Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần quan trọng trong xã hội ngày nay, với mọi ngành công nghiệp sử dụng nó để giải thích dữ liệu nhanh hơn. Nhưng chính xác là mô hình AI là gì và làm thế nào nó giúp bạn trong việc ra quyết định? 

‍

Các mô hình AI xuất hiện ở khắp mọi nơi — thực tế, 86% các nhà lãnh đạo CNTT mong đợi AI khởi tạo, ví dụ, sẽ rất quan trọng đối với công ty của họ trong tương lai gần. Đó là một công cụ rất hữu ích, mô phỏng trí tuệ con người để dự đoán và tìm ra các mẫu trong dữ liệu đầu vào. 

Nhưng nó làm bạn tự hỏi: mô hình AI là gì? 

Đây là một câu hỏi mà chúng tôi sẽ cố trả lời trong hướng dẫn này. Nhảy vào để khám phá mô hình AI là gì, làm thế nào nó hoạt động và một số loại mô hình phổ biến nhất. 

Mô hình AI là gì?

Một mô hình AI là một chương trình máy tính được huấn luyện trên các thuật toán cụ thể giúp nó mô phỏng trí tuệ con người để dự đoán, tìm ra mẫu và ra quyết định. 

Hãy nghĩ về tất cả các trợ lý ảo được trang bị AI mà mới đây đã xuất hiện. Chúng sử dụng nhiều mô hình AI để trò chuyện với con người và trả lời các câu hỏi mà người dùng gõ vào hộp văn bản. 

Nói một cách ngắn gọn, trong khi bạn không tương tác trực tiếp với mô hình AI, thực sự nó đang cung cấp năng lượng cho trợ lý ảo và giúp nó ra quyết định tự động bằng dữ liệu huấn luyện mà các nhà phát triển cung cấp cho nó. 

Mục đích của các mô hình trí tuệ nhân tạo là thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và tự động hóa luồng công việc ra quyết định. 

Bây giờ khi bạn biết mô hình AI là gì, hãy thảo luận cách nó khác biệt so với machine learning và deep learning. 

Sự Khác Biệt Giữa AI, Machine Learning và Deep Learning là Gì?

Trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu — chúng đều nghe giống nhau, đúng không? Sai! ❌ 

Đó là một quan niệm sai lầm phổ biến rằng những công cụ này có thể thay thế lẫn nhau nhưng có một sự khác biệt nhỏ giữa AI và một mô hình học máy.

Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển phần mềm hoặc máy móc mô phỏng trí tuệ của con người. Các ứng dụng được trang bị trí tuệ nhân tạo (AI) thường có thể thực hiện tất cả các loại công việc, như dịch nội dung sang các ngôn ngữ khác hoặc tạo nghệ thuật và hình ảnh. 

Đừng lo — Trí tuệ nhân tạo chưa phải đạt đến mức độ của não người, nhưng nó có thể phân tích các lượng dữ liệu lớn nhanh hơn một nhà khoa học dữ liệu có thể. Đó là lý do tại sao thường trí tuệ nhân tạo vượt trội con người trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. 

Học Máy (ML)

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, có thể là một trong những khía cạnh lớn nhất. Nó tập trung vào việc giúp phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) bắng bên học cách con người học, thông qua thuật toán và bộ dữ liệu. 

Nhìn chung, các mô hình học máy có thể học từ dữ liệu một cách tự nhiên giúp chúng làm các dự đoán chính xác (gọi là học không giám sát). Nhưng bạn cũng có thể đào tạo thuật toán với dữ liệu cụ thể trong một quy trình được gọi là học có giám sát.

Một ví dụ tốt là việc đề xuất dịch vụ trực tuyến của bất kỳ dịch vụ nào. Họ sử dụng học máy để phân tích những gì người dùng thường xem và đề xuất những gợi ý tương tự.

Học Sâu (DL)

Học sâu là một phần của học máy mà dạy máy tính xử lý dữ liệu bằng cách mô phỏng các mạng thần kinh của con người. Cơ bản, học sâu mô phỏng quyết định của não để đưa ra dự đoán và nhận diện các mẫu dữ liệu.

Điều này thường thấy trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là trong việc nhận diện hình ảnh, giúp phát hiện bệnh trong các hình ảnh cắm từ MRI dễ dàng hơn. Ngoài ra, nó hoạt động để cải thiện độ chính xác của mình theo thời gian.

***

Okay, chúng ta đã xác định rõ những gì trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là đúng rồi.

Hãy trở lại các mô hình AI và xem họ hoạt động như thế nào.

Làm thế nào các mô hình trí tuệ nhân tạo hoạt động?

