Trong thời đại số, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một khái niệm xa lạ. Từ việc gợi ý sản phẩm yêu thích trên các trang thương mại điện tử đến việc điều khiển xe tự lái, AI đang dần len lỏi và thay đổi cuộc sống của chúng ta theo những cách chưa từng có. Vậy, điều gì đã tạo nên sức mạnh cho AI? Câu trả lời nằm ở “Mô hình AI” – bộ não của mọi ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Mô hình AI là gì?
Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một đứa trẻ nhận biết con mèo. Bạn cho chúng xem hình ảnh những chú mèo với nhiều hình dạng, màu sắc khác nhau và lặp đi lặp lại “đây là con mèo”. Dần dần, đứa trẻ sẽ tự rút ra được những đặc điểm để phân biệt mèo với các loài vật khác. Mô hình AI cũng hoạt động tương tự như vậy.
Mô hình AI (AI Model) là một hệ thống toán học phức tạp được “huấn luyện” bằng một lượng lớn dữ liệu để có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Giống như bộ não của đứa trẻ đã học cách nhận diện con mèo, mô hình AI cũng học cách nhận diện, phân tích và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào.
Ví dụ:
Nhận dạng hình ảnh: Mô hình AI có thể được huấn luyện để nhận dạng các đối tượng trong ảnh, chẳng hạn như khuôn mặt, vật thể, chữ viết tay,…
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Mô hình AI có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người, được sử dụng trong các ứng dụng như chatbot, dịch máy, phân tích cảm xúc,…
Nếu so sánh với não bộ con người, mô hình AI tương tự như một mạng lưới nơ-ron nhân tạo, mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ để xử lý thông tin và đưa ra quyết định.
Quá trình xây dựng và sử dụng Mô hình AI
Việc xây dựng và sử dụng mô hình AI là một quy trình gồm nhiều bước:
1. Huấn luyện Mô hình AI (Model Training)
Giai đoạn huấn luyện tương tự như quá trình dạy cho đứa trẻ nhận biết con mèo. Các kỹ sư AI sẽ “cho” mô hình “ăn” một lượng lớn dữ liệu có liên quan đến nhiệm vụ mà nó cần thực hiện. Ví dụ, để huấn luyện mô hình nhận diện chó mèo, cần cung cấp hàng ngàn, thậm chí hàng triệu hình ảnh về chó mèo, được gán nhãn rõ ràng.
Quá trình huấn luyện giúp mô hình AI tự động điều chỉnh các tham số bên trong để “học” cách nhận diện các đặc điểm, mẫu hình từ dữ liệu.
2. Đánh giá Mô hình AI (Model Evaluation)
Sau khi được huấn luyện, mô hình AI cần được đánh giá để kiểm tra hiệu suất hoạt động. Việc đánh giá sử dụng một tập dữ liệu mới (khác với dữ liệu huấn luyện) để kiểm tra xem mô hình có khả năng tổng quát hóa, tức là áp dụng kiến thức đã học để xử lý dữ liệu mới hay không.
Các chỉ số đánh giá phổ biến bao gồm độ chính xác (accuracy), độ chính xác (precision), độ nhạy (recall), điểm F1 (F1-score),… Tùy thuộc vào bài toán cụ thể mà các kỹ sư AI sẽ lựa chọn chỉ số phù hợp.
3. Triển khai Mô hình AI (Model Deployment)
Một mô hình AI sau khi được đánh giá đạt yêu cầu sẽ được triển khai vào các ứng dụng thực tế.
Ví dụ:
Mô hình nhận diện khuôn mặt được tích hợp vào camera an ninh để tự động nhận diện người lạ.
Mô hình chatbot được tích hợp vào website để tự động trả lời câu hỏi của khách hàng.
Các khái niệm nâng cao về Mô hình AI
1. Mô hình AI được huấn luyện trước (Pre-trained AI Model)
Thay vì tự xây dựng mô hình AI từ đầu, các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình AI được huấn luyện trước (pre-trained). Đây là những mô hình đã được các tổ chức lớn huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ, có khả năng thực hiện tốt các tác vụ chung chung.
Lợi ích của việc sử dụng mô hình pre-trained:
Tiết kiệm thời gian và chi phí huấn luyện.
Đạt hiệu suất tốt hơn, đặc biệt khi dữ liệu huấn luyện hạn chế.
Ví dụ về các mô hình phổ biến:
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên do OpenAI phát triển, có khả năng tạo văn bản, dịch thuật, viết code,…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên do Google phát triển, được sử dụng rộng rãi trong tìm kiếm thông tin, phân tích cảm xúc,…
2. Tinh chỉnh Mô hình AI (Fine-tuning)
Trong nhiều trường hợp, chúng ta có thể “tinh chỉnh” (fine-tune) các mô hình pre-trained để phù hợp hơn với bài toán cụ thể. Quá trình tinh chỉnh sử dụng một lượng dữ liệu nhỏ hơn so với huấn luyện từ đầu, giúp mô hình “học” thêm những kiến thức chuyên biệt.
Ví dụ: Chúng ta có thể tinh chỉnh mô hình GPT-3 để viết truyện ngắn theo phong cách nhất định, hoặc tinh chỉnh BERT để phân tích cảm xúc của khách hàng trong lĩnh vực cụ thể như nhà hàng, khách sạn.
Kết luận
Mô hình AI đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Nhờ vào khả năng học hỏi từ dữ liệu, mô hình AI đang được ứng dụng trong ngày càng nhiều lĩnh vực, mang đến nhiều lợi ích cho con người.
Tuy nhiên, bên cạnh những tiềm năng, AI cũng đặt ra những thách thức về đạo đức, bảo mật và trách nhiệm. Việc phát triển và ứng dụng AI cần đi kèm với những giải pháp đảm bảo an toàn, minh bạch và công bằng cho tất cả mọi người.
