Neuro-Symbolic AI: Sự kết hợp giữa mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển mạnh mẽ trong những thập kỷ qua, từ các hệ thống dựa trên quy tắc (rule-based) đến mạng nơ-ron tinh vi có khả năng nhận diện mẫu phức tạp. Mặc dù đã đạt được nhiều tiến bộ, song các hệ thống AI vẫn gặp khó khăn để đạt được sự hiểu biết và khả năng lý luận giống con người. Chính khoảng cách này đã dẫn đến sự ra đời của AI thần kinh tượng tượng (AI Neuro-Symbolic), một phương pháp kết hợp giữa sức mạnh của mạng nơ-ron và khả năng lý luận biểu tượng nhằm tạo ra các hệ thống AI mạnh mẽ và có khả năng diễn giải tốt  hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các nguyên lý cơ bản của AI Neuro-Symbolic, các ứng dụng tiềm năng của nó và những thách thức mà nó phải đối mặt.

Sự phát triển của AI: Từ AI biểu tượng (Symbolic AI) đến mạng nơ-ron

AI biểu tượng (Symbolic AI), hay còn được coi là AI cổ điển, đã thống trị lĩnh vực nghiên cứu AI trong giai đoạn đầu. Chúng liên quan đến việc nhúng  các kiến thức và  quy tắc hành vi của con người vào các chương trình máy tính. Các hệ thống AI biểu tượng sử dụng các biểu tượng/ký hiệu mà con người có thể đọc được để đại diện cho các đối tượng hoặc khái niệm trong thế giới thực, cũng như logic để tạo ra “quy tắc” để biến đổi và vận dụng các ký hiệu đó, tạo nên một hệ thống quy tắc (rule-based). Những hệ thống này rất phù hợp với các tác vụ đòi hỏi lý luận logic rõ ràng, như chứng minh định lý, hệ thống chuyên gia (expert system) và biểu diễn tri thức. Tuy nhiên, AI biểu tượng lại gặp khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề về kiến thức thông thường, những kiến thức ngầm định mà không thể biểu diễn rõ ràng trong các hệ tri thức như “Chanh thì có vị chua” hoặc “Cha thì sẽ luôn già hơn con”.

Sự ra đời của mạng nơ-ron đã đánh dấu một bước ngoặt lớn trong nghiên cứu AI. Lấy cảm hứng từ bộ não con người, mạng nơ-ron bao gồm các nút (neuron) liên kết với nhau và xử lý thông tin song song. Mạng nơ-ron thể hiện khả năng vượt trội trong các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận diện giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mạng nơ-ron học từ dữ liệu thông qua quá trình đào tạo, bằng cách tự điều chỉnh các tham số để giảm thiểu lỗi. Mặc dù mạng nơ-ron đã đạt được nhiều kết quả tích cực nhưng chúng vẫn thiếu khả năng lý luận rõ ràng như AI biểu tượng trưng và thường bị xem là “hộp đen” do thiếu đi khả năng diễn giải .

Thu hẹp khoảng cách: Tiềm năng của Neuro-Symbolic AI

Neuro-Symbolic AI (AI Nơ-ron biểu tượng) hướng đến việc kết hợp sức mạnh của mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng để tạo ra những hệ thống vừa có khả năng học từ dữ liệu được cung cấp vừa có khả năng suy luận từ chính các dữ liệu đó. Cách tiếp cận kết hợp này này tận dụng khả năng nhận diện mô hình của mạng nơ-ron để xử lý các nhiệm vụ về nhận thức , đồng thời sử dụng lý luận biểu tượng để thực hiện các suy luận logic và ra quyết định.

Một trong những ưu điểm chính của Neuro-Symbolic AI là khả năng tích hợp tri thức và lý luận vào mạng nơ-ron. Điều này cho phép các hệ thống AI không chỉ nhận diện các mô hình mà còn có thể hiểu và suy luận với các khái niệm trừu tượng. Chẳng hạn, một hệ thống AI Neuro-Symbolic có thể học cách nhận diện các đối tượng trong hình ảnh, đồng thời lý giải về mối quan hệ và thuộc tính của chúng bằng cách sử dụng logic biểu tượng.

Các thành phần chính của Neuro-Symbolic AI

1. Mạng nơ-ron cho nhận thức: Mạng nơ-ron được sử dụng để xử lý dữ liệu giác quan thô, như hình ảnh, âm thanh và văn bản. Điểm mạnh của các mạng này là c trích xuất các đặc điểm và mô hình có liên quan từ dữ liệu phi cấu trúc, tạo nền tảng cho quá trình suy luận cấp cao hơn.
2. Lý luận biểu tượng cho logic và biểu diễn tri thức: Các thành phần lý luận biểu tượng có nhiệm vụ xử lý các tác vụ cần tính logic rõ ràng và biểu diễn tri thức. Chúng sử dụng các ngôn ngữ hình thức (formal languages), như logic bậc nhất hoặc các biểu đồ tri thức để biểu diễn cho các mối quan hệ, quy tắc và sự kiện.
3. Cơ chế tích hợp: Việc tích hợp mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng đòi hỏi các cơ chế cho phép sự giao tiếp và kết hợp giữa hai thành phần này. Các cơ chế này có thể bao gồm nhúng nơ-ron biểu tượng (neural-symbolic embeddings), kiến trúc neuro-symbolic, và các thuật toán học máy tích hợp.

Ứng dụng của Neuro-Symbolic AI

Neuro-Symbolic AI có tiềm năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực bằng cách kết hợp sức mạnh của mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng. Một số lĩnh vực chính mà Neuro-Symbolic AI có thể hỗ trợ bao gồm:

1. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding): Neuro-Symbolic AI có thể nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên bằng cách kết hợp mạng nơ-ron để mô hình hóa ngôn ngữ và lý luận biểu tượng để giải thích ngữ nghĩa. Cách tiếp cận này giúp hệ thống AI hiểu được ý nghĩa của các câu, suy luận về ngữ cảnh và tạo ra các phản hồi chính xác hơn.
2. Robot và hệ thống tự động hoá: Neuro-Symbolic AI giúp robot nhận thức môi trường của chúng bằng cách sử dụng mạng nơ-ron, đồng thời suy luận về hành động và mục tiêu thông qua logic biểu tượng. Sự kết hợp này cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với mức độ tự động hóa và độ tin cậy cao hơn.
3. Chăm sóc sức khỏe: Bằng cách cải thiện các hệ thống chẩn đoán,  Neuro-Symbolic AI, giúp tăng độ chính xác và khả năng diễn giải của các chẩn đoán y khoa.
4. Biểu đồ tri thức và Bản thể học: Neuro-Symbolic AI có thể tận dụng đồ thị tri thức và bản thể học để biểu diễn và diễn giải về các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Cách tiếp cận này giúp hệ thống AI thực hiện các nhiệm vụ như trích xuất kiến thức, tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất thông tin hiệu quả hơn.
5. AI có thể giải thích được (Explainable AI – XAI): Một trong những thách thức lớn của AI là thiếu khả năng diễn giải các mô hình mạng nơ-ron. Neuro-Symbolic AI có thể giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp lý luận biểu tượng, tạo ra một khung rõ ràng và ra có thể giải thích được hơn cho việc đưa ra quyết định.

Ví dụ thực tế về Neuro-Symbolic AI

1. IBM Project Debater: IBM Project Debater là một ví dụ điển hình về hệ thống Neuro-Symbolic AI. Hệ thống này kết hợp mạng nơ-ron để hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên với lý luận biểu tượng nhằm xây dựng các lập luận logic và có khả năng tranh luận về các chủ đề phức tạp. Nó có thể tiếp nhận  và xử lý một lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc, trích xuất các thông tin có liên quan và sử dụng suy luận logic để đưa ra các lập luận mang tính thuyết phục.
2. Xe tự hành: Trong lĩnh vực lái xe tự hành, các công ty như Waymo và Tesla đang ứng dụng Neuro-Symbolic AI để nâng cao quá trình ra quyết định. Mạng nơ-ron được dùng để xử lý dữ liệu cảm biến nhằm nhận diện các vật thể và dự đoán chuyển động của chúng, trong khi lý luận biểu tượng giúp lập kế hoạch và đưa ra các quyết định ở cấp cao hơn, như xử lý các tình huống giao thông phức tạp và tuân thủ luật giao thông.
3. AlphaGo: Mặc dù chủ yếu được biết đến như một hệ thống học tăng cường sâu (reinforcement learning system), AlphaGo của DeepMind cũng kết hợp các yếu tố của Neuro-symbolic AI. Hệ thống sử dụng mạng nơ-ron để đánh giá các vị trí trên bàn cờ và đề xuất các nước đi tiềm năng, trong khi các kỹ thuật suy luận biểu tượng như Monte Carlo Tree Search(MCTS) được sử dụng để dự đoán trước kịch bản của các bước đi này và tính toán cho các nước đi tiếp theo.

Thách thức 

Mặc dù có tiềm năng lớn, Neuro-Symbolic AI vẫn đối mặt với nhiều thách thức cần giải quyết để được ứng dụng rộng rãi:

1. Phức tạp trong việc tích hợp: Kết hợp mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng thành một hệ thống duy nhất không phải là điều dễ dàng. Phát triển các cơ chế tích hợp hiệu quả, cho phép sự giao tiếp liền mạch giữa hai thành phần là yếu tố quyết định then chốt.
2. Khả năng mở rộng: Mở rộng các hệ thống Neuro-symbolic AI để xử lý các vấn đề và tập dữ liệu quy mô lớn là một thách thức. Cần có các thuật toán và kiến trúc hiệu quả để đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu suất hoạt động.
3. Học tập và thích nghi: Phát triển các thuật toán học máy tích hợp để có thể đào tạo hệ thống Neuro-Symbolic AI một cách hiệu quả cũng là một vấn đề lớn đối với các đơn vị lập trình. Các thuật toán này cần cân bằng giữa điểm mạnh của mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng, trong khi vẫn đảm bảo khả năng học tập mạnh mẽ và hiệu quả.
4. Khả năng diễn giải và giải thích (Interpretation and Explainability): Mặc dù Neuro-Symbolic AI có tiềm năng nâng cao khả năng diễn giải, nhưng việc đảm bảo rằng các quy trình lý luận của các hệ thống này rõ ràng và dễ hiểu đối với con người vẫn là một vấn đề đáng lo ngại.
5. Tính bền vững và khả năng tổng quát hóa: Đảm bảo rằng các hệ thống Neuro-Symbolic AI có độ bền vững và khả năng tổng quát hóa tốt đối với dữ liệu chưa từng thấy (unseen data) là rất quan trọng trong triển khai thực tế. Điều này đòi hỏi phải giải quyết các vấn đề như overfitting (quá khớp dữ liệu), tấn công đối kháng (adversarial attacks), và thích ứng với miền dữ liệu mới (domain adaptation).

Những lo ngại về mặt đạo đức

Giống như bất kỳ công nghệ AI nào, việc phát triển và triển khai Neuro-symbolic AI phải được điều chỉnh bởi các cân nhắc về đạo đức để đảm bảo nó được sử dụng một cách có trách nhiệm và vì lợi ích của xã hội. Một số mối quan tâm đạo đức chính bao gồm:

1. Thiên kiến và tính công bằng (Bias and Fairness): Đảm bảo rằng các hệ thống Neuro-symbolic AI không có thiên kiến ​​​​và đưa ra quyết định công bằng là rất quan trọng. Những sai lệch trong dữ liệu huấn luyện hoặc các quy tắc lý luận biểu tượng có thể dẫn đến kết quả bị phân biệt đối xử. Các nhà phát triển cần phải nghiên cứu  các kỹ thuật để xác định và giảm thiểu những thiên kiến ​​trong các hệ thống này.
2. Tính minh bạch và trách nhiệm giải trình (Transparency and Accountability): Bản chất tích hợp của Neuro-symbolic AI khiến việc duy trì tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong quá trình ra quyết định trở nên cần thiết. Người dùng và các bên liên quan cần hiểu cách đưa ra quyết định và có cơ chế để đảm bảo hệ thống chịu trách nhiệm về hành động của mình.
3. Quyền riêng tư: Các hệ thống AI Neuro-symbolic AI  thường yêu cầu quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu, bao gồm cả thông tin cá nhân. Chính vì vậy cần đảm bảo rằng các hệ thống này tôn trọng quyền riêng tư và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân.
4. Hợp tác giữa con người và AI: Khi các hệ thống Neuro-Symbolic AI ngày càng phát triển mạnh mẽ, chúng sẽ hợp tác nhiều hơn với con người trong nhiều nhiệm vụ khác nhau. Việc thiết kế các hệ thống vừa nâng cao khả năng đưa ra quyết định của con người, vẫn đảm bảo con người kiểm soát được hệ thống là điều cần thiết.

Hướng phát triển trong tương lai

Lĩnh vực Neuro-Symbolic AI còn đang trong giai đoạn đầu phát triển và hứa hẹn có nhiều đột phá mới trong tương lai

1. Cải thiện kỹ thuật tích hợp: Phát triển các kỹ thuật tích hợp tối ưu hơn giữa mạng nơ-ron và lý luận biểu tượng sẽ là chìa khóa để thúc đẩy Neuro-Symbolic AI. Điều này bao gồm việc khám phá các kiến trúc, thuật toán và phương pháp biểu diễn dữ liệu mới để tạo ra sự hợp tác liền mạch giữa hai thành phần này.
2. Học chuyển giao: Ứng dụng các kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning) để chuyển kiến thức từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác có thể nâng cao khả năng khái quát hóa của hệ thống Neuro-Symbolic AI, giúp các hệ thống thích ứng với nhiệm vụ và môi trường mới một cách hiệu quả hơn.
3. Xây dựng mô hình có thể giải thích được: Tập trung vào tính dễ hiểu, minh bạch của các hệ thống Neuro-Symbolic AI sẽ giúp xây dựng lòng tin và thúc đẩy việc ứng dụng chúng trong các lĩnh vực quan trọng. 
4. Ứng dụng thực tiễn: Mở rộng các lĩnh vực ứng dụng của Neuro-Symbolic AI sẽ chứng minh giá trị thực tiễn của nó. Các nhà phát triển nên thử nghiệm ứng dụng trong các lĩnh vực mới như tài chính, giáo dục, và khoa học để chứng minh lợi ích của cách tiếp cận kết hợp này.
5. Khung đạo đức: Xây dựng các khung đạo đức và hướng dẫn rõ ràng cho việc phát triển và triển khai Neuro-Symbolic AI là rất cần thiết. Điều này bao gồm việc tạo ra các tiêu chuẩn về tính công bằng, minh bạch và trách nhiệm để đảm bảo các hệ thống này được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Kết luận

Neuro-Symbolic AI đại diện cho một hướng đi đầy hứa hẹn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bằng cách kết hợp khả năng nhận dạng mô hình của mạng nơ-ron với sức mạnh lý luận logic và biểu diễn tri thức của AI biểu tượng, Neuro-Symbolic AI có thể tạo ra các hệ thống mạnh mẽ, dễ diễn giải và linh hoạt hơn. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức, các nghiên cứu và phát triển hiện tại đang mở ra những cơ hội mới cho ứng dụng thực tế trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau. Chúng ta đang tiến gần hơn đến việc hiện thực hóa tầm nhìn về các hệ thống AI có khả năng hiểu, suy luận và học hỏi giống con người.

(Nguồn: Medium)

Liên hệ ngay với Vin BigData để được tư vấn về các giải pháp công nghệ tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh:

• Fanpage: VinBigdata 
• LinkedIn: VinBigdata
• Email: info@vinbigdata.com
• Hotline: (024) 3 208 8208