Giới thiệu về Machine Learning & Trí tuệ Nhân tạo
Tổng quan về AI và Học máy: cách máy tính sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán, các thuật toán phân loại, và những ứng dụng nổi bật như AlphaGo, IBM Watson.
Bài giảng tổng quan về Machine Learning & AI - Giải thích cách máy tính sử dụng dữ liệu để đưa ra các dự đoán hoặc quyết định tự động.
📝 Biên soạn: Đỗ Nam - GV Tin Học THCS Duyên Thái
Video tổng hợp
Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.
Học máy (Machine Learning) là một nhánh con của AI, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể cho từng tác vụ.
🔗 Xem thêm: AI Knowledge Base
1. Quy trình Phân loại (Classification)
Phân loại là một trong những bài toán cơ bản nhất của Machine Learning. Quy trình này cho phép máy tính xác định các đối tượng dựa trên những đặc tính cụ thể.
Cây quyết định (Decision Tree)
Cây quyết định là thuật toán phân loại đơn giản và trực quan:
- ✅ Dễ hiểu và giải thích
- ✅ Xử lý được cả dữ liệu số và phân loại
- ✅ Không yêu cầu chuẩn hóa dữ liệu
Mạng thần kinh nhân tạo (Neural Network)
Mạng thần kinh mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người:
- 🧠 Xử lý được dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, âm thanh, văn bản)
- 🧠 Có thể học các mẫu rất phức tạp
- 🧠 Nền tảng của Deep Learning
2. Phân loại Trí tuệ nhân tạo
AI Hẹp (Narrow AI / Weak AI)
AI hẹp là loại AI chỉ thành thạo trong các nhiệm vụ chuyên biệt. Đây là dạng AI phổ biến nhất hiện nay:
- 🏥 Y tế: Chẩn đoán bệnh từ hình ảnh X-quang, MRI
- 💰 Tài chính: Phát hiện gian lận, dự đoán thị trường
- 🚗 Giao thông: Xe tự lái, điều phối giao thông
- 🎬 Giải trí: Đề xuất nội dung trên Netflix, Spotify
AI Mạnh (Strong AI / General AI)
AI mạnh là viễn cảnh về một trí tuệ nhân tạo có khả năng tư duy toàn diện như con người - có thể học, suy luận và giải quyết bất kỳ vấn đề nào.
💡 Lưu ý: Dù công nghệ AI đang phát triển vượt bậc, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn hoàn thiện các ứng dụng cụ thể thay vì tạo ra một trí tuệ nhân tạo có ý thức.
3. Các phương pháp Học máy
Học có giám sát (Supervised Learning)
Máy học từ dữ liệu đã được gắn nhãn.
Ví dụ: Phân loại email spam/không spam, nhận dạng chữ viết tay.
Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Máy tự khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu không có nhãn.
Ví dụ: Phân nhóm khách hàng, phát hiện bất thường.
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Máy học thông qua thử nghiệm và phản hồi từ môi trường. Đây là phương pháp đằng sau nhiều thành tựu ấn tượng của AI.
4. Các ví dụ nổi bật
AlphaGo - DeepMind
AlphaGo là chương trình AI đầu tiên đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây (Go) - Lee Sedol vào năm 2016.
Điểm đặc biệt:
- 🏆 Đánh bại Lee Sedol 4-1 (2016)
- 🧠 AlphaGo Zero: Học từ số 0, không cần dữ liệu từ con người
- ⚡ Chứng minh sức mạnh của học tăng cường
IBM Watson
IBM Watson nổi tiếng khi chiến thắng chương trình truyền hình Jeopardy! năm 2011.
Khả năng:
- 💬 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- ⏱️ Trả lời câu hỏi theo thời gian thực
- 🏥 Ứng dụng trong y tế, tài chính, dịch vụ khách hàng
5. Phần cứng và Tương lai
Sự phát triển vượt bậc của AI trong những năm gần đây phần lớn nhờ vào tốc độ xử lý của phần cứng:
- ⚡ GPU (Graphics Processing Unit): Cho phép xử lý song song hàng nghìn phép tính
- ⚡ TPU (Tensor Processing Unit): Chip chuyên dụng cho Machine Learning của Google
- ☁️ Cloud Computing: Truy cập sức mạnh tính toán không giới hạn
6. Infographic tổng hợp
Click vào hình ảnh để xem chi tiết
Kết luận
Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
Điểm chính cần nhớ:
- 🎯 AI hiện tại chủ yếu là AI hẹp - chuyên biệt cho từng nhiệm vụ
- 🌳 Cây quyết định và Mạng thần kinh là hai thuật toán phân loại quan trọng
- 🎮 Học tăng cường là chìa khóa cho nhiều đột phá gần đây
- ⚡ Phần cứng mạnh mẽ là yếu tố then chốt cho sự phát triển của AI
- 🤖 AI có ý thức vẫn là mục tiêu xa vời
📚 Tài liệu tham khảo
- 📖 AI Knowledge Base - Tài liệu AI cho học sinh
- 📖 Britannica - Artificial Intelligence
- 📖 DeepMind - AlphaGo
💡 Mẹo học tập: Xem thêm bài viết Tổng quan về Trí tuệ Nhân tạo để có cái nhìn toàn diện hơn về AI!