Với một cái MacBook Air đời 2015 cũ kỹ và một ly cà phê G7 bên cạnh, Hai Lúa mở máy lên và kết nối với trợ lý AI của mình – một ứng dụng hướng dẫn ông đi qua từng bài học, đóng vai trò như người bạn đồng hành ảo. Ngày hôm nay, AI sẽ đưa Hai Lúa vào thế giới của Machine Learning và các phương pháp học máy cơ bản – một lĩnh vực nghe thôi đã đủ để ông nhăn mặt vì khó hiểu. Hôm nay trợ lý ảo quên khảo bài cũ, thấy cũng tội, thôi cũng kệ!
Trợ lý AI bắt đầu giải thích: “Machine Learning (ML) là một nhánh của AI, giúp máy học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng cho từng nhiệm vụ.” Hai Lúa gật đầu, lẩm bẩm, “Rồi, vậy tức là máy tự học từ dữ liệu à? Chà, giỏi hơn tôi rồi!”
Phương pháp học máy có giám sát (Supervised Learning)
Trợ lý AI bắt đầu với Supervised Learning, giải thích rằng đây là phương pháp máy được “dạy” từ các dữ liệu có nhãn.
“Giả sử Hai Lúa muốn giúp con gái học bài tập toán. Ông có một danh sách các bài toán cộng trừ đã giải sẵn để làm mẫu cho cháu. Sau đó, cháu tự làm bài dựa trên hướng dẫn này và khi gặp một bài toán mới, cháu sẽ dùng những gì đã học để giải nó.”
“À, vậy là khi tôi dạy nó, mình có sẵn kết quả, chỉ việc hướng dẫn nó cách để đi đến kết quả đó đúng không?” Hai Lúa vừa nói vừa gật gù.
Trợ lý AI tiếp lời với ví dụ thực tế hơn: “Giống như các ứng dụng nhận diện giọng nói vậy. Khi sử dụng Supervised Learning, máy sẽ được cung cấp hàng ngàn mẫu câu nói đã được ghi lại và gắn nhãn, như ‘xin chào’, ‘cảm ơn’. Từ những dữ liệu có nhãn này, máy học cách nhận diện câu nói khi có người mới phát âm tương tự.”
Nghe xong, Hai Lúa vỗ đùi, “Ra là vậy! Vậy máy học từ những gì đã biết để dự đoán những điều mới – thú vị đó chứ!”
Phương pháp học máy không giám sát (Unsupervised Learning)
Sau khi hiểu rõ về Supervised Learning, Hai Lúa chuyển sang Unsupervised Learning, một phương pháp mà máy phải tự tìm hiểu mà không có câu trả lời sẵn.
Trợ lý AI bắt đầu: “Giả sử ông đi một chợ lớn và quan sát mọi người. Ông không có sẵn thông tin về từng người, nhưng khi nhìn kỹ, ông thấy có người chỉ mua đồ ăn sáng, có người chỉ mua trái cây, có người thì chỉ mua rau củ. Dù không biết họ là ai, ông vẫn có thể tự chia thành từng nhóm theo hành vi.”
Hai Lúa cười hóm hỉnh, “Vậy là máy giống như mình ngắm chợ mà chia nhóm khách hàng theo cách họ mua sắm thôi hả?”
Trợ lý AI nói thêm: “Đúng vậy! Ví dụ như các dịch vụ xem phim trực tuyến. Dựa vào lịch sử xem phim của khách hàng, máy sẽ tự chia khách hàng thành các nhóm như ‘thích phim hài’, ‘thích phim hành động’, mà không cần biết thông tin cá nhân của họ. Từ đó, máy có thể gợi ý phim phù hợp cho từng nhóm khách.”
Hai Lúa trầm trồ, “Vậy là chẳng cần thông tin gì nhiều, mà máy vẫn biết cách chia nhóm hợp lý.”
Phương pháp học máy tăng cường (Reinforcement Learning)
Cuối cùng, Trợ lý AI giới thiệu về Reinforcement Learning – học tăng cường, một phương pháp mà máy học qua trải nghiệm, thử-sai và nhận phản hồi từ môi trường.
“Ông thử tưởng tượng mình đang huấn luyện một chú chó con. Khi chú chó làm đúng – ví dụ như ngồi xuống khi ông ra lệnh – ông sẽ thưởng cho nó một miếng bánh. Nếu nó không làm theo, ông sẽ nhắc nhở lại. Cứ như vậy, chú chó sẽ học dần dần cách thực hiện các lệnh của ông.”
Nghe tới đây, Hai Lúa bật cười, “Giống hồi trước tôi dạy vợ lái xe, cổ cứ nhấn ga bừa nên tôi la hoài, nhưng rồi cổ cũng không biết !”
Trợ lý AI tiếp tục: “Ví dụ thực tế là các trò chơi điện tử. Khi một AI chơi game, nó sẽ thử nhiều chiến lược khác nhau và nhận điểm thưởng khi đạt kết quả tốt, hoặc mất điểm nếu phạm lỗi. Qua nhiều lần thử-sai, AI tìm ra cách chơi hiệu quả nhất, giúp nó cải thiện kỹ năng và chiến thắng.”
Hai Lúa hào hứng nghĩ ngay đến việc ứng dụng phương pháp này vào công việc, chẳng hạn huấn luyện AI tự động tối ưu quảng cáo digital mà ông đang làm, để thu hút thêm khách hàng mới.
Tự khám phá thêm
Câu chuyện của Hai Lúa kết thúc với việc ông tự đặt cho mình một bài thực hành nhỏ: ông nghĩ về ứng dụng gợi ý bài hát mà mình dùng trên Spotify và suy đoán xem phương pháp học máy nào được áp dụng ở đó. Với cảm giác thích thú, Hai Lúa quyết định sẽ tự tìm hiểu thêm về Reinforcement Learning trong những ngày tới, để hiểu rõ hơn cách AI “học” từ thử-sai.
Tài liệu tham khảo
- Machine Learning Basics – Google AI Google cung cấp các tài liệu và khóa học miễn phí về học máy và AI, giúp người mới bắt đầu hiểu cơ bản về các khái niệm chính.
- Machine Learning Crash Course – Google Developers Khóa học miễn phí này dành cho những ai muốn học về các phương pháp học máy, từ Supervised đến Unsupervised Learning, với bài tập thực hành.
- An Introduction to Machine Learning – IBM Bài viết từ IBM giải thích các khái niệm chính về học máy và cung cấp thêm thông tin về các ứng dụng thực tế của AI trong nhiều ngành.
