Cùng chuyên mục • Cùng chủ đề
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời, mà đã trở thành một phần thiết yếu trong công việc, kinh doanh và cuộc sống hiện đại. Tuy nhiên, với người mới bắt đầu, thế giới AI có thể trông như một ma trận khái niệm – dễ gây hoang mang nếu không có định hướng.
Mục lục
Bài viết này sẽ giúp bạn từng bước làm quen với 50 thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực AI, được phân loại theo nhóm – từ nền tảng đến ứng dụng, tích hợp và vận hành. Đây là hành trang thiết yếu nếu bạn muốn:
- Tự tin sử dụng các công cụ AI trong công việc
- Trao đổi hiệu quả với các kỹ sư / chuyên gia AI
- Hiểu rõ quy trình xây dựng một hệ thống AI thực chiến
I. Khái niệm nền tảng (Cốt lõi của AI hiện đại)
- AI (Artificial Intelligence) – Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống mô phỏng khả năng tư duy của con người như học tập, lập luận, nhận diện và phản hồi.
- Machine Learning (ML) – Máy học: Một nhánh của AI cho phép hệ thống “tự học” từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể từng bước.
- Deep Learning (DL) – Học sâu: Một dạng học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp để mô phỏng cách con người học từ thông tin.
- Neural Network – Mạng nơ-ron nhân tạo: Mô hình toán học lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ để xử lý dữ liệu và tìm ra mẫu (patterns).
- Natural Language Processing (NLP) – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Lĩnh vực giúp máy hiểu và tạo ngôn ngữ như con người (ví dụ: ChatGPT).
- Computer Vision – Thị giác máy tính: Giúp AI nhận diện và xử lý hình ảnh hoặc video.
- Reinforcement Learning – Học tăng cường: Học qua trải nghiệm, nhận phần thưởng hoặc phạt để cải thiện hành vi theo thời gian.
- Supervised Learning – Học có giám sát: Hệ thống học từ dữ liệu đã được gắn nhãn sẵn.
- Unsupervised Learning – Học không giám sát: Học từ dữ liệu chưa gắn nhãn, thường dùng để phát hiện mẫu ẩn.
- Semi-supervised Learning – Học bán giám sát: Kết hợp dữ liệu có và không gắn nhãn để học hiệu quả hơn.
II. Dữ liệu và xử lý dữ liệu (Nguồn nuôi AI)
- Dataset – Tập dữ liệu: Tập hợp thông tin được dùng để huấn luyện hoặc kiểm thử mô hình AI.
- Labeling – Gắn nhãn dữ liệu: Quá trình đánh dấu dữ liệu (ví dụ: gắn nhãn hình ảnh là “mèo” hoặc “chó”).
- Training Data – Dữ liệu huấn luyện: Dữ liệu đầu vào để huấn luyện mô hình.
- Test Data – Dữ liệu kiểm tra: Dữ liệu chưa thấy trước, dùng để đánh giá hiệu quả mô hình.
- Validation Data – Dữ liệu xác thực: Giúp tối ưu mô hình trong quá trình huấn luyện.
- Data Cleaning – Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu sai lệch, thiếu hụt hoặc trùng lặp.
- Data Augmentation – Tăng cường dữ liệu: Tạo thêm dữ liệu bằng cách biến đổi dữ liệu có sẵn (ảnh xoay, dịch, tăng sáng…).
- Overfitting – Quá khớp: Khi mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện và kém hiệu quả với dữ liệu mới.
- Underfitting – Chưa khớp: Khi mô hình quá đơn giản và không thể học được mối quan hệ trong dữ liệu.
- Bias & Variance – Thiên lệch & dao động: Hai vấn đề cốt lõi ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình.
III. Mô hình & thuật toán (Trái tim của AI)
- Model – Mô hình AI: Cấu trúc học được từ dữ liệu, có thể tạo ra dự đoán hoặc phân loại.
