Trong các bài toán đơn giản, học tăng cường có thể ghi nhớ kinh nghiệm thông qua bảng tra cứu (lookup table). Tuy nhiên, khi AI phải xử lý hàng triệu trạng thái khác nhau, cách tiếp cận này nhanh chóng trở nên bất khả thi. Hiểu bản chất Reinforcement Learning (Học tăng cường) qua giải thích về cách AI tự học Deep Reinforcement Learning (DRL) ra đời để giải quyết vấn đề đó bằng cách kết hợp học tăng cường với mạng nơ-ron sâu. Thay vì ghi nhớ từng trạng thái riêng lẻ, AI học cách hiểu và khái quát hóa dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định ngay cả với những tình huống chưa từng gặp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu khung hoạt động của RL, và lý do Deep Learning đã tạo nên bước ngoặt cho học tăng cường hiện đại. 1. The Reinforcement Learning Framework (Khung sườn của Học tăng cường) Đây là một bộ các thuật ngữ và khái niệm tiêu chuẩn giúp chúng ta diễn đạt mọi bài toán RL theo một cách thống nhất, hỗ trợ việc chia nhỏ các mục tiêu phức tạp thành các bài toán con có thể giải quyết đư...
ChatGPT có thể trả lời những câu hỏi phức tạp, các AI Agent có thể tự động sử dụng công cụ để hoàn thành công việc và nhiều hệ thống AI ngày nay đã có khả năng lập kế hoạch hay đưa ra quyết định. Nhưng có lẽ một câu hỏi thú vị hơn lại ít khi được nhắc đến: Làm thế nào để một cỗ máy có thể suy luận? Và bằng cách nào máy tính có thể biết rằng kết luận mà nó vừa tạo ra thực sự là đúng? Hóa ra, câu trả lời cho những câu hỏi này không bắt đầu từ Machine Learning hay các Large Language Models. Nó bắt đầu từ một ý tưởng đã xuất hiện từ rất lâu: Logic. Trước khi có thể suy luận về thế giới, máy tính phải học được ngôn ngữ để mô tả thế giới đó. Nó cần biết đâu là đối tượng, đâu là thuộc tính, đâu là những quy luật tổng quát đang chi phối chúng và bằng cách nào những quy luật đó có thể được sử dụng để tạo ra những kết luận mới. Logic, First-order Logic và Predicate Logic chính là những viên gạch đầu tiên của hành trình ấy. Chúng ta sẽ cùng khám phá cách Logic đã dạy máy tính học cách hiểu thế gi...