Mạng thần kinh là gì? Nó được ứng dụng như thế nào trong thực tiễn?

Ở giai đoạn phát triển công nghệ hiện nay, mạng thần kinh đang trở thành một công cụ không thể thiếu và được sử dụng ngày càng nhiều trong các ngành công nghiệp.

Thậm chí, một số chuyên gia còn bày tỏ lo ngại rằng, mạng thần kinh sẽ sớm thay thế con người. Phóng viên Sputnik Việt Nam đã yêu cầu kỹ sư phát triển phần mềm cấp cao Andrey Chelkanov từ công ty INOTECH cho biết về những lợi ích và rủi ro của mạng thần kinh nhân tạo đối với con người.

Sự khác biệt chính giữa AI và mạng thần kinh

Rất khó để một người không chuyên nghiệp có thể hiểu được sự khác biệt giữa các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo (AI) và mạng thần kinh. Đôi khi người ta coi hai khái niệm này tương tự nhau. Vì vậy, trước hết nên giải thích về hai khái niệm này.

“Trí tuệ nhân tạo là thuật ngữ chung mô tả một hệ thống máy móc có khả năng bắt chước trí thông minh của con người. Đây là một khái niệm toàn diện. Mạng thần kinh là một trong những “viên gạch” xây dựng AI, một thuật toán toán học cho máy học. Đặc điểm chính của các thuật toán này cũng như toàn bộ hệ thống này là nhờ các mô hình toán học, chúng ta có thể học hỏi, đưa ra dự đoán, v.v..”, – chuyên gia Andrey Chelkanov giải thích.

Thế giới đạt tiến bộ đáng kể

Tại sao các công nghệ liên quan đến mạng thần kinh bắt đầu phát triển nhanh chóng vào thời điểm này? Ông Andrey Chelkanov cho rằng nguyên nhân là do tiến bộ về trang thiết bị.

“Nếu cách đây 10 năm có ai đó nói rằng mỗi người sẽ có card màn hình 6GB và muốn có dung lượng RAM lớn hơn, có thể là 32 GB trở lên, thì tôi nghĩ lúc đó không ai có thể tin được những lời nói như vậy. Và hiện tại, chatGPT sử dụng khoảng một nghìn tỷ thông số và đòi hỏi thiết bị rất mạnh chỉ mới xuất hiện gần đây”, - chuyên gia lưu ý.

Theo ông Andrey Chelkanov, giờ đây việc liệt kê những nơi không sử dụng mạng thần kinh trở nên dễ dàng hơn. Ví dụ: các đề xuất trên Youtube và Spotify xử lý và nhận dạng hình ảnh là một phần của thị giác máy tính. Deepl, Google Translate hoạt động trên cơ sở mạng thần kinh.

“Ngay sau khi ChatGPT ra mắt, nó đã ngay lập tức được Microsoft mua lại, Google tăng cường phát triển AI trước sự đe dọa từ ChatGP, đây là một công nghệ rất mạnh mẽ, tất nhiên, không ai muốn mất vị thế ở đây”, - chuyên gia cho biết thêm.

Tuy nhiên, nếu nói về những công nghệ này, ông Andrey Chelkanov không tin về sự phát triển nhanh chóng trong tương lai gần.

“Bây giờ chúng ta thấy chatGPT đang bị hạn chế như thế nào: có nhiều bất cập về đạo đức và pháp lý. Có một vấn đề riêng về kinh phí. Nhưng, điều quan trọng nhất là hiện nay đang có sự phát triển theo chiều rộng chứ không phải theo chiều sâu. Tôi nghĩ rằng, vịêc đưa ra những khuyến nghị sẽ được ưu tiên hàng đầu”, - Andrey Chelkanov nói.

Ví dụ, trong lĩnh vực an ninh và công nghiệp - nên loại bỏ yếu tố con người và giảm thiểu nguy cơ tái diễn những thảm kịch như thảm họa Chernobyl. Trong lĩnh vực giáo dục, nên xây dựng lộ trình cá nhân theo mô hình hệ thống của Anh dựa trên kết quả học tập của học sinh.

Mạng thần kinh không thể thực hiện những nhiệm vụ gì?

Ở giai đoạn phát triển hiện nay, mạng thần kinh có những điểm yếu. Bất chấp cuộc thảo luận sôi nổi về hệ thống chatbot nhân tạo chatGPT, bất kỳ ai sử dụng nó đều phải đối mặt với sự hiểu lầm và phản hồi khó xử từ chương trình. Theo chuyên gia Chelkanov, điều này là do hệ thống này luôn hoạt động với một lượng lớn dữ liệu và rất nhạy cảm với những gì nó học được.

“Hệ thống chatbot nhân tạo vẫn chưa hiểu rõ nghĩa của từ, ngữ cảnh và những lời mỉa mai. Một nhiệm vụ chưa được biết đến trước đó ngay lập tức dẫn đến thất bại. Không đủ dữ liệu hoặc những thao túng ác ý trên dữ liệu cũng dẫn đến thất bại, sẽ không có kết quả gì, mạng sẽ không hiểu gì”, - ông Andrey Chelkanov lưu ý.

Mạng nơ-ron hiện là một công cụ rất hữu ích có thể tự động hóa các quy trình thông thường. Nhưng hệ thống này phải được quản lý bởi ai đó.

“Logic rất đơn giản. Chúng tôi đang đưa vào vận hành hệ thống lái tự động và theo đó, chúng tôi không cần tài xế nữa, chúng tôi chỉ cần bố trí một người điều phối để giám sát ba chiếc ô tô. Đây là một điều dễ hiểu. Nhưng, nhân viên y tế, giáo viên là những nghề sáng tạo hơn, do đó chưa có gì đe dọa các nghề nghiệp này. Đây chính là công việc với rất ít dữ liệu cung cấp ngữ cảnh, mạng chưa có khả năng làm được điều này. Với các nhà khoa học, tình hình cũng tương tự như vậy. Ai có đầu óc tỉnh táo để nghĩ ra cơ học lượng tử?”, - chuyên gia giải thích.

Công việc dịch thuật cũng không gặp nguy hiểm vì người phiên dịch cũng hoạt động trong điều kiện thiếu dữ liệu cung cấp ngữ cảnh. Ngoài ra, có những thuật ngữ chuyên môn không thể dịch theo nghĩa đen.

Tóm lại, chuyên gia rút ra kết luận rằng, mạng thần kinh hiện đang ở giai đoạn sơ khai và chúng tôi đang chờ đợi việc mở rộng các lĩnh vực ứng dụng thay vì phát triển sâu hơn, vì lĩnh vực này có liên quan đến việc tài trợ cho các dự án.

Mạng thần kinh khó có thể thay thế những người làm nghề sáng tạo như nghệ sĩ và nhà soạn nhạc, bởi vì tâm lý con người đóng vai trò chính ở đây, mặc dù mạng thần kinh cũng có thể được ứng dụng trong hoạt động sáng tạo.

“Tôi nghĩ chúng ta thà trả một triệu đô la cho bức tranh của một họa sĩ có yếu tố con người đằng sau nó hơn là một hình ảnh được tạo ra bởi mạng thần kinh. Tuy nhiên, theo các chuyên gia, sẽ sớm xuất hiện một nghề nghiệp mới làm việc với vốn từ của mạng nơron để hình thành chính xác yêu cầu, nên rất có thể trong tương lai gần chúng ta sẽ chứng kiến triển lãm tranh của một người đặt đúng thông số”, - ông Andrey Chelkanov, kỹ sư phát triển cấp cao của công ty INOTECH cho biết.