Trong thời đại bùng nổ trí tuệ nhân tạo, việc hiểu các thuật ngữ công nghệ AI trở thành yêu cầu bắt buộc cho doanh nghiệp, marketer, nhà quản lý và bất kỳ ai muốn ứng dụng AI hiệu quả. Bài viết này giúp bạn nắm trọn hệ thống thuật ngữ nền tảng, từ AI – Machine Learning – Deep Learning đến các mô hình hiện đại như LLM, Generative AI và Transformer.
Nền Tảng Các Thuật Ngữ Công Nghệ AI
1. Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence – AI)
AI là khái niệm rộng nhất, chỉ toàn bộ công nghệ mô phỏng trí tuệ con người bằng máy móc. AI giúp hệ thống thực hiện các chức năng như:
- lý luận
- phân tích
- học tập
- nhận dạng mẫu
- ra quyết định
AI có thể dựa trên quy tắc (rule-based) hoặc thuật toán tự học hiện đại.
2. Học Máy (Machine Learning – ML)
ML là một nhánh của AI, cho phép máy tính tự học từ dữ liệu thay vì lập trình thủ công. ML giúp hệ thống:
- cải thiện hiệu suất theo thời gian
- dự đoán xu hướng
- phân loại dữ liệu
- tối ưu hóa tự động
ML là nền móng của mọi sản phẩm AI hiện nay.
3. Học Sâu (Deep Learning – DL)
DL là kỹ thuật tiên tiến của ML dùng mạng nơ-ron sâu để xử lý dữ liệu phức tạp. Deep Learning đặc biệt mạnh với:
- hình ảnh
- âm thanh
- văn bản
- dữ liệu phi cấu trúc
DL tự động trích xuất đặc trưng mà không cần lập trình thủ công, nhưng cần lượng dữ liệu cực lớn và sức mạnh tính toán cao.
Thuật Ngữ Về Các Mô Hình Học Máy Quan Trọng
1. Học Có Giám Sát (Supervised Learning)
Dùng dữ liệu có nhãn để mô hình học ra đầu ra chuẩn.
Ứng dụng:
- phân loại (spam, cảm xúc)
- dự đoán giá, dự báo thời tiết
Đây là mô hình có độ chính xác cao nhất.
2. Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning)
Dùng dữ liệu không nhãn để mô hình tự tìm cấu trúc ẩn.
Ứng dụng:
- phân cụm
- phân khúc khách hàng
- giảm chiều dữ liệu
Thích hợp cho khám phá dữ liệu quy mô lớn.
3. Học Bán Giám Sát (Semi-Supervised)
Kết hợp ít dữ liệu nhãn + nhiều dữ liệu không nhãn để tăng độ chính xác và giảm chi phí gán nhãn dữ liệu.
4. Học Tăng Cường (Reinforcement Learning – RL)
Mô hình học bằng trải nghiệm và phần thưởng trong môi trường động.
Ứng dụng:
- robot
- xe tự hành
- giao dịch tự động
- tối ưu chuỗi cung ứng
RL là trọng tâm của các hệ thống tự hành.
Thuật Ngữ Về Quy Trình Phát Triển Mô Hình AI
1. Thuật Toán (Algorithm) vs Mô Hình (Model)
- Thuật toán: công thức, quy trình học tập.
- Mô hình: kết quả sau khi thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu (gồm trọng số, tham số).
2. Training – Validation – Testing
Đây là 3 tập dữ liệu bắt buộc trong học máy:
- Training data: huấn luyện mô hình
- Validation data: tinh chỉnh siêu tham số
- Testing data: kiểm tra khách quan sau cùng
3. Hàm Mất Mát (Loss Function)
Đo lường độ sai lệch giữa dự đoán và thực tế.
Ví dụ:
- MSE (hồi quy)
- Cross-Entropy (phân loại)
4. Quá Khớp (Overfitting)
Mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện nên dự đoán kém trên dữ liệu mới.
Giải pháp:
- tăng dữ liệu
- thêm nhiễu
- dừng sớm (early stopping)
Thuật Ngữ Generative AI – LLM – Transformer
1. Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh (Generative AI)
Generative AI tạo ra nội dung mới:
- văn bản
- hình ảnh
- video
- âm thanh
- mô hình 3D
Ứng dụng mạnh trong marketing, y tế, công nghiệp, R&D,…
Vấn đề cần lưu ý: bản quyền dữ liệu huấn luyện.
2. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Model – LLM)
LLM là mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên dùng dữ liệu văn bản khổng lồ để:
- trả lời câu hỏi
- tóm tắt
- dịch
- viết nội dung
- phân tích dữ liệu
Ví dụ: GPT, Claude, Gemini, LLaMA.
3. Transformer & Attention
Transformer (2017) tạo bước ngoặt AI nhờ cơ chế Self-Attention:
- nắm bắt phụ thuộc tầm xa
- xử lý song song
- nhanh hơn RNN/LSTM nhiều lần
Khái niệm cốt lõi:
- Self-Attention
- Scaled Dot-Product Attention
- Multi-Head Attention
- Encoder–Decoder
Đây chính là nền tảng của mọi LLM hiện nay.
Các Thuật Ngữ Đánh Giá Hiệu Suất Mô Hình
Accuracy
Tỷ lệ dự đoán đúng tổng thể — dễ hiểu nhưng dễ gây ảo khi dữ liệu mất cân bằng.
Precision
Đánh giá độ chính xác của dự đoán dương tính (quan trọng khi FP gây hại).
Recall
Đánh giá khả năng phát hiện các trường hợp dương tính thực (quan trọng khi FN nguy hiểm).
F1-score
Harmonic mean của Precision & Recall — thích hợp nhất cho dữ liệu mất cân bằng.
Kết Luận
Hiểu đúng các thuật ngữ công nghệ AI giúp doanh nghiệp và cá nhân:
- chọn đúng mô hình AI
- triển khai hiệu quả
- đánh giá hiệu suất chính xác
- tránh rủi ro khi ứng dụng
Từ AI → ML → DL → Generative AI → LLM, hệ sinh thái AI đang phát triển với tốc độ chưa từng có. Nắm vững hệ thuật ngữ này là nền tảng để làm chủ AI trong giai đoạn 2025–2030.