Như chúng ta đã thảo luận, các mô hình trí tuệ nhân tạo sử dụng nhiều thuật toán để đưa ra dự đoán và hiểu các mẫu trong dữ liệu. Nó không thể hoạt động mà không có những thuật toán này.

Cơ bản, các nhà phát triển đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo để mô phỏng cách não người gửi thông tin qua các tế bào thần kinh. Nhưng chúng không gọi là tế bào thần kinh, chỉ là các lớp. Và chúng ta có thể phân biệt giữa các loại lớp khác nhau.

• Lớp nhập — Đây là nơi dữ liệu đi vào. 
• Lớp ẩn — Lớp ẩn này xử lý dữ liệu và chuyển nó đến các lớp khác. 
• Lớp đầu ra — Lớp đầu ra phun ra kết quả cuối cùng. 

Nói chung, các mô hình AI học từ hàng nghìn mục dữ liệu mã nguồn mở để tạo ra một câu trả lời. Nếu bạn không dạy chúng, chúng sẽ không biết câu trả lời cho câu hỏi của bạn. Đó là lý do tại sao bạn cũng có thể phân loại các mô hình AI theo thông minh. Điều đó có nghĩa là càng nhiều dữ liệu chúng học từ, chúng sẽ càng phức tạp.

Với thông tin này trong đầu, hãy nói về mô hình phân biệt và sinh nhuần.

Mô hình phân biệt so với mô hình sinh nhuần

Bạn có thể phân loại các mô hình học máy thành hai loại: phân biệt và sinh nhuần.

Một mô hình sinh nhuần là một mô hình thị giác máy tính học mẫu dữ liệu trong một cố gắng để tạo ra đầu ra tương tự. Nó dự đoán xác suất của từ tiếp theo sẽ là gì dựa trên những gì đã thấy trước đó. 

Bằng cách tạo ra các liên kết, mô hình sinh nhuần có thể tạo ra các đầu ra có khả năng xảy ra cao. Nó có thể đề xuất gợi ý tự động hoặc tạo ra văn bản hoàn toàn mới. Bạn có thể nghĩ rằng việc sử dụng AI sinh nhuần là sai, nhưng 78% nhà lãnh đạo thực thi tin rằng lợi ích của AI sinh nhuần vượt qua rủi ro — bạn có thể làm nhiều hơn trong thời gian ngắn hơn, với ít công sức hơn. 

Ví dụ bao gồm bộ biến áp, mà bạn có thể sử dụng để xác định cách các yếu tố khác nhau trong tập dữ liệu ảnh hưởng lẫn nhau. Hoặc các mô hình truyền dẫn áp dụng tiếng ồn Gaussian để phá hủy dữ liệu huấn luyện và khôi phục nó.

Các mô hình phân biệt, trong khi đó, là các thuật toán tập trung vào phân biệt giữa các loại hoặc lớp dữ liệu khác nhau. Chúng không mô hình hóa mỗi lớp một cách riêng lẻ; thay vào đó, chúng học cách tạo ra ranh giới phân tách những lớp đó. 

Mục đích là gì? Như vậy, để dự đoán xác suất của dữ liệu thuộc về một lớp cụ thể.

Hãy nghĩ đến các ứng dụng như phát hiện thư rác. Mô hình phân biệt phân loại email như thư rác dựa trên nội dung của chúng.

***

Sau khi phân biệt giữa các mô hình này, hãy nói về các loại mô hình AI khác nhau.

Có những Loại Mô Hình AI Nào?

Hiện nay, mọi người đều sử dụng các mô hình AI, bất kể ngành nghề nào.

Tuy nhiên, có nhiều loại mô hình AI với các trường hợp sử dụng khác nhau. Trong các đoạn văn tiếp theo, hãy khám phá mỗi loại làm gì và cách họ tối ưu hóa luồng làm việc của bạn.

Các mô hình nền tảng

Các mô hình nền tảng là các mô hình ML được huấn luyện trước thực hiện một loạt các nhiệm vụ, bao gồm trả lời câu hỏi, tạo ra văn bản, viết mã và tóm tắt.

Mọi người chủ yếu sử dụng các mô hình được huấn luyện này cho việc tự học lái, có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các công cụ như vậy để học điều gì đó mới hoặc làm bài tập về nhà, ví dụ.

Hãy nghĩ đến các nền tảng như ChatGPT của OpenAI, mà sử dụng các mô hình nền tảng cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)

LLMs là các mô hình học sâu hiểu và giải diễn ngôn ngữ để tạo văn bản và trò chuyện như con người bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn (do đó 'lớn') LLMs có thể dự đoán từ tiếp theo trong một câu hoặc cụm từ. Thêm cho họ tính linh hoạt và khả năng mở rộ cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, như dịch ngôn ngữ, tạo ra phản ứng giống con người, v.v.