- Algorithm – Thuật toán: Hướng dẫn máy tính thực hiện một tác vụ nhất định.
- Gradient Descent – Phương pháp tối ưu hoá: Giúp mô hình “tìm đường” đến giá trị tốt nhất bằng cách điều chỉnh dần dần.
- Activation Function – Hàm kích hoạt: Giúp mô hình học phi tuyến tính (non-linear learning).
- Loss Function – Hàm mất mát: Đo sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và thực tế.
- Backpropagation – Lan truyền ngược: Cách mô hình tự điều chỉnh để học tốt hơn.
- Transformer – Kiến trúc mô hình đặc biệt, là nền tảng của các LLM (như GPT, BERT…).
- CNN – Mạng tích chập: Tối ưu cho xử lý hình ảnh và video.
- RNN – Mạng hồi tiếp: Phù hợp cho dữ liệu chuỗi như văn bản, âm thanh.
- Embedding – Biểu diễn dữ liệu dưới dạng véc-tơ số để AI dễ hiểu và xử lý.
IV. Mô hình ngôn ngữ & ứng dụng (AI tạo nội dung)
- LLM (Large Language Model) – Mô hình ngôn ngữ lớn: Mô hình AI được huấn luyện với lượng dữ liệu văn bản khổng lồ.
- Chatbot – Trợ lý ảo: Giao diện trò chuyện tự động giữa AI và con người.
- Prompt – Câu đầu vào để điều khiển đầu ra của AI.
- Zero-shot Learning – Học mà không cần ví dụ huấn luyện cụ thể trước đó.
- Few-shot Learning – Học từ một vài ví dụ mẫu.
- Fine-tuning – Tinh chỉnh mô hình có sẵn cho mục tiêu cụ thể.
- Token – Đơn vị dữ liệu nhỏ như từ hoặc ký tự mà mô hình xử lý.
- Hallucination – Hiện tượng AI “bịa” ra thông tin sai nhưng trông rất hợp lý.
- Context Window – Dung lượng ngữ cảnh mô hình có thể ghi nhớ trong một lần xử lý.
- Chain-of-Thought – Kỹ thuật để AI suy luận theo từng bước một cách rõ ràng hơn.
V. Triển khai & tích hợp AI (Đưa AI vào cuộc sống)
- Inference – Giai đoạn mô hình tạo ra kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào.
- API – Giao diện kết nối giữa phần mềm và mô hình AI (ví dụ: dùng ChatGPT API).
- Latency – Độ trễ khi mô hình phản hồi, càng thấp càng tốt.
- Prompt Engineering – Kỹ thuật xây prompt hiệu quả và nhất quán.
- Agent – AI tự hành, có thể quan sát, ra quyết định, và thực thi hành động độc lập.
- Vector Database – CSDL đặc biệt lưu trữ véc-tơ để tìm kiếm theo ngữ nghĩa.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Kết hợp truy xuất dữ liệu thực tế trước khi AI trả lời.
- Embedding Search – Tìm kiếm thông minh dựa trên ý nghĩa chứ không chỉ từ khoá.
- Self-hosted AI – Triển khai AI trên hạ tầng riêng, tăng tính bảo mật và tùy biến.
- Open-source AI – AI mã nguồn mở (như LLaMA, Mistral…), có thể tùy chỉnh và dùng miễn phí.
Kết luận
Bạn không cần phải là kỹ sư AI để ứng dụng được sức mạnh của nó. Nhưng nếu bạn nắm được những khái niệm cơ bản này, bạn đã đi được nửa chặng đường quan trọng. Hãy quay lại bài viết này mỗi khi gặp một thuật ngữ mới, hoặc sử dụng nó như một “bản đồ” để tự học AI một cách bài bản.
Nếu bạn đang tìm cách ứng dụng AI vào doanh nghiệp của mình, Toàn sẵn sàng giúp bạn bắt đầu đúng cách – thực tế, bền vững và thông minh!
