TRUNG HỌC DUY TÂN - PHAN RANG

[Mây tím]

Kỹ thuật máy tự học Vào Tháng Mười, 2017, Google trình làng một máy tính đặc biệt gọi là AlphaGo Zero. Máy tính này lúc đầu không biết gì hết về môn cờ vây (tiếng Anh gọi là go). Nhưng sau 40 ngày tự học và tự chơi khoảng 30 triệu ván cờ AlphaGo Zero đã trở thành đệ nhất cao thủ cờ vây. Máy tính đó hạ các cao thủ khác một cách dễ dàng. Thường thì một người phải mất trên 10 năm mới trở thành cao thủ được. Tại sao máy tính AlphaGo Zero chỉ cần có 40 ngày? Lý do là AlphaGo Zero dùng một kỹ thuật mới gọi là kỹ thuật máy tự học (machine learning). Kỹ thuật máy tự học là một ngành khoa học mới đang được các đại học nổi tiếng như MIT hay Standord và các công ty lớn như Google hay Facebook nỗ lực nghiên cứu và phát triển. Kỹ thuật máy tự học có nhiều áp dụng quan trọng trong nhiều ngành như thương mại, kỹ nghệ, y khoa và truyền thông. Trong bài này tôi xin giới thiệu đến độc giả kỹ thuật máy tự học và những ứng dụng của ngành này. Máy tự học là gì Kỹ thuật máy tự học là một ngành trong kỹ thuật thông minh nhân tạo (artificial intelligence). Vì là một ngành khoa học mới nên mỗi người nhìn kỹ thuật máy tự học dưới một khía cạnh khác nhau. Do đó có nhiều định nghĩa về kỹ thuật máy tự học. Nói chung kỹ thuật máy tự học là một ngành khoa học nghiên cứu về việc làm sao cho máy có thể dùng kinh nghiệm trong quá khứ và những dữ liệu và thông tin mới để tự học hỏi và tự cho ra kết quả mà không cần sự trợ giúp của con người. Sau đây là một thí dụ rất đơn giản để giải thích sự cần thiết của kỹ thuật máy tự học. Một em bé mới biết đi khi vấp phải cái ghế và bị ngã vài lần thì em bé sẽ tự biết mà tránh cái ghế. Trước khi có kỹ thuật máy tự học thì một người máy rô bô nếu không có lập trình sẵn đễ tránh chướng ngại vật như ghế thì lần nào đụng vào ghế cũng sẽ bị đổ, 100 lần hay 1,000 lần cũng như thế không thay đổi vì rô bô không biết tự học. Nếu rô bô được lập trình với kỹ thuật máy tự học thì khi bị vấp ngã sẽ tự học như em bé để lần sau tránh được những chướng ngại vật. Có nhiều phương pháp của máy tự học. Hai phương pháp phổ thông nhất là học có giám sát (supervised learning) và học không có giám sát (unsupervised learning). Học có giám sát: Máy tự học dùng phương pháp học có giám sát nhận một số các dữ liệu vào (input) cùng với những dữ liệu ra (output) đúng. Tập hợp các dữ liệu đó được gọi là dữ liệu huấn luyện (training data). Máy tự học so sánh dữ liệu ra thực với dữ liệu ra đúng để học hỏi. Nếu sai thì thay đổi mô hình cho hợp hơn. Phương pháp học có giám sát thường được dùng trong những trường hợp mà dữ liệu trong quá khứ tiên đoán sự kiện trong tương lai. Học không có giám sát: Máy tự học dùng phương pháp học không có giám sát nhận dữ liệu vào nhưng không có dữ liệu ra. Máy tự học tự tìm hiểu dữ liệu để khám phá ra những kết cấu trong dữ liệu. Thí dụ máy tự học có thể chia khách hàng thành từng nhóm với những đặc tính chung để có thể có chương trình quảng cáo riêng cho từng nhóm. Những áp dụng của kỹ thuật máy tự học Hầu như mọi lãnh vực đều có thể dùng kỹ thuật máy tự học để cải tiến. Sau đây là một vài áp dụng của kỹ thuật máy tự học. Quảng cáo: Vì thị trường và người tiêu thụ rất đa dạng nên ngành quảng cáo có nhiều yếu tố rủi ro. Nhiều khi phải thử nhiều cách khác nhau, nên có phí tổn cao. Kỹ thuật máy tự học có thể làm giảm những lãng phí đó bằng cách