10 thuật toán AI bạn nên biết

Từ ô tô tự lái đến chatbot đa phương thức, không còn nghi ngờ gì nữa, trí tuệ nhân tạo (AI) đang có những bước phát triển nhanh chóng. Nhưng đằng sau những đổi mới bí ẩn này là một tập hợp các thuật toán khá chuẩn (và khá cũ) đã được sàng lọc và tối ưu hóa trong nhiều năm. Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về AI, thì chắc chắn bạn sẽ muốn biết về các thuật toán trong bài viết này.

Đầu tiên, thuật toán AI là gì? Nói một cách đơn giản, các thuật toán AI là các mô hình toán học cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu. Chúng có nhiều dạng khác nhau, bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường (RL).

Các thuật toán học có giám sát học từ các ví dụ được gắn nhãn trong khi các thuật toán học không giám sát học từ dữ liệu không được gắn nhãn. Dữ liệu được gắn nhãn là dữ liệu đã được chú thích với các giá trị đích được xác định trước, trong khi dữ liệu không được gắn nhãn là dữ liệu không được gán bất kỳ giá trị nào như vậy. Các thuật toán học tăng cường học bằng cách thử và sai, do đó đã trở nên rất phổ biến trong chơi trò chơi (như cờ vua và cờ vây) và Robot.

các thuật toán

1. Mạng thần kinh nhân tạo (ANN): Cái này có lẽ bạn đã nghe nói đến. ANN được lấy cảm hứng từ bộ não và được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ý tưởng cơ bản đằng sau ANN là bạn nhập dữ liệu và mạng sẽ gửi dữ liệu qua các lớp tế bào thần kinh nhân tạo. Mỗi nơ-ron lấy thông tin từ lớp trước và tính toán đầu ra, sau đó được chuyển sang lớp tiếp theo. Học kĩ càng sử dụng ANN với nhiều lớp và là kiến ​​trúc được lựa chọn cho hầu hết mọi ứng dụng AI ngày nay. Bản thân ANN lần đầu tiên được triển khai vào những năm 1950.

2. Máy vectơ hỗ trợ (SVM): SVM được sử dụng cho các vấn đề phân loại và hồi quy và hoạt động bằng cách tìm đường hoặc đường cong tốt nhất (được gọi là “siêu phẳng”) phân tách các nhóm điểm dữ liệu khác nhau. Sau đó, siêu phẳng này có thể được sử dụng để dự đoán điểm dữ liệu mới thuộc về nhóm nào. SVM có thể cho bạn biết email có phải là thư rác hay không và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tin sinh học, tài chính và thị giác máy tính.

3. Cây quyết định: Cây quyết định là một loại thuật toán học có giám sát được sử dụng để đưa ra dự đoán. Chúng hoạt động bằng cách phân vùng đệ quy dữ liệu thành các tập hợp con dựa trên giá trị của một tính năng đã chọn.

4. Rừng ngẫu nhiên: Rừng ngẫu nhiên là một phần mở rộng của cây quyết định. Chúng cải thiện độ chính xác của các dự đoán bằng cách kết hợp kết quả của nhiều cây quyết định.

5. Phân cụm K-Means: Phân cụm K-Means là một thuật toán học máy không giám sát, phân vùng các điểm dữ liệu thành K số cụm (tập hợp con riêng biệt) dựa trên sự giống nhau của chúng. Giá trị của K được xác định trước bởi người dùng hoặc được xác định bằng các thuật toán. Nó rất hữu ích trong các lĩnh vực như phân đoạn hình ảnh và phân cụm tài liệu.

6. Tăng cường độ dốc: Tăng cường độ dốc là một kỹ thuật Machine Learning xây dựng mô hình dự đoán bằng cách kết hợp kết quả của nhiều mô hình yếu. Nó được sử dụng trong xếp hạng tìm kiếm trên web và quảng cáo trực tuyến.

7. Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN): CNN được lấy cảm hứng từ vỏ não thị giác của bộ não con người và có thể tự động học các tính năng như cạnh và góc từ hình ảnh. Mặc dù ANN có mục đích chung, CNN là các mạng chuyên biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu dạng lưới (như pixel) và do đó được sử dụng để xử lý hình ảnh và video.

8. Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM): LSTM là một loại mạng thần kinh được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự như lời nói và văn bản, do đó rất hữu ích cho nhận dạng giọng nói, dịch máy và nhận dạng chữ viết tay.

9. Phân tích thành phần chính (PCA): PCA là một kỹ thuật để giảm tính chiều của dữ liệu bằng cách chiếu nó vào một Lĩnh vực có chiều thấp hơn. Nó được sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt và nén hình ảnh.

10. Thuật toán Apriori: Apriori là một thuật toán để học quy tắc kết hợp, một kỹ thuật được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa các biến trong tập dữ liệu lớn bằng cách xác định các mẫu phổ biến, mối liên hệ hoặc mối tương quan giữa chúng. Nó phổ biến trong phân tích giỏ thị trường để xác định các mặt hàng thường được mua cùng nhau.

Khi bạn tương tác với AI, bạn đang tương tác với các thuật toán này (và nhiều thuật toán khác). Có xu hướng nhân hóa các hệ thống AI, nhưng điều này là không cần thiết để hiểu về AI. Nó chỉ là toán học, và có những hạn chế. Một hạn chế là sự phụ thuộc vào dữ liệu. Các thuật toán AI yêu cầu một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để đào tạo một cách hiệu quả. Trong AI, bạn cần chất lượng và số lượng. Ngược lại, một người có thể học được điều gì đó chỉ với một ví dụ.

Để đạt được các hệ thống AI nói chung là thông minh, một hoặc một số sự kết hợp của những điều sau đây cần phải đúng:

1. Giả thuyết mở rộng quy mô là chính xác (rằng chỉ cần thêm nhiều dữ liệu hơn và tính toán sẽ mang lại AGI – trí tuệ tổng quát nhân tạo).

2. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đại diện cho một con đường thay thế khả thi để đạt được trí thông minh chung so với con đường sinh học (giống như cách máy bay đạt được chuyến bay nhưng không được thiết kế như loài chim).

3. Cần có các thuật toán và kiến ​​trúc mới, sáng tạo để cho phép các hệ thống AI học mọi thứ từ một hoặc một vài ví dụ (một hệ thống như vậy có thể yêu cầu một mô hình thế giới gắn kết và hiện thân ảo/vật lý).

Chúng ta đã học được gì?

AI, mặc dù vô cùng mạnh mẽ, nhưng là một tập hợp các thuật toán được tối ưu hóa dựa trên các nguyên tắc toán học cũng như xác suất và thống kê đã được thiết lập tốt. Người ta không thống nhất về điểm nào (nếu có với các phương pháp tiếp cận hiện tại) một hệ thống xử lý thông tin dựa trên AI nói chung trở nên thông minh và vượt xa trí óc con người. Tuy nhiên, rõ ràng là chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới và nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng đồng nghĩa với việc AI sẽ thay đổi thế giới như chúng ta biết.