Học sâu được nhiều người coi là một trong những công nghệ mang tính cách mạng và mạnh mẽ nhất trong những năm gần đây. Khả năng phi thường của nó nằm đằng sau một loạt sản phẩm, dịch vụ hàng ngày cũng như các công nghệ mới nổi. Nhưng học sâu là gì? Làm thế nào nó hoạt động? Và tại sao nó được coi là “ma thuật” đằng sau nhiều tiến bộ vượt bậc?

Khái niệm về học sâu

Thường được viết tắt là DL, học sâu là tập hợp con của học máy và trí tuệ nhân tạo: một kỹ thuật đào tạo máy tính bắt chước cách các nơ-ron trong não người xử lý và tìm hiểu thông tin – nó thực sự là một mạng lưới thần kinh nhân tạo.

Với học sâu, máy móc được dạy cách xử lý dữ liệu theo cách mô phỏng nhiều lớp não của chúng ta để có thể thực hiện các nhiệm vụ từng chỉ dành riêng cho con người. Chúng ta đã thấy nhiều ứng dụng học sâu và cách sử dụng chúng như là nhận dạng hình ảnh, dịch ngôn ngữ, thậm chí cả lái xe tự động, đều nằm trong khả năng của máy tính. Về bản chất, học sâu là công cụ mạnh mẽ để khám phá những hiểu biết phức tạp ẩn giấu trong lượng dữ liệu khổng lồ.

Học sâu hoạt động như thế nào?

Bộ não tự nhiên của con người được tạo thành từ hàng triệu tế bào thần kinh kết nối với nhau. Được mô phỏng theo tự nhiên, các thuật toán học sâu sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo tạo thành từ nhiều lớp nút liên kết với nhau, được gọi là tế bào thần kinh nhân tạo hoặc đơn vị. Mỗi lớp xử lý thông tin từ lớp trước và chuyển nó sang lớp tiếp theo, dần dần trích xuất các đặc điểm và mẫu cấp cao hơn. Các mô hình học sâu được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu dán nhãn, được gọi là tập huấn luyện, để tìm hiểu cách nhận biết và phân loại các mẫu.

Trong quá trình huấn luyện, các tham số và trọng số của mạng lưới thần kinh được điều chỉnh để giảm thiểu sự khác biệt giữa đầu ra dự đoán và đầu ra thực. Qua nhiều lần lặp lại, mô hình ngày càng trở nên hoàn thiện hơn cho đến khi nó có khả năng đưa ra dự đoán hoặc thực hiện các nhiệm vụ với độ chính xác cao.

Các loại ngôn ngữ lập trình đã xuất hiện để thực hiện thuật toán học sâu. Nhiều người đang tìm cách sử dụng học sâu với Python vì tính đơn giản, dễ đọc và “thư viện” mở rộng của nó (các gói mã được viết sẵn giúp nhà phát triển giải quyết các vấn đề phổ biến dễ dàng hơn).

Học sâu và học máy

Học sâu là cách tiếp cận để tạo ra các biểu diễn phân cấp phong phú thông qua việc đào tạo mạng lưới thần kinh với nhiều lớp ẩn. Đó là một sự phát triển của học máy và cần ít sự trợ giúp hơn từ con người.

Mặc dù các mô hình học máy cơ bản cải thiện khả năng thực hiện chức năng được chỉ định khi chúng tiếp thu dữ liệu mới, nhưng nếu chúng trả về dự đoán không chính xác thì kỹ sư phải can thiệp và điều chỉnh. Tuy nhiên, học sâu tự điều chỉnh, điều chỉnh khóa học mà không cần sự trợ giúp của con người.

Ứng dụng học sâu

Học sâu đã tác động tích cực đến cuộc sống của chúng ta vì nó được triển khai trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Các ứng dụng này có thể được nhóm thành bốn loại lớn: Thị giác máy tính (giải thích hình ảnh và video bằng máy tính); Nhận dạng giọng nói; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Công cụ đề xuất

Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, thị giác máy tính đang đóng vai trò quan trọng trong phân tích hình ảnh y tế, tăng tốc độ phát hiện và chẩn đoán cũng như xác định các phương pháp điều trị hiệu quả nhất. Phần mềm nhận dạng giọng nói có sẵn để ghi chú theo thời gian thực từ nguồn cấp dữ liệu âm thanh của cuộc tư vấn giữa bệnh nhân và bác sĩ, tiết kiệm hàng giờ thời gian ghi chép.

Học sâu đang thúc đẩy sự phát triển của các phương tiện tự lái bằng cách cho phép chúng nhận thức và hiểu được môi trường xung quanh, đọc biển báo đường và điều hướng an toàn.

