Machine learning là gì?

Để giới thiệu về machine learning, mình xin dựa vào mối quan hệ của nó với ba khái niệm sau:

• Machine learning và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence hay AI)
• Machine learning và Big Data.
• Machine learning và dự đoán tương lai.

Trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo, AI, một cụm từ vừa gần gũi vừa xa lạ đối với chúng ta. Gần gũi bởi vì thế giới đang phát sốt với những công nghệ được dán nhãn AI. Xa lạ bởi vì một AI thực thụ vẫn còn nằm ngoài tầm với của chúng ta. Nói đến AI, hẳn mỗi người sẽ liên tưởng đến một hình ảnh khác nhau. Vài thập niên gần đây có một sự thay đổi về diện mạo của AI trong các bộ phim quốc tế. Trước đây, các nhà sản xuất phim thường xuyên đưa hình ảnh robot vào phim (như Terminator), nhằm gieo vào đầu người xem suy nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo là một phương thức nhân bản con người bằng máy móc. Tuy nhiên, trong những bộ phim gần hơn về đề tài này, ví dụ như Transcendence do Johny Depp vào vai chính, ta không thấy hình ảnh của một con robot nào cả. Thay vào đó là một bộ não điện toán khổng lồ chỉ huy hàng vạn con Nanobot, được gọi là Singularity. Tất nhiên cả hai hình ảnh đều là hư cấu và giả tưởng, nhưng sự thay đổi như vậy cũng một phần nào phản ánh sự thay đổi ý niệm của con người về AI. AI bây giờ được xem như vô hình vô dạng, hay nói cách khác có thể mang bất cứ hình dạng nào. Vì nói về AI là nói về một bộ não, chứ không phải nói về một cơ thể, là software chứ không phải là hardware.

Trong giới hàn lâm, theo hiểu biết chung, AI là một ngành khoa học được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí thông minh. Mục tiêu này vẫn khá mơ hồ vì không phải ai cũng đồng ý với một định nghĩa thống nhất về trí thông minh. Các nhà khoa học phải định nghĩa một số mục tiêu cụ thể hơn, một trong số đó là việc làm cho máy tính lừa được Turing Test. Turing Test được tạo ra bởi Alan Turing (1912-1954), người được xem là cha đẻ của ngành khoa học máy tính hiện đại, nhằm phân biệt xem người đối diện có phải là người hay không.

Machine Learning

AI thể hiện một mục tiêu của con người. Machine learning là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. Và thực tế thì machine learning đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI. Nhưng vẫn còn một quãng đường xa hơn rất nhiều cần phải đi. Machine learning và AI có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng không hẳn là trùng khớp vì một bên là mục tiêu (AI), một bên là phương tiện (machine learning). Chinh phục AI mặc dù vẫn là mục đích tối thượng của machine learning, nhưng hiện tại machine learning 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, …và 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.

Big Data

Big Data thực chất không phải là một ngành khoa học chính thống. Đó là một cụm từ dân gian và được giới truyền thông tung hô để ám chỉ thời kì bùng nổ của dữ liệu hiện nay. Nó cũng không khác gì với những cụm từ như "cách mạng công nghiệp", "kỉ nguyên phần mềm". Big Data là một hệ quả tất yếu của việc mạng Internet ngày càng có nhiều kết nối. Với sự ra đời của các mạng xã hội nhưng Facebook, Instagram, Twitter, nhu cầu chia sẻ thông của con người tăng trưởng một cách chóng mặt. Youtube cũng có thể được xem là một mạng xã hội, nơi mọi người chia sẻ video và comment về nội dung của video. Để hiểu được quy mô của Big Data, hãy xem qua những con số sau đây (tính đến thời điểm bài viết):

Khoảng 300 giờ video được upload trên youtube trong mỗi phút (theo https://www.youtube.com/yt/press/statistics.html)

Hơn 900 triệu người thật sự sử dụng Facebook mỗi ngày, 82.8% trong số đó ở ngoài Mỹ và Canada (theo http://newsroom.fb.com/company-info/)

Nhu cầu chia sẻ tăng đi đôi với việc nhu cầu tìm kiếm thông tin cũng tăng. Google phải xử lý 100 tỉ lượt tìm kiếm mỗi tháng, tức là 3,3 tỉ lượt mỗi ngày và 38.000 lượt mỗi giây (theo http://www.internetlivestats.com/google-search-statistics/).

