Tweet
AI từ nền tảng đến ứng dụng thực tế: Hiểu đúng để lựa chọn đúng công nghệ
Giữa làn sóng công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là sự bùng nổ của AI, việc nắm rõ bản chất của từng lớp công nghệ sẽ giúp chúng ta có một cái nhìn tổng quan hơn và quan trọng hơn là lựa chọn đúng giải pháp cho từng bài toán thực tế.
Nói về AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo), đây là lĩnh vực tập hợp các công nghệ và phương pháp giúp máy tính mô phỏng một số khả năng thông minh của con người, từ đó hỗ trợ tự động hóa quy trình, xử lý thông tin và nâng cao năng suất làm việc.
Khi đi sâu hơn vào AI, chúng ta sẽ gặp hai khái niệm cốt lõi là:
Một bước nhảy vọt lớn khác trong quá trình phát triển của AI chính là Generative AI (GenAI – AI tạo sinh).
GenAI có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên những gì mô hình đã học được, chẳng hạn như:
Để khai thác GenAI hiệu quả trong thực tế, Prompt Design / Prompt Engineering (kỹ thuật thiết kế câu lệnh) đóng vai trò rất quan trọng. Prompt giúp định hướng mô hình hiểu đúng nhiệm vụ, bối cảnh và yêu cầu đầu ra.
Vì vậy, thay vì chỉ đưa ra một câu hỏi ngắn, việc cung cấp đầy đủ bối cảnh, yêu cầu, dữ liệu đầu vào, ràng buộc và định dạng đầu ra mong muốn sẽ giúp AI tạo ra kết quả phù hợp và nhất quán hơn.
Cisco và chiến lược AI trong hạ tầng doanh nghiệp
Một ví dụ thú vị về việc đưa AI vào hệ thống doanh nghiệp là cách Cisco xây dựng chiến lược AI toàn diện và tích hợp trực tiếp vào hạ tầng doanh nghiệp với ba trụ cột chính:
Cho những bạn chưa biết, Unified AI Assistant có thể được hiểu là một lớp trợ lý AI được thiết kế để kết nối và điều phối các khả năng AI trên nhiều mảng khác nhau như Security, Networking và Collaboration về một trải nghiệm tương tác thống nhất.
Thay vì người dùng phải tương tác riêng lẻ với từng hệ thống hoặc từng trợ lý AI trên các sản phẩm khác nhau, ý tưởng của Unified AI Assistant là cung cấp một giao diện trung tâm, nơi người dùng có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để truy vấn thông tin, phân tích hoặc hỗ trợ chẩn đoán sự cố trên toàn bộ hạ tầng.
Đây là một hướng tiếp cận rất đáng chú ý:
AI không chỉ được đưa vào từng sản phẩm riêng lẻ, mà còn được kết nối để hỗ trợ người dùng quản lý và tương tác với cả một hệ sinh thái.
AI đang được ứng dụng như thế nào trong thực tế?
Hiện nay, AI đã được ứng dụng rất rộng rãi trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng.
Một ví dụ mà chúng ta có thể dễ dàng bắt gặp trong cuộc sống hàng ngày là hệ thống camera giám sát giao thông có tích hợp AI.
Thay vì cần một lượng lớn nhân sự liên tục theo dõi từng camera, hệ thống AI có thể hỗ trợ tự động phát hiện một số hành vi vi phạm giao thông như:
Thông tin được hệ thống ghi nhận có thể được chuyển đến bộ phận phụ trách để phục vụ quá trình kiểm tra và xử lý.
Đây là một ví dụ điển hình cho việc AI được sử dụng để tự động hóa một công việc trước đây phụ thuộc rất nhiều vào con người.
Đi sâu hơn vào Machine Learning
Như đã đề cập ở trên, AI là một phạm vi rất rộng, bao hàm các công nghệ và phương pháp nhằm giúp máy tính thực hiện những nhiệm vụ mang tính thông minh.
