Có những loại mô hình AI nào?

[Starlink]

Những điểm chính cần ghi nhớ:

    Các mô hình AI hoạt động như bộ não ảo của trí tuệ nhân tạo, được tạo ra bằng cách đào tạo các thuật toán với dữ liệu để học và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
    Học máy (ML) là một tập hợp con cốt lõi của AI cho phép các mô hình cải thiện theo thời gian thông qua việc tiếp xúc với dữ liệu, bao gồm học có giám sát (sử dụng dữ liệu được gắn nhãn) và học không giám sát (phát hiện các mẫu mà không cần dữ liệu được gắn nhãn).
    Học sâu là một dạng ML nâng cao sử dụng mạng nơ-ron có nhiều lớp để xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, văn bản và âm thanh.
    Các loại mô hình AI phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định, mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN), mỗi loại được thiết kế riêng cho các nhiệm vụ cụ thể.
    Các mô hình AI tạo sinh, như ChatGPT, tạo ra nội dung mới và có ý nghĩa bằng cách tận dụng dữ liệu đào tạo mở rộng và các kỹ thuật dự đoán.
    Biết được sự khác biệt giữa AI, học máy và học sâu có thể giúp bạn chọn công nghệ phù hợp cho ứng dụng của mình.

Từ "Hey Siri" đến ChatGPT cho đến xe tự lái, các mô hình AI ( trí tuệ nhân tạo ) đang cách mạng hóa trải nghiệm của con người.

Nhưng AI hoạt động như thế nào? Điều gì diễn ra đằng sau hậu trường để tạo ra một công nghệ ngang tầm với bộ não con người?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích mô hình AI là gì, mô hình AI hoạt động như thế nào và các loại mô hình AI khác nhau kèm theo ví dụ.

1. Mô hình AI là gì?

Mô hình là bộ não ảo của trí tuệ nhân tạo. Được tạo ra bằng thuật toán và dữ liệu, mô hình AI học hỏi từ kinh nghiệm và rút ra kết luận.

Các mô hình AI cần sự hỗ trợ của con người để hiểu dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ vượt quá khả năng đào tạo. Bạn có thể đào tạo một mô hình AI để thực hiện hầu hết mọi thứ, từ các phản hồi tự động đơn giản đến các giải quyết vấn đề phức tạp.

Các mô hình AI hoạt động tốt nhất ở:

    Phân tích tập dữ liệu
    Tìm kiếm các mẫu
    Đưa ra dự đoán
    Tạo nội dung

Mô hình AI có càng nhiều dữ liệu thì khả năng đưa ra dự đoán và quyết định càng chính xác.

2. Làm thế nào để tạo ra mô hình AI?

Các nhà khoa học dữ liệu phát triển các thuật toán để xây dựng các mô hình AI. Thuật toán là một tập hợp các quy tắc và quy trình từng bước để giải quyết một vấn đề cụ thể hoặc hoàn thành một nhiệm vụ. Khi một thuật toán được huấn luyện với dữ liệu, nó sẽ trở thành một mô hình AI.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo ( ANN ) để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách mô phỏng cách não người gửi tín hiệu và nhận thông tin. Cũng giống như mạng lưới nơ-ron liên kết của não bộ, ANN là các nơ-ron nhân tạo (nút) hoạt động để giải quyết vấn đề.

Mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng cho các nhiệm vụ đòi hỏi nhận dạng mẫu, như:

    Nhận dạng hình ảnh và giọng nói
    Tóm tắt tài liệu
    Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
    Quyết định phức tạp

Một ví dụ về thuật toán: Có lẽ bạn sử dụng một trong những thuật toán nổi tiếng nhất mỗi ngày: Google Tìm kiếm.

Khi bạn nhập một truy vấn vào Google, thuật toán tìm kiếm của Google sẽ thu thập hàng tỷ trang web để nhanh chóng cung cấp cho bạn những kết quả hữu ích và phù hợp nhất. Khi cách chúng ta sử dụng Google thay đổi, thuật toán của họ cũng thay đổi theo.

3. Các loại mô hình AI khác nhau

Ở đây, chúng ta sẽ tập trung vào các loại mô hình AI sau:

    Học máy
    Học có giám sát
    Học không giám sát
    Học sâu

3.1. Mô hình học máy

Học máy là một tập hợp con của AI. Mặc dù tất cả học máy đều là AI, nhưng không phải AI nào cũng là học máy.

Để tạo ra một mô hình học máy, các nhà khoa học dữ liệu huấn luyện các thuật toán với dữ liệu đã được gắn nhãn, chưa được gắn nhãn hoặc dữ liệu hỗn hợp. Có nhiều loại thuật toán học máy khác nhau cho các mục tiêu khác nhau:

    Phân loại nhận dạng các thực thể nhất định trong tập dữ liệu để rút ra kết luận về cách chúng nên được dán nhãn hoặc định nghĩa.
    Hồi quy giúp đưa ra dự đoán. Nó hiểu được mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Dữ liệu được sửa đổi để thực hiện tốt nhất một tác vụ cụ thể, sau đó trở thành một mô hình học máy. Các mô hình ML kiểm tra các biến số nhất định trong dữ liệu và tìm ra các mẫu giúp đưa ra dự đoán.

