Neural networks tạo ra những AI thông minh như thế nào?

AI và machine learning được xem như chìa khóa mở cửa tương lai của công nghệ. Nhu cầu của tiêu dùng cho các sản phẩm “thông minh” luôn ở mức cao với giá trị được dự đoán sẽ đạt hơn $15.7  ngàn tỉ trong 2030. Trung Quốc cũng dự tính sẽ tạo ra thị trường trị giá khoảng $150 tỉ đô trong lĩnh vực AI vào nằm 2030.

Neural network trong những năm gần đây cũng trở thành một chủ đề khá nóng trong lĩnh vực AI. Cách thức tiếp cận máy tính này sẽ giúp chúng ta tạo ra những sản phẩm thực sự “thông minh”.

Neural Networks là gì?

Howard Rheingold từng nói: “neural network là một công nghệ chứ không đơn giản chỉ là một thuật toán như nhiều người lầm tưởng, nó chính là một network với khả năng học và rút ra bài học sau nhiều lần thử”

Câu nói trên hẳn đã phần nào giải thích bản chất thật sự của neural networks. Tuy vậy, để hiểu rõ hơn, hãy nghĩ tới bộ não của con người. Trong đó, neural network chính là hệ thần kinh kết nối giữa các neuron. Những neuron này liên kết với nhau bằng các khớp thần kinh. Khi con người học một thứ gì đó thì những khớp thần kinh thuộc lĩnh vực sẽ phát triển hơn và thay đổi tầm ảnh hưởng của các neuron lên nhau.

Trong hệ thống neural network của công nghệ, thay vì neuron ta sẽ dùng unit. Trong Unit bao gồm 3 loại khác nhau: input units, hidden units, và output unit.

• Input unit: nhận thông tin
• Hidden unit: xác định thông tin nào sẽ được xử lí và được học
• Output unit: quyết định cách mà network sẽ trả lời lại data được nhận

Và để xác nhận được kết quả từ hành động của chúng, neural networks phải nhận được feedback thông qua quá trình backpropagation (truyền ngược).

Sử dụng thử thách và roadblock để dạy cho Neural Networks

Sẽ dễ hình dung khi bạn cứ nghĩ rằng Neural Network cũng như thú nuôi vậy. Nó sẽ cần được cho ăn data, huấn luyện và nhận feedback từ những hành động nó. Như vậy, neural network càng phức tạp thì càng khó huấn luyện và dạy nó. Và khi các network kết nối, đan xen lẫn nhau thì nó sẽ càng ngày càng khó hơn.

Ví dụ như một cửa hàng thực phẩm. Thử nghĩ xem nó sẽ mất bao lâu để một neural network học thuộc hàng hóa – vốn có khoảng 50,000 – 150,000 item khác nhau được bày bán. Để tạo ra một netwok có khả năng nhận diện hàng hóa khác nhau, ta cần biến chúng thành từng labelled data với hình ảnh cũng như miêu tả. Để làm được điều đó không chỉ đòi hàng ngàn giờ thu thập data mà còn đẩy chi phí lên cao chót vót.

Phương pháp cho vấn đề này chính là 3D simulation và dữ liệu tổng hợp. Trở lại với ví dụ trên, Neuromation team sử dụng công nghệ để tạo ra 3D model mô phỏng chính xác các kệ và hàng hóa. Từ đó hàng triệu hình ảnh được tạo ra và thu thập, bao gồm cả các góc chụp khác nhau.

Lúc trước, chúng ta sử dụng data thu thập được từ đám đông. Tuy vậy cách này có chi phí quá cao cũng như con người không phù hợp với loại công việc trên bởi thiếu chính xác và tốc độ.

Neural Networks và Smarter AI

Deep learning là kết hợp của những neural network lớn, big data, và các hệ thống máy tính hiệu năng cao. Tiềm năng của deep learning lên AI là rất tuyệt vời. Tuy vậy, nó không chỉ là công nghệ trong tương lai. Hiện đã có nhiều công ty áp dụng thành công deep learning và neural networks.

Ví dụ, Deep Genomics hiện đang dùng deep learning để phát triển AI platform cho các nhà di truyền học để nghiên cứu các liệu pháp về gen. Xuất phát từ việc cơ thể của con người quá phức tạp để có thể hiểu hết. Do đó mà neural network và những công nghệ khác sẽ là cần thiết để có thể đạt được những tiến bộ trong tương lai.

Ngoài ra, còn có Affectiva, một MIT’s media lab, sử dụng deep learning để phân tích và xác định cảm xúc từ hình ảnh và video. Công nghệ của họ còn áp dụng được trên cả clip âm thanh. Hiện hãng đã tung ra công nghệ của mình trên nhiều nền tảng khác nhau nhằm phục vụ cho app developers và market researchers.

Arsenal thì có hướng đi khác mang thiên hướng nghệ thuật hơn. Hãng cung cấp thiết bị gắn lên DSLR camera. Lúc đó arsenal sẽ so sánh tiêu cự của máy ảnh của bạn với các nhiếp ảnh và tự động điều chỉnh sao cho thích hợp nhất giúp bạn có thể chụp được những bức ảnh đẹp nhất mà không tốn công sức.

AI vốn đã xuất hiện từ cả thập kỉ về trước nhưng đến bây giờ chúng ta mới thật sự thấy được khả năng của nó. Tin rằng Neural network sẽ đóng vai trò then chốt cho các tiến của AI trong tương lai.

Techtalk via E27