Và những con số này đang tăng lên theo từng giây!

Bùng nổ thông tin không phải là lý do duy nhất dẫn đến sự ra đời của cụm từ Big Data. Nên nhớ rằng Big Data xuất hiện mới từ vài năm gần đây nhưng khối lượng dữ liệu tích tụ kể từ khi mạng Internet xuất hiện vào cuối thế kỉ trước cũng không phải là nhỏ. Thế nhưng, lúc ấy con người ngồi quanh một đống dữ liệu và không biết làm gì với chúng ngoài lưu trữ và sao chép. Cho đến một ngày, các nhà khoa học nhận ra rằng trong đống dữ liệu ấy thực ra chứa một khối lượng tri thức khổng lồ. Những tri thức ấy có thể giúp cho ta hiểu thêm về con người và xã hội. Từ danh sách bộ phim yêu thích của một cá nhân chúng ta có thể rút ra được sở thích của người đó và giới thiệu những bộ phim người ấy chưa từng xem, nhưng phù hợp với sở thích. Từ danh sách tìm kiếm của cộng đồng mạng chúng ta sẽ biết được vấn đề nóng hổi nhất đang được quan tâm và sẽ tập trung đăng tải nhiều tin tức hơn về vấn đề đó. Big Data chỉ thực sự bắt đầu từ khi chúng ta hiểu được gía trị của thông tin ẩn chứa trong dữ liệu, và có đủ tài nguyên cũng như công nghệ để có thể khai thác chúng trên quy mô khổng lồ. Và không có gì ngạc nhiên khi machine learning chính là thành phần mấu chốt của công nghệ đó. Ở đây ta có một quan hệ hỗ tương giữa machine Learning và Big Data: machine learning phát triển hơn nhờ sự gia tăng của khối lượng dữ liệu của Big Data; ngược lại, gía trị của Big Data phụ thuộc vào khả năng khai thác tri thức từ dữ liệu của machine learning.

Chào bạn,

Để giới thiệu về machine learning, mình xin dựa vào mối quan hệ của nó với ba khái niệm sau:

• Machine learning và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence hay AI)
• Machine learning và Big Data.
• Machine learning và dự đoán tương lai.

Trí tuệ nhân tạo, AI, một cụm từ vừa gần gũi vừa xa lạ đối với chúng ta. Gần gũi bởi vì thế giới đang phát sốt với những công nghệ được dán nhãn AI. Xa lạ bởi vì một AI thực thụ vẫn còn nằm ngoài tầm với của chúng ta. Nói đến AI, hẳn mỗi người sẽ liên tưởng đến một hình ảnh khác nhau. Vài thập niên gần đây có một sự thay đổi về diện mạo của AI trong các bộ phim quốc tế. Trước đây, các nhà sản xuất phim thường xuyên đưa hình ảnh robot vào phim (như Terminator), nhằm gieo vào đầu người xem suy nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo là một phương thức nhân bản con người bằng máy móc. Tuy nhiên, trong những bộ phim gần hơn về đề tài này, ví dụ như Transcendence do Johny Depp vào vai chính, ta không thấy hình ảnh của một con robot nào cả. Thay vào đó là một bộ não điện toán khổng lồ chỉ huy hàng vạn con Nanobot, được gọi là Singularity. Tất nhiên cả hai hình ảnh đều là hư cấu và giả tưởng, nhưng sự thay đổi như vậy cũng một phần nào phản ánh sự thay đổi ý niệm của con người về AI. AI bây giờ được xem như vô hình vô dạng, hay nói cách khác có thể mang bất cứ hình dạng nào. Vì nói về AI là nói về một bộ não, chứ không phải nói về một cơ thể, là software chứ không phải là hardware.

Trong giới hàn lâm, theo hiểu biết chung, AI là một ngành khoa học được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí thông minh. Mục tiêu này vẫn khá mơ hồ vì không phải ai cũng đồng ý với một định nghĩa thống nhất về trí thông minh. Các nhà khoa học phải định nghĩa một số mục tiêu cụ thể hơn, một trong số đó là việc làm cho máy tính lừa được Turing Test. Turing Test được tạo ra bởi Alan Turing (1912-1954), người được xem là cha đẻ của ngành khoa học máy tính hiện đại, nhằm phân biệt xem người đối diện có phải là người hay không.

