Mạng lưới thần kinh – mô hình AI tiềm năng và đột phá

Mạng lưới thần kinh

Mạng thần kinh còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo hoặc mạng thần kinh mô phỏng, là loại thuật toán học máy lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não sinh học. Chúng bao gồm các nút kết nối với nhau, được gọi là tế bào thần kinh. Nói một cách đơn giản, các nơ-ron được tìm thấy trong mạng nơ-ron AI là các hàm toán học đơn giản xử lý thông tin đi vào (thông qua rìa của mạng, như các khớp thần kinh) và đưa ra một giá trị số (tùy thuộc vào việc nơ-ron có được kích hoạt hay không).

Trong AI, tế bào thần kinh là những phần mềm phối hợp với nhau để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp. Mỗi nơ-ron nhận đầu vào từ lớp trước, áp dụng hàm toán học cho đầu vào đó và chuyển kết quả sang lớp tiếp theo.

Việc lựa chọn và điều chỉnh các hàm toán học này là những thách thức chính trong việc thiết kế mạng nơ-ron vì tất cả hiệu suất của nó phụ thuộc vào việc thiết lập chính xác cho đầu ra mong muốn. Điều này được thực hiện thông qua một quá trình tự động gọi là đào tạo.

Mạng lưới thần kinh được sử dụng để làm gì?

Từng chỉ là một khái niệm, mạng lưới thần kinh hiện đang cách mạng hóa toàn bộ ngành công nghiệp. Tính linh hoạt và sức mạnh của chúng đã mang đến hàng loạt ứng dụng thực tế đang làm thay đổi cách chúng ta sử dụng và tương tác với công nghệ. Ví dụ: họ có thể phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính và đưa ra dự đoán về xu hướng thị trường chứng khoán, mức độ tín nhiệm và phát hiện gian lận. Điều này có tiềm năng cải thiện đáng kể các chiến lược đầu tư và quản lý rủi ro.

Trong ngành chăm sóc sức khỏe, mạng lưới thần kinh được sử dụng trong chẩn đoán bệnh, khám phá thuốc và y học cá nhân hóa. Các chuyên gia y tế có thể sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để giúp phân tích hình ảnh y tế, hồ sơ bệnh nhân và dữ liệu gen để xác định mô hình và đưa ra dự đoán, từ đó chẩn đoán chính xác hơn và kế hoạch điều trị phù hợp hơn. Mạng lưới thần kinh cũng có thể góp phần phát triển thuốc nhanh hơn bằng cách cho phép phân tích các bộ dữ liệu quy mô lớn.

Một ứng dụng khác của mạng lưới thần kinh được nhắc đến là trong các phương tiện tự lái, đặc biệt liên quan đến phát hiện đối tượng, điều hướng và ra quyết định theo thời gian thực cũng như trong lĩnh vực trải nghiệm người dùng. Trong ngành dịch vụ, các chatbot hỗ trợ bởi AI được hưởng lợi rất nhiều từ mạng lưới thần kinh hỗ trợ khả năng nhận dạng thực thể, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích cảm xúc.

Mạng lưới thần kinh hoạt động như thế nào?

Điều khiến mạng lưới thần kinh trở nên đặc biệt hấp dẫn là chúng được lấy cảm hứng từ bộ não sinh học. Chúng bao gồm một số thành phần chính: Tế bào thần kinh là đơn vị cơ bản của mạng lưới thần kinh mô phỏng. Chúng nhận tín hiệu đầu vào, xử lý bằng các hàm kích hoạt và tạo ra tín hiệu đầu ra. Những nơ-ron nhân tạo này được kết nối với nhau theo từng lớp để tạo thành một mạng lưới. Lớp đầu tiên được gọi là lớp đầu vào, nhận dữ liệu ban đầu, trong khi lớp cuối cùng được gọi là lớp đầu ra, tạo ra kết quả cuối cùng. Bằng cách lấy đầu vào từ lớp trước và chuyển đầu ra sang lớp tiếp theo, mỗi nơ-ron cho phép luồng thông tin xuyên suốt mạng. Có thể có một hoặc nhiều lớp ẩn trong mạng, nơi diễn ra các phép tính.

Trọng lượng là sự kết nối giữa các tế bào thần kinh. Chúng xác định cường độ tín hiệu được truyền từ nơron này sang nơron khác. Các trọng số được điều chỉnh trong giai đoạn huấn luyện của mạng lưới thần kinh, cho phép mô hình học hỏi và cải thiện hiệu suất của nó. Các hàm kích hoạt đưa tính phi tuyến tính vào mạng lưới thần kinh và giúp chúng mô hình hóa mối quan hệ phức tạp hơn trong dữ liệu. Họ xác định liệu một nơ-ron có nên được kích hoạt hay không dựa trên đầu vào của nó. Các chức năng này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hành vi và khả năng học tập của mạng lưới thần kinh.

Sự tương tác giữa các yếu tố chính này là yếu tố xác định mạng lưới thần kinh nhân tạo.

Lan truyền chuyển tiếp là xương sống về cách thức hoạt động của mạng lưới thần kinh, cho phép chúng đưa ra dự đoán và tạo kết quả đầu ra. Về cốt lõi, việc truyền bá về phía trước là quá trình đơn giản nhưng mạnh mẽ. Nó liên quan đến việc truyền dữ liệu đầu vào qua các lớp nơ-ron được kết nối với nhau, trong đó mỗi nơ-ron áp dụng hàm kích hoạt cho tổng trọng số đầu vào của nó.