Bạn có thể tìm thấy LLMs chủ yếu trong dịch vụ khách hàng, vì chúng có thể phát hiện cảm xúc của khách hàng thông qua phân tích cảm xúc. Bằng việc phân tích hoạt động trên mạng xã hội hoặc các đánh giá trực tuyến, bạn có thể hiểu rõ hơn cách mọi người nhận thức về thương hiệu của bạn, để bạn có thể cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình.

Mạng thần kinh

Hãy nghĩ về mạng thần kinh như các tế bào thần kinh trong não người; đó là cơ sở của các mô hình ML này. Nói một cách đơn giản, chúng là một chuỗi các nút kết nối với nhau xử lý dữ liệu đầu vào và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó.

Có nhiều loại mạng thần kinh, bao gồm:

• Mạng nơ-qua truyền thẳng (FNNs) — hình thức đơn giản nhất của kết nối thần kinh. 
• Mạng nơ-qua tích chập (CNNs) — phù hợp cho dữ liệu lưới. 
• Mạng phân đối sinh (GANs) — bao gồm mạng thần kinh tổng quát và mạng phân biệt. 
• Mạng nhớ ngắn hạn và dài (LSTMs) — giải quyết vấn đề giảm gradient. 
• Mạng thần kinh lặp đi lặp lại (RNNs) — tốt cho dữ liệu tuần tự. 

Những mô hình này phù hợp cho việc nhận dạng hình ảnh, video và giọng nói, dịch máy, trò chơi video, v.v.

Các mô hình đa phương tiện

Các mô hình đa phương tiện trích xuất thông tin từ nhiều loại dữ liệu, như hình ảnh, âm thanh, video, thậm chí giọng nói. Chúng “nhìn” dữ liệu hình ảnh thông qua thị giác máy tính và rút ra thông tin từ đó.

Ngày nay, hầu hết các mô hình nền đã trở thành đa phương tiện. Ví dụ, ChatGPT không chỉ phản hồi với các lời nhắc văn bản, mà còn nhận biết thông tin từ hình ảnh.

Bạn cũng có thể xem xét một số công cụ tạo hình ảnh từ văn bản như là các mô hình AI đa phương tiện.

Tại sao mô hình này hữu ích? Bởi vì nó có thể tạo ra kết quả tốt hơn và giúp bạn có câu trả lời tốt nhất có thể.

Cây quyết định

Cây quyết định là biểu đồ quy trình phân chia dữ liệu thành các tập con dựa trên câu trả lời cho một câu hỏi trước đó. Hãy nghĩ về chúng như một cái cây. Mỗi nút đại diện cho một quyết định dựa trên một đặc điểm, trong khi một nhánh đại diện cho kết quả của quyết định đó. Cuối cùng, ở nhánh cuối cùng bạn có lá cuối cùng với kết quả cuối cùng.

Ví dụ, hầu hết các trình lọc thư rác sử dụng cây quyết định để xác định xem một email có phải là thư rác hay không. Họ xem xét email và nếu họ xác định nhiều 'từ không-nên' họ sẽ phân loại nó là thư rác.

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng cây quyết định để phân loại khách hàng dựa trên sở thích, hành vi, lịch sử mua hàng, v.v. Điều này giúp các nhà tiếp thị cung cấp nội dung cá nhân hóa hơn, tăng cường tương tác và giảm tỷ lệ bỏ cuộc.

Rừng ngẫu nhiên

Khi bạn kết hợp nhiều cây quyết định lại, nó tạo ra một rừng ngẫu nhiên. Đó chính là một mô hình học tập mang lại kết quả và quyết định cá nhân từ cây quyết định vào một dự đoán chính xác hơn. 

Ưu điểm lớn nhất là nó tăng độ chính xác của dự đoán của bạn. Bạn có thể sử dụng nó để dự đoán hành vi của khách hàng và sử dụng thông tin để tạo ra trải nghiệm và tương tác tốt hơn. 

Mô hình phân tán

Chúng tôi đã đề cập đến mô hình phân tán trước đó, nhưng chúng tôi chưa giải thích chúng chi tiết. Hãy làm điều đó ngay bây giờ. 

Mô hình phân tán hoạt động bằng cách thêm "nhiễu" vào hình ảnh, phá vỡ chúng thành những phần nhỏ mà mô hình phân tích cẩn thận để khám phá các mẫu mới. Sau đó, bằng cách "lọc nhiễu" hình ảnh (hoạt động nghịch đảo), mô hình tạo ra các kết hợp mẫu mới. 

