Vậy "Học sâu" là gì mà giúp các nhà khoa học nhận được giải thưởng VinFuture Grand Prize 2024?

Trên thực tế, "Học sâu" không phải là khái niệm quá mới mẻ và thường được nhắc đến rất nhiều trong thời gian gần đây, nhất là khi cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở nên sôi nổi hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ về khái niệm, cũng như những ứng dụng của công nghệ này vào thực tế.

"Học sâu" là gì?

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của Machine Learning (Học máy) và Artificial Intelligence (AI - Trí tuệ nhân tạo). Học sâu tập trung vào việc dạy máy tính học hỏi và tự cải thiện khả năng thực hiện nhiệm vụ thông qua một mạng lưới nơ-ron nhân tạo mô phỏng cách hoạt động của não người.

Điểm nổi bật của học sâu so với các phương pháp học máy truyền thống là khả năng tự động trích xuất thông tin từ dữ liệu mà không cần can thiệp lập trình thủ công.

Một cách đơn giản, bạn có thể hình dung học sâu giống như việc dạy một em bé nhận biết thế giới xung quanh. Ví dụ, bạn hướng dẫn một đứa trẻ cách nhận biết con mèo.

Ban đầu, khi đứa trẻ nhìn thấy hình ảnh con mèo, não bộ của trẻ sẽ dần dần học được các đặc điểm của mèo như tai nhọn, có râu, đuôi dài, có bốn chân… Mỗi lần thấy một con mèo mới, trẻ sẽ tự động nhận ra "Đây là con mèo" dựa trên những đặc điểm đã học được.

Học sâu cũng hoạt động tương tự như vậy. Nó là một phương pháp dạy cho máy tính "học" từ rất nhiều ví dụ, giống như bộ não con người. Máy tính sẽ tự động tìm ra các đặc điểm quan trọng từ dữ liệu (như tai, râu, đuôi của mèo) qua nhiều lớp xử lý (đó là lý do gọi là "học sâu"), và dùng những đặc điểm này để nhận dạng những thứ mới.

Ví dụ khi bạn đưa cho một mô hình học sâu 1000 bức ảnh mèo, nó sẽ tự học được các đặc điểm của loài vật này. Sau đó, khi bạn đưa cho nó một bức ảnh mới mà hệ thống học sâu chưa từng thấy, nó có thể tự nhận ra "Đây là mèo!" dựa trên những gì đã học được, giống như cách một đứa trẻ thường làm.

Điểm khác biệt chính của học sâu so với các phương pháp trước đây là thay vì con người phải chỉ ra từng đặc điểm cụ thể (chẳng hạn như nhập câu lệnh "tìm tai nhọn", "tìm râu"...), máy tính sẽ tự do khám phá và lọc ra những đặc điểm nào là quan trọng. Điều này giúp nó có thể xử lý được những tác vụ phức tạp mà con người khó có thể mô tả bằng các quy tắc cụ thể.

"Học sâu" cũng giống như quá trình đi học của một học sinh, khi càng được xem nhiều bài minh họa, học sinh đó sẽ học càng tốt, tự rút ra được những cách thức giải bài tập mà không cần thầy cô phải chỉ dạy từng bước. Đó là lý do các hệ thống AI thường đòi hỏi một dữ liệu rất lớn để có thể tự học tập.

Lịch sử phát triển của "Học sâu"

Nguồn gốc của học sâu bắt đầu từ những năm 40 của thế kỷ trước, khi 2 nhà khoa học người Mỹ Warren McCulloch và Walter Pitts xây dựng mô hình nơ-ron toán học đầu tiên.

Tuy nhiên, phải đến thập niên 1980, với sự ra đời của thuật toán "lan truyền ngược" (backpropagation) do nhà khoa học máy tính người Canada Geoffrey Everest Hinton phát minh, mạng nơ-ron toán học nhiều lớp mới thực sự trở nên khả thi và hiệu quả. Geoffrey Everest Hinton cũng chính là một trong 5 nhà khoa học vừa nhận được giải thưởng đặc biệt của VinFuture 2024.

