THỤY SĨ – Lĩnh vực học tăng cường (RL – reinforcement learning) đang được khôi phục phát triển. Nhưng điều gì ẩn sau công nghệ này, tại sao nó trở nên quan trọng trở lại và nó đóng vai trò gì trong ngành? Tiến sĩ Jan Koutnik đã tham gia buổi thảo luận về những câu hỏi này trong podcast.

Chuyên gia Jan Koutnik

Một góc nhìn về nguồn gốc của học tăng cường (RL)
RL không phải lĩnh vực mới, ngược lại nguồn gốc của nó bắt nguồn từ tâm lý học vào đầu thế kỷ 20. Ban đầu, động vật được quan sát trong mê cung để hiểu cách chúng học thông qua những phần thưởng. Nguyên lý này sau đó được chuyển giao cho máy móc. Ngày nay, RL là cơ sở của nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại, bao gồm các mô hình ngôn ngữ mới nhất như DeepSeek.

Điều gì làm cho phương pháp học tăng cường trở nên đặc biệt?
Trong khi các phương pháp học máy cổ điển, thường hoạt động với các tập dữ liệu được xác định trước, RL hoạt động trong một môi trường động. Một tác nhân RL tương tác với môi trường của nó, học thông qua thử nghiệm và lỗi, đồng thời tối ưu hóa các hành động của nó dựa trên phần thưởng mà nó nhận được. Khái niệm này có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng – từ robot, ô tô tự lái đến các quy trình công nghiệp.

Việc sử dụng học tăng cường trong công nghiệp
Mặc dù có tiềm năng, RL vẫn là một vấn đề phức tạp trong ngành. Các doanh nghiệp thường khó khăn trong việc nhận ra giá trị gia tăng ở các quy trình của họ. Tiến sĩ Jan đã nói rằng: “Nhiều đối tác công nghiệp đến với chúng tôi với một vấn đề tối ưu hóa, và nghĩ rằng họ cần RL. Nhưng hóa ra các phương pháp tối ưu hóa cổ điển thường hiệu quả hơn”.

Vấn đề RL phát sinh khi môi trường liên tục thay đổi. Ví dụ, khi máy móc trong nhà máy bị hao mòn hoặc thông số sản xuất thay đổi. Lúc này, RL có thể giúp thích ứng và đưa ra quyết định tối ưu.

Vấn đề về dữ liệu
Một vấn đề lớn đối với mục đích sử dụng trong công nghiệp là tính khả dụng của dữ liệu. Trái ngược với các phương pháp học có giám sát, trong đó các tập dữ liệu lớn có thể được thu thập trước, một agent (tạm dịch là ‘chủ thể/ máy móc’) học tăng cường (RL) phải xây dựng kiến ​​thức của mình thông qua tương tác. Tuy nhiên, điều này có thể gây ra vấn đề trong một nhà máy. Tiến sĩ Jan đã giải thích rằng:“Không thể để các agent RL tự do học thông qua thử nghiệm và sai sót, vì điều đó sẽ gây ra tổn thất hoặc thiệt hại cho sản xuất”. Một giải pháp là sử dụng mô phỏng và bản song sinh kỹ thuật số làm môi trường đào tạo.

Tự động hóa thông qua học tăng cường (RL): giấc mơ về những nhà máy ‘dark factory’
Mục tiêu dài hạn của nhiều nhà máy là sản xuất hoàn toàn tự động – được gọi là ‘dark factory’. RL có thể đóng vai trò quyết định. Học tập liên tục cho phép máy móc tự tối ưu hóa quy trình và thích ứng với các điều kiện mới.

Nhưng Tiến sĩ Jan chia sẻ rằng: “Học tăng cường không phải là phương pháp kỳ diệu. Nó yêu cầu mô hình hóa cẩn thận, thuật toán mạnh mẽ và tích hợp chặt chẽ với các phương pháp tối ưu hóa cổ điển”.

 

Những hiểu lầm về học tăng cường (RL)
Trong khi RL được thổi phồng trong cộng đồng khoa học và công nghệ AI, có rất nhiều ý kiến chưa đúng. Tiến sĩ Jan đã nêu ba tuyên bố mà ông không còn nghe nữa:
1. “Agent systems are the future” (tạm dịch là ‘Những hệ thống agent là tương lai’):
Thuật ngữ ‘agent’ thường bị lạm dụng. Ban đầu nó ám chỉ các hệ thống công nghệ AI phân tán, nhưng ngày nay nó thường được sử dụng cho các chương trình đơn giản tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn.
2. “There is a magic tweak” (tạm dịch là ‘Có một sự điều chỉnh kỳ diệu’)
Nhiều hội thảo cho rằng, có những thông số đơn giản có thể cải thiện một cách kỳ ​​diệu các giải pháp công nghệ AI. Trên thực tế, RL rất phức tạp và yêu cầu mô hình hóa chuyên sâu.
3. “Every industry needs RL” (tạm dịch là ‘Mọi ngành công nghiệp đều cần RL’)
Mặc dù RL rất hữu ích trong một số vấn đề, nhưng có nhiều lĩnh vực mà các phương pháp cổ điển hiệu quả hơn và dễ triển khai hơn.

Tương lai của việc học tăng cường (RL) trong ngành công nghiệp
Theo Tiến sĩ Jan, có hai hướng phát triển chính cho RL: Thứ nhất, tích hợp nhiều hơn vào các quy trình công nghiệp để chứng minh lợi ích cho các công ty. Thứ hai, phát triển thêm các thuật toán, đặc biệt là thông qua việc tích hợp các phương pháp hiện đại như mô hình máy biến áp.

Bất chấp những khó khăn, RL vẫn là một trong những lĩnh vực thú vị nhất của công nghệ AI. Tiến sĩ Jan đã nói rằng: “Chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu. Sự kết hợp giữa RL với các công nghệ AI hiện đại, sẽ tạo ra những phát triển mang tính cách mạng trong những năm tới”.

Để xem các tin bài khác về “Học tăng cường”, vui lòng nhấn vào đây.

 

Nguồn: Hannover Messe

Lưu ý: 

Để xem và khai thác hiệu quả nội dung của video clip nói trên (từ YouTube/ một dịch vụ của Google), Quý vị có thể thực hiện các bước sau:
1. Nếu tốc độ internet nhanh, có thể mở chế độ xem toàn màn hình bằng cách nhấn vào khung [ ] tại góc phải (phía dưới góc phải của video)
2. Chọn chế độ hình ảnh tốt nhất của đoạn video, hãy click vào hình bánh xe răng cưa và chọn chất lượng cao hơn (hoặc HD) theo ý muốn
3. Để hiển thị nội dung phụ đề, nhấn vào nút biểu tượng phụ đề [cc]. Một số video không có chức năng này sẽ không có biểu tượng phụ đề.
4. Quý vị có thể nghe hiểu tiếng Anh và có nhu cầu chia sẻ thông tin đến cộng đồng, hãy hỗ trợ techMAG biên dịch nội dung video và gửi cho chúng tôi để có cơ hội đăng thông tin lên technologyMag.net