Máy học – Machine Learning – học máy “Bộ não tập sự” của trí tuệ nhân tạo
Thời gian gần đây, mỗi khi mở điện thoại hay bật máy tính, bạn có thể sẽ nghe thấy cụm từ “AI” – trí tuệ nhân tạo – thường được nhắc đến. Nào là điện thoại biết nhận diện khuôn mặt, nào là camera an ninh “thông minh”, nào là ứng dụng giúp tạo thực đơn ăn uống tùy theo sức khỏe… Vậy thật ra, làm sao máy móc lại trở nên “thông minh” như vậy? Câu trả lời nằm ở một lĩnh vực rất đặc biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo – AI, đó chính là máy Machine Learning.
1. Máy học là gì? – Học như người, nhưng là máy!
Nói một cách đơn giản, machine learning là cách để dạy máy tính học hỏi từ dữ liệu, giống như con người học từ kinh nghiệm. Nếu bạn từng nướng bánh vài lần và rút ra rằng “lò nhà mình nên giảm 10 độ để không cháy”, thì đó chính là một kiểu “học từ dữ liệu”. Máy tính cũng vậy – nó được cung cấp dữ liệu (thường là dữ liệu rất lớn), và từ đó máy tính rút ra quy luật để đưa ra quyết định trong tương lai.
Ví dụ:
- Khi bạn xem một bộ phim Hàn Quốc và YouTube đề xuất cho bạn thêm 3 bộ phim cùng thể loại – đó là hệ thống machine learning đang hoạt động.
- Khi bạn gõ sai chính tả nhưng Google vẫn “hiểu” bạn muốn gì – là nhờ machine learning.
2. Máy học bắt đầu từ đâu?
Khái niệm về việc để máy móc học hỏi thật ra không mới. Nó đã được nhắc đến từ… những năm 1950! Một trong những người đầu tiên nghĩ đến ý tưởng này là Arthur Samuel, một nhà khoa học máy tính người Mỹ. Ông chính là người đầu tiên sử dụng thuật ngữ “machine learning” vào năm 1959. Ông còn phát triển một chương trình cho máy tính chơi cờ, và chương trình này học được cách chơi ngày càng giỏi hơn theo thời gian.
Sau đó, vào những năm 1980–1990, các nhà nghiên cứu bắt đầu xây dựng những mô hình machine learning phức tạp hơn nhờ sự phát triển của máy tính và dữ liệu kỹ thuật số. Tuy nhiên, phải đến đầu thế kỷ 21, khi internet phát triển và dữ liệu “đầy ắp”, machine learning mới thật sự bùng nổ.
3. Machine learning hoạt động như thế nào?
Bạn cứ tưởng tượng một “robot đầu bếp” được giao công thức nấu ăn, nguyên liệu và hướng dẫn nấu. Sau nhiều lần nấu thử, nó dần dần biết cách tự điều chỉnh nhiệt độ, thời gian, thậm chí… bày biện món ăn cho đẹp. Đó là máy học.
Máy học có thể chia thành 3 loại chính:
- Học có giám sát (Supervised learning): học từ các ví dụ đã có sẵn đáp án. Ví dụ: phân loại email là “spam” hay “bình thường”.
- Học không giám sát (Unsupervised learning): máy tự tìm ra mẫu trong dữ liệu mà không có “đáp án” cụ thể. Ví dụ: nhóm khách hàng theo hành vi mua sắm.
- Học tăng cường (Reinforcement learning): máy tự học bằng cách thử đúng – sai và rút kinh nghiệm, giống như huấn luyện thú cưng.
4. Vai trò của máy học trong trí tuệ nhân tạo
Nếu xem AI là một “người thông minh”, thì machine learning chính là phần bộ não không ngừng luyện tập, học hỏi. Nó không chỉ “thuộc bài” một lần mà còn liên tục học hỏi mỗi khi có dữ liệu mới.
Một số ví dụ thực tế:
- Xe tự lái: Máy học giúp xe học cách xử lý các tình huống giao thông khác nhau.
- Chẩn đoán y khoa: Máy học có thể phân tích hàng ngàn hình ảnh X-quang để nhận biết dấu hiệu bệnh sớm hơn chuẩn đoán của bác sĩ.
- Trợ lý ảo như Siri, Google Assistant: Họ “nghe” bạn nói và học cách phản hồi tự nhiên hơn.
Vì sao lại quan trọng? Vì không có máy học, thì AI chỉ là những bộ quy tắc cứng nhắc – không thể thích nghi hay cải thiện theo thời gian.
5. Một số nhà khoa học tiêu biểu trong lĩnh vực machine learning – Ai đang “đi trước”?
+ Geoffrey Hinton – một trong những “cha đẻ” của deep learning (một nhánh nâng cao của machine learning). Ông cùng nhóm đã phát triển mô hình nhận diện hình ảnh vượt trội vào năm 2012, tạo cú hích cho toàn ngành AI.
+ Fei-Fei Li – giáo sư gốc Trung Quốc tại Stanford, là người sáng lập bộ dữ liệu hình ảnh ImageNet – nền tảng cho nhiều đột phá trong học máy và thị giác máy tính.
+ Yoshua Bengio và Yann LeCun – những người tiên phong khác đã giúp máy học từ dữ liệu giống cách não người học từ trải nghiệm.
6. Máy học – Có “thân thiện” không?
Một số người vẫn lo ngại: “Máy học có thay thế con người không?” Câu trả lời là: Không phải thay thế, mà là hỗ trợ. Machine learning không thể thay thế cảm xúc, đạo đức, hay sáng tạo độc đáo của con người. Nhưng nó có thể giúp chúng ta làm việc nhẹ hơn, hiệu quả hơn.
Tưởng tượng:
- Một bác sĩ có trợ lý AI nhắc nhở và gợi ý chẩn đoán.
- Một người nội trợ có thể lên thực đơn theo dinh dưỡng với chỉ vài cú nhấn chuột.
- Một doanh nghiệp nhỏ có thể dùng AI để biết khách hàng thích gì mà không tốn tiền thuê chuyên gia.
Lời tạm kết – Đơn giản mà… không đơn giản
Máy học có thể là thuật ngữ “cao siêu” với nhiều người, nhưng thật ra, nó đang hiện diện nhẹ nhàng trong cuộc sống thường nhật của mỗi chúng ta – từ chiếc điện thoại bạn đang dùng, đến robot hút bụi chạy lon ton trong bếp.
Bạn không cần biết viết mã hay lập trình để hiểu: machine learning là cách để máy móc học từ chính chúng ta, và vì chúng ta. Điều đó không chỉ giúp công nghệ tiến xa hơn, mà còn giúp cuộc sống trở nên… nhẹ nhàng hơn một chút mỗi ngày.
Lê Ngọc Bảo tổng hợp và biên tập.
Bài viết này cũng được đăng trên gocnhosaigon.com
Recent Comments