Trí tuệ nhân tạo AI được học như thế nào ?

Các nhà phát triển đã và đang áp dụng các kỹ thuật học cho các trí tuệ nhân tạo AI từ cơ bản đến chuyên sâu.

1. Học có giám sát (Supervised Learning)

• Cách thức: AI được cung cấp dữ liệu đầu vào và đầu ra tương ứng. Ví dụ, hình ảnh trái táo (đầu vào) và nhãn "táo" (đầu ra).
• Mục tiêu: Tìm hiểu mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra để dự đoán chính xác cho dữ liệu mới.
• Ứng dụng: Phân loại email spam, dự đoán giá cổ phiếu.

2. Học không giám sát (Unsupervised Learning)

• Cách thức: AI chỉ được cung cấp dữ liệu đầu vào, không có nhãn đầu ra. Nhiệm vụ của AI là tìm ra các cấu trúc hoặc nhóm trong dữ liệu.
• Mục tiêu: Phát hiện các mẫu hoặc cụm dữ liệu.
• Ứng dụng: Phân nhóm khách hàng, phát hiện gian lận.

3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

• Cách thức: AI học qua thử và sai. Nó nhận phần thưởng (reward) khi hành động đúng và bị phạt (penalty) khi sai.
• Mục tiêu: Tối ưu hóa chiến lược để nhận được nhiều phần thưởng nhất.
• Ứng dụng: Trò chơi như cờ vua, lái xe tự động.

4. Học sâu (Deep Learning)

• Cách thức: Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để mô phỏng cách học của não người.
• Mục tiêu: Trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu lớn.
• Ứng dụng: Nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo hình ảnh từ văn bản.

5. Học chuyển giao (Transfer Learning)

• Cách thức: Sử dụng mô hình đã học trên một nhiệm vụ để áp dụng cho nhiệm vụ khác tương tự.
• Mục tiêu: Giảm thời gian và dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình mới.
• Ứng dụng: Nhận diện hình ảnh khi đã có mô hình huấn luyện từ trước.

6. Học thông qua mô phỏng hoặc trò chuyện (Interactive Learning)

• Cách thức: AI học thông qua tương tác trực tiếp với con người hoặc môi trường mô phỏng.
• Mục tiêu: Hiểu biết và cải thiện từ phản hồi liên tục.
• Ứng dụng: Trợ lý ảo, robot tự động học hỏi từ người dùng.

Trong nhiều năm nghiên cứu, tiếp xúc và làm về trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi nhận ra một điều mà mọi người hay thắc mắc là Liệu rằng một ngày nào đó khi những trí tuệ nhân tạo mạnh hơn, chúng có thể liên kết để chống lại loài người hay không - Điều này hoàn toàn là có thể.