Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi các ngành công nghiệp với tốc độ chưa từng có, với hai nhánh chính của nó - AI tạo sinh và Học máy (ML) - đóng vai trò then chốt trong việc định hình tương lai. Mặc dù cả hai lĩnh vực đều dựa trên AI, nhưng chúng phục vụ các mục đích riêng biệt và hoạt động bằng các kỹ thuật khác nhau. AI tạo sinh tập trung vào việc tạo dữ liệu mới, như tạo hình ảnh thực tế hoặc tạo văn bản mạch lạc, trong khi học máy tập trung vào việc nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu hiện có.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cốt lõi ẩn đằng sau AI tạo sinh và học máy, bao gồm cách chúng hoạt động và các mô hình chính như mạng đối nghịch tạo sinh (GANs), bộ mã hóa tự động biến thể (VAEs) và các loại học máy khác nhau, chẳng hạn như học có giám sát, không giám sát và học tăng cường. Chúng ta cũng sẽ xem xét các ứng dụng của từng loại, so sánh sự khác biệt của chúng và nêu bật những cân nhắc và thách thức quan trọng khi sử dụng các công nghệ này.
AI tạo sinh là gì?
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo bằng cách tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản, âm thanh và thậm chí là video, bằng cách học hỏi từ dữ liệu hiện có. Không giống như các mô hình AI truyền thống, tập trung vào phân loại, dự đoán hoặc tối ưu hóa, các mô hình AI tạo sinh tạo ra dữ liệu hoàn toàn mới dựa trên các mẫu mà chúng đã học được. Hai phương pháp nổi bật được sử dụng trong AI tạo sinh là Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) và Bộ mã hóa tự động biến thể (VAEs).
Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs)
GAN là một lớp khuôn khổ học máy được Ian Goodfellow và các đồng nghiệp thiết kế vào năm 2014. Chúng bao gồm hai mạng nơ-ron: một bộ tạo và một bộ phân biệt. Bộ tạo tạo ra các trường hợp dữ liệu mới, trong khi bộ phân biệt đánh giá tính xác thực của dữ liệu. Hai mạng này hoạt động song song, liên tục cải thiện đầu ra của bộ tạo cho đến khi dữ liệu được tạo ra không thể phân biệt được với dữ liệu thực.
Bộ mã hóa tự động biến thể (VAEs)
Phương pháp tiếp theo là bộ mã hóa tự động biến thể (VAEs). VAEs là một loại mô hình sinh khác, thường được sử dụng để tạo biểu diễn dữ liệu chất lượng cao. Chúng hoạt động bằng cách mã hóa dữ liệu đầu vào thành không gian tiềm ẩn nén và sau đó giải mã lại để tạo dữ liệu mới. Không giống như GANs, VAEs tập trung nhiều hơn vào các phương pháp xác suất và đã được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như tạo hình ảnh và phát hiện dị thường.
Học máy là gì (ML)?
Học máy là một ngành rộng hơn của AI, trong đó các hệ thống được đào tạo để học các mẫu từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên quá trình học đó. Nó bao gồm một số kỹ thuật, thường được phân loại thành ba loại chính:
Học có giám sát
Trong học có giám sát, thuật toán được đào tạo bằng dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là đối với mỗi đầu vào, đầu ra chính xác đã được biết. Mô hình học từ dữ liệu đào tạo này và sau đó được thử nghiệm trên dữ liệu mới để đưa ra dự đoán chính xác. Các ứng dụng phổ biến bao gồm phân loại hình ảnh, phát hiện gian lận và nhận dạng giọng nói.
Học không giám sát
Trong học không giám sát, thuật toán được cung cấp dữ liệu mà không có nhãn rõ ràng. Mục tiêu ở đây là khám phá các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Phân cụm và phát hiện dị thường là các nhiệm vụ điển hình của học không giám sát, thường được sử dụng trong phân khúc khách hàng hoặc xác định các giá trị ngoại lai trong tập dữ liệu.
Học tăng cường
Học tăng cường lấy cảm hứng từ tâm lý học hành vi và liên quan đến việc học thông qua tương tác với môi trường. Thuật toán thực hiện các hành động để tối đa hóa phần thưởng tích lũy theo thời gian. Học tăng cường được sử dụng rộng rãi trong robot, AI chơi trò chơi và hệ thống giao dịch tự động.
