Machine learning là gì? Bao giờ robot gây chiến với con người?

Ai cần học sâu về machine learning? Học machine learning xong làm gì?

Nhờ cuộc đua công nghệ giữa các công ty và quốc gia, nhân lực ngành trí tuệ nhân tạo đang hưởng mức lương khủng. Một số con đường sự nghiệp phổ biến làm việc trực tiếp với machine learning là:

• Kỹ sư machine learning (machine learning engineer);
• Kỹ sư phần mềm (software engineer);
• Nhà thiết kế trải nghiệm thông minh (human-centered machine learning designer);
• Nhà khoa học dữ liệu (data scientist);
• Nhà phân tích dữ liệu/kinh doanh (data/business analysts);
• Kỹ sư ngôn ngữ tự nhiên (natural-language-processing engineer)

Machine learning thuộc lĩnh vực toán – tin. Nếu có nền tảng và tiếng Anh tốt, bạn có thể thử khóa học Machine Learning của Giáo sư Đại học Stanford Andrew Ng.

Máy tính “ăn” những gì để thông minh?

Để tự động hóa quá trình học, máy tính cần 3 thứ sau:

Dữ liệu (Data)

Muốn ứng dụng Gmail tự động phát hiện spam? Hãy thu thập các tin nhắn spam trong thực tế. Muốn dự đoán giá cổ phiếu? Hãy thu thập lịch sử giá. Muốn biết người dùng thích gì? Hãy phân tích những lượt search, cái like của họ trên Facebook. Dữ liệu nạp vào càng đa dạng thì máy tính cho ra kết quả càng chính xác.

Đặc trưng (Features)

Các đặc trưng là “tấm bản đồ” máy tính dùng để tham chiếu trong suốt quá trình “tự học”. Ví dụ, chúng ta biết rằng xe càng cũ thì càng xuống giá. Do đó, số công tơ mét của chiếc xe có thể làm tham chiếu định giá. Như vậy, số công tơ mét là một đặc trưng của bài toán định giá xe.

Thuật toán (Algorithm)

Những kỹ sư tin học dùng các thuật toán để giúp máy tính tự “nhào nặn” những dữ liệu và đặc trưng được thu thập trong suốt quá trình máy tính “học”. Thuật toán sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác, tính hiệu quả và quy mô của kết quả cuối cùng được máy tính trả về.

Máy học như thế nào?

Máy tính có thể tiếp nhận dữ liệu đầu vào hoặc tự thu thập dữ liệu trong quá trình “học”. Đồng thời, các đặc trưng được thiết lập để lọc thông tin cần thiết. Cuối cùng, các kỹ sư phần mềm dựa vào những đặc trưng để tạo ra các thuật toán.

4 Mô hình machine learning phổ biến

Hiện nay phổ biến 4 mô hình học máy, đó là:

Học máy cổ điển (Classical machine learning)

Sử dụng các thuật toán machine learning truyền thống, mô hình này giải quyết những bài toán có dữ liệu đơn giản và đặc trưng rõ ràng. Điển hình là bài toán định giá ô tô.

Học máy củng cố (Reinforcement learning)

Cách này sử dụng phổ biến để giải quyết những bài toán không có dữ liệu đầu vào sẵn. Dữ liệu sẽ được nhập vào trực tiếp trong suốt quá trình máy tính “tự học”.

Ví dụ, máy tính có thể học chơi cờ bằng cách chơi nhiều và thất bại nhiều. Khi học được cách thua, máy tính tránh lặp lại những bước đi bất lợi và chọn những nước cờ nâng xác suất chiến thắng.

Học máy kết hợp (Ensemble learning)

Đây là sự kết hợp cả hai mô hình trên vào cùng một bài toán cụ thể, cùng một tập dữ liệu đầu vào. Từ đó sẽ chọn ra được phương thức tối ưu để cho ra những kết quả tốt nhất.

Mạng thần kinh nhân tạo và Học sâu (Neural network & deep learning)

Đây là những mô hình cải tiến ở cấp độ cao hơn của những mô hình học máy khác, được sử dụng trong những trường hợp có dữ liệu đầu vào phức tạp và những đặc trưng không rõ ràng.

Bao giờ thì máy móc thông minh đủ để gây chiến với loài người?

Gây chiến thì nhiều khả năng là không, nhưng máy móc được dự đoán sẽ thay thế một phần (không nhỏ) nhân lực trong tương lai.

Tuy nhiên, ngay cả các chuyên gia cũng không dám chắc về những dự đoán của họ. Lý do là vì các bước tiến khoa học khá khó lường, và trí thông minh được đánh giá dựa trên rất nhiều yếu tố chứ không riêng gì việc ghi nhớ bao nhiêu dữ liệu hay làm toán nhanh đến đâu.

Google Translate dịch thuật khá tốt ở một số ngôn ngữ, nhưng điều đó không có nghĩa là phần mềm này có thể thay thế được phiên dịch viên, dịch giả, hay nhà ngoại giao.

Bài viết được thực hiện bới Trương Tử Long, tham khảo từ Vietcetera.