Đi sâu hơn vào một trong những nền tảng quan trọng của AI là Machine Learning, chúng ta có thể tiếp cận ba phương pháp học phổ biến:
1. Supervised Learning – Học có giám sátMô hình học từ dữ liệu đã được gán nhãn để học mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả tương ứng, từ đó đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới.
Ví dụ: Phát hiện email Spam
Giả sử chúng ta có hàng nghìn email và mỗi email được gán một trong hai nhãn:
Khi nhận được một email mới, mô hình sẽ phân tích các đặc trưng của email đó và dự đoán nó có khả năng thuộc nhóm Spam hay Not Spam.
2. Unsupervised Learning – Học không giám sát
Khác với Supervised Learning, dữ liệu trong Unsupervised Learning không có nhãn.
Thay vì được cung cấp đáp án, mô hình sẽ tự tìm kiếm các cấu trúc, mối quan hệ hoặc nhóm dữ liệu có đặc điểm tương đồng.
Một ứng dụng phổ biến là Clustering – Phân cụm.
Ví dụ: Phân nhóm khách hàng
Một doanh nghiệp có dữ liệu về khách hàng nhưng chưa biết nên chia khách hàng thành những nhóm nào.
Dựa trên các đặc trưng như:
Thuật toán phân cụm có thể tự động tìm ra các nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng. Sau khi hình thành các cụm, khi xuất hiện một khách hàng mới, hệ thống có thể xác định khách hàng đó có đặc điểm gần với cụm nào nhất.
3. Reinforcement Learning – Học tăng cường
Reinforcement Learning (RL – Học tăng cường) là phương pháp trong đó một tác nhân (Agent) học cách đưa ra quyết định thông qua quá trình tương tác với môi trường.
Thay vì được cung cấp sẵn đáp án đúng cho từng tình huống, Agent sẽ thực hiện hành động và nhận lại Reward (phần thưởng) hoặc Penalty (hình phạt).
Mục tiêu là học được một chiến lược giúp tối đa hóa tổng phần thưởng trong quá trình tương tác.
Ví dụ: Xe tự hành
Hãy tưởng tượng một hệ thống xe tự hành đang học cách xử lý giao thông:
Quá trình thử – nhận phản hồi – điều chỉnh – thử lại được lặp đi lặp lại. Qua nhiều lần tương tác, hệ thống dần học được chiến lược ra quyết định phù hợp hơn với từng tình huống.
Nhìn từ những ví dụ trên, có thể thấy AI không phải là một công nghệ đơn lẻ.
AI là một bức tranh rất rộng, bên trong có nhiều nhánh, phương pháp và công nghệ khác nhau. Machine Learning, Deep Learning, Generative AI hay Large Language Models chỉ là những lớp công nghệ khác nhau trong hệ sinh thái AI.
Và điều quan trọng nhất không phải là chúng ta biết bao nhiêu thuật ngữ về AI, mà là: Hiểu bản chất của từng công nghệ, biết nó giải quyết bài toán gì và lựa chọn đúng công nghệ cho vấn đề thực tế.
Đó mới là giá trị thực sự của việc học và ứng dụng AI.
Giữa làn sóng công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là sự bùng nổ của AI, việc nắm rõ bản chất của từng lớp công nghệ sẽ giúp chúng ta có một cái nhìn tổng quan hơn và quan trọng hơn là lựa chọn đúng giải pháp cho từng bài toán thực tế.
Nói về AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo), đây là lĩnh vực tập hợp các công nghệ và phương pháp giúp máy tính mô phỏng một số khả năng thông minh của con người, từ đó hỗ trợ tự động hóa quy trình, xử lý thông tin và nâng cao năng suất làm việc.
Khi đi sâu hơn vào AI, chúng ta sẽ gặp hai khái niệm cốt lõi là:
- Machine Learning (ML – Học máy): Là một nhánh của AI, trong đó máy tính học từ dữ liệu để tìm ra các quy luật hoặc mối quan hệ, từ đó đưa ra dự đoán hoặc quyết định trên dữ liệu mới mà không cần phải lập trình thủ công từng quy tắc.