Các mô hình học máy sẽ được cải thiện theo thời gian khi chúng được đào tạo và tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn.

Ví dụ về học máy: Giả sử bạn muốn dạy một mô hình AI cách nhận dạng các loại hoa khác nhau.

    Đầu tiên, bạn cần một tập dữ liệu có gắn nhãn với hình ảnh các loài hoa và tên của chúng.
    Tiếp theo, nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư AI sẽ cung cấp dữ liệu cho mô hình để nó có thể học cách xác định các mẫu và xu hướng, giống như bộ não con người.

Mô hình ML sẽ học từ tập dữ liệu và bắt đầu phát hiện các mẫu hình và xác định sự khác biệt giữa từng loại hoa. Cuối cùng, mô hình có thể cho bạn biết hình ảnh là hoa hướng dương hay hoa hồng.

3.2. Mô hình học có giám sát

Học có giám sát là loại học máy phổ biến nhất và là cách đơn giản nhất để các mô hình AI học.

Nó được gọi là học "có giám sát" vì thuật toán được huấn luyện bằng các tập dữ liệu được gắn nhãn do con người tạo ra. Các nhãn này hỗ trợ thuật toán và giúp mô hình ML hiểu chính xác cách phân loại dữ liệu theo cách mà nhà khoa học dữ liệu mong muốn.

Sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn với các ví dụ về đầu vào (đặc trưng) và đầu ra (nhãn), các thuật toán học có giám sát được huấn luyện để dự đoán kết quả và xác định các mẫu. Sau khi mô hình được huấn luyện và kiểm tra, nó có thể đưa ra dự đoán với dữ liệu chưa biết dựa trên kiến thức đã học trước đó.

Ví dụ về học có giám sát: Nghĩ đến ví dụ về hoa của chúng ta, học có giám sát đòi hỏi một tập dữ liệu được gắn nhãn với các ví dụ về hoa và tên loài của chúng.

Thuật toán học cách hiểu các đặc điểm của từng loại hoa, được cung cấp bởi các đầu ra được gắn nhãn. Bạn có thể kiểm tra mô hình bằng cách cho nó xem hình ảnh một bông hoa và yêu cầu nó đoán tên của nó.

Nếu nó đưa ra câu trả lời sai, điều đó có nghĩa là bạn cần tiếp tục đào tạo mô hình và điều chỉnh các thông số để cải thiện độ chính xác.

3.3. Các mô hình học không giám sát

Học không giám sát là một loại học máy khác, nhưng không phổ biến bằng học có giám sát.

Trong khi học có giám sát yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn, học không giám sát tìm ra các mẫu mà không cần sự hướng dẫn của con người. Các mô hình tuân theo các thuật toán tự học cho phép chúng tiếp nhận dữ liệu thô và tạo ra các quy tắc riêng.

Mô hình học không giám sát cấu trúc dữ liệu dựa trên sự tương đồng, khác biệt và các mẫu hình. Học không giám sát không yêu cầu nhà khoa học dữ liệu vì mô hình được thiết kế để hoạt động mà không cần hướng dẫn về cách xử lý từng phần dữ liệu.

Ví dụ về học không giám sát: Bạn có thể cung cấp một tập dữ liệu về các loại hoa khác nhau và mô hình học không giám sát sẽ nhóm chúng thành các danh mục, chẳng hạn như màu sắc và hình dạng cánh hoa. Khi mô hình hoàn thiện hơn, việc nhóm sẽ trở nên cụ thể hơn.

3.4. Mô hình học sâu

Học sâu là một loại ML nâng cao có khả năng học cách xác định các mẫu phức tạp trong văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Với học sâu, dữ liệu được xử lý và phân loại thông qua nhiều lớp, mỗi lớp có một vai trò trong việc xử lý dữ liệu đầu vào.

Sau đây là cái nhìn nhanh về các loại lớp khác nhau trong mạng nơ-ron học sâu:

    Lớp đầu vào nhận dữ liệu thô và truyền dữ liệu đó qua mạng.
    Các lớp ẩn đánh giá và xử lý dữ liệu đầu vào và chuyển đổi nó thành dữ liệu đầu ra.
    Lớp đầu ra sử dụng dữ liệu đã xử lý để đưa ra kết quả.

Một mạng nơ-ron cơ bản thường có một hoặc hai lớp ẩn. Nhưng một mạng nơ-ron học sâu có thể có hàng trăm lớp. Mỗi lớp phân tích dữ liệu theo những cách khác nhau và có thể xác định các mẫu mà các phương pháp học máy cơ bản không thể thực hiện được.

