(toc) #title=(Nội dung bài Hành Trình Học Hỏi Của AI)
Có bao giờ bạn tự hỏi, làm thế nào mà AI có thể nhận ra mặt bạn trong một tấm ảnh, dịch một câu văn phức tạp, hay thậm chí là sáng tác một bản nhạc không? Nhiều người nghĩ đó là một loại phép thuật cao siêu nào đó, một "hộp đen" bí ẩn mà không ai hiểu được.
Sự thật thì đơn giản và gần gũi hơn nhiều. Sau một thời gian dài làm việc và quan sát chúng, tôi nhận ra quá trình học của AI không khác gì hành trình lớn khôn của một đứa trẻ. Nó không phải là phép thuật, nó là một quá trình "dạy" và "học" kiên nhẫn đến kinh ngạc.
Hãy cùng tôi bước vào "lớp học" đặc biệt này nhé.
Giai đoạn 1: "Ăn Dặm" Dữ Liệu
Hãy nhớ lại cách chúng ta dạy một đứa trẻ nhận biết "quả táo". Chúng ta không bắt đầu bằng cách giảng giải về định nghĩa, về họ nhà Táo, về hàm lượng vitamin C. Chúng ta chỉ đơn giản là liên tục chỉ cho nó xem.
- Chúng ta giơ một quả táo đỏ lên và nói: "Đây là quả táo".
- Chúng ta chỉ vào một quả táo xanh và nói: "Đây cũng là quả táo".
- Chúng ta cho nó xem hình quả táo trong sách, logo Apple trên điện thoại, quả táo được cắt miếng... và lặp đi lặp lại một thông điệp duy nhất: "Táo đó con".
Đây chính xác là giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong việc dạy AI: "cho ăn" dữ liệu. Để dạy AI nhận diện một con chó, các kỹ sư phải "ném" vào nó hàng triệu, thậm chí hàng tỉ bức ảnh đã được gán nhãn "con chó". Chó Phốc, chó Corgi, chó Husky, chó đang chạy, chó đang ngủ, ảnh vẽ, ảnh chụp... Càng nhiều ví dụ, càng đa dạng, "đứa trẻ AI" càng có cơ hội học tốt hơn. Nó không cần hiểu "chó" là gì, nó chỉ cần biết những hình ảnh trông như thế này thì được gọi là "chó".
Giai đoạn 2: Tự Tìm Ra "Luật Chơi"
Sau khi đã xem đủ nhiều quả táo, điều kỳ diệu bắt đầu xảy ra trong bộ não của đứa trẻ. Nó bắt đầu tự mình hình thành những quy tắc ngầm: "À, quả táo thì thường có hình tròn, có một cái cuống nhỏ ở trên, da thì láng bóng". Đứa trẻ không thể phát biểu thành lời những quy tắc này, nhưng chúng đã tồn tại trong mạng lưới thần kinh của nó.
Đây là lúc tôi thấy AI thực sự "hóm hỉnh" và thông minh. Sau khi "ăn" hàng triệu bức ảnh về chó, nó cũng bắt đầu tự tìm ra những "luật chơi" của riêng mình. Nó tự nhận ra các đặc điểm chung: à, con vật này thường có bốn chân, có lông, có hai cái tai dựng/cụp, và một cái đuôi. Những quy tắc này không do con người lập trình sẵn, mà do AI tự đúc kết thông qua việc phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ. Đây chính là phần "Học" (Learning) trong "Học Máy" (Machine Learning). Đôi khi, những quy tắc nó tìm ra phức tạp đến mức chính các kỹ sư tạo ra nó cũng không thể giải thích cặn kẽ được.
Giai đoạn 3: Tự Làm "Bài Tập Về Nhà"
Khi đứa trẻ đã nắm được các quy tắc ngầm, nó bắt đầu có khả năng áp dụng. Bạn chỉ vào một quả táo bằng gỗ trong bộ đồ chơi và hỏi "Đây là gì?", nó sẽ tự tin trả lời: "Quả táo!". Dù nó chưa từng thấy quả táo gỗ này bao giờ, nó đã áp dụng các quy tắc đã học để nhận diện một đối tượng mới.
"Đứa trẻ AI" của chúng ta cũng vậy. Sau khi quá trình học hoàn tất, nó bắt đầu làm "bài tập". Bạn đưa cho nó một tấm ảnh mới toanh, nó sẽ phân tích dựa trên các quy tắc đã học và nói cho bạn biết trong ảnh có con chó hay không với một độ chính xác nhất định. Đây chính là lúc AI thực sự hữu ích: Netflix gợi ý một bộ phim bạn sẽ thích, Google Maps dự đoán được tuyến đường tắc nghẽn, hay ChatGPT viết tiếp một câu chuyện bạn đang dang dở. Tất cả đều là kết quả của việc áp dụng kiến thức đã học vào những tình huống mới.
Vậy đấy, hành trình học của AI không hề bí ẩn. Nó là một quá trình gồm ba bước rất logic: được cho ăn một lượng dữ liệu khổng lồ, tự mình tìm ra các quy luật ẩn, và cuối cùng là áp dụng những quy luật đó để giải quyết các vấn đề thực tế.(alert-success)
Hiểu được cách nó "lớn khôn" giúp tôi làm việc với nó hiệu quả hơn, kiên nhẫn hơn, và cũng thấy thán phục hơn. Chúng ta không tạo ra những vị thần toàn năng, chúng ta đang nuôi dạy những "đứa trẻ số" với tiềm năng vô hạn.
Mun
