Thành công của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong vài năm qua trực tiếp归功于 mạng nơ-ron sâu (deep neural network). Từ nhận diện hình ảnh, điều hòa thông minh đến xe tự lái, AI tiếp cận mọi thứ kể cả smartphone. Đó là cách mạng nơ-ron truyền thống trở nên phổ biến. Tuy nhiên, ngày càng lo ngại rằng một số nguyên tắc cốt lõi của hệ thống này có thể không khắc phục được các vấn đề lớn của AI. Điều này có nghĩa là mạng nơ-ron "truyền thống" có thể rời khỏi thị trường và có thể bị thay thế bởi thứ cắt edge hơn: mạng nơ-ron "capsule".
Mạng Nơ-ron Truyền Thống/Người Tạo (Artificial Neural Network) Là Gì Và Hoạt Động Như Thế Nào?
Ngày xưa ở trường, bạn chắc đã xem mô phỏng nơ-ron sinh học đơn lẻ của não bộ. Nó giải thích quy trình luồng thông tin từ nhiều hướng, tích tụ và xử lý trong nơ-ron, từ đó kết quả chảy ra. Quy trình này cho nơ-ron khả năng phản ứng dựa trên mẫu đã học trước. Khoa học đã sao chép quy trình này bằng cách tạo cấu trúc xử lý thông tin như nơ-ron sinh học. Thay vào đó, mạng nơ-ron công nghệ dựa trên toán học, thông tin đi qua nơ-ron nhân tạo và kết quả chảy ra. Quy trình này giờ đã thành công thức toán học dùng để giải quyết vấn đề đơn giản.
Đối với não bộ, sức mạnh của mạng nơ-ron nhân tạo là kết nối các tập hợp mạng lại với nhau thành các lớp (layers). Khi kết nối thành lớp, công thức toán học trở thành thứ gì đó như đa thức đa chiều. Điều này cho phép khám phá, giải quyết và sử dụng các vấn đề phức tạp như bề mặt giải pháp 3D. Giống như trước, thông tin chảy vào và kết quả chảy ra, nhưng lần này input chảy qua lớp hai là output của lớp một. Bước chính xác cho một lớp đơn giản được lặp lại cho mỗi lớp của mạng nơ-ron. Đó là cách mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động.
Xem thêm: Chúng Ta Có Nên Dạy Nhân Cách Cho Máy Móc?
Mạng Capsule (Capsule Network) Là Gì Và Hoạt Động Như Thế Nào?
Đây là loại mạng nơ-ron mới bao gồm các capsule. Ở đây, các cụm nhỏ nơ-ron được kết nối với một phần cụ thể. Để hiểu khái niệm này, hãy tưởng tượng một bức ảnh bao gồm các thành phần khác nhau kết nối với nơ-ron tương ứng. Hoạt động của mỗi nơ-ron xác định đặc điểm của thành phần ảnh và mỗi capsule chịu trách nhiệm nhận diện một thành phần đơn lẻ.
Mạng Capsule là mạng của các nhóm nơ-ron, nơi mỗi nơ-ron đại diện cho một thực thể độc lập, có thể nhận diện của một hình ảnh. Mạng Capsule được xây dựng để khắc phục thiếu hụt của Mạng Nơ-ron Tích chập (CNNs - Convolutional Neural Networks). Ví dụ: Mạng Capsule chỉ định định hướng (orientation), định vị (localization) và vị trí chính xác của mỗi thành phần trong ảnh – thứ thiếu trong Mạng Nơ-ron Truyền Thống.
Ứng Dụng Của Mạng Capsule
Hạn chế chính của Mạng Nơ-ron Truyền Thống là thị giác máy tính (computer vision). Mạng Capsule nhằm giải quyết vấn đề này, thực tế toàn bộ ý tưởng phát triển Mạng Capsule là để giải quyết vấn đề này.
Mạng Nơ-ron Truyền Thống đang gặp vấn đề nhận diện ảnh với ít dữ liệu hoặc phát hiện sự phụ thuộc ngữ cảnh (contextual contingency) giữa các thành phần trong ảnh. Mạng Capsule có thể là người giải quyết vấn đề ở đây.
Xem thêm: Ngôn Ngữ Lập Trình Nào Tốt Nhất Cho Máy AI?
Mạng Nơ-ron Truyền Thống duyệt qua lượng lớn nguồn dữ liệu để học trong khi điều chỉnh của Mạng Capsule khác biệt.
Mặc dù một số tuyên bố Mạng Capsule hứa hẹn sự ra đi của Mạng Nơ-ron Truyền Thống, nhiều nhà nghiên cứu chỉ ra phạm vi ứng dụng nơi các mạng này có thể không hoạt động tốt. Cho đến lúc đó, chúng ta chỉ có thể chờ đợi và quan sát. Đó là tất cả về mạng nơ-ron, nếu bạn có gì chia sẻ, hãy bình luận bên dưới.