Trong lĩnh vực tài chính, khả năng phân tích các mô hình phức tạp của học sâu khiến nó trở nên vô giá trong việc xác định các giao dịch gian lận và đưa ra quyết định đầu tư thông qua dự đoán xu hướng thị trường. Trong kinh doanh, việc phân tích các báo cáo dạng dài có thể được tập hợp lại trong vài giây bằng cách sử dụng NLP.

Trong khi đó, robot sở hữu hệ thống học sâu có thể điều hướng, thao tác và tương tác ngày càng giống con người. Công nghệ này đã đạt được những bước nhảy vọt trong tự động hóa công nghiệp và sự hợp tác giữa con người và robot – cả hai đều có vai trò then chốt trong lĩnh vực sản xuất và điện tử. Và ở cấp độ hàng ngày, chúng ta ngày càng nhận được nhiều gợi ý thích hợp hơn từ các công cụ đề xuất trên các nền tảng như Netflix, Amazon và mạng xã hội nhờ phân tích học sâu về sở thích người dùng của chúng ta.

Những hạn chế của học sâu

Mặc dù có những khả năng vượt trội và tiềm năng ngoạn mục, học sâu không phải không có hạn chế và vấn đề. Nó đòi hỏi bộ nhớ và dung lượng lưu trữ cao, đồng thời tiêu thụ dữ liệu ở tốc độ cao đến mức việc có được các bộ dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và gắn nhãn rõ ràng có thể là một thách thức, đặc biệt là trong các lĩnh vực mà dữ liệu khan hiếm hoặc đắt tiền. Nó cũng khao khát tài nguyên và sức mạnh đào tạo và có thể dễ bị trang bị quá mức – hoạt động tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng kém trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Điểm chung với hầu hết lĩnh vực AI, học sâu cũng thể hiện những lo ngại về mặt đạo đức xung quanh vấn đề bảo mật dữ liệu cũng như thành kiến và sự thiếu chính xác cố hữu của con người có thể lan tràn trong các lĩnh vực học tập của nó.

Khung cho học sâu

Mặc dù lợi ích tiềm tàng của học sâu là rất lớn nhưng việc quản trị tốt công nghệ sẽ là điều cần thiết để giúp chúng ta hiện thực hóa chúng. Việc phát triển các khuôn khổ pháp lý và đạo đức phù hợp sẽ rất quan trọng để xây dựng niềm tin và giảm thiểu rủi ro.

Tiêu chuẩn quốc tế sẽ đóng vai trò quan trọng đảm bảo việc áp dụng học sâu một cách có trách nhiệm trong lĩnh vực AI. ISO phối hợp Ủy ban Kỹ thuật Điện Quốc tế (IEC) đã công bố một số tiêu chuẩn thông qua nhóm chuyên gia tận tâm về trí tuệ nhân tạo và đang xây dựng một khung hướng dẫn ngày càng phát triển cho các ứng dụng học sâu trên toàn thế giới. Các doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách có thể được hưởng lợi từ các tiêu chuẩn này như một phần trong sự đảm bảo của họ về việc triển khai các mô hình học sâu một cách có đạo đức và an toàn. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế sẽ tạo dựng niềm tin giữa khách hàng và đối tác trong mọi lĩnh vực.

Tương lai của học sâu

Học sâu vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó được dự đoán sẽ phát triển theo cấp số nhân và có khả năng thay đổi xã hội. Việc tích hợp học sâu với các công nghệ tiên tiến khác chẳng hạn như kết hợp với thực tế tăng cường hoặc thực tế ảo có thể cách mạng hóa cách chúng ta trải nghiệm và tương tác với thế giới xung quanh. Một cuộc đi bộ đơn giản xuống phố có thể được tăng cường nhờ thông tin tức thời về các tòa nhà và địa danh gần đó. Thế giới ảo sẽ ngày càng trở nên sống động và chân thực hơn.

Chúng ta có thể mong đợi thấy học sâu được áp dụng vào các lĩnh vực như nông nghiệp, năng lượng và sản xuất, nơi nó có tiềm năng tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và thúc đẩy đổi mới. Và quan trọng hơn là đẩy nhanh các giải pháp cho các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu và an ninh lương thực.

Được hướng dẫn bởi các tiêu chuẩn quốc tế và thúc đẩy bởi sự sáng tạo và khéo léo của con người, bối cảnh tương lai của học sâu rất hấp dẫn, đầy cảm hứng và hầu như không có giới hạn.