Ví dụ, bạn muốn tạo ra một bức tranh của một con mèo. Mô hình phân tán biết rằng mèo có cơ thể nhỏ, ria mép và chân. Với thông tin này, mô hình có thể tái tạo những đặc điểm này thành một bức ảnh chất lượng cao hoàn toàn mới. 

Mô hình hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính là loại mô hình ML thường được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa biến đầu vào và đầu ra. Đơn giản, nó xác định và dự đoán mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. 

Ví dụ, đó là một mô hình tuyệt vời cho các nhà phân tích rủi ro muốn xác định họ có thể bị tổn thương ở đâu. 

Mô hình hồi quy logistic

Hồi quy logistic là một mô hình thống kê phổ biến tập trung vào giải quyết các vấn đề phân loại nhị phân dựa trên một hoặc nhiều dự báo. Điều này dịch thành việc sử dụng các biến độc lập để đo lường và ước lượng khả năng xảy ra của một sự kiện cụ thể. 

Bạn thường thấy các mô hình hồi quy logistic trong lĩnh vực y tế, nơi các nhà nghiên cứu sử dụng chúng để hiểu rõ những yếu tố nào ảnh hưởng đến một bệnh. Điều này dẫn đến việc phát triển kiểm tra chính xác hơn. 

***

Cuối cùng trong danh sách của chúng tôi là cung cấp mẹo về cách phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh. Hãy đi qua các bước trong phần sau. 

Cách Phát triển một Mô hình Trí tuệ Nhân tạo Tùy chỉnh

Với sự tiến bộ gần đây trong công nghệ, có nhiều công cụ tốt bạn có thể sử dụng để xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến mà không cần bất kỳ kỹ thuật học sâu nào như TensorFlow, Vertex AI hoặc PyTorch. Với một mô hình trí tuệ nhân tạo, bạn có thể thúc đẩy sáng tạo ở mọi lĩnh vực và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hơn.

Để bắt đầu, đây là một số bước bạn nên thực hiện: 

1. Xác định mục tiêu của bạn — Bạn đang cố gắng đạt được điều gì với mô hình trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh? Bạn muốn cải thiện dịch vụ khách hàng của mình hay tạo ra văn bản nhanh hơn? Hãy đảm bảo thiết lập mục tiêu rõ ràng phù hợp đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. 
2. Thu thập dữ liệu — Một mô hình trí tuệ nhân tạo chỉ tốt như dữ liệu bạn cung cấp cho nó. Bạn càng cung cấp, nó sẽ càng giỏi trong việc trả lời câu hỏi. Chọn các thuật toán phù hợp và chọn các bộ dữ liệu phản ánh các trường hợp sử dụng của bạn. 
3. Xây dựng cấu trúc — Hầu hết các công cụ đều có một giao diện thân thiện với người dùng mà bạn có thể sử dụng để tạo ra hệ thống trí tuệ nhân tạo. Chúng có thể thậm chí có hướng dẫn và hướng dẫn để giúp bạn thiết lập cấu hình đúng đắn. 
4. Huấn luyện mô hình — Bước này yêu cầu bạn huấn luyện mô hình của mình và đảm bảo những gì nó học là chính xác. Hãy để mắt đến tiến trình và đưa nó vào đúng con đường nếu nó đi lạc. 
5. Xác thực và triển khai — Khi mọi thứ sẵn sàng và bạn đã thử nghiệm mô hình, bạn có thể tích hợp nó vào khung công việc kinh doanh của bạn. Hãy đảm bảo luôn theo dõi hiệu suất của nó và cập nhật thường xuyên, vì điều này rất quan trọng để giữ cho mô hình chính xác và liên quan. Và điều chỉnh nó đến sự hoàn hảo. 

Chúc mừng! Bạn đã đọc đến cuối bài viết. Hãy chia tay với lời cuối cùng của chúng tôi. 

Đến lượt bạn

Với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đến một thách thức lớn: quyết định sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo nào để tối ưu hóa hoạt động của bạn và tự động hóa nhiều nhiệm vụ tẻ nhạt, thủ công.

Chúng tôi có thể làm cho việc này dễ dàng hơn cho bạn bằng cách giới thiệu Guru, một nền tảng trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp kết nối tất cả ứng dụng, trò chuyện và tài liệu của bạn tại một nơi và cung cấp câu trả lời tức thì cho tất cả các truy vấn người dùng. 

Xem xét ý kiến của mọi người về Guru: 

"Điểm nổi bật của Guru là thư viện tập trung nơi mọi tài liệu được phê duyệt dễ dàng truy cập tại một nơi. Thiết lập này làm tăng tính dễ sử dụng, vì tôi có thể nhanh chóng đánh dấu ưa thích và theo dõi bộ sưu tập liên quan đến bộ phận của mình. 

Đăng ký và thử nghiệm ngay hôm nay. 

‍