Ví dụ về học sâu: Các mô hình học sâu có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp mà thông thường đòi hỏi trí tuệ con người. Điều này bao gồm những việc như chuyển âm thanh thành văn bản hoặc mô tả hình ảnh chi tiết. Mô hình ngôn ngữ lớn ( LLM ) là các mô hình học sâu lớn, được đào tạo trước.

Học sâu hỗ trợ rất nhiều ứng dụng AI mà chúng ta sử dụng hàng ngày, như:

    Nhận dạng khuôn mặt tự động
    Phát hiện gian lận
    Thực tế ảo
    Trợ lý kỹ thuật số

4. Ví dụ về các mô hình AI phổ biến

Có vô số mô hình AI khác nhau. Cho dù bạn cần phân loại các loại hoa khác nhau hay dự đoán kết quả chăm sóc sức khỏe, luôn có một mô hình cụ thể cho bất cứ việc gì bạn cần làm.

Sau đây là danh sách mẫu nhỏ về các loại mô hình AI phổ biến.

4.1. Các mô hình học máy phổ biến

    Hồi quy tuyến tính dự đoán một giá trị liên tục. Ví dụ, dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như kích thước và vị trí.
    Hồi quy logistic dành cho các tác vụ phân loại nhị phân. Mô hình chỉ cung cấp hai câu trả lời khả thi. Một ví dụ là phát hiện thư rác email. Hồi quy logistic xác định xem một email có phải là thư rác (có) hay không (không).
    Cây Quyết định là mô hình sử dụng đồ thị dạng cây thể hiện các quyết định và hậu quả có thể xảy ra của chúng. Chúng phù hợp nhất cho các tác vụ phân loại và hồi quy.

4.2. Các mô hình học sâu phổ biến

    Mạng nơ-ron tích chập (CNN) dùng để xử lý dữ liệu dạng lưới như hình ảnh. CNN rất mạnh mẽ trong các tác vụ như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và thậm chí là chơi trò chơi.
    Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) phù hợp với dữ liệu tuần tự như chuỗi thời gian hoặc ngôn ngữ tự nhiên. RNN được sử dụng cho các ứng dụng như mô hình hóa ngôn ngữ và dịch máy.
    Mạng bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM) là một loại RNN đặc biệt có khả năng học các phụ thuộc dài hạn. Điều này giúp chúng hiệu quả trong các tác vụ liên quan đến dữ liệu tuần tự trải dài trên các chuỗi dài.

4.3. Các mô hình học tăng cường phổ biến

    Q-Learning là thuật toán học tăng cường không cần mô hình để tìm hiểu giá trị của một hành động trong trạng thái cụ thể.
    Mạng Q Sâu (DQN) kết hợp Q-learning với mạng nơ-ron sâu. DQN được sử dụng cho các tác vụ ra quyết định phức tạp, chẳng hạn như chơi trò chơi điện tử ở cấp độ siêu phàm.
    Phương pháp Gradient Chính sách tối ưu hóa các tham số của chính sách trực tiếp bằng phương pháp giảm dần gradient. Phương pháp này áp dụng cho các tình huống mà không gian hành động có chiều cao hoặc liên tục.

5. Áp dụng AI vào mục tiêu phát triển ứng dụng của bạn

Tóm lại:

    Mô hình AI là bộ não ảo của trí tuệ nhân tạo.
    Khi một thuật toán được huấn luyện với dữ liệu, nó sẽ trở thành một mô hình AI. Mô hình càng có nhiều dữ liệu thì độ chính xác càng cao.
    Một số loại mô hình AI khác nhau là học máy, học có giám sát, học không giám sát và học sâu.
    Có một mô hình AI cụ thể cho bất cứ điều gì bạn muốn làm.

Nếu phát triển phần mềm là một phần trong hành trình AI của bạn, hãy đăng ký miễn phí nền tảng mã nguồn thấp. Nền tảng này có các công cụ phát triển hỗ trợ AI, giúp bạn xây dựng các ứng dụng kinh doanh thông minh, tận dụng tối đa sức mạnh của AI.

6. Những câu hỏi thường gặp

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một loại trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu đào tạo và mô hình dự đoán để tạo nội dung.

    Lấy ChatGPT làm ví dụ. Khi bạn nhập lời nhắc vào công cụ chatbot, nó sẽ trả về văn bản, hình ảnh hoặc mã. Độ chính xác của kết quả đầu ra sẽ phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo.

ChatGPT sử dụng loại mô hình AI nào?

ChatGPT (Bộ chuyển đổi được đào tạo trước để tạo ra trò chuyện) dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một kỹ thuật học sâu có chức năng tóm tắt, dịch, dự đoán và tạo ra văn bản giống con người để truyền đạt các khái niệm và ý tưởng.

Sự khác biệt giữa AI, học máy và học sâu là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một kỹ thuật cho phép máy móc mô phỏng hành vi của con người.
Học máy (machine learning) là phương pháp đạt được AI thông qua thuật toán và đào tạo.
Học sâu (deep learning) là một loại hình học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo và các thuật toán phức tạp để đào tạo mô hình.