Sự bùng nổ thực sự của học sâu bắt đầu vào đầu những năm 2010, nhờ vào ba yếu tố chính: sự gia tăng đột biến về khả năng tính toán của phần cứng máy tính, khối lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn, và những cải tiến quan trọng trong kiến trúc mạng nơ-ron.

Những ứng dụng thực tế của "Học sâu"

Ngày nay, học sâu đã được ứng dụng thực tế vào rất nhiều lĩnh vực của đời sống.

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các chatbot tích hợp AI như ChatGPT, Gemini, Claude AI… đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong dịch thuật, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi và thậm chí sáng tạo nghệ thuật. Các chatbot AI này ngày càng trở nên thông minh hơn nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và tương tác tự nhiên với con người.

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, học sâu đã cách mạng hóa các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng... Các hệ thống giám sát thông minh có thể phát hiện hành vi bất thường, trong khi các ứng dụng chỉnh sửa ảnh có thể tự động làm đẹp hoặc tạo ra những hình ảnh hoàn toàn mới.

Trong y tế, học sâu đang giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh sớm và chính xác hơn thông qua việc phân tích hình ảnh X-quang, CT, MRI… Các mô hình học sâu còn hỗ trợ trong việc phát triển các loại thuốc mới và dự đoán cấu trúc protein.

Trong sản xuất công nghiệp, học sâu được ứng dụng trong kiểm soát chất lượng tự động và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Các robot được trang bị AI có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự linh hoạt và thích ứng cao nhờ vào học sâu.

Một ứng dụng nổi bật khác của học sâu đó là trong lĩnh vực nhận diện giọng nói. Công nghệ này đã biến đổi cách con người tương tác với máy móc, từ trợ lý ảo như giọng nói đến các công cụ hỗ trợ người khuyết tật.

Ngoài ra, học sâu cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn trong các lĩnh vực như tài chính, phát hiện gian lận và thương mại điện tử, nơi nó đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi người dùng.

Dẫu vậy, sự phát triển nhanh chóng của học sâu cũng đặt ra nhiều thách thức. Một trong số đó là vấn đề đạo đức và quyền riêng tư, khi dữ liệu cá nhân được sử dụng để đào tạo các mô hình. Ngoài ra, học sâu cũng tiêu thụ năng lượng và sử dụng tài nguyên tính toán rất lớn, làm dấy lên lo ngại về tính bền vững.

Quan trọng hơn, việc hiểu và kiểm soát các mô hình học sâu phức tạp vẫn là một thách thức lớn, đặc biệt khi chúng có thể tự đưa ra các quyết định mà con người khó giải thích.

Trong tương lai, học sâu hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới trong các lĩnh vực như y học, năng lượng, giáo dục... Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, chính phủ và doanh nghiệp để xây dựng các quy chuẩn về đạo đức cũng như trách nhiệm xã hội.

Học sâu không chỉ là một công cụ công nghệ, mà còn là một động lực để thúc đẩy tiến bộ của nhân loại nếu được định hướng và quản lý đúng đắn.

TIN BÀI KHÁC

Em Nguyễn Văn Lam bị ung thư xương được bạn đọc giúp đỡ

Trao hơn 21 triệu đồng cho bé Nguyễn Việt Anh bị ung thư máu

Cô Phạm Thị Nhung (mẹ của Vân Anh) xúc động bày tỏ: “Trước những khó khăn của gia đình, được sự giúp đỡ của quý độc giả, mạnh thường quân đã thắp lên hy vọng cho cháu có thêm nghị lực chiến đấu với bệnh tật. Tuần vừa rồi, gia đình đã đưa cháu xuống viện để truyền hóa chất đợt đầu tiên, hy vọng con sẽ đáp ứng được thuốc để sớm khỏi bệnh trở lại đi học bình thường”.

Mắc căn bệnh ung thư máu, bao ước mơ và hoài bão của Vân Anh đang dần lụi tắt

Vân Anh là cô gái nhanh nhẹn, thông minh. Năm 2015, em thi đỗ vào Trường ĐH Ngoại thương với bao ước mơ và hoài bão. Em là lớp trưởng của một lớp tín chỉ, say mê với các hoạt động tình nguyện. Ngoài việc học trên trường, Vân Anh còn đi làm thêm. Có những tháng cao điểm, em kiếm được hơn 10 triệu đồng.

