Bộ từ điển về AI cực dễ hiểu - Kỳ 1: Các khái niệm AI nền tảng

Chắc hẳn các Marketers đã không ít lần nghe đến các khái niệm về AI. Tuy nhiên, phần lớn chúng lại được diễn giải khá phức tạp và khó nhớ. Trong bài viết này, các khái niệm AI sẽ được diễn giải một cách hài hước và dễ hiểu hơn, giúp các Marketers dễ dàng nắm bắt được về AI.

1. AI (Trí tuệ nhân tạo)

Có thể xem AI như một đứa trẻ hay hỏi “Tại sao?” suốt ngày. Nó liên tục học hỏi từ mọi thứ xung quanh (dữ liệu), để dần trở nên thông thái và giúp chúng ta giải quyết vô số vấn đề.

2. Machine Learning (Học máy)

“Dạy” máy tính bằng ví dụ cũng tương tự như dạy cho chó mèo cách “bắt tay” bằng cách lặp đi lặp lại hành động. Máy tính sẽ học dần cách nhận biết, phân loại khi ta liên tục ”nạp” dữ liệu.

3. Deep Learning (Học sâu)

Hãy tưởng tượng bạn có một đội hợp ca với nhiều thành viên. Mỗi người chịu trách nhiệm một phần trong bài hát (nốt cao, nốt trầm, nhịp điệu,…). Khi phối hợp lại, bài hát trở nên hoàn hảo. Tương tự, mỗi “tầng” (layers) nơ-ron của Deep Learning phân tích một phần của dữ liệu (màu sắc, đường nét, chi tiết).

Kết quả cuối cùng là một cái nhìn chính xác và toàn diện về dữ liệu — giống như đội hợp ca có màn trình diễn tuyệt vời nhờ nỗ lực của các thành viên!

4. Model (Mô hình)

Bạn có thể hình dung mô hình AI như một “công thức bí mật” của các quán phở gia truyền với hướng dẫn tỉ lệ gia vị, cách hầm nước phở.

Mô hình AI quy định cách máy tính học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định. Khi “nếm” (xử lý dữ liệu), nó dựa vào công thức (tham số) để suy ra kết quả. Huấn luyện mô hình giống như gia giảm gia vị, sao cho món ăn cuối cùng (kết quả) vừa miệng nhất!

5. Training (Đào tạo)

Hãy tưởng tượng bạn đang luyện võ: mỗi ngày bạn tập đi tập lại những đòn cơ bản, va đập với bao cát, và thậm chí đấu tập với bạn bè. Mô hình AI cũng trải qua quá trình tương tự, chỉ khác là thay vì “ra đòn”, nó “xem” dữ liệu (ảnh, văn bản…) hết lần này đến lần khác.

Qua mỗi vòng, AI dần hiểu và điều chỉnh các “cú đấm” (tham số) chuẩn hơn. Cuối cùng, nó “lên đai” (hoàn thiện mô hình) và sẵn sàng “thượng đài” (dự đoán, suy luận) trong thế giới thực.

6. Data (Dữ liệu)

“Thức ăn” mà AI cần để lớn lên. Càng nhiều thức ăn (dữ liệu đa dạng, chất lượng) thì AI càng khỏe mạnh, thông minh, cho ăn “đồ ôi thiu” (dữ liệu sai) AI sẽ “bị ngộ độc” (dự đoán sai).

7. Token

Khi AI đọc văn bản, nó chẻ câu chữ ra thành từng “miếng nhỏ” để ăn, không nuốt một lần cả file, mỗi miếng nhỏ (từ, ký tự) là token.

8. Parameter (Tham số)

Là những “nút điều chỉnh” bí mật trong bộ máy AI, tương tự như nút chỉnh bass/treble của dàn karaoke. Vặn đúng mức, âm thanh (kết quả) sẽ êm tai.

9. Supervised Learning (Học có giám sát)

“Học có thầy kèm”: Được cho sẵn đáp án “Đây là hình con mèo”, “Đây là hình con chó”, cứ thế mà luyện.

10. Unsupervised Learning (Học không giám sát)

“Tự mò mẫm”: Không ai chỉ cho cái gì là mèo hay chó, mô hình phải tự tìm điểm giống nhau để “lập nhóm mèo”, “lập nhóm chó”.

11. Reinforcement Learning (Học tăng cường)

“Học bằng thưởng phạt”: Làm đúng được thưởng kẹo, làm sai bị phạt. Máy tính “nghiện” kẹo nên cố gắng tối ưu cho lần sau.

12. Prompt

“Câu hỏi gợi ý” được kỹ sư AI ra đề bài cho mô hình (như GPT) để nó biết phải trả lời gì. Viết prompt càng khéo, mô hình càng dễ hiểu ý.

13. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

“Chuyên gia ngôn ngữ”: đã được đào tạo chuyên môn gõ chữ 10 ngón, kiến thức kim cổ tinh thông, chém gió cực nhanh nhưng đôi khi cũng hay trả lời sai do “học vẹt”.

14. LLM (Large Language Model)

Có thể xem là “Thư viện di động” với vượng kiến thức (tham số) khổng lồ, đủ để nói chuyện về đủ thứ trên đời, từ nấu ăn tới thiên văn học.

15. NLP (Natural Language Processing)

“Nhà ngôn ngữ học AI”: Dạy máy tính đọc, hiểu và thậm chí “buôn dưa lê” bằng tiếng của con người. Từ chatbot, dịch máy cho đến phân tích cảm xúc trên Facebook.

16. Computer Vision (Thị giác máy tính)

“Đôi mắt điện tử”: Máy tính “nhìn” ảnh, video để hiểu nội dung: cái này là ô tô, cái kia là cây cột đèn,… Ứng dụng từ camera an ninh đến xe tự lái.

Dĩ nhiên, vẫn còn vô số thuật ngữ AI khác chưa xuất hiện trong bài viết này. Các khái niệm đã trình bày trên chỉ là những “mảnh ghép” cơ bản, để từ đó các kỹ sư và chuyên gia kết hợp thành những mô hình và ứng dụng AI đa dạng. Trong kỳ tiếp theo, bạn đọc sẽ được tiếp xúc với những AI cụ thể, cách ứng dụng chúng vào vận hành doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực marketing.

Liên hệ The Master Channel hoặc qua email [email protected] để được tư vấn chi tiết!