Những Khái Niệm Nền Tảng Về AI

• Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI): Đây là mục tiêu bao trùm nhất: tạo ra máy móc có khả năng suy nghĩ và hành động giống con người, từ học hỏi kinh nghiệm đến đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề phức tạp. Nó là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều nhánh nhỏ hơn.
• Học máy (Machine Learning – ML): Một phân nhánh của AI, tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng tự học hỏi từ dữ liệu được cung cấp. Thay vì lập trình mọi quy tắc, chúng ta để máy tự tìm ra mẫu hình, ví dụ như hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng của bạn.
• Học sâu (Deep Learning – DL): Là một kỹ thuật chuyên sâu hơn trong Học Máy, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo phức tạp với nhiều lớp để phân tích lượng lớn dữ liệu, đặc biệt hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
• Dữ liệu (Data): Được ví như nguồn năng lượng cho AI. Dù là văn bản, con số, hình ảnh hay âm thanh, dữ liệu là thứ mà các mô hình AI dùng để học hỏi và đưa ra kết luận. Chất lượng và số lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất AI.
• Thuật toán (Algorithm): Là một bộ quy tắc hoặc quy trình chi tiết mà máy tính thực hiện để xử lý dữ liệu, học hỏi hoặc giải quyết một vấn đề cụ thể. Nó là bản thiết kế cho cách AI hoạt động.
• Mô hình (Model): Là kết quả của quá trình huấn luyện một thuật toán AI trên một tập dữ liệu. Nó là một hệ thống đã được tinh chỉnh, sẵn sàng áp dụng những gì đã học vào dữ liệu mới để dự đoán hoặc phân loại.
• Huấn luyện (Training): Quá trình cung cấp dữ liệu cho thuật toán AI để nó học cách thực hiện một nhiệm vụ. Giống như việc dạy một người, quá trình này bao gồm việc điều chỉnh mô hình liên tục để cải thiện độ chính xác.
• Kiểm thử (Testing): Sau khi huấn luyện, mô hình cần được kiểm tra trên một tập dữ liệu hoàn toàn mới (chưa từng thấy) để đánh giá xem nó hoạt động tốt như thế nào trong điều kiện thực tế, đảm bảo tính khái quát hóa.

Khám Phá Sâu Hơn Các Thuật Ngữ AI Chuyên Ngành

• Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN): Lấy cảm hứng từ cấu trúc não người, đây là các mô hình tính toán gồm nhiều đơn vị xử lý (nơ-ron) kết nối với nhau thành các lớp. Chúng là cốt lõi của Học Sâu, cho phép xử lý các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Lĩnh vực giúp máy tính có thể hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Các ứng dụng bao gồm dịch máy, trợ lý ảo, phân tích cảm xúc văn bản, tóm tắt nội dung.
• Thị giác máy tính (Computer Vision – CV): Trao cho máy tính khả năng nhìn thấy và hiểu được nội dung hình ảnh hoặc video, tương tự như thị giác con người. Ứng dụng trong nhận diện vật thể, xe tự lái, phân tích hình ảnh y tế, kiểm soát chất lượng sản xuất.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL): Một phương pháp học máy nơi AI học cách đưa ra quyết định tối ưu thông qua cơ chế thử và sai, nhận phần thưởng cho hành động đúng và hình phạt cho hành động sai. Thường dùng trong robot học di chuyển, tối ưu hóa chiến lược hay chơi game.
• Dữ liệu lớn (Big Data): Thuật ngữ chỉ các tập dữ liệu cực lớn và phức tạp, thường có đặc điểm về khối lượng (Volume), tốc độ (Velocity) và sự đa dạng (Variety), vượt quá khả năng xử lý của các công cụ truyền thống. AI, đặc biệt là ML và DL, phát huy sức mạnh khi xử lý Big Data để tìm ra các xu hướng ẩn và tri thức giá trị.
• AI tạo sinh (Generative AI): Một nhánh AI đang phát triển mạnh mẽ, có khả năng tự tạo ra nội dung gốc như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, mã code dựa trên dữ liệu đã học. Các mô hình như GPT hay Stable Diffusion là ví dụ điển hình, mở ra kỷ nguyên mới cho sáng tạo nội dung.
• Prompt: Là chỉ dẫn, câu lệnh hoặc câu hỏi bạn cung cấp cho mô hình Generative AI để nó tạo ra kết quả mong muốn. Chất lượng và độ chi tiết của prompt ảnh hưởng lớn đến đầu ra của mô hình.
• Độ chính xác (Accuracy): Một chỉ số đo lường tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình AI trên tổng số dự đoán. Đây là một cách phổ biến để đánh giá hiệu suất mô hình, nhưng cần xem xét cùng các chỉ số khác tùy thuộc vào bài toán cụ thể.
• Thiên kiến (Bias): Chỉ sự sai lệch hoặc không công bằng trong kết quả của mô hình AI, thường xuất phát từ dữ liệu huấn luyện không đại diện đầy đủ hoặc phản ánh định kiến xã hội. Nhận diện và giảm thiểu thiên kiến là một thách thức quan trọng để xây dựng AI có trách nhiệm.