BÀI 2: Vì sao Máy học được sử dụng rộng rãi?

Trong khóa học này, bạn sẽ được tìm hiểu về những thuật toán máy học tiên tiến nhất hiện nay, đồng thời tự tay thực hành cài đặt các thuật toán đó. Bạn sẽ học những thuật toán quan trọng nhất của máy học – nhiều thuật toán trong số này đang được sử dụng trực tiếp tại các công ty công nghệ và AI hàng đầu thế giới. Qua đó, bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về trình độ hiện tại (state-of-the-art) của trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiên, việc học máy học không chỉ dừng lại ở lý thuyết thuật toán. Trong khóa học này, bạn còn học được những kinh nghiệm thực tế, mẹo và kỹ thuật quan trọng để giúp các thuật toán hoạt động hiệu quả trong thực tiễn. Quan trọng hơn, bạn sẽ tự mình triển khai thuật toán và quan sát cách chúng vận hành, từ đó hiểu sâu bản chất vấn đề.

Vì sao máy học lại được sử dụng rộng rãi như ngày nay?

Máy học phát triển như một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) với mục tiêu xây dựng những cỗ máy thông minh. Ban đầu, con người có thể lập trình máy tính thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như tìm đường đi ngắn nhất từ điểm A đến điểm B trong hệ thống GPS.

Tuy nhiên, đối với những nhiệm vụ phức tạp và mang tính “trí tuệ” cao, con người gần như không biết cách viết ra các quy tắc rõ ràng để máy thực hiện, ví dụ như:

Tìm kiếm thông tin trên web

Nhận dạng giọng nói con người

Chẩn đoán bệnh từ ảnh X-quang

Lái xe tự động

Trong những trường hợp này, cách duy nhất chúng ta biết là để máy tự học thông qua dữ liệu và kinh nghiệm.

Ứng dụng thực tế của máy học

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm cá nhân khi từng lãnh đạo nhóm Google Brain, nơi ông làm việc với các bài toán như:

Nhận dạng giọng nói

Thị giác máy tính cho Google Maps và Street View

Quảng cáo thông minh

Sau đó, trong vai trò lãnh đạo tại các tổ chức AI khác, ông tham gia vào nhiều lĩnh vực như:

Thực tế tăng cường (Augmented Reality)

Phát hiện gian lận thanh toán

Xe tự lái

Gần đây hơn, các tổ chức như AI Fund và Đại học Stanford đã áp dụng máy học vào:

Sản xuất công nghiệp

Nông nghiệp quy mô lớn

Y tế

Thương mại điện tử

Ngày nay, hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu người đang làm việc trong lĩnh vực máy học và đều có những câu chuyện tương tự về tác động mạnh mẽ của công nghệ này.

Tương lai của máy học và AI

Khi bạn đã nắm vững những kỹ năng này, bạn có thể tự do khám phá và thử nghiệm máy học trong nhiều ngành nghề khác nhau. Trên thực tế, rất khó để tìm ra một ngành công nghiệp nào không bị máy học tác động đáng kể trong tương lai gần.

Xa hơn nữa, nhiều người – trong đó có tác giả – vẫn nuôi dưỡng giấc mơ về Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI), tức là những cỗ máy thông minh ngang bằng con người. Tuy nhiên, AGI hiện vẫn còn bị thổi phồng quá mức và có thể cần 50 năm, 500 năm hoặc lâu hơn để đạt được.

Dù vậy, phần lớn các nhà nghiên cứu AI tin rằng con đường tốt nhất để tiến gần tới AGI chính là thông qua các thuật toán học, đặc biệt là những thuật toán lấy cảm hứng từ cách bộ não con người hoạt động.

Giá trị kinh tế của máy học

Theo một nghiên cứu của McKinsey, máy học và AI được ước tính sẽ tạo ra khoảng 13 nghìn tỷ đô la Mỹ mỗi năm vào năm 2030. Mặc dù máy học đã tạo ra giá trị to lớn trong ngành phần mềm, nhưng tiềm năng lớn hơn nữa vẫn nằm ngoài lĩnh vực này, chẳng hạn như:

Bán lẻ

Du lịch

Giao thông vận tải

Ô tô

Sản xuất vật liệu

Do những cơ hội chưa được khai thác này, nhu cầu nhân lực máy học hiện nay đang vượt xa nguồn cung, khiến đây trở thành thời điểm lý tưởng để học máy học.