Lan truyền ngược thường quan trọng không kém. Đây là quá trình mạng lưới thần kinh điều chỉnh trọng số của nó để đáp ứng với phản hồi nhận được trong quá trình đào tạo. Nó hoạt động bằng cách truyền lỗi từ lớp đầu ra trở lại mạng, cho phép mỗi nơ-ron điều chỉnh trọng số của nó cho phù hợp. Bằng cách điều chỉnh lặp đi lặp lại các trọng số dựa trên phản hồi, mạng có thể dần dần cải thiện độ chính xác trong việc đưa ra dự đoán và tạo ra kết quả đầu ra mong muốn.

Ưu và nhược điểm của mạng lưới thần kinh

Bất kể kiến trúc của mạng lưới thần kinh là gì, khả năng học các mẫu, thích ứng với thay đổi, thực hiện nhiều hành động cùng lúc và xử lý lượng lớn dữ liệu không có tổ chức khiến chúng trở thành nhân tố thay đổi cuộc chơi thực sự. Những lợi ích chính của mạng lưới thần kinh là: Độ chính xác cao hơn: Mạng lưới thần kinh có thể phát hiện các mẫu phức tạp mà nhà phân tích con người hoặc các hệ thống dựa trên quy tắc có thể không rõ ràng; Khả năng thích ứng: Mạng nơ-ron có thể thích ứng với các mô hình thay đổi bằng cách liên tục học hỏi từ dữ liệu mới; Khả năng mở rộng: Mạng thần kinh có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả, khiến chúng trở nên phù hợp một cách lý tưởng với việc xử lý thời gian thực.

Mặc dù mạng lưới thần kinh chắc chắn là những công cụ mạnh mẽ đã biến đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau, giống như bất kỳ công nghệ nào nhưng chúng cũng có những thách thức và hạn chế riêng. Hiểu được thách thức này là điều cần thiết để phát huy tối đa tiềm năng của họ.

Đầu tiên, mạng lưới thần kinh yêu cầu các bộ dữ liệu để tìm hiểu và đưa ra dự đoán chính xác. Chất lượng và tính đại diện của dữ liệu rất quan trọng đối với hiệu suất của mạng. Việc thu thập và chuẩn bị các bộ dữ liệu này có thể tốn thời gian và tốn nhiều tài nguyên.

Thứ hai, thiết kế và tối ưu hóa mạng lưới thần kinh đòi hỏi chuyên môn và sức mạnh tính toán. Việc chọn kiến trúc phù hợp, điều chỉnh siêu tham số và huấn luyện mô hình có thể là quá trình phức tạp và lặp đi lặp lại. Sự phức tạp này có thể gây khó khăn ngay cả cho các chuyên gia trong việc triển khai và áp dụng mạng lưới thần kinh một cách hiệu quả.

Mạng lưới thần kinh cũng phải đối mặt với những hạn chế về khả năng diễn giải. Do tính phức tạp của chúng, việc hiểu và giải thích quá trình ra quyết định của mạng lưới thần kinh có thể gặp khó khăn. Việc thiếu khả năng diễn giải này làm tăng mối lo ngại trong các ứng dụng quan trọng, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe và tài chính, những lĩnh vực cần tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Hướng tới mạng AI mạnh mẽ

Đánh giá sự mạnh mẽ của mạng lưới thần kinh là rất quan trọng để đảm bảo rằng các hệ thống AI có thể duy trì mức hiệu suất cao như nhau trong mọi điều kiện. Các hệ thống mạng lưới thần kinh đặt ra những thách thức cụ thể vì chúng vừa khó giải thích vừa dễ xảy ra hành vi không mong muốn do tính chất phi tuyến tính của chúng. Điều này đòi hỏi những cách tiếp cận khác, bao gồm cả tiêu chuẩn quốc tế.

Bộ tiêu chuẩn ISO/IEC 24029 áp dụng cách tiếp cận toàn diện bằng cách giải quyết cả các mối quan tâm về đạo đức và các yêu cầu công nghệ mới nổi để cho phép áp dụng mạng lưới thần kinh một cách có trách nhiệm. Cho đến nay, nó bao gồm một cái nhìn tổng quan chung và phương pháp sử dụng các phương pháp chính thức để đánh giá các đặc tính mạnh mẽ của mạng lưới thần kinh.

Mạng lưới thần kinh – tương lai của trí tuệ nhân tạo

Mặc dù những tiến bộ trong mạng lưới thần kinh có thể mang lại cơ hội vô tận cho việc giải quyết vấn đề một cách sáng tạo nhưng công nghệ này phải được phát triển với các rào cản có trách nhiệm, chu đáo và hướng tới tương lai. Giống như bất kỳ trí tuệ nhân tạo nào, mạng lưới thần kinh phải phát triển theo hướng suy nghĩ có đạo đức và trách nhiệm để có thể hỗ trợ sự tiến bộ của con người với rủi ro tối thiểu.

Tiêu chuẩn quốc tế có thể giúp các nhà nghiên cứu, cơ quan quản lý, người dùng và các bên liên quan khác thống nhất những gì cần thiết, cách theo dõi tiến độ và biện pháp thực hành tốt nhất. Mặc dù những lợi ích mà chúng ta đang thấy từ bệnh viện đến tiện nghi tại nhà là rõ ràng, nhưng điều quan trọng là chúng ta phải đảm bảo các cân nhắc về an toàn, quyền riêng tư và tính minh bạch được đưa vào quá trình phát triển công nghệ này. Chỉ với ngôn ngữ chung, số liệu chung và tầm nhìn thống nhất, chúng ta mới có thể tối đa hóa tiềm năng của mạng lưới thần kinh vì lợi ích lớn hơn.

Hà My (biên dịch từ iso.org)