AI thể hiện một mục tiêu của con người. Machine learning là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. Và thực tế thì machine learning đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI. Nhưng vẫn còn một quãng đường xa hơn rất nhiều cần phải đi. Machine learning và AI có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng không hẳn là trùng khớp vì một bên là mục tiêu (AI), một bên là phương tiện (machine learning). Chinh phục AI mặc dù vẫn là mục đích tối thượng của machine learning, nhưng hiện tại machine learning 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, …

và

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.

Big Data thực chất không phải là một ngành khoa học chính thống. Đó là một cụm từ dân gian và được giới truyền thông tung hô để ám chỉ thời kì bùng nổ của dữ liệu hiện nay. Nó cũng không khác gì với những cụm từ như "cách mạng công nghiệp", "kỉ nguyên phần mềm". Big Data là một hệ quả tất yếu của việc mạng Internet ngày càng có nhiều kết nối. Với sự ra đời của các mạng xã hội nhưng Facebook, Instagram, Twitter, nhu cầu chia sẻ thông của con người tăng trưởng một cách chóng mặt. Youtube cũng có thể được xem là một mạng xã hội, nơi mọi người chia sẻ video và comment về nội dung của video. Để hiểu được quy mô của Big Data, hãy xem qua những con số sau đây (tính đến thời điểm bài viết):

• Khoảng 300 giờ video được upload trên youtube trong mỗi phút (theo https://www.youtube.com/yt/press/statistics.html)
• Hơn 900 triệu người thật sự sử dụng Facebook mỗi ngày, 82.8% trong số đó ở ngoài Mỹ và Canada (theo http://newsroom.fb.com/company-info/)
• Nhu cầu chia sẻ tăng đi đôi với việc nhu cầu tìm kiếm thông tin cũng tăng. Google phải xử lý 100 tỉ lượt tìm kiếm mỗi tháng, tức là 3,3 tỉ lượt mỗi ngày và 38.000 lượt mỗi giây (theo http://www.internetlivestats.com/google-search-statistics/).

Và những con số này đang tăng lên theo từng giây!

Bùng nổ thông tin không phải là lý do duy nhất dẫn đến sự ra đời của cụm từ Big Data. Nên nhớ rằng Big Data xuất hiện mới từ vài năm gần đây nhưng khối lượng dữ liệu tích tụ kể từ khi mạng Internet xuất hiện vào cuối thế kỉ trước cũng không phải là nhỏ. Thế nhưng, lúc ấy con người ngồi quanh một đống dữ liệu và không biết làm gì với chúng ngoài lưu trữ và sao chép. Cho đến một ngày, các nhà khoa học nhận ra rằng trong đống dữ liệu ấy thực ra chứa một khối lượng tri thức khổng lồ. Những tri thức ấy có thể giúp cho ta hiểu thêm về con người và xã hội. Từ danh sách bộ phim yêu thích của một cá nhân chúng ta có thể rút ra được sở thích của người đó và giới thiệu những bộ phim người ấy chưa từng xem, nhưng phù hợp với sở thích. Từ danh sách tìm kiếm của cộng đồng mạng chúng ta sẽ biết được vấn đề nóng hổi nhất đang được quan tâm và sẽ tập trung đăng tải nhiều tin tức hơn về vấn đề đó. Big Data chỉ thực sự bắt đầu từ khi chúng ta hiểu được gía trị của thông tin ẩn chứa trong dữ liệu, và có đủ tài nguyên cũng như công nghệ để có thể khai thác chúng trên quy mô khổng lồ. Và không có gì ngạc nhiên khi machine learning chính là thành phần mấu chốt của công nghệ đó. Ở đây ta có một quan hệ hỗ tương giữa machine Learning và Big Data: machine learning phát triển hơn nhờ sự gia tăng của khối lượng dữ liệu của Big Data; ngược lại, gía trị của Big Data phụ thuộc vào khả năng khai thác tri thức từ dữ liệu của machine learning.

Chào bạn!

Có 2 định nghĩa khá rõ ràng về Machine Learning như sau:

- Theo Arthur Samuel (1959): Máy học là ngành học cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng

- Theo Giáo sư Tom Mitchell – Carnegie Mellon University: Machine Learning là 1 chương trình máy tính được nói là học hỏi từ kinh nghiệm E từ các tác vụ T và với độ đo hiệu suất P. Nếu hiệu suất của nó áp dụng trên tác vụ T và được đo lường bởi độ đo P tăng từ kinh nghiệm E.