Episode 1710 - Apr 20 - Chương 2 - Phần 2 - Các khái niệm thực tế về học máy - Vina Technology at AI time Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI

Chương 2 - Các khái niệm thực tế về học máy – Phần 2

(Trích từ sách Học máy cho những người ra quyết định (Machine Learning for Decision Makers, tác giả: Patanjali Kashyap - Bangalore, Karnataka, Ấn Độ) – Nhà xuất bản Apress. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Xin mua sách Machine Learning for Decision Makers, tiếng Anh, từ nhà xuất bản Apress, Amazon, và tại các website trên Internet hay tại các tiệm sách trong khu phố gần nhà.

Học máy, AI, bộ não và kinh doanh trí tuệ

Theo John von Neumann (người tiên phong trong khoa học máy tính, người đã đưa ra cấu trúc chính thức đầu tiên của máy tính), các tế bào thần kinh có thể học hỏi từ "các mẫu" dựa trên đầu vào của chúng. Các nhà thần kinh học hiện nay gọi đây là nồng độ chất dẫn truyền thần kinh. Tuy nhiên, von Neumann không nhận thức được cách thức hoạt động của việc học tập thần kinh ["học tập thần kinh" đề cập đến quá trình học tập xảy ra trong não người, đặc biệt liên quan đến các cơ chế và chức năng thần kinh của nó].

Đó là một tiến bộ gần đây trong khoa học thần kinh cho chúng ta biết rằng việc học diễn ra thông qua việc tạo ra / sáng tạo và phá hủy các kết nối giữa các tế bào thần kinh có sẵn trong não.

Giài thích Biệt ngữ

• Tế bào thần kinh: Bộ não con người chứa khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh, còn được gọi là tế bào thần kinh. Tế bào thần kinh có những kỹ năng đáng kinh ngạc để thu thập và truyền đạt tín hiệu điện hóa. Cổng và dây trong máy tính có thể được coi là tế bào thần kinh. Tế bào thần kinh có cùng đặc điểm và thành phần tương tự như các tế bào khác. Tuy nhiên, các tính chất điện hóa tích hợp cho phép chúng truyền tín hiệu trên một khoảng cách dài. Chúng có khả năng tuyệt vời để kết nối với nhau và gửi tin nhắn cho nhau.

von Neumann lưu ý rằng tốc độ xử lý thần kinh cực kỳ chậm, theo thứ tự một trăm phép tính mỗi giây, nhưng bộ não bù đắp điều này thông qua quá trình xử lý song song lớn. Các tế bào thần kinh kết nối và tạo ra các con đường và mạch mới theo kiểu tính toán "song song". Tương tự như vậy, các máy tính hiện đại ngày nay thực hiện xử lý song song để thực hiện / học các tác vụ. Như đã đề cập, trí tuệ nhân tạo giống như bộ não không phải là một ý tưởng mới. Khái niệm mạng lưới thần kinh, có khả năng bắt chước cấu trúc cơ bản của não, cực kỳ phổ biến vào những năm 1980 trong cộng đồng khoa học. Nhưng trong thời gian đó, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thiếu sức mạnh tính toán và sự sẵn có của dữ liệu đào tạo chất lượng khổng lồ. Cả sức mạnh tính toán và dữ liệu đều cần thiết và quan trọng để các mô hình, được hỗ trợ bởi các thuật toán, trở nên thực sự hiệu quả.

Những tiến bộ gần đây trong phần cứng máy tính đã góp phần vào sức mạnh xử lý rẻ hơn (về tốc độ và bộ nhớ). Do đó, một bộ phận của cộng đồng khoa học và công nghiệp đang cố gắng hết sức để đạt được trí thông minh của con người thông qua máy tính. Kết quả của nỗ lực này được nhìn thấy dưới dạng nhiều robot và máy móc khổng lồ được hình thành từ phòng thí nghiệm. Một trong những mục tiêu của việc đạt được "trí thông minh của con ngườ