- Deep Learning (DL – Học sâu): Là một nhánh của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều tầng để học và xử lý những biểu diễn phức tạp từ dữ liệu. Deep Learning đặc biệt hiệu quả với lượng dữ liệu lớn và các loại dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video...
Một bước nhảy vọt lớn khác trong quá trình phát triển của AI chính là Generative AI (GenAI – AI tạo sinh).
GenAI có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên những gì mô hình đã học được, chẳng hạn như:
- Văn bản
- Mã nguồn
- Hình ảnh
- Âm thanh
- Video
Để khai thác GenAI hiệu quả trong thực tế, Prompt Design / Prompt Engineering (kỹ thuật thiết kế câu lệnh) đóng vai trò rất quan trọng. Prompt giúp định hướng mô hình hiểu đúng nhiệm vụ, bối cảnh và yêu cầu đầu ra.
Vì vậy, thay vì chỉ đưa ra một câu hỏi ngắn, việc cung cấp đầy đủ bối cảnh, yêu cầu, dữ liệu đầu vào, ràng buộc và định dạng đầu ra mong muốn sẽ giúp AI tạo ra kết quả phù hợp và nhất quán hơn.
Cisco và chiến lược AI trong hạ tầng doanh nghiệp
Một ví dụ thú vị về việc đưa AI vào hệ thống doanh nghiệp là cách Cisco xây dựng chiến lược AI toàn diện và tích hợp trực tiếp vào hạ tầng doanh nghiệp với ba trụ cột chính:
- Security: AI hỗ trợ phát hiện và phân tích các mối đe dọa, đồng thời hỗ trợ tự động hóa một số hoạt động trong quá trình xử lý sự cố an ninh mạng.
- Networking: AI hỗ trợ tối ưu hóa hoạt động vận hành mạng, giúp người quản trị phân tích hệ thống, xác định nguyên nhân sự cố và giảm thời gian cấu hình, xử lý vấn đề.
- Collaboration: AI được tích hợp vào các nền tảng cộng tác như Webex, hỗ trợ các tính năng như tóm tắt cuộc họp, hỗ trợ giao tiếp và dịch thuật theo thời gian thực.
Cho những bạn chưa biết, Unified AI Assistant có thể được hiểu là một lớp trợ lý AI được thiết kế để kết nối và điều phối các khả năng AI trên nhiều mảng khác nhau như Security, Networking và Collaboration về một trải nghiệm tương tác thống nhất.
Thay vì người dùng phải tương tác riêng lẻ với từng hệ thống hoặc từng trợ lý AI trên các sản phẩm khác nhau, ý tưởng của Unified AI Assistant là cung cấp một giao diện trung tâm, nơi người dùng có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để truy vấn thông tin, phân tích hoặc hỗ trợ chẩn đoán sự cố trên toàn bộ hạ tầng.
Đây là một hướng tiếp cận rất đáng chú ý:
AI không chỉ được đưa vào từng sản phẩm riêng lẻ, mà còn được kết nối để hỗ trợ người dùng quản lý và tương tác với cả một hệ sinh thái.
AI đang được ứng dụng như thế nào trong thực tế?
Hiện nay, AI đã được ứng dụng rất rộng rãi trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng.
Một ví dụ mà chúng ta có thể dễ dàng bắt gặp trong cuộc sống hàng ngày là hệ thống camera giám sát giao thông có tích hợp AI.
Thay vì cần một lượng lớn nhân sự liên tục theo dõi từng camera, hệ thống AI có thể hỗ trợ tự động phát hiện một số hành vi vi phạm giao thông như:
- Vượt đèn đỏ
- Không đội mũ bảo hiểm
- Nhận diện phương tiện
- Nhận diện biển số
- Một số hành vi vi phạm khác
Thông tin được hệ thống ghi nhận có thể được chuyển đến bộ phận phụ trách để phục vụ quá trình kiểm tra và xử lý.