Số tiền này được Vân Anh gửi về quê để mẹ lo cho em trai nhỏ. Em trai cô sinh năm 2005. Cậu bé không may mắn bị bại não, không thể đi lại được. Ước mơ lớn nhất của Vân Anh là thay mẹ chăm sóc em trai mình.

Thế nhưng ngày 9/8, khi đang chuẩn bị cho kỳ thi hè, Vân Anh bỗng cảm thấy tim đập nhanh và đầu đau nhói. Sau khi làm các xét nghiệm chọc dò dịch tủy và máu, bác sĩ kết luận cô bị ung thư máu. Gia đình dù đã có gắng xoay xở nhiều đường nhưng vẫn không đủ tiền chạy chữa cho em.

Đại diện báo VietNamNet trao số tiền 26,365.000 đồng tấm lòng bạn đọc ủng hộ qua quỹ báo đên tận tay gia đình em Nguyễn Vân Anh

Ngay sau khi bài viết được đăng tải, cuộc sống của Vân Anh cũng có một số thay đổi bởi không chỉ được giúp đỡ vật chất, rất nhiều bạn đọc báo VietNamNet còn trực tiếp gọi điện, trò chuyện, động viên em cố gắng chữa bệnh, tiếp thêm nghị lực cho Vân Anh.

“Hiện tại em đang điều trị đợt hóa chất đầu tiên, mỗi lần vào thuốc là mệt lắm anh ạ! Nhưng có gian khổ đau đớn đến mấy em cũng cố gắng vượt qua bởi em còn nhiều dự định phía trước chưa thực hiện được. Qua đây cho em gửi lời cảm ơn đến tòa soạn báo, các mạnh thường quân đã giúp đỡ gia đình em trong lúc hoạn nạn này”, Vân Anh nói.

Phạm Bắc

Cha còng lưng nhổ mì, con ung thư không tiền chạy chữa

Cha tai nạn mê man, con thơ "lạc" mẹ không nơi bấu víu

Thịnh là cô bé đáng thương trong bài viết Bé gái bị lao cột sống cần được giúp đỡ gấp. Đang ở độ tuổi đi học, em không may mắc phải căn bệnh hiểm nghèo, việc chạy chữa tốn kém trong khi gia đình lại hết sức khó khăn.

Là người dân tộc ở vùng sâu, quanh năm vợ chồng chị Diện chỉ biết bám lấy nương ngô để lo miếng ăn. Vậy nên để có số tiền lớn cho con đi bệnh viện làm phẫu thuật là điều quá xa vời. Đến lúc bệnh tình của Thịnh phát nặng, vợ chồng chị phải vay mượn khắp bản làng mới được 10 triệu đồng. Thế nhưng số tiền đó cũng chẳng thấm vào đâu so chi phí điều trị của em.

Mẹ con em Thịnh vui mừng nhận số tiền bạn đọc VietNamNet ủng hộ

Sau khi hoàn cảnh của Thịnh được đăng tải trên báo VietNamNet, nhiều bạn đọc bày tỏ sự quan tâm, thương cảm. Lần này gặp lại, PV VietNamNet đã trao tận tay gia đình số tiền 20.605.000 đồng của bạn đọc ủng hộ thông qua quỹ báo.

Quá bất ngờ về số tiền lớn, chị Diện xúc động gửi lời cám ơn đến bệnh viện, quý báo và các nhà hảo tâm đã giúp đỡ. Có số tiền này, gia đình chị vơi đi phần nào khó khăn và tạm thời yên tâm về việc điều trị của con gái trong thời gian sắp tới.

Chị Diện chia sẻ thêm, vừa qua bé Thịnh được chuyển từ Bệnh viện Việt Đức sang Bệnh viện Phổi trung ương để làm phẫu thuật lần 2. Sau khi phẫu thuật, tình trạng sức khỏe của em đã dần ổn định. Theo đánh giá của các bác sĩ, Thịnh sẽ sớm được xuất viện trong nay mai.

Phạm Bắc