5. AI hoạt động như thế nào? - Quy trình huấn luyện trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn thuần là phần mềm thông minh – nó là kết quả của một quy trình huấn luyện công phu, giống như cách bạn học từ sách vở, trải nghiệm và sai lầm. Vậy máy tính “học” như thế nào? Làm sao để AI trở nên thông minh?

1. Trí tuệ nhân tạo có “tự nhiên mà giỏi”?

Không. AI không “tự biết” làm gì cả. Nó chỉ trở nên thông minh khi được huấn luyện từ dữ liệu và trải qua nhiều lần điều chỉnh, đánh giá. Quá trình này gọi là training AI – tức là "huấn luyện trí tuệ nhân tạo".

2. Tổng quan quy trình huấn luyện AI ⚙️

Quy trình huấn luyện một hệ thống AI cơ bản gồm các bước:

1. Thu thập dữ liệu<br /> 2. Xử l&yacute; dữ liệu<br /> 3. Chọn m&ocirc; h&igrave;nh AI<br /> 4. Huấn luyện m&ocirc; h&igrave;nh (Training)<br /> 5. Đ&aacute;nh gi&aacute; m&ocirc; h&igrave;nh<br /> 6. Triển khai (Deployment)<br /> 7. Cải tiến li&ecirc;n tục

3. Bước 1: Thu thập dữ liệu – "Nguyên liệu" cho AI

Dữ liệu là nhiên liệu của AI. Không có dữ liệu, AI không thể học được.

• Ví dụ: Nếu bạn muốn AI nhận diện mèo, bạn cần hàng ngàn bức ảnh mèo.

• Nếu muốn AI hiểu tiếng Việt, cần hàng triệu câu văn tiếng Việt.

Nguồn dữ liệu có thể đến từ:

• Cơ sở dữ liệu sẵn có (Wikipedia, Common Crawl…)

• Cảm biến (camera, micro…)

• Giao tiếp người dùng (chatbot, ứng dụng…)

4. Bước 2: Làm sạch và xử lý dữ liệu

Dữ liệu thường rất lộn xộn và không chuẩn hóa. AI sẽ học sai nếu dữ liệu sai.

Việc xử lý dữ liệu gồm:

• Xóa dữ liệu trùng lặp

• Loại bỏ lỗi chính tả

• Biến dữ liệu thành dạng số (vector hóa)

• Phân chia dữ liệu:

  • 70% dùng để huấn luyện

  • 15% để kiểm thử

  • 15% để đánh giá

5. Bước 3: Chọn mô hình AI phù hợp

Mô hình là kiểu "bộ não" mà AI sử dụng để học. Tùy mục tiêu mà chọn mô hình khác nhau.

6. Bước 4: Huấn luyện mô hình – Cho AI "đi học"

Huấn luyện là gì?

Là quá trình đưa dữ liệu vào mô hình, để máy học các mẫu và quy luật bên trong.

Ví dụ:

• Nếu nhiều ảnh mèo có tai nhọn và râu, AI học rằng: “tai nhọn + râu = mèo”.

Quá trình huấn luyện:

1. Dữ liệu đầu vào → đưa vào mô hình

2. Mô hình dự đoán kết quả

3. So sánh dự đoán với kết quả thật → tính lỗi

4. Tối ưu lại mô hình để giảm lỗi (gọi là backpropagation)

5. Lặp lại hàng triệu lần

7. Bước 5: Đánh giá mô hình

Sau khi huấn luyện, cần kiểm tra xem AI có thực sự hiểu bài không:

• Dùng dữ liệu chưa từng gặp để kiểm tra

• Đo các chỉ số: độ chính xác, độ nhạy, độ lỗi

• Nếu kết quả tệ → cần huấn luyện lại hoặc thay mô hình

8. Bước 6: Triển khai AI vào thực tế

Sau khi huấn luyện và đánh giá tốt, mô hình sẽ được đưa vào thực tế:

• Nhúng vào app (ví dụ: ChatGPT trong điện thoại)

• Tích hợp vào website (ví dụ: chatbot chăm sóc khách hàng)

• Sử dụng trong máy móc (ví dụ: xe tự lái)

9. Bước 7: Cải tiến liên tục – AI càng dùng càng thông minh

AI không dừng lại ở huấn luyện ban đầu. Nó sẽ:

• Học từ dữ liệu mới

• Cập nhật mô hình thường xuyên (retraining)

• Phát hiện lỗi và điều chỉnh

Ví dụ: ChatGPT liên tục được cập nhật để hiểu câu hỏi người dùng tốt hơn.

10. Ví dụ thực tế: ChatGPT được huấn luyện như thế nào?

• Dữ liệu: hàng trăm tỷ từ (text) từ Internet, sách, hội thoại…

• Mô hình: Transformer – một dạng mạng nơ-ron đặc biệt

• Quá trình huấn luyện: hàng ngàn GPU chạy song song suốt nhiều tháng

• Kỹ thuật: sử dụng Reinforcement Learning từ phản hồi người dùng (RLHF)

11. Tóm lược quy trình huấn luyện AI

12. Vậy AI có thông minh như con người?

Không hoàn toàn.

• AI học từ rất nhiều dữ liệu, nhưng không có cảm xúc hay ý thức.

• Nó rất giỏi trong một nhiệm vụ cụ thể, nhưng kém linh hoạt.

• Tuy nhiên, AI ngày càng tiến gần đến trí tuệ tổng quát (AGI) – có thể học và xử lý như người thật.

13. Tương lai của việc huấn luyện AI

• Mô hình lớn hơn, thông minh hơn: như GPT-5, Gemini Ultra...

• Huấn luyện nhanh hơn, rẻ hơn nhờ chip AI chuyên dụng (TPU, GPU)

• Ít cần dữ liệu hơn, nhưng học hiệu quả hơn (Few-shot learning)

14. Tổng kết

AI không “sinh ra đã giỏi”. Để thông minh như ngày nay, nó phải trải qua quy trình huấn luyện công phu:

• Dữ liệu → xử lý → huấn luyện → đánh giá → triển khai → cập nhật

Hiểu được quy trình này giúp bạn:

• Biết cách áp dụng AI đúng cách

• Tránh kỳ vọng sai lầm về khả năng của AI

• Có thể tự huấn luyện mô hình AI nếu theo ngành

• Bài 1:  Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? - Giải thích dễ hiểu cho người mới bắt đầu
• Bài 2: Lịch sử hình thành và phát triển của AI – Từ giấc mơ máy biết nghĩ đến ChatGPT
• Bài 3: Các ứng dụng AI trong đời sống – Hiện diện ở mọi nơi
• Bài 4: Phân loại các nhánh AI – Machine Learning, Deep Learning, NLP là gì?
• Bài 5:  AI hoạt động như thế nào? – Quy trình huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• Bài 6:  Các mô hình AI phổ biến hiện nay – GPT, BERT, Claude, Gemini…
• Bài 7:  AI trong giáo dục – Cách AI đang thay đổi cách học, dạy và kiểm tra
• Bài 8:  Tác động của AI đến nghề nghiệp – Mất việc hay mở ra cơ hội?
• Bài 9: AI và đạo đức – Khi máy móc phải học cách phân biệt đúng sai
• Bài 10: Tương lai AI – Liệu có thể đạt tới siêu trí tuệ?