dùng dữ liệu liên quan tới cách ứng xử của người tiêu thụ để nhằm một cách chính xác vào một nhóm người nào đó. Lúc đó sự quảng cáo sẽ hữu hiệu hơn. Gạn lọc điện thư rác và phần mềm độc hại: Mỗi ngày có trên 325,000 phần mềm độc hại được phát hiện, thường thì 90% tới 98% mã độc mới tương tự như những thứ trước. Hệ thống an ninh dùng kỹ thuật máy tự học có thể nhận ra đặc điểm này một cách dễ dàng do đó sẽ phát hiện được mã độc. Các hệ thống truyền thông xã hội: Các hệ thống truyền thông xã hội như Facebook đều dùng kỹ thuật máy tự học để tìm hiểu ý thích của bạn dựa vào những tin tức bạn đọc và những người bạn của bạn. Sau đó sẽ đưa vào những quảng cáo trên trang của bạn mà họ nghĩ rằng sẽ gợi sự chú ý của bạn và có những đề nghị cho những người bạn có thể kết giao được. Kỹ nghệ sản xuất: Theo mạng forbes.com thì kỹ thuật máy tự học sẽ làm đảo lộn ngành sản xuất. Có rất nhiều lãnh vực có thể dùng kỹ thuật máy tự học để tăng năng xuất hay giảm phí tổn. Sau đây là một vài thí dụ: Cải tiến trong ngành sản xuất chất bán dẫn sẽ làm tăng năng xuất lên tới 30%. Các lãnh vực như quản lý tài sản, quản lý đường dây cung cấp, và quản lý hàng tồn kho đều đang được các chuyên gia nghiên cứu làm sao áp dụng các kỹ thuật máy tự học và thông minh nhân tạo để theo dõi các tài sản một cách chính xác hơn, thấy rõ đường dây cung cấp và tối ưu hóa hàng tồn kho. Y khoa: Kỹ thuật máy tự học đang gây ra nhiều sự chú ý và bàn cãi trong ngành y khoa. Hiện nay các bác sĩ khi chuẩn bệnh thường dựa vào kinh nghiệm của mình và kết quả của các thử nghiệm của bệnh nhân. Giá trị của kỹ thuật máy tự học trong y khoa là có thể tìm hiểu trong một khối lượng dữ liệu khổng lồ liên quan tới tính trạng của bệnh nhân và đưa ra những kết luận để giúp cho bác sĩ chuẩn bệnh một cách chính xác hơn. Kỹ thuật máy tự học cũng giúp cho việc đọc các kết quả thử nghiệm một cách chính xác hơn. Hệ thống Watson của công ty IBM đã được xử dụng trong vài nhà thương ở Hoa Kỳ và đã có kết quả khả quan. Google đã phát triển một thuật toán máy tự học để giúp bác sĩ tìm tế bào ung thư khi thử mamogram. Mới đây một bài nghiên cứu trong báo của Hội Y Khoa Hoa Kỳ (the Journal of the American Medical Association) đã báo cáo là máy tự học đã có thể tìm ra bệnh diabetic retinopathy trong hình ảnh võng mạc. Giới hạn của kỹ thuật máy tự học Mặc dù có sự phóng đại là kỹ thuật máy tự học có thể giải quyết được hầu như mọi vấn đề, nhưng kỹ thuật máy tự học vẫn có những giới hạn của nó. Sau đây là một vài giới hạn: Mỗi áp dụng cần được huấn luyện đặc biệt. Thí dụ AlphaGo Zero nói ở đầu bài phải được huấn luyện đặc biệt để chơi cờ vây. Cần một số lượng dữ liệu lớn để huấn luyện. Khó có thể chuyển khả năng học hỏi từ một áp dụng này qua một áp dụng khác. Trung cộng và kỹ thuật máy tự học Camera giám sát và nhận diện mặt tại Trung cộng Trung cộng là một quốc gia đã và đang phát triển rất nhiều về kỹ thuật máy tự học nói riêng và thông minh nhân tạo nói chung. Theo tờ Forbes.com thì Trung cộng dự tính sẽ bỏ ra $150 tỷ từ giờ cho tới năm 2030 để nghiên cứu về các kỹ thuật này. Nhiều chuyên gia đã tiên đoán là Trung cộng sẽ dẫn đầu thế giới trong những kỹ thuật nóng bỏng này vào khoảng năm 2030. Hiện nay chính quyền Cộng Sản Trung cộng đã dùng kỹ thuật máy tự học để kiểm soát dân chúng bằng kỹ thuật nhận diện mặt và bằng liên kết một số dữ liệu khổng lồ. Hà Dương Cự