Ứng dụng của AI tạo sinh và học máy
- Các ứng dụng AI tạo sinh đã trở nên nổi bật trong những năm gần đây do tiềm năng sáng tạo của chúng. Một số ứng dụng sử dụng đáng chú ý bao gồm:
+ Tạo hình ảnh và video (ví dụ: công nghệ deepfake)
+ Tạo văn bản (ví dụ: chatbot, tạo nội dung)
+ Khám phá thuốc (tạo ra các cấu trúc phân tử mới)
+ Sáng tạo âm nhạc và nghệ thuật
- Học máy được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp:
+ Phân tích dự đoán trong tài chính (ví dụ: dự báo giá cổ phiếu)
+ Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe (ví dụ: phân tích hình ảnh y tế)
+ Xe tự hành (ví dụ: công nghệ tự lái)
+ Đề xuất được cá nhân hóa trong thương mại điện tử (ví dụ: đề xuất sản phẩm).
Sự khác biệt chính giữa AI tạo sinh và học máy
| |
Học máy
|
AI tạo sinh
|
|
Mục tiêu
|
Học các mẫu từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định
|
Tạo dữ liệu mới giống với tập dữ liệu đầu vào
|
|
Các loại mô hình
|
Có giám sát, không giám sát, học tăng cường
|
GAN, VAE, mô hình tự hồi quy
|
|
Dữ liệu ngõ ra
|
Phân loại, hồi quy hoặc quyết định
|
Tạo dữ liệu tổng hợp (hình ảnh, văn bản, âm thanh)
|
|
Các ứng dụng
|
Mô hình dự đoán, khuyến nghị, nhận dạng mẫu
|
Tạo nội dung, nhiệm vụ sáng tạo
|
|
Độ phức tạp
|
Có thể đơn giản hơn và hướng đến nhiệm vụ hơn
|
Phức tạp hơn, tập trung vào sự sáng tạo và mới lạ
|
Những cân nhắc khi sử dụng học máy và AI tạo sinh
Khi lựa chọn giữa học máy và AI tạo sinh, điều cần thiết là phải xem xét trường hợp sử dụng và độ phức tạp của nhiệm vụ. Học máy thường phù hợp hơn với các nhiệm vụ yêu cầu dự đoán, phân loại và ra quyết định có cấu trúc, trong khi AI tạo sinh lý tưởng cho các nhiệm vụ hoặc tình huống sáng tạo mà việc tạo dữ liệu mới là yêu cầu bắt buộc.
- Một số yếu tố quan trọng cần xem xét bao gồm:
+ Tính khả dụng của dữ liệu: Các mô hình học máy thường yêu cầu lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn, trong khi các mô hình tạo sinh đôi khi có thể hoạt động với các tập dữ liệu nhỏ hơn, đặc biệt là VAEs.
+ Độ chính xác so với sáng tạo: Học máy nhấn mạnh vào độ chính xác trong các dự đoán, trong khi AI tạo sinh tập trung vào tính sáng tạo và tạo ra các đầu ra mới lạ.
+ Tài nguyên tính toán: Các mô hình tạo sinh, đặc biệt là GANs, có thể tốn nhiều tính toán hơn so với các mô hình học máy truyền thống.
Những thách thức trong AI tạo sinh và học máy
Cả hai lĩnh vực đều có những thách thức riêng:
- Trong Học máy, các vấn đề như độ lệch dữ liệu, khả năng diễn giải mô hình và nhu cầu về các tập dữ liệu lớn được gắn nhãn là những vấn đề phổ biến.
- Trong AI tạo sinh, các thách thức bao gồm sự bất ổn trong quá trình đào tạo (đặc biệt là với GANs), khả năng tạo ra nội dung giả mạo hoặc gây hiểu lầm (ví dụ: deepfake) và các mối quan ngại về đạo đức xung quanh việc sử dụng dữ liệu được tạo ra.
Kết luận
Cả AI tạo sinh và học máy đều là những tập hợp con mạnh mẽ của AI, nhưng chúng khác nhau đáng kể về mục tiêu, phương pháp luận và ứng dụng. Trong khi học máy vượt trội trong việc đưa ra dự đoán và quyết định dựa trên dữ liệu, AI tạo sinh chuyên tạo dữ liệu tổng hợp mới. Sự lựa chọn giữa hai lĩnh vực này phần lớn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của nhiệm vụ đang thực hiện. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi cả hai lĩnh vực đều phát triển, cung cấp các giải pháp tiên tiến và sắc thái hơn cho các vấn đề ngày càng phức tạp.
Tài liệu tham khảo
[1] Anantrasirichai, N., and Bull, D. Artificial intelligence in the creative industries: a review. Artificial Intelligence Review (2021), 1-68.
[2] LeCun, Y., Bengio, Y., and Hinton, G. Deep learning. nature 521, 7553 (2015), 436-444.
[3] Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., et al. Learning transferable visual models from natural language supervision. In International Conference on Machine Learning (2021), PMLR, pp. 8748-8763.
TS. Hồ Đức Chung