá trình điều hướng. Trong robot, các thuật toán này cho phép robot tự động thích ứng với các nhiệm vụ mới thông qua tương tác, học cách thao tác các vật thể hoặc điều hướng môi trường một cách độc lập. 

Sự gia tăng các hệ thống AI tự động làm dấy lên những lo ngại đáng kể về các cân nhắc về mặt đạo đức. Việc giao phó các quyết định quan trọng cho máy móc, đặc biệt là trong các tình huống liên quan đến sự an toàn của con người, đặt ra những tình huống khó xử liên quan đến trách nhiệm giải trình, quyền riêng tư và việc thay thế công việc. Đảm bảo các hệ thống này đưa ra các quyết định đạo đức, không có sự thiên vị trong dữ liệu đào tạo của chúng, là một thách thức lớn. Các kỹ sư phải có cách tiếp cận cân bằng khi thiết kế các hệ thống này, cân nhắc cả tiềm năng chuyển đổi của chúng và các mệnh lệnh đạo đức để đảm bảo chúng mang lại lợi ích cho toàn xã hội. 

3. Tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Như đã thảo luận ở trên, NLP được điều khiển bởi RNN. NLP đã thay đổi cách máy móc hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người. Những cải tiến này là nền tảng cho sự phát triển của AI đàm thoại và chatbot giúp tương tác với các hệ thống kỹ thuật số trực quan hơn và giống con người hơn. Các mô hình NLP tinh vi cho phép các chương trình hiểu, tạo và tham gia vào các cuộc trò chuyện với người dùng, cung cấp hỗ trợ, thu thập thông tin và tạo điều kiện cho các giao dịch. 

NLP đang phá vỡ rào cản ngôn ngữ trên toàn cầu. Các mô hình dịch thuật hiện đại sử dụng học sâu để cung cấp bản dịch chính xác và nắm bắt được sắc thái và ngữ cảnh của văn bản gốc. Phân tích tình cảm, một cách sử dụng phổ biến khác của NLP, cho phép máy móc diễn giải và phân loại ý kiến ​​từ dữ liệu văn bản. Điều này có thể giúp các tổ chức trong thế giới kinh doanh có được những hiểu biết có giá trị về thái độ và cảm xúc của người tiêu dùng. 

Công nghệ nhận dạng giọng nói cũng được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong NLP. Mặc dù những thứ như vậy trước đây chỉ tồn tại trong khoa học viễn tưởng, nhưng các trợ lý ảo bao gồm Siri, Alexa và Google Assistant hiện có thể hiểu và phản hồi các lệnh thoại. Các ứng dụng thực tế của chúng bao gồm thiết lập lời nhắc và điều khiển các thiết bị nhà thông minh, giúp công nghệ trở nên tương tác và dễ tiếp cận hơn. 

4. AI có thể giải thích và khả năng diễn giải mô hình

AI có thể giải thích (XAI) và khả năng diễn giải mô hình giải quyết nhu cầu về tính minh bạch và hiểu biết trong các quy trình ra quyết định của AI. Khi các mô hình AI, đặc biệt là các mạng học sâu, trở nên phức tạp hơn, các quy trình của chúng xuất hiện như "hộp đen", nghĩa là không ai hiểu cách chúng đưa ra quyết định. Các nhà phát triển đằng sau XAI đang cố gắng làm cho các quy trình này trở nên minh bạch để con người có thể hiểu, tin tưởng và quản lý hiệu quả các kết quả của AI. 

Các mô hình AI trong lái xe tự động và trong các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe và tài chính có thể gây ra hậu quả đáng kể, vì vậy mọi người muốn hiểu quá trình ra quyết định của nó. XAI cung cấp thông tin chi tiết về lý do đằng sau các quyết định của AI, vì vậy con người có thể tin tưởng rằng chúng công bằng, khách quan và phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức.

Tuy nhiên, có một sự đánh đổi đáng kể giữa độ phức tạp, độ chính xác và khả năng diễn giải của mô hình. Các mô hình cực kỳ phức tạp, như mạng nơ-ron sâu, thường đạt hiệu suất vượt trội nhưng ít có khả năng diễn giải hơn. Các mô hình đơn giản hơn, như cây quyết định, cung cấp khả năng diễn giải cao hơn nhưng lại thiếu khả năng dự đoán tinh vi của các đối tác phức tạp của chúng. Việc cân bằng độ chính xác với khả năng diễn giải đòi hỏi phải cân nhắc cẩn thận về mục đích sử dụng dự kiến ​​của mô hình, tầm quan trọng của các quyết định của nó và sự cần thiết của tính minh bạch. Các chiến lược để tăng cường khả năng diễn giải bao gồm phát triển các mô hình vốn cung cấp nhiều hiểu biết hơn về quy trình ra quyết định của chúng và sử dụng các công cụ phân tích hậu hoc để diễn giải các đầu ra mô hình phức tạp. 

Xem thêm: mua tài khoản Chat GPT Plus chính hãng giá rẻ với nhiều ưu đãi đặc biệt!