Đây là một ví dụ điển hình cho việc AI được sử dụng để tự động hóa một công việc trước đây phụ thuộc rất nhiều vào con người.
Đi sâu hơn vào Machine Learning
Như đã đề cập ở trên, AI là một phạm vi rất rộng, bao hàm các công nghệ và phương pháp nhằm giúp máy tính thực hiện những nhiệm vụ mang tính thông minh.
Đi sâu hơn vào một trong những nền tảng quan trọng của AI là Machine Learning, chúng ta có thể tiếp cận ba phương pháp học phổ biến:
1. Supervised Learning – Học có giám sátMô hình học từ dữ liệu đã được gán nhãn để học mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả tương ứng, từ đó đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới.
Ví dụ: Phát hiện email Spam
Giả sử chúng ta có hàng nghìn email và mỗi email được gán một trong hai nhãn:
- Spam
- Not Spam
Khi nhận được một email mới, mô hình sẽ phân tích các đặc trưng của email đó và dự đoán nó có khả năng thuộc nhóm Spam hay Not Spam.
2. Unsupervised Learning – Học không giám sát
Khác với Supervised Learning, dữ liệu trong Unsupervised Learning không có nhãn.
Thay vì được cung cấp đáp án, mô hình sẽ tự tìm kiếm các cấu trúc, mối quan hệ hoặc nhóm dữ liệu có đặc điểm tương đồng.
Một ứng dụng phổ biến là Clustering – Phân cụm.
Ví dụ: Phân nhóm khách hàng
Một doanh nghiệp có dữ liệu về khách hàng nhưng chưa biết nên chia khách hàng thành những nhóm nào.
Dựa trên các đặc trưng như:
- Giá trị giao dịch
- Tần suất mua hàng
- Số tiền chi tiêu
- Hành vi sử dụng dịch vụ
Thuật toán phân cụm có thể tự động tìm ra các nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng. Sau khi hình thành các cụm, khi xuất hiện một khách hàng mới, hệ thống có thể xác định khách hàng đó có đặc điểm gần với cụm nào nhất.
3. Reinforcement Learning – Học tăng cường
Reinforcement Learning (RL – Học tăng cường) là phương pháp trong đó một tác nhân (Agent) học cách đưa ra quyết định thông qua quá trình tương tác với môi trường.
Thay vì được cung cấp sẵn đáp án đúng cho từng tình huống, Agent sẽ thực hiện hành động và nhận lại Reward (phần thưởng) hoặc Penalty (hình phạt).
Mục tiêu là học được một chiến lược giúp tối đa hóa tổng phần thưởng trong quá trình tương tác.
Ví dụ: Xe tự hành
Hãy tưởng tượng một hệ thống xe tự hành đang học cách xử lý giao thông:
- Khi gặp đèn xanh, xe thực hiện hành động di chuyển phù hợp → nhận Reward.
- Khi gặp đèn đỏ nhưng xe vẫn tiếp tục di chuyển → nhận Penalty.
- Khi gặp một tình huống khác, hệ thống tiếp tục thử nghiệm các hành động và quan sát kết quả.
Quá trình thử – nhận phản hồi – điều chỉnh – thử lại được lặp đi lặp lại. Qua nhiều lần tương tác, hệ thống dần học được chiến lược ra quyết định phù hợp hơn với từng tình huống.
Nhìn từ những ví dụ trên, có thể thấy AI không phải là một công nghệ đơn lẻ.
AI là một bức tranh rất rộng, bên trong có nhiều nhánh, phương pháp và công nghệ khác nhau. Machine Learning, Deep Learning, Generative AI hay Large Language Models chỉ là những lớp công nghệ khác nhau trong hệ sinh thái AI.
Và điều quan trọng nhất không phải là chúng ta biết bao nhiêu thuật ngữ về AI, mà là: Hiểu bản chất của từng công nghệ, biết nó giải quyết bài toán gì và lựa chọn đúng công nghệ cho vấn đề thực tế.
Đó mới là giá trị thực sự của việc học và ứng dụng AI.