What is Machine Learning (ML)?

“Machine learning algorithms find and apply patterns in data. And they pretty much run the world.” - MIT Technology Review.
“Các thuật toán học máy tìm kiếm và áp dụng các mẫu trong dữ liệu. Và chúng điều hành thế giới (của chúng ta) khá nhiều”

Chúng ta đã trải qua 3 cuộc cách mạng công nghiệp trong lịch sử và trong những năm gần đây, AI - Trí Tuệ Nhân Tạo, và cụ thể hơn là Machine Learning (ML - Học Máy) nổi lên như một trong những trụ cột chính của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Học Máy là hướng nghiên cứu tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng học hỏi mà không cần phải lập trình một cách cụ thể. Học hỏi là một kỹ năng quan trọng nhất của một con người, vậy nếu chúng ta muốn tạo ra một hệ thống AI có trí tuệ như con người thì cần phải tạo ra các cỗ máy có khả năng học hỏi dựa trên các kinh nghiệm mà chúng thu thập được trong suốt quá trình hoạt động. Hiện nay Học Máy đã đạt được những thành công vang dội khiến nó trở thành một hướng nghiên cứu chính trong AI, được sử dụng trên toàn thế giới.

Vậy sự phát triển của Máy học hiện nay như thế nào?

Những dấu ấn đầu tiên của Học máy đến từ cách đây hơn 70 năm, 1950 – Alan Turing tạo ra phép thử Turing (Turing Test) để xác định xem một máy tính có trí thông minh thực sự hay không. Để vượt qua các phép thử, máy tính phải có khả năng đánh lừa một người tin rằng nó cũng là con người. Đến năm 1957 - Frank Rosenblatt thiết kế hệ thần kinh (neural network) đầu tiên cho máy tính mô phỏng các quá trình tư duy của não người. Học máy đạt thành công vang dội khi gần 25 năm trước, năm 1997, ứng dụng của AI đã đặt những bước đầu tiên khi hệ thống Deep Blue do IBM phát triển giành chiến thắng trước kiện tướng cờ vua thế giới khi đó Garry Kasparov. Đến năm 2011 – Google Brain được phát triển, và hệ thần kinh sâu (deep neural network) của nó có thể học để phát hiện và phân loại các đối tượng bằng với khả năng của một chú mèo. Cho đến năm 2014 – Facebook phát triển DeepFace - có thể nhận diện hoặc xác minh các cá nhân trong các bức ảnh ở mức độ ngang với con người.

Một cột mốc đáng chú ý vào năm 2016 – Thuật toán AI của Google đã đánh bại một cầu thủ chuyên nghiệp trong trò cờ vây của Trung Quốc, vốn được coi là trò cờ phức tạp nhất thế giới và khó hơn cờ vua gấp nhiều lần. Cùng năm, AlphaGo do Google DeepMind phát triển đã giành chiến thắng bốn trên năm trận đấu Cờ vây với kỳ thủ số 1 thế giới.

Ứng dụng của Máy học

AI đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple hay đơn giản chỉ là một hệ thống lọc email rác.… chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/ML. ML là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu là có được trí thông minh như con người. Và thực tế thì Học Máy đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI. Chinh phục AI mặc dù vẫn là mục đích cuối cùng của các phương pháp ML, nhưng hiện tại ML tập trung vào những mục tiêu ngắn hạn hơn như:

Làm cho máy tính có những khả năng nhận thức cơ bản của con người như nghe, nhìn, hiểu được ngôn ngữ, giải toán, lập trình, …
Hỗ trợ con người trong việc xử lý một khối lượng thông tin khổng lồ mà chúng ta phải đối mặt hàng ngày, hay còn gọi là Big Data.

Nói đến ML là nói đến “dự đoán”: từ việc dự đoán nhãn phân loại đến dự đoán hành động cần thực hiện trong bước tiếp theo. Vậy machine learning có thể dự đoán tương lai hay không? Có thể có hoặc không: Machine learning có thể dự đoán được tương lai, nhưng chỉ khi tương lai có mối liên hệ mật thiết với hiện tại.

Sự phát triển của AI/ ML và cơ hội tại Việt Nam.

Trong bối cảnh phát triển và hội nhập quốc tế, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, Việt Nam xác định tập trung phát triển công nghệ AI - được dự báo sẽ trở thành ngành công nghệ đột phá nhất trong 10 năm tới.

Từ năm 2014, Chính phủ đã xác định AI là công nghệ đột phá, mũi nhọn cần được triển khai nghiên cứu, được đưa vào danh mục công nghệ cao ưu tiên đầu tư phát triển. Gần đây rất nhiều hội thảo, hội nghị khoa học đã được tổ chức dưới sự chủ trì của Chính phủ, với sự tham gia của các tổ chức, chuyên gia trong nước và quốc tế. Qua đó, Lãnh đạo Chính phủ đã đưa ra quan điểm về việc đẩy mạnh triển khai AI và cần thúc đẩy phát triển mạnh mẽ hơn nữa …

Bên cạnh những nỗ lực của Nhà nước, AI đã và đang được các tập đoàn, công ty như FPT, Viettel, Vin Big Data… nghiên cứu ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực (y tế, giáo dục, thương mại điện tử…). Năm 2019, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội thành lập và tuyển sinh trình độ đại học ngành AI (với số điểm trên 27 điểm) để đảm bảo nguồn nhân lực AI được đào tạo chất lượng với mục tiêu trở thành đơn vị dẫn đầu trong việc đào tạo chuyên gia về AI tại Việt Nam.

Có thể thấy, Việt Nam không đứng ngoài cuộc đua của thế giới. Cơ hội cho những ML Engineer là rất rộng mở, không chỉ ở Việt Nam mà còn là bất cứ nơi đâu trên thế giới. Bài viết vừa đề cập tới Máy học là gì, sự phát triển của nó cùng sự ảnh hưởng của nó tới cuộc sống của con người hiện nay như thế nào.

Những bước tiếp theo của Machine Learning là gì? Khó khăn nào xuất hiện khi ML xuất hiện? Cần hay không mối quan tâm về Đạo đức AI? Tất cả sẽ được tiếp tục gửi tới các khác giả của ITMO Brain trong những câu chuyện tiếp theo.
ltm from ITMO Brain :))