5 tháng 6, 2025
Khám phá cách học tăng cường (reinforcement learning) trong các ứng dụng thị giác máy tính đang giúp các hệ thống nhìn, đưa ra quyết định và cải thiện trong các ứng dụng thực tế trên các ngành.
Một cách đơn giản để giải thích về trí tuệ nhân tạo (AI) là đó là một lĩnh vực tập trung vào việc tái tạo cách con người suy nghĩ và học hỏi. Đây là nơi ý tưởng về các kỹ thuật học tập trong AI xuất hiện, đó là các phương pháp khác nhau cho phép máy móc cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian, giống như con người.
Trước đây, chúng ta đã khám phá các kỹ thuật học AI chính, bao gồm học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường và học chuyển giao, và cách mỗi kỹ thuật đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp các mô hình AI xử lý thông tin và đưa ra quyết định.
Hôm nay, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về học tăng cường (reinforcement learning), một kỹ thuật dạy các hệ thống AI học hỏi thông qua trải nghiệm bằng cách tương tác với môi trường và cải thiện dựa trên phản hồi. Đặc biệt, chúng ta sẽ khám phá cách học tăng cường có thể được áp dụng cho các ứng dụng thị giác máy tính (computer vision) - các hệ thống cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan từ thế giới.
Việc kết hợp các khái niệm như học tăng cường và thị giác máy tính đang mở ra những khả năng mới thú vị và là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Nó cho phép các hệ thống AI nhận ra những gì chúng nhìn thấy và đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên thông tin trực quan đó.
Học tăng cường là một nhánh của học máy, trong đó một tác nhân AI (AI agent) học bằng cách thực hiện các hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu là tìm ra những hành động nào dẫn đến kết quả tốt nhất theo thời gian.
Bạn có thể hình dung học tăng cường (reinforcement learning) giống như huấn luyện một con chó. Khi một con chó ngồi theo lệnh, bạn cho nó một phần thưởng. Sau một thời gian, con chó học được rằng việc ngồi dẫn đến phần thưởng. Trong học tăng cường, tác nhân hoặc mô hình AI giống như con chó; môi trường là thế giới xung quanh nó và phần thưởng giúp nó hiểu liệu nó có thực hiện đúng động thái hay không.
Điều này khác với học có giám sát, trong đó mô hình AI được hiển thị nhiều ví dụ về các câu trả lời đúng. Ví dụ: mô hình có thể được hiển thị một bức ảnh về một con chó và được cho biết, "Đây là một con chó."
Mặt khác, học tăng cường không dựa vào dữ liệu được gắn nhãn. Thay vào đó, nó liên quan đến việc học bằng cách thử các hành động khác nhau và học hỏi từ kết quả, giống như chơi một trò chơi và tìm ra những nước đi nào giúp bạn giành chiến thắng.
Học tăng cường rất quan trọng đối với các tác vụ mà quyết định được đưa ra từng bước và mỗi lựa chọn thay đổi những gì xảy ra tiếp theo. Loại học này được sử dụng trong trò chơi điện tử (video games) chiến lược để làm cho trò chơi trở nên thử thách và hấp dẫn hơn đối với người chơi.
Hãy xem xét cách bạn học đi xe đạp. Lúc đầu, bạn có thể bị ngã. Nhưng với sự luyện tập, bạn bắt đầu tìm ra điều gì giúp bạn giữ thăng bằng. Bạn càng đi nhiều, bạn càng giỏi hơn. Bạn học bằng cách làm, không chỉ bằng cách được bảo phải làm gì.
Học tăng cường hoạt động theo một cách tương tự cho AI. Nó học thông qua kinh nghiệm - bằng cách thử các hành động khác nhau, quan sát những gì xảy ra và dần dần cải thiện khả năng đưa ra lựa chọn đúng đắn theo thời gian.
Sau đây là tổng quan về một số thành phần chính của học tăng cường:
Bằng cách sử dụng các thành phần này cùng nhau, học tăng cường giúp các hệ thống AI có thể học các hành vi hiệu quả thông qua thử và sai liên tục. Với mỗi lần thử, agent trở nên tốt hơn trong việc lựa chọn các hành động dẫn đến phần thưởng cao hơn và kết quả tốt hơn.
Thị giác máy tính được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện các đối tượng trong hình ảnh, phân loại nội dung trong ảnh và phân đoạn hình ảnh thành các phần khác nhau. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như vậy và có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng có tác động, có thể thu thập thông tin chi tiết trực quan.
Tuy nhiên, khi các tác vụ Vision AI này được kết hợp với học tăng cường, kết quả là một giải pháp AI không chỉ nhìn thấy mà còn học cách hành động dựa trên những hiểu biết trực quan và ngày càng trở nên tốt hơn theo thời gian.
Một ví dụ thú vị về học tăng cường trong các ứng dụng thị giác máy tính là việc sử dụng robot trong kho hàng. Robot được trang bị camera và hệ thống thị giác máy tính có thể phân tích môi trường xung quanh, phát hiện vị trí của từng mặt hàng, xác định hình dạng và kích thước của nó, đồng thời hiểu cách nó được đặt trên kệ.
Mỗi khi robot cố gắng nhặt một vật phẩm, nó sẽ nhận được phản hồi - thành công nếu vật phẩm được nhặt đúng cách hoặc thất bại nếu nó bị rơi. Theo thời gian, robot học được những hành động nào hiệu quả nhất cho các vật phẩm khác nhau. Thay vì tuân theo một bộ hướng dẫn cố định, nó liên tục cải thiện thông qua kinh nghiệm.
Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về học tăng cường là gì và vai trò của nó trong thị giác máy tính, hãy xem xét kỹ hơn một số ví dụ về nơi học tăng cường và thị giác máy tính được sử dụng cùng nhau.
Xe tự hành có thể dựa vào cả Vision AI để hiểu môi trường xung quanh và học tăng cường để đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng nhìn thấy. Một ví dụ điển hình về điều này trong thực tế là AWS DeepRacer.
AWS DeepRacer là một chiếc xe đua tự hành hoàn toàn tỷ lệ 1/18, học cách lái xe bằng camera và học tăng cường. Thay vì được bảo phải làm gì, nó tự tìm ra mọi thứ bằng cách thử, mắc lỗi và học hỏi từ chúng.
Camera của chiếc xe hơi nhỏ bé này hoạt động giống như một cặp mắt, ghi lại đường đua phía trước. Dựa trên những gì nó nhìn thấy, chiếc xe học cách lái và tốc độ di chuyển. Với mỗi vòng đua, nó sẽ trở nên tốt hơn. Ví dụ, nó có thể học cách cua rộng hơn hoặc giảm tốc độ trước những khúc cua gấp bằng cách học hỏi từ những lần thử trước.
Việc huấn luyện cho DeepRacer bắt đầu trong một môi trường ảo, nơi mô hình thực hành và tinh chỉnh các kỹ năng lái xe của mình. Khi nó đạt đến một mức hiệu suất nhất định, những kỹ năng đó sẽ được chuyển sang các đường đua thực tế với những chiếc xe vật lý.
Một lĩnh vực nghiên cứu thú vị đang thu hút sự chú ý là sự tích hợp giữa AI thị giác và học tăng cường (reinforcement learning) trong phẫu thuật robot. Hiện tại, ứng dụng này vẫn còn mang tính lý thuyết. Các nhà nghiên cứu đang chạy mô phỏng trong môi trường ảo.
Tuy nhiên, các thử nghiệm ban đầu đang cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn, cho thấy rằng robot phẫu thuật cuối cùng có thể thực hiện các quy trình phức tạp, tinh vi với độ chính xác, khả năng thích ứng cao hơn và sự can thiệp tối thiểu của con người.
Ví dụ: hãy tưởng tượng một tình huống cần cẩn thận nhấc một miếng gạc ra khỏi vị trí phẫu thuật. Một robot được trang bị Vision AI trước tiên sẽ phân tích cảnh, sử dụng phân đoạn để xác định gạc và các mô xung quanh.
Sau đó, học tăng cường sẽ giúp robot phẫu thuật quyết định cách tiếp cận nhiệm vụ, xác định góc tốt nhất để gắp miếng gạc, áp dụng bao nhiêu áp lực và cách nâng nó lên mà không làm ảnh hưởng đến các khu vực nhạy cảm lân cận. Theo thời gian và thông qua thực hành lặp đi lặp lại trong môi trường mô phỏng, robot có thể học cách thực hiện những chuyển động tinh tế, quan trọng này với kỹ năng và sự tự tin ngày càng tăng.
Học tăng cường cho phép các hệ thống Vision AI vượt ra ngoài khả năng nhận dạng đơn giản và bắt đầu đưa ra quyết định dựa trên những gì chúng nhìn thấy. Điều này mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như robot học, tự động hóa và tương tác thời gian thực.
Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc tích hợp học tăng cường (reinforcement learning) vào quy trình Vision AI:
Mặt khác, đây là một số hạn chế của học tăng cường cần xem xét:
Học tăng cường trong các dự án thị giác máy tính cho phép các hệ thống AI hiểu môi trường xung quanh và học cách hành động thông qua kinh nghiệm. Với các mô hình như Ultralytics YOLO11 cung cấp khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực, hệ thống có thể đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên những gì nó nhìn thấy.
Phương pháp này vượt xa các phương pháp truyền thống bằng cách cho phép AI cải thiện thông qua thử nghiệm và phản hồi thay vì chỉ dựa vào dữ liệu được gắn nhãn. Nó hỗ trợ học tập liên tục và giúp xây dựng các hệ thống Vision AI linh hoạt, thích ứng và thông minh hơn, hệ thống này sẽ ngày càng tốt hơn theo thời gian.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn bắt đầu các dự án computer vision của riêng mình? Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu thêm về ứng dụng AI trong sản xuất và Vision AI trong ngành công nghiệp ô tô trên các trang giải